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Erschienen in:

2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

10. The Data Science Workflow

verfasst von : Orit Hazzan, Koby Mike

Erschienen in: Guide to Teaching Data Science

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The examination of data science as a workflow is yet another facet of data science. In this chapter we elaborate on the data science workflow from an educational perspective. First, we present several approaches to the data science workflow (Sect. 10.1), following which we elaborate on the pedagogical aspects of the different phases of the workflow: data collection (Sect. 10.2), data preparation (Sect. 10.3), exploratory data analysis (Sect. 10.4), modeling (Sect. 10.5), and communication and action (Sect. 10.6). We conclude with an interdisciplinary perspective on the data science workflow (Sect. 10.7).

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Berman, F. (co-chair), Rutenbar, R. (co-chair), Christensen, H., Davidson, S., Estrin, D., Franklin, M., Hailpern, B., Martonosi, M., Raghavan, P., Stodden, V., & Szalay, A. (2016). Realizing the potential of data science: Final report from the national science foundation computer and information science and engineering advisory committee data science working group. National Science Foundation Computer and Information Science and Engineering Advisory Committee Report, December, 2016. https://www.nsf.gov/cise/ac-data-science-report/CISEACDataScienceReport1.19.17.pdf

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Wikidata. (n.d.). Retrieved May 18, 2022, from https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:Main_Page

Titel: The Data Science Workflow
verfasst von: Orit Hazzan
Koby Mike
Verlag: Springer International Publishing
Buch: Guide to Teaching Data Science
Print ISBN: 978-3-031-24757-6

Electronic ISBN: 978-3-031-24758-3

Copyright-Jahr: 2023
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-24758-3_10

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Abstract

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