Pandalyze: aprender Ciencia de Datos con programación en bloques
- Autores
- Marcón, Paula; Duggan, Tomás
- Año de publicación
- 2024
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- tesis de grado
- Estado
- versión aceptada
- Colaborador/a o director/a de tesis
- Banchoff Tzancoff, Claudia Mariana
Martín, Sofía Sol - Descripción
- En esta tesina analizamos cómo la Ciencia de Datos puede enseñarse en escuelas, utilizando herramientas diseñadas específicamente para este entorno. Abordamos los conceptos clave de esta disciplina, su relevancia en diferentes sectores y su impacto en el ámbito educativo. Además, evaluamos diversas herramientas que facilitan la enseñanza de la programación y el análisis de datos, destacando sus ventajas y desventajas. Finalmente, presentamos y evaluamos Pandalyze, una aplicación desarrollada para enseñar Ciencia de Datos a estudiantes de secundaria y primeros años de universidad mediante la programación en bloques.
Licenciado en Sistemas
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Informática - Materia
-
Informática
Ciencia de Datos
Python
bloques
Programación informática
Enseñanza
Pandalyze - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/173859
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Pandalyze: aprender Ciencia de Datos con programación en bloquesMarcón, PaulaDuggan, TomásInformáticaCiencia de DatosPythonbloquesProgramación informáticaEnseñanzaPandalyzeEn esta tesina analizamos cómo la Ciencia de Datos puede enseñarse en escuelas, utilizando herramientas diseñadas específicamente para este entorno. Abordamos los conceptos clave de esta disciplina, su relevancia en diferentes sectores y su impacto en el ámbito educativo. Además, evaluamos diversas herramientas que facilitan la enseñanza de la programación y el análisis de datos, destacando sus ventajas y desventajas. Finalmente, presentamos y evaluamos Pandalyze, una aplicación desarrollada para enseñar Ciencia de Datos a estudiantes de secundaria y primeros años de universidad mediante la programación en bloques.Licenciado en SistemasUniversidad Nacional de La PlataFacultad de InformáticaBanchoff Tzancoff, Claudia MarianaMartín, Sofía Sol2024-11-12info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTesis de gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:ar-repo/semantics/tesisDeGradoapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/173859spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T11:46:39Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/173859Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 11:46:39.5SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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En esta tesina analizamos cómo la Ciencia de Datos puede enseñarse en escuelas, utilizando herramientas diseñadas específicamente para este entorno. Abordamos los conceptos clave de esta disciplina, su relevancia en diferentes sectores y su impacto en el ámbito educativo. Además, evaluamos diversas herramientas que facilitan la enseñanza de la programación y el análisis de datos, destacando sus ventajas y desventajas. Finalmente, presentamos y evaluamos Pandalyze, una aplicación desarrollada para enseñar Ciencia de Datos a estudiantes de secundaria y primeros años de universidad mediante la programación en bloques. |
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