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Description
Flashcards by Isabel Morales, updated more than 1 year ago
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Created by Isabel Morales
over 8 years ago
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| Question | Answer |
| La tecnología de big data permite: | recolectar, almacenar y preparar grandes volúmenes de datos para analizar o visualizar la relación entre ellos. |
| La analítica del big data es: | el recurso clave actual para analizar, visualizar, entender y mejorar la educación. |
| IEBS nace con el objetivo de ofrecer una alternativa real al modelo de enseñanza tradicional | con un sistema de aprendizaje innovador, asentado en sólidos valores, con el que formar personas más responsables que dirijan sus proyectos con Espíritu Emprendedor y desde la Innovación, la Ética y la Sostenibilidad |
| el uso del Big Data se traduce en | una enseñanza más personalizada y centrada en la mejora constante de los métodos de aprendizaje. |
| La utilidad de datos masivos | Su ecuación es simple, si estos datos se analizan con precisión, entonces son un tesoro que puede ayudar a anticipar cualquier problema o deseo para miles de personas. |
| El modelo personalizado del BIG DATA | Un software recoge toda la información y datos de cada estudiante. Como las notas, las habilidades y dificultades, e incluso sus vacilaciones al usar el ratón del ordenador. |
| LOS CRACK | Son estudiantes que tienen que saber recolectar datos masivos, saber cómo utilizarlos en la economía y en los diferentes sectores industriales tales como la banca, las finanzas, o en los seguros, tienen que saber cómo estos datos masivos pueden ayudar a solucionar los problemas de las nuevas industrias para aumentar su volumen de negocio. |
| Mejoras del aprendizaje del big data | mayor comprensión del proceso de aprendizaje, llegar a objetivos del alumno, cursos personalizados, feedback |
| De la plataforma del Big data tiene dos obstáculos en el procesamiento de la información | la velocidad para manipular los datos y diversidad de datos |
| El big data tiene una virtud | virtud por la gran capacidad de datos que tiene dentro de un contexto específico incrementándose el tamaño de la muestra que en el momento de que sea procesada, nos permite una aproximación a un modelo estadístico sobre un nivel superior y más acercado a la realidad llegando a resultados más confiables |
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