En los últimos años, ha aumentado la necesidad de procesar racionalmente grandes cantidades de datos diversos y la ciencia de datos se ha vuelto cada vez más importante. Hay dos tipos de esta educación: un tipo pasivo donde los estudiantes aprenden conocimientos y métodos de análisis a través de conferencias en el aula, y un tipo activo donde aprenden a resolver problemas y realizar tareas a través de ejercicios prácticos. Hasta ahora se ha promovido principalmente la educación pasiva y ya se han obtenido resultados sustanciales. Sin embargo, la educación activa se considera un desafío para el futuro y existe una gran necesidad de desarrollar enfoques para ello.
En la práctica, el enfoque del ciclo PDCA de planificar, hacer, verificar y actuar se ha utilizado durante muchos años para resolver problemas y realizar tareas, y ha logrado muchos resultados. La esencia de esto es recopilar hechos en forma de datos, analizarlos, proponer una hipótesis basada en las conclusiones obtenidas, implementarla, recopilar los resultados como datos y verificar la hipótesis. Esto es ciencia de datos activa en sí misma.
Durante muchos años, los autores han desarrollado un programa educativo que utiliza tanto materiales de lanzamiento de monedas como el ciclo PDCA, lo han implementado en conferencias y seminarios, y han presentado sus contenidos en diversos lugares (artículos, presentaciones en congresos, conferencias, etc.) .He dado muchas presentaciones. En esta presentación, los organizaremos sistemáticamente e informaremos sobre la educación activa en ciencia de datos.
