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L'Education Data Mining sta avanzando nel campo della ricerca a causa della crescente quantità di dati su base giornaliera. L'EDM si occupa di estrarre informazioni significative dal contesto educativo. Per analizzare e comprendere i dati educativi in continua crescita, vengono impiegati algoritmi di apprendimento automatico per classificare e raggruppare i set di dati. La ricerca in questo campo si concentra sulla comprensione dell'analisi del comportamento degli studenti, sulla classificazione degli studenti per prevedere i risultati accademici, sul raggruppamento degli studenti in base a…mehr

Produktbeschreibung
L'Education Data Mining sta avanzando nel campo della ricerca a causa della crescente quantità di dati su base giornaliera. L'EDM si occupa di estrarre informazioni significative dal contesto educativo. Per analizzare e comprendere i dati educativi in continua crescita, vengono impiegati algoritmi di apprendimento automatico per classificare e raggruppare i set di dati. La ricerca in questo campo si concentra sulla comprensione dell'analisi del comportamento degli studenti, sulla classificazione degli studenti per prevedere i risultati accademici, sul raggruppamento degli studenti in base a vari fattori che possono influenzare il rendimento e molto altro. Molti ricercatori hanno raccomandato un sistema di raccomandazione per raggiungere l'obiettivo di identificare e classificare gli studenti in base alle loro prestazioni.
Autorenporträt
Sujith Jayaprakash est un professionnel du développement commercial très motivé, qui possède une solide expérience de la formation et de l'administration dans le domaine des technologies de l'information. Il a plus de dix ans d'expérience dans les secteurs de l'éducation en Inde, en Afrique et en Amérique latine, avec une expérience significative dans des rôles de cadres supérieurs et dans l'amélioration de l'enseignement institutionnel.