L’art et la data science, également appelée la science des données, sont deux éléments bien distincts. Mais les deux disciplines ont plusieurs points communs, dont la nécessité de l’imagination, de la créativité, et de la minutie.
Beaucoup de personnes pensent encore que l’art et la science ne vont pas de paire. Mais l’histoire prouve le contraire. Ces deux disciplines sont complètement liées. Regardez par vous-même ! Depuis toujours, il y a des scientifiques qui étaient aussi des artistes confirmés. Notamment Léonard de Vinci qui était un inventeur, un artiste talentueux et un scientifique en même temps. Sans parler d’Isaac Newton, l’alchimiste qui a prouvé que l’art et la science sont des disciplines inclusives.
Tout cela pour dire que l’étude d’un domaine peut entraîner une découverte dans un autre branche. L’étude de l’art pourrait en effet être la solution pour enseigner la data science, pourquoi pas.
Oublier les équations et se concentrer davantage sur les visualisations de données
Nombreux sont encore ceux qui pensent que la data science ou la science des données consiste à faire des études et des calculs sur des équations. Cette hypothèse semble s’éloigner de la vérité. En réalité, les visualisations de données font aujourd’hui partie des meilleures approches pour apprendre la data science.
Des visuels attrayants, c’est ce qui font que les étudiants soient intéressés par le matériel et aux informations. Cela va donc de soi si les éléments visuels sont aujourd’hui les meilleures solutions pour représenter des données. Ce qui sont plus compréhensibles pour les étudiants en data science que des équations.
Le domaine de la data science étant en pleine expansion, les éducateurs devront adopter cette méthode afin d’aider les étudiants à développer une certaine compétence. Les visualisations peuvent d’ailleurs être créées grâce à un logiciel pour qu’elles soient plus interactives et plus engageantes.
À l’heure actuelle où la data science est devenue de plus en plus importante, les éducateurs doivent adopter une approche plus adaptée, à savoir l’art qui est efficace pour faire comprendre les concepts plus complexes.
L’art du mandala et la musique : deux approches pour enseigner la data science
Les mandalas sont des outils pédagogiques puissants pouvant servir à la visualisation des données, ainsi qu’à l’identification des modèles. L’utilisation d’un mandala dans l’apprentissage de la data science est un moyen efficace pour trouver les modèles et les tendances cachés. Il s’agit également d’un art qui a pour objectif de faire sortir l’esprit de créativité et de critique des étudiants dans leur apprentissage de la data science.
Quant à la musique, on peut recourir à des paroles ou des chansons qui sont centrées sur les données. Cet art est plus susceptible de faciliter la compréhension des concepts clés de la data science.
La data science est un art qui consiste à extraire la valeur des données. Le processus se décline sous plusieurs phases : exploitation des données et génération d’informations à travers les résultats obtenus. Face à la data science, l’art va servir à exprimer les idées et les émotions. Tout compte fait, l’art et la data science sont deux disciplines dont le but est de comprendre et de exposer une information.
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