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SALEFormato: Ebook | El nuevo marco curricular que emana de la Ley Orgánica de Educación (LOE, 2/2006) exige al profesorado adaptarse a los nuevos enfoques y retos que plantea su aplicación en los centros educativos. Una de las novedades más importantes de esta Ley es la introducción de las competencias básicas en el currículo. La consideración de su significado y alcance obliga a la escuela a realizar una revisión profunda de sus propuestas educativas y prácticas docentes, con el fin de lograr que el alumnado consiga un alto nivel en el desarrollo de las mismas al finalizar la educación obligatoria. - eBook
SALEEn este libro se ofrece una conceptualización de modelo, paradigma, enfoque y método. Se hace una distinción entre los modelos epistémicos, los paradigmas epistemológicos y los métodos de investigación. Se invita a un debate sobre los mismos. Se analizan los paradigmas epistemológicos (racionalismo, empirismo, pragmatismo, positivismo, neopositivismo o positivismo lógico, fenomenología, hermenéutica, teoría crítica y configuracionismo). Se argumentan los enfoques de investigación: empírico-analítico (positivistay cualitativo), histórico-hermenéutico (interpretativo, comprensivo, cualitativo) y sociocrítico (transformacional, cualitativo). Se abordan las metodologías investigativas: metodología hipotética-deductiva, metodología interpretativa-comprensiva y metodología transformacional. Se explican de manera detallada los métodos de investigación cualitativa: investigación exploratoria, descriptiva, etnografía, documental, estudio de caso, etnometodología, interaccionismo simbólico, fenomenología y teoría fundada. Finalmente, seabordan las formas emergentes de investigación decolonial: la altersofía y el hacer decolonial, así como la urgencia de decolonizar la estructura de las tesis de maestría y doctorado, y de los proyectos de investigación, para poder desprendernos de la episteme moderna/colonial y de las metodologías eurocéntricas. - eBook
SALEEl libro está dirigido aquellos lectores que estén trabajando en proyecto relacionados con big data y busquen identificar las características de una solución de Big Data, los datos asociados a estas soluciones, la infraestructura requerida, y las técnicas de procesamiento de esos datos. Entre los principales objetivos podemos destacar:? Introducir los conceptos de ciencias de datos y machine learning. ? Introducir las principales librerías que podemos encontrar en Python para aplicar técnicas de machine learning a los datos. ? Dar a conocer los pasos para construir un modelo de machine learning, desde la adquisición de datos, pasando por la generación de funciones, hasta la selección de modelos. ? Dar a conocer los principales algoritmos para resolver problemas de machine learning. ? Introducir scikit-learn como herramienta para resolver problemas de machine learning. ? Introducir pyspark como herramienta para aplicar técnicas de big data y map-reduce. ? Introducir los sistemas de recomendación basados en contenidos.El libro trata de seguir un enfoque teórico-práctico con el objetivo de afianzar los conocimientos mediante la creación y ejecución de scripts desde la consola de Python.Además, complementa los contenidos con un repositorio alojado en el Material Adicional donde se pueden encontrar los ejemplos que se analizan a lo largo del libro para facilitar al lector las pruebas y asimilación de los contenidos teóricos. Desde la web del libro podrá descargar los ejemplos y ejercicios que se desarrollan en el libro lo que facilitara al lector a asimilar lo aprendido.
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