▷ La idea de un lago online | Actualizado julio 2024

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Nuestras aulas suelen estar decoradas con imágenes y colores brillantes para atraer a los estilos de aprendizaje visual. Los pupitres están organizados para ayudar a los estilos de aprendizaje físico, y utilizamos muchos ejercicios en grupo para aplicar las lecciones. Pero, ¿tenemos realmente en cuenta a todos los tipos de alumnos?

La exclusión de determinados tipos de aprendizaje no es intencionada y, a veces, cuando los profesores tienen un plan de estudios concreto, se esfuerzan por asegurarse de que todos sus alumnos adquieren los conceptos básicos. Sin embargo, como han demostrado las investigaciones, los profesores tienden a orientar sus estilos de enseñanza hacia los extrovertidos.

Por lo general, los alumnos se dividen en dos grandes grupos: los introvertidos y los extrovertidos, y como profesor, su principal preocupación es asegurarse de que el material de su plan de clases se pueda enseñar, comprender y aplicar fácilmente. Desarrollas aplicaciones de aprendizaje para involucrar a toda la clase y a lo largo de este proceso tienes en cuenta a tus alumnos y cómo estructurar mejor el entorno de aprendizaje. Piensa en lo que responden bien, cómo interactúan y cómo procesan la información. A veces este proceso es natural y otras veces su plan se convierte en una lección de talla única.

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Se incorporará al equipo de W&N en febrero de 2022 y estará a las órdenes de Jenny Lord, editora del sello, quien reveló su intención de “reforzar nuestra lista de no ficción seria y profundizar en nuestras raíces intelectuales”.

Lake se incorporó a Profile Books en 2016, donde actualmente es director editorial. Esto siguió a una carrera periodística que incluyó un período de cinco años en el Daily Telegraph, donde trabajó en diferentes mesas y contribuyó a las páginas de libros. En 2008, se incorporó a la plantilla del recién creado National como corresponsal de arte. Informó de los eventos artísticos a nivel internacional antes de incorporarse a la sección Review del periódico como redactor y luego como subdirector. En 2011 se convirtió en el subdirector fundador de Aeon.co, una revista online de ideas.

Desde que se unió a Profile, Lake ha creado una lista que abarca la ciencia, la historia, la política, la filosofía y la economía, y ha trabajado con autores como el historiador de la ciencia Matthew Cobb, galardonado con el premio Baillie Gifford, y la historiadora de la raza Saidiya Hartman, ganadora del premio MacArthur, junto con autores como el periodista de investigación Oliver Bullough, la crítica de tecnología Shoshana Zuboff y el editor de The Economist Tom Standage. También creó el Premio Ideas, un galardón para un primer libro comercial de un académico, en asociación con Aitken Alexander Associates en 2019.

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El paradigma del lago de datos se considera a menudo como el sucesor escalable del enfoque del almacén de datos más curado cuando se trata de la democratización de los datos. Sin embargo, muchos de los que se lanzaron a construir un lago de datos centralizado salieron con un pantano de datos con responsabilidades poco claras, una falta de propiedad de los datos y una disponibilidad de datos inferior a la media.

En Zalando -el mayor minorista de moda en línea de Europa- nos dimos cuenta de que la accesibilidad y la disponibilidad a escala sólo pueden garantizarse cuando se trasladan más responsabilidades a quienes recogen los datos y tienen el respectivo conocimiento del dominio -los propietarios de los datos-, al tiempo que se mantiene sólo la gobernanza de los datos y la información de los metadatos en el centro. Este enfoque descentralizado y centrado en el dominio ha sido recientemente acuñado como Malla de Datos. El paradigma de la Malla de Datos promueve el concepto de Productos de Datos que van más allá de compartir archivos y hacia las garantías de calidad y el reconocimiento de la propiedad de los datos. Esta charla le llevará a un viaje de cómo pasamos de un lago de datos centralizado a adoptar una arquitectura de malla de datos distribuida respaldada por Spark y construida sobre Delta Lake, y esbozará los esfuerzos en curso para hacer que la creación de productos de datos sea tan simple como aplicar una plantilla.

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