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教育大数据包括哪些内容是什么意思(教育大数据是指整个教育)

admin2022-11-28科技生活106

大数据培训课程都包含哪些内容

大数据培训课程内容一般都是从基础知识讲起,并且课程内容与企业实际需求相匹配、理论与实战相结合这样学员在培训机构学完后找工作才比较容易,一般主要学习Java语言基础、HTML、CSS、Java、JavaWeb和数据库、Lnux基础、Hadoop:生态体系、Spark:生态体系等课程内容。如需大数据培训推荐选择【达内教育】。

大数据技术庞大复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等名种技术范畴和不同的技术层面。一般工作包括数据清洗,执行分析和数据可视化。学习Python、数据库、网络爬虫、数据分析与处理等。感兴趣的话点击此处,免费学习一下

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大数据的内容和基本含义?

“大数据”是近年来IT行业的热词,大数据在各个行业的应用逐渐变得广泛起bai来,如2014年的两会,我们听得最多的也是大数据分析,那么,什么是大数据呢,什么是大数据概念呢,大数据概念怎么理解呢,一起来看看吧。

1、大数据的定义。大数据,又称巨量资料,指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

2、大数据的采集。科学技术及互联网的发展,推动着大数据时代的来临,各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片,数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题,只是面对如此众多的数据,我们怎样才能找到其内在规律。

3、大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据,但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的,我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。

4、大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测,或者用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构,依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术,因此,大数据的挖掘和处理必须用到云技术。

5、大数据的应用。大数据可应用于各行各业,将人们收集到的庞大数据进行分析整理,实现资讯的有效利用。举个本专业的例子,比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因,我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描,尽管我们获得了所有表型信息和基因信息,但是由于数据量庞大,这就需要采用大数据技术,进行分析比对,挖掘主效基因。例子还有很多。

6、大数据的意义和前景。总的来说,大数据是对大量、动态、能持续的数据,通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘,从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前,面对庞大的数据,我们可能会一叶障目、可见一斑,因此不能了解到事物的真正本质,从而在科学工作中得到错误的推断,而大数据时代的来临,一切真相将会展现在我么面前。

大数据是什么意思 大数据包括什么

大数据,在近几年越来越受到人们的关注,尽管大数据概念已经在各个行业中应用逐渐变得广泛起来,但是对于大多数的人来说,大数据概念在他们眼里还是模糊不清的,那么,什么叫大数据?大数据是什么意思呢?我查询整理了相关资料,希望能够帮助到大家!

大数据的定义

由于计量、记录、预测生产生活过程的需要,人类对数据探寻的脚步从未停歇,从原始数据的出现,到科学数据的形成,再到大数据的诞生,走过了漫漫长路。

2011年5月,麦肯锡研究院发布报告——Big data: The nextfrontier for innovation, competition, and productivity,第一次给大数据做出相对清晰的定义:“大数据是指其大小超出了常规数据库工具获取、储存、管理和分析能力的数据集。”

2015年8月31日,国务院《促进大数据发展行动纲要》指出:“大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合,正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。”

《大数据白皮书2016》称:“大数据是新资源、新技术和新理念的混合体。从资源视角看,大数据是新资源,体现了一种全新的资源观;从技术视角看,大数据代表了新一代数据管理与分析技术;从理念的视角看,大数据打开了一种全新的思维角度。”

当前,业界公认的大数据有“4V特征,即:Volume(体量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)和Value(价值高)。

大数据的作用在于在庞大的全量数据的基础上,通过算法模型,得出有意义的结果,进而进行资源配置的优化、现象的发现、未来的预测等。

大数据的内容

大数据涉及由不同设备和应用程序产生的数据,主要包括以下几个领域:

1、黑匣子数据:它是直升机,飞机和喷气机等的组件。它捕捉飞行机组的声音,麦克风和耳机的录音,以及飞机的性能信息。

2、社会媒体数据:Facebook和Twitter等社交媒体保存着全球数百万人发布的信息和观点。

3、证券交易所数据:证券交易所数据保存关于由客户在不同公司的份额上做出的“买入”和“卖出”决定的信息。

4、电网数据:电网数据保持特定节点相对于基站消耗的信息。

5、运输数据:运输数据包括车辆的型号,容量,距离和可用性。

6、搜索引擎数据:搜索引擎从不同的数据库检索大量数据。

因此,大数据包含的数据是大量、高速度和可扩展的数据,其中,数据有三种类型:

(1)结构化数据:关系数据。

(2)半结构化数据:XML数据。

(3)非结构化数据:Word,PDF,文本,媒体日志

大数据包括一些什么?

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现1、数据收集:在大数据的生命周期中,数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类,大数据的采集主要有4种来源:管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。2、数据存取:大数据的存去采用不同的技术路线,大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据,3、基础架构:云存储、分布式文件存储等。4、数据处理:对于采集到的不同的数据集,可能存在不同的结构和模式,如文件、XML 树、关系表等,表现为数据的异构性。对多个异构的数据集,需要做进一步集成处理或整合处理,将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后,生成到一个新的数据集,为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。5、统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。6、数据挖掘:目前,还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。7、模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。8、结果呈现:云计算、标签云、关系图等。

教育大数据的技术体系框架

一般而言,大数据的处理流程包括数据采集、数据处理、数据分析与应用服务四个环节。

从下往上依次是:教育数据采集层、教育数据处理层、教育数据分析与展现层和教育数据应用服务层——通过数据传输接口,数据采集层将采集到的各类教育数据传递给数据处理层,并通过数据整合、存储形成教育数据平台;基于该教育数据平台,分析与展现层可实现教育数据的可视化展现和大数据的分析与挖掘,并将分析结果通过数据接口传递给应用服务层。

安全与监控贯穿整个流程,以保证教育数据各个环节的安全性和可控性;标准与规范则是整个框架的基础,以保障各个环节之间以及整个系统教育数据的融通与共享。

各个环节的主要任务及其涉及的关键技术如下:

1、教育数据采集

数据采集涉及的关键技术包括:数据源的选择和高质量原始数据的采集方法,多源数据的实体识别和解析方法,数据清洗和自动修复方法,数据演化的溯源管理,数据加载、流计算、信息传输技术等。

2、教育数据处理

教育数据处理环节包含 数据整合和数据存储 。其中,数据整合是指通过高质量的数据整合方法,对数据进行加工处理,并在尽可能保留原有语义的情况下去粗取精、消除噪声,从全局的角度保证数据的一致性和相关性;数据存储是所有数据的集中存放地,主要用来存放各种结构化、半结构化和非结构化的历史数据、预测数据、汇总数据以及需要共享的数据等。

3、教育数据分析与展现

(1)教育数据挖掘

教育数据挖掘是一个将来自各教育系统的原始数据转换为有用信息的过程,这些有用信息可为教师、学生、家长、教育研究人员以及教育软件系统开发人员所利用。

(2)学习分析

学习分析是指通过测量、收集、分析、汇报学习者和他们所处环境的数据,用以理解和优化学习以及学习发生的环境。

目前,学习分析领域常用的分析方法包括网络分析法、话语分析法和内容分析法。

4、教育数据应用服务

通过对教育大数据的分析,可以辅助教师更好地调整和改进教学策略,重构教学计划,完善课程的设计与开发;向学生推荐个性化的学习资源、学习任务、学习活动和学习路径;帮助家长更加全面、真实地认识孩子,与学校一起促进孩子的个性化成长;帮助教育管理者进行更科学的管理决策;帮助社会公众把握教育的发展现状,享受更具针对性、更适合自己的终身学习服务。

后续深入介绍。

参考文献

教育大数据的技术体系框架与发展趋势——“教育大数据研究与实践专栏”之整体框架篇  杨现民

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