大数据极课学习心得(精选12篇)
大数据极课学习心得 篇1
基于大数据分析,实施个性化教学
---极课学习、使用心得体会
信息化、大数据是21世纪的时代标签,数据信息是宝贵的资源。因此,学校教学过程中,学生学业情况的动态总览、纵横向比较是教师备课、授课的切实依据,如何收集、分析、运用学生的学业数据呢?极课大数据应运而生。
在经过近1年的学习、使用极课大数据系统后,感触颇深、体会众多。下面从极课大数据是什么?有何优势?怎样充分利用?三个方面谈谈我的心得体会。
一、什么是极课大数据?
极课大数据是一套服务于基础教育阶段学校日常作业和考试数据采集、分析的教育智能系统,帮助一线老师提高工作效率,建立面向家庭的个性化学习的平台。极课大数据技术支持的大数据采集,通过高速阅卷仪,将学生的学业信息快速进行识别并传输到云端,经过相关的运算,形成各类数据报表。
教师通过数据反馈,有针对性地设计学生作业、测试及练习题,并做有效性分析,了解学生个体的阶段学习情况,分析其知识缺陷并提出专一的纠错方案,持续关注某一位学生或一个班级的错题流变和学业发展,对学生的能力(学习策略、知识掌握程度、学习专注度等方面)进行评测,诊断学生的学习变化趋势。通过采集学生的各种学业信息,应用科学的考试分析方法,对照课程标准,诊断和评价学生的学业优势与不足,促使学校真正实现因材施教,有效促进学生的发展。
极课大数据在不改变教师现有阅卷习惯、批改作业习惯的基础上,做到了极速批改、极致分析、极便响应,突破了K12教育大数据的入口和管道,构建了基础教育学业数据库。在课前,为教师形成个性化诊断数据,让课堂教学更精准;在课后,为学生自动形成个性化错题本及个性化课程学习包的智能推送,使学生的学习更有针对性。极课大数据通过采集校园小数据、沉淀教育大数据,推动教学深度变革,解放教育生产力。
二、极课大数据有何优势?
1、移动阅卷、教师批阅方便省时
传统的阅卷费时费力,而极课大数据下的智学网试卷批阅方便快捷。仅需手机和网络,便可在任何片段闲散时间都能进行网上阅卷,且在阅卷过程中,能把控各题的分值,以免神仙分出现;在赋分出现问题后还可以回评,赋分界面能即时显示平均分、阅卷任务等,以方便老师随时监控并调整自己的阅卷过程。
图一:考试中心的阅卷界面
2、自动计分、生成分析数据报表
传统的试卷批改后,需要人工统分,费时费力切准确度不高,而智学网试卷批阅试卷后自动生成各类数据,如下图学情总览所示,教师、班主任、教育管理者能清楚了解学生、班级各学科成绩、最高分、最低分、排名情况、大幅进步、退步、高低分段、临界生、合格生等具体情况。
图二:学情总览
图三:成绩分数段统计
图四:临界生统计
3、试卷评讲有的放矢,提高课堂教学效率
利用极课数据收集、分析,借助智学网进行试卷评讲,能极大地提高课堂教学效率和效果。如图五所示,根据智学网上所显示的每小题正确率,针对普遍问题进行讲解,并且还能知道哪些问题在此问题上出错。
图五:根据正确率(得分率)统计选择性评讲
4、根据学生档案、因材施教、个性化辅导
智学网能将班级学生所掌握的知识点情况统计出来,此外,还能将每个学生的历次成绩、各题型分数、各知识点情况纵向比较,这对因材施教、个性化辅导提供了依据,尤其便于对优生、差生的针对性提高训练。
图六:把握学生知识点掌握情况
5、标记错题、多维组卷、海量题库
基于收集到的班级、学生知识点掌握情况,智学网提供了科学、方便的组卷功能,以便针对性训练。如下图所示,可根据学情组卷,如错题专练、得分率低的薄弱项专练,;或者进行语法填空专项题型训练,或者针对定语从句的知识点进行训练等等且组出的试卷规范、标准、输出打印即可运用。历次考试、或同类学校上传的试卷都能保存到数据库,这样便形成了电子档案,有了校本题库和海量同类试题供备课、出题选择。
图七:各种组卷选择
以上便是我在学习和使用极课数据下智学网时的一些愉快的感受。下面,我将反思怎样更好地充分利用极课大数据和智学网?
三、如何充分利用极课大数据?
1、转变思想、与时俱进
信息时代已经到来,大数据是时代的标签,在信息化的潮流下,传统的教学也必须有所改进和创新,因此,要想在极课大数据和智学网帮助下,发展成为一个顺应时代潮流、敢于争先的教师首先应转变思想、与时俱进。转变思想就是要理解课改、感受课改、致力于课改,不怕麻烦、不怕不会,就怕不去尝试。在开始接触智学网的时候,仅限于管理者的要求进行网上评阅试卷。在多次培训后,我开始接受大数据、智学网,并且在每次考试后都运用其进行分析学生成绩、指导评讲试卷,最后发展成为运用其进行备课等。渐渐发现教学方便快捷了很多,教学效果也有显著提高。这让我明白,时代在前进,我们要么顺势前行,要么被时代浪潮拍打在岸边。教学需要改变,教育需要改变,人更需要改变!
2、勇于实践、反思躬行
在正确的思想指导下,我们需要的是勇于实践、反思躬行。新的大数据、智学网是一个挑战,需要我们自己花心思去捉摸去探索去反思。教学教育又何尝不是?极课大数据带给我的不仅仅是教学的改变,也告诉我要在脚踏实地的行动中去深化知识、运用知识、反思总结、不断发展。在教学过程中,面临新的问题,我也将不断尝试新的方式方法,并善于总结反思,才能不断完善提升自己。
总结:在目前的教育形式下,高考成绩作为高校录取学生的重要依据,我们教育工作者总是希望自己的学生能够有更好的学习方法,取得更好的成绩。极课大数据的应用,可以获得更多的传统手段无法提供的教学信息,从这些信息出发,可以使教师的教和学生的学都更有针对性,从而提高学生的学习效率。极课系统的开发还在不断的完善中,随着越来越多学校的投入使用并将使用过程中的建议加以反馈,相信极课系统会更好的为教学服务的,而我们要做的就是转变思想,积极接受并积极实践。
大数据极课学习心得 篇2
一、什么是极课大数据
从静态来看, 极课大数据是依据国家课程标准或校本课程学习要求, 根据教学需要构建预测模型 ( 根据概率预测结果) , 在不改变教师现有的专业工作范式的基础上, 做到学业数据极速采集和极致分析学生学习情况而形成的评价报告。从动态来看, 极课大数据又是对诊断性评价、形成性评价、终结性评价和过程性评价报告中出现的海量数据和信息进行技术处理, 生成成绩计分电子表格、学生错题本、学业诊断报告、个性化学习包、学生学业信息档案、学科内容诊断报告单等, 进而生成对学生个人的学习能力分布、知识点掌握程度等的新数据, 通过再诊断和再分析, 为教师精准教学和学生个性化学习提供支撑和服务, 是数据增值的方法和过程。
二、传统学生学业诊断方法的缺陷
我们为什么要研发极课大数据用于学生学业诊断?因为传统学生学业诊断方法存在着缺陷。教师在教学中时常要对学生的学业状况进行诊断, 传统的做法是通过练习和测试, 然后阅卷和统计, 再到班级整体反馈。教师可以了解到班级学生学业总体情况, 但很难精准把握学生个体的学业情况, 更难精准掌握学生个体前后的学业变化和发展, 教师以此对学生的学业缺陷做必要补救时, 只会针对相对整体, 不能做到完全有的放矢。
传统学生学业诊断方法主要是集中在某阶段内的评价, 一次次评价之间是孤立的, 数据碎片呈现, 没有构建起数据间的联系。比如, 作业批改是教学过程中频率很高的事件, 批改过程中会产生数据, 但引起教师关注的数据是人数, 如某题错了多少人, 通常采用画“正”的方法进行统计。随着时间的推移、数据量的积累, 会形成庞大的数据。面对如此庞大的数据, 传统统计方式的弊端逐渐显现:耗费大量的时间, 教师工作效率低下;教师要保留庞大的纸质数据十分困难;随着教师讲评后数据的丢失, 教师对学生的认知停留在短时记忆层面;缺乏对学生个体的跟踪分析, 不利于个性化教学;相同的考分却掩盖着学生掌握知识的结构差异性;不利于学生有效地纠错, 学生虽然保存着作业、考试纸质稿, 但要在大量的数据中提取其中的错误信息, 并做归类统计分析也变得十分困难。
三、极课大数据对学生个别化学业诊断的优势
对大规模复杂数据进行现代化采集、挖掘和分析, 进而作出趋势预测, 并以容易理解的方式呈现出来, 为人类提供发现世界和科学决策的方法和服务, 是云计算时代技术领域发展的必然趋势。
极课大数据对学生个别化学业诊断的方法和过程如下:①不改变教师现有的专业工作范式, 即考试 (或练习) 和阅卷方式不变, 以便学生事后能拿到批阅过对错的较为直观的试卷, 客观题通过计算机扫描图像的方式, 自动识别, 高效省时。②把每个学生账号设计成可识别的二维码, 用于粘贴在每次的练习卷或考试卷, 便于输入电脑和长期跟踪。③扫描录入数据。教师批改好纸质答题卡后, 将其放入高速阅卷仪, 运行极课信息系统管理软件, 打开要扫描的试卷名称, 点击“开始扫描”按钮即可, 60份试卷2 分钟就可以扫描完毕。④根据学生、家长和老师的各种需要, 通过计算机的处理自动生成各种统计数据和分析报告。可实现班级学生电子成绩单自动生成, 班际间 (或校际间) 在本次考试中学生在各类题目 (或各题) 上的得失分情况的统计报表自动形成, 题目应对的知识点的掌握情况分析表的自动形成, 每题正确与否精确到人, 多人高频错题重组, 个体学生错题本自动形成并一键导出, 等等。家长可以通过基于微信的家校通产品、客户端网站、手机APP随时了解孩子的学习情况。⑤以上多次往复, 计算机自动处理可生成学生学业档案、校本题库和试卷库, 一定时期内个体学生每门功课在知识、能力、态度方面的整体性定性分析报告, 以及个体学生前后发展变化的曲线图等。这些信息家长也可以通过基于微信的家校通产品、客户端网站、手机APP随时了解。我们用极课大数据对学生个别化学业诊断, 帮助老师实现了精准教, 帮助学生实现了自主、高效的学。
极课大数据对学生进行的个别化学业诊断至少有如下几个优点:
1.学生过程性学业评价简捷化
极课大数据改进了学业评价工具, 优化了评价方式, 以平台和软件服务减轻了教师的劳动。应用极课大数据技术, 实现了过程性评价的电子化, 促进了“档案袋评价”从传统文本到数字化的转变。
2.学生学业成就评价与诊断的准确性
在教学过程中, 教师可以动态地采集教育大数据, 实现了信息的系统化、常态化处理, 能够有针对性地设计学生作业、测试及练习题。教师也可以全面了解学生每个阶段的学习情况, 撰写学生个性化的学科评语, 分析知识缺陷所在, 并提出精准的纠错方案。极课大数据还可以帮助教师持续关注每一个学生或一个班级的错题流变和学业发展, 系统地掌握他们在整个学业阶段的变化趋势。准确诊断每个人和每个知识点的掌握情况, 并分析推理出学生的知识、能力、情感、态度、价值观等方面的状况和取向。
3.各科教学设计与指导的精准化
通过大数据分析, 可以精准地为学生指明学科知识点薄弱情况。计算机可以自动生成学生个体的错题本, 通过题库建设、微视频建设, 利用计算机自动推送, 可以为每个学生设计个性化的作业和辅导。通过对学生学业水平大数据的分析, 可以分析出学生擅长什么, 不擅长什么, 可以为学生撰写个性化的学科评语, 为高中学生的专业选择提供参考。
总之, 用极课大数据对学生进行的个别化学业诊断, 不仅是通过高速阅卷仪, 将学生的学业信息快速进行识别, 传输到云端, 经过相关的运算, 形成各类数据统计报表, 而且也是教师通过数据利用特定软件优势进行有效性分析, 了解具体学生的阶段学习情况, 分析知识缺陷所在, 对学生的能力 (学习策略、知识掌握程度、学习专注度等方面) 进行评测, 对个体学生的学习变化趋势和发展方向作出的判断, 更是教师以此为基础, 为每个学生提供专业的纠错方案, 针对性地设计学生练习与测试, 持续关注每一个学生学业错式流变和个性化指导他们学业发展的过程。该诊断方法适用于学生的各科学习, 目的指向是利于因材施教, 减轻学生课业负担, 促进学生的全面发展和可持续发展。
四、运用极课大数据要处理好的关系
在运用极课大数据对学生进行的个别化学业诊断的过程中, 需要处理好三个关系。
1.数据的冰冷与学生成长的丰富性的关系
现在中小学还普遍利用每次考试成绩高低排序模式进行评价, 大多数学生拿到的学习素质成长报告单往往停留在学生的成绩或者简单的学业评语上, 而班主任的综合评价并不能精准概括每个学生学业的具体状态。运用极课大数据对学生进行个别化学业诊断后, 虽然数据及其内涵得到了丰富, 但要让冰冷的数据分析为学生成长服务, 还必须做好正确的引导工作。我们还要依据课程标准的目标, 为学生发展开发丰富多彩的课程, 助力他们的精神成长。正如雅斯贝尔斯所说的那样, “以正确的方式传递知识和技能, 本身就是对一个人完整的精神教育”。
2.学业诊断与教学改良的关系
通过极课大数据技术分析形成学业诊断报告, 给任教教师提供学科质量及差异分析信息、学科诊断意见及教学改良建议, 为实现教的精准化提供了可能, 但更重要的是行动, 所以, 教师教学的改良十分重要。教学中, 教师要注意处理好点和面的关系, 知识前与后的关系, 学科之间的协同性关系, 从整体建构教学方案, 个性化落实教学措施, 从而帮助学生开展轻负担、高质量的学习。
3.数据的无限性与数据分析有限性的关系
在学校日常的学习和生活中, 学生的作息、消费、各种学科的学习和实验活动, 以及教师的教学过程和管理行为, 每天都会产生大量的数据, 用好了, 这些数据都是十分有价值的。学校只要存在, 学生的学和老师的教只要继续, 这种数据就会不断地产生, 要分析的数据就会不断地增加, 这就是数据的无限性。无限性的数据要变成有价值的信息指导, 就要经常进行数据分析, 把无限的数据转变成数据有限的和一目了然的定性、定量报告加以呈现。所以, 要用好极课大数据, 就需要教师经常性地采集数据和分析数据, 不能长时间不用或偶尔用一次, 以点代面, 以偏概全, 简单给学生下结论, 而是要经常做好阶段性分析, 并把前后分析的结论连成线, 从整体上把握学生的发展轨迹, 及时加以引导和激励。当然, 这样做了, 还可以为学校教学组织和管理改进带来新的启示, 以此探索教育信息化技术与走班制、分层教学、翻转课堂等教学模式的整合等, 在促进学生有个性的全面发展的同时, 提升教师的学科素养和专业技能。
大数据极课学习心得 篇3
【关键词】极课大数据 高中数学 教学质量
【中图分类号】G633.6【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089(2016)09-0123-01
一、研究背景
随着信息化技术的快速发展,大数据技术被广泛的应用到实际工作中,不仅提高了工作效率,而且提高了工作质量。对于高中数学而言,由于课程较难,传统的教学方式主要以课堂教学为主,教师与学生之间的交流较少,教师很难准确的把握学生的学习难点及重点,这对于教学质量的提高极为不利。大数据技术可以对采集的相关数据进行深入的分析,从而挖掘出这些数据中隐藏的各种信息,提高数据的实用价值。
极课大数据是一种集基础教育血液采集与血清追踪反馈于一体的先进教育方式,这种技术主要基于自主研发的图像算法以及一些数据模型理论。在高中数学教学过程中,可以对学生完成的各类测试进行扫描,然后以图片的形式进行整体批阅,从而在大量的采集信息中获取到想要的信息,提高这些信息的使用价值,让教师可以及时的掌握学生的学习状况,从而根据学生测试表现出来的弱项进行针对性的辅导,解决学生们遇到的各种难题,实现提高学习质量的目标。
二、高中数学教学分析
在中国教育体制下,九年义务教育对于学生的学习至关重要,是学生打好学习基础的关键,其中高中数学不仅是学习的重要课程,而且也是学习难度最大的课程之一,但学好数学有利于学生未来的全面发展。为了能够提高高中数学的教学质量,很多学者对高中数学的教学模式进行了深入的研究和分析。综合分析,想要提高高中数学的学习质量,不仅要提高教师的教学水平,更应该了解到学生学习的难点和重点。
逻辑思维对于任何人都是一种需要提高的能力,学习数学就可以实现这个目的,而且还有利于学生创造力的培养。为了能够实现提高数学教学质量的目标,我国出现了很多有关数学的教学模式。
虽然教学模式紧跟世界步伐,但是由于很多教师的思维较不够活跃,导致很多学生在学习过程中遇到了一些问题,但是又会受到其他各种因素的影响,导致学生遇到问题后,教师不能及时的了解。随着时间的推移,学生在高中数学的学习中遇到的问题会越来越多,由于数学知识具有连贯性,如果问题越来越多,最直接的后果就会影响到以后的学习,这也是很多高中生数学成绩越来越差的主要原因。所以作为一名优秀的教师,不仅要了解各种先进的教学方式,更要了解学生的学习状况,只有这样,才能针对性的为学生解决各种问题,提高他们的学习兴趣,让他们在数学教学中获得更多的知识财富。
三、极课大数据在高中数学教学中的应用
想要在高中数学教学中引入极课大数据技术,首先要准备好硬件设施,其中阅卷仪与电脑是教学必备的工具。教师在使用极课大数据软件时,只要首先用office软件将测试的题目编辑好,并且按照相关要求将其引入到极课大数据软件中,那么待学生完成教师布置的题目后,软件会对每一份问卷进行扫描录入,完成数据采集工作。
传统的教学模式中,学生完成教师布置的任务后,教师仅仅是进行系统的批阅,但是很难对这些任务进行分析。极课大数据软件可以实现自动阅卷的功能。教师则可以利用软件中的统计信息进行分析,从而得出学生们学习的难点,在未来的教学工作中,教师可以根据这些难点,进行重点讲解。极课大数据的功能非常强大,不仅可以对学生学习成绩进行一个整体的评价,还会给出每一题目的分析结果,减少了教师很大的工作量,对提高高中数学的教学质量具有重要作用。
四、小结
从小学至高中,数学的学习难度越来越大,学生遇到的问题也越来越多,所以高中数学是学生遇到问题最多的阶段。处于这一阶段的高中生自尊心非常的强,他们不愿意主动的透露出学习的难点,所以如果不能及时掌握学生的学习状况,学生在高中数学的学习过程中遇到的问题会越来越多,直至学生对高中数学彻底失去兴趣。所以及时的了解学生的学习情况非常重要,极课大数据可以根据教师布置的各种任务对数据进行分析和评比,从而准确及时的把握学生的学习状况,对提高高中数学教学质量具有重要作用。
参考文献:
[1]兰学琴.如何打造数学高效课堂[J].学周刊B版,2013(8):46-48.
[2]余小高.大数据环境中微课程个性化学习的研究[J].中国信息技术教育, 2015(7):126-128.
《大数据:技术与应用》学习心得 篇4
本次讲座上,梅宏院长从“大数据是什么”、“如何应对大数据”、“如何应用大数据”、“大数据现状和思考”等多个方面,全方位、多角度、立体式地解读了大数据的技术与应用,语言生动、内容详实,既传达了党中央的精神,又谈了自身学习体会,既解读了大数据发展的规律,又提出了学习领会的意见建议,为贵州省各级领导干部、国家机关、公职人员学习互联网知识,熟练掌握大数据知识指出了路径、传授了方法。
通过学习,我们知道信息时代的到来,感受到的是技术变化日新月异,随之而来的是生活方式的转变,我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今,大数据时代成为炙手可热的话题。
今天,信息是一个高度概括抽象概念,是一个发展中的动态范畴,是进行互相交换的内容和名称,信息的界定没有统一的定义,但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据是描述事物的符号记录,是可定义为意义的实体,它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述,是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”,如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来,数据是原始的处女地,需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发,只是当数据爆发到无法驾驭的状态,大数据时代应运而生。
在大数据时代,大数据时代区别与转变就是,放弃对因果关系的渴求,而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”,而不需要知道“为什么”。数据的更多、更杂,导致应用主意只能尽量观察,而不是倾其所有进行推理。小数据停留在说明过去,大数据用驱动过去来预测未来。数据的用途意在何为,与数据本身无关,而与数据的解读者有关,而相关关系更有利于预测未来。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进,理论来创立处理非结构化数据的方法,处理结果与未来进行验证。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。小数据时代也即是信息时代,是大数据时代的前提,大数据时代是升华和进化,本质是相辅相成,而并非相离互斥。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长,海量机遇和挑战也随之而来,适应变革,适者生存。我们可以有更广阔的学习空间、可以有更精准的决策判断能力这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力,基于脱颖而出的创新思维和执行。
《大数据》读书心得 篇5
进入2012年大数据一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新,人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者消费浪潮的到来。“大数据”的运用在各个领域发挥着前所未有的重要作用,渗透到了当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素,并对人类的数据驾驭能力提出了更新的挑战。
一、传统的信息格局被打破
不是我不明白,这世界变化快。2000年还是一张软盘打天下的时代,短短十多年光景,硬盘的存储容量已从4GB、16GB、32GB迅速攀升到1TB(相当于1024GB的容量)。原来仅有1.44MB的软盘在当时感觉存储容量还是蛮大的,到现在硬盘容量蹿升至1TB了,反而感觉存储空间捉襟见肘,到底是哪里出现了问题呢?1965年英特尔的创始人之一戈登摩尔考察了计算机硬件的发展规律,提出了著名的摩尔定律。该定律认为,同一个面积集成电路上可容纳的晶体管数目,一到两年将增加一倍,换句话说,计算机硬件的处理速度和存储能力,一到两年将提升一倍。这一定律,得到验证。
大数据!一语惊醒梦中人,大数据时代已经悄然来临。随着社交网络的逐渐成熟,移动宽带迅速提升,云计算、互联网应用更加丰富。更多的传感设备、移动终端接入到网络,由此产生的数据及增长速度迅速攀升。那么什么是大数据呢,正如IBM总结的那样:“大量化(Volume)、多样化(Variety)和快速化(Velocity)”就是“大数据”的显著特征。
二、管理法则:质量是数据时代的根本
数据能满足其既定的用途,它才有质量。如果不能满足既定的目标和用途,就谈不上质量。换句话说,数据的质量不仅取决于它本身,还取决于它的用途(引致数据库专家杰克.奥尔森)。
随着网络的出现,政府开始在网上发布信息和数据,对政府而言,是一个很大的挑战,因为数据一经政府发布,往往被视为权威,对社会的各个领域都可能产生重大的影响。任何一份通过网络发布的信息,面对的都不是一定特定群体,而是全体国民,如果政府发布数据的质量不可靠,将受到频繁的、大范围的质疑,特别是一些可以会影响到公共政策和行业管制标准的数据,将引起巨大的争议。
例如:单位奶制品中蛋白质含量、菌落总数应该是多少 ?饮用水里能混杂多少含量的微量元素?新鲜蔬菜能带有多少指标的杀虫剂残留?工厂排放的废气、汽车的尾气以及车间的通风条件都要符合怎样的标准等等,这些标准,都是数据。随着社会的发民、科学的进步,这些标准越来越多越来越细,每一个都和国民生活和经济发展息息相关。所以政府在网上发布数据,必须慎之又慎,保证质量。
三、大数据在各领域中的价值表现
1、数据竞争:企业赢利之道
企业以“低成本、高效率”的方式来开展公司的业务,而要做到“低成本、高效率”的运营以及决策正确,企业必须广泛推选以事实为基础的决策方法、大量使用数据分析来优化企业的各个运营环节,通过基于数据的优化和对接,把业务流程和决策过程当中存在的每一分潜在的价值都“挤”出来,从而节约成本,战胜对手,在市场上幸存。这种竞争,就是一种基于数据的竞争。
已经有越来越多令人信服的证据表明:只要实施正确的政策和激励,大数据将成为竞争的关键性基础,并成为下一波生产率提高、创新和为消费者创造价值的支柱。信息时代的竞争,不是劳动生产率的竞争,而是知识生产率的竞争。数据,是信息的载体、是知识的源泉,当然也就可以创造价值和利润,可以预见,基于知识的竞争,将集中表现为基于数据的竞争,这种数据竞争,将成为经济发展的必然。
2、通讯、电信、商务智能、互联网的逐步演变
近年来,随着大数据的迅猛增加,各个行业、政府部门都在尝试“用数据来决策”、“用数据来管理”、“用数据来创新”,在这个过程中,涌现了一大批既务实管用,又令人耳目一新的做法和应用。回顾历史,我们从广播的年代到电视的年代再到本世纪初互联网的年代,从音频对话到可视电话,数据技术一直在我们的生活中扮演重要的角色,互联网出现之后,就交流和互动而言,广播和电视无疑相形见绌。
“大数据”可能带来的巨大价值正渐渐被人们认可,它通过技术的创新与发展,以及数据的全面感知、收集、分析、共享,为人们提供了一种全新的看待世界的方法。
四、总结
大数据培训心得感悟 篇6
近年来,大数据技术如火如荼,各行各业争先恐后投入其中,希望通过大数据技术实现产业变革,银行作为数据密集型行业,自然不甘人后。我行在大数据分析领域,也进行了有益的探索,并且有了可喜的成绩。作为从事内部审计工作的农行人,我们长期致力于数据分析工作。但受内部审计工作性质的限制,我们也苦于缺少有效的数据分析模型,不能给审计实践提供有效的支持。这次培训,我正是带着这样一种期待走进了课堂,期望通过培训,打开审计的大数据之门。
应该说,长期以来,农业银行审计工作一直在大规模数据集中探索。但根据审计工作特点,我们更多的关注对行为数据的分析,对状态数据的分析主要是描述性统计。近年来火热的大数据分析技术,如决策树、神经网络、逻辑回归等算法模型,由于业务背景不易移植,结果数据不易解释,在内部审计工作中还没有得到广泛的应用。
通过这次培训,使我对大数据分析技术有了全新的认识,对审计工作如何结合大数据技术也有了一些思考。
一是审计平台技术架构可以借鉴数据挖掘平台。目前,审计平台采用单机关系型数据库。随着全行业务不断发展,系统容量不断扩充。超过45度倾角的数据需求发展趋势,已经令平台不堪重负。这次培训中介绍的数据挖掘平台技术架构,很好地解决了这一难题。挖掘平台利用大数据平台数据,在需要时导入、用后即可删除,这样灵活的数据使用机制,即节省了数据挖掘平台的资源,又保证了数据使用效率。审计平台完全可以借鉴这一思路,也与大数据平台建立对接,缓解审计平台资源紧张矛盾。
二是可尝试在部分场景应用大数据分析技术。目前,审计选样主要通过专家打分法。这次培训中介绍的逻辑回归和决策树算法,也是解决这一方面的问题。通过历史样本和历史底稿的数据,通过训练建立选样模型,将与底稿相关的主要风险特征选入模型,再将模型应用于验证样本。这样就可以应用大数据技术,为审计提供支持。
三是加强与管理信息部和软件开发中心的合作。本次培训中我们也看到,经过一段时间的积累,我行已经具备了一定的大数据分析经验,储备了一批具有相应经验的人才。作为业务部门,我们应加强与管理信息部和软件开发中心的对接,通过相互沟通和配合,确定业务需求,发挥各自优势推动大数据技术的落地。就像行领导所指出的那样,大数据技术哪个部门先投入,哪个部门先获益。目前,我行大数据技术应用正处于井喷前夕,我们应抓住这一有利时机,推动审计工作上一个新台阶。
读大数据时代心得体会 篇7
一是政府业务数据库公开的广度和深度。近年来,随着我国信息公开工作的推进,各级政府都在通过政府门户网站建设积极推进网上政务信息公开,但我们的信息公开,现阶段还主要是政府的政策、法律法规、标准、公文通告、工作职责、办事指南、工作动态、人事任免等行政事务性信息的公开。当然,实时的政府业务数据库公开也已经取得很大进步。在中国政府门户网,可以查询一些公益数据库,如国家统计局的经济统计数据、环保部数据中心提供的全国空气、水文等数据,气象总局提供的全国气象数据,民航总局提供的全国航班信息等;访问各个部委的网站,也能查到很多业务数据,如发改委的项目立项库、工商局的企业信用库、国土资源部的土地证库、国家安监总局的煤矿安全预警信息库、各类工程招标信息库等等。这是一个非常大的进步,也是这么多年电子政务建设所取得的成效和价值!但是,政务业务数据库中的很多数据目前还没有实现公开,很多数据因为部门利益和“保密”等因素,还仅限于部门内部人员使用,没有公开给公众;已经公开的数据也仅限于一部分基本信息和统计信息,更多数据还没有被公开。从《大数据》一书中记录的美国数据公开的实践来看,美国在数据公开的广度和深度都比较大。美国人认为“用纳税人的钱收集的数据应该免费提供给纳税人使用”,尽管美国政府事实上对数据的公开也有抵触,但民愿不可违,美国政府的业务数据越来越公开,尤其是在奥巴马政府签署《透明和开放的政府》文件后,开放力度更加大。data.gov是美国联盟政府新建设的统一的数据开放门户网站,网站按照原始数据、地理数据和数据应用工具来组织开放的各类数据,累积开放378529个原始和地理数据集。在中国尚没有这样的数据开放的网站。另外,由于制度的不同,美国业务信息公开的深度也很大,例如,网上公布的美国总统“白宫访客记录”公布的甚至是造访白宫的各类人员的相关信息;美国的xxxxxxxxxxxxxxxx网站,能够逐条跟踪、记录、分析联邦政府每一笔财政支出。这在中国,目前应该还没有实现。
三是关于个人数据的隐私。在美国,公民的隐私和自有不可侵犯,美国没有个人身份证,也不能建立基于个人身份证号码的个人信息的关联,建立“中央数据银行”的提案也一再被否决。这一点,在中国不是问题,每个公民有唯一的身份信息,通过身份证信息,可以获取公民的基本信息。今后,随着国家人口基础数据库等基础资源库的建设,公民的社保、医疗等其他相关信息也能方便获取,当然信息还是限于政府部门使用,但很难完全保证整合起来的这些个人信息不被泄露或者利用。
读《与大数据同行》心得体会 篇8
黄许博爱小学 黄道清
读完《大数据》,我才意识到这并不是一本枯燥无味的书籍。作者运用案例和讲故事的方式,把美国数据开放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技术故事、商业故事娓娓
道来,引人入胜,令我大开眼界。
大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢?一直以来,中国教育在研究教育的数字化,比如数字化校园,这个思路就是把我们教育的内容进行数字化,其结果指向的就是电子教材的研发或者是教学过程的数字化。美其名曰,这是教育技术的重要内涵。
在教学过程中,学生的行为表现都可以被数据化,而这项研究不是任何一个专业可以深入下去的,它的专业性太强,所以我才会想到,所谓教育技术与其研究教育的数字化,不如研究教育的数据化来得实在,来的有意义。长期以来,我们并不了解教育对一个人的影响具体会如何表现,我们有的只是一个轮廓,我们也并不确定一个教师的行为对学生具体产生了哪些影响。所以,人们对教育一直有一个深深的质疑,它是不是科学的?大数据概念至少提出了关注“是什么”比“为什么”要有实际意义得多。而我们的教育恰好需要把注意力从“为什么”转移到“是什么”上面来,只有如此,才能把教育从为什么发展成“可能成为什么”上来,这会是一次思想上的革命。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说,把研究的重点从数字化转移到数据化上面,这才是它的出路。
如何将数据融入教学,教育者首先通过标准化全科教学处方,实现了教师授课模板和教学内容的标准化,保证每个教学过程和内容是可控的,然后结合每天的教学内容,处理好面对的数据,处理好数据,自然也就处理好了课堂的反馈,最终形成了既注重教学体验又以教学结果为导向的教学体系。
与此同时,不仅要注重课上的学生资源,在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的教育教学显然是不同的,面对大数据时代的到来,教学有所改变是必然的。所以,无论
大数据与互联网心得体会 篇9
本书结合我国当前国情,详细论述了我国互联网金融的现状,内容详尽,各有千秋。其中对煜达投资城的研究最为透彻,煜隆创业投资有限公司董事长杨定平先生以服务实体中小微企业为宗旨,依靠资深技术团队,搭建产学研为一体的平台,创建了煜达投资城,该平台从单纯的平台中介服务转向家居产业链金融、股权投资、新兴产业投资四大模块,采用线上线下相结合的方式,进行科学管理,化解风险,为投资人赚取丰厚的利润,解决了融资人的燃眉之急,实现了投资、融资双赢的目的。
投资实业是煜达投资城的主要特色,也是公司业务的主要发展方向,实体产业主要有雅堂家居有限公司、盛世鸿雅家具有限公司和四川面道股份有限公司。家居产业链金融是煜达投资城的又一大创举,这种方式风险可控,操作简便。“不熟悉的不做”是规避风险的最佳选择。
学习大数据技术就业前景广阔 篇10
学习大数据技术就业前景广阔
大数据的火爆,让很多企业都意识到发展大数据的重要性,那么是不是所有企业都可以成为大数据公司?
美国麦肯锡公司近期开出了一张书单,列出利用大数据进行自我发展的一些潜力行业,其中就有电信、金融、保险、信息、交通、医疗等,都可以利用大数据技术,从中获得很大的发展空间。
大数据将是软件产业一个非常重要的发展方向。
我们知道,现在从IT时代走向DT时代,也就是数据技术的时代。将来每一家公司都有可能成为一家大数据公司,大数据将成为一种核心的竞争力。刚刚在贵阳召开的数博会显示,大数据将成为中国“十三五”期间重点规划的产业,这将是坚定不移的战略。
在2016年第二十届中国国际软件博览会专题论坛上,华盛顿大学陈一昕教授表示:一些行业通过与大数据有机结合,比如在电信行业,电信运营商的中国移动、中国电信、中国联通(600050),包括一些其他的公司,比如亚信、东方国信(300166)等等,作为电信运营商,都能做好大数据的变现业务。目前而言,电信行业其实面临着非常大的挑战,随着国家提出降费的要求,运营商的流量被管道化,公众因此就会利用微信等工具,进而导致运营商可能面临着新的发展困境,竞争也由此更加激烈。
在电信运营商看来,他们的数据其实是一块非常重要的资产,也就是说,公众可以看到电信运营商拥有稳定的数据源,每个人手机上时刻产生大量数据,包括用户的套餐、和谁通话、基站位置、地理位置、有没有欠费等数据,以及数据的变现问题。陈一昕说:“电信运营商拥有着一座巨大的数据金矿,但是,如何把这些金矿当中的矿石打造成金戒指,这是运营商面临的巨大挑战。”
医疗行业和大数据结合,会有非常大的潜力。关于这一业务,第一次驱动力是医保核算,以医院的需求为指导。第二次是互联网+医疗,通过新医改,医疗信息化,特点是以政府需求为主导,以共享为核心的区域医疗信息化。目前,第三次浪潮的驱动力应该说是移动医疗、大数据分析,其特点是健康管理,不光是在医院内部,同时也在医院外部。
我们可以看到随着医疗行业的重大变化,它的数据量是越来越大了,其从原来简单的结构化数据,到现在的医疗大数据,其中包含了大量的非结构化的数据,比如说像图像、文档。中国一个中等城市50年积累的数据达到10个PB,如何处理和分析挖掘这些数据价值,相信这里面有巨大的市场。
教育行业,也是我国信息化战略的重要组成部分。陈一昕表示,目前在线学习市场,也是非常大的市场,在线教育市场以年均18%的速度在增长,2017年预计在线学习人数达到1.2亿人,基础教育一年的数据量也是非常庞大的,我们可以看到一年的数据量达到ZB级别,利用教育的数据、互联网的技术,以及云计算等等,这些技术促使在线教育繁荣。陈一昕觉得,未来教育还是线上线下相结合的模式。就像以前的计算机技术收到追捧一样,在DT时代,大数据培训开始受到重视。
金融行业,在大数据的技术来看,我们可以看到金融行业是大数据技术,相对而言,它是走在前面的行业,因为金融行业更依赖于数据。很多层面上,金融业的大数据技术是走在其他行业前面的,包括银行要对用户进行风险分析,精准控制。保险业更需要通过大数据,对用户进行分析,进行潜在用户的挖掘,对欺诈行为进行预防。另外在证券行业,现在量化交易也是发展非常快,对股价的预测、对投资的趋势等等都可以用大数据的技术来进行管理,进行优化。
陈一昕同时强调了医疗养老数据的安全隐私这一块,数据不会丢失,数据不会恶意的泄露或者盗窃,从数据安全角度来看是非常重要的。
四川是旅游的天堂,无法拒绝她火辣辣的美食,无法拒绝她惊艳的自然风光,更无法拒绝她的古蜀文化。随着社会竞争的日益激烈,在很多大城市中,毕业就意味着失业。在大本生遍地的今天,本科甚至更低学历的毕业证书,早已不是求职的敲门砖了。工作经验和掌握的技术成为现在应届生的求职“利器”,难道要面“对剑未配妥,出门已是江湖”的窘境吗,赶紧抓紧时间,找一个自己感兴趣、适合自己的技术进行学习吧~ 大家对于it培训一定有所了解吧,今天,小编就为大家收集和整理了有关的信息,希望能让大家有更深一步的了解!今天小编想给大家扒一扒大家感兴趣的it培训!
在互联网行业,程序员一直是很受关注的人群。特别对准备步入社会的大学生们来说,从事哪方面的职业是一个很重要的问题,而程序员就是一个比较热门的选择。大讲台老师根据2017年中国程序员调查的数据,给同学们好好介绍一下程序员的编程语言、薪酬范围等信息,让大家对程序员有个准确的认知,也方便以后的选择。通过对北京、广东、浙江、上海等全国28个省的优秀开发者的调查信息,对程序员的年龄组成、性别比例、擅长的计算机语言、工作时间以及薪资等进行了统计和分析。
(一)程序员地理分布
从调查结果来看,有一半以上的程序员来自于北京、广东、上海和成都。北上广作为中国经济和科技发达的地区,是程序员的主要聚集地。四川成都地区也吸引了一大批创业者,为程序员的就业和发展提供了优质条件。
(二)程序员年龄组成
结果显示,绝大部分程序员年龄都不到35岁。超过一半的程序员年龄在23-30岁之间。当然程序员中间的“天才少年”的比例也不低。
(三)程序员性别比例
一直以来,程序员这一群体主要是男性为主。在本次调查中发现,程序员群体中男女比例超过了12:1。如此“畸形”的性别组成,也解释了为什么很多程序员自嘲“单身狗”的原因。男程序员单身比例略高于女程序员,但女程序员的单身比例也达到了4成。
(四)程序员擅长语言
在程序员群体中,擅长的编程语言为Java、HTML5、PHP。另外C语言、Python、Objective-c)、C++和Node.js等也是使用较多的计算机语言。hadoop的使用人群还是非常少的(spark就更别提了,都没出现),这也是大数据人才缺口大的最直接体现!
(五)程序员薪资状况
普遍认为,程序员是一份高薪的职业。从调查结果来看,工作3年内,1/5的程序员群体年收入在6万以下。1/5的程序员在3年内年薪就达到了20-30万的水平。大多数程序员年收入在10-20万之间,相比于其它一些行业,月薪过万已经是高收入水平。
在工作3-5年后,9成以上的程序员达到了月薪1万+的水平,只有大约1成的群体年收入低于10万。超过1/6的群体甚至年薪达到了30-50万的水平。在工作5-10年后,只有0.1成的程序员年收入低于6万。年收入在15-20万的程序员占2成,1/3的程序员年收入在20-30万之间,超过1/5的程序员年收入在30-50万之间。年收入在50-70万的程序员占0.5成。
当然,上面说的都是平均值,越热门的职业最少要提高三到五成,就拿近两年热门的大数据行业来说,因为这方面人才需求突然增加,不但薪酬猛增,应聘难度也随之降低,可见选对一门编程语言对程序员是多么重要了!国内一线城市依然是程序员的主要聚集体,一些经济发达,科技公司密集的二线城市也聚集了大量的程序员。在计算机语言方面,懂得使用Java、HTML5和PHP等编程语言的程序员最多。如果一名程序员能够坚持工作3年,特别是对于刚毕业不久的大学生,其收入水平会有明显的提高。
对于准备成为程序员的同学们,建议大家首选大数据方向。原因上文也多次提过,优势就3点,“需求大、薪水高、难度低”。当然,这都是有时效性的,所以,抓紧时间才是最重要的。不管是自学,还是参加大数据培训,这些都不重要,最重要的是你要有一颗坚韧不屈的心。当然,对准备参加大数据培训的朋友们,不要盲目报名,可以先去试听,感觉好再交费,这可是经验之谈!
如果对大数据学习感兴趣的朋友,可以登陆成都国信安教育培训基地的官网:http:///进行了解
新手小白学习大数据是不是很难? 篇11
新手小白学习大数据是不是很难?
如今大数据人才紧缺,不少人都想通过培训进入到大数据行业,那么同时也会问,大数据培训难不难学?无基础能不能学大数据?大数据培训难不难,还是得看个人坚持学习的毅力。无基础参加大数据培训当然是没问题的了,目前许多大数据培训机构都开设了无基础培训班。也算是针对广大无基础的学员一种福利。科多大数据给大家讲一下大数据到底难不难。
无基础学习大数据是不是很难?
在这个人才紧缺的时代,能够把握时间,找准方向,快速的融入到这一行,肯定不是那么容易的事情,因为你各个环节上都得深思熟虑一番,才能开始去行动,比如你正在犹豫要不要转行;好不容易决定之后又在犹豫选择哪家机构;哪里有无基础授课的培训机构等等问题扑面而来。
当没有经验进入时,肯定需要工作技巧、行业背景知识等多方面的输入,如果沟通能力强,可以很好的把人际关系维护好的话,会更容易得到支持。
不过无基础也不用太担忧,成都成都国信安是一家专业的大数据数据培训学校,课程的制定非常合理化。里面的课程根据每位学员自身的基础不同,制定学习计划和课程,分班的时候也会根据这个无基础和有基础划分开来,这样更好的保障了每位学员都能学到东西,根据企业制定实训计划,学习完之后考试过关了就会有老师给你推荐就业。
无基础的学习大数据开发之后,得具备那些东西?
理论+思路+工具+实践
理论:简单的数理统计原理,请熟悉。一开始不必了解太高深,知道抽样的原理,常见统计方法即可。随着工作和业务的需求,进一步有针对性的深入学习。
思路:这个是比较重要的,也是需要逐渐培养的,什么情况应该有什么方法做统计分析?希望通过分析得到什么结论?
工具:excel的常用统计公式,统计方法需要了解。大量数据的可以考虑学习下spss,再高阶可以用R等等。
实践:这是最重要的,可以尝试从身边的一些日常案例入手,培养自己的洞察力。
补充一点:要以此为职业,建议认真研读这类岗位的招聘需求,文章很多,已经明确告知了你需要哪些能力,可以把自己当作是已经在职的人员思考,如果我来做这个业务,应该怎么去做。
大数据极课学习心得 篇12
暑假期间参加了学校组织的读书活动,有幸读了《与大数据同行学习和教育的未来》这部佳作。正如书名中提到的,我们的生活、工作与思维都在大数据时代中经历着重大的变革。书中指出,当下大数据正悄悄影响到教育体系的每个层面,对于全世界的学习与教育活动,都会产生极为深远的影响。大数据领域公认权威、百万级超级畅销书《大数据时代》作者、牛津大学互联网研究所迈尔-舍恩伯格教授以浅显易懂的语言讲述了最前沿的理念--大数据将如何改变教育。他举出MOOC、可汗学院、多邻国语言学习网站等案例,告诉我们,蓬勃发展的在线教育领域产生了大数据,教育不只是“你讲我听”、考试评分或是选修科目更多而已。历史上第一次,我们拥有了强大、具有实证效果的工具,能够空前的看到学习的过程,破解过去不可能发现的重重学习阻碍,让教育可以实现“私人定制”,改善学习的成效。教师的工作不但不会被网络视频所代替,还会变得的更高效,更有趣,学校和政府部门也能用更低的成本提供更多的教育机会。在这一刻,我们可以清晰地看到:一个全新的教育时代正在到来!与大数据通行的学习就是未来的教育。
大数据为我们提供了用之不竭的信息,生活、学习、工作终于到难题只要输入关键字就会有比较明了的答案。为我们的生活学习工作带来了意想不到的便捷。大数据使教育成为大众化;大数据为学生量身定制教育,为每一个学生的发展提供最有利的途径;大数据为学习带来了三大变革:收集对过去而言,既不现实也不可能集聚起来的反
馈数据;实现迎合学生的个体需求定制个性化学习;通过概率预测优化学习内容、学习时间和学习方式。大数据从根本上改变了教育,不是去学什么而是去学会如何学习。
当然所有的事物都有其两面性,大数据在给我们工作、学习和生活带来便捷的同时也带来了很多的不便。
显然在这个变革的时代我们很多的教育工作者还没有做好充分的准备,就如我一样,虽然自己已经身陷与大数据变革的洪流当中,但是自己对“大数据”这一名词却很陌生。会“回话”的电子教科书已经问世,它实现了信息传递的双向性,相关信息不仅可用于既有教学内容的重新设计,还可以通过实时分析,自动在某一时刻显示出适合学生特定需求的学习内容。这种技术被称为适应性学习,它正在引领教育进入一个高度个性化的新时代。而“电子书”这一事物对我而言却是从没有接触过的新生事物。书中提到大数据时代我们已经拥有根据个人喜好和需求定制事物的技术,不再需要服从过去的同质性了,我认为这是狂妄的构想,但它却是实实在在的实现了。初读《与大数据同行教育和学习的未来》这部作品我感到困惑和迷茫。在大数据时代我迷失了自己,找不到合适的定位?
接下来的阅读让我更是感到了担忧和恐惧。亚马逊开始基于数据实现高精确度的个性化推荐服务,并借此实现了独特的购物体验之后击败了巴诺书店;MOOCs等其他的新兴教育机构将对教育界的实体机构——大众高校造成巨大的压力。其中某些机构要素可能会瓦解顶尖大学,这些学校可能会以不同的方式被重组、或是受到永久的孤立,大数据浪潮来袭,中小学无一幸免。看到这里我有些担忧和恐惧,大数据时代竟然可以撼动几千年传承下来的学校这一教育机构,而身处这一教育机构中的工作者——一线老师,是否也存有了职业危机感呢?
大数据是许多国家都过早地将学生分配到不同的学习轨道之上,中国亦是如此,很多省份中考中没有升入普通高中的学生全部进入职业学校或是进入社会,这部分人在青春期还没结束的时候就被早早地按规定的人生轨迹前进,他们甚至还没有真正的明白“奋斗”的含义。
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