大数据学习资料（精选8篇）

大数据学习资料 第1篇

2017大数据、数据分析学习资料合集（含学习路线图）

给大家整理一下本一些优质的文章，根据大数据相关的知识点一个个整理的，整理的内容包括知识点普及、学习书籍、学习路线图、学习笔记、学习资料、学习视频等等。AI时代就业指南未来已来：AI时代就业指南AI时代就业指南：计算机、统计完全零基础，到底能不能学数据分析？AI时代就业指南：数据科学人才成长之路AI时代就业指南：Java 程序员如何转行做大数据？AI时代就业指南：企业在招什么样的大数据工程师？AI时代就业指南：女生适合做数据分析吗？AI时代就业指南：数据挖掘工程师成长之路AI时代就业指南：数学专业，你看不见的前尘似锦AI时代就业指南：数据挖掘入门与指南AI时代就业指南：普通程序员如何转向AI方向AI时代就业指南：作为大数据从业人员，如何写好一份可堪入目的简历？大数据【入门】大数据行业如何入门-书籍、工具、案例（问题集锦）【工具】2017 年你应该学习的编程语言、框架和工具【资料】史上最全的“大数据”学习资源（上）【资料】史上最全的“大数据”学习资源（下）【路线图】大数据工程师学习路线图【路线图】2017年最全的数据科学学习计划【就业】2016年数据科学薪酬大盘点【学习群】数据挖掘-机器学习数据分析【入门】数据分析那些事（数据分析师入门必看）【职业】数据分析与数据挖掘类的职位必备技能【职业】与大数据相关的工作职位有哪些？【路线图】数据分析师学习路线图【路线图】数据科学学习路线图【书单】数据分析师的必读书单【学习群】人人都是数据咖统计学【书单】统计学入门经典书单【视频】大数据统计学基础【学习群】大数据-统计分析SQL【文章】实用SQL语句大全【笔记】SQL学习点滴合集【视频】13次课了解sql2008的故事Python【教程】python快速教程【文章】python爬虫实战【文章】Python-pandas技巧系(量化小讲堂)【路线图】python学习路线图【路线图】Python大数据学习之路【资料】python机器学习入门资料梳理【视频】Python入门：数据分析与数据挖掘【课程】Python进阶：数据挖掘实战【学习群】Python数据挖掘-初级【学习群】Python数据挖掘-高级R【文章】R语言知识体系【文章】怎样学习R（上、下)【文章】ggplot2绘图入门系列【文章】R利剑NoSQL系列文章【文章】R语言常用数据挖掘包【路线图】R语言学习路线图【视频】R学习免费学习视频【课程】R语言入门【课程】R语言实战【课程】机器学习与R语言实践【课程】R语言量化交易【工具】全球最火的R工具包一网打尽，超过300+工具，还在等什么?【学习群】R语言数据挖掘-初级【学习群】R语言数据挖掘-中高级Hadoop【文章】Hadoop学习路线图【文章】RHadoop实践系列文章【教程】Spark入门实战系列教程【课程】大数据实战工具Spark【学习群】大数据-hadoop-spark数据挖掘/机器学习【入门】机器学习和数据挖掘推荐书单【路线图】R语言学习路线图及R数据挖掘包【路线图】Python数据分析和数据挖掘学习路线图【路线图】机器学习路线图【资料】近200篇机器学习&深度学习资料【学习群】大数据-机器学习因文本问题无法嵌入链接，请复制http:///Blog/archives/27665至浏览器查看原文

大数据学习资料 第2篇

现在大数据已经成为IT行业的一块香馍馍了，有很多人开始学习大数据了，我也不例外，我两个多月前开始在科多大数据学习大数据，因为是零基础，所以目前还在学习Java基础，学的时间也不算短了，有些感受想和大家一起分享一下。学习大数据其实并不是一条很简单的道路，大数据行业不算轻松，但是努力了之后回报很大，但从薪资来说，就能让人很满意。所以一开始还是要做好准备，零基础的朋友不要被网上各种说难的言论吓到，只要你决定开始，跟着课程安排走，一般专业的培训机构课程的设置都是逐步递进的，一旦有什么不懂的就积极的向老师询问，及时把问题解决的，慢慢的你就会发现自己已经掌握了很多知识了，所以说一开始不要有畏难心理。

其次就是要多交流，和老师交流和同学交流，多交流才能更好地了解到自己的不足和欠缺，真的，不要怕丢脸，我们就是因为不懂才去学的，只有把自己的疑惑都提出来了，才能更好地学到知识，要不然什么都一知半解的，最后发现自己什么都没学会，这相当于浪费了自己的时间精力和学费，所以学知识一定要学透，不要怕问。

大数据与学习变革 第3篇

大数据时代到来究竟会给我们的学习带来怎样的冲击呢?首先来看看知识信息的增速对我们的影响。英国技术预测专家詹姆斯·马丁研究发现,“人类的知识,19世纪是每50年增长一倍,20世纪中叶每10年增长一倍,20世纪70年代每5年增长一倍,而目前是每3年增长一倍。知识折旧:如果一年不学习,你所拥有的全部知识就会折旧80﹪。随着知识经济浪潮席卷而来,科学技术的‘裂变效应’将导致知识更新速度的不断加快。”这是马丁在20世纪90年代的研究。而当今随着以移动互联为特征的云时代的到来,数据裂变效应加剧。从风靡世界的PPT Did You Know?中你一定能感受到大数据所引发的世界突变,“世界上每天出版书籍至少3000册以上,全球每天产生的数据信息高达255亿亿B,新的科学知识大约每两年翻一翻……”这意味着什么呢?知识每天都在更新,数据每天都在加速裂变。因此,我们必须养成终身学习的习惯,不断刷新自己才能顺应大数据时代的发展。

大数据时代我们应该具备怎样的基本能力?我非常赞同英国纽卡斯尔大学教育技术学教授苏伽特·米特拉的观点。他认为,在大数据时代学习者必须掌握三种最基本的技能,“第一是阅读,第二是搜索,第三是辨别真伪”。面对海量的大数据,我们首先要学会阅读,特别是数字化阅读。随着以互联网为依托的大数据时代的到来,“读写”的内涵已经发生了改变,基于海量网络信息的超链接跳跃式阅读,文本、图片、声音、视频等相融合的阅读资料,多方式的言语表达,学生“数字读写能力”显得尤为重要。但遗憾的是当前大部分一线教师基本不关注基于海量信息的数字读写能力培养,还是用传统的学习方式教授数字时代的学生。同时,在海量的大数据里要准确地找到自己需要的正确信息,搜索能力和辨别真伪的能力是关键,否则我们的学习就是无效的。

互联网和移动通信引爆了大数据革命,站在这样的大数据面前,我们应该如何学习?英国学者维克托·迈尔·舍恩伯格教授在其专著《与大数据同行——学习和教育的未来》中指出,“大数据为学习带来了三大改变:我们能够搜集对过去而言,既不现实也不可能集聚起来的反馈数据;我们可以实现迎合学生个体需求,而不是为一组类似的学生定制的个性化学习;我们可以通过概率预测优化学习内容、学习时间和学习方式”。也就是说,大数据时代学习具有三大特征:反馈数据、个性化学习、概率预测。

从我的教学实践经验看,“反馈数据”可以让学生学习过程可视化。教师可以通过对学生课前、课中和课后的学习数据分析,随时调整教学策略,开展有针对性的教学,从而提升教学质效。同时,大数据让学生开展基于需求的个性化学习成为可能。比如,公众微信号订阅,可以让学生很方便地定制自己感兴趣的学习内容;基于微课的云资源,可以让学生突破知识的难点和重点,进行真正意义上的翻转学习;云标签的运用,让学生将在社会化媒体上创建的知识轻松归类,并能便捷有效地进行基于关键词的搜索;RSS的运用,可以让学生很轻松地订阅自己喜欢的学习内容,促进知识汇聚;网络书签,很便捷地收藏网址及学习者喜欢的网络资源……

用大数据改变未来的学习和教育 第4篇

关键词：大数据时代;在线学习;慕课;翻转课堂;未来教育;未来学习

一、利用大数据来学习

我非常高兴来到华东师范大学，和大家在一起进行探讨。学习的未来、教育的未来都与我现在所做的工作相关。和学习者坐在一起，我们就可以探讨改变学习的方式，思考如何提高教学的质量。这不仅仅是对那些优秀的人来说的，而是对所有人。每个人都配得上达到他们的潜力。所以，我和你们在一起，我也想向你们学习怎样获得知识和洞见。因为我在向你们学习的同时，也可以帮助你们学得更好。这就是我最基本的观点——利用大数据来学习。

我给大家讲一个故事。几年前，我访问美丽的国家——不丹，它在中国和印度的边界线上。不丹的唐卡描画非常著名。我访问了一所学校，学生们正非常专注地描绘唐卡，完全和他们老师所做的一样，和上一代的老师做的也一样。几千年过去了，这些学生和老师描绘的唐卡是完全一样的。

教育对他们来讲就是学习如何模仿过去。最好的学生就是“不偏离”的学生，和其他人所做的一模一样。我看到这些唐卡时非常惊叹，对他们极强的精确度感到吃惊，因为他们强调的只是模仿，而不是自己的思想，不是创造，不是原创，不是创新。

比较一下吴恩达。他是斯坦福大学的教授，一位计算机科学家，专长的领域是人工智能。吴恩达是一个聪明人，他开了家公司，这个公司表面上和人工智能没有关系，但事实上它是一个在线学习的平台，大家可以在上面选择课程，学习人工智能。他第一次做在线学习平台的时候大概有10万人参与了选课，100个课时后竟然有约1.3万人学完了相关课程，这些人来自世界各地，比吴恩达一生在大学里教的学生都多。他创建了在线学习体系的平台之后，用这种平台的理念改变了整个世界。这个理念就是利用平台提供在线课程给全世界的人。这只是冰山一角，现在人们对于在线课程已经阐述了很多，它叫慕课（MOOC），即大规模在线开放课程。人们都认为MOOC课程主要关乎获取，我想这是完全错误的。我认为MOOC主要是关于数据。我们怎样获得知识？怎样获得洞见？通过理解并考察这些数据，我们可以更好地理解怎样学习，从而提高学习效果，最根本的好处就是MOOC将改变我们学习的方式。

现在让我们想想，人们到底是怎么学习的？200多年来，学习一直是学校体系的一部分。在那以前几乎没有什么大学或者学校，学校的教育基本是以个人形态存在的，一个富家子弟可以请得起一位导师，教育只有少数人才能获得。而现在的教育是面向普通大众的，这是一个很大的进步，但还不够。因为我们每个人都有独特的个性和个性化的学习需求。目前的教育系统没法支持这一点。那么，如何才可以改变这个系统？就是要通过对数据的利用。

二、大数据将重塑学习的三个主要特征

我想向大家介绍一个人，他叫路易斯·冯·安（Luis Von Ahn），也是一位很著名的计算机学教授。他首创了一项通过网站和智能手机帮助人们学习外语的应用，叫做“多邻国”（Duolingo），下载是免费的。我们在这个应用中可以学习国外的语言，非常有意思，使用起来也很轻松。现在，有成千上万的人用它学习语言。无论他们每天花几分钟，还是几小时，Duolingo都可以通过跟踪应用程序来收集人们学习语言的数据。安可以和他的团队获得这些数据并分析人们的学习方式。安说：“其实，我们对于到底如何学习外语知道的还不多，但是可以通过对数据的分析来了解学生犯了什么样的错误，怎样才能够帮助他们更好地学习。”

目前，大家通过考试来获得关于学习的反馈。考试之后你会得到一个分数，我觉得分数对你的帮助很有限，也不能帮助你好好改善学习。因为它没办法分析学习的过程，只能让你看到学习的结果。可能你学习的方式本来就是错的，或者你用的教科书不对，或者教师的教学方式有问题，但是你都不知道。目前我们并没有去收集正确的数据来提供更好的反馈，即使我们在收集，数量也可能没有达到Duolingo的规模。

通常而言，我们只收集容易收集的数据，而不是那些帮助我们知道如何改善学习方法的数据。但现在这一切都在改变。大家都知道亚马逊的Kindle电子书，这个产品的精髓就是可以收集很多数据，它能知道你阅读每一页花费了几分钟，为什么你在读某一个章节时停下来。你所有的行为都会在这个电子书上记录下来，甚至会记录你因为这本书很乏味不愿意读下去的行为。有了这些数据之后，Kindle可以研究这本书中可能存在的改进机会。《大数据时代》出版以后，我们也把它放到Kindle商店，世界各地有成千上万人读这本书。我要跟大家分享一个秘密，读者对这本书划线最多的10句话我一句都没猜中！换句话说，我的读者读这本书的角度和我的角度是不一样的，这些数据让我知道读者关注的是什么，这对我下一本书的写作很有帮助。

刚刚说到的吴恩达先生，他就很好地运用了反馈机制。他发现在大家做考题的时候，如果有一个知识点学生学得不好，会回过头来看前面一课中自己要补充的知识。换句话说，如果学生没有100%弄懂，他们可以利用这种反馈机制来改善。这同时也完善了吴恩达先生的教学方式、教科书和教学材料。

如果你对某一本书有意见，可以写信给作者，但是作者为了你修改这本书的可能性不大。因为作者可能认为只是某个读者对这本书有意见，不具有代表性。然而，大数据的精髓就在于收集到足够多的信息，覆盖很大的面。通过这种收集和反馈，我们终于能用正确的方式来编写好我们的教科书了，但这仍然只是冰山一角，只有在我们理解个性化需求的时候才会发生。

刚刚我说到目前的教学体系其实是为大众生产的，就像福特汽车公司创始人亨利·福特先生最早将流水线付诸实际应用一样。每个人无论贫穷还是富裕都可以获得受教育的机会，但任何国家都存在教学系统方面的问题。例如，在中国，现在在校读书的学生约2亿多名，却没有一套教学方式涉及个人——除非你有电子化的工具。如果我们必须通过改变教育，从大量生产的方式中设计出一套适合个人的方式，我们可以做什么？美国纽约有一个专门为数学系学生设计的项目。在这个项目中，每个学生都有一张自己的课程单，并且是根据他们的需求以及要学的内容来设计的，当然也考虑到他们的潜能。这就是纽约现在实行的个性化课程。

我们用智能的方法做这些的根本目的是促进和提高教育和学习成功的机会。其中，最核心的理念是我们在使用数据的时候从那些学习材料和学习过程中提取最佳元素，并用一种个性化的方法组合。对你而言是个性化的，对于一个班级来说也是个性化的。因为每个班级、每个学生都不一样。我作为一个老师，必须学习怎样把你们教得更好。我在哈佛大学可以这么做，在牛津大学也可以这么做，因为学生人数少。教15名学生的时候，我可以给每门课程写一个报告，但这种学习的方法不能扩大，不能同时用于200名学生，但运用科技就可以。所以，个性化是仅次于反馈的第二大要点。

了解世界主要是通过概率性的预测。我们必须认识到世界充满了概率，充满了不确定的机会，而不是确定性。确定性在我们的世界不存在，我们只能说某件事有90%的可能性，或者30%的可能性，永远不能说是100%确定的。我们的生活没有多少确定性，但教育充满了确定性，教育在很多情况下教的知识是确定的。如果你告诉一位家长，改变教材后，他的子女有30%的可能性会提高分数，但也有5%的可能性会不及格，你该怎么做？怎么通过比较风险来决策？这就很困难，因为我们作为个人没有多少关于教育概率的预测。然而，未来所有的一切都将和概率预测有关。

通过数据分析我们获得相关性，但很少获得因果关系，即我们看到发生了什么，只能看到表面的联系性，不能确切知道这种联系为什么存在。我经常开一个玩笑，冬天的时候我回老家，86岁的母亲说：“我要感冒了，得戴帽子。”这看似是因果关系，而实际情况是你的鼻子里面有病毒侵入才会感冒。我母亲却不这么认为。我们应该理解正在发生什么事，而不是冒失地获得表面的理解，所以反馈、个性化和概率可能性会形成我们用大数据学习的基础。

反馈将会增加我们改变教材的可能性。基于学生真实的反馈，个性的信息将会让我们重设教材和学习环境。现在，全世界几乎所有地方都能看到用大数据搭建的新的学习平台。孟加拉裔美国人萨尔曼·可汗（Salman Kahan）创建的可汗学院是个很好的例子。这个学院有分布在200多个国家的5000万学生，在线教学平台上有5000多门视频课程。你们不知道的是，这个学院从一开始就理解了数据的力量，他们获取所有能够被获取的数据，比如你选了哪些课，多久看一次课程视频等。他们把所有数据收集起来用于反馈，实现个性化。可汗学院的教学平台拥有超过10亿道已经完成的习题，它改变了很多学校、乡村、社区的教育质量。例如，在加利福尼亚的一个低收入家庭社区，可汗学院帮助这个社区里的孩子学习数学。有一个7年级的女学生数学不好，你在数据里就可以看到她反复地学习数学课。然后，她突然学了别的课，数学竟然开窍了。她的反应越来越快，在夏季学期结束时成为最好的学生之一。

你们也可以获得这样的成绩。如果内容个性化，适合你的偏好和需求，这种平台学习意味着翻转课堂。翻转课堂让学生在课外阅读材料准备内容，进入课堂时脑子里充满了问题，进而讨论问题。所以，学生不是用在学校里的时间读书或者听教授读书，而是彼此互动。因为学习是系统行为，翻转课堂就是重构学校。学生们观看视频，学习全世界最好的教授讲授的课程，然后在自己的学校里和教师进行探讨，巩固已经学过的知识，这就是所谓的翻转课堂。

未来还会有现在这样的学校吗？学校会成为私立的公司吗？这个问题没有答案，不过我知道这场竞争的赢家将会是那些驾驭了大数据的人，并以此改变每个人的学习方式。

三、大数据带来的挑战

此外，我还要谈一谈大数据带来的挑战。一方面，大数据为我们带来很多好处，但这些数据也可能被滥用。我一直主张用大数据改善学习，但如果在学习过程中犯的错误也被大数据系统永久记录就糟了。学习本身是一个不断尝试和试验的过程，必须确保曾经犯过的错误不在接下来的一生中重犯。我们不希望大数据把你锁定在过去的错误中。

另一方面，当我们利用大数据这个工具的时候，一些很聪明的人认为大数据并没有帮他们改善学习。大数据在找到那些真正聪颖的学生的同时，却把不太聪明的学生淘汰了。他们认为不该把学习成绩不好的人收进哈佛这样的好学校。但我认为，对于老师来说，教导水平好的学生是很简单的事情，相对来说较容易;更具挑战的是教导水平参差不齐的学生，帮助这些学生挖掘潜能，帮助并不是很有动力的学生激发学习动力。

新的大时代已经开始了，我们希望用最好的教学方式让所有人得到更好的学习经验，这就要利用大数据。然而就像我刚才说的，这不是100%确定的事，只有一点是肯定的：万事在不断改变。

大数据学习路线 第5篇

年薪30W大数据学习路线图：

一、Hadoop入门，了解什么是Hadoop

1、Hadoop产生背景

2、Hadoop在大数据、云计算中的位置和关系

3、国内外Hadoop应用案例介绍

4、国内Hadoop的就业情况分析及课程大纲介绍

5、分布式系统概述

6、Hadoop生态圈以及各组成部分的简介

7、Hadoop核心MapReduce例子说明

二、分布式文件系统HDFS，是数据库管理员的基础课程

1、分布式文件系统HDFS简介

2、HDFS的系统组成介绍

3、HDFS的组成部分详解

4、副本存放策略及路由规则

5、NameNode Federation

6、命令行接口

7、Java接口

8、客户端与HDFS的数据流讲解

9、HDFS的可用性（HA）

三、初级MapReduce，成为Hadoop开发人员的基础课程

1、如何理解map、reduce计算模型

2、剖析伪分布式下MapReduce作业的执行过程

3、Yarn模型

4、序列化

5、MapReduce的类型与格式

6、MapReduce开发环境搭建

7、MapReduce应用开发

8、更多示例讲解，熟悉MapReduce算法原理

四、高级MapReduce，高级Hadoop开发人员的关键课程

1、使用压缩分隔减少输入规模

2、利用Combiner减少中间数据

3、编写Partitioner优化负载均衡

4、如何自定义排序规则

5、如何自定义分组规则

6、MapReduce优化

7、编程实战

五、Hadoop集群与管理，是数据库管理员的高级课程

1、Hadoop集群的搭建

2、Hadoop集群的监控

3、Hadoop集群的管理

4、集群下运行MapReduce程序

六、ZooKeeper基础知识，构建分布式系统的基础框架

1、ZooKeeper体现结构

2、ZooKeeper集群的安装

3、操作ZooKeeper

七、HBase基础知识，面向列的实时分布式数据库

1、HBase定义

2、HBase与RDBMS的对比

3、数据模型

4、系统架构

5、HBase上的MapReduce

6、表的设计

八、HBase集群及其管理

1、集群的搭建过程讲解

2、集群的监控

3、集群的管理

九、HBase客户端

1、HBase Shell以及演示

2、Java客户端以及代码演示

十、Pig基础知识，进行Hadoop计算的另一种框架

1、Pig概述

2、安装Pig

3、使用Pig完成手机流量统计业务

十一、Hive，使用SQL进行计算的Hadoop框架

1、数据仓库基础知识

2、Hive定义

3、Hive体系结构简介

4、Hive集群

5、客户端简介

6、HiveQL定义

7、HiveQL与SQL的比较

8、数据类型

9、表与表分区概念

10、表的操作与CLI客户端演示

11、数据导入与CLI客户端演示

12、查询数据与CLI客户端演示

13、数据的连接与CLI客户端演示

14、用户自定义函数（UDF）的开发与演示

十二、Sqoop，Hadoop与rdbms进行数据转换的框架

1、配置Sqoop

2、使用Sqoop把数据从MySQL导入到HDFS中

3、使用Sqoop把数据从HDFS导出到MySQL中

十三、Storm

1、Storm基础知识：包括Storm的基本概念和Storm应用

场景，体系结构与基本原理，Storm和Hadoop的对比

2、Storm集群搭建：详细讲述Storm集群的安装和安装时常见问题

3、Storm组件介绍: spout、bolt、stream groupings等

4、Storm消息可靠性：消息失败的重发

5、Hadoop 2.0和Storm的整合：Storm on YARN

大数据学习心得 第6篇

一、大数据的历史沿革及现实意义

首先，最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。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盈余浪潮的到来。”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、物联网之后又IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。

其次，进入20，大数据(big data)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。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如《纽约时报》年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”

最后，随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万，截止到2012年，数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司(IDC)的研究结果表明，全球产生的数据量为0.49ZB，的数据量为0.8ZB，增长为1.2ZB，的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。

二、读书心得体会

首先，谈谈大数据带给生活的转变。大数据已经是信息产业发展的必然趋势，可以说，大数据现在已经开始慢慢渗透入我们的生活，如：现在流行的打车软件、三维立体化社区的建立、某些从事生产销售的行业利用大数据来优化规模和实现利益最大化。而我们很多人对大数据还很陌生，只是被动的适应着大数据给生活带来的改变。大数据时代是以云计算为基础的，所以，要实现大数据，相关的很多的硬件设备都要更新换代，信息处理系统、信息传输系统、信息反馈系统、信息决策系统都将面临新的挑战，相关产业都要重新调整产业结构，在那时，可以夸张的说，信息就是黄金，信息就是石油。大数据时代的到来会解放更多的劳动生产力，势必将会更加加剧生产力过剩的现状，社会两极分化现象会更加明显，掌握不了信息资源，很难再翻身，要防止信息垄断带来的可怕局面。大数据时代的到来会使人们的生活节奏急速加快，信息的时效性决定了它的流通速率，人们的生活节奏要跟上信息流通的速率，就不得不加快自己的节奏，人们会越来越忙，到那时，就像现在的日本，可能想找个人听你说说话，真的是一件很难的事。

第二，关于数据管理的看法。大数据时代，数据管理是一件很重要的工作，如何才能避免自己的数据被非法窃取、丢失和被盗?我的看法是，人防、技防、物防一体化。人防，即我们要从思想上牢固树立信息安全防范的意识，不主动泄露信息，要管理好自己身边的信息设备;技防，就是要运用软件来管理和处理数据，经常检查更新数据库，定时查杀电脑病毒，确保电脑状况安全;物防，就是重要的数据一定要备份保留，而且应当做到备份与原始文件是物理隔离，无关的信息应当及时删除，减轻硬盘的压力。

三、怎么保护自己的隐私。隐私，顾名思义，就是不愿意让别人看到的东西，所以，在大数据时代，更要管理好自己的隐私，以免对自己和家人造成麻烦和损失。越是隐私的信息，越要远离网络，不要再公开的社交网络储存和展示个人图片、资料等信息，免得被非法人士采用和窃取。建议还是用纸质的日记代替电脑日记，避免信息传播范围太大，管理好自己的日记本。研发一种新的硬件连接器，总是以随机码来保护自己真实IP地址，提高网络安全的可靠性，加强对联网信息的管理和保护。

三、结论

大数据学习资料 第7篇

现在的世界是大数据的世界，日常购物，出行，娱乐，无处不体现着大数据的身影。淘宝的今日推荐、全年最受欢迎的旅游胜地、性格测试等等等等，都是大数据在悄无声息的发挥着它的作用，给我们带来便利。随着移动互联网的发展和科技进步，大数据会更加深入渗透到生活的方方面面。

大家在享受大数据带给我们生活便利的同时，对于大数据的作用还不是很清楚，接下来由陕西华信智原来为大家详细解读学习大数据的作用，并着重分析大数据的就业前景。

学习大数据有什么用？

1.疾病医疗：

大数据可以帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物；

2.出行旅游：

大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线。

3.电商购物：

大数据可以帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格；

4.企业营销：

大数据可以帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度；

以上几个方面，基本涵盖了人们日常生活的绝大部分应用场景，这些还远远不够，未来大数据的身影应该无处不在，只要发展脚步在继续，因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。

大数据的就业前景好吗？

随着云的能力不断提升，在DT时代，绝大多数的计算与数据服务都会在云端完成。面对这一发展趋势，除了需要在技术上不断将计算能力提升之外，云计算、大数据方面的专业人才缺失，也成为了整个生态面临的严峻挑战！全球顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示：预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在14万到19万之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到150万！

在陕西华信智原学习大数据的同学们，已经成功在这些岗位高薪就业。

1.数据分析师 数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

平均薪资：8000元

2.数据架构师

数据架构师是负责平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作，根据业务功能、业务模型，进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发，平台数据提取、数据挖掘及数据分析。

平均薪资：7000元

3.数据挖掘工程师

一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。

平均薪资：7500元

4.数据算法工程师

在企业中负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计，将业务场景与模型算法进行融合等；深入研究数据挖掘模型，参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估，支持产品研发团队模型算法构建，整合等；制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。

平均薪资：8000元

5.数据产品经理

数据平台建设及维护，客户端数据的分析，进行数据统计协助，数据化运营整理、提炼已有的数据报告，发现数据变化，进行深度专题分析，形成结论，撰写报告；负责公司数据产品的设计及开发实施，并保证业务目标的实现；进行数据产品开发。

平均薪资：8000元

大数据是资源，和大油田、大煤矿一样，可以源源不断挖出大财富。和一般资源不一样，它是可再生的，是越挖越多、越挖越值钱的，这是反自然规律的。对企业如此，对行业、对国家也是这样，对人同样如此。未来是属于大数据的时代，谁掌握了大数据技术，谁就掌握了发展先机。

大数据学习资料 第8篇

2 0 1 2年 , 联合国在 大数据白 皮书 “Big Data for Development: Challenges &Opportunities”中指出,大数据时代已经到来,其出现将会对社会各个领域产生深刻影响[1]。特别是与我们生活相关的服务行业,如去哪儿网、阿里巴巴、京东等,但在教育领域,大数据时代才刚刚开始。在阅读过维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼思·库克耶所著《与大数据同行—学习和教育的未来》之后,本文提出一些需要被探讨的问题:大数据对教育意味着什么?大数据何以帮助教学?大数据的应用前景如何?

一、大数据对教育意味着什么

大数据时代将是一个不断学习、不断完善我们对世界认知的时代[2]。那大数据对教育意味着什么?它主要体现在重塑学习的三个主要特征,即反馈、个性化和概率预测上。

1. 教育信息的多向度反馈

在传统的学校中,一提到反馈,人们往往想到的是评价,而且是单向度的评价, 评价对象是学生,评价内容是出勤情况、 家庭作业、课堂参与和学业测验等。显而易见的是,这一教育反馈系统存在诸多方面的不足。首先,所收集的信息数量远远不够。其次,这些数据并未获得正确使用。 再次,单向度反馈,仅从教师和学校指向学生。这在其他领域看来,极不合理。没有一个制造商或销售商会只对客户开展评价。他们想要获得的反馈,在很大程度上是关于自身产品和服务的,而其目的是使自身的产品与服务得到改进[3]。

大数据时代,这种单向度反馈将得以改变。例如,学生和教师在使用电子教科书时,数据采集会随之开始:学生是否在特定章节做了笔记?为什么要做笔记?在教学中,教师为什么舍去这部分内容?图书出版机构和作者可以从电子教科书的相关平台上获得上述综合数据,更清楚地认识师生是如何使用教材的,教材的哪些内容受欢迎或干扰学生学习或晦涩难懂等, 可针对这些反馈进行大数据分析,对教材给予完善。由此,我们可以看出,在过去, 信息的流动是单向的,即从图书出版机构和作者到师生,但在大数据时代,信息传递变成双向或者多向度的,会将相关信息反馈给出版机构和作者。

2. 学习私人定制变为现实

基于大数据的教育,可以实现个性化学习。个性化学习,令人印象最深刻的特征是动态性,学习内容可随数据收集、分析和反馈加以改变与调整。如果学生对 “平行线”这一概念的理解还存在困难,那这部分的内容就会被纳入习题集,让学生有充足的练习机会。

我们可以截取、混合最喜爱的音乐, 并将之刻录到i Pod播放器中,那为什么不能对学习进行同样的操作呢?创建个人 “播放列表”,这显然更有意义。在未来, 学习绝不会按照给定的教科书或课程,以同样的顺序和步调进行,将会有数千种的组合方式。教师不再需要凭借主观判断, 选择最合适教学的书籍,大数据分析将指引他们选出最有效的支持进一步完善和私人定制的教材。当然,同一组学生仍会使用同一内容的教材,毕竟他们需要通过相同的测验,但教材可以进行个性化处理[4]。

基于大数据的支持,针对学生的教学, 不仅可以体现教材选择或自学内容模块组合的人性化,还能够在进度安排、辅导要点和辅导方式等教学环节设计更适合学生特点的教学方案。

3. 教育大数据的有效预测与预警

通过大数据,教师可以更好地理解和预测学生的个人学习行为、程度和态度, 基于高度的可能性,对个体为提高学业成绩需要实施的行为做出预测。例如,选择最有效的教材、教法以及反馈机制,对其效果进行预测。但这仅是概率预测。显然, 相对于过去传统、同质化的教育,这是一种进步,但在预测时也应意识到这些预测有一定的局限性,并非百分之百正确。亚马逊、淘宝、优酷等基于大数据分析的概率预测,其推送信息可以被接受,因为即使预测有误,其造成的后果并不严重。然而,一旦涉及教育决策,概率预测将会成为潜在的巨大威胁,因为这将会对人们未来是否成功造成极大的影响。

二、大数据何以有助于教学和学习

1. 新的分工:教育数据分析师和学习 导师

目前,学校教师主要分为教育管理人员和教学一线教师。在大数据时代,教学管理人员和教师依然会存在,但这两部分人员可能会出现新的分工。例如,在教学管理人员中可能会出现数据管理分析人员, 熟知网络和数据存储的工作人员会成为学校网络安全的专家。教师也可能会出现新的分工,理想的状况是基础课程由特别优秀的教师来教授,而不是随便由谁来教[5]。 此外,对于那些实践性强的工艺性和艺术性课程,可以借助网络媒体构造虚拟的实践环境,增加学生参与实践的机会,根据学生特点调整实践环节的复杂程度。这种动手操作的经验,不是理论性课程可以传授的。具备在现实或虚拟环境中操作经验的教师,也将发挥越来越重要的职能。与此同时,也可培养出其他的新型教师,其工作重点在于根据所获得的反馈数据和信息,指导学生选择最适合的学习途径,例如,所修课程、所用教材、最适当的学习顺序等。

这跟医生角色的转变有相似之处,医生从单一的诊断病情和告知患者病情逐步向人性关怀转变。教师和学生之间的互动也会遵循这一方式,他们在学习过程中扮演的角色更像合作者。

2. 新的分析方法:相关关系

目前,对教育质量信息的分析,大致可分为两种类型:状态分析和因果分析。 前者是对质量现有状态的初步分析和判断, 带有描述性质;后者是对影响质量的原因进行分析,带有推断性质[6]。然而,大数据时代信息分析的特征是相关关系,而非我们所熟知的因果关系。它不会告诉我们事情为什么发生,而会向我们说明正在发生什么。通过非因果分析,把目标定位在理解“是什么”,而不是“为什么”。

在大多数的情况下,相关关系足以帮我们做出决策。但这并不意味着对因果关系的探索是错误的。也许,我们应该更加谦虚,而不是自以为能够理解周围的世界。 数据静静地待在需要被发掘的地方,当前各类学校也早已有了这些资料,但教育者缺少的是正确、有效挖掘资料的方法和措施,而相关关系会在教育质量信息分析领域发挥更大的作用。

3. 新的教育决策方式:基于数据和 实证

现在,教育主要依靠教师的个人教学经验对学生学习行为进行判断,并制定教学政策。经济合作与发展组织(OECD) PISA项目的一个主要负责人提出,基于数据的教育决策更具说服力和公信力[7]。

教育领域中大数据的应用,主要包括教育数据挖掘和学习分析两个方向。教育数据挖掘通过数据建模,发现学习者学习结果与学习内容、学习资源和教学行为等变量的相关关系,预测学习者的学习趋势。 学习分析是通过利用已知模型和方法解释影响学习者学习的重大问题,评估他们学习行为,提供人为的适应性反馈[8]。随着科技的发展,两者有进一步融合的可能。

在学习环境下,大规模个性化的实现需要更丰富的反馈数据流向教师和管理人员,了解学习中的有效因素和无效因素, 细分到背景和组群,甚至小到个人水平。 系统将吸收反馈结果,动态地调整教材和环境,更好地理解学生个性化学习过程, 让每位学生处于最佳教学状态。基于数据和实证,让每位学生处于最佳的学习状态。

三、对教育和学习的启示

如今,学生使用互联网搜索资料的速度远超过教师和家长,获得资料和信息更超越书本以及课堂上所能提供的范围。在这种情况下,他们很容易将课堂学习视为可有可无。但事实上,在快速和信息过量的环境下,学生尤其需要有效处理信息的能力。虽然他们习惯于同时处理多项任务, 随时存取,但如何理解不同类型的信息, 尤其当信息表达的观点含混不清或自相矛盾时,如何深思熟虑进行批判性思考,如何整合各种信息建构知识系统?这都是网络科技无法教会他们的。

第一,“互联网 +”时代,学校的社会化功能更为凸显。课堂上思辨和讨论的过程,在这一背景下显得尤为重要,可以加强学生分析、管理、综合和评价信息的能力,帮助他们在网络学习的搜索和选取上更得心应手。此外,通过课堂的小组讨论和协作,能帮助学生形成良好的情绪管理能力,建立良好的人际关系。而在线课程只能辅助学校教室中的正规教学活动,而非取而代之。因此,我们要明确,教育目标不仅是传输知识和培养技能,还应塑造学生的人格和文化品质,其需要在现实的人际交往中实现。学校的社会化功能是技术手段所不能替代的。

第二,重视师生分析数据的能力。获取大量的数据重要,但拥有资料或数据并非我们的目的。要想真正运用大数据带给教育的好处,必须掌握分析数据的能力。 对学生来说,面对数据时,应关注所有权人及制作者,分析数据提供者的目的与意图,关注媒体技术与传播表达,搜寻信息与批判性思维,最后做出相应的决策。对教师和管理者来说,其自身要成为“数据脱盲者”,知道如何通过阅读图表追踪学生的进步,分析概率预测,使自己能够解释这对学生意味着什么,并鼓励学生更有效地学习[9]。

第三,有效管理和谨慎使用数据。首先,教师应不断收集和分析关于“如何学习”的资料,而不仅是偶尔一次的正式考试。其次,这些资料不仅会反馈给教师, 也会反馈给学生、家长和教育行政部门的官员。再次,各种教材经过演算,能够实现个性化定制,针对学生的不同需求,用不同的上课顺序和步调,实现最有效的学习。而且,教材本身也要不断改进。最后, 提高反馈数据分析结果的时效性、可视性和可读性[10]。