教育大数据的应用论文

我是来自农村的一名很普通的女孩，17年大学毕业，现在在杭州一家大数据公司做分析师。想跟大家分享一下，我是如何从刚毕业的一张白纸，成长为一名大数据分析师的，希望我的学习成长心路历程，能够给到现在想往大数据分析行业发展的小伙伴一些参考。我刚毕业的时候和现在许多学弟学妹一样，都非常迷茫，因为我对自己未来并没有一个非常清晰的职业规划，我不知道自己能够做什么？心里还有一些自卑，因为即便我很爱我的大学，但不得不承认，它只是一个很普通的大学，并非985、211。在如今大学生多如牛毛，激烈的就业环境中，我的学历和专业并没有太大竞争力，也有些后悔为什么大学期间没有再认真努力一些，但为时已晚。毕业，意味着新的人生起点，必须要勇敢面对，未来只能靠自己的能力在社会上生存和发展。于是，就这样，带着对母校和同学们的不舍、对社会的彷徨、对自己内心的恐惧、以及家人给予我的期望迈入社会，开始了我的求职之路。找了半个月的工作，面试20来家，有3家成功的，但是开的工资最高3500一个月，并且2家是销售岗位，1家也不是我本专业的岗位（我的专业是信息与计算科学），我算了一下，就算我接受这些陌生并且不喜欢的岗位，在杭州这样的城市，合租房包水电物业费也得1500左右，公交一个月最少200，生活费最少900，电话费100，3500一个月的工资还要扣除五险一金，每个月还要倒贴。我简直快奔溃了，感觉自己很没用，连独立在城市生存下去的能力都没有，心里非常的沮丧。也许命运就是这样，当你面临几乎绝望的时候，往往能审视自己，明白自己真的想要什么，静下心来的时候，我问自己，为什么企业不要我这样的学生？答案其实大家都知道，一是没有工作经验，二是啥都不懂不能为企业创造价值；三是面试的时候紧张、不自信、没有很好的表现自己。按这个逻辑分析下去，再找半个月我也不指望能出现奇迹，可能连我最后一点的自信都会被打击光。我隐约的感觉到需要重新定位自己，需要与其他同学拉开区分度，目前我学的这个专业和知识好像与企业要求的能力相差太大，如此分析后，摆在我面前的路有三条，一是接受3500的工作，熬个一年半载希望能加点工资，让自己在杭州生活下去，以后再谋发展；二是回老家的小城市随便找个工作以后结婚过日子；三是选择一个现在人才缺口大的行业，并且未来有前景的职业从头开始学习，这样至少我还比别人快一步。去年社会上最热门的字眼就是人工智能、大数据，当时我在网上查了很多信息，看了很多新闻，也在招聘网站上查询大数据岗位的薪资和招聘人数及技术要求等情况，我发现大数据行业分二个方向，一是大数据工程开发类，二是大数据分析类，开发类的编程要求比较高，而分析类的编程技术要求相对低些，在网上找了一些分析课程听了一下，感觉还挺有意思的，也能听懂，相比与开发类，自己更喜欢也更适合分析类，所以就下定决心往数据分析这个方向进行学习。后面我花了10来天的时间去了解数据分析的前景和学习路径，但是网上的信息太杂乱，只能了解一个大概，在网上买了一些课，也买了好几本书，一个星期下来还是毫无头绪，本以为把HADOOP学会就能入门了，结果发现HADOOP搭建会了后面的SPARK太吃力；这时候我感觉还是需要去正式培训一下，自学找不到方向，也比较浪费时间；上天还是比较眷顾我的，我记得是去年的7月初，我在网上查大数据分析培训的时候，发现阿里云和他的内容提供商杭州决明数据科技联合推出一个《阿里云大数据分析师企业实战训练营》，需要选拨才能进入，抱着对阿里云品牌的信任，我进行了考试筛选，当时考的内容是两部分，一是数据库、二是C语言和JAVA；说真的JAVA一窍不通，没想到第二天接到通知说通过了，接下来需要电话面试，我当时就怀疑是不是人的，在电话面试的时候我就问了负责的老师，老师说是从250多个报名参加的学生中选10个人参加，主要是为新研发出来的课程体系做实验，我作为计算机相关专业、不懂JAVA只懂数据库的学生样本被选中了，另外面试沟通表达能力必须通过。突然有种被实验的感觉，这不是拿我做小白鼠嘛，我问还有其他样本是怎么样的，负责老师说，有一个是大三未毕业数学统计专业的、有一个机械工程三本学生、有一个软件开发专业的一本学生、有一个工作三年软件开发的学生、有一个工商管理专业的学生……我的个神了,当时就蒙圈了,这玩意万一实验失败我钱不就白花了，还浪费1个多月时间,我给父母说后没一个人支持我的，直到7月9号正式开营的前一天我才想明白一件事，在中国连阿里云这样的企业目前都没有一套完整的科学的课程体系，那其他家肯定也没有，如果是人的负责老师也没必要把做实验这事情给我说的这么清楚,最后一天选择了这个训练营,其实心里非常忐忑不安。集训营10个同学一起学习35天，近2个月时间,经过系统的训练，我们10个同学被杭州7家企业录用，全部是数据分析岗位，有去电信的、有去外贸企业的、有去金融企业的、有去阿里系相关企业的，我和那个大三的学弟一起去了阿里系的企业，我试用期，他实习期，大家都非常的开心，说真的非常感谢阿里云和阿里云的合作伙伴决明数据科技的老师们，当时给我们上课的全部都是决明的老师，老师们都非常的专业负责，公司本来就是做企业商业数据咨询的，所以有很多商业案例跟我们分享，用的实验平台是九道门商业数据分析实验平台。从小白鼠到入行，到现在也有小三年工作经验的我，给大家一个学数据分析师的学习路径,仅供大家参考；1、 建议大家先学习MYSQL关系数据库，在分析师岗位上数据库是经常要用到的，也是必须要会的；2、 建议大家接下来学习数据建模、数据仓库，ETL数据清洗，特别在工作中数据质量管理是比较重的，ETL是经常用的（当然数据清洗工具也有其他的，ETL是大家通用的）；3、 HADOOP分布式其实在分析师这个岗位上用的比较少，了解就可以了，因为现在分布式这块大公司都有现成的工具用，连搭建都不需要，直接用就可以了，非常方便。4、 分析工具还是需要好好学一下的，建议大家学Python,现在公司里面大部分都是用这个，EXCEL也需要学习学习，一些小的数据集和简单的BI报表还是比较方便的。当然分析工具比较多比如R、SPSS，SAS等都是工具，就看你自己用什么了，会用一个熟练的工具就可以了。另外Python功能非常强大，也不需要研究太深，其实工作做在做项目的时候经常用很快就能学会的，毕竟只是个工具，就像EXCEL要想全部弄清楚所有功能那可不是一天二天的事情，而我们日常经常用的也就是那点东西。5、 接下来需要学习机器学习，原来叫数据挖掘，现在叫机器学习，也有的叫人工智能，这个需要大家花点时间去学习了，我现在经常用的比如决策树、回归问题、分类问题、聚类问题、降维问题等，还有预测、无监督、最优化也经常用到，这门学科可能是需要我们长时间学习和研究的。6、 算法方面其实我没有学过，在项目组里面有专门的算法工程师，另外有些通用算法是可以套用的，所以这方面我觉得项目组团队可以配合来做，这方面本人没有经验不做建议。7、 我现在觉得分析师最重要的是看待问题、处理问题的思路，在这一年工作中我发现团队的大牛们解决问题的思路和我们真不一样，在每次项目组会议的时候我感觉学到的东西最多，那就是解决问题的思路和能力；而且分析师还需要对业务深入了解，因为不同的行业数据结构和业务逻辑都是不一样的，需要花时间去理解和学习；同时我也感觉到作为数据分析师还需要学习商业思维和营销知识。8、 另外一个就是数据可视化，这个主要是把我们分析出来的数据结构用图像、动画等按时呈现出来。我现在正在做的就是数据大屏，工具很多，BAT公司都有自己的工具，当时老师教我们的时候教的是 Tableau，个人感觉非常好用，这个随便自己喜好了，做大屏可能需要一点美术功底，当然现在模板比较多，也可以套用。9、 其实在学习的过程中要想学得快，最好是从项目案例入手，当时阿里云和他的内容提供商决明数据就是先让我们训练九道门实验平台上的23个场景案例，数据集全部做好放在服务器里，和我们现在工作的场景很像。老师上午讲知识点，下午和晚上我们就是做实操实验，工具老师基本上都不讲，在做案例项目的时候用到什么临时去查，二次下来工具就上手了。最后一周是加拿大的赵强老师给我们训练了一个大项目，模拟一个企业的数据分析项目，那5天是我最刻苦铭心的，虽然压力很大，分组进行，但是5天时间把我们原来所学的东西全部串起来了，一下子思路就通了，最后每个人还要上台去讲，也培养了自己的沟通能力和演讲能力，整个项目流程下来，受益匪浅。赵老师原来为世界500强企业做过数据咨询项目的，又是加拿大舒立克商学院的MBA教授，项目经验丰富，确实是国内少有的专家大咖，是决明科技的创始人，也是我现在上班这家公司的项目顾问，多亏了赵老师的悉心指导，让我在成为大数据分析师的学习之路上少走了很多弯路，真的蛮感谢赵老师的，也希望大家在学习的路上都能遇到这样的良师益友。10、 最后一个建议就是大家还需要学习学习PPT制作和演讲，最近我们项目要陆续交付，每次交付都需要向客户进行讲解，每个人做的部分由自己讲，所以PPT制作和演讲都需要训练，亚历山大。说了这么多，只能代表我这一年来的经历和感受，也不知道对学弟学妹有没有帮助，反正如果你们想往大数据分析师这个职业发展的话，建议大家一定要从项目入手去学习，工具要学但是不要研究太深，会浪费时间，工作后用起来上手非常快，如果自学没有头绪，培训还是很有必要的，但一定要找专业方面的人进行培训，我觉得我还是非常幸运的，遇到了阿里云以及杭州决明科技的老师们，如果学弟学妹们有这样的想法，可以去了解一下，当时我们是第一批培训的，不知道他们现在还在不在做，他们集训就是从项目入手，跟我现在工作内容十分相似，虽然集训过程很辛苦学的也很累，但收获与影响是巨大的。我当时集训结束的时候就拿到了两个个公司的OFFER，一个是全球排名前十的游戏营销咨询公司，一个是我现在上班的XX云公司；当时选择的时候其实很痛苦，两个个公司都非常不错，因为我是在阿里云实验班出来的，我还是选择了阿里系的企业。如愿以偿进入了大数据分析职业，天天做项目，非常开心，我相信我自己能在杭州好好的工作，好好的生活下去，毕业季，也祝小伙伴们能和我一样幸运，找到自己喜欢的工作。最后感谢阿里云和决明数据科技的老师，同时也推荐想学大数据分析的学弟学妹们去九道门商业大数据分析实训中心，因为专业所以认同。

根据学术堂的了解,在大学体育论文写作中,应该要做到信实性、逻辑性、新颖性,只有把握好这三点的论文才是优秀合格的,下面分享一些大学体育论文的写作技巧:　　1、选题体育论文的选题反映了研究者的信仰、知识、习惯、兴趣以及价值观念,因而应该通过自已选题,自觉地发挥主观能动性　　2、结合写作进行专题学习通过学习,既可以继承前人已有的研究成果作为自己立论的起点,又能通过收集有关必要的资料,作为引用的论据为此,积极地储备资料是非常有必要的　　3、注意定义的准确性体育论文中涉及的主要概念性定义,应做出此定义的界定表述,以便交流讨论,避免引起误解　　4、文章从写提纲、修改提纲开始有了好的提纲,才可能写出好的论文,提纲可以写成两级或三级标题的形式,成文后也免去大的改动　　5、数据要准确体育论文中希望提供量化的内容和数据,必须是准确为前提,测量与调查的原始数据尤其要准确,测试条件要规范统一运用数量统计分折所得出的结论性效果,一定要进行体育统计学的检验　　6、文字要力求平实论文的科学性要求论文撰写尽可能运用规范的书面语言,文风力求平凡朴实,不用描写,形容与渲染,也要忌避粗俗语言,论文的语言美就在于简练严谨　　7、注意体育教学的特殊性体育教学不同于科学技术行为,它是研究教师的教育和学生的学习、锻炼行为效果和规律为主的因此,体育　　教学论文的撰写是科学研究的行为之一,只有对体育教学研究得越深,才能得到理想的效果　　8、写关键词可将文中最能表达论点的关键用语表述在"摘要"前,引起读者的关注

当前，以信息技术和数据作为关键要素的数字经济蓬勃发展，并成为推动我国经济增长的重要力量。数字人才是数字经济发展的核心要素。实践出真知，美林数据基于数十年数据领域实践经验，结合产业发展的人才需求，为高校提供从教学、实践、科研一体化的大数据应用能力解决方案。大数据人才应用能力成长平台——Tempo Talents，从产业人才需求的视角，通过模式创新、技术创新，为高校大数据人才培养提供从平台、课程内容到教学管理的系统解决方案。平台核心围绕“人才应用能力培养”，以实践为基础，将大数据人才培养所需的知识、技能和方法论三个层面互相融合，核心是通过学生动手实践，培养数据思维及解决问题的能力。Tempo Talents——大数据应用能力成长平台核心面向大数据管理应用、数据科学与大数据技术、交叉学科等大数据相关专业，应用于教学实践、集中实训、在线竞赛、学习交流等场景。Tempo Talents核心特点1、DT-CMPA人才能力地图，让学习目标清晰明确基于大数据行业人才标准及一万多个大数据相关岗位招聘需求解析，定义岗位素质模型，从岗位胜任力出发，规划学习路径和学习路线。基于人才能力地图，高校可以根据自己的学科建设目标、人才培养方向，进行课程体系的规划。而学生也能根据自己的就业目标，规划学习路径，让学生学习更具目标感，清楚学什么、为什么学。2、专业课程实践资源，满足不同类型教学、实验需求1）系统课程体系设计，名师专业课程打造与多位高校老师沟通合作，围绕大数据学习路线的两个基础一个链条，打造9大方向、数百个分类，开发设计1000多个原子课，为高校实践教学提供丰富的课程资源。2）创新原子课设计，知行合一Q:何为“原子课”？A:将课程中涉及的技术点、知识点“原子化”拆分，从基础原理、特性到最终应用，层层递进，用闯关的模式引导学生学习和实践，目的是让学生将每一个知识点吃透、掌握与应用。基于原子课实现“个性化定制课堂”，老师可根据人才培养需求、学科特色、所用教材在原子课程库中自由挑选、灵活搭配难易度合适的知识点原子，灵活组合，实现“个性化定制课堂”。3）个性化定制课堂，因材施教定制化“教学课堂”，自定义教学计划，学生学习行为与评测结果记录，洞察和解析学生学习路径与成果，过程与结果并重，探索教学目标达成的最佳方案。3、千余个项目应用实践经验，培养学生数据思维及解决问题的能力基于美林数据上千个行业头部客户大数据建设项目经验，以行业应用为引导，以真实项目案例为基础，内嵌6大行业，100+项目实训，让学生了解行业最新实践与应用场景，通过实战演练提升学生解决实际问题的能力。对于大数据学习而言，最难的不是Python的一段代码实现、也不是算法原理的掌握，而是在具体业务场景中，将业务问题数据化，利用分析工具、大数据知识去找到解决方案。针对每一个实训项目，我们都将项目落地全过程进行深度剖析，还原项目落地全流程。将分析方法论、业务问题转化为数学问题的思维方式、知识技能的应用技巧等，全部融入到具体的项目实训案例中，让学生通过实训，掌握方法、提升思维模式。4、一体化实践运行平台，提供丰富实验实训环境1）技术创新，实验环境管理智能高效基于容器与虚拟化技术，提供在线编程、远程命令行、交互式编程、远程桌面等实验实训环境，通过无感知的实验资源分配与回收替代复杂的实验环境管理，让实验管理智能高效。2）编码式加拖拽式双环境，应用型与开发型兼顾既有以原理、技术教学为目标的编码环境，也有以应用为目标的拖拽式环境。拖拽式数据可视化分析与机器学习建模平台，以应用为目标，与编码环境充分融合，满足大数据分析应用实践，为交叉学科大数据人才应用能力培养提供环境支持。5、激发学生学习热情，打造“自驱型”能力成长平台闯关、竞赛、自主探索的数据游乐场，打破传统的学习模式，打造专业与趣味性融合的学习体验，充分激发学生自主学习热情，打造“自驱型”能力成长平台。

人工智能会给教育带来什么？中国在很长一段时间都需要中国式的教育，不会因为人工智能发展而被取代。1现在的人工智能在教育的应用只是在沿海发达地区，中西部贫穷落后地区，知识的推广需要中国传统填鸭式教育。2基础教育是个体进一步发展的基础，其中所涉及的传统文化，不会因为技术的发展失去其传承价值。似乎人工智能冲击的更多是中国高等教育和职业教育，而不是中国教育。3人工智能的发展无法取代人类的自身的发展。4人工智能越发展越需要掌握更多的人工智能知识才能运用好人工智能。所以中国注重只是的教育在这方面应该也有它的价值。这里有篇文章我觉得写的很好%7B%22nid%22%3A%22news_9674291157046947079%22%2C%22sourceFrom%22%3A%22bjh%22%7D大家可以读一读

1、重心变化在大数据时代，教师的工作不再简单的是知识传授，而是将知识的输出形式变得多样化，关注学生的个性特征。将统一形式、集体化的教学转变为信息技术支持下的教学。也就是说在了解学生的认知能力和知识结构的前提下，将知识进行迁移、整合并进行传授。2、精准满足需求这里所说的精准满足用户需求，就是说要将教育信息及时的传送给有需求的用户。譬如一个学生近期要进行英语培训，那么有关英语培训的信息会及时的传送给该学生。根据用户的学习习惯、生活习惯会有一个智能的数据匹配，这样一来，该用户所收到的资讯和信息也正是自己所需求的。3、精准进行广告投放在大数据时代，用户的的行为习惯很容易通过一些数据分析推测出来。一些教育及培训机构可以通过数据分析，将用户进行锁定进行广告的投放。譬如用户打开手机的频次以及用户在某一时间段的习惯性行为。通过大数据可以将自己的广告精准投放给需求的用户。除此之外，互联网和大数据的发展，还给我们带来发展个性化的机会，可以说在教育学上是有非常大的意义的。那些所谓的学习不好的学生，如果他们在某些方面有一定的特长，同样发挥其特长，不再是标准化的教育。大数据技术可以在教育平台上跟踪和关注老师和学生的教学、学习过程，记录老师和学生的课堂表现以及课下行为的数字化痕迹，通过在教育活动中点滴微观行为的捕捉，为教育管理机构、学校、老师和家长提供最直接、客观、准确的教育结果评价等。可以说，大数据在教育领域的运用是当代教育发展的必然趋势。