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大數據時代帶來的變革閱讀

發布時間:2024-04-05 00:44:51

大數據時代讀後感5篇600字

去年的"雲計算"炒得熱火朝天的,今年的"大數據"又突襲而來。彷彿一夜間,各廠商都紛紛改旗換幟,推起"大數據"來了。於是乎,各企業的CIO也將熱度紛紛轉向關注"大數據"來了。有一張來自《程序員》微博的漫畫很形象。我覺得這張圖,很真實地反映了現實中小企業雲計算,大數據的現狀,下面是我為大家帶來的大數據時代 讀後感 ,希望你喜歡。

大數據時代讀後感1

舍恩伯格的《大數據時代》被人推崇為2012最佳書籍,今年安泰讀書會的重頭戲。雖然主講人最後放了個香港大黃鴨般的鴿子,但現場討論氛圍依舊非常熱烈——而且還是在沒幾個人讀完的情況下,也就意味著——大數據對我們的影響,已經深入到生活的方方面面。

無處不在的大數據:各種雲計算,谷歌的神通,亞馬遜的推送,天涯人肉,微博萬能等等等等,我們掌握了新的工具,也獲取了以前從未有過的各種信息。大數據拉近了我們與現實的距離,「地球村」變成了「地球屋」,彷彿所有人所有事物都觸手可及,而這些牛逼哄哄的互聯網巨頭就在客廳展示著世界的每一寸光景。

然而,事實真的是這樣嗎?首先,從應用角度出發,低廉的運算能力和存儲空間,讓以前的樣本分析顯得非常簡陋——一些從全體數據挖掘出來,忽略精確而從大量數據的簡單演算法得出來的結論顛覆了常識。但個人覺得,這只是統計學的終極目標——並沒有非常大的跨越,可能終結了回歸分析,有效性驗證等手段,但依舊還是統計。而革命性在於關注相關關系而非因果關系。現場討論從神學角度挑戰了因果關系的不可能——或者說人類用簡單思考的邏輯來定義因果,以及用之前小數據演繹出大概率事件來推導因果,都是不正確的。真正的因果關系應該屬於上帝的范疇,人類如果真的完全掌握之後,會統治整個宇宙。但我覺得,無需從神學觀點來討論,而可以借鑒量子力學對經典力學的顛覆——在原子層面上,經典力學會失效——那麼在大數據層面上,普通的抽樣調查直觀反映會失效。而且從量子力學角度是很難推導經典力學的公式,那麼從現在的慣有思維,也難以推導出大數據的因果關系。

大數據時代讀後感2

書中雖只是闡述了大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維,大數據開啟了一次重大的時代轉型,並未提及會對我們 教育 教學產生什麼影響,但在這樣的大環境之中,我們同樣可以獲得啟示,尋求大數據在教育工作中可實現的價值。

1.教師角度:從基於 經驗 到基於數據的教學轉型

「經驗主義」是指形而上學的思想 方法 和工作作風,其特點是在觀察和處理問題的時候,從狹隘的個人經驗出發,不是採用聯系、發展、全面的觀點,而是採取鼓勵、精緻、片面的觀點。在教學中,我們有時會憑藉以往經驗認定本節課學生的起點,從而制定教學目標、重難點以及教學過程。這往往忽略了上屆學生和這屆學生是有差異的,這班學生和另一班學生也是存在差異的,那如何准確把握學生的起點呢?我想可以藉助前測數據,它可以為有效教學指明了方向。

如教學「復式統計表」時,前期查找資料的時候就發現早在一年級上冊P96的時候學生就見過復式統計表,意讓學生初步認識統計表,滲透統計思想。而二三年級的書中練習也多有涉及,就是這種復式統計表沒有「表頭」,生活中的復式統計表也很多。既然在以前練習時碰到這么多次復式統計表,學生對復式統計表到底認識多少呢?我們對157名學生進行這樣的調查(如下圖),第1題:像上表這樣的統計表以前見過嗎?見過約佔65%,沒見過約佔35%,學生在練習中碰到過、生活中也經常看見,但還是約35%的學生回答自己沒見過,說明學生平時在看這個復式統計表的時候就浮於表面,所以這節課我們重點應該讓學生經歷復式統計表的產生過程,加深學生對復式統計表的印象。第2題:上表中的16表示什麼意思?能完整表達出二班身高在130~139厘米的學生有16人,約佔41%;表達一半,如二班16人,或130~139厘米16人,約佔22%,其他約佔37%,真正能正確讀懂復式統計表的學生一半不到,需要在課中進行讀圖方法的指導。而知道這個表叫做復式統計表的學生不到20%。

大數據時代讀後感3

這一章節,利用馬修莫里導航圖的例子引出了大數據的實踐方式,奇人莫里通過整理航海相關的邊角數據,把整個大西洋按照經緯度劃分了出來,並標注出了溫度、風速和風向,從而發現了洋流,也為船員提供了有效的航海路線,這就是數據的價值體現了。書中也提到了,量化我們周圍的一切,是數據化的核心,將文字變成數據、將方位變成數據,將溝通、情感變成數據,通過大數據,我們會意識到,世界在本質上是由信息構成的。

在工作中,這點也可以作為啟發點,通過對數據的整理,或者說以某種方式採集到相關數據,將數據整理出有價值的信息後,不斷的改善到工作流程、效率、服務方面,也是工作上的創新點。

筆者在書中提到了,數據的潛在價值,並提出了數據創新應用的方法,第一是數據的再利用,數據信息被採集用作特定分析後,在另一個領域或者角色立場下,或許會開發出新的有價值的信息;第二是數據的重組,將不同類別、類型的數據進行重組,產生一個新的數據集合出來,尋找其中的關聯性;第三是數據的擴展,這就需要在記錄數據的同時設計好他的可擴展性;第四是數據的折舊值,數據將會貶值,但是仍會有其潛在價值;第五是數據廢氣,即數據採集時的離散量、離散交互信號,舉例是谷歌與微軟的拼寫檢查;第六是開放數據,數據的開放將會有利於各行各業的使用,並促進全行業數據時代的發展。這其中又提到了數據估值的概念,在數據使用時價值才會體現出來,而不是在佔有本身。

根據所提供價值的不同來源,分別出現三種大數據公司,基於數據本身(採集大量數據的公司)、基於技能(提取用戶的需求,給出數據分析結果的公司)、基於思維(挖掘數據新的價值的公司)。

大數據時代讀後感4

如今說起新媒體和互聯網,必提大數據,似乎不這樣說就OUT了。而且人雲亦雲的居多,不少談論者甚至還沒有認真讀過這方面的經典著作--舍恩佰格的《大數據時代》。維克托.邁爾--舍恩伯格何許人也?他現任牛津大學網路學院互聯網研究所治理與監管專業教授,曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球頂級企業,他是歐盟互聯網官方政策背後真正的制定者和參與者,他還先後擔任多國政府高層的智囊。這位被譽為:大數據時代的預言家"的牛津教授真牛!那麼,這位大師說的都是金科玉律嗎?並不一定,讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂,如果能做足功課又具備相應的理論功底,就能與之進行一場思想上的對話。

舍恩伯格分三部分來討論大數據,即思維變革、商業變革和管理變革。在第一部分"大數據時代的思維變革"中,舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點:一、更多:不是隨機樣本,而是全體數據;二、更雜:不是精確性,而是混雜性;三、更好:不是因果關系,而是相關關系。對於第一個觀點,我不敢苟同。一方面是對全體數據進行處理,在技術和設備上有相當高的難度。另一方面是不是都有此必要,對於簡單事實進行判斷的數據分析難道也要採集全體數據嗎?我曾與香港城市大學的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學研究方法和數據分析的專家,他認為一定可以找到一種數理統計方法來進行分析,並不一定需要全部數據。聯繫到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關系,我理解他說的全體數據不是指數量而是指范圍,即大數據的隨機樣本不限於目標數據,還包括目標以外的所有數據。我認為大數據分析不能排除隨機抽樣,只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。

大數據時代讀後感5

世間萬物的復雜性多樣化並非非此即彼那麼簡單,舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎?其實不然,讀者在閱讀時一定要看清楚他是在什麼語境下說的,不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出"不是因果關系,而是相關關系。"這一論斷時,他在書中還說道:"在大多數情況下,一旦我們完成了對大數據的相關關系分析,而又不再滿足於僅僅知道「是什麼」時,我們就會繼續向更深層次研究的因果關系,找出背後的「為什麼」。"[i]由此可見,他說的全體數據和相關關系都在特定語境下的,是在數據挖掘中的選項。

大數據研究的一大驅動力就是商用,舍恩伯格在第二部分里討論了大數據時代的商業變革。舍恩伯格認為數據化就是一切皆可"量化",大數據的定量分析有力地回答"是什麼"這一問題,但仍然無法完全回答"為什麼"。因此,我認為並不能排除定性分析和質化研究。數據創新可以創造價值,這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時仍把它置於數據應用的商業系統中,而沒有把它置於整個社會系統里,但他在第二部分大數據時代的管理變革中討論了這個問題。在風險社會中信息安全問題日趨凸顯,數據獨裁與隱私保護成為一對矛盾。如何擺脫大數據的困境?舍恩伯格在最後一節"掌控"中試圖回答,但基本上屬於老生常談。我想,或許凱文.凱利的《失控》可以幫助我們解答這個問題?至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語中所道:"大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界,人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案,只是參考答案,幫助是暫時的,而更好的方法和答案還在不久的未來。"謝謝舍恩伯格!讓大數據討論從自然科學回到人文社科。由此推斷,《大數據時代》不是最終答案,也不是標准答案,只是參考答案。



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《大數據時代》([英] 維克托•邁爾•舍恩伯格(Viktor Mayer-Schönberger))電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名:大數據時代

作者:[英] 維克托•邁爾•舍恩伯格(Viktor Mayer-Schönberger)

譯者:周濤

豆瓣評分:7.5

出版社:浙江人民出版社

出版年份:2012-12

頁數:261

內容簡介:

《大數據時代》是國外大數據研究的先河之作,本書作者維克托•邁爾•舍恩伯格被譽為「大數據商業應用第一人」,擁有在哈佛大學、牛津大學、耶魯大學和新加坡國立大學等多個互聯網研究重鎮任教的經歷,早在2010年就在《經濟學人》上發布了長達14頁對大數據應用的前瞻性研究。

維克托•邁爾•舍恩伯格在書中前瞻性地指出,大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維,大數據開啟了一次重大的時代轉型,並用三個部分講述了大數據時代的思維變革、商業變革和管理變革。

維克托最具洞見之處在於,他明確指出,大數據時代最大的轉變就是,放棄對因果關系的渴求,而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道「是什麼」,而不需要知道「為什麼」。這就顛覆了千百年來人類的思維慣例,對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。

本書認為大數據的核心就是預測。大數據將為人類的生活創造前所未有的可量化的維度。大數據已經成為了新發明和新服務的源泉,而更多的改變正蓄勢待發。書中展示了谷歌、微軟、亞馬遜、IBM、蘋果、facebook、twitter、VISA等大數據先鋒們最具價值的應用案例。

作者簡介:

他是十餘年潛心研究數據科學的技術權威,他是最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一,也是最受人尊敬的權威發言人之一。他曾先後任教於世界最著名的幾大互聯網研究學府。現任牛津大學網路學院互聯網治理與監管專業教授,曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人,哈佛國家電子商務研究中網路監管項目負責人;曾任新加坡國立大學李光耀學院信息與創新策略研究中心主任。並擔任耶魯大學、芝加哥大學、弗吉尼亞大學、聖地亞哥大學、維也納大學的客座教授。

他的學術成果斐然,有一百多篇論文公開發表在《科學》《自然》等著名學術期刊上,他同時也是哈佛大學出版社、麻省理工出版社、通信政策期刊、美國社會學期刊等多家出版機構的特約評論員。

他是備受眾多世界知名企業信賴的信息權威與顧問。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球頂級企業;而他自己早在1986年與1995年就擔任兩家軟體公司的總裁兼CEO,由他的公司開發的病毒通用程序,成為當時奧地利最暢銷的軟體產品。1991年躋身奧地利軟體企業家前5名之列,2000年 被評為奧地利薩爾斯堡州的年度人物。

他也是眾多機構和國家政府高層的信息政策智囊。他一直專注於信息安全與信息政策與戰略的研究,是歐盟專家之一,也是世界經濟論壇、馬歇爾計劃基金會等重要機構的咨詢顧問,同時他以大數據的全球視野,熟悉亞洲信息產業的發展與戰略布局,先後擔任新加坡商務部高層、汶萊國防部高層、科威特商務部高層、迪拜及中東政府高層的咨詢顧問。

所著《大數據》一書是開國外大數據系統研究的先河之作,而在這之前,他已經在《經濟學人》上和數據編輯肯尼斯.尼爾-庫克耶一起,發表了長達14頁的大數據專題文章,成為最早洞見大數據時代趨勢的數據科學家之一。而他的《刪除》一書,同樣被認為是關於數據的開創性作品,並且創造了「被遺忘的權利」的概念而在媒體圈和法律圈得到廣泛運用。該書獲得美國政治科學協會頒發的唐•K•普賴斯獎,以及媒介環境學會頒發的馬歇爾•麥克盧漢獎。同時受到《連線》、《自然》《華爾街日報》《紐約時報》等各大權威媒體廣泛好評。

㈢ 讀《大數據時代》心得體會

讀《大數據時代》心得體會(一)

讀了《大數據時代》後,感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎麼明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式,但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前,我的思想被強烈震撼,不禁戰栗起來。

“在小數據時代,我們會假象世界是怎樣運作的,然後通過收集和分析數據來驗證這種假想。”“隨著由假想時代到數據時代的過渡,我們也很可能認為我們不在需要理論了。”書中幾乎肯定要顛覆統計學的理論和方法,也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興,因為統計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大,太權威,太基本了,我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點,畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。

近幾十年,我們總是在遇到各種各樣的新思維。在新思維面前我們首先應該做到的就是要破和立,要改變自己的傳統,跟上時代的腳步。即使腦子還跟不上,嘴巴上也必須跟上,否則可能會被扣上思想僵化甚至阻礙世界發展的大帽子。既然大數據是“通往未來的必然改變”,那我就必須“不受限於傳統的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見”,跟作者一起先把統計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。

當我們人類的數據收集和處理能力達到拍位元組甚至更大之後,我們可以把樣本變成全部,再加上有能力正視混雜性而忽視精確性後,似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統計學了。但是由統計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯,它們幾乎都基於一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話,就讓我很擔心了!

《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先後變化關系規則。兩者似乎是做同一件事。可大數據要的“不是因果關系,而是相關關系”,“知道是什麼就夠了,沒必要知道為什麼”,而邏輯學四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明確規定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基於因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立,應該只有一個結果,就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。

可我卻不能拭目以待,像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”,因為我身處其中。問題不解決,我就沒法思考和工作,自然就沒法活了!更何況還有兩個更可怕的事情。

其一:量子力學搞了一百多年,為了處理好混雜性問題,把質量和速度結合到能量上去了,為了調和量子力學與相對論的矛盾,又搞出一個量子場論,再七搞八搞又有了蟲洞和羅森橋,最後把四維的時空彎曲成允許時間旅行的樣子,恨不得馬上造成那可怕的時間旅行機器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關系,因為爸爸就是爸爸,兒子就是兒子。那麼大數據會不會通過正視混雜性,放棄因果關系最後反而搞出時間機器,讓爸爸不再是爸爸,兒子不再是兒子了呢?其二:人和機器的根本區別在於人有邏輯思維而機器沒有。《大數據時代》也擔心“最後做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果,那我還不如現在就趁早跳樓。

還好我知道自己對什麼統計學、量子力學、邏輯學和大數據來說都是門外漢,也許上面一大篇都是在胡說八道,所謂的擔心根本不存在。但問題出現了,還是解決的好,不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。

所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議:把這本書繼續寫下去,至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。

讀《大數據時代》心得體會(二)

信息時代的到來,我們感受到的是技術變化日新月異,隨之而來的是生活方式的轉變„„我們這樣評論著的信息時代已經變為曾經。如今,大數據時代成為炙手可熱的話題。筆者在這說明信息和數據,只是試圖首先說明信息、數據的關系和不同,也試圖說明,為什麼信息時代轉變為了大數據時代?大數據時代帶給了我們什麼?

信息和數據的定義。維基網路解釋:信息,又稱資訊,是一個高度概括抽象概念,是一個發展中的動態范疇,是進行互相交換的內容和名稱,信息的界定沒有統一的定義,但是信息具備客觀、動態、傳遞、共享、經濟等特性卻是大家的共識。數據:或稱資料,指描述事物的符號記錄,是可定義為意義的實體,它涉及到事物的存在形式。它是關於事件之一組離散且客觀的事實描述,是構成信息和知識的原始材料。數據可分為模擬數據和數字數據兩大類。數據指計算機加工的“原料”,如圖形、聲音、文字、數、字元和符號等。從定義看來,數據是原始的處女地,需要耕耘。信息則是已經處理過的可以傳播的資訊。信息時代依賴於數據的爆發,只是當數據爆發到無法駕馭的狀態,大數據時代應運而生。這是否是《大數據時代》一書所未曾闡述的背景材料?

在《大數據時代》一書中,大數據時代與小數據時代的區別:1、思維慣例。大數據時代區別與轉變就是,放棄對因果關系的渴求,而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什麼”,而不需要知道“為什麼”。作者語言絕對,卻反思其本質區別。數據的更多、更雜,導致應用主意只能盡量觀察,而不是傾其所有進行推理?這也是明智之舉2、使用用途。小數據停留在說明過去,大數據用驅動過去來預測未來。筆者認為數據的用途意在何為,與數據本身無關,而與數據的解讀者有關,而相關關系更有利於預測未來。3、結構。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭並進,理論來創立處理非結構化數據的方法,處理結果與未來進行驗證。4、分析基礎。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。筆者認為,小數據時代也即是信息時代,是大數據時代的前提,大數據時代是升華和進化,本質是相輔相成,而並非相離互斥。

數據未來的故事。數據的發展,給我們帶來什麼預期和啟示?銀行業天然有大數據的潛質。客戶數據、交易數據、管理數據等海量數據不斷增長,海量機遇和挑戰也隨之而來,適應變革,適者生存。我們可以有更廣闊的業務發展空間、可以有更精準的決策判斷能力、可以有更優秀的經營管理能力„„可以這些都基於數據的收集、整理、駕馭、分析能力,基於脫穎而出的創新思維和執行。因此,建設“數據倉庫”,培養“數據思維”,養成“數據治理”,創造“數據融合”,實現“數據應用”才能擁抱“大數據”時代,從數據中攫取價值,笑看風雲變換,穩健贏取未來。

讀《大數據時代》心得體會(三)

這本書里主要介紹的是大數據在現代商業運作上的應用,以及它對現代商業運作的影響。

《大數據時代》這本書的結構框架遵從了學術性書籍的普遍方式。也既,從現象入手,繼而通過對現象的解剖提出對這一現象的解釋。然後在通過解釋在對未來進行預測,並對未來可能出現的問題提出自己看法與對策。

下面來重點介紹《大數據時代》這本書的主要內容。

《大數據時代》開篇就講了Google通過人們在搜索引擎上搜索關鍵字留下的數據提前成功的預測了20XX年美國的H1N1的爆發地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。Google的預測比政府提前將近一個月,相比之下政府只能夠在流感爆發一兩個周之後才可以弄到相關的數據。同時Google的預測與政府數據的相關性高達97%,這也就意味著Google預測數據的置信區間為3%,這個數字遠遠小於傳統統計學上的常規置信區間5%!而這個數字就是大數據時代預測結果的相對准確性與事件的可預測性的最好證明!通過這一事以及其他的案例,維克托提出了在大數據時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當樣本無限趨近於總體的時候,通過計算得到的描述性數據將無限的趨近於事件本身的性質。而之前採取的“樣本<總體”的做法很大程度上無法做到更進一步的描述事物,因為之前的時代數據的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導致人們採取抽樣的方式來測量事物。而互聯網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低,因而相對准確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數據時代的主流,同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。

接下來,維克多又通過了IBM追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與Google只是將所有出現過的相應的文字語句掃描並儲存在詞庫中,所以無論需要翻譯什麼,只要有聯系Google詞庫就會出現翻譯,雖然有的時候的翻譯很無厘頭,但是大多數時候還是正確的,所以Google的電腦翻譯的計劃的成功,表明大數據時代對准確性的追求並不是特別明顯,但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的,所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其准確性到底有多高,因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。

之後,維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業——數據科學家,這是一群數學家、統計學與編程家的綜合體,這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之,只要數據充足我們的一切外在的與內在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群傢伙的面前展現得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用,維克托建議將這一群人分為兩部分,一部分使用數據為商業部門服務,而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據,是否侵犯了個人隱私。

無論如何,大數據時代將會到來,不管我們接受還是不接受!

我覺得《大數據時代》這本書寫的很好,很值得一讀。因為會給我們很多啟發,比如你在相關的社交網站發表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用,從而再將相關數據賣給各大網店。不過,事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說,小心你在網上留下的痕跡。

我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。

讀《大數據時代》心得體會(四)

利用周末,一口氣讀完了塗子沛的大作《大數據》。這本書很好看,行文如流水,引人入勝。書中,你讀到的不是大數據技術,更多是與大數據相關的美國政治、經濟、社會和文化的演進。作為一名信息化從業者,讀完全書,我深刻感受到了在信息化方面中國與美國的各自特色,也看到了我們與美國的差距。有幾個方面的體會,但窺一斑基本能見全貌。

一是政府業務資料庫公開的廣度和深度。近年來,隨著我國信息公開工作的推進,各級政府都在通過政府門戶網站建設積極推進網上政務信息公開,但我們的信息公開,現階段還主要是政府的政策、法律法規、標准、公文通告、工作職責、辦事指南、工作動態、人事任免等行政事務性信息的公開。當然,實時的政府業務資料庫公開也已經取得很大進步。在中國政府門戶網,可以查詢一些公益資料庫,如國家統計局的經濟統計數據、環保部數據中心提供的全國空氣、水文等數據,氣象總局提供的全國氣象數據,民航總局提供的全國航班信息等;訪問各個部委的網站,也能查到很多業務數據,如發改委的項目立項庫、工商局的企業信用庫、國土資源部的土地證庫、國家安監總局的煤礦安全預警信息庫、各類工程招標信息庫等等。這是一個非常大的進步,也是這么多年電子政務建設所取得的成效和價值!但是,政務業務資料庫中的很多數據目前還沒有實現公開,很多數據因為部門利益和“保密”等因素,還僅限於部門內部人員使用,沒有公開給公眾;已經公開的數據也僅限於一部分基本信息和統計信息,更多數據還沒有被公開。從《大數據》一書中記錄的美國數據公開的實踐來看,美國在數據公開的廣度和深度都比較大。美國人認為“用納稅人的錢收集的數據應該免費提供給納稅人使用”,盡管美國政府事實上對數據的公開也有抵觸,但民願不可違,美國政府的業務數據越來越公開,尤其是在奧巴馬政府簽署《透明和開放的政府》文件後,開放力度更加大。DATA.GOV是美國聯盟政府新建設的統一的數據開放門戶網站,網站按照原始數據、地理數據和數據應用工具來組織開放的各類數據,累積開放378529個原始和地理數據集。在中國尚沒有這樣的數據開放的網站。另外,由於制度的不同,美國業務信息公開的深度也很大,例如,網上公布的美國總統“白宮訪客記錄”公布的甚至是造訪白宮的各類人員的相關信息;美國的FedSpending網站,能夠逐條跟蹤、記錄、分析聯邦政府每一筆財政支出。這在中國,目前應該還沒有實現。

二是對政府對業務數據的分析。目前,中國各級政府網站所提供的業務數據基本上還是數據表,部分網站能提供一些統計圖,但很少能實現數據的跨部門聯機分析、數據關聯分析。這主要是由於以往中國政務信息化的建設還處於部門建設階段。美國在這方面的步伐要快一些,美國的DATA.GOV網站,不僅提供原始數據和地理數據,還提供很多數據工具,這些工具很多都是公眾、公益組織和一些商業機構提供的,這些應用為數據處理、聯機分析、基於社交網路的關聯分析等方面提供手段。如DATA.GOV上提供的白宮訪客搜索工具,可以搜尋到訪客信息,並將白宮訪客與其他微博、社交網站等進行關聯,提高訪客的透明度。

三是關於個人數據的隱私。在美國,公民的隱私和自有不可侵犯,美國沒有個人身份證,也不能建立基於個人身份證號碼的個人信息的關聯,建立“中央數據銀行”的提案也一再被否決。這一點,在中國不是問題,每個公民有唯一的身份信息,通過身份證信息,可以獲取公民的基本信息。今後,隨著國家人口基礎資料庫等基礎資源庫的建設,公民的社保、醫療等其他相關信息也能方便獲取,當然信息還是限於政府部門使用,但很難完全保證整合起來的這些個人信息不被泄露或者利用。

數據是信息化建設的基礎,兩個大國在大數據領域的互相學習和借鑒,取長補短,將推進世界進入信息時代。我欣喜地看到,美國政府20XX年啟動了“大數據研發計劃”,投資2億美元,推動大數據提取、存儲、分析、共享、可視化等領域的研究,並將其與超級計算和互聯網投資相提並論。同年,中國政府20XX年也批復了“十二五國家政務信息化建設工程規劃”,總投資額估計在幾百億,專門有人口、法人、空間、宏觀經濟和文化等五大資源庫的五大建設工程。開放、共享和智能的大數據的時代已經來臨!

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㈣ 大數據時代帶來哪些變化和影響

【導讀】許多人對大數據都不了解,但其實大數據離我們的生活很近,現如今大數據應用到教育、醫療等生活的許多方面,為我們的生活提供了便利,也帶來了改變。那麼,大數據時代帶來哪些變化和影響呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

一、思維方式改變
所謂思維方式,是一種習慣性的思考問題和處理問題的模式,並由此對我們的行為方式產生直接的影響。然而,如今大數據正影響著我們的思維方式。隨著網路、騰訊、淘寶等網路公司的迅速崛起以及他們的迅速致富,數據致富成了新的致富神話。先前那些房地產、電器大亨費了九牛二虎之力才取得的億萬財富,而這些網路數據商則在短短的幾年時間就迅速超越了這些實體公司的財富,並且所費人力、物力和財力甚少。
二、教育的改變
傳統的學校教育模式映射了工業化集中物流批量生產的模式:鈴聲、標准化的課堂、統一的教材、統一的服裝等。雖然這種教育也培養出了很多人才,然而大數據教育將呈現另外的特徵,例如彈性學習、個性化輔導等。學習分析是近年來大數據在教育領域較為典型的應用,利用鬆散耦合的數據收集工具和分析技術,研究並分析學生學習參與、學習表現和學習過程的相關數據,進而對課程、教學進行實時修正並預測學習者未來的學習趨勢。
三、經濟的改變
雖然我們在政治課上學到的是,生產決定消費,消費對生產有重要的反作用力。然而我認為,在如今這個極為宣揚個性與創造力的社會中,消費很大程度地決定著生產。消費者不認同的,就賣不出去,只有消費者認同的,才賣得出去。然而,大數據可以在較短的時間內,通過對數據的全面感知、篩選、收集、分析、共享等為生產者提供可靠的、及時的信息,讓生產者生產出更為暢銷、更具個性化的物品。
以上就是小編今天給大家整理分享關於「大數據時代帶來哪些變化和影響?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹,需要考取部分含金量高的數據分析師證書,這樣更有核心競爭力與競爭資本。

㈤ 《大數據》閱讀答案

所謂‘大數據’,是指數據規模巨大,大到難以用我們傳統信息處理技術合理擷取、管理、處理、整理」「在‘大數據’時代,我們的知識生產若再固守印刷時代的知識生產理念,沿襲此前的知識生產方式,就會被遠遠地甩在時代後面。我在這里整理了《大數據》閱讀答案,希望能幫助到那您。

大數據

近年來,「大數據」這個概念突然火爆起來,成為業界人士舌尖上滾燙的話題。所謂「大數據」,是指數據規模巨大,大到難以用我們傳統信息處理技術合理擷取、管理、處理、整理。「大數據」概念是「信息」概念的3.0版,主要是對新媒體語境下信息爆炸情境的生動描述。

我們一直有這樣的成見:信息是個好東西。對於人類社會而言,信息應該多多益善。這種想法是信息稀缺時代的產物。由於我們曾吃盡信息貧困和蒙昧的苦頭,於是就拚命追逐信息、佔有信息。我們甚至還固執地認為,佔有的信息越多,就越好,越有力量。但是,在「大數據’時代,信息不再稀缺,這種成見就會受到沖擊。信息的失速繁衍造成信息的嚴重過剩。當超載的信息逼近人們所能承受的極限值時,就會成為一種負擔,我們會不堪重負。

信息的超速繁殖源自於信息技術的升級換代。以互聯網為代表的新媒體技術打開了信息所羅門的瓶子,數字化的信息失速狂奔,使人類主宰信息的能力遠遠落在後面。美國互聯網數據中心指出,互聯網上的數據每兩年翻一番,目前世界上的90%以上數據是近幾年才產生的。2000年,數字存儲信息佔全球數據量的四分之一,另外四分之三的信息都存儲在報紙、膠片、黑膠唱片和盒式磁帶這類媒介上。2007年,只有7%是存儲在報紙、書籍、圖片等媒介上的模擬數據,其餘都是數字數據。到2013年,世界上存儲的數據中,數字數據超過98%。面對數字數據的大量擴容,我們只能望洋興嘆。

「大數據」時代對人類社會的影響是全方位的。這種影響究竟有多大,我們現在還無法預料。哈佛大學定量社會學研究所主任蓋瑞·金則以「一場革命」來形容大數據技術給學術、商業和政府管理等帶來的變化,認為「大數據」時代會引爆一場「哥白尼式革命」:它改變的不僅僅是信息生產力,更是信息生產關系;不僅是知識生產和傳播的內容,更是其生產與傳播方式。

我們此前的知識生產是印刷時代的產物。它是15世紀古登堡時代的延續。印刷革命引爆了人類社會知識生產與傳播的「哥白尼式革命」,它使得知識的生產和傳播突破了精英、貴族的壟斷,開啟了知識傳播的大眾時代,同時,也確立了「機械復制時代」的知識生產與傳播方式。與印刷時代相比,互聯網新媒體開啟的「大數據」時代,則是一場更為深廣的革命。在「大數據」時代,信息的生產與傳播往往是呈幾何級數式增長、病毒式傳播。以互聯網為代表的媒介技術顛覆了印刷時代的知識生產與傳播方式。新媒體遍地開花,打破了傳統知識主體對知識生產與傳播的壟斷。新媒體技術改寫了靜態、單向、線性的知識生產格局,改變了自上而下的知識傳播模式,將知識的生產與傳播拋入空前的不確定之中。在「大數據」時代,我們的知識生產若再固守印刷時代的知識生產理念,沿襲此前的知識生產方式,就會被遠遠地甩在時代後面。

(節選自2013.2.22《文匯讀書周報》,有刪改)

《大數據》閱讀題目:

9.下列對「大數據時代」的特點解說正確的一項是

A.數據規模巨大,信息嚴重過剩,總量已超過了人們的承受極限值而成為社會的負擔。B.信息生產呈幾何級數式增長、病毒式傳播,信息傳播方式不再是自上而下,而是相反。

C.精英與貴族的知識壟斷被沖破,傳統知識主體不再是唯一的知識生產者和傳播者。 D.「機械復制時代」知識生產和傳播方式被顛覆,呈動態、多向和空前的不確定性。 10.下列理解,不符合原文意思的一項是

A.人們在信息稀缺時代形成的佔有信息越多越好、越有力量的認識,將隨著「大數據」時代的到來而改變。

B.人類主宰信息的能力遠遠落後於信息的產生,是因為信息技術的升級換代帶來的數字化信息的失速狂奔。

C.從2000年數字存儲信息佔全球數據量的四分之一,到2013年超過98%,說明了傳統媒體被新媒體取代。

D.印刷革命開啟了知識傳播的大眾時代, 與印刷時代相比,互聯網新媒體開啟的「大數據」時代,則是一場更為深廣的革命。

《大數據》參考答案:

9.D【試題分析:論述類文體閱讀的命題主要從概念、判斷、推理三個角度命題,概念注意「答非所問」「內涵、外延不準」「誤劃類別」「張冠李戴」;判斷類注意「范圍不當」「偷換概念」「曲解文意」;推理注意「強加因果」「強行推理」等錯誤。答題的關鍵是審清題干、找准區位、對讀原文、尋找細微的差別。選項A原文「信息的失速繁衍造成信息的嚴重過剩。當超載的信息逼近人們所能承受的極限值時,就會成為一種負擔,我們會不堪重負」現在是「大數據」時代,但還沒有到「當超載的信息逼近人們所能承受的極限值時」,時間范圍混淆;選項B 原文「新媒體技術改寫了靜態、單向、線性的知識生產格局,改變了自上而下的知識傳播模式,將知識的生產與傳播拋入空前的不確定之中」選項「信息傳播方式不再是自上而下,而是相反」,偷換了文中的概念「拋入空前的不確定之中」為「自下而上」;選項C對應的原文「印刷革命引爆了人類社會知識生產與傳播的‘哥白尼式革命’,它使得知識的生產和傳播突破了精英、貴族的壟斷」讓「知識的生產和傳播突破了精英、貴族的壟斷」是「印刷革命」,選項是「大數據時代」,犯了張冠李戴的錯誤。】

10.C【試題分析:選項「說明了傳統媒體正被新媒體取代」,文中沒有依據,屬於無中生有。】

㈥ 大數據時代的大變革

大數據時代的大變革
在雲計算仍處於「雲里霧里」而亟待落地的今天,IT的浩瀚天空中突然傳來了天使的號角聲——大數據時代來了!大數據,開啟了一個徹頭徹尾的變革年代,更開啟了一個蘊含無窮多機會的年代。誰能夠「號准」大數據時代的「脈搏」,誰就能夠在全球IT業的新一輪角逐中獨領風騷。
令人充滿想像的大數據,究竟「大」在何處?
今天,我們再也不能用狹隘的視角來審視大數據了。因為今天的大數據,不僅體現為數據量的驚人增長,更前所未有地引入了正在不斷擴展中的數據類型。從量的增長來看,IDC報告顯示,未來10年全球大數據將增加50倍。而剛剛過去的2011年,就產生了1.8ZB(1.8萬億GB)的大數據,這相當於每個美國人按每分鍾發3條微博的速度,不停發布2.6976萬年。與此同時,社會上的各行各業,從電信、IT業,到金融、證券、保險、航空、酒店服務業等,地球上的各種存在,從每個人到每棵樹、每朵花乃至每粒沙子,無一例外地都在成為大數據的生成者。在量和面上的雙重積累,讓我們不難想像和接受數據大爆炸的現實——2020年的全球數據使用量將達到35.2ZB(1ZB=10億TB)。
猶如一座富礦的大數據,究竟該如何「開采」?
這是一個令人著迷的問題,因為與正確答案相伴的將是誰都渴望的巨大商業成功。當前,伴隨著變革的發生,傳統的互聯網企業已經站在了大數據時代的最前沿。作為探索的先鋒,他們能否笑到最後,是否會成為「先烈」?這一問題盡管很難回答,但至少為成功的覬覦者提供了充分的借鑒和參考。
作為後PC時代的四大巨頭,Facebook、谷歌、蘋果、亞馬遜正在成為大數據的擁有者和使用者。在自覺或不自覺間,Facebook已然成為業界第一個生成大數據的「巨鱷」,而其他三巨頭仍在努力中。蘋果依靠操作系統和顛覆性的終端,正在努力打造大數據的生成之地;谷歌主要依靠操作系統、搜索引擎和「Google+」平台整合終端產品,以儲備可以利用的大數據;亞馬遜作為雲計算的最早倡導者之一,則通過網路平台、雲計算平台和閱讀終端,期望建立起一個電子商務垂直領域的大數據匯集地。雖然巨頭們的策略各有不同,但利用種種手段整合碎片化的數據進而加以利用的趨勢,已經再明顯不過了。
相比這四大巨頭,電信運營商的探索才剛剛起步。「日內瓦的電信運營商,正在針對市民活動的可視化展開研究。」天雲科技副總雷濤在近日舉行的雲計算大會雲基地專場上指出,「通過在用戶手機上安裝感測器,就能夠記錄下大量的位置信息,從而使得市民活動可視化,這對建立一個智慧城市,進行人口規劃、區域規劃都具有重要意義。」事實上,一個個再簡單不過的位置信息背後,隱藏著巨大的、待挖掘的價值,這個價值對於各行各業都具有關鍵的作用。例如,房地產開發商就很渴望知道高端用戶最頻繁出入的區域,而這些區域就是商業地產的最佳候選地。而除了位置信息外,電信運營商能夠挖掘的信息和數據,仍有無窮無盡的空間,包括了用戶喜好、消費能力等等。
在企業的自發行為以外,國家級的戰略支持已經浮出水面。美國,作為ICT強國,嗅覺最為敏銳。2012年3月29日,奧巴馬政府公布了「大數據研發計劃」,目標在於改進當前人們從海量和復雜的數據中獲取知識的能力,而這是美國繼高速網路和超級計算中心之後的另一個重大科技項目。據悉,首批共有6個聯邦部門宣布投資2億美元,共同提高收集、儲存、保留、管理、分析和共享海量數據所需核心技術的先進性,並形成合力,同時增加大數據技術開發和應用所需人才的供給。顯然,先行一步的美國,已經把大數據當作了其ICT產業再度在全球崛起的重要契機。在找准了崛起的方向之後,富有行動力的美國,自然就會毫不拖泥帶水地實施下去。
大數據,正在撬動全世界的神經,無論是國家、企業,還是每一個獨立存在的個人,都將成為大數據時代的貢獻者和受益者。但問題是,你准備好了嗎?

㈦ 《大數據時代》讀後感

我們生活在數據時代,因此我們不能漠視數據。然而在這個社交網路的逐漸成熟,移動帶寬的迅速提升,以下是「《大數據時代》讀後感」,希望給大家帶來幫助!

【篇一:《大數據時代》讀後感】

對於暢銷書刊、熱點話題、時尚科技,始終不太感興趣。書刊,喜歡有一定年份的;話題,鍾情於務虛的觀點;新奇的產品於我無緣,習慣使用成熟的科技產品。既不清高,也非冷漠,就是要與現實保持一定的距離,給自己留一點思考的空間。這一習慣最近破了例。由於工作的原因,耳濡目染,「大數據」這個新興概念開始頻繁步入我的視野。按捺不住內心的好奇,網購《大數據時代》,手不釋卷,三天讀完,頗有收獲。此書有如下特點。

首先,作者站在理論的制高點上,條理清楚地闡述了大數據對人類的工作、生活、思維帶來的革新,大數據時代的三種典型的商業模式,以及大數據時代對於個人隱私保護、公共安全提出的挑戰。其次,文中的事例貼近現實生活,貼近時代,令讀者既印象深刻,又感同身受。此外,作者沒有使用大量的專業術語,沒有假裝一副專業的面孔。縱觀全書,遣詞造句,均通俗易懂。

作者認為大數據時代具有三個顯著特點。

一、人們研究與分析某個現象時,將使用全部數據而非抽樣數據。

二、在大數據時代,不能一味地追求數據的精確性,而要適應數據的多樣性、豐富性、甚至要接受錯誤的數據。

三、了解數據之間的相關性,勝於對因果關系的探索。「是什麼」比「為什麼」重要。

作者指出,隨著技術的發展,數據的存儲與處理成本顯著降低,人們現在有能力從支離破碎的、看似毫不相乾的數據礦渣中抽煉出真知爍見。在大數據時代,三類公司將成為時代的寵兒。

一是擁有大數據的公司與組織。如政府、銀行、電信公司、全球性互聯網公司(阿里巴巴、淘寶網)。

二是擁有數據分析與處理技術的專業公司,如亞馬遜、谷歌。

三是擁有創新思維的公司,他們可能既不掌握大數據,也沒有專業技術,但卻擅長使用大數據,從大數據中找到自己的理想天地。

面對即將來臨的大數據時代,個人將如何應對自如?這是個嚴肅的問題。

【篇二:《大數據時代》讀後感】

「除了上帝,任何人都必須用數據來說話。」——這是《大數據》中出現的讓人印象深刻的一句話,也是全書力圖傳遞的信息。在數字信息時代,數據和空氣一樣遍布生活,對於有些人來說,數據無意義,而對於有些人來說,數據,即真相。

美國是《大數據》的主角,全書通過講述美國半個多世紀信息開放、技術創新的歷史,公共財政透明的曲折、《數據質量法》背後的隱情、全民醫改法案的波瀾、統一身份證的百年糾結、街頭警察的創新傳奇、美國礦難的悲情歷史、商務智能的前世今生、數據開放運動的全球興起,Web3.0與下一代互聯網的未來圖景等等,為讀者一一細解數據創新給公民、政府、社會帶來的種種挑戰和變革。

透過全書,一個立體的美國及美國人民的思想呈現在我們面前——美國人民執著於個人隱私的保護,卻又不遺餘力地推動著政府信息的透明與公開。

讀完此書,對生活中的數據及數據處理突然有了很大的興趣。如果有一天,處處以數據說話,那麼,政治、制度、生活將更加清明,事故、將降到最低點。

作為信息技術教師,是有必要閱讀此書的!有慧根的教師將能從書中挖掘出信息技術特有的文化以及能用於教學的鮮活案例。

每天能用來閱讀的時間很少,總是要等到夜深疲倦時才有空打開書本,總是在眼睛極不舒服的情況下堅持閱讀,《大數據》就這樣在堅持中溶入我的思想……

【篇三:《大數據時代》讀後感】

讀完《大數據》,我才意識到這並不是一本枯燥無味的書籍。作者運用案例和講故事的方式,把美國數據開放、收集、使用背後的立法故事、公民故事、技術故事、商業故事娓娓道來,引人入勝,令我大開眼界。

我在想,大數據概念對於教育來說會產生什麼樣的實用價值呢?一直以來,中國教育在研究教育的數字化,比如數字化校園,這個思路就是把我們教育的內容進行數字化,其結果指向的就是電子教材的研發或者是教學過程的數字化。美其名曰,這是教育技術的重要內涵。

在教學過程中,學生的行為表現都可以被數據化,而這項研究不是任何一個專業可以深入下去的,它的專業性太強,所以我才會想到,所謂教育技術與其研究教育的數字化,不如研究教育的數據化來得實在,來的有意義。長期以來,我們並不了解教育對一個人的影響具體會如何表現,我們有的只是一個輪廓,我們也並不確定一個教師的行為對學生具體產生了哪些影響。所以,人們對教育一直有一個深深的質疑,它是不是科學的?大數據概念至少提出了關注「是什麼」比「為什麼」要有實際意義得多。

而我們的教育恰好需要把注意力從「為什麼」轉移到「是什麼」上面來,只有如此,才能把教育從為什麼發展成「可能成為什麼」上來,這會是一次思想上的革命。而對於現在地位岌岌可危的教育技術來說,把研究的重點從數字化轉移到數據化上面,這才是它的出路。

如何將數據融入教學,教育者首先通過標准化全科教學處方,實現了教師授課模板和教學內容的標准化,保證每個教學過程和內容是可控的,然後結合每天的教學內容,處理好面對的數據,處理好數據,自然也就處理好了課堂的反饋,最終形成了既注重教學體驗又以教學結果為導向的教學體系。

與此同時,不僅要注重課上的學生資源,在課後還要對這些資源進行跟蹤處理。這與過去的教育教學顯然是不同的,面對大數據時代的到來,教學有所改變是必然的`。所以,無論環境怎麼變換,數據如何復雜,我們都不能不去改變自己的教學去迎合將來的這個大數據時代。

【篇四:《大數據時代》讀後感】

3月11日下午兩節課後,我校全體教師和受邀而來的金南學區各友好學校的領導及教師匯聚於多媒體教室,共同分享、交流。

老師們從:何謂大數據;立足國情對大數據進行探討;大數據在教育教學中的主要應用等幾個方面暢談了自己的感悟。

張萌老師說:大數據體量龐大、結構復雜、是產生巨大價值的數據集合。大數據這種方法在中國的國情下需要以更加科學、合適的方式進行實踐,不可生搬硬套。

董譯雯老師說:在你我感嘆《大數據》里深植於美國民眾血液中的自由、民主、嚴謹的價值觀的同時,可否想過中國教育體制下的孩子們身上還殘留多少獨立與自我意識?作為典型的八零後,我們這一代人身上最缺失的便是獨立思考能力。但願,我的學生哪怕是因為我所做的一點點努力而開始思考「我」這個字的含義,足矣!

張紅傑老師說:很感謝校長給我們推薦了《大數據》這本書。在教學工作中,應該有大數據意識,創新意識。學習一些專業的教學統計法、數據分析法,從中發現一些教育現象,並採取相應的策略。讓我們的教育教學工作少一些隨意和盲目,多一份嚴謹與科學。

白媛媛老師通過文中的三個事例,結合教學實際,談了自己教學中對數據使用的價值;結合自己的工作,談了如何實現工作的最高境界。

交流活動尾聲,身為閱讀《大數據》的倡議者、發起者、以及忠實的讀者韓校長幽默風趣的同大家分享了他讀後的感悟:我們心中要裝著學校,因為我們個人的命運依賴群體的命運;工作要追求精細化,不能做胡適書中的「差不多」先生;尊重數據,擁有數據意識,建立數據團隊!

此次活動從寒假期間倡導讀《大數據》一書,到開學伊始的分組沙龍,再到今日的閱讀共享,現已圓滿告一段落。相信此次活動定會增強我校全體教師的數據意識,掌握大數據,運用大智慧助推我校的教育教學上一個新的台階!

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