专家建言培育数据需要哪些

⑴ 数据分析需要掌握哪些知识

数学知识
对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。分析工具
对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。编程语言
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。业务理解
对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。逻辑思维
对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。数据可视化数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。

对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。协调沟通
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。

⑵ 数据分析需要掌握哪些知识

1. Excel

提到Excel大家都不陌生，很多小白非常喜欢用Excel来进行数据分析。即使是专业的分析人员，他们也会使用Excel处理聚合数据。

2. SQL语言

SQL(结构化查询语言)是一种用于处理和检索关系数据库中存储的数据的计算机语言，是关系数据库管理系统的标准语言。

3. 可视化工具

将数据可视化可以让人更加理解数据。人类都是视觉动物，图形往往比密密麻麻的文字更易于理解。

4. Python

Tableau、FineBI这一类的可视化工具，的确可以自动生成报告。但是，如果想要进行更深入的探索，你需要学习Python来进行数据挖掘。

Python是一种面向对象的高级编程语言，主要用于Web以及应用程序的开发。Python拥有图形和可视化工具、以及扩展的分析工具包，能够更好地帮助我们进行数据分析。

5. SAS

SAS(统计分析软件)是一套模块化的大型集成应用软件系统。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。因此，SAS能够对数据进行深层次的挖掘和分析。

6. Alteryx

Alteryx是一种自助服务分析工具。用户可以快速混合和准备数据，即便没有任何编程能力的人，也可以在Alteryx中构建数据工作流。同时，Alteryx的运行速度也非常快。使用拖放式工作流程和数据清理技术，仅需几分钟，你就能得到输出结果。

⑶ 数据分析需要掌握哪些知识

数据分析需要学习以下几点：

一、统计学。二、编程能力。三、数据库。四、数据仓库。五、数据分析方法。六、数据分析工具。

想要成为数据分析师应该重点学习以下两点：

1.python、SQL、R语言

这些都是最基础的工具，python都是最好的数据入门语言，而R语言倾向于统计分析、绘图等，SQL是数据库。既然是数据分析，平时更多的时间就是与数据分析打交道，数据采集、数据清洗、数据可视化等一系列数据分析工作都需要上面的工具来完成。

2.业务能力

数据分析师存在的意义就是通过数据分析来帮助企业实现业务增长，所以业务能力也是必须。企业的产品、用户、所处的市场环境以及企业的员工等都是必须要掌握的内容，通过这些内容建立帮助企业建立具体的业务指标、辅助企业进行运营决策等。

当然这些都是数据分析师最基本也是各位想转行的小伙伴需要重点学习的内容，以后想要有更好的发展，还需要学习更多的技能，例如企业管理，人工智能等。


关于数据分析师的学习可以到CDA数据分析认证中心看看。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

⑷ 数据分析需要掌握哪些知识呢

数据分析所需要掌握的知识：

• 数学知识

对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。

• 分析工具

对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。

• 编程语言

数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 业务理解

对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

• 逻辑思维

对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

• 数据可视化

数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。

对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

• 协调沟通

数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。

对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

⑸ 改善企业数据管理流程七个建议

改善企业数据管理流程七个建议
为了对信息进行更好的监督和管理，从而改善业务运营效率，许多企业都开始投资数据治理项目。其策略和流程设计用来在整个企业中产生更为精确和一致的数据，数据专员（DataSteward）需要确保把它从理论转化为实践。很大程度上，数据治理策略的成功就要取决于相关数据专员的努力。在某种程度上，建立一个符合企业现有架构的数据治理管理架构和运营模型是很重要的。这包括数据管理的各个元素。听上去很简单，但实际操作却困难重重。
当要上马一个项目，仓促做出可能无法达到预期目标的决定时，数据治理的问题就会显现出来。举个例子，如果一家公司在定义好自己应该做什么之前，就选定一个数据管理池会导致严重混乱。另外，那些要仓促证明已经迅速取得进展的企业最让数据专员头疼，因为他们要进行元数据调查以及许多毫无意义的工作。
如何有效地构建和管理一个数据管理团队，使其可以保持协调的治理活动？本文就将给出七条相关的建议：
职位正规化。在要求个人承担数据专员的角色之前，要确保有一个正式的职责划分；确定这个职位所需要的技能；衡量其表现的指标；如果数据专员不是一个专门职位的话，你还要对如何与现有工作相结合的细节进行敲定。
在管理角色上进行细粒度划分。数据专员其实包含了很多角色，例如元数据管理员和运营数据管理员。最好是能清晰的描述怎样区分这些角色，员工如何协同工作以支持数据管理流程。
建立数据的业务所有权。数据专员可能需要负责与数据治理策略保持一致的工作，但是那并不意味着他们所要负责的是数据本身。所有权和问责制必须划分给适当的业务单元或部门。
与业务保持一致。作为数据治理项目的一部分，数据可用性预期是在期望业务改善的背景下形成框架的，例如增加收入，降低成本，减少风险以及提高生产力。但大多数IT和数据管理从业者更熟悉数据管理机制而不是业务流程。如果数据专员并非来自于业务领域本身，那么就要有关键业务领域的专家来帮助他们识别数据问题并区分任务的优先级。
建立奖励机制。与那些有明显成果可以交付的典型项目不同，数据管理的本质是确保能应对数据偶然事件的发生，而成果也许并不是十分直观的。因此要为你的数据专员建立一套奖励机制，对他们进行认可和奖励。
正确的人干正确的事。由于数据专员角色尚在发展中，那么登广告寻找拥有多年经验的人可能不太现实。而且在很多公司中，数据管理并不是全职工作。因此，你可能需要在内部网罗具有管理潜能的人员。考虑哪项数据管理技能才是必需的，寻找有价值和良好沟通能力的员工，他们在寻求最佳实践上充满自信，并且能适应不断改变的理念。
给数据专员提供合适的工具。尽管数据管理从根本上说是一个程序问题，但依然有相应工具是可以支持，包括数据质量评估，数据验证，以及数据事件报告和管理软件，甚至可能包括数据质量和数据管理记分卡应用。
所有这些步骤有一个共同的主题：在设计数据治理和管理项目之前，需要做出哪些合理的努力，从而使其正常运转。一旦完成，招聘合适的人，给他们明确定义角色，使他们与业务单元保持同步并辅以绩效激励措施，这样有助于开启一个可持续的数据管理流程。

⑹ 教育数据伦理的培养途径有哪些

作为一个技术系统，教育大数据具有独特的内部结构，结构要素间形成相对稳定的组织形式和连接方式，构成发挥教育功能的基础。

（一）教育大数据的结构要素及其伦理关系

从应用角度看，技术的结构体系包括技术主体、技术客体和主客体之间的互动关系。教育大数据也是如此，它是由数据主体、数据客体、教育活动和教育数据四个要素组成的有机整体。其中，教育活动和教育数据体现了主客体互动关系。而从教育大数据负荷的教育属性来看，其内在的教育价值只有通过被“应用”才能显现出来。所以，“大数据技术应用”是促使整个系统得以运转的关键因素，是各组成要素之间的关系中介。（见图1）

图1 教育大数据结构要素关系

数据主体，是指具备教育大数据相关知识和能力的、参与教育数据采集、储存、分析、决策和应用的技术主体，既包括专家、研究者、应用者等个体主体，也包括专家队伍、研究团队等群体主体；数据客体，是与数据主体相对应的概念，指被数据主体作用的客观对象，即教育大数据这一物化的信息载体。由于能够对教育大数据抽象到“人”的层面，所以，这里的数据客体可以抽象为产生教育数据的人，即教师、学生及其他教育教学相关人员；教育活动是指大数据时代教育教学模式的具体使用过程；教育数据是指通过教育活动而产生的教与学的数据，以及从各式各样数据库中获取的用以分析、管理、评价、预测和决策教育活动的数据。四个要素在“大数据技术应用”的联通下形成教育大数据的结构系统。

正是在此体系中，数据主体和数据客体通过“教育活动”和“大数据技术应用”的相互影响而形成某种伦理关系。一方面，数据主体通过改进教育活动而影响数据客体，数据客体通过生成教育数据而反馈给数据主体；另一方面，数据主体通过挖掘、采集、分析等大数据技术手段来解释数据客体，而数据客体通过修改、占有、支配等应用手段对数据主体提出相应的要求。处在这种由数据内容表征出来的伦理关系中，大数据自身不具备理解道德规则、做出道德判断的能力，但可能会做出与道德判断相关的决策，因而需要更深层次的伦理审思。所以，即使教育大数据本身无所谓好坏，伦理属性并不明显；但当其被应用于预测、分析、评价、决策教育教学活动时，便不可避免地对数据主客体的思维习惯、行为方式、价值观念等产生影响，显现出鲜明的伦理特性，从而促使人们对其产生“善”的价值诉求。教育大数据的伦理诉求，就是处理教育大数据与人的相互关系时应遵循的伦理要求，是指导教育大数据发展的道德动机和正当理由，是数据主体和数据客体等结构要素对伦理价值的共同追求。

（二）教育大数据伦理诉求的内涵

教育大数据的相关计算结果被运用时，是否可以做到遵循教育的基本伦理规范呢？实际上，对数据主客体的数据行为进行限制是可能做到的，即通过设定计算条件让教育大数据作出遵从教育伦理准则的决策。所以，对结构要素中具有动力属性的“应用双方”——数据主体和数据客体进行伦理规约，有助于实现教育大数据的良性发展。是故，只有明确并实现了数据主体和数据客体的伦理诉求，教育大数据的发展才能合乎伦理。因此，教育大数据的伦理诉求，与其说是数据本身的伦理需要，不如说是数据主客体对伦理价值的全面追求。在主观上，数据主体的伦理诉求表现为自身发展需要的德识、德行和德性层面对“善”的追求；在客观上，表现为社会引导教育大数据向“善”应用与发展而提出的伦理原则和规范要求。数据客体的伦理诉求就是主观上的自我保护需要和客观上的社会保障需要，这正是教育大数据的伦理诉求内涵的具体表征。概括而言，教育大数据伦理诉求的内涵表现为四个方面：数据主体的主观伦理诉求——自身对“求善”的道德需要，数据主体的客观伦理诉求——社会对其“向善”的规范要求，数据客体的主观伦理诉求——自身对自我保护与发展的需要，数据客体的客观伦理诉求——社会施于外界保障的需要。尽管人们对教育大数据提出了多种伦理诉求，如个性化定制、精准化预测、隐私保护、安全保障、促进发展等。但深究后发现，这些诉求不仅有针对数据主体的，也有面向数据客体的；有个体自求的，还有外界施加的。为便于分析，本文将这些伦理诉求归纳为四类：以“有用无害”为表征的内生性诉求，以“责任担当”为表征的外发性诉求，以“数据权利”为表征的内生性诉求，以“制度保障”为表征的外发性诉求。其中，内生性伦理诉求是指由个体的内驱力而生成的、为了满足自身发展的伦理需要，属于主观层面的诉求；外发性伦理诉求是外界社会对个体附加或由外界条件引发的伦理要求，属于客观层面的诉求。

三、教育大数据伦理诉求的基本表现

教育大数据研究只有遵循育人的逻辑，才能不被排斥于教育范畴之外。这正是数据主体自身在教育伦理方面对实现正价值和消解负价值的基本追求，即有用诉求和无害诉求。

（一）数据主体以“有用无害”为表征的内生性诉求

有用，对应的是教育价值和教育效用，即要求教育大数据发挥其服务于教育、有助于教化的功能，具体表现在对教育数据的挖掘、分析、管理、评价、预测过程中表现出来的数量多、种类全、速度快的教育价值和应用效果上。有用的意图要与教育目的保持一致，遵循教育求善和育人的本能，以尊重人和促进人的发展为旨归，用教育法则约束自我，保证教育大数据的教育功用，避免陷入工具理性至上的无教育、反教育状态。因此，有用是教育大数据自身得以发展的伦理前提。

无害，就是要消解大数据带给教育的负向效应，其伦理意义是指对教育负有不可伤害的责任。作为一种技术应用形态，教育大数据一方面革新了人们的教育观念，具有正向的教育价值；另一方面，带来了数据独裁、信息鸿沟等风险，内隐淡化教育育人属性的负向价值。若听凭负向价值的任意发展，大数据将导致教育过程中诸如利益至上、偏离教育目的、暴露师生信息、危害学生成长、禁锢学生发展等伦理问题。因此，无害是对教育大数据行为的最低道德标准和底线伦理要求。

只有具备有用和无害的伦理属性，确保教育大数据应用行为的有用无害，教育大数据才可持续发展。这是基本伦理预设，理应成为数据采集者、拥有者和使用者等数据主体最基本的道德义务。

（二）数据主体以“责任担当”为表征的外发性诉求

除了内生性教育伦理诉求之外，人们对数据主体也提出了负责任、有担当、权责分明等基本要求。这些外界附加的伦理诉求突出了责任、担当等内涵。责任，是由教育大数据善恶问题派生的新问题，指数据主体应具备的实现教育大数据趋利避害、在效果上保证正向价值的担当与义务。作为责任主体，在使用教育大数据进行获取、存储、管理、分析、评价、决策时，数据主体不仅要明确“对什么负责”、“负哪些责”等基本问题，且要学会“怎样负责”等担当方式。

首先，“对什么负责”，即责任对象。根据教育大数据的结构要素，充当责任对象的不仅有数据客体，还有教育活动等社会因素。因此，数据主体不仅要对数据客体负责，还要对教育的未来负责。其次，“负哪些责”，是责任内容，即责任主体应当承担的具体责任形态。根据行为的性质，数据主体应当承担法律责任与道德责任。法律责任是一种事后行为责任，是数据主体对自己的法定义务及后果负责；道德责任是一种事前预知责任，是数据主体对将要做的事情所应负有的使命感与职责感，如具有社会责任感、保持行业规范和自律机制、尊重数据客体、维护教育尊严等。最后，“怎样负责”，指责任担当。一方面，教育部门可通过建立教育大数据职责规范等立法手段引导数据主体担负责任。事实上，数据主体并非主要凭靠外力而承担责任，更多的是依据内在的道德意志把他律性要求转化为自律的行动信念。所以，另一方面，相关部门还可以通过加强道德规范和责任伦理等教育手段，来促使数据主体的责任意识转化为责任行动。

总之，社会力量强加的伦理约束，不仅关注大数据技术的先进性对教育革新的重要价值，而且要求大数据对其产生的教育效果负责任。只有实现了责任担当的伦理诉求，才能规避技术工具理性僭越教育价值理性的伦理风险，防止滑入技术异化的危险轨道。

（三）数据客体以“数据权利”为表征的内生性诉求

由于数据生成者的身份，数据客体的能动性远不比数据主体，其主观伦理诉求突出表现在对数据权利的需求上。大数据时代，数据权利逐渐成为公民的一项基本权利。数据客体作为数据权利的所有者，对“教育大数据视域下数据权利是什么”、“包括哪些具体权利”、“如何拥有和保障这些权利”等内容具有内生诉求，以满足对安全、尊重、发展等数字化生存的基本需要。从现有的数据权利谱系可知，数据权包括由数据管理权和数据控制权组成的国家数据主权、由数据人格权和数据财产权组成的个人数据权利。为突出教育大数据中人的主体地位，本文主要关注数据客体的数据权利——数据人格权和数据财产权，暂不对国家数据主权进行分析。

首先，数据客体的数据人格权，是指人格尊严不受侵犯的权利，包括对数据的知情权、隐私权、修改权等。其中，数据知情权，是指事先能知晓教育大数据产生、采集、加工、使用、转让等具体流程和规则的权利，通过教育告知、立法等手段可以得到保障；数据隐私权，是指产生于自身的教育大数据不被随意侵扰、获悉、暴露和恶意使用的权利，可通过建立制度、技术防御等手段来保护；数据修改权，是对隐私权的进一步延伸，是指对产生于自身的教育大数据享有或授权他人进行修改、删除的权利，可以通过教育引导、责任规范等措施进行保障。

其次，在大数据已成为资源并被转化成资产的时代背景下，由于技术垄断的存在，数据客体并不具备采集、占有和控制自身产生的大数据的能力，因而激发了其对数据财产权的内生性诉求。数据客体的数据财产权是指对产生于自身的教育大数据所拥有的采集权、使用权、效益权等内容。对采集权的诉求，体现了数据客体对拥有同意或禁止数据采集或占有的权利的渴望；对使用权的诉求，则强化了数据客体对能够全面使用教育大数据的期盼；教育大数据的发展和应用必然带来一定的教育效益，效益权的诉求显现出数据客体对参与分享教育成果的美好愿景。

（四）数据客体以“制度保障”为表征的外发性诉求

为维护数据客体的基本数据权利，在客观上，人们还提出了一些保障性的伦理诉求，如制定安全管理办法、建立治理机构等以引导和监督教育大数据采集、存储、分析、应用、管理等各环节的规范性。从制度伦理的角度来看，制度是对人们行为的约束、规范与准则以及制定约束、规范与准则的活动。教育大数据制度既包括该领域制定的、要求数据主客体共同遵守的行为准则，也包括制定、完善和执行这些准则的活动。相关制度一旦形成，通过社会群体来控制数据个体的行动规则随之产生，成为保障数据权利的客观条件和行为方式。

制度建设即是形成一种规范。一个好的制度，不是人为自由选择的，而是所有参与者共同博弈的结果。教育大数据制度建设必是一个长期而复杂的过程，需要由国家相关部门、教育行业及相关领域与相关单位三层机构根据教育大数据发展的具体情况而制定出国家层面的法律法规、学科领域层面的行业规范、单位部门层面的行为准则等内容，然后经过选择、完善、执行、变革与创新等一系列的建设过程，使之与教育目的相一致并符合人的发展目标。有学者从国家层面指出我国要加快制定《教育大数据安全管理办法》，建议由相关中央部委牵头拟定《教育大数据应用发展指导意见》。教育大数据制度保障的缺位可见一斑。笔者认为，从国家到单位需要建立健全诸如“教育大数据权利法”、“个人教育数据保护法”、“教育大数据行业公约”、“教育大数据责任规范”、“教育大数据监督与监管条例”等从宏观到微观的制度体系，引领教育大数据的科学发展。只有建立了制度体系，才能更好地促进教育大数据的法治监管、社会监督和行业自律。

四个方面的内涵表征相互关联，形成从低到高的伦理诉求层级。其中，教育大数据的“有用无害”诉求体现出鲜明的教育伦理色彩，“责任担当”凸显了责任伦理的特征，“数据权利”是权利伦理的内容范畴，“制度保障”则是制度伦理的基本目的。这些伦理内容之间相互交融、彼此交叉，教育伦理中包含了责任、权利、制度等内容，而责任伦理提倡的对教育行为的自律意识和对教育结果的负责精神体现了教育伦理精神，权利伦理指向的教育效益和对应的教育义务也隶属于教育伦理范畴，制度伦理对教育中人的关系的规范和协调决定了教育的基本走向从而保障了教育伦理目标的实现。事实上，伦理学从来都不是封闭固定的知识体系，伴随社会发展而不断涌现的新的伦理问题，需要不同伦理思想的多领域融合应对。教育大数据伦理风险的消解不仅需要教育伦理作为基底和引领，更需要权利伦理、责任伦理和制度伦理的支撑和保障。这些伦理内容彼此依托又相互支撑，共同形成教育大数据的伦理体系。最底层的“生存诉求”反映了“有用无害”的基本需求，是教育大数据得以存在的伦理预设；第二层的“发展诉求”体现了“数据权利”促进教育大数据良性发展的伦理基础；第三层是“尊重诉求”，有了“责任担当”的伦理原则和“制度保障”的伦理规范，才能实现人们对数据主客体的尊重，才能从尊重的角度看待教育大数据的价值与意义；最顶层的“教育目标诉求”则是教育大数据发展的最高境界和终极目标。只有满足生存、发展和尊重的伦理诉求，才能实现教育大数据促进教育目标达成的诉求。

应然的伦理诉求需要通过教育大数据各结构要素的共同努力转变为实践，构建基于共同道德信念和价值取向的教育大数据伦理共同体，引导人们参与教育大数据活动、承担数据权利与义务，实现教育目的，充分展现教育大数据的科学性和先进性。

（一）教育大数据伦理诉求实现的共同体逻辑

建立伦理共同体是实现教育大数据伦理诉求的重要途径。共同目标、身份认同和归属感是共同体的基本特征，也是共同体赖以生成的基本要素。伦理共同体是指应该被道德地对待或应该得到道德关怀的个体和群体的总和，是具有互惠关系的利益共同体。教育大数据伦理共同体就是生成、采集、使用、研究教育大数据的人的总和，这些人以实现教育目的为共同伦理目标，按照共同的数据伦理规范，通过身份认同参与进来，共同承担责任与义务，被道德地对待并得到道德关怀，从而收获归属感。所以，教育大数据伦理共同体内蕴了所有成员共同认可的伦理精神和道德信念，可以满足教育大数据的有用无害、数据主客体的责任担当和权利义务、制度规范等伦理诉求。实际上，要求数据主客体认同、遵循和建构共同体的道德信念和伦理规范，重构、修正伦理认识体系，描述和建立伦理治理的原则和策略，这个过程本身就是对教育大数据伦理诉求的满足与实现。

首先，伦理共同体具有的共同性、主观认同、内部法则、内在性和内生性的鲜明特征，使得从共同体的视角实现教育大数据的伦理诉求成为可能。具体来说，共同性，促使伦理共同体成为实现教育大数据共同善和共同利益之伦理诉求的有效方式；主观认同性，能够坚固教育大数据各结构要素间的伦理关系和集体归属感，有利于实现有用无害、责任担当等诉求；内部法则，作为伦理共同体的精神基础和基本条件，有利于建立共同遵守的教育大数据法律法规与规章制度，便于实现“权利体系”和“制度保障”的诉求；内在性和内生性，可以促使成员对教育大数据的伦理共识、准入原则、使用规范、研究范式等自身有机结构的认识，并树立动态更新的发展观念，从而保证共同体的强大生命力，以实现对“教育目标”的终极诉求。

其次，教育大数据对伦理的诸多诉求，无不指向伦理共同体的缺失。要解决大数据带给教育的伦理危机，全面实现教育大数据的伦理诉求，须建立拥有良好伦理关系的教育大数据伦理共同体。无论是教育大数据主客体自身对规范、美德、发展等基本道德诉求，还是教育大数据系统良性运转的伦理规范需要，都是对伦理共同体的呼吁。不管是从伦理共同体之于教育大数据发展的适切性出发，还是基于教育大数据伦理诉求实现对伦理共同体的迫切需要的考虑，建立教育大数据伦理共同体都势在必行。

（二）共同体视域下教育大数据伦理诉求的实现路径

建立伦理共同体并实现伦理诉求，必须解决伦理信念不强、数据主客体沟通不畅、政策法规阙如、伦理文化落后等现实问题。

首先，建立教育大数据伦理精神共同体，以伦理信念指导教育大数据的健康发展。教育大数据伦理精神共同体是由遵循共同教育伦理信念和数据理念的结构要素成员组成的联合体，既包括国家部门、行业领域、企业单位等群体，也包括个人。伦理信念是人们对教育大数据能够促进教育发展所持有的一种坚信的道德态度和精神状态。它虽然具有虚拟性，却是维系伦理关系的巨大能量，缺损将导致教育大数据伦理发展的动力不足、凝聚力弱化等问题。一方面，伦理精神共同体给人以精神的享受和抚慰，使人心灵有序，保持健康的社会认知心态；另一方面，给人以精神的激励和策动，使人态度积极、乐观地迎接各种人生挑战，创造人生价值。大数据与教育的结合促使教育中的伦理关系发生了深刻的变化，加之突出伦理问题的消极影响，使得伦理精神共同体的建设尤其重要。建立教育大数据伦理精神共同体，所有共同体成员不仅要继承和弘扬教育伦理精神，如尊重人的发展、重视师生关系、教人向善、诚实友善等信念，以给予数据主客体以精神独立性；而且要创新解读当代教育观念的伦理内涵，如互联网时代的教育与大数据技术之间的内在伦理关系、大数据技术在促进教育公平进程中存在的异化风险等，以增强对教育大数据价值意义的深刻认识；同时要积极回应新时代的教育观念，主动吸收大数据代表的技术伦理中的有益成分，从而促使共同“伦理信念”逐步深入人心，使之成为共同体的核心价值观；另外还要通过自我教育，明确自身的责任义务，从根本上维护教育大数据存在的正当身份，为创建教育大数据伦理精神共同体做出应有的贡献。

其次，建立教育大数据伦理交往共同体，以合作交流打破数据主客体沟通的壁垒。教育大数据伦理交往共同体是由参与教育大数据活动的数据主客体而组成的联合体。数据主客体的交往是为了教育大数据的良性发展而寻求彼此接近、协调、默契的联系活动。交往生产着共同体，并同时生产着共同体与成员的关系，共同体成员的交往塑造着他们共有的善恶感、正义感、社会感情、友爱与忠诚。事实上，由于缺少必要的交流，教育大数据主客体的有效交往活动基本没有发生，具体权责不明确，急需建立相应的交往共同体来加强联系。建立教育大数据伦理交往共同体，数据主客体要以尊重为前提、以诚信为基础、以自愿为原则、以平等为保障。只有数据主客体相互尊重、彼此信任、自愿沟通、平等交流，有效的交往活动才能发生，从而促进交往共同体的产生。共同体成员在交往中分享观念、更新认知、商量讨论、合作共赢，使得交往共同体逐渐成熟，并反哺教育大数据主客体对身份认同、角色定位、权责分配的再认识，巩固相互之间的伦理关系，从而有效实现主观和客观层面的伦理诉求。

再次，建立教育大数据行业规范共同体，以规范应用保障伦理诉求的实现。行业规范是在行业部门范围内统一使用的标准。教育大数据行业规范共同体是由参与制定行业标准和严格遵守并努力完善行业规范的业内人士组成的联合体。建立教育大数据行业规范共同体，一是政府、教育行政部门等共同体主体要统筹成立相应的组织协调机构，如成立教育大数据规范与法制研究中心，专门对行业内的道德行为规范、法律条文、权利范围、责任义务、规章制度等内容进行协调与制定；二是行业领域专家、企业单位、科研工作者等共同体主体要充分协商与合作，组织企业单位和个人讨论并达成对相关规范的共识，制定出共同遵守的行为准则和统一标准，如从是否征得相关数据客体的知情同意、是否泄露数据客体的隐私、是否对数据客体保留数据修改的权限、是否明确数据主客体各自的权限等方面，对具体教育大数据行为进行审核与评议；三是各级行政部门要为行业规范的严格遵守建立必要的惩戒机制，如以公开通报的形式，对失责、侵犯数据权利、违反规定等行业失范行为，根据情节轻重给予说服教育、补偿、行业内通报、除名等处分。

另外，建立教育大数据伦理文化共同体，以文化共通实现大数据技术促进教育目标的达成。教育大数据伦理文化共同体是由大数据技术和教育两个领域的伦理文化主体组成的联合体。文化是伦理关系得以维持的精神源泉。共同体承载文化，文化铸造共同体成员的思维方式和行为表现，超脱个体生命长度使文化以共同体的形式绵延扩展。教育大数据的学科交叉特点，使得教育与大数据技术显现出不同的伦理文化意蕴。长期以来，教育领域和技术领域就存在相互“不待见”的现象，教育者往往对技术促进教育发展持保守态度，技术专家常常忽略教育伦理精神追求效益最大化。把分属于大数据技术与教育两个领域的文化主体纳入教育大数据伦理文化共同体，能够促使技术文化与教育文化的有机融合，形成共同伦理文化。建立教育大数据伦理文化共同体就要两种文化达成对话与融合，这离不开两个领域专家的相互尊重和合作交流。教育专家和大数据技术专家既要致力于消除领域间的歧视，提升境界、人尽其才，共同推进教育大数据的文化生长；也要加强沟通和文化熏陶，积极通过意识形态影响、伦理文化教育、政策倾向引导等手段，寻找大数据表现出来的对效益的重视、对技艺的执着、对品质的苛求等工匠伦理文化和教育所拥有的尊重、热爱、向善、自由、公平等伦理文化的结合点，培养教育大数据伦理共同体成员的文化认同感。

教育大数据的伦理精神共同体、伦理交往共同体、行业规范共同体和伦理文化共同体组成教育大数据伦理共同体建立之初的共同体一般比较脆弱，其共同道德信念和文化认同需要长时间的培养与熏陶，主体责任分工也需要继续明晰，因而面临被摧毁、被分裂的危险。信息技术快速发展的大数据时代，伦理共同体的精神状态、文化形态都处在更新变化中，共同体成员的交往和行为规范易受诸多因素干扰，维系伦理共同体的良性发展尤为重要。

实际上，共同体是在冲突的不断解决中形成和发展的，这个过程一般由形成、规范、执行和冲突解决（调整）的四部分组成。教育大数据伦理共同体的发展也要遵循这一规律，从规范、执行、冲突调整等方面做好维系。第一，在创建之初，行业规范共同体成员要完善行业规范并制定相应的行为准则及制度文件等，并以此界定伦理共同体成员资格和伦理主体的职责分工范畴。在教育大数据结构体系中，并非所有人都可以纳为伦理共同体成员，只有遵守道德规范和行业规范的德性之人才能被准入。准入之后的共同体成员要依照规定各司其职，充分发挥主体价值，促进共同体发展。第二，在执行过程中，伦理交往共同体成员要引导成员主动提供帮助、分享经验和规范，增强情感交流与互动，协调好自律和他律、责任和义务、强制和自治的关系，警惕并及时应对教育大数据实践活动中的畏难、退缩等不良情绪，加快教育大数据伦理共同体的建设。第三，在遇到价值诉求不一、权责范围不清、权益诉求不满、互动积极性不高、领域文化难融等矛盾和冲突时，伦理精神共同体和伦理文化共同体成员要加强调控和管理，维护共同体成员在精神和文化上的相互依存关系，保持教育大数据伦理共同体的凝聚力。

教育大数据的伦理精神共同体、伦理交往共同体、行业规范共同体和伦理文化共同体组成教育大数据伦理共同体。这个过程就是伦理诉求的实现过程，建立并维护了伦理共同体，教育大数据伦理诉求可全面解决；诉求得以实现，教育大数据的伦理风险即迎刃而解。

⑺ 数据分析需要学哪些

数据分析需要学习以下几点：

一、统计学。二、编程能力。三、数据库。四、数据仓库。五、数据分析方法。六、数据分析工具。

想要成为数据分析师应该重点学习以下两点：

1.python、SQL、R语言

这些都是最基础的工具，python都是最好的数据入门语言，而R语言倾向于统计分析、绘图等，SQL是数据库。既然是数据分析，平时更多的时间就是与数据分析打交道，数据采集、数据清洗、数据可视化等一系列数据分析工作都需要上面的工具来完成。

2.业务能力

数据分析师存在的意义就是通过数据分析来帮助企业实现业务增长，所以业务能力也是必须。企业的产品、用户、所处的市场环境以及企业的员工等都是必须要掌握的内容，通过这些内容建立帮助企业建立具体的业务指标、辅助企业进行运营决策等。

当然这些都是数据分析师最基本也是各位想转行的小伙伴需要重点学习的内容，以后想要有更好的发展，还需要学习更多的技能，例如企业管理，人工智能等。


关于数据分析师的学习可以到CDA数据分析认证中心看看。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

⑻ 中国大数据产业发展迅速专家有何建议

中国大数据产业发展迅速。6月26日，专家在南京研讨中国大数据产业发展现状与趋势，建议赶潮“数据富矿”。

李冠宇表示，中国拥有庞大的制造业群体和完整的制造体系，产生数量可观的工业大数据。工业大数据对推动工业APP发展具有重要意义。工业APP在工业互联网平台上运行，产生了大数据，对大数据进行机器学习和深度学习，数据经过提炼、抽取、处理、归纳后形成了数字化的工业知识，数字化的工业知识最终进一步完善工业APP，增强工业APP对制造业提质增效的作用。

⑼ 数据要素包含哪些内容

数据要素主要由政务数据和包括企业数据在内的社会数据组成。

培育数据要素市场要加速政务数据的开放，提升社会数据的价值；并推进政务数据和社会数据的融合使用，形成对社会治理和产业升级的强大推动力。

数据生产要素属性的提升和市场化改革要推动实体经济和数字经济融合发展，推动各类产业加速向数字化、网络化、智能化发展。概括来说，做好数据要素市场化改革，就是做好数据资源保护、数据开放共享和数据资源开发这三方面的工作。

数据要素的重要性

数据在经济活动中的作用变得越来越重要。全国政协委员、中国工程院院士、湖南工商大学校长陈晓曾指出，数据要素是现代产业体系的核心要素之一，是数字经济新引擎的源动力，也是全球数字竞争的角力前沿。

在提升政务效率方面，数据要素为“不见面审批”、企业“少跑腿”和“零跑腿”提供了有力支撑。在进行数据要素市场化改革的同时，应不忘加强数据资源和数据安全的保护，数据资源保护是健全数据要素市场体系的前提。

⑽ 如何成为数据分析专家数据分析师要学什么

【导读】大数据是未来发展必然趋势，不懂数据分析很可能在将来会被时代所淘汰，所以现在很多人都争抢学习数据分析，而且很多人都是零基础学习。零基础学习数据分析是有一定难度的，需要大家提前做一些准备。想知道如何成为数据分析专家?数据分析师要学什么吗?接着往下看吧!

1.统计学相关知识

统计学是数据分析的基础，因为数据分析需要对大量数据进行统计分析，大家可以通过对统计学的学习，培养数据分析最基本的一些逻辑思维。

2. EXCEL

不要小看EXCEL，它可是最初级的数据分析工具，在处理的数据量不是很大时，EXCEL完全可以胜任。而且大家都有一定基础，平时工作中也经常用，学习起来应该很容易，重点应该加强对于各类函数以及EXCEL数据可视化的学习。

3.代码语言的了解

数据分析需要使用的工具很多，例如python、SQL等，这些都需要强大的代码知识做支撑，所以有想学习数据分析的小伙伴可以在学习之前初步对代码有一个了解，这样不至于真正学习起来手足无措。

以上就是小编今天给大家整理发送的关于“如何成为数据分析专家?数据分析师要学什么?”的相关内容，希望对大家有所帮助。总的来说随着大数据在众多行业中的应用，大数据技术工作能力的工程师和开发人员是很吃香的。希望各位大家在备考或者学习之前做好准备，下足功夫不要凭空想象的想要取得优异的成绩。