大数据技术学习规划作文【一】
作业设计是教学的一个重要环节，而课程作业作为课堂学习的延续，既是学生进行独立学习的活动，也是学生学习过程中的重要内容。当下古代文学教学在作业设计上也存在着一定的问题，大体表现在:作业形式单一;作业内容简单化，在问与答中难以调动学生的兴趣;作业评价与反馈效果不明显等，而且这些问题长期以来在教学中都未能引起足够的重视。
在大数据背景下，海量资料、数据挖掘技术、多维检索方式等丰富了古代文学教学中的作业设计。以杜甫为例，传统的古文学教学中，关于“杜甫”的作业设计常常是“杜甫诗歌的‘诗史’性质”;“杜甫诗歌的艺术风格”;“杜甫诗歌的叙事手法”;“杜诗的地位与影响”等等，这些问题的设计都过于概念化，未能体现个性化，也难以激发学生的学习兴趣。而在大数据背景下，有了大量可供利用的信息资料，在揣摩教材与掌握学生学习的实际情况的前提下，可以精心设计多种形式的古代文学作业。就杜甫而言，对于汉语言专业的学生，根据其专业要求，可以借助数据库设计一些较为深入的研究型作业，比如可以布置“通过安史之乱中杜甫的行迹与创作的数据分析，理解杜诗的‘诗史’性质”，以及“通过对古诗词数据库的分析来解构后人对杜甫的评价以及杜甫的影响”等。因为有数据与材料的支撑，这较之简单的对杜诗“诗史”性质的\'平铺直叙，更容易加深学生的认识与理解，而且完成这一作业的本身就是较为有趣的探索过程。古诗词数据库大多都有检索功能，如北京大学李铎教授主持研发的《〈全宋诗〉分析系统》就提供多维的检索分析方式，学生可以借助这些数据库进行检索，搜集后世有关杜诗评价的诗文，然后进行分析归纳，通过数据分析发现问题。对于非汉语言专业的学生还可以联系其专业特点布置作业，比如对于新闻学专业的学生，可以布置“题壁诗与传播”“宋词中的传播方式”“笔记小说中的新闻传播”等;对于文秘专业的学生，可以布置“笔记小说中文秘形象的书写”等;对于广告专业的学生可以布置“古代名人在当下的品牌价值”等。这些作业都需要学生通过搜集大量的信息与资料后进行数据的统计与分析完成，其结论的获得印象也就较为深刻。这较之传统教学模式中的作业布置，其评价效果也较为明显，学生是否理解、掌握了这一问题在作业中会有着清晰的体现。
大数据技术学习规划作文【二】
不过有意外收获，作者在文章后部主要讲了，大数据带来的消极影响，例如政府会通过大数据判断一个人将要出现的违法行为，提前对他进行拘捕，或者监视（这个已经在纽约警察局使用）但这样带来严重的后果，现在的法律是基于人已经发生的行为进行处罚，如果我们今后使用这套系统来作为法官的判决依据的话，这样就违背降低我们作为人的重要组成部分－－－自由选择的能力，行为责任自负。这便成了集体选择的结果，不是个人自由意志了。这样在否认个人为其行为承担责任，实际上就是在摧毁人们自由选择的权利。而且现在的预测不能达到很准确的答案。分析的数据质量不佳就会加剧问题的不良后果。
作者最后说了这么一段话“大数据不是一个充斥算法和冰冷机器的世界，人类的作用依然无法替代，大数据为我们提供的不是最终答案们只是一个参考答案，暂时的，只是问了等待更害的解决办法，在不久的未来。”
另外一个随之而来的问题就是数据授权使用，泄露问题，数据会有二次利用发现潜在价值，但这又产生更严重的问题，二次利用如何授权管理，是否涉及违法。解决办法是通过会计行业，可以有一个充当审计工作的外部算法师，作为第三方公证机构在出现问题时，可以进行审核算法和数据的使用情况，在公司内部也可以设立内部算法师，很类似公司自己的律师一样，一方面参加产品研发，另一方面在公司使用数据出现问题时也可以及时阻止，提醒。
大数据确实在某种程度上可以降低风险，保护国家安全，但信用卡，保险业就会通过大数据分析拒绝一部分人（因为他们还不起账），但我们想想，人类进步，就是通过反抗，妥协，权衡，再平衡。有了一切大数据的`预测，就少了很多的可能性，在某种程度会降低我们的社会进步。
说实话之前听到大数据的概念觉得很有前景，很神奇，很向往，这本书给我带来的更多的是对大数据会给我们带来不亚于克隆人的糟糕影响。让我有了对技术给人类社会带来的负面影响有了一个全面的思考认识。读到后半部分的时候，我很沮丧啊，觉得这么好的技术，竟然负面影响超过了正面的，我很失落，也不再看好大数据。不过后来作者的一席话让我重振信心，他举例，曾经印刷术出现之前大部分的书全部在修道院，教皇手里，有了印刷术之后人们有了书，有了更开阔的思路，更多的想法，有了言论等等，这个的影响力要比大数据大很多，人类还是一步一步建立起来相应的制度，法律，直到今天我们已经有了对应的很完善稳定的法律体系。
我们还是应该对科技充满信心，科技依然是那个推动社会进步的原动力，只是我们需要及时完善相对应的管理措施。
最后说说对作者写的书的评价吧，其实我觉得写的一般，不过很符合外国人的写书风格，简单明了，很容易看懂，理解都不需动脑子，举例很少（可能因为本身合适的例子就很少吧）来来回回就那几个例子，有点像我们高考，来来回回那几个例子，什么场景都能用，哈哈。总的来说还是不错的，评级6分吧。
最后说一句，美国确实在大数据上走在了前面，不是单纯技术上，技术科技学的很快，但是实际运用起来出现的问题，不是其他人能立即学会处理应对的，这又燃起了让我去美帝的***。
大数据技术学习规划作文【三】
3.1标准化、规范化
在数据库建设过程应制定和遵循有利于长远发展的标准,主要包括:通信标准(TCP/PI、码标准、标准通信置标语言/可扩展置标语言(SGML/XML、元数据(Met标准、检索语言标准、安全标准等。CALIS在特色数据库子项目建设中采用《我国数字图书馆标准规范研究》项目所推荐的一系列相关标准、元数据标引格式规范、文献著录的有关国际标准和国家标准;各高校在建设特色数据库时有必要参照使用。
3.2共建共享
特色数据库的建设不仅要考虑各部门、各系统和各地区的协调,还应该在全国范围内实现合理布局、合作共建。高校图书馆在特色库建设上像过去在合作共建联合采购外文数据库、集团采购CALIS方面那样,在特色数据库建设中的分工建设、统一共享、统一采购软件等。更深层合作共建应次,实现共享
3.3突出特色
高校图书馆在建设数据库中,要集中有重点地开发某一领域或某一品种的数据库,选题必须是在馆藏基础上充地域特色、学科特色、专题特色,表现出独一无二。
3.4深层次加工原始文献
对于有传统馆藏文献转换而来的数据,要在标引,链接上下功夫,让原生态的文献产生多处知网节,以便用户的检索使用。
3.5完善的检索工具
充分吸收成熟而先进的建库技术和完善的检索技术,能适应脱机、光盘、联机和网络检索,直接获取一次文献。多设置检索点,在检索途径上,应初级检索与含有布尔逻辑算符高级检索并行以充分挖掘数据库资源。
3.6适度宣传
特色数据库要立足用户市场,即发挥知识效益也要发挥经济效益,实现以文养文良性发展的数据库发展的道路,关键是做宣传和促销工作,具体的可以采取.网页广告、培训讲座、主动推介等方式推销自己。
3.7数据要及时更新、长期维护实现可持续发展
领导必须重视、统筹安排,全面部署,有一套专业力量队伍,先立项论证,一旦确立,便持之以恒,对于已建成的一定规模的特色数据库,要保证有可靠的数据资源,有专门的人员续建更新数据,也要专业人员后续维护,以保持数据库的正常运作和数据的不断更新,尽,实现特色库的可持续发展。
大数据技术学习规划作文【四】
：大数据；财务管理；管理对策；科学化和规范化大数据技术学习规划作文【五】
《大数据》一书对美国大数据的应用进行了十分详细的介绍与分析，我印象最深的为两点。
第一，以海量数据的处理作为政策制定的依据。看这本书的时候，我想到了这两年很火的一个美国人——斯诺登。在其曝光的“棱镜”计划中美政府直接从包括微软、谷歌、雅虎、Facebook、AOL、Skype以及苹果在内的国际公司服务器收集信息。美国政府从这些海量数据中寻找自己需要的数据，并以此作为所谓安全政策制定的依据之一。姑且不论媒体对此计划的口诛笔伐及相应的道德风险，仅从政策制定方面来说，依据于海量数据的政策制定科学性肯定比一般计划要高得多。
2007年，雅虎 首席执行沃兹博士在《自然》上发表的《21世纪的科学》中提到，得益于计算机技术和海量数据库的发展，我们每个人在现实世界中的活动得到前所未有的记录， 这种记录也更为细致，为社会科学的定量分析提供了极为丰富的数据。打个比方，从你的QQ空间、微博、微信中一个普通朋友都能了解到你在哪儿、做了哪些事 情、现在的状态是什么，而新闻的跟帖、网站的下载记录、社交平台的互动记录等等都为社会行为的研究提供了大量的数据。我想到最近比较火爆的穿戴设备，如果 该技术得到普及过后，拥有穿戴设备的人群的生活轨迹、生理各项指标都能轻而易举地得到，相信这些大量的原始数据如能安全有效利用定能为卫生政策的制定提供 科学依据。
第二，万事万物， 凡存在，皆联网，凡联网，皆计算。2005年起，美国食品与药品管理局开始在药品上推行配备RFID做法即每个食品包装上安装一个薄如纸张或小如豆粒的无 线传感器。通过这个移动传感器，对食品进行连续跟踪，一旦相应的安全事故爆发，就能通过数据库追踪溯源，快速确定传染源与影响范围。这一技术相对于国内尚 在起步阶段的食品追溯具有极强的借鉴性。上面提到的穿戴设备其实就可以视为一个穿戴在人身上的RFID。
2010年的时 候，美国国家气象局在全国2000两客运大巴上装备了传感器，随着大巴的移动，沿途手机所有地点的温度、湿度、露水、光照度等数据，并立即传给国家气象局 数据中心。数据的采集是每10秒中一次，每天采集10万次以上的数据，这些实时的、高精度的数据意味着天气预报将不再仅仅是”预“，将逐渐走向“实”报、 “精”报。
大数据技术学习规划作文【六】
上周把黄伟豪写的《数据分析思维：产品经理的成长笔记》一书看完了，虽然讲的是不同领域的数据分析思维，但也算是小有收获。
作者从事的是金融行业，具体来说是在四大行中的一家工作，从技术岗位到产品岗位，跨度较大，书中讲述了作者在工作中遇到的一些数据分析案例，通过数据指导业务发展。其实很多时候并不需要用到很高大上的算法、模型，即使是使用最基础的分析方法，只要能解决问题，提供不同的思路，同样是可行的`。除了提到工作中的案例，作者还介绍了他是如何走上数据分析之路，他的工作方法，对数据分析在工作中的应用，面面俱到。同时，作者也展望了，从IT时代到DT时代，银行业从业者该如何去迎接挑战，提出了自己的想法，是否切实可行，那就不是我这个外行人能评述的。
对我来说，感触最深的就是作者提到他自己也在运营一个公众号—萌大叔的数据哲学，因为要写文章，每天除了本职工作外，业务时间用来看书、思考、总结，最后写成文章，作者曾连续三个月每天更新一篇文章，提到这些，我是深有同感，当然我的产量、质量肯定是不如人家，在做这件事的过程中，感觉就是有一只隐形的手在指引着我，促使我必须不断去思考这段我在工作中有没有新的收获，比如是否使用到新的工具，又或者说对工具中的某些功能的掌握是否更扎实，工作中是否有用到某种分析方法、工作思路又是如何形成的，把前述思考记录下来，一是对自我工作的总结，就是从一件件小事中摸索出来的。除了对现有工作的思考、总结外，必须把眼光放得更远，近期或远期有可能会用到的工具，现在是不是可以开始学习，学习的也可以记录下来，更能加深学习的效果，将来如果要用到，一时想不起来该如何操作，也有备份，这些事情都是当下及之后一段时间可以去做的。
习惯的养成是非常重要的，即使刚开始写的质量不高，但必须坚持下来，不断改进，从量变到质变肯定是有一个过程，而且这也要求自己必须不断去学习，只有不断的输入，才会有更多的输出。读书也是，不必只限于与工作相关的书籍，或者是自己感兴趣的书籍，涉猎不同类型的书，视野才会更开阔，多了解些东西，至少不是件坏事吧。
