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教育大数据的来源是什么?

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标签: 教育大数据来源 教育大数据 大数据
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教育大数据产生于各种教育实践活动,既包括校园环境下的教学活动、管理活动、科研活动以及校园生活,也包括家庭、社区、博物馆、图书馆等非正式环境下的学习活动;既包括线上的教育教学活动,也包括线下的教育教学活动。

教育大数据的核心数据源头是“人”和“物”——“人”包括学生、教师、管理者和家长,“物”包括信息系统校园网站、服务器、多媒体设备等各种教育装备。

教育是一个超复杂的系统,涉及教学、管理、教研、服务等诸多业务。与金融系统具有清晰、规范、一致化的业务流程所不同的是,不同地区、不同学校的教育业务虽然具有一定的共性,但差异性也很突出,而业务的差异性直接导致教育数据来源更加多元、数据采集更加复杂。

依据来源和范围的不同,可以将教育大数据分为个体教育大数据、课程教育大数据、班级教育大数据、学校教育大数据、区域教育大数据、国家教育大数据等六种。

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    “数据科学与大数据技术”专业是近两年才设立的新专业。“数据科学与大数据技术”专业有着很好的就业前景并且就业的宽度广,就业薪资待遇水平高,缺点可能在于专业设立较新,教学课程设置上可能无法跟上大数据人才培养的技能需求。

    “数据科学与大数据技术”专业的人才培养方向:

    分析类岗位

    分析类工程师。使用统计模型、数据挖掘、机器学习及其他方法,进行数据清洗、数据分析、构建行业数据分析模型,为客户提供有价值的信息,满足客户需求。

    算法工程师。大数据方向,和专业工程师一起从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题;人工智能方向,根据人工智能产品需求完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发,组织解决项目开发过程中的重大技术问题。

    研发类岗位

    架构工程师。负责Hadoop集群架构设计开发、搭建、管理、运维、调优,从数据采集到数据加工,从数据清洗到数据抽取,从数据统计到数据分析,实现大数据全产业线上的应用分析设计。

    开发工程师。基于hadoop、spark等构建数据分析平台,进行设计、开发分布式计算业务,负责机器学习、深度学习领域的开发工作。

    运维工程师。负责大数据基础平台的运维,保障平台的稳定可用,参与设计大数据自动化运维、监控、故障处理工具。

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    1、可视化分析

    大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。

    2、数据挖掘算法

    大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。

    3、预测性分析能力

    大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。

    4、数据质量和数据管理

    大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。 当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

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