教育大数据的技术结构

今天给大家分享教育大数据的技术结构，其中也会对教育大数据的技术结构包括的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

大数据专业课程体系涵盖了从基础理论到实践应用的多个方面。主要课程包括大数据专业导论、面向对象程序设计（Java）、操作系统原理、Linux系统运维技术、云数据中心基础、数据库原理及应用、Hadoop大数据平台集群部署与开发、Python程序设计、机器学习、大数据可视化技术和数据分析与应用等。

大数据专业课程体系旨在培养全面掌握大数据技术与应用的人才。

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大数据技术专业学的有：程序设计实践、离散数学、数据结构、数学分析。程序设计实践，是根据教育部对计算机小公共课程，“程序设计及应用”的教学要求编写的，将启发式教学方法变成可操作的教学方法，通过任务驱动、项目引领实施可操作的启发式教学，实现了“教”与“学”互动。

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。大数据专业还需学习数据***集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等课程。

教育数据***集的技术体系共包括：物联感知类技术、***录制类技术、图像识别类技术、平台***集类技术。物联感知类技术该类技术主要包括物联网感知技术、可穿戴设备技术和校园一卡通技术。

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数据技术的体系包括以下几个方面：数据***集与存储：大数据技术的首要任务是***集和存储大量的数据。这包括从各种来源获取数据，如传感器、日志文件、社交媒体、互联网等。同时，需要选择适当的数据存储技术，如分布式文件系统、数据湖、NoSQL数据库等，以容纳和管理海量的数据。

- 图像识别类技术：利用计算机对图像进行处理和分析，包括网评网阅、点阵数码笔和拍照搜题技术，主要***集考试成绩、作业和练习数据。- 平台***集类技术：包括在线学习与管理平台、日志搜索分析、移动APP和网络爬虫技术，用于收集在线学习管理数据、运维日志、移动学习过程数据和教育舆情数据。

大数据***集技术：这涉及到智能感知层，包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系以及软硬件资源接入系统。这些技术协同工作，实现对结构化、半结构化、非结构化数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理。

实时数据处理、实时数据分析和决策等，以满足对实时数据的需求。综上所述，大数据技术的体系涵盖了数据***集与存储、数据处理与分析、数据可视化与交互、数据安全与隐私保护、数据治理与质量管理，以及实时数据处理与流式计算等多个方面。这些任务相互关联，共同构成了大数据技术的完整框架。

首先，数据***集是大数据体系的起点，它涉及从各种来源获取数据的过程。这些来源可能包括社交媒体、传感器、日志文件、交易数据等。***集技术的关键在于能够高效地收集并整合这些多样化、高速增长的数据。其次，数据存储是大数据体系的重要组成部分。

主要包括描述性分析、诊断分析、预测分析。描述性分析：是业务上使用最多的分析方法，也是最简单的数据分析方法，为企业提供重要的指标和业务衡量方法，可以通过企业各种数据获得很多客户的情况。诊断分析：主要是通过评估描述性数据，诊断分析工具可以使数据分析对数据进行深入分析。

教育大数据主流分析方法主要包括探索性数据分析、描述性数据分析和预测性数据分析。首先，探索性数据分析是数据分析的初步阶段，重在理解数据的结构、分布和关系。在教育领域，EDA能够通过可视化和图形化工具揭示数据中的模式和异常。

大数据分析分为三个层次，即描述分析、预测分析和规范分析。描述分析是探索历史数据并描述发生了什么（分析已经发生的行为），预测分析用于预测未来的概率和趋势（分析可能发生的行为），规范分析根据期望的结果、特定场景、资源以及对过去和当前事件的了解对未来的决策给出建议（分析应该发生的行为）。

细分分析法，常用于为分析对象找到更深层次的问题根源。难点在于我们要理解从哪个角度进行“细分”与“深挖”才能达到分析目的。就好像高中课程中解几何题一样，如果找对了“解题思路”，问题就迎刃而解；如果“解题思路”错了，劳心费力不说，问题还解决不了。

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

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