大数据时代与教育笔记摘抄

今天给大家分享大数据时代与教育笔记摘抄，其中也会对大数据时代下的教育有感的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、技术分享——数据安全之数据分类方法小集
• 2、什么是大数据时代职业教师应该怎么做
• 3、《大数据》读书笔记

技术分享——数据安全之数据分类方法小集

1、《信息安全技术 网络数据分类分级要求（征求意见稿）》则给出了较为系统性的分类框架和方法，先分行业领域，再按业务属性进行细分子类，便于结合行业特征选择分类方法。

2、数据加密数据传输过程中，明文传输易被截取。HTTP协议默认明文传输，因此，保护数据安全的第一步是数据加密。常见的加密方法包括使用对称加密算法（如AES）对关键字段加密，或通过哈希算法（如MD5）处理。更安全的做法是使用非对称加密算法（如RSA或SM2）对数据进行加密。

3、首先创建k个划分，k为要创建的划分个数。然后利用一个循环定位技术通过将对象从一个划分移到另一个划分来帮助改善划分质量。典型的划分方法包括：k-means、k-medoids、CLARA、CLARANS、FCM等。层次法 创建一个层次以分解给定的数据集，可以分为自上而下（分解）和自下而上（合并）两种操作方式。

4、针对不同的使用场景我们应该如何给到数据，需要通过分类分级的方法做明确的界定，并有对应的使用要求和规则。 从技术进入到其他行业带来新的需求，比如传感器受地理位置数据，***地图数据，这是相当敏感的数据领域，这会涉及到国家安全部分，车企需要非常关注这类问题。

5、第三种是大数据一体机，这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品，由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统以及为数据查询、处理、分析用途而特别预先安装及优化的软件组成，高性能大数据一体机具有良好的稳定性和纵向扩展性。

什么是大数据时代职业教师应该怎么做

我们要明白的是，大数据时代下，教师在知识层面将无任何优势，当学生面对网络这个巨大的知识海洋，老师的半桶水完全失去了意义。老师存在的意义就是在知识和能力之间构造一座桥梁，这个桥梁叫做训练。所以说，未来教师的有可能的体育教练型的，需要为学生制定一对一的训练***。

学习掌握数字技术：社会信息跨度在不断扩大，教师要学习接纳并实用计算机以及互联网等数字化工具，能够利用软件多媒体等手段授课和组织学生活动。

提高自身专业素养：人工智能时代对教师的专业素养提出了更高的要求。教师需要不断学习和掌握新的教育教学技能和知识，例如人工智能、大数据、虚拟现实等技术，以及创新教学方法和策略。加强教育教学创新：人工智能时代的到来，为教育教学带来了更多的创新和可能性。

大数据时代对教师提出的新要求具体如下：大数据时代，教师要做终身学习的引导者 在资讯发达的今天，我们理所应当成为学习理念的引导者，要在我们的引导下让学生明白：游戏，也是学习，关键是我们如何学习。上学不止是为了升学，上学的目的是为了增长知识，使得我们未来有更好的生活。

未来技术会更加成熟，教师只需要做：（专业学科知识掌握好就可以）。未来技术可能会变得更加复杂和高级，因此教师需要指导学生如何正确使用这些技术，以确保学生能够充分利用这些技术。教师需要为学生提供相关的的学习资源和内容，以帮助他们更好地理解和应用技术。

专业素养提升：在人工智能时代，教师的专业素养需达到新的高度。教师应不断学习新兴的教育技术，如人工智能、大数据和虚拟现实，同时掌握创新的教学方法和策略。

《大数据》读书笔记

书中讲述了美国信息开放、数据技术创新、数据逐步开放的历史，例举了美国***如何通过大数据来治国：降低犯罪率、纠正***滥用、增加财务透明度，并展望了大数据发展的未来，他觉得中国和美国最大的区别就在中国习惯于说“差不多”，不善于用数字管理国家。

当看到一切皆可量化这句话，还是持一定的保留态度。因为，太过绝对。但似乎，这只是一种理念的传递，为了表达数据化的重要性而已。大数据视角，提供了看世界的另外一个角度，但绝不是唯一视角。

工作只看结果《请拿出业绩》读书笔记《请拿出业绩》这本书开篇就说明了业绩和企业、个人价值之间的关系，指出业绩是企业的生命，也是员工实现自我价值的体现。那么如何结合自己的工作，提升自己的工作业绩。我应该拿出的业绩又是什么呢？不同的岗位有不同的业绩体现。

在撰写3000字的读书笔记时，首要任务是为读者提供一个清晰的指南。首先，你需要简要介绍这本书的作者以及书的内容概要。例如，你可以这样写：“这本书由著名学者李明所著，书中深入探讨了现代科技对人类生活方式的影响，涵盖了从人工智能到大数据的多个领域。”接下来，重点谈谈你读了某些章节之后的收获。

《The Wall Street Journal Guide to Information Graphics》，华尔街日报负责商业分析的人做的可视化指南，精华且实用，我之前写过读书笔记《华尔街日报是这样做数据可视化的》，可供大家参考。《数据仓库经典教程》：网上有人整理出来的资料，优点是简单明了，不像正常的数据仓库教材厚厚一本。

AMS Sketch专注于欧氏范数估计，通过计算行范数并取中值。初始化、更新和合并与Count Sketch类似，但要求更高阶的独立性。查询时间线性于草图大小，特别适合于处理大量数据的场景。

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