国外的教育大数据分析研究

接下来为大家讲解国外的教育大数据分析研究，以及教育大数据行业研究涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、国外什么专业好就业
• 2、论述国外教育技术的发展及其启示
• 3、国外知名大数据分析平台?
• 4、国内外有哪些数据分析相关的竞赛比赛网站?

国外什么专业好就业

1、计算机科学与技术专业毕业生在全球范围内享有高就业率，涵盖软件开发、网络安全、人工智能、大数据分析等多个方向。这些领域都是当前和未来几年内需求量大的职业。工程学专业包括机械工程、电子工程、土木工程、环境工程等，毕业生在制造业、建筑业、能源行业等领域工作。

2、国外多个专业就业前景广阔，包括工程技术类、医疗健康类、商科类以及计算机科技类等。详细解释：工程技术类 这类专业如机械工程、土木工程、化学工程等，因全球基础设施建设及工业发展的持续需求，就业前景一直很好。特别是在发达国家，对这些工程技术的专业人才需求量大。

3、会计专业同样是热门选择之一。该专业课程侧重于市场动态与会计领域的实用性，毕业生在美国的就业率普遍较高，因此，继MBA之后，会计专业成为众多中国学生赴美留学的又一热门选择。综上所述，选择一个适合自己的留学专业对于未来的职业发展至关重要。

4、英国留学热门专业：商科商科本身就是一类就业能力非常强的专业，英国金融业发达，自然非常适合商科学生就业。英国是最早出现职业会计师、第 一个建立现代意义上会计职业团体的国家，去英国学习会计有得天独厚的优势。

论述国外教育技术的发展及其启示

论述国外教育技术的发展及其启示如下：发展 国外教育技术的发展可以追溯到20世纪20年代的美国。当时，幻灯片、电影和传播学理论被结合在一起，用于改善教学视听效果，并扩大教学效果，这是第一代现代教育技术。随着科技的进步，教育技术也在不断演进。

对于我国来说，国外教育技术的发展提供了宝贵的经验和启示。首先，我们应该重视教育技术的研发和应用，将其作为我国教育事业发展的重要支撑。其次，我们应该积极推动教育技术的普及和培训，提高教师和学生的技术素养。

重视学生的个性化发展：美国初等教育注重学生的个性化发展，通过多样化的课程和教学形式，为学生提供更多的选择和机会，以促进学生的全面发展。我国初等教育可以借鉴美国的经验，结合自身实际情况，制定适合学生个性发展的教学方案和课程设置。

视觉教育阶段：这个阶段的教育技术主要是基于视觉媒体，如幻灯片、投影仪和电影等，主要用于呈现教学内容。视听教育阶段：这个阶段的教育技术开始引入听觉媒体，如录音、广播等，同时视觉媒体也开始向交互式多媒体方向发展。

第四阶段是教育技术的创新和转型阶段。这个阶段的教育技术发展主要关注如何利用新技术来创造新的教育模式和方法，推动教育的创新和转型。研究者们开始研究如何利用大数据、人工智能、云计算等新技术来改变教育的本质和方式，推动教育的数字化转型。

国外知名大数据分析平台?

1、KNIME是一个开源的分析平台，面向数据科学家，提供可视界面，涵盖从数据提取到呈现的节点。KNIME支持统计模型，并与其他数据科学工具集成，如R、Python、Hadoop和H2O，处理多种结构化和非结构化数据类型。

2、Splunk：专门用于日志管理和分析的工具，能够有效地处理和分析服务器、应用程序和网络设备生成的海量日志。 Google BigQuery：这是一款全托管的云数据仓库服务，能够存储和分析大规模的数据集。 Amazon Web Services （AWS）：亚马逊提供的云计算平台，包含了存储、处理和分析大规模数据的服务。

3、中国产业信息网：涵盖了各个行业的数据，免费提供行业分析所需的信息。4）美国***公开数据：包含经济、消费、教育、医疗、农业等领域的数据。5）世界银行：提供了开放数据平台，包含世界发展指数、教育指数等。6）百度数据开放平台：提供多领域数据。

4、数据是一个很大概念，其中包含很多维度数值记录，不是平常认为的数据那么简单，上网搜索亿美的数据就会出现。

5、皮尤研究中心作为权威民调机构，其覆盖广泛的社会、科技和媒体趋势研究，为媒体分析提供了丰富的数据支持。同时，VidStatsX作为YouTube的数据追踪平台，可以洞察***频道的热门趋势和用户行为。

6、亚马逊（Amazon）：亚马逊的云计算部门AWS提供了大规模的云基础设施，支持大数据存储和分析。 谷歌（Google）：谷歌拥有强大的数据分析和机器学习技术，广泛应用于搜索引擎和其他产品。 微软（Microsoft）：微软的Azure云平台提供了大数据分析工具和解决方案，如Azure HDInsight。

国内外有哪些数据分析相关的竞赛比赛网站?

1、Kaggle - 著名的数据科学竞赛平台，包含多种数据分析和机器学习的竞赛。DrivenData - 专注于解决实际问题的数据科学竞赛，鼓励数据科学应用。Codalab - 提供多种类型的数据竞赛，包括但不限于机器学习和人工智能。Datacrowd - 专注于数据科学实践的竞赛平台。

2、Kaggle（https：//）：Kaggle是全球最大的数据科学竞赛平台，汇集了全球范围的数据科学家和机器学习专家，提供各种竞赛任务和丰厚的奖金。

3、首先是国际竞赛网站，其中首推 Kaggle，一个在数据科学领域广为人知的竞赛平台，于2010年创立。Kaggle以机器学习和数据科学社区闻名，其高认可度在业界广受认可。另一个值得提及的是 DrivenData，专注于数据科学与社会影响力交叉领域，涉及国际发展、健康、教育、研究及保护等多个领域。

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