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本文目錄一覽：

• 1、大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)介紹
• 2、教育大數(shù)據(jù)的三大要素
• 3、教育大數(shù)據(jù)分析的三大方法

大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)介紹

大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)融合了統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的核心知識(shí)，同時(shí)將其應(yīng)用于生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)、管理學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域。學(xué)生將學(xué)習(xí)如何采集數(shù)據(jù)、運(yùn)用數(shù)據(jù)分析軟件，以及掌握數(shù)學(xué)建模工具和計(jì)算機(jī)編程語言。

數(shù)據(jù)治理：數(shù)據(jù)治理專業(yè)人員負(fù)責(zé)制定和實(shí)施數(shù)據(jù)管理策略，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量、一致性和合規(guī)性。大數(shù)據(jù)涉及的專業(yè)就業(yè)領(lǐng)域 數(shù)據(jù)分析師：處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集，從中提取有用的信息和洞察，為企業(yè)和組織提供決策支持。

本專業(yè)旨在培養(yǎng)學(xué)生系統(tǒng)掌握數(shù)據(jù)管理及數(shù)據(jù)挖掘方法，成為具備大數(shù)據(jù)分析處理、數(shù)據(jù)倉庫管理、大數(shù)據(jù)平臺(tái)綜合部署、大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用軟件開發(fā)和數(shù)據(jù)產(chǎn)品的可視化展現(xiàn)與分析能力的高級(jí)專業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)人才。大數(shù)據(jù)技術(shù)被滲透到社會(huì)的方方面面，醫(yī)療衛(wèi)生、商業(yè)分析、國家安全、食品安全、金融安全等方面。

大數(shù)據(jù)技術(shù)主要學(xué)什么？大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)主要學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、醫(yī)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)、管理學(xué)、數(shù)據(jù)采集、計(jì)算機(jī)編程語言等。就業(yè)方向有大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、Hadoop開發(fā)工程師、信息架構(gòu)工程師、大數(shù)據(jù)可視化工程師等。

教育大數(shù)據(jù)的三大要素

1、在線決策支持系統(tǒng)是教育大數(shù)據(jù)的第一個(gè)要素。它通過分析教育數(shù)據(jù)，為教育工作者提供實(shí)時(shí)決策支持，幫助優(yōu)化教學(xué)過程和學(xué)習(xí)體驗(yàn)。學(xué)習(xí)分析是教育大數(shù)據(jù)的第二個(gè)要素。通過對(duì)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的深入分析，教育者可以更好地理解學(xué)生的學(xué)習(xí)模式、進(jìn)度和需求，從而實(shí)施個(gè)性化的教學(xué)策略。數(shù)據(jù)挖掘是教育大數(shù)據(jù)的第三個(gè)要素。

2、大數(shù)據(jù)三要素是指數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作和完整性約束。這三個(gè)要素共同構(gòu)成了大數(shù)據(jù)的基本框架，確保數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理和使用遵循一定的規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)。 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是大數(shù)據(jù)模型中的靜態(tài)特性部分，它定義了數(shù)據(jù)的組織方式和對(duì)象類型。

3、大數(shù)據(jù)三要素是指數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作和完整性約束。一般地講，任何一種數(shù)據(jù)模型都是嚴(yán)格定義的概念的集合。這些概念必須能夠精確地描述系統(tǒng)的靜態(tài)特性、動(dòng)態(tài)特性和完整性約束條件。因此數(shù)據(jù)模型通常都是由數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作和完整性約束三個(gè)要素組成。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)用于描述數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的靜態(tài)特性。

4、大數(shù)據(jù)的三大支撐要素包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)應(yīng)用。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：為了保存各類數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)需要充足的存儲(chǔ)空間。數(shù)據(jù)處理：大數(shù)據(jù)的處理需要強(qiáng)大的計(jì)算能力，以應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)應(yīng)用：大數(shù)據(jù)的應(yīng)用需要通過應(yīng)用程序來挖掘數(shù)據(jù)中的有價(jià)值信息。

教育大數(shù)據(jù)分析的三大方法

細(xì)分分析法，常用于為分析對(duì)象找到更深層次的問題根源。難點(diǎn)在于我們要理解從哪個(gè)角度進(jìn)行“細(xì)分”與“深挖”才能達(dá)到分析目的。就好像高中課程中解幾何題一樣，如果找對(duì)了“解題思路”，問題就迎刃而解；如果“解題思路”錯(cuò)了，勞心費(fèi)力不說，問題還解決不了。

一是降維。方法有很多，目前主流的是因子分析、主成分、隨機(jī)森林 二是回歸。比較傳統(tǒng)的方法，根據(jù)因變量類型，可以分為一般回歸和離散回歸，商業(yè)上離散回歸用得比較多，比如logit模型probit模型 三是聚類。這也是大數(shù)據(jù)分析的主要方法之一，算法有很多，說起來也復(fù)雜，沒辦法一一敘述。四是分類。

因子分析方法 所謂因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系，減少?zèng)Q策的困難。因子分析的方法約有10多種，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、抽因法、拉奧典型抽因法等等。

分類 分類是一種根本的數(shù)據(jù)剖析方法，數(shù)據(jù)依據(jù)其特點(diǎn)，可將數(shù)據(jù)對(duì)象區(qū)分為不同的部分和類型，再進(jìn)一步剖析，能夠進(jìn)一步發(fā)掘事物的本質(zhì)。

數(shù)據(jù)挖掘算法 可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

總結(jié)：大數(shù)據(jù)分析常用的基本方法有：描述型分析、診斷型分析、預(yù)測(cè)型分析以及指令型分析。描述型分析：是統(tǒng)計(jì)分析的第一個(gè)步驟，對(duì)調(diào)查所得的大量數(shù)據(jù)資料進(jìn)行初步的整理和歸納。診斷型分析：讓數(shù)據(jù)分析師深入地分析數(shù)據(jù)，鉆取到數(shù)據(jù)的核心。

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