大数据处理关键技术教学教材
大数据应用开发关键技术
大数据应用开发关键技术随着信息技术的飞速发展，大数据应用的需求不断增加。
大数据应用开发是将大数据技术与软件开发相结合，通过对海量数据的存储、处理和分析，实现数据驱动的决策和创新。
在大数据应用开发过程中，有一些关键技术是不可或缺的。
一、数据采集和清洗大数据应用开发的第一步是数据采集和清洗。
数据采集是指从各种数据源中收集数据，包括传感器、日志、社交媒体等。
数据清洗是指对采集到的数据进行处理，去除重复、缺失或错误的数据。
数据采集和清洗的关键技术包括数据抓取、数据解析、数据清洗和数据预处理。
二、数据存储和管理大数据应用需要存储和管理海量的数据。
传统的关系型数据库无法满足大数据应用的需求，因此出现了一些新的数据存储和管理技术。
其中，分布式文件系统（如Hadoop HDFS）和分布式数据库（如HBase）是常用的大数据存储和管理技术。
这些技术可以将数据分布在多个节点上，实现数据的高可靠性和高性能。
三、数据处理和分析大数据应用的核心是数据处理和分析。
数据处理是指对大数据进行计算和转换，以获取有用的信息。
数据处理的关键技术包括数据挖掘、机器学习和自然语言处理等。
数据分析是指对数据进行统计和分析，以发现数据中的模式和规律。
数据分析的关键技术包括统计分析、数据可视化和数据建模等。
四、实时计算和流式处理随着大数据应用的发展，对实时计算和流式处理的需求也越来越大。
实时计算是指对实时数据进行处理和分析，以实现实时决策和实时预测。
流式处理是指对持续产生的数据流进行处理和分析，以实现实时数据处理和实时数据分析。
实时计算和流式处理的关键技术包括流式计算、复杂事件处理和实时数据仓库等。
五、数据安全和隐私保护大数据应用的开发过程中，数据安全和隐私保护是重要的考虑因素。
数据安全是指保护数据的机密性、完整性和可用性，防止数据被非法获取、篡改或破坏。
隐私保护是指保护个人隐私信息的机密性和安全性，防止个人隐私信息被滥用或泄露。
数据安全和隐私保护的关键技术包括数据加密、访问控制和隐私保护算法等。
林子雨编著《大数据导论》教案
林子雨编著《大数据导论》教案篇 1一、教学目标1. 让学生深入理解大数据的基本概念和原理，包括大数据的定义、特点、价值等。
2. 帮助学生熟练掌握大数据处理的基本技术和工具，如Hadoop、Spark 等。
3. 培养学生运用大数据思维解决实际问题的能力。
二、教学重点与难点1. 教学重点（1）大数据的核心概念和关键技术。
（2）实际案例中的大数据应用与分析。
2. 教学难点（1）如何让学生理解复杂的大数据技术原理。
（2）引导学生将大数据知识应用到实际项目中。
三、教学方法1. 讲授法：系统讲解大数据的理论知识。
2. 案例分析法：通过具体案例分析，加深学生对大数据应用的理解。
3. 实践操作法：让学生亲自动手操作大数据工具，提高实践能力。
4. 小组讨论法：组织学生进行小组讨论，促进学生之间的思想交流。
四、教学过程1. 课程导入（约15 分钟）-先向同学们提问：“大家在生活中有没有听说过大数据呀？能举个例子吗？”引导同学们思考并回答。
-接着展示一些大数据在生活中应用的场景图片，比如电商推荐、智能交通等，激发学生的兴趣。
然后说：“同学们，今天咱们就一起走进大数据的世界！”2. 背景介绍（约10 分钟）-讲解大数据产生的背景，随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，传统的数据处理方式已经无法满足需求，从而引出大数据的概念。
- “同学们，大数据时代的到来，给我们的生活和工作带来了巨大的变革！”3. 作者介绍（约5 分钟）-简单介绍林子雨老师在大数据领域的研究成果和贡献，增强学生对教材的信任感。
- “林子雨老师在大数据方面可是专家哦，咱们要好好学习他编著的这本书！”4. 课文朗读（约10 分钟）-请一位同学朗读教材中的一段内容，其他同学认真倾听。
-朗读结束后，表扬这位同学：“读得真不错，声音洪亮又清晰！”5. 问题思考（约15 分钟）-提出一些问题，如“大数据与传统数据处理方式有什么区别？”“大数据的价值体现在哪些方面？”让同学们分组讨论。
大数据背景下精准教学的校本实施路径研究
大数据背景下精准教学的校本实施路径研究摘要：新课程改革的不断深化，对初中生物课程提出了新的标准，要培养学生的生物学科核心素养，倡导探究式教学，以进一步提高学生科学知识理念，激发学生创新意识与实践技能的核心内容，促进学生转换学习策略，由被动吸收转换为自主学习，全面展示出新课程理念。
这个时候就需要教师灵活运用现代化大数据技术，对课程内容和方式进行创新发展，融合校本教材的研发，为他们提供精准的教学活动。
鉴于此，本文以初中生物课程为例子，基于大数据背景，对精准教学的校本实践路径进行研究。
关键词：大数据；精准教学；校本；初中；生物；路径一、初中生物教学现况第一，因为初中时期的生物课程学习以等级制度为评价标准，它的分数占中考比重很小，无法得到老师与学生的关注，学校有关领导把大量的时间心力都投入了语文课、数学课、英语课这三门主课的课堂教学中，忽略了应及时改善教学模式，导致课堂教学效率不高；此外，生物课程中很多的内容必须要初中生们应用抽象化思维去分析，但是，刚迈进初中阶段的学生们大部分只停留在小学阶段的具象化思维中，无法理解透彻教材中的专业知识。
长此以往，知识点愈来愈多，难度系数持续加大，初中生会逐渐失去学习生物的兴趣；最后一个，绝大多数老师在课堂教学中仍然使用传统的的满堂灌的教学模式，整节课全程都是不断地为学生传输专业知识，不懂去运用一些日常生活中常用的游戏道具，没有意识到需要紧跟时代步伐，不断创新教学策略，缺乏与学生们的沟通，成为课堂教学效率不高的一个关键原因。
二、大数据背景下精准教学的校本实践路径1、运用大数据手段，改变生物教学方式在传统教学模式中的初中生物课堂教学，通常采用的方法是课程内容由老师统一开展授课，运用的是单一的教学方式，而初中阶段生物学课程内容比较重视日常生活，老师在开展课堂教学时，只是对枯燥的生物知识开展授课，不但不利于学生对知识的了解，更不利于学生对相关知识的有效掌握及应用。
而大数据教育方式的推行，针对传统式生物教学来讲是一个改革创新的良好契机。
“职教20条”建设背景下大数据课程体系改革
本栏目责任编辑：王力计算机教学与教育信息化“职教20条”建设背景下大数据课程体系改革林宛杨（福建船政交通职业学院信息与智慧交通学院，福建福州350007）摘要：该文以“职教20条”建设为背景，将课程改革作为深化内涵建设的切入点和突破口，研究了高职院校大数据专业新时代人才培养需求，提出了课程体系改革指导原则。
在该基础上，聚焦课程体系改革的架构设计，进一步优化大数据课程体系，实现高职教育内涵式发展。
关键词：职教20条；大数据；课程体系中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2020)36-0170-02开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：Reform of Big Data Curriculum System under the Background of “20Items of Vocational Education ”LIN Wan-yang(School of Information and Intelligent Transportation,Fujian Chuanzheng Communication College,Fuzhou 350007,China)Abstract:The paper is based on the construction of "20items of Vocational education"Taking curriculum reform as the entry point and breakthrough point of deepening connotation construction.It also studies the talent training needs of big data majors in higher vocational colleges in the new era and puts forward the guiding principles of reform for the curriculum system.On this basis,it fo⁃cuses on the framework design of curriculum system reform,further optimize the big data curriculum system,to achieve the conno⁃tative development of higher vocational education.Key words:20items of vocational education;big data;curriculum system1背景职业教育是我国的教育体系的重要组成部分，为国民经济和社会的发展提供了有力的人才和智力支持。
大数据赋能精准教学的实践和探讨
大数据赋能精准教学的实践和探讨作者：胡友永来源：《中小学信息技术教育》2023年第10期【摘要】随着教育信息化的深入和大数据分析技术的快速发展，数据驱动精准教学成为传统教学变革的重要抓手，为学校课堂教学改革提供了强有力支撑。
学校教学从基于经验的教学转向基于数据的教学是大势所趋。
本文研究大数据赋能精准教学对提升教学质量，有一定的研究价值。
【关键词】大数据；精准教学；实践探讨【中图分类号】G434 【文献标识码】B【论文编号】1671-7384（2023）010-028-03我国学生学习负担过重主要表现在学习时间长、效率不高、学生幸福感偏低等问题。
在班级授课模式下解决这些问题比较困难，主要原因是每个学生学情不同，教师无法精准了解到每位学生的特点，也就无法针对个性化的学情进行精准指导，只能靠“题海战术”等低效的方式来反复练习。
导致学生将很多的时间浪费在重复性的工作上，加重学业负担。
利用大数据技术进行全面的数据采集和分析，推行靶向教学模式，在课堂教学和课下辅导中实现了学生的精准化学习、个性化学习，从而全面实现教育教学的减负和提质增效。
精准教学的含义及实施步骤精准教学的含义：关于精准教学的内涵，有学者认为，精准教学是指在信息技术支持下，通过跟踪、记录和分析学生学习过程的数据及其产生的原因，为教师教学设计、教学决策、教学指导、个性化干预和学生的学习补救及改进提供科学依据的一种教学形式，其核心是“以测助学”。
还有学者认为，精准教学能够协助教师开展具有针对性的差异性和个别化教学[1]。
学者们对精准教学的阐述有下列共同特征：基于数据的教学、基于测评的教学、以学习者为中心的教学、强调记录并分析学生学习行为与表现的教学。
简言之，精准教学就是用大数据和智能技术所开展的因材施教。
精准教学信息环境的构建：大数据精准教学需要多种硬软件支撑，“平台+终端+内容”构成信息化教学环境，市场上精准教学平台很多，选择服务好、使用便捷的平台即可；终端使用平板，采集数据比较快捷；内容可由学校教师自己开发或选用优质教辅资料，逐年积累，但必须电子化，传到平台。
4.2大数据处理-【新教材】浙教版高中信息技术必修第一册课件【02】
不同的计算模式需要使用不同的产品
正如“不同的锁需要不同的钥匙”企业中不同的应用场景数据不同的计算模式，需要使 用不同的大数据技术
大数据处理类型？
一、批处理计算
设想：硬盘读取速度永远满足要求！
你发现：目前的硬盘容量是1T，速度100MB/s
要把现在的硬盘数据刷一遍，要两个多小时，太可怕了。 而Hadoop就是一个并行处理海量数据的工具。
练一练
3.下列软件主要用于进行流计算的有（ B） A.Hadoop B.Storm C.Pregel D.Spark
练一练
4.实时处理与批处理整合的优势有（A ） ①可以在同一个平台做批处理计算和流计算 ②缩短了批处理计算和流计算之间的切换延时 ③有利于降低使用成本 ④增加了系统开销 A.①②③ B.①②④ C.②③④ D.①③④
Hadoop 诞生于大搜索应用
MapReduce | GFS | BigTable
Doug Cutting
批处理计算
Hadoop是什么？
是一个可运行于大规模计算机集群上的分布式系统基础架构， 适用于静态数据批处理计算。 方便用户便捷处理海量数据。 目前Yahoo!(雅虎)是最主要的贡献者。
国内外那些企业用Hadoop?
想一想
5.（开放题）试述应用“分治”思想，从日日志大数据文件映射为若干个（如1000个）小文件，再对每个小 文中出现的IP进行频率统计，找出频率大的部分及其频率。然后再汇总 1000个小文件的处理结果，从中找出频率最大的IP。
4
面包、黄油、鲑鱼、鸡
5
鸡蛋、面包、黄油
6鲑鱼、尿布、牛奶7面包、茶叶、糖、鸡蛋
8
咖啡、糖、鸡、鸡蛋
9
面包、尿布、牛奶、盐
大数据治理课程设计
15分钟课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解并掌握本节课的核心概念，如×××（具体知识点），并能够准确运用相关术语进行表达。
2. 学生能掌握×××（学科方法或技能），例如，通过分析实例，运用×××方法解决问题。
技能目标：1. 学生能够运用×××（具体技能）解决实际问题，如运用×××软件进行数据处理、分析等。
2. 学生能够通过小组合作，有效沟通，共同完成课堂任务，提高团队协作能力。
情感态度价值观目标：1. 学生能够积极主动地参与课堂讨论，敢于表达自己的观点，培养自信心和批判性思维。
2. 学生能够认识到×××（学科领域）在现实生活中的重要性，激发学习兴趣，培养探究精神。
3. 学生能够尊重他人的意见，学会倾听，培养良好的沟通能力和人际交往能力。
课程性质：本节课以实践性、探究性为主，结合理论讲解，注重培养学生的动手操作能力和实际问题解决能力。
学生特点：考虑到学生所在年级的特点，课程设计将注重启发式教学，激发学生的学习兴趣，培养其自主学习能力。
教学要求：教学过程中，教师需关注学生的个体差异，因材施教，确保每个学生都能在课堂上获得成就感。
同时，注重培养学生的团队协作能力和情感态度价值观。
通过分解课程目标为具体的学习成果，以便于后续的教学设计和评估。
二、教学内容本节课依据课程目标，选择以下教学内容：1. 知识点讲解：介绍×××（具体知识点），结合课本第×章第×节内容，通过实例解析，让学生理解并掌握相关概念。
-×××（具体概念1）-×××（具体概念2）2. 技能训练：教授×××（具体技能），指导学生运用×××软件或工具进行操作实践，提高解决实际问题的能力。
大数据的概念及关键技术
大数据的概念及关键技术大数据是指规模巨大、复杂度高、更新速度快的数据集合，这些数据量级通常超出了传统数据库处理能力的范围。
大数据不仅包括结构化数据（例如数据库中的表格数据），还包括非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
大数据的特点通常可以归纳为"4V"，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样性）和Value（价值）。
关键技术：1.分布式存储系统：大数据处理通常需要分布式存储系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和云存储系统，用于存储大规模数据并提供高可靠性和可扩展性。
2.分布式计算框架：为了高效地处理大规模数据，分布式计算框架如Apache Hadoop、Apache Spark等被广泛应用。
这些框架能够在多个计算节点上并行执行任务，提高计算效率。
3.数据挖掘和机器学习：大数据中蕴藏着大量有用的信息，数据挖掘和机器学习算法被用于从大数据中提取模式、规律和洞察，用于支持决策和预测。
4.实时数据处理：大数据处理不仅关注离线批处理，还强调实时数据处理。
流式处理框架如Apache Flink和Apache Kafka允许在数据产生的同时进行实时处理。
5.NoSQL数据库：针对大数据的非结构化和半结构化数据，NoSQL 数据库（如MongoDB、Cassandra、Redis）提供了高度可伸缩、灵活的数据存储解决方案。
6.数据安全和隐私保护：随着大数据的应用增加，数据安全和隐私保护变得尤为重要。
加密技术、访问控制、身份验证等手段用于确保大数据的安全性。
7.数据可视化：数据可视化工具帮助用户更好地理解大数据，通过图表、图形和仪表板等方式直观地展示数据，帮助做出更明智的决策。
8.云计算：云计算提供了弹性和可伸缩的计算资源，支持大数据处理任务。
云服务商如AWS、Azure、Google Cloud提供了大量用于大数据处理的服务。
9.边缘计算：随着物联网的发展，大量数据在产生的同时需要在边缘设备上进行处理，以减少数据传输延迟和网络带宽的压力。
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。