大数据分析工程师培训

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大数据分析工程师培训

想成为一位厉害的数据分析师吗,洞悉全局的感觉一定很棒,那你知道从哪些方面进行大数据分析培训才最有效吗?让我先为大家分析一下吧。

业务篇

1.业务为核心,数据为王

了解整个产业链的结构

制定好业务的发展规划

了解衡量的核心指标

有了数据必须和业务结合才有效果。需要懂业务的整体概况,摸清楚所在产业链的整个结构,对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要,指定发展计划,从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标(KPI),并且对几个核心指标进行更细致的拆解,当然具体结合你的业务属性来处理,找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。

2.思考指标现状,发现多维规律

·熟悉产品框架,全面定义每个指标的运营现状对

·比同行业指标,挖掘隐藏的提升空间

·拆解关键指标,合理设置运营方法来观察效果

·争对核心用户,单独进行产品用研与需求挖掘

业务的分析大多是定性的,需要培养一种客观的感觉意识。定性的分析则需要借助技术、工具、机器。而感觉的培养,由于每个人的思维、感知都不同,只能把控大体的方向,很多数据元素之间的关系还是需要通过数据可视化技术来实现。

3.规律验证,经验总结

发现了规律之后不能立刻上线,需要在测试机上对模型进行验证。

技能篇

1.Excel是否精钻?

除了常用的Excel函数(sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等)之外,Excel图表(饼图、线图、柱形图、雷达图等)和简单分析技能也是经常用的,可以帮助你快速分析业务走势和异常情况;另外,Excel里面的函数结合透视表以及VBA功能是完善报表开发的利器,让你一键轻松搞定报表。

2.你需要更懂数据库

常用的数据库如MySQL,Sql Server、Oracle、DB2、MongoDB等;除去SQL语句的熟练使用,对于数据库的存储读取过程也要熟练掌握。在对于大数据量处理时,如何想办法加快程序的运行速度、减少网络流量、提高数据库的安全性是非常有必要的。

3.掌握数据整理、可视化和报表制作

数据整理,是将原始数据转换成方便实用的格式,实用工具有Excel、R、Python等工具。数据可视化,是创建和研究数据的视觉表现,方便业务方快速分析数据并定位具体问题,实用工具有Tableau、FineBI、Qlikview.

如果常用excel,那需要用PPT展示,这项技能也需要琢磨透。如果用tableau、FineBI之类的工具做数据可视化,FineBI有推送查看功能,也就是在企业上下建立一套系统,通过权限的分配让不同的人看到权限范围内的报表。

4.多学几项技能

大多数据分析师都是从计算机、数学、统计这些专业而来的,也就意味着数学知识是重要基础。尤其是统计学,更是数据分析师的基本功,从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。

现在社会心理学也逐渐囊括到数据分析师的能力体系中来了,尤其是从事互联网产品运营的同学,需要了解用户的行为动向,分析背后的动机。把握了整体方向后,数据分析的过程也就更容易。

成为一名厉害的数据分析师只靠这些是不够的,最重要的还是选择一个靠谱的培训机构,最近了解到千锋教育不错,想学数据分析的不妨来千锋教育看看。

基于大数据的学习行为分析

基于大数据的学习行为分析 斯坦福大学于2016 年发布了《2030 年的人工智能与生活》报告,该报告指出:新一代人工智能技术将深刻地影响教育领域,支撑智慧教育的实现。随后,美国白宫发表的Artificial Intelligence, Automation,and the Economy 报告也着重指出:人工智能技术未来会在学校广泛应用,基于人工智能的自动辅助教学工具会渗透到教学的方方面面,实现真正意义的个性化教育。面对当今势头强劲的在线教育,人工智能技术正在对其产生多方面的影响。 面向教育的大数据分析实例 大数据的发展为教学管理提供了更多的管理手段,基于大数据预测、分析基础上的教学管理方法和决策模型,在传统的教学模型上有了很多的改变,大数据技术和互联网思维将影响教育发展规划,加快推进教学活动与现代科技的融合。 以大数据为基础的教学管理主要体现在三个方面: (1)评价日常教学的质量:主要是分析学生的成绩,了解学生知识掌握 情况,对不同班级的教学效果进行横向比较。 (2)改进和提高教学方法:通过分析学习轨迹数据,查找教学的薄弱环节,提供改进意见。 (3)支持教学的运行决策:分析学校师资、资源、管理等方面的状况,优化学校的教学资源配置,正确运用评价结果,全面诊断学校的教育教学水平, 发现其中的薄弱领域和环节,从而为下一步改进提供依据。 以下通过两个实例,分别从两个方面介绍大数据在教学中的应用。

1普渡大学Signal 学业预警系统 学业预警是指学校针对学生在求学过程中出现的学业不佳、违规违纪等现象,对学生本人及家长作出及时提示,并采取相关措施以帮助学生顺利完成学业的一种监督管理制度。 随着我国高等教育步入大众化阶段,各类高等院校在面临诸多发展机遇的同时迎来了巨大的挑战,在校大学生数量急剧增加,许多学生由于自身学习目标迷茫、学习态度不端正、自主学习能力和自控能力较差和受到如网络世界、交友不慎、家庭条件等外界因素影响,导致学业状况不佳,从而无法按时顺利毕业。 因此利用学业预警机制对学生学业进行实时动态监控、成绩预测和预警,不仅能帮助学生有效规避学业危机,引导和督促学生科学学习,还可以保障学校教育教学质量,促进建设和谐高校。 国内的学业预警系统形式单一、功能有限,学业预警机制难以落实到位,缺乏时效性。美国一些高校通过对学生的SAT 成绩、家庭经济情况、宿舍停留时间长短以及食堂用餐情况的分析,了解他们退学的可能性,以便帮助那些在学业以及大学生活适应性上出现问题的学生。 普渡大学的退学预警系统是基于对学生学业变量,如课程GPA 成绩、等级考试成绩以及学生登录课程网站频率的分析。在这些方面综合表现不好的学生会被亮黄灯甚至红灯,然后收到一封学业失败危险预警邮件。 邮件建议他们尽快与导师联系,或者寻求外界帮助。普渡大学的研究者发现,那些曾经被亮黄灯,即处在中度学业失败危险的学生,收到预警邮件后会在课堂上表现得更好。而那些直接被亮红灯,即处于高危群体的学生,

大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题(共80题) 1)( D )的目的缩小数据的取值范围,使其更适合于数据挖掘算法的需要,并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖 掘的哪类问题(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型,通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下:5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时,15在第几个箱子内 (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型:(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作:( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法: (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是: (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法 (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为:(D) 15)一所大学内的各年纪人数分别为:一年级200人,二年级160人,三年级130人,四年 级110人。则年级属性的众数是: (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

教育大数据分析:方法与探索-最新教育资料

教育大数据分析:方法与探索 一、大数据与大数据分析概述 随着数据获取、存储等技术的不断发展,以及人们对数据的重视程度不断提高,大数据得到了广泛的重视,不仅仅在IT领域,包括经济学领域、医疗领域、营销领域等等。例如,在移动社交网络中,用户拍照片、上网、评论、点赞等信息积累起来都构成大数据;医疗系统中的病例、医学影像等积累起来也构成大数据;在商务系统中,顾客购买东西的行为被记录下来,也形成了大数据。 时至今日,大数据并没有特别公认的定义。有三个不同角度的定义:(1)“大数据”指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息[1]。(2)“大数据”指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理的方法的数据[2]。(3)“大数据”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。 通常把大数据的特点归纳为4个V,即数据量大(Volume)、数据类型多(Varity)、数据的价值密度低(Value)以及数据产生和处理的速度非常快(Velocity)。 对大数据进行分析可以产生新的价值。数据分析的概念诞生

于大数据时代之前,但传统的数据分析和大数据分析是不同的。传统的数据分析往往是由客户提出一个问题,分析者围绕该问题建立一个系统,进而基于该系统解释这个问题;而大数据分析有时候并没有明确的问题,而是通过搜集数据,浏览数据来提出问题。 另一方面,传统的数据分析是在可用的信息上进行抽样,大数据分析则是对数据进行不断的探索,通过全局分析连接数据,达到数据分析的目的。 传统的数据分析的方法,往往是大胆假设小心求证,先做出假设,再对数据进行分析,从而验证先前的假设;而大数据分析则是对大数据进行探索来发现结果,甚至发现错误的结果,之后再通过数据验证结果是否正确。 因此,传统的数据分析可以看成一种静态的分析,大数据分析可以看成一种动态的分析。尽管如此,大数据分析和传统数据分析也并非是泾渭分明的,传统数据分析的方法是大数据分析的基础,在很多大数据分析的工作中仍沿用了传统数据分析的方法。 基于上述讨论,我们给出“大数据分析”的定义:用适当的统计分析方法对大数据进行分析,提取有用信息并形成结论,从而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 大数据分析分为三个层次[3],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

浅谈大数据时代的数据分析与挖掘

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/ba9047126.html, 浅谈大数据时代的数据分析与挖掘 作者:单海波 来源:《科技创新与应用》2016年第24期 摘要:随着改革开放的进一步深化,以及经济全球化的快速发展,我国各行各业都有了 质的飞跃,发展方向更加全面。特别是近年来科学技术的发展和普及,更是促进了各领域的不断发展,各学科均出现了科技交融。在这种社会背景下,数据形式和规模不断向着更加快速、精准的方向发展,促使经济社会发生了翻天覆地的变化,同时也意味着大数据时代即将来临。就目前而言,数据已经改变传统的结构模式,在时代的发展推动下积极向着结构化、半结构化,以及非结构化的数据模式方向转换,改变了以往的只是单一地作为简单的工具的现象,逐渐发展成为具有基础性质的资源。文章主要针对大数据时代下的数据分析与挖掘进行了分析和讨论,并论述了建设数据分析与挖掘体系的原则,希望可以为从事数据挖掘技术的分析人员提供一定的帮助和理论启示,仅供参考。 关键词:大数据;数据分析;数据挖掘;体系建设 引言 进入21世纪以来,随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势,我国国民经济迅速增长,各行业、领域的发展也颇为迅猛,人们生活水平与日俱增,在物质生活得到极大满足的前提下,更加追求精神层面以及视觉上的享受,这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代,数据信息的作用和地位是不可小觑的,处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件,是发展各学科科技交融的前提。 然而,世界上的一切事物都包含着两个方面,这两个方面既相互对立,又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性,我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件,促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时,还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷,需要其客观、正确地使用、处理数据信息,完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段,通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据,做好数据挖掘技术工作。 1 实施数据分析的方法 在经济社会快速发展的背景下,我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步,使其发展更加全面化、科学化、专业化,切实提升了我国经济的迅猛发展,从而形成了一个最佳的良性循环,我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言,数据分析环节是必不可少的组成部分,只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选,才能使其更好地服务于社会,服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知,大数据具有明显

大数据在智慧城市建设中的实际应用

大数据在智慧城市建设中的实际应用 大数据在智慧城市建设中的实际应用 2015-09-26 07:38:00 来源:数据观 手机看新闻扫描到手机楼盘消息早知道扫一扫,用手机看本文更加方便的分享给朋友评论 当前,全球范围内城市化进程不断推进。随着互联网和信息化的发展,在云平台、大数据和物联网等技术的支持下,率先在美国“智慧星球”概念下诞生的“智慧城市”,逐渐成为当今世界各国城市建设的发展趋势和选择。 一国外案例 自21世纪初期,美国、英国、德国、荷兰、日本、新加坡、韩国等先一步开展了智慧城市的实践,诞生了许多经典案例。 1. 迪比克 美国第一个智慧城市,也是世界第一个智慧城市,它的特点是重视智能化建设。为了保持迪比克市宜居的优势,并且在商业上有更大发展,市政府与IBM合作,计划利用物联网技术将城市的所有资源数字化并连接起来,含水、电、油、气、交通、公共服务等,进而通过监测、分析和整合各种数据智能化地响应市民的需求,并降低城市的能耗和成本。该市率先完成了水电资源的数据建设,给全市住户和商铺安装数控水电计量器,不仅记录资源使用量,还利用低流量传感器技术预防资源泄漏。仪器记录的数据会及时反映在综合监测平台上,以便进行分析、整合和公开展示。 2. 纽约 通过数据挖掘,有效预防了火灾。据统计,纽约大约有100万栋建筑物,平均每年约有3000栋会发生严重的火灾。纽约消防部门将可能导致房屋起火的因素细分为60个,诸如是否是贫穷、低收入家庭的住房,房屋建筑年代是否久远,建筑物是否有电梯等。除去危害性较小的小型独栋别墅或联排别墅,分析人员通过特定算法,对城市中33万栋需要检验的建筑物单独进行打分,计算火灾危险指数,划分出重点监测和检查对象。目前数据监测项目扩大到2400余项,诸如学校、图书馆等人口密集度高的场所也涵盖了。尽管公众对数据分析和防范措施的有效性之间的关系心存疑虑,但是火灾数量确实下降了。 3. 芝加哥 通过“路灯杆装上传感器”,进行城市数据挖掘。在人们的生活里,无处不在的传感器被应用在了芝加哥市的街边灯柱上。通过“灯柱传感器”,可以收集城市路面信息,检测环境数据,如空气质量、光照强度、噪音水平、温度、风速。芝加哥城市信息技术委员会提供的资料表明,“灯柱传感器”不会侵犯个人隐私,它只侦测信号,不记录移动设备的MAC和蓝牙地址。在今后几年“灯柱传感器”将分批安装,全面占领芝加哥市的大小街区,每台传感器设备初次采购和安装调试成本在215~425美元之间,运行后的年平均用电成本约为15美元。该项目得到了思科、英特尔、高通、斑马技术(Zebra Technologies)、摩托罗拉以及施耐德等公司的技术和资金支持。 4. 西雅图 利用数据节省电力能源。该市与微软和埃森哲(Accenture)合作了一个试验项目,以减少该地区的能源使用。该项目收集并分析从市区建筑物管理系统中得来的众多数据集,通过预测分析,找出哪里可以减少能源使用,或者根本不需要使用能源。项目的目标是将该地区的电力消耗减少25%。 5. 伦敦 利用数据管理交通。在2012年奥运会期间,负责运行伦敦公共交通网络的公共机构“伦敦运输(Transport for London)”,在使用者增加25%的情况下,使用收集自闭路电视

教育大数据分析领域竞品分析

互联网教育大数据分析领域竞争产品分析报告 中国的教育永远没有解决学生如何独立思考、自由精神和人格平等的问题,永远没有让学生提出疑问、不找标准答案,没有解决如何锻炼他们的创造能力的问题。——俞敏洪 【中国互联网教育整体趋势】 纵观中国教育互联网产业,截止到2015年11月31日,通过数据显示,记录在案的互联网教育公司共有1487家,在整体互联网企业中占比约7%,比例在其他诸行业中较为靠前。在细分方向上,在线教育创业的四大龙头分别K12、儿童早教、职业教育、语言学习,它们总共囊括65%互联网教育市场份额。这个行业的创业在产品模式和参与者背景上都出现了一些新变

化,家教O2O在创业项目中变着越来越频繁。数据显示教育 +O2O项目中,有超过60%的产品都2014年之后才成立的,而且在2015年的上半年又一波较为集中的获投热潮。越来越多传统教育的从业者甚至是传统教育机构的创办者,也出现在了互联网教育的创业市场中,比较典型的有疯狂老师、轻轻家教、跟谁学等。其中很多公司都获得了投融资的支持: 对于互联网教育,BAT在2015年都有不同程度的加码布局。 百度在今年上半年最主要的动作,是在今年6月时拆分旗下的作业帮,成立独立新公司——小船出海教育科技(),并且在9月时引入红杉和君联资本的投资。这是百度对自身业务的又一次“精兵简政”,也是百度“航母计划”的试水和实践,有助于进一步提升和完善百度在O2O和K12教育上的市场布局。阿里巴巴在今年5月份把淘宝同学升级为淘宝教育,并表示将展开更多与线下教育机构的合作,帮助优质的线下机构向线上机构转型。而在就在刚刚过去的一周,阿里还推出了在线直播客产品,并针对农村等教育资源匮乏地区,联合第三方服务商

大数据考试题

《大数据》试题 单选题 1、大数据的核心就是(B) A、告知与许可 B、预测 C、匿名化 D、规模化 2、大数据不是要教机器像人一样思考。相反,它是(A) A、把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。 B、被视为人工智能的一部分。 C、被视为一种机器学习。 D、预测与惩罚。 3、采样分析的精确性随着采样随机性的增加而(C),但与样本数量的增加关系不大。 A、降低 B、不变 C、提高 D、无关 4、大数据是指不用随机分析法这样的捷径,而采用(A)的方法 A、所有数据 B、绝大部分数据 C、适量数据 D、少量数据 5、大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比(A) A、更有效 B、相当 C、不具备可比性 D、无效 6、相比依赖于小数据和精确性的时代,大数据因为更强调数据的(D),帮助我们进一步接近事实的真相。 A、安全性 B、完整性 C、混杂性 D、完整性和混杂性 7、大数据的发展,使信息技术变革的重点从关注技术转向关注(A) A、信息 B、数字 C、文字 D、方位 8、大数据时代,我们是要让数据自己“发声”,没必要知道为什么,只需要知道(B) A、原因 B、是什么 C、关联物 D、预测的关键 9、建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的(C) A、基础 B、前提 C、核心 D、条件 10、(C)下列说法正确的是 A、有价值的数据是附属于企业经营核心业务的一部分数据; B、数据挖掘它的主要价值后就没有必要再进行分析了; C、所有数据都是有价值的; D、在大数据时代,收集、存储和分析数据非常简单; 11、关于数据创新,下列说法正确的是(D) A、多个数据集的总和价值等于单个数据集价值相加; B、由于数据的再利用,数据应该永久保存下去; C、相同数据多次用于相同或类似用途,其有效性会降低; D、数据只有开放价值才能得到真正释放。 12、关于数据估值,下列说法错误的是(B) A、随着数据价值被重视,公司所持有和使用的数据也渐渐纳入了无形资产的范畴; B、无论是向公众开放还是将其锁在公司的保险库中,数据都是有价值的; C、数据的价值可以通过授权的第三方使用来实现 D、目前可以通过数据估值模型来准确的评估数据的价值评估 13、在大数据时代,下列说法正确的是(B)。 A、收集数据很简单 B、数据是最核心的部分 C、对数据的分析技术和技能是最重要的 D、数据非常重要,一定要很好的保护起来,防止泄露 14、随着数据科学家的崛起,(C)的地位将发生动摇。 A、国家领导人 B、大型企业 C、行业专家和技术专家 D、职业经理人 15、大数据公司的多样性表明了(B) A、数据作用的体现 B、数据价值的转移 C、数据技术的发展 D、数据思维的创新 16、以下哪种说法是错误的(B) A、将罪犯的定罪权放在数据手中,借以表达对数据和分析结果的崇尚,这实际上是一种滥用。 B、随着数据量和种类的增多,大数据促进了数据内容的交叉检验,匿名化的数据不会威胁到任何人的隐私。 C、采集个人数据的工具就隐藏在我们日常生活所必备的工具当中,比如网页和智能手机应用程序。 D、预测与惩罚,不是因为所做,而是因为将做。 17、只要得到了合理的利用,而不单纯只是为了“数据”而“数据”,大数据就会变成(B) A、强大的威胁 B、强大的武器 C、预测工具 D、分析工具 18、在大数据时代,我们需要设立一个不一样的隐私保护模式,这个模式应该更着重于(A)为其行为承担责任。 A、数据使用者 B、数据提供者 C、个人许可 D、数据分析者

全球|北美大数据企业Splunk、Palantir业务及产品分析

全球|北美大数据企业Splunk、Palantir业务及产品分析 Wikibon 统计了2013 年全球大数据领域收入排名TOP 30 的公司,其中不仅包括IBM、HP 等传统综合IT 企业,也包括palantir、inrix 等专注于特定领域数据分析的新兴企业,我们尝试对该30 家公司进行归类分析,并探索各类别企业背后的一些共性的因素。传统IT 企业。以IBM、HP、dell、oracle 等企业为代表,该类企业具有完整的软、硬件产品线,并通过既有产品线、hadoop 等开源计算框架的融合,迅速构建出综合性大数据解决方案。 传统互联网企业。以google、amazon 为代表,本身具有雄厚的技术和资金支持,且数据源丰富,自身业务对大数据具有较强的需求。 传统咨询公司。以埃森哲、BCG 等传统咨询公司为代表,作为咨询业务的延伸,依赖于对行业的理解,面向企业输出大数据实施方案以及承担相应的数据分析职能等。 新兴大数据企业。以palantir、splunk 等为代表,依赖于融合的计算框架和强大的技术实力,并叠加对特定行业的深入理解,提供相应的数据分析服务,典型的技术、行业认知驱动。 新兴大数据企业依靠技术、行业认知快速崛起 完成上述的分析后,我们再回到产业链本身,沿着数据源、

基础软硬件设施、数据分析三个核心环节进行归纳总结。 数据源:单一的数据源业务难独立存在 在营收排名靠前的大数据相关企业中,我们并未发现单纯聚焦于数据源环节的企业,我们判断在现阶段,数据源环节仍和数据分析等环节实现紧密绑定,难以独立存在,在未来从事单纯数据源业务的企业可能逐步出现。从数据来源来看,以美国市场为例,目前已经形成了企业自有数据、商业数据、第三方数据等多种数据融合、互通的良好局面。基础设施服务:云计算和大数据相互促进,基础软件市场空间有限 我们观察到,云计算产业的大规模发展为大数据产业的崛起奠定了扎实的底层基础,同时市场对大数据产业价值的认可,也进一步推动云计算产业的规模化部署,两者互为促进。在基础软件业务部分,传统的数据分析软件和基于Hadoop、Nosql 的开源生态互为补充,开源软件部分,目前来看,Hadoop、Nosql 商业化产品市场整体空间有限,且发展缓慢,且商业变现周期漫长。以从事Hadoop 商业化产品开发的Hortonworks 为例,该公司自上市以来营收增长乏力,股价持续下挫。数据分析:新兴大数据企业的孵化池 作为上层应用环节,数据分析市场占比在整体大数据产业中无疑是最大的,其在产业中占比同时也客观上反映了产业的发展成熟度,这里聚集了大量的新兴大数据公司,比如知名的Palantir、Splunk 等,我们分析发现该类成功新兴

浅谈大数据

浅谈大数据 去年三月,在北京举行的一场大数据产业推介会上,马云首次提出“人类 正从IT时代走向DT时代”,并指出DT(Data technology)时代利用数据处理技术,以服务大众、激发生产力为主。 在变革过程中,IT与DT不仅存在技术上的差异,在思想观念层面也有显着不同。IT(Information Technology)时代利用的是信息技术,以“我”为中心,强调自我控制、自我管理,而DT则充分挖掘数据资源,以“别人”为中心,不仅强调舒服的客户体验,而且也需要公开透明的游戏规则与行业环境。DT时 代的挑战和机遇,在于把互联网和传统行业相结合。 当然,在走向DT的过程中,无论是客户体验,还是互联网与传统行业的结合,数据无疑是争夺的重点资源,甚至可以说Data为王。 那么什么是大数据呢?Garnter给出的定义:大数据”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。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[1]中 大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析 处理。大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。 下面我们从一个有趣的例子开始,1948年辽沈战役期间,司令员林彪要求 每天要进行例常的“每日军情汇报”,由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据:每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少,枪支、物资多少……有一天,参谋照例汇报当日的战况,林彪突然打断他:“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获,你们听到了吗?”大家都很茫然,因为如此战斗每天都有几十起,不都是差不多一模一样的枯燥数字吗?林彪扫视一周,见无人回答,便接连问了三句:“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高?”“为什么那 里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高?”“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高?”林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁,指着地图上的那个点说:“我猜想,不,我断定!敌人的指挥所就在这里!”果然,部队很快就抓住了敌方的指挥官廖耀湘,并取得这场重要战役的胜利。 这个例子真实的反映在各行各业,探求数据价值取决于把握数据的人,关 键是人的数据思维;与其说是大数据创造了价值,不如说是大数据思维触发了 新的价值增长。 首先,我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已, 没有必要神话它或者与我们关系不大。在以云计算为代表的技术创新大幕的衬 托下,这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业 的不断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。 其次,想要系统的认知大数据,必须要全面而细致的分解它,我着手从三 个层面来展开:

方向论证--大数据分析与挖掘

信息工程学院“计算机技术工程”专业硕士点论证 《大数据分析与挖掘》方向: --团队 --近5年发表论文 --近5年获得的代表性科研项目、课题情况 --本研究方向的特色、定位、作用和意义 --培养方案 --人才需求与培养目标 --实践基地与培养模式 1.团队: 2.近5年发表论文: 研究方向 姓 名 出生年月 职 称 学历/学位 备 注 大数据分析与挖掘 邵艳华 1975.03 教授 研究生/博士 学科带头人 张儒良 1963.06 教授 研究生/硕士 学术带头人 曹俊英 1981.05 教授 研究生/博士 学术骨干 夏大文 1982.09 副教授 研究生/博士生 学术骨干 李小武 1966.11 副教授 研究生/博士 学术后备人才 龙 飞 1978.03 副教授 研究生/硕士 学术后备人才 吴有富 1966.04 教授 研究生/博士 兼职 吴茂念 1974.02 教授 研究生/博士 兼职 刘运强 1984.07 高级工程师 研究生/硕士 兼职

本学科方向近5年发表论文情况 序 号 论文名称作者(*)发表时间发表刊物、会议名称或ISSN、检索号 1 Research about Model and Simulation of Enterprise Evolution Based on Agent 邵艳华 (1/?) 2012.10, 3114-3117 ICECC 2012 2 一类复杂适应系统的建模研究 邵艳华 (1/?) 2012, 38(1), 253-255 计算机工程 3 Modeling and simulation of agent decision based on prospect theory. 邵艳华 (1/?) 2014.12 ICFEEE 2014 4 Application of Modeling and Simulation Based on Agent 邵艳华 (1/?) 2014.11, 939-942 ICMECS 2014 5 A Method of Slant Correction of Vehicle License Plate Based on Watershed Algorithm 张儒良 (1/2) 2010.02 Robotics and Automation,2010 (2) 95-98 6 A Method of Slant Correction of Vehicle License Plate Based on Watershed Algorithm 张儒良 (1/2) 2010.02 Robotics and Automation,2010 (2) 95-98 7 Car Number Plate Detection Using https://www.360docs.net/doc/ba9047126.html,yer Weak Filter 张儒良 (1/2) 2009.07 Business Intelligence (EI收录) IEEE Computer Society, ISBN: 978-0-7695-3705-4 检索号:20094712459305 8 A high order schema for the numerical solution of the fractional ordinary differential equations 曹俊英 (1/2) 2013(4):15 4-168 J. Comput. Physics 9 A high order schema for the numerical solution of ordinary fractional differential equations 曹俊英 (1/2) 2013(586):9 3-103 Contemporary Mathematics 10 Hadoop关键技术的研究与应用 夏大文 (1/?) 2013计算机与现代化 11 A Novel Parallel Algorithm for Frequent Itemsets Mining in Massive Small Files Datasets 夏大文 (1/?) 2014 ICIC Express Letters, Part B: Applications 12 Discovery and Analysis of Usage Data Based on Hadoop for Personalized Information Access 夏大文 (1/?) 2013BDSE’13 13 A geometric strategy for computing intersections of two spatial parametric curves(SCI) 李小武 (1/?) 2013The Visual Computer,29,1151-1158 14 On a family of trimodal distributions, Communications in Statistics - Theory and Methods(SCI) 李小武 (1/?) 2014 Communications in Statistics - Theory and Methods, 43(14),2886–2896. 15 基于开源少民信息资源保存系统设计 研究 龙飞 (1/?) 2011 计算机技术与发展 3. 近5年获得的代表性科研项目、课题情况

基于大数据的教学模式探析

48 B 12/2017 课程 教法/专业视点 ◆扬州大学商学院 李焕彰 基于大数据的教学模式探析 所谓大数据,顾名思义,指的是海量的资料,它是结构庞大、数量繁多的信息集合,通过使用特定的软件工具,对这些信息资料进行分析、整合,从而为科学的决策提供充足依据和保障。现阶段,我们正处于大数据时代,大量的电子信息数据在不断影响和改变我们的生产、生活方式,同时也给科、教、文、卫等各方各面带来巨大的影响。 作为传播先进文化、技术的教育界而言,更应当率先意识到大数据给自身带来的影响与挑战,充分利用其给传统教育模式带来的巨大发展空间,积极进行自我革新、自我优化与自我完善,进而促进自身不断发展与进步。 一、 概述 大数据是继“互联网”“云计算”之后IT 行业出现的又一里程碑式的技术创新和突破,巨量的数据正不断朝我们袭来,将我们带入大数据时代。 在大数据时代,通过已有的软件,对巨量的数据资料进行分析、整合,进而为人类生产、生活、学习以及其他社会活动提供科学化的信息依据和资讯保障。 与此同时,大数据也正不断改变着人类的生产、生活、学习等方式,基于现代信息技术处理与应用数据模式,通过整合和共享大数据,从而获得优质的知识服务与智力资源,给人类社会带来巨大变革,且变革覆盖文化、经济、教育、卫生等方方面面,尤其在教育领域,受大数据观念的渗透与影响,当今教育界正历经一场变革,一场对于传统教学模式的变革。教育界只有不断挖掘大数据的发展潜力,充分把握大数据给教育界带来的重大机遇和发展空间,才能真正实现教育模式的革新与发展。 二、传统教学模式的特点分析 现阶段,我国教育普遍沿袭传统教学模式,在对我国教育教学模式整体状况进行分析后归纳总结,其大致具有以下几个特点。 (一) 教学模式相对固定,易于接受与运用 采取传统教学模式开展教学,一方面,教师可以通过广泛查阅资料进行提前备课,从而确保课程教学设计的优化和过程的准确;另一方面,学生也可以根据自身学习进度来提前进行预习或复习,使得学习更具有针对性,同时还能做到典型案例分析与教师基础理论教学有机结合,从而建立起一套相对完整的知识学习体系。(二)教学成效快速且明显 在传统模式主导下的教学课堂,学生能够较为自主地完 成教师所布置的课堂作业,同时接受、理解教师传授的系统知识,并在生活实践中,做到理论联系实践、理论指导实践,运用课堂教学典型案例的思路来指导生活实践所观察到的案例,并且创造性地分析和整合现有数据,来帮助完成学习任务,进一步强化自身对基础知识的理解、掌握与运用。由此可见,传统教学模式具有教学成效快速且明显的特点,基本上能够实现学生按时按量地完成课业。(三)教学评价呈现出标准化、模式化特点 此外,在传统模式教学过程中,教师按照自身备课情况,已经在心中构建起一个模式化的教学评价标准,并用此来评价学生的作业完成情况和学习情况,再根据评价结果,督促学生进行反思。 三、大数据给传统教育模式带来的挑战 尽管传统教学模式具备以上几项优点,但在面对信息日趋多元的大数据时代,这种传统的填鸭式教学模式和通过统计分析典型案例式的教学方法,难以适应和满足时代发展的根本需要。不可否认,传统教学模式正面临着严峻挑战。大数据时代给传统教育模式带来的挑战集中体现在以下几个方面。 (一) 大数据时代要求教育实现开放化发展 在促进社会实现公平化发展过程中,首先要确保教育公平。在大数据时代,这一要求更为凸显。大数据时代要求教育应当不断朝着公平化的方向发展,而实现教育公平的基础是首先实现教育的开放化发展。在现今的网络上,许多高校都开放一些公开、免费的教学视频,个体获取和传播视频中的知识所需要的成本极低。此类优质教育资源正是大数据发展给教育带来的福利。只有确保每一位学习者都能获得这些教育资源,才能真正实现教育的公平化发展。(二) 大数据时代要求教育方式不断进行革新 在互联网不断发展延伸过程中,通过对大数据的充分分析与挖掘,来确定教育未来发展的重要趋势与方向。这就要求教育方式要不断进行革新,使其朝着更易于数据整合的方向发展,从而使人们学习和获取知识的途径变得不仅仅局限于课堂学习,而能从更为广阔的网络空间通过在线学习或数据分析等方法获得。 (三)大数据时代要求人才培养实现个性化发展大量信息、形式多样、价值多元、实时性强等是大数据时代的典型特点,要求传统教育理念和教育模式需不断进行革新,使其更多地关注个体的个性化、多样化发展,才能培 摘 要:在大数据时代,传统教育正面临严峻挑战,倒逼传统教育模式进行变革与优化,从而实现教育开放化、方式革新化、人才个性化等发展目标。文章基于大数据角度,探讨大数据时代给传统教育带来的挑战,同时提出在大数据时代下教学模式革新的具体路径。 关键词:大数据;传统教育;教学模式;革新 【中图分类号】G 【文献标识码】B 【文章编号】1008-1216(2017)12B-0048-02

大数据“革命”教育 让考试变得更科学

大数据“革命”教育让考试变得更科学 2013-10-19 02:28 来源:光明网-《光明日报》我有话说有8人参与 资料图片 数据(data),一般而言是指通过科学实验、检验、统计等方式所获得的,用于科学研究、技术设计、查证、决策等目的的数值。通过全面、准确、系统地测量、收集、记录、分类、存储这些数据,再经过严格地统计、分析、检验这些数据,就能得出一些很有说服力的结论。大规模、长期地测量、记录、存储、统计、分析这些数据,所获得的海量数据就是大数据(big data)。在制作大数据时,需要严格的方案设计、变量控制和统计检验等,不然所获得的大数据就是不全面、不准确、无价值或价值不大的。 在教育特别是在学校教育中,数据成为教学改进最为显著的指标。通常,这些数据主要是指考试成绩。当然,也可以包括入学率、出勤率、辍学率、升学率等。对于具体的课堂教学来说,数据应该是能说明教学效果的,比如学生识字的准确率、作业的正确率、多方面

发展的表现率——积极参与课堂科学的举手次数,回答问题的次数、时长与正确率,师生互动的频率与时长。进一步具体来说,例如每个学生回答一个问题所用的时间是多长,不同学生在同一问题上所用时长的区别有多大,整体回答的正确率是多少,这些具体的数据经过专门的收集、分类、整理、统计、分析就成为大数据。 分析大数据助力教学改革 近年来,随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇,教育逐渐被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域,有人大胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。 大数据技术允许中小学和大学分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等所有重要的信息。许多这样的数据已经被诸如美国国家教育统计中心之类的政府机构储存起来用于统计和分析。 而近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世,也使教育领域中的大数据获得了更为广阔的应用空间。专家指出,大数据将掀起新的教育革命,比如革新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。 教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。成绩优异的学生对学校、对社会、以及对国家来说都是好事。学生的作业和考试中有一系列重要的信息往往被我们常规的研究所忽视。而通过分析大数据,我们就能发现这些重要信息,并利用它们为改善学生的成绩提供个性化的服务。与此同时,它还能改善学生期末考试的成绩、平时的出勤率、辍学率、升学率等。

大数据时代试题1

《大数据时代》试题 单选题 1、大数据的核心就是(B)【P26】 A、告知与许可 B、预测 C、匿名化 D、规模化 2、大数据不是要教机器像人一样思考。相反,它是(A)【P26】 A、把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。 B、被视为人工智能的一部分。 C、被视为一种机器学习。 D、预测与惩罚。 3、采样分析的精确性随着采样随机性的增加而(C),但与样本数量的增加关系不大。【P32】 A、降低 B、不变 C、提高 D、无关 4、大数据是指不用随机分析法这样的捷径,而采用(A)的方法【P35】 A、所有数据 B、绝大部分数据 C、适量数据

D、少量数据 5、大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比(A)【P40】 A、更有效 B、相当 C、不具备可比性 D、无效 6、相比依赖于小数据和精确性的时代,大数据因为更强调数据的(D),帮助我们进一步接近事实的真相。【P46】 A、安全性 B、完整性 C、混杂性 D、完整性和混杂性 7、大数据的发展,使信息技术变革的重点从关注技术转向关注(A)【P61】 A、信息 B、数字 C、文字 D、方位 8、大数据时代,我们是要让数据自己“发声”,没必要知道为什么,只需要知道(B)【P48】 A、原因 B、是什么

C、关联物 D、预测的关键 9、建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的(C)【P51】 A、基础 B、前提 C、核心 D、条件 10、(C)下列说法正确的是【P75-77】 A、有价值的数据是附属于企业经营核心业务的一部分数据; B、数据挖掘它的主要价值后就没有必要再进行分析了; C、所有数据都是有价值的; D、在大数据时代,收集、存储和分析数据非常简单; 11、关于数据创新,下列说法正确的是(D)【P78-85】 A、多个数据集的总和价值等于单个数据集价值相加; B、由于数据的再利用,数据应该永久保存下去; C、相同数据多次用于相同或类似用途,其有效性会降低; D、数据只有开放价值才能得到真正释放。 12、关于数据估值,下列说法错误的是(B)【P113】 A、随着数据价值被重视,公司所持有和使用的数据也渐渐纳入了无形资产的范畴; B、无论是向公众开放还是将其锁在公司的保险库中,数据都是有价值的;

大数据

一:大数据的定义。 1、大数据,又称巨量资料,指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 2、大数据技术,是指从各种各样类型的大数据中,快速获得有价值信息的技术的能力,包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。 互联网是个神奇的大网,大数据开发也是一种模式,你如果真想了解大数据,可以来这里,这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零,按照顺序组合起来就可以找到,我想说的是,除非你想做或者了解这方面的内容,如果只是凑热闹的话,就不要来了。

3、大数据应用,是指对特定的大数据集合,集成应用大数据技术,获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务,甚至同一领域不同企业的相同业务来说,由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异,所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展,才能充分实现大数据的价值。 当你的技术达到极限时,也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义,最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比,开源的大数据分析工具的如Hadoop 的崛起,这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二:大数据的类型和价值挖掘方法 1、大数据的类型大致可分为三类:

1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata):包括CRM systems的消费者数据,传统的ERP数据,库存数据以及账目数据等。 2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data):包括呼叫记录(CallDetail Records),智能仪表,工业设备传感器,设备日志(通常是Digital exhaust),交易数据等。 3)社交数据(Socialdata):包括用户行为记录,反馈数据等。如Twitter,Facebook这样的社交媒体平台。 2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种: 1)客户群体细分,然后为每个群体量定制特别的服务。 2)模拟现实环境,发掘新的需求同时提高投资的回报率。 3)加强部门联系,提高整条管理链条和产业链条的效率。 4)降低服务成本,发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

基于大数据分析的计算材料科学教学研究

Technology Analysis 技术分析 DCW 83 数字通信世界 2019.09 1 引言 大数据这个词是伴随着全球数据爆炸式增长而提出的,它主要用于描述巨大的数据库。与传统数据库相比,大数据通常包括很多非结构化数据,并且需要更多实时性的分析。同时,大数据也带给我们来了新的挑战,如何有效的组织和管理数据成为目前急需解决的难题。大数据具有大量、多样、快速、有价值等特征,这为我们的学习科研带来了极大的帮助。 通过用大数据方法对材料进行研究属于计算材料学的范畴,计算材料科学是将材料科学与量子物理,力学,数学等学科相结合而形成的学科。材料的微观组织以及原子的排列顺序,晶格结构决定了材料的性能,通过了解材料从原子的排列到相的形成过程,微观组织的变化过程以及材料宏观性能与有效服役时间之间的相互关系,就可以更好的发现和制造新型材料。材料基因组计划主要通过将高效的材料理论计算与模拟工具、高通量快速的试验方法、材料性能数据库和信息学等相结合,建立高效的材料数据库。基于大数据方法的材料计算的方法主要包括第一性原理、分子动力学计算、CALPHAD 方法、蒙特卡罗法、元胞自动机法和有限元分析法等。通过基于大数据分析的计算材料科学的计算模拟,可以获得材料的热力学性能、力学性能、物理化学性能、材料的结构、点缺陷和位错迁移率、晶界能和晶界移动性、析出相尺寸等性质,从而更好的了解材料。 2 材料学大数据处理基础理论 基于大数据处理的计算材料学包括许多种方法,主要有第一 原理、分子动力学、蒙特卡洛、元胞自动机、相场法、有限元分析等。由于学生基础知识欠缺较多且授课时间有限,以上方法不能全部应用到教学实践中。因此,根据教学课程的实际情况以及不同的计算材料方法的不同特点,本文主要研究应用广泛的第一性原理和分子动力学的教学,使学生从原子,分子角度更好的理解材料学。 2.1 基于大数据分析的第一性原理方法 第一性原理计算又称为从头算法,是基于量子力学原理的大数据计算方法。第一性原理计算通常不使用经验参数,不依赖实验结果,通过空间群,电子质量,光速,质子中子质量等少数实验数据去做量子计算,通过求解薛定谔方程,从而推导出材料的热力学,电学及磁学等物理性质的方法。第一性原理方法的计算量非常大,因此很难在短时间内求解出精确解,只能借助一些近似的手段求解近似解。由于计算量的局限性,目前第一性原理计算仅适用于材料的微观尺度的计算,但第一性原理具有精确性和普适性的特点而成为目前材料学计算不可或缺的一种方法。 第一性原理方法结合高通量数据和高通量性能的计算方法可以很大程度降低模拟时间,模拟过程包括动力学、结构稳定性和表面稳定性等物性特点,结合密度泛函理论的第一性原理计算方法,可以同时描绘新材料数据迁移变化,进一步获得新材料的态密度、电子能态、电荷密度等信息。根据物理性能和化学性能参 数之间的联系,从理论上可以获得材料的热力参数、机械性能、光学性能、电磁性等基本物理化学参数。2.2 基于大数据分析的分子动力学 分子动力学是指将不同体系下特定的势能函数作用于由众多粒子构成的系统中,同时通过附加外界条件,如温度,压力等,对体系中的所有粒子求解牛顿方程,然后通过统计物理学的方法来得到宏观材料性质的过程。分子动力是学基于牛顿经典力学进行计算的,是一种确定的方法,通过给定粒子的初始坐标和初始速度,利用方程可以计算粒子后续每一时刻的状态。在实际计算过程中,计算机首先读取自行创建的初始体系结构,然后通过势能函数给体系中粒子施加作用力,从而计算出粒子的加速度,不断计算粒子的坐标以,速度等参量,最后通过选择不同的统计系综方法得到材料相关的热力学性质。目前,分子动力学广泛应用于固体材料的性质研究,如材料的弹性模量,热导率等计算。 分子动力中分子力场优化问题是建设材料分子动力学计算平台的关键问题,解决这一问题的方法包括遗传算法和粒子群算法。遗传算法的出现成为了科学研究领域常用的优化工具,近年来,随着大数据计算的兴起,使得遗传算法在数据处理方面也得到了有效的应用。遗传算法主要包括数学基础研究,算法结构研究,基因操作研究,参数选择研究等。。 3 基于大数据分析的计算材料学与教学实践的结合 基于大数据分析的计算材料学课程具有极强的实践性,能够将基础知识与材料模拟的具体模型联系在一起,从而使学生对计算材料科学产生浓厚的兴趣。通过将教学和计算材料结合,实现理论与模拟相结合的教学。在教学过程中通过设定具体的教学目标来培养学生的能力,同时与数据库筛选,结构优化,结果优化相结合,实现教学与科研的同步进行。使得学生积极融入课堂,最终取得更好的效果。 3.1 基于大数据分析的第一性原理与教学实践的结合 第一性原理作为基于大数据分析的计算材料科学的一种典型方法,人们开发了许多模拟平台,如Materials Studio ,Vasp 等。通过高通量方法筛选优化计算模型,解决了材料计算过程中计算耗时的部分问题,并通过高通量的原子结构优化、电子结构优化、弹性性能算法设计,能够更加准确快速的得到模拟结果。在教学过程中通过晶胞模型的建立、晶胞与原胞的转换、电子密度、能量曲线、态密度及能带结构等,使学生快速掌握原子结构模型的建立,并与材料的基础理论相结合,取得更好的效果。3.2 基于大数据分析的分子动力学与教学实践的结合 分子动力学是材料大数据处理中又一典型方法。针对分子动力学,科学研究者们开发了很多并行化计算平台,如Lammps ,Gaussian ,Amber 等。通过遗传算法进行分子力场优化之后进行计算,更加快速准确的得到模拟结果,然后通过可视化界面,可以直观地给学生展示温度变化过程中,分子的移动、(下转第94页) 基于大数据分析的计算材料科学教学研究 赵宇宏,杨文奎 (中北大学材料科学与工程学院,太原 030051) 摘要:以大数据分析为基础的计算材料学教学是材料教学中的重要组成部分。由于其具有数据库庞大、理论知识繁杂、模拟范围广等特点,使得基于大数据分析的计算材料学教学的开展与实施存在较大的困难。本文通过将基于大数据分析的第一性原理,分子动力学与教学实践相结合,使学生能够更加直观的从原子,分子的角度了解材料的变化。帮助学生筛选优化数据,学会理论分析的方法,掌握运用专业知识的能力,从而培养学生的科研能力和综合素质。 关键词:大数据分析;计算材料科学;第一性原理;分子动力学doi :10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.09.060中图分类号:TP391 文献标示码:A 文章编码:1672-7274(2019)09-0083-02

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