根據(jù)來源和范圍的不同,教育大數(shù)據(jù)可分為六種類型:個體教育大數(shù)據(jù)、課程教育大數(shù)據(jù)、班級教育大數(shù)據(jù)、學校教育大數(shù)據(jù)、區(qū)域教育大數(shù)據(jù)和國家教育大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)分析一般用什么工具分析大數(shù)據(jù)處理分析過程中常用的六種工具:HadoopHadoop是一種軟件框架,可以分發(fā)大量數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)處理分析過程中常用的六個工具:HadoopHadoop是一個軟件框架,可以分發(fā)大量數(shù)據(jù)。但是Hadoop是以一種可靠、高效和可擴展的方式處理的。Hadoop之所以可靠,是因為它假設計算元素和存儲會出現(xiàn)故障,所以它維護工作數(shù)據(jù)的多個副本,以確??梢詾槌霈F(xiàn)故障的節(jié)點重新分配處理。Hadoop是高效的,因為它以并行方式工作,從而加快了處理速度。
另外,Hadoop依賴于社區(qū)服務器,所以成本相對較低,任何人都可以使用。HPCCHPCC,高性能計算和通信的縮寫。1993年,美國聯(lián)邦科學、工程與技術協(xié)調(diào)委員會向國會提交了《重大挑戰(zhàn)項目:高性能計算與通信》報告,該報告也被稱為HPCC計劃報告,即美國總統(tǒng)的科學戰(zhàn)略項目。其目的是通過加強研究和開發(fā)來解決一些重要的科學和技術挑戰(zhàn)。
自從我給大家分享了第一篇文章《大數(shù)據(jù)可視化大屏設計經(jīng)驗,我來教你!”,很多朋友會問我一些相關的問題。看了朋友發(fā)的視覺稿,整體還不錯,但是發(fā)現(xiàn)圖表設計有些問題。你可能對數(shù)據(jù)可視化的圖表設計經(jīng)驗比較少,所以本文就把圖表的細節(jié)挖掘出來,分享一下我遇到的坑和我對圖表設計的理解。圖表設計圖表設計概念圖表設計是數(shù)據(jù)可視化的一個分支,是對數(shù)據(jù)的二次加工,以統(tǒng)計圖的形式呈現(xiàn)。也是數(shù)據(jù)可視化的核心表現(xiàn)。圖表設計既要保證圖表本身的數(shù)據(jù)清晰、準確、直觀、易懂,又要適當突出用戶關注的核心內(nèi)容,以幫助用戶通過數(shù)據(jù)進行決策。
教你如何運用大數(shù)據(jù)思維。和一些創(chuàng)業(yè)者交流的時候,經(jīng)常會問幾個問題。數(shù)據(jù)不多怎么辦?大數(shù)據(jù)是大公司的事。我們的小公司呢?能告訴我哪些軟件或者工具可以解決大數(shù)據(jù)的問題嗎?一般情況下,我會說,首先要有大數(shù)據(jù)思維!大家點頭稱是,這個詞聽起來很高大上,甚至給人一種不自覺的沖勁!但是什么是大數(shù)據(jù)思維呢?一直沒時間整理提煉。
圖1:大數(shù)據(jù)思維的干貨一定是濃縮的,連案例都被榨成水了,所以這篇文章讀起來沒那么有意思。但我可以向你保證,掌握這三條為上市公司提供大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略咨詢肯定沒問題。因為我用這三板斧搞定了十幾家上市公司。就連國內(nèi)最大的咨詢公司董事長都認為離開PPT是有望的。每篇文章都用一張圖來表示,每張圖中的圓圈都有很多案例來支撐。如果你對案例更感興趣,可以看看我的書《大數(shù)據(jù)時代的歷史機遇》。
4、數(shù)據(jù)采集|教育大數(shù)據(jù)的來源、分類及結(jié)構模型1。教育之源大數(shù)據(jù)教育是一個超復雜的系統(tǒng),涉及教學、管理、教研、服務等多項業(yè)務。與財務系統(tǒng)清晰、規(guī)范、一致的業(yè)務流程不同,不同地區(qū)、不同學校的教育業(yè)務有一定的共性,但差異性也很突出,業(yè)務的差異直接導致教育數(shù)據(jù)來源更加多樣,數(shù)據(jù)采集更加復雜。教育大數(shù)據(jù)來源于各種教育實踐活動,包括校園環(huán)境中的教學活動、管理活動、科研活動和校園生活,以及家庭、社區(qū)、博物館、圖書館等非正式環(huán)境中的學習活動。既包括線上教育教學活動,也包括線下教育教學活動。
根據(jù)來源和范圍的不同,教育大數(shù)據(jù)可分為六種類型:個體教育大數(shù)據(jù)、課程教育大數(shù)據(jù)、班級教育大數(shù)據(jù)、學校教育大數(shù)據(jù)、區(qū)域教育大數(shù)據(jù)和國家教育大數(shù)據(jù)。二、教育大數(shù)據(jù)的分類教育數(shù)據(jù)有多種分類。從數(shù)據(jù)生成的業(yè)務來源來看,包括教學數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)、科研數(shù)據(jù)和服務數(shù)據(jù)。
5、大數(shù)據(jù)培訓內(nèi)容,大數(shù)據(jù)要學哪些課程基礎階段:Linux,Docker,KVM,MySQL Foundation,Oracle Foundation,MongoDB,redis。Hadoop: Hadoop: Hadoop概念,版本,歷史,HDFS工作原理,紗線介紹,組件介紹。大數(shù)據(jù)存儲階段:hbase,hive,sqoop。大數(shù)據(jù)架構設計階段:Flume distributed,Zookeeper,Kafka。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)收集階段:Python,Scala。大數(shù)據(jù)業(yè)務實踐階段:企業(yè)大數(shù)據(jù)處理業(yè)務場景實際操作、需求分析、解決方案實施、綜合技術實際應用。大數(shù)據(jù)分析的幾個方面:1。可視化分析:可視化分析可以直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的特點,同時也容易被讀者接受,就像看圖說話一樣簡單。2.數(shù)據(jù)挖掘算法:大數(shù)據(jù)分析的理論核心是數(shù)據(jù)挖掘算法。
6、求大數(shù)據(jù)案例和大數(shù)據(jù)應用相關的大數(shù)據(jù)技術書籍或者PPT可以看看大數(shù)據(jù)專家王駕林的《spark大數(shù)據(jù)實例開發(fā)教程》。本書包括五章,第一章是對Spark的簡單介紹;第二章是SparkRDD的實際案例及分析;第三章是SparkSQL的實踐案例及分析;第四章是火花傳播的實踐案例及分析,第五章是超光速粒子的實戰(zhàn)案例及分析。在本書最后的附錄中,介紹了Spark1的新特性。