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    浙教版(2019)信息技术 必修1 1.5 数据与大数据 课件(30张ppt)+教学设计

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    高中信息技术浙教版 (2019)必修1 数据与计算1.5 数据与大数据优秀教学课件ppt

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    这是一份高中信息技术浙教版 (2019)必修1 数据与计算1.5 数据与大数据优秀教学课件ppt,文件包含浙教版2019必修1数据与计算15数据与大数据教学课件pptx、浙教版2019必修1数据与计算15数据与大数据教学设计docx等2份课件配套教学资源,其中PPT共30页, 欢迎下载使用。
    基于历史数据,利用数据建模定量分析不同球员特点,合理搭配,重新组队;
    打破传统思维,通过分析比赛数据,寻找“性价比”最高球员,运用数据取得成功;
    布拉德•皮特主演的《点球成金》是一部美国奥斯卡获奖影片,所讲述的是皮特扮演的棒球队总经理利用计算机数据分析,对球队进行了翻天覆地的改造,让一家不起眼的小球队能够取得巨大的成功。
    互联网、移动网络、物联网等每天都产生着大量数据,这些数据规模巨大、格式多样,已经很难用传统的方式进行处理。于是,大数据技术应运而生,通过分析、挖掘这些数据,发现其蕴藏的价值。
    视频1:智慧校园解决方案视频
    话题: 天气预报越来越准确了,准确率可以达100%吗?从天气预报的发展、设备、技术、数据方面进行描述
    了解数据的采集和来源有哪些?数据的方式有哪些?是不是数据量大就是大数据?
    视频2:《3分钟让你认识什么是大数据》视频
    什么是大数据?其实很简单,大数据其实就是海量资料巨量资料,这些巨量资料来源于世界各地随时产生的数据,在大数据时代,任何微小的数据都可能产生不可思议的价值。
    大数据代表着信息量大、速度快、种类繁多的信息资产,需要特定的技术和分析方法将其转化为价值。
    大数据的特征:4V,数量(vlume)、速度(Velcity)、多样(Variety)和价值(Value)。
    数量(vlume):TB\PB\EB\ZB
    不可再生资源 VS 数据
    数据不再是社会生产的“副产物”,而是可被二次乃至多次加工的原料,从中可以探索更大价值,它变成了生产资料。
    问题1:现在为什么现在闯红灯等违规行为越来越少了?
    问题2:请你估算一下一天产生的数据量有多少?
    速度(Velcity):数据产生的速度快,数据处理的速度快
    多样(Variety):人工产生的,机器自动产生
    价值(Value):价值密度低,大量的视频记录下来,有许多冗余
    挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息;价值密度低,是大数据的一个典型特征;
    大数据不仅仅是技术,关键是产生价值可以从各个层面进行优化,更要考虑整体
    女性,尤其当今女大学生是人力资源中不可缺少的组成部分.职场中女性面临着调和家庭与事业两方面矛盾的问题.就女大学生职业生涯规划的内容而言,主要集中在三方面:现代女性职业发展的困境;女大学生的职业定位与外界影响;如何促进女大学生职业生涯的发展问题。想要设计一个性别对女大学生职业生涯规划影响的调查研究,具体怎么做?
    更好不是因果关系而是相关关系
    更多不是随机样本而是全部数据
    更杂不是精确性而是混杂性
    是指在国家统一规定的时间内,按照统一的方法、统一的项目、统一的调查表和统一的标准时点,对全国人口普遍地、逐户逐人地进行的一次性调查登记;主要特点是调查组织高度集中性,普查对象的全面完整性;人口大普查耗时耗费,一般来讲是十年一次,新中国成立以来共进行了6次人口大普查;人口大普查是一种典型的全数据模式;
    人口大普查是一种耗时耗费的工程,一般是以十年为单位;各国每年需要进行几百次的小规模人口调查,采取随机采样分析的方式,这是一种样本模式;源于实用并且很好的创新!随机采样分析是小数据时代的产物;
    我们已具备了大数据的各种技术能力,思维需要转换到大数据的全数据模式:样本=全部;大数据不用随机分析法这样的捷径,而采用所有数据的方法;这里的“大”是相对的——相扑比赛所有数据存储还不需要一个TB,但是是所有的数据!在大数据时代采用随机采样法,就像在汽车时代骑马一样,虽然特定情况下仍可采样随机采样法,但是慢慢地我们会放弃它;
    出行大数据绘制的“城市星云图”是这样的!
    视频3:如何在大数据里掘金?视频
    马云说数据重要、李彦宏说算法重要、马化腾说场景重要,大家说的矛盾吗?你是怎么理解的? 大数据给社会带来了哪些影响?
    视频4:马化腾专访视频
    大数据时代 揭秘广告为何总能找到你
    大数据为生活带来便利的同时也带来了安全隐患。我们应该如何在大数据时代预防信息泄露?
    大数据基础设施安全威胁
    针对大数据的高级持续性攻击
    对自己和同伴的表现进行客观的评价,并思考后续完善的方向。(5=优秀,4=超出一般水平,3=满意,2=有待改进,1=不太理想)

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