1000 palabras después de leer en la era del big data
Después de probar un libro, todo el mundo debe tener muchos sentimientos en el corazón. Ahora escribamos una reseña reflexiva. ¿Cómo escribir una reseña para evitar escribir una "cuenta corriente"? Las siguientes son 1000 palabras que recopilé cuidadosamente en la era del big data, solo como referencia. vamos a ver.
Después de leer La era del Big Data, 1.000 palabras 1 Ahora bien, cuando hablamos de nuevos medios e Internet, tenemos que mencionar el big data. Parece que si no dices esto, quedarás fuera. Es más, todavía hay muchas personas que siguen la misma idea, y muchos habladores vacíos ni siquiera han leído el libro clásico sobre este aspecto: "La era del Big Data" de Schon Baige. ¿Quién es Schoenberg? Actualmente es profesor de gobernanza y regulación en el Instituto de Internet de la Network School de la Universidad de Oxford y fue director del Proyecto de Investigación sobre Regulación de la Información en la Escuela Kennedy de Harvard. Entre sus clientes de consultoría se incluyen Microsoft, HP e IBM, y él es el verdadero creador y participante detrás de la política oficial de Internet de la UE. También ha trabajado como grupo de expertos para altos gobiernos de muchos países. ¡Este profesor de Oxford conocido como el "profeta de la era del big data" es realmente asombroso! Entonces, ¿lo que dijo el maestro es la regla de oro? No necesariamente, debes hacer algunos deberes al leer las obras de los maestros. Si haces suficientes deberes y tienes la base teórica correspondiente, puedes tener un diálogo ideológico con ellos.
Schoenberg analiza el big data en tres partes: cambio de pensamiento, cambio de negocio y cambio de gestión. En la primera parte, "Pensando en los cambios en la era del Big Data", Schoenberg expresó claramente sus tres puntos de vista: primero, más: no muestras aleatorias, sino todos los datos; segundo, más variado: no exacto, pero tercero, mejor: no; causalidad, sino correlación. No estoy de acuerdo con el primer punto. Por un lado, desde el punto de vista técnico y de equipamiento resulta muy difícil procesar todos los datos. Por otra parte, ¿es necesario para todos? ¿Es necesario recopilar todos los datos para analizarlos y determinar hechos simples? Discutí este tema con el profesor Zhu Jianhua de la Universidad de la ciudad de Hong Kong. El profesor Zhu es un experto en métodos de investigación en comunicación y análisis de datos. Él cree que se puede encontrar un método estadístico matemático para el análisis, que no requiere necesariamente todos los datos. En relación con la correlación mencionada en el segundo punto de Schoenberg, entiendo que los datos totales que dijo no se refieren a la cantidad sino al rango, es decir, la muestra aleatoria de big data no se limita a los datos objetivo, sino que también incluye todos los datos. fuera del objetivo. Creo que el análisis de big data no puede descartar el muestreo aleatorio, pero se deben ampliar el método y el alcance del muestreo.
Estoy de acuerdo con el segundo punto de Schoenberg. Creo que es un buen complemento a su primer punto y también es una reflexión sobre la comunicación y el marketing de precisión. Los algoritmos simples para big data son más eficientes que los algoritmos complejos para big data. "Una perspectiva más amplia y un pensamiento filosófico oriental. No puedo estar totalmente de acuerdo con el tercer punto de Schoenberg: no la causalidad, sino la correlación". No necesitas saber por qué, sólo qué. La comunicación son datos y los datos son relaciones. En la era de los datos pequeños, la gente sólo se preocupa por la causalidad, pero no sabe lo suficiente sobre la correlación. En la era del big data, no se puede dejar de enfatizar el importante papel de la correlación, pero no se debe descartar por completo. ¿De dónde provienen los grandes datos? ¿Para qué se utiliza? Si se ignora por completo la relación causal y no se conocen las causas y consecuencias del big data, también se eliminará el valor humanista del big data. Hoy en día, para explicar y difundir sus propios puntos de vista, muchos académicos suelen hacer declaraciones impactantes y negar por completo viejas ideas.
La complejidad y diversidad de cualquier cosa en el mundo no es simplemente una cosa o la otra. ¿Tiene Schoenberg también este tipo de pensamiento ingenuo sobre la oposición binaria? De hecho, los lectores deben ver claramente el contexto en el que están hablando al leer y no caer en el malentendido de sacar citas de contexto debido a una lectura superficial. Por ejemplo, Schoenberg propuso "no causalidad, sino correlación". En este artículo, también dijo en el libro: "En la mayoría de los casos, una vez que hemos completado el análisis de correlación de big data, ya no estamos satisfechos con solo saber 'qué'. , continuaremos estudiando la causalidad a un nivel más profundo y descubriremos el 'por qué' detrás de ella". [i] Se puede ver que todos los datos y correlaciones que mencionó están en un contexto específico. , es una opción en la minería de datos .
Una de las fuerzas impulsoras de la investigación de big data es la comercialización. En la segunda parte, Schoenberg analiza los cambios empresariales en la era del big data. Según Schoenberg, la digitalización significa que todo se puede “cuantificar”. El análisis cuantitativo de big data puede responder eficazmente a la pregunta "qué", pero aún no puede responder completamente al "por qué". Por eso creo que no se pueden descartar el análisis cualitativo y la investigación cualitativa. No hay duda de que la innovación de datos puede crear valor.
Al discutir el papel de Big Data, Schoenberg todavía lo ubica en el sistema empresarial de aplicaciones de datos en lugar de en todo el sistema social, pero discutió esto en la segunda parte de la pregunta "Cambio de gestión en la era de Big Data". En una sociedad de riesgo, los problemas de seguridad de la información se han vuelto cada vez más prominentes y la dictadura de datos y la protección de la privacidad se han convertido en una contradicción. ¿Cómo deshacerse del dilema del big data? Schoenberg intenta una respuesta en la sección final, "Control", pero es básicamente un tópico. Pensé que tal vez Out of Control de Kevin Kelly podría ayudarnos a responder esa pregunta. Al menos puede proporcionar más dimensiones para pensar. Como dijo Schoenberg en la conclusión: "Big data no es un mundo frío lleno de algoritmos y máquinas, y el papel de los humanos no puede ser reemplazado por completo. Lo que big data nos proporciona no es la respuesta final, sino una respuesta de referencia. La ayuda es temporal , habrá mejores métodos y respuestas en un futuro próximo. "¡Gracias, hermano Xun! Dejemos que el debate sobre big data regrese de las ciencias naturales a las humanidades y las ciencias sociales. Se puede inferir que la "era del big data" no es la respuesta final, ni la respuesta estándar, sino una respuesta de referencia.
Además, antes de leer este libro, debes tener algunos conocimientos y conceptos básicos de ciencia de datos, como ¿qué son los datos? ¿Qué son los grandes datos? ¿Cuál es la diferencia entre análisis de datos y minería de datos, y cuál es la diferencia entre digitalización y datificación? Hacer algunos deberes antes de leer facilitará la lectura.
Después de leer En la era del big data, ya no nos interesa encontrar relaciones causales, sino que deberíamos buscar correlaciones entre las cosas. Esta propuesta es mi mayor sentimiento después de leer este libro. Personalmente creo que también es la idea central de este libro. Empecemos desde el principio. En primer lugar, el libro presenta una propuesta que subvierte mi comprensión anterior: "No son los átomos, sino la información, la fuente de todas las cosas. Considera el mundo como un océano de información y datos comprensibles, que nos proporciona una experiencia sin precedentes". perspectiva. Esta es una visión del mundo que puede impregnar todos los ámbitos de la vida. Esta afirmación se describe en un párrafo de la última parte del libro. La razón por la que lo pongo en la parte superior es porque creo que esta es la premisa para hablar del mundo digital y, naturalmente, también es la premisa para hablar de big data. Hay una sección en la mitad del libro sobre la diferencia entre digitalización y digitalización. Después de ordenar mi cerebro, la propuesta del mundo digital figuraba como el segundo paso del pensamiento de big data. Mientras escribo esto, no puedo evitar reflexionar sobre si he entendido la esencia del libro (la esencia en mi opinión. Esta es la primera frase). Porque, mirando retrospectivamente todo mi pensamiento, sigo pensando según el antiguo modelo de pensamiento causal. Otro aspecto atractivo de este libro es que tiene muchos puntos de vista, que se discuten desde una perspectiva filosófica. Aunque no tengo mucha tinta en el estómago, cuando lea estas descripciones descubriré que comprenderé mejor las proposiciones hechas por el autor. Por ejemplo, hay un pasaje en el libro
Dicemos que los humanos comprenden el mundo a través de la causalidad, que se refiere a los dos métodos básicos que utilizamos para comprender y explicar diversos fenómenos en el mundo: uno es a través de la rápida relación ilusoria de causa y efecto, la otra es a través de una causalidad lenta y ordenada. Los macrodatos cambiarán el papel de estos dos enfoques fundamentales en nuestra comprensión del mundo.
Al adjuntar algunos ejemplos, es fácil de entender mirando la "esencia" aportada por el autor. Y efectivamente lo es. Bien, entonces, ¿qué ha cambiado el big data para nosotros? El autor señala tres puntos.
La esencia del big data reside en tres cambios a la hora de analizar la información. Estos cambios hablan de cambiar la forma en que entendemos y formamos la sociedad.
El primer cambio es que en la era del big data, podemos analizar más datos y, a veces, incluso procesar todos los datos relacionados con un fenómeno específico, en lugar de depender del muestreo aleatorio (muestra = población).
El segundo cambio es que hay demasiados datos de investigación y ya no estamos interesados en buscar la precisión.
El tercer cambio es causado por los dos primeros cambios, es decir, ya no nos interesa buscar relaciones causales, sino que debemos buscar correlaciones entre las cosas. Los macrodatos nos dicen “qué”, no “por qué”. En la era del big data, no necesitamos saber las razones detrás de los fenómenos, sólo debemos dejar que los datos hablen por sí solos. , Fuente: Artículo breve; de lo contrario, seremos responsables. Gracias por su apoyo, ¡lo haremos mejor!
Como todos sabemos, el cerebro humano tiene la función de comparar nuevos estímulos o información con "experiencias pasadas o conocimientos acumulados" y luego ajustarlos y aceptarlos. Si la nueva realidad que tienes delante no puede conciliarse con la información inherente almacenada en tu cerebro, inconscientemente te negarás a aceptar la nueva realidad (como si no la hubieras visto o te desviarías de la situación de la que eres consciente); haciendo conjeturas arbitrarias basadas en su propio conocimiento de la realidad (creando una ilusión).
Este es un instinto humano diseñado para mantener la calma.
Por eso el autor lo llama revolución.
Dicho todo lo anterior, ¿qué nos aporta el big data? Aquí solo quiero hablar de lo que siento más profundamente, y otros que estén interesados pueden aprenderlo por sí mismos. Por supuesto, hay muchos en el libro, y el más común es cuánta riqueza han creado XXX empresas o individuos mediante el uso de big data. Dejando de lado estas cosas superficiales, lo que más me emociona o me asusta es la predicción. Esto es lo fundamental que aporta el big data. No es necesario repetir las razones por las que nos sentimos tentados. La computadora te dirá cuándo ganarás el premio mayor comprando una bola de doble color. Piénsalo y estarás un poco emocionado. Por supuesto, esto es sólo una metáfora exagerada. Hay un pasaje del libro que me gusta mucho sobre el miedo.
La base de la equidad y la justicia es que las personas sólo necesitan ser responsables de algo después de haberlo hecho. Después de todo, no es un crimen querer hacer algo pero no hacerlo. La creencia fundamental de la sociedad en relación con la responsabilidad personal es que las personas deben ser responsables de las acciones que eligen. Si el análisis de big data es completamente preciso, entonces nuestro futuro se predecirá con precisión. Entonces, en el futuro, no solo perderemos el derecho a elegir, sino también a actuar en función de las predicciones. Si las predicciones precisas se hacen realidad, perderemos nuestro derecho al libre albedrío y a la libre elección. Como no tenemos otra opción, no necesitamos asumir la responsabilidad. ¿No es esto irónico?
Por último aquí, por cierto, otra descripción del libre albedrío en el libro.
En filosofía, el debate sobre la existencia de relaciones causales ha ardido durante siglos. Después de todo, si todo tuviera una causa y un efecto, entonces no tendríamos libertad para decidir nada. Si cada decisión o pensamiento que tomamos es resultado de algo más. Y este resultado se debe a otras razones. En este ciclo, no hay libre albedrío humano. ——Todas las trayectorias de la vida están controladas únicamente por causa y efecto. Como resultado, los filósofos debaten el papel de la causalidad en el mundo, a veces argumentando que es la antítesis del libre albedrío.
Hay un ejemplo en el libro, la película "Minority Report". Al ver esto, dije: "Oh, de hecho he visto esta película y todavía estoy un poco emocionado cuando pienso en ella. Si estás interesado, puedes verla". Probablemente la policía atrapa a los delincuentes de antemano mediante predicciones, pero no mediante big data, sino mediante medios sobrehumanos. Cuando todo lo que haces es predecible, estás completamente expuesto al sol. Si fuera usted, ¿tendría miedo?
Finalmente adjunto dos posdatas, una es un pasaje del libro y la otra es una creación mía.
Big data no es un mundo frío lleno de algoritmos y máquinas, y el papel de los humanos todavía no puede ser reemplazado por completo. Lo que nos proporciona el big data no es la respuesta final, sino una respuesta de referencia. La ayuda es temporal, habrá mejores métodos y respuestas en un futuro próximo.
El big data acabará afectándonos, y será un arma de doble filo como otras tecnologías. Si se usa bien, puede resultar tentador, abusivo o aterrador. Al igual que la tecnología nuclear, si se utiliza, beneficiará a la Tierra. Si se abusa de ella, si te dan una Tierra de diamantes, igualmente explotará. Creo que el desarrollo futuro del big data será, como dijo el autor, una revolución en la vida, el trabajo y el pensamiento.
Después de leer "Big Data Era", la palabra "big data" apareció silenciosamente en nuestras vidas. Para averiguarlo, elegí el libro "Big Data Era".
El autor primero describe brevemente el impacto del big data en nuestras vidas, trabajo y pensamiento desde una perspectiva general, y luego escribe desde tres aspectos utilizando cientos de ejemplos académicos y comerciales. Las características específicas de la era del big data, como muestra = multitud, búsqueda de precisión, correlación, etc., se presentan una por una. Al mismo tiempo, el autor también analiza las preocupaciones ocultas en big data desde la perspectiva de individuos y empresas.
Hay mucho contenido en el libro y es imposible resumirlo todo aquí. Aunque hay muchos nombres propios en este libro, el autor utilizó su lenguaje popular y muchos ejemplos para darme una sensación de frescura en la era de los grandes datos.
¿Por qué es fresco? Porque el contenido del libro parece abrirme a un mundo que me resulta familiar y desconocido. Ahora estamos en la era de Internet y se genera una gran cantidad de datos a través de operaciones diarias simples. Sin embargo, al principio utilizamos mucha tecnología para resolver el problema inmediato. Esos big data son como oro en la arena, su valor no ha sido descubierto. A día de hoy, siempre que compramos libros online, siempre vemos la columna "Adivina lo que te gusta", búsquedas en Google y predicciones de gripe, Farecast y sistemas de predicción de precios de billetes de avión, etc.
Todo esto proviene de big data que se han ignorado, lo que confirma la frase "la predicción es el núcleo de big data" y crea dimensiones cuantificables sin precedentes para nuestras vidas. Cuando leí esta parte, no pude evitar sentir que ya estaba disfrutando de los beneficios del big data en mi vida. Al igual que la columna "Adivina lo que te gusta", entré en contacto con más libros que se adaptaban a mis gustos, permitiéndome ver detalles que antes no podía encontrar. Los gigantes corporativos con grandes cantidades de datos, como Google y Amazon, están desarrollando vigorosamente nuevas industrias y proyectos de investigación relacionados con big data. Con las comodidades de la era de Internet, los big data se han convertido en la cosa de mayor valor comercial en la actualidad y todas las tendencias cuantificables han comenzado a surgir. "Esencialmente, el mundo está hecho de información." Frente a esta frase, la era del big data parece estar a la vuelta de la esquina.
Si bien me sorprenden las cosas inimaginables que los big data pueden hacer por nosotros y su enorme valor, también estoy de acuerdo en que los big data pueden optimizar enormemente nuestras vidas, pero no puedo evitar preocuparme por esta era. . Una vez que llegue la era del big data, no sólo nuestra privacidad ya no será privacidad, sino que, como dice el libro, "siempre estamos expuestos al 'tercer ojo': Amazon monitorea nuestros hábitos de compra, Google monitorea nuestros hábitos de compra, WeChat". "Bo parece saberlo todo", y podemos usar big data para predecir muchas cosas, y es muy eficiente. Una vez que las personas dependan de big data y rara vez utilicen la innovación humana y otras habilidades para estar sujetas a los datos, el mundo se convertirá en un entorno mecánico muy dinámico. Y creo que la mayor preocupación es el impacto de la era del big data en el pensamiento, los pensamientos, las creencias y otros campos espirituales de los propios seres humanos. Ahora todos vivimos en datos, y la era del big data puede llegar gradualmente en unos años. Esto me hace preguntar: ¿en qué hemos creído siempre? Creo que es difícil para mí entender esto. El mundo ha cambiado. Todo tiene sus altibajos y no sé si me estoy preocupando demasiado.
Así que continué explorando el pensamiento del autor sobre este tema. “Los datos más importantes residen en las personas mismas”, dijo también el autor, “Estamos creando un futuro mejor” y “En una era profética, el libre albedrío humano es inviolable y esto no se puede subestimar cuando utilizamos big data cuando tratamos con ellos. datos, debemos ser humildes y recordar los conceptos básicos de la naturaleza humana. El antropólogo Clifford Gilder dijo una vez: "Intente aplicarlo y extenderlo donde se pueda aplicar; detenerse donde no se pueda aplicar". Las palabras son como la luz del sol, disipando mis preocupaciones sobre la era del big data y mi miedo interno a ella. Creo que sólo adhiriéndonos a nuestros corazones y al libre albedrío, los big data podrán beneficiar a nuestro mundo humano y desatar la cálida luz que hay detrás de ellos.
Ante los cambios de los tiempos, me esforzaré por adherirme a mi propia voluntad y "adoptar big data".
La esencia del mundo son los datos. Cuando dominas los datos, controlas el mundo; puedes predecir fácilmente el desarrollo de las cosas a través de la correlación de los datos y eliminar todos los factores adversos de raíz; esto es mucho mejor que "prevenir los problemas antes de que sucedan".
El libro "Big Data Era" ha realizado tres cambios importantes en nuestros conceptos: no muestrear todo, no ser absolutamente preciso en eficiencia y no ser causal, sino relevante. El libro presenta los tres cambios principales en la era del "big data": cambio de pensamiento, cambio empresarial y cambio de gestión. Bajo el "impacto" de estos grandes cambios, la forma en que opera la sociedad moderna inevitablemente sufrirá cambios tremendos. Si no seguimos la tendencia de este cambio, al igual que la antigua China, que se mantuvo firme y finalmente se abrió al mundo exterior con largos ganchos y alabardas, inevitablemente seremos saqueados y dejados atrás en el proceso del mundo, por lo que debemos cambiar nuestro pensamiento.
“Ya no nos interesa buscar causalidad, sino que deberíamos buscar correlaciones entre las cosas”. Creo que esta es la idea central de este libro. En la era del big data, la información y los datos se han convertido en la fuente de todo. Vivimos en un mar de datos. Desde otra perspectiva, parece que hay innumerables "hilos invisibles" que nos conectan con estos datos, que nunca antes habíamos tenido y que nunca habíamos imaginado. Big data ha cambiado la forma en que solíamos entender el mundo a través de relaciones causales, proporcionando varias formas nuevas, porque en la era de big data, podemos analizar más datos y, a veces, incluso procesar todos los datos relacionados con un fenómeno especial, es decir. , :sample=population; Además, cuando hay tantos datos de investigación, lo que nos interesa no es la "precisión", sino el "caos". Si no aceptamos el "caos", el 95% de los datos no estructurados quedarán inutilizables, lo que no nos permitirá construir un mundo de datos completo.
Después de analizar datos cada vez más completos, podemos explorar sus correlaciones a partir de estos datos, es decir, "qué" en lugar de "por qué" y simplemente analizar cómo afecta otras cosas, es decir, "dejar que los datos hablen por sí mismos", lo cual Subvierte por completo los métodos anteriores de exploración de datos y revela un mundo completamente nuevo.
Este concepto ha supuesto un enorme impacto en el estado actual del conocimiento con un poder asombroso. A través del análisis de datos masivos podemos obtener productos y servicios de gran valor o insights profundos. Por ejemplo, Google, cuando el h1n1 se hizo popular en 2009, procesó 34 términos de búsqueda detectándolos. Después de predecir 500 millones de modelos de datos diferentes y compararlos con casos reales de influenza registrados por los CDC en 2007 y 2008, se identificaron 45 combinaciones de términos de búsqueda. Después de usarlos en modelos matemáticos específicos, el coeficiente de correlación entre los resultados del pronóstico y los datos oficiales llega al 97%. Esta tecnología de big data ha obtenido el alcance de la propagación de la influenza a través del análisis de datos masivos de una manera sin precedentes, proporcionando herramientas más rápidas y eficientes para predecir la influenza.
Al mismo tiempo, aunque el big data puede beneficiar a la humanidad y combatir enfermedades, se limita al dominio de esta tecnología. Si no prestamos atención a esta tecnología, será un desastre para nosotros cuando nuestros oponentes construyan esta red de datos antes que nosotros. Piénselo. Aunque el núcleo del big data es la predicción, es terrible cuando el enemigo usa este método para predecir nuestro próximo movimiento, como dónde se lanzarán sus misiles, hacia dónde volarán y hacia dónde se moverán sus tropas. En resumen, todo el "futuro" estará en manos del enemigo. El enemigo puede incluso encontrar a quienes tengan "grandes logros" en el futuro e infiltrarse en ellos o estrangularlos. Esto es sin duda fatal para nuestro desarrollo. Por tanto, el proceso de construcción de sistemas de big data debe acelerarse lo antes posible.
Para nuestros estudiantes de defensa nacional, también debemos seguir esta tendencia de desarrollo. La era futura seguramente será una era en la que los datos serán fáciles de obtener y compartir a través de redes de datos. A través de estos datos, se puede establecer un modelo de datos que puede analizar con precisión y proporcionar un plan adecuado para cada persona, como el volumen de ejercicio, la intensidad del entrenamiento, etc., y puede "predecir" y guiar las emociones negativas de una persona en el tiempo, de modo que que puedan ser descubiertos a tiempo. Estos se harán realidad. Tenemos que mantenernos al día y hacer esto.
Pensamientos en la era del Big Data 1000 palabras 5 "Excepto Dios, todo el mundo tiene que hablar con datos". Esta es una frase impresionante en "Big Data", y también es el intento de este libro de mensaje transmitido. En la era de la información digital, los datos son tan omnipresentes como el aire. Para algunos, los datos no significan nada, mientras que para otros, los datos son la verdad.
Estados Unidos es protagonista del “big data”. El libro cuenta la historia de más de medio siglo de apertura informativa e innovación tecnológica en Estados Unidos, los vericuetos de la transparencia pública y financiera, la historia oculta detrás de la ley de calidad de datos, los vericuetos del sistema nacional de salud. proyecto de ley de reforma, el enredo centenario de la tarjeta de identificación unificada y la leyenda innovadora de la policía callejera, la trágica historia de los desastres mineros en los Estados Unidos, el pasado y el presente de la inteligencia empresarial, el auge global del movimiento de datos abiertos. , Web30 y la próxima generación de Internet.
A través de este libro, se nos presenta un Estados Unidos tridimensional y los pensamientos del pueblo estadounidense: el pueblo estadounidense está obsesionado con la protección de la privacidad personal, pero no escatima esfuerzos para promover la transparencia y divulgación de información gubernamental.
Después de leer este libro, de repente me interesé mucho en los datos y el procesamiento de datos en la vida. Si algún día utilizamos los datos para hablar en todas partes, la política, los sistemas y la vida serán más claros y los accidentes se reducirán al mínimo.
Como profesor de tecnología de la información, ¡es necesario leer este libro! Los profesores inteligentes podrán descubrir en el libro la cultura única de la tecnología de la información y casos vívidos que se pueden utilizar para la enseñanza.
Apenas tengo tiempo para leer libros todos los días. Siempre espero hasta que me canse por la noche antes de abrir el libro. Siempre insisto en leer cuando mis ojos se sienten extremadamente incómodos. Así que los big data se han integrado en mis pensamientos a través de la perseverancia...
Después de leer "Big Data", me di cuenta de que este no es un libro aburrido. El autor utiliza casos y narraciones para contar las historias legislativas, ciudadanas, técnicas y comerciales detrás de la apertura, la recopilación y el uso de datos en los Estados Unidos, lo cual es fascinante y revelador.
Me pregunto ¿qué valor práctico tiene el concepto de big data para la educación? Desde hace tiempo la educación china viene estudiando la digitalización de la educación, como por ejemplo los campus digitales. La idea es digitalizar los contenidos de nuestra educación, dando como resultado el desarrollo de libros de texto electrónicos o la digitalización del proceso de enseñanza.
Eufemísticamente hablando, ésta es una connotación importante de la tecnología educativa. En el proceso de enseñanza se puede digitalizar el comportamiento de los estudiantes y esta investigación no puede ser en profundidad en ninguna carrera. Es demasiado profesional, por eso siento que la llamada tecnología educativa no es tan real y significativa como la digitalización educativa. Durante mucho tiempo no supimos cómo se manifestaban los efectos de la educación en una persona. Todo lo que tenemos es un esquema y no estamos seguros de qué impacto tendrán las acciones de un maestro en los estudiantes. Por lo tanto, la gente siempre ha sospechado profundamente de la educación. ¿Científico? El concepto de big data al menos propone que centrarse en el "qué" es mucho más práctico que centrarse en el "por qué". Y nuestra educación necesita cambiar el enfoque del "por qué" al "qué". Sólo así la educación podrá pasar del "por qué" al "qué puede ser", lo que será una revolución ideológica. Para la tecnología educativa que ahora está en peligro, la salida pasa por cambiar el foco de la investigación de la digitalización a la digitalización.
Cómo integrar datos en la enseñanza, los educadores primero estandarizaron las plantillas de enseñanza y el contenido de la enseñanza estandarizando las prescripciones de enseñanza de medicina general para garantizar que cada proceso y contenido de enseñanza sean controlables. Luego, combinado con el contenido de la enseñanza diaria, procesamos bien los datos que enfrentamos. Una vez que los datos se procesan bien, naturalmente procesaremos bien la retroalimentación del aula y finalmente formaremos un sistema de enseñanza que preste atención tanto a la experiencia como al efecto de la enseñanza.
Al mismo tiempo, no solo debemos prestar atención a los recursos de los estudiantes en clase, sino también hacer un seguimiento de estos recursos después de clase. Obviamente, esto es diferente de la educación y la enseñanza del pasado. Ante la llegada de la era del big data, los cambios en la enseñanza son inevitables. Por lo tanto, no importa cómo cambie el entorno y cuán complejos sean los datos, debemos cambiar nuestra enseñanza para atender la futura era del big data.
"La era de los grandes datos" de Schoenberg me hizo reexaminar la palabra candente "grandes datos" que ha surgido repentinamente en la era de la información. Como estudiante de seguridad de la información, me apasiona más el término "big data".
La explicación que se encuentra en Baidu es: "Big data", o datos masivos, se refiere a la información involucrada que es tan grande que no puede ser capturada, administrada, procesada y organizada por las herramientas de software actuales. ayudar a las empresas a tomar decisiones más proactivas en un tiempo razonable. Características: Cantidad, rapidez, variedad, autenticidad.
Schoenberg cree que el big data no puede definir un concepto exacto. Mencionó que "los big data son una fuente para que las personas adquieran nuevos conocimientos y creen nuevo valor; los big data también son una forma de cambiar la relación entre los mercados, las organizaciones y los gobiernos y los ciudadanos".
En este libro, se analiza principalmente desde tres aspectos: cambio de pensamiento, cambio empresarial y cambio de gestión. Schoenberg se centró en tres puntos:
Primero, más: no muestras aleatorias, sino todos los datos.
2. Más variado: no exacto, pero mixto.
En tercer lugar, mejor: no causalidad, sino correlación.
No estoy de acuerdo con el primer punto de vista. Después de todo, la realización de big data requiere cierto soporte técnico. Obviamente, esta tecnología no está lo suficientemente madura ahora y la aplicación de big data a algunas cosas simples es más complicada. Por lo tanto, este complejo método de procesamiento de big data es más adecuado para algunas situaciones específicas, como la previsión empresarial, la investigación del ADN humano, etc.
En cuanto a la segunda opinión, estoy muy de acuerdo con la afirmación de Schoenberg: "Los algoritmos simples para grandes datos son más efectivos que los algoritmos simples para datos pequeños". En el rápido desarrollo de la industria informática, ha surgido un nuevo algoritmo simple y factible. Este algoritmo es mucho menos rápido que el desarrollo de las computadoras en términos de velocidad de computación y capacidad de almacenamiento, y los algoritmos de big data parecen ser más capaces de atender. esta tendencia general.
La correlación mencionada en el punto 3 es un peso pesado en big data y puede encontrar rápidamente los patrones de las cosas y las soluciones correspondientes. Por supuesto, la relación causal no puede ignorarse por completo. Después de todo, las personas son más receptivas mentalmente a los resultados del análisis causal, y las predicciones de big data requieren que las personas se adapten lentamente. Cuando hayamos completado el análisis de correlación y no estemos satisfechos con sólo saber "qué", podemos pasar al estudio del "por qué". Después de todo, la raíz del problema es la causalidad. Todos los datos y correlaciones de Schoenberg son un atajo en la era del big data.
Sin embargo, en la era de la información, los problemas de seguridad de la información se han vuelto cada vez más prominentes y la contradicción entre la dictadura de los datos y la protección de la privacidad se ha convertido en blanco de la crítica pública. En el último capítulo del libro, Schoenberg intenta encontrar una solución a este dilema, pero finalmente fracasa, pero propone que “los big data no son un mundo frío lleno de algoritmos y máquinas, donde el papel de los humanos no puede eliminarse”. ”. Completamente reemplazado.
"Esto demuestra que las personas son igualmente importantes en la era de los datos. Los datos sirven a los seres humanos y son impulsados por ellos para completar los propósitos correspondientes.
En un entorno tan grande, a menudo me hace pensar más y preocuparme más.
La era del big data es a la vez una oportunidad y un desafío para nosotros. Algunos países han comenzado a entrar en la era del big data y han comenzado a realizar investigaciones y usos en diversos campos. La población y la gran superficie terrestre pueden brindarnos protección de datos en la era del big data. Para poder enfrentar los desafíos y destacar en la nueva ronda de competencia por las grandes potencias, es necesario resolver problemas técnicos y de otro tipo y abrir gradualmente los datos. diversos campos en términos de políticas, y garantizar que se resuelvan problemas como las fuentes de datos y los permisos, y continuar aprendiendo tecnología informática avanzada para reducir la brecha con otros países. entregó una respuesta al mundo que el mundo no puede subestimar;
Nosotros, ¿cómo permaneceremos invencibles en la nueva tormenta de la era del big data? Si la era del big data es una tendencia inevitable, entonces esta es la situación. la responsabilidad de nuestra generación y nuestro nuevo campo de batalla
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