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大数的认识数学优质教案如何写 小学数学教案大数的认识(2篇)

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大数的认识数学优质教案如何写 小学数学教案大数的认识(2篇)
2022-12-27 03:40:17    小编:ZTFB

作为一名教职工,就不得不需要编写教案,编写教案有利于我们科学、合理地支配课堂时间。大家想知道怎么样才能写一篇比较优质的教案吗?下面是小编为大家带来的优秀教案范文,希望大家可以喜欢。

大数的认识数学优质教案如何写一

中国的大数据

大数据的特点:

具体来说,大数据具有4个基本特征:

一是数据体量巨大。百度资料表明,其新首页导航每天需要提供的数据超过

1、5pb(1pb=1024tb),这些数据如果打印出来将超过5千亿张a4纸。有资料证实,到目前为止,人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200pb。

演绎历史仅需133天

二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式,

更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据,个性化数据占绝对多数。

三是处理速度快。

数据处理遵循“1秒定律”,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。四是价值密度低。以视频为例,一小时的视频,在不间断的监控过程中,可能有用的数据仅仅只有一两秒。

有用数据仅为3600分之一面临大数据时代的到来,你准备好了吗?

大数据时代到来

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

进入20xx年,大数据(bigdata)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面,进入美国白宫官方的网站的新闻,现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中,甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。

2、数据正在迅速膨胀并变大,它决定着企业的未来发展,虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患,但是随着时间的推移,人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如《纽约时报》20xx年2月的一篇专栏中所称,“大数据”时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里·金说:“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,所有领域都将开始这种进程。”

大数据应用案例:

1、医疗行业

在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析,医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折。

2、能源行业智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。在德国,为了鼓励利用太阳能,会在家庭安装太阳能,除了卖电给你,当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~3个月时间里,整个电网大概需要多少电。有了这个预测后,就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样,如果提前买就会比较便宜,买现货就比较贵。通过这个预测后,可以降低采购成本。

3、通信行业

电信业者透过数以千万计的客户资料,能分析出多种使用者行为和趋势,卖给需要的企业,这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析,对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化,再以最快捷的方式推送给指定负责人,使他在最短时间内获知市场行情,结合自己的经历,移动推出夜间流量包。

4、零售业

零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析,从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见,此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货,同时在保持市场份额的前提下,增加了高利润率自有品牌商品的比例。

大数的认识数学优质教案如何写二

职责:

1、负责公司的大数据处理框架的研发设计工作,梳理可实现方案和技术规范;

2、开发、完善公司大数据平台;参与公司离线、实时大数据处理系统的设计、开发、测试及多个业务模块的自动化集成;

3、负责业务平台数据统计分析模块的设计与规划;

4、负责公司产品研发过程中的数据及存储设计;

5、带领和培养团队完成组织分解的目标;

任职要求:

1、统招本科及以上学历,计算机、软件工程相关专业,至少8年以上工作经验,5年以上大数据开发经验;

2、熟悉java、hadoop、hdfs、hive、hbase、spark、storm、flume等相关技术的基础架构

3、熟悉数据仓库,数据算法,分布式计算技术理论,具有大数据整体系统架构设计经验;

4、熟悉linux系统,熟练使用shell/perl/python脚本处理问题;

5、对深度学习框架(tensorflow)和机器学习(svm 随机深林贝叶斯等)有一定了解的优先;

6、能够组织项目开发组协同工作,包括团队沟通、计划、开发环境管理等

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