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1、 大数的认识第2课时教学设计大数的认识第2课时教学设计及反思(六篇)推举大数的熟悉第2课时教学设计(精)一 1.参加大数据平台搭建以及工程技术架构。 2.数据分析，挖掘，模型详细的产品化; 3.依据产品需求，分析编写和制定大数据相关解决方案 岗位要求： 1、计算机相关专业本科以上学历，编程根底扎实，有2年以上大数据开发阅历 2、熟识hadoop生态和体系架构，熟识flink、spark，hive等常用开源工具 3、熟识flume，kakfa，scribe等日志收集体系 4、熟识主流数据库(oracle、postgresql、mysql、sql server)中的1种及以上，有较好的sql性能调
2、优阅历 5、有数据仓库etl阅历者优先 6、有用户行为日志采集、海量数据处理、数据建模方面阅历者优先 7、有持续学习的力量;喜爱开源软件，乐于学问共享;对工作仔细负责;可以独立担当较大工作压力 推举大数的熟悉第2课时教学设计(精)二 读完大数据时代这本书后，我意识到：我们马上或正在迎接由书面到电子的跳动之后的又一重大变革。 这本书介绍了大数据时代降临后，接踵而至的三项变革商业变革、治理变革和思维变革。 其实，这场变革已经打响。商业领域由于大数据时代的到来而推陈出新。前几年，一家名为farecast的公司，让预订到更优待的机票价格不再是幻想。公司利用航班售票的数据来猜测将来机票价格的走势。现在，
3、使用这种工具的乘客，平均每张机票可以省大约50美元，这就是大数据给人们带来的便利。 大家应当都知道20xx年消失的h1n1型流感，就拿美国为例，疾控中心每周只进展一次数据统计，而病人一般都是难以忍受病痛的熬煎才会去医院就诊，因此也导致了信息的滞后。然而，对于飞速传播的疾病，google公司却能准时地作出推断，确定流感爆发的地点，这便是基于浩大的数据资源，可见大数据时代对公共卫生也产生了重大的影响! 在我看来，假如想在在大数据时代里畅游，不仅要学会分析，而且还要能够大胆地决断。 在美国，每到七、八月份时，正是台风肆虐之时，防涝用品也摆上了商品货架。沃尔玛公司留意到，每到这时，一种蛋挞的销售量较其
4、他月份明显增加。于是，商家作了大胆的推想，消失这样的结果源于两种物品的相关性，便将这种蛋挞摆在了防涝用品的旁边。这样的举措大大增加了利润，这就是属于世界头号零售商的大数据头脑! 大数据时代的到来，可以让我们的生活更加便利。但是，假如让大数据主宰一切，也存在肯定的风险。 大家应当都知道电子地图，它可以为人们指引方向。但大家应当还不知道，它会悄悄地积存人们的行程数据，通过智能分析可以推断出哪里是自己的家，哪里是工作单位。我们的隐私就这样被不为人知地收集着。 大数据时代的到来，让我们的生活更安全，更便利，但与此同时，我们的隐私不再是隐私，数据的收集变得无所不包、无孔不入。世界已经向大数据时代迈进了一
5、小步，一个崭新的时代正向我们走来。让我们用学问武装大脑，做好预备，迎接新时代的到来! 推举大数的熟悉第2课时教学设计(精)三 职责: 1、负责软件产品的研发工作; 2、负责系统分析、设计以及编码工作，系统瓶颈分析及解决; 3、负责分析并处理系统故障; 4、负责系统重构以及新产品的研发。 任职资格: 1、计算机或相关专业本科及以上学历; 2、5年以上j2ee实际工程的编程阅历; 3、有mysql等主流数据库的实际应用阅历; 4、熟识常用框架，如 struts2、springmvc、spring boot 、hiberante; 5、熟识并娴熟把握多线程，大数据处理方面技术，以及 dubbo、mq
6、、缓存等组件; 6、熟识web前端开发，熟识javascript、jquery、json、ajax、css+p、dhtml、xml等页面处理技术; 7、通过svn进展团队协作开发; 8、具备良好的沟通力量与独立工作力量; 9、具备较强的学习力量和良好的工作效率。 推举大数的熟悉第2课时教学设计(精)四 职责： 1、负责公司大数据平台建立; 2、依据业务需求，制定数据仓库和数据分析平台的实施和持续更新; 3、攻克技术难关，保证大数据系统的稳定运行; 4、完成大数据产品的开发。 职位要求： 1、计算机相关专业全日制专科及以上学历，大数据相关阅历; 2、熟识java或scala语言，熟识spark，
7、hadoop，kafka，hive，hbase，zookeeper等大数据相关技术; 3、精通sql语句并对redis，mongodb等nosql数据库有肯定阅历; 4、对于高并发、高稳定可用性、性能、大数据处理有过实际工程产品阅历者优先; 5、责任心强，工作踏实，有团队协作精神，沟通力量强者优先。 推举大数的熟悉第2课时教学设计(精)五 职责： 1、 负责部门团队技术人员培育，公司各平台后端功能设计及优化; 2、 参加工程框架设计、系统分析及流程掌握、沟通对接等工作; 3、 独立或者分组进展针对工程需求的功能开发和优化; 4、 拥有良好的代码习惯，要求构造清楚，命名标准，规律性强，代码冗余率
8、低; 5、 依据工程开发进度和任务安排，开发相应的应用模块; 6、 依据需要不断修改完善工程功能，参入核心代码的编写; 7、 负责核心模块代码研发工作，尤其效劳端产品的架构分析、数据库、算法策略设计及核心研发; 8、 确保代码标准及代码质量; 9、 遇到关键技术难题时，准时进展问题定位、解决方案设计及驱动落实; 任职资格： 1、 计算机相关专业本科及以上学历，3年以上php开发阅历，大厂阅历优先; 2、 具有抓取开发阅历、mysql索引优化、查询优化和存储优化阅历、php缓存技术、静态化设计方面的阅历，要求随时随地贯彻最优化开发的思想，所负责的工程须能担当繁重的访问压力; 3、 精通php/m
9、ysql开发，精通memcache、squid、redis等缓存技术者优先; 4、 有大流量并发网站工作阅历，有创新思维并勇于挑战新事物; 5、 具有大数据量、高访问量、高并发网站设计开发阅历; 6、 熟识把握html、js 、css 等前端技术 ; 7、 具备良好的编程习惯，娴熟把握oop编程和常见设计模式 ; 8、 具备团队开发阅历，娴熟把握svn 、git 等常见工具的使用 ; 10、 责任心强，良好的对外沟通和团队协作力量，能承受工作压力。 推举大数的熟悉第2课时教学设计(精)六 读了大数据时代后，感觉到一个大变革的时代将要降临。虽然还不怎么明白究竟要彻底转变哪些思维和操作方式，但明显
10、想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存根本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被剧烈震撼，不禁战栗起来。 “在小数据时代，我们会假象世界是怎样运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡，我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎确定要颠覆统计学的理论和方法，也试图通过引用连线杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很快乐，由于统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大，太权威，太根本了，我想我不行能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。其实也不敢旗帜鲜亮地提
11、出要颠覆它们的论点，究竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的爱护伞。 近几十年，我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应当做到的就是要破和立，要转变自己的传统，跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上，嘴巴上也必需跟上，否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界进展的大帽子。既然大数据是“通往将来的必定转变”，那我就必需“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见”，跟一起先把统计学和量子力学否认掉再说。反正我也不喜爱、也学不会它们。 当我们人类的数据收集和处理力量到达拍字节甚至更大之后，我们可以把样本变成全部，再加上有力量正视混杂性而无视准确性后，好像真的可以抛弃以抽样调查为根底的统计
12、学了。但是由统计学和量子力学以及其他许多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的根底规律。要是不当心把规律或者规律思维或者规律推理一起给“不再需要”的话，就让我很担忧了! 大数据时代第16页“大数据的核心就是猜测”。规律是描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规章。两者好像是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系，而是相关关系”，“知道是什么就够了，没必要知道为什么”，而规律学四大根本定律(同一律、冲突律、排中律和充分理由律)中的充分理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充分理由。且规律推理三局部归纳规律、溯因规律和演绎规律都是基于因果关系。两
13、者似乎又是对立的。在同一件事上两种方法对立，应当只有一个结果，就是要否认掉其中之一。这就是让我很担忧的缘由。 可我却不能拭目以待，像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”，由于我身处其中。问题不解决，我就没法思索和工作，自然就没法活了!更何况还有两个更可怕的事情。 其一：量子力学搞了一百多年，为了处理好混杂性问题，把质量和速度结合到能量上去了，为了调和量子力学与相对论的冲突，又搞出一个量子场论，再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥，最终把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子，恨不得立刻造成那可怕的时间旅行机器。唯一阻挡那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系，由于爸爸就是爸爸，儿子就是儿子。那么大数据会不会
14、通过正视混杂性，放弃因果关系最终反而搞出时间机器，让爸爸不再是爸爸，儿子不再是儿子了呢?其二：人和机器的根本区分在于人有规律思维而机器没有。大数据时代也担忧“最终做出决策的将是机器而不是人”。假如真的那一天由于放弃规律思维而消失科幻电影上描述的机器主宰世界毁灭人类的结果，那我还不如现在就趁早跳楼。 还好我知道自己对什么统计学、量子力学、规律学和大数据来说都是门外汉，或许上面一大篇都是在胡说八道，所谓的担忧根本不存在。但问题消失了，还是解决的好，不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来教导迷津。 所以想向大数据时代的提一个合理化建议：把这本书连续写下去，至少加一个第四局部大数据时代的规律思维。