A. 大數據技術與應用用英語怎麼說
大數據技術與應用_
翻譯結果：
Big data technology and application
B. 什麼叫大數據
什麼叫大數據？
大數據-網路
大數據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。
對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。《著雲台》的分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘電網、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。
大數據-維基網路
大數據（英語：Big data或Megadata），或稱巨量數據、海量數據、大資料，指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工，在合理時間內達到截取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的信息[3][4]。在總數據量相同的情況下，與個別分析獨立的小型數據集（data set）相比，將各個小型數據集合並後進行分析可得出許多額外的信息和數據關系性，可用來察覺商業趨勢、判定研究質量、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定實時交通路況等；這樣的用途正是大型數據集盛行的原因。
截至2012年，技術上可在合理時間內分析處理的數據集大小單位為艾位元組（exabytes）。在許多領域，由於數據集過度龐大，科學家經常在分析處理上遭遇限制和阻礙；這些領域包括氣象學、基因組學[9]、神經網路體學、復雜的物理模擬，以及生物和環境研究。這樣的限制也對網路搜索、金融與經濟信息學造成影響。數據集大小增長的部分原因來自於信息持續從各種來源被廣泛收集，這些來源包括搭載感測設備的移動設備、高空感測科技（遙感）、軟體記錄、相機、麥克風、無線射頻辨識（RFID）和無線感測網路。自1980年代起，現代科技可存儲數據的容量每40個月即增加一倍；截至2012年，全世界每天產生2.5艾位元組（2.5×1018）的數據。
大數據幾乎無法使用大多數的資料庫管理系統處理，而必須使用「在數十、數百甚至數千台伺服器上同時平行運行的軟體」。大數據的定義取決於持有數據組的機構之能力，以及其平常用來處理分析數據的軟體之能力。「對某些組織來說，第一次面對數百GB的數據集可能讓他們需要重新思考數據管理的選項。對於其他組織來說，數據集可能需要達到數十或數百兆位元組才會對他們造成困擾。」
隨著大數據被越來越多的提及，有些人驚呼大數據時代已經到來了，2012年《紐約時報》的一篇專欄中寫到，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。但是並不是所有人都對big data感興趣，有些人甚至認為這是商學院或咨詢公司用來嘩眾取寵的buzzword，看起來很新穎，但只是把傳統重新包裝，之前在學術研究或者政策決策中也有海量數據的支撐，大數據並不是一件新興事物。
大數據時代的來臨帶來無數的機遇，但是與此同時個人或機構的隱私權也極有可能受到沖擊，大數據包含了各種個人信息數據，現有的隱私保護法律或政策無力解決這些新出現的問題。有人提出，大數據時代，個人是否擁有「被遺忘權」，被遺忘權即是否有權利要求數據商不保留自己的某些信息，大數據時代信息為某些互聯網巨頭所控制，但是數據商收集任何數據未必都獲得用戶的許可，其對數據的控制權不具有合法性。2014年5月13日歐盟法院就「被遺忘權」（right to be forgotten）一案作出裁定，判決Google應根據用戶請求刪除不完整的、無關緊要的、不相關的數據以保證數據不出現在搜索結果中。這說明在大數據時代，加強對用戶個人權利的尊重才是時勢所趨的潮流。
C. 教育的大數據分析用英語怎麼說
教育的大數據分析
英文翻譯
Large data analysis of Ecation
D. 什麼是大數據 大數據（英語：Big da 來自
大數據的概復念：大數據是一制種在獲取、存儲、管理、分析等方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合。
大數據的特徵：
（1）具有海量的數據規模
（2）快速的數據流轉
（3）多樣的數據類型
（4）價值密度低四大特徵
了解更多關於「大數據」，可以查看閱讀原文
E. 大數據學習對英語有要求嗎報名學可以嗎
大數據專業對英語是沒有硬性要求的。大數據專業一般有開發和分析挖掘之回分，大數據開發涉及比較答多的編程代碼，可能很多人會覺得編程代碼就是和英文有關，其實不是的，很多編程大神其實對英文也是一竅不通，主要是在編程這一塊學得比較出色，都是個人能力的體現，和英語基礎完全掛不勾。而大數據挖掘和大數據分析，更多的是偏向業務類或軟體使用上，看重的是一定的數據基礎和良好的邏輯思維能力，和英語也是相關性很小。
所以，有致力於學習大數據的同學，不用擔心自己的英語基礎差而比別人弱勢，如果你是理工科基礎很好的，那麼這才能說你的強勢比別人真的厲害很多。
F. 大數據時代時代用英語怎麼說
大數據時代時代_有道翻譯
翻譯結果：
The era of big data era
G. 什麼叫大數據
大數據概述
專業解釋：大數據英文名叫big data，是一種IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
通俗解釋：大數據通俗的解釋就是海量的數據，顧名思義，大就是多、廣的意思，而數據就是信息、技術以及數據資料，合起來就是多而廣的信息、技術、以及數據資料。
大數據提出時間
「大數據」這個詞是由維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶於2008年8月中旬共同提出。
大數據的特點
Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）-由IBM提出。
大數據存在的意義和用途是什麼？
看似大數據是一個很高大上的感覺，和我們普通人的生活相差甚遠，但是其實不然！大數據目前已經存在我們生活中的各種角落裡了，舉個例子，我們現在目前最關心的疫情情況數據，用的就是大數據的技術，可以實時查看確診人數以及各種疫情數據。
大數據存在的意義是什麼？
從剛才的舉例中我們基本可以了解，大數據是很重要的，其存在的意義簡單來說也是為了幫助人們更直觀更方便的去了解數據。而通過了解這些數據後又可以更深一步的去挖掘其他有價值的數據，例如今日頭條/抖音等產品，通過對用戶進行整理和分析，然後根據用戶的各種數據來判斷用戶的喜愛，進而推薦用戶喜歡看的東西，這樣做不僅提升了自身產品的體驗度，也為用戶提供了他們需要的內容。
大數據的用途有哪些？
要說大數據的用途，那可就相當廣泛了，基本各行各業都可以運用到大數據的知識。如果簡單理解的話，可分為以下四類：
用途一：業務流程優化
大數據更多的是協助業務流程效率的提升。能夠根據並運用社交網路數據信息 、網站搜索及其天氣預告找出有使用價值的數據信息，這其中大數據的運用普遍的便是供應鏈管理及其派送線路的提升。在這兩個層面，自然地理精準定位和無線通信頻率的鑒別跟蹤貨物和送大貨車，運用交通實時路況線路數據信息來選擇更好的線路。人力資源管理業務流程也根據大數據的剖析來開展改善，這這其中就包含了職位招聘的調整。
用途二：提高醫療和研發
大型數據分析應用程序的計算能力允許我們在幾分鍾內解碼整個dna。可以創造新的治療方法。它還能更好地掌握和預測疾病。如同大家配戴智能手錶和別的能夠轉化成的數據信息一樣，互聯網大數據還可以協助病人盡快醫治疾患。現在大數據技術已經被用於醫院監測早產兒和生病嬰兒的狀況。通過記錄和分析嬰兒的心跳，醫生預測可能的不適症狀。這有助於醫生更好地幫助寶寶。
用途三：改善我們的城市
大數據也被用於改進我們在城市的生活起居。比如，依據城市的交通實時路況信息，運用社交媒體季節變化數據信息，增加新的交通線路。現階段，很多城市已經開展數據分析和示範點新項目。
用途四：理解客戶、滿足客戶服務需求
互聯網大數據的運用在這個行業早已廣為人知。重點是如何使用大數據來更好地掌握客戶及其興趣和行為。企業非常喜歡收集社交數據、瀏覽器日誌、分析文本和感測器數據，以更全面地掌握客戶。一般來說，建立數據模型是為了預測。
如何利用大數據？
那我們了解了這么多關於大數據的知識，既然大數據這么好，我們怎麼去利用大數據呢？那這個就要說到大數據的工具BI了，BI簡單理解就是用來分析大數據的工具，從數據的採集到數據的分析以及挖掘等都需要用到BI，BI興起於國外，比較知名的BI工具有Tableau、Power BI等；而國內比較典型的廠家就是億信華辰了。雖然BI興起於國外，但是這些年隨著國內科技的進步以及不斷的創新，目前國內BI在技術上也不比國外的差，而且因為國內外的差異化，在BI的使用邏輯上，國內BI更符合國內用戶的需求。
希望對您有所幫助！~
H. 隨著大數據的到來英語怎麼說
隨著大數據的抄到來的英文翻譯
With the arrival of big data
data 英[ˈdeɪtə] 美[ˈdetə, ˈdætə, ˈdɑtə]
n. 資料，材料; datum的復數; [計算機] 數據，資料; 從科學實驗中提取的價值;
[例句]The study was based on data from 2,100 women
I. 大數據時代對英語學習有何影響
(一)大數據的概念及內涵
大數據作為一個抽象的概念，不僅是指數據在數量上的龐大，也是指是數據在規模及形式上的龐大與不可預估的定量信息。大數據區別於傳統的規模化數據信息，在最新的維基網路中認為，「大數據」是指無法在一定時間內用通常的軟體工具進行捕獲、管理的數據集合。對於英語教育而言，「大數據」的數據主要來自於兩個部分。其中，一部分主要來源於各學校及施教單位內部自身信息系統所生成的運行數據，這類數據多數是標准化和結構性數據;而另一部分則來源於校園外部，也是現代英語教學中所需要的大量文本信息、圖像信息、音頻信息、視頻信息以及微信、微博等多種類的非結構化數據。如何在規模龐大、類型復雜的英語數據源中，採集與挖掘出對英語教育有用的信息，並在最短內做出有效分析，將是大數據時代中英語教學所需進行的一項核心工作。
(二)大數據的特徵
大數據的數據特徵，主要是指數量上的規模性(Volume)，結構形式的多樣性(Variety)以及速度傳播上的高速性(Veloci-ty)這三個特徵，即平常所說的3V。其中，規模性是指大數據的信息規模很大，一般的可以達到TB級及PB級;形式上的多樣性則是指數據類型上，大數據包含著結構化數據和非結構化數據這兩類;傳播速度的高速性是指在數據的構建、數據採集、數據分析、數據挖掘等一系列過程非常迅速。
二、大數據對英語教育的影響
(一)對英語教學模式的影響
傳統的英語教學主要是以課堂教學為主，而通過將大數據技術與英語教育深度融合，英語教學將成為一種更加開放性、互動性的教學模式。在大數據時代，學生的平板電腦、筆記本、智能手機等移動終端，都將成為英語教學的常規載體，英語學習不再僅局限於校內和課堂中，在一切場所中都不受時間、地點的限制進行自主學習。同時，伴隨著信息技術的迅速發展，全球教育資源正在逐步實現無縫整合與共享，近年來所開放的優秀教育資源如OER、MOOCS等，正逐步向全球各角落的學習者所同步共享。這些優秀的英語學習資源的利用，能明顯縮小我國各地域間英語教育水平的落差，從而為學生真正提供一個優質、自由的英語學習環境。
(二)對英語教學方式的影響
大數據時代下的英語教育，一是能提供信息的無縫鏈接，它能實時獲取各種英語資源與網路服務的多終端訪問，能實現數據同步與英語知識的無縫遷移;二是能實現信息的全面交互，英語學習需要學生通過良好的人際交互以更好的理解與掌握語言能力，而利用大數據技術能實現師生之間、學生之間隨時隨地的互動交流;三是能對學習情況進行積累監測，利用大數據分析技術、挖掘技術，能通過移動終端隨時獲取學生課外學習情況、記錄成績，並能通過區域性的數據統計，得到具有研究價值的數據報告，以詳細掌握學生課內外的學習軌跡;四是能提高教學管理效率，大數據採集技術中的二維碼技術、紅外感應技術、全球定位等技術，都可以使各種英語教育裝備與互聯網連接，從而實現對英語教育內容、教育過程的智能化識別、定位、監控與管理，以明顯提高英語教學的管理效率。總而言之，通過數據採集技術以全面收集各種英語教育數據，再利用數據分析與數據挖掘技術對這些數據進行深度處理，不僅能夠英語教學與管理提供更加科學化的決策支持，而且能明顯提升英語教育的實用性，有助於推動現代英語教育的可持續化發展。
(三)對英語教學評價的影響
大數據與英語教育的深度融合，還可以實現對學生英語學習過程的有效評估。一方面，通過大數據採集技術，可以監控學生的英語學習流程，發現學生的日常學習狀態，並通過對數據的變動分析，教師也能觀察到教學方式、教學流程改變的效果，促進教師在課後反思自己需要進一步改進的地方;另一方面，通過對學生英語學習行為的數據分析，也有助於掌握學生的知識掌握程度與興趣點，以促進教學效果的反思。由此可見，「依靠數據說話」已成為了現代英語教學評價的基本立足點。通過對教學過程、學習行為以及各種教學管理數據的全面採集、集中存儲、深入挖掘與分析，不僅能學生的英語學習具有重要的指導意義，也為教師的教學質量評估提供了全面、准確的分析結果。
三、大數據的關鍵技術及在英語教學中的運用
(一)大數據的關鍵技術
大數據技術是由數據採集、數據分析、數據挖掘、數據管理、數據共享、數據可視化等一系列技術的集合。數據的基本流程。1.數據採集技術英語教育中所形成的大數據，一個重要特點就來源廣泛、類型多樣，這就需要利用數據採集技術對數據進行有效的抽取與集成，並通過關聯存儲於資料庫中，以方便對數據隨時的提取與分析。目前，用於英語教育數據的採集技術，主要包括了:基於搜索引擎採集技術、基於數據流引擎採集技術、基於資料庫採集技術、基於ETL引擎採集技術等類型。2.數據分析技術數據分析技術也是英語教育數據處理流程的核心，其主要目的是根據教學的需求，對這些數據進行深入的挖掘、整理與分析。數據分析技術主要包括了數據挖掘技術、機器學習技術、統計分析技術等類型。其中，統計分析技術主要為雲計算技術、分布式處理技術等。3.數據可視化技術數據可視化技術也被稱為數據解釋技術，它能通過對數據分析結果的可視化形象，向用戶展示具體、形象的結果。在英語教育中，數據可視化技術不僅可全面、直觀的呈現各類英語教育統計數據，而且也可通過可視化操作界面，遠程操控英語教學設備。
(二)大數據在英語教學中的運用
1.在英語遠程教育中的應用隨著全球一體化時代的到來，熟練掌握英語已成為新時期、高素質人才日常生活、工作所需。為了更加便捷的學習英語，大量網路在線課堂、網路英語學習資源也應運而生，英語教學也逐漸由傳統的課堂教學模式向著更加個性化、便捷化、網路化的教學方向轉變，英語教育的遠程化、網路化時代已然到來。近年來，由於新興的遠程化網路英語課程大量出現，隨著而來也出現了大量的英語教育數據，再加上學生利用這些課程在網路中學習、互動、互助，也相應產生海量數據。因此，大數據技術在英語網路遠程教育中也有了相應的用武之地。例如，通過數據採集技術，能統計學生在網路中對英語知識提問的次數、參與討論的多少等等，然後在這些基礎上，通過數據分析技術，能詳細掌握學生的學習狀態和英語水平，進而對學生的英語學習行為進行正確的誘導與評價。隨著大數據技術在英語遠程網路教育的應用，教師不再基於自己教學經驗來分析學生在學習中的偏好、難點以及共同點，而只要通過分析與整合學生英語學習的狀態與行為記錄，就可輕易地掌握學生的英語學習規律與學習水平，然後再有的放矢，對不同的學生採用更加有針對性的幫助和輔導，這都有助於明顯提升遠程英語教育的效率與效果。
2.在英語課堂教育中的運用大數據技術除可應用於遠程英語教育以外，在課堂教學中也有著廣闊的應用空間。大數據技術在英語教育中的應用，最重要的目的就是提高學生英語學習的效果與效率，而通過大數據分析技術、採集技術的應用，對英語課堂的教學模式、教學方法以及學習行為都能形成有利的改變。通常而言，學生在課堂學習中作業信息、日常學習信息等重要信息，往往容易被忽視。而通過大數據採集技術與分析技術，則能及時發現與整理這些重要信息，不僅能為提高學生的英語成績提供更加個性化的服務，也有助於提高學生英語考試的成績、平時的出勤率、四六級通過率等。例如，通過大數據技術，能及時分析出某位學生英語成績不佳的原因，是由於周圍環境影響因素?是由於學習內容沒掌握因素?或者是因生病緣故?等等，從而為教師提供有用的數據信息，以實現更加針對性的英語課堂教學。
3.在英語考試中的應用大數據技術還有助於讓英語考試更加科學與合理，由於英語考題的設置，需要考慮到學生的英語學習水平、答題效率多種因素。在考試過程中，試卷的答題結果、班級成績情況，也能為教師提供大量的數據信息。而通過數據採集技術、數據分析技術，則有助於詳細了解學生的英語學習情況與記憶情況，在下一次出題時就能更加貼近於學習實際，並設置出更加適合學生的個性化問題，設計出能夠促進英語記憶力的考題線索。
四、總結
本文主要就大數據對現代英語教育的影響及運用進行了探索與研究。隨著大數據技術在英語教育中深度融合與運用，不僅使教師能夠詳細掌握學生在課外與課內的英語學習軌跡與學習情況，而且能夠為每一名學生創設出更加個性化與自由化的學習環境，從而真正構建起了以學校、家庭、社會、個人為一體的互動式人才培養體系，為學生養成終身英語學習的習慣打下了良好的基礎。