大數據數學發展

『壹』 大數據時代發展歷程是什麼

可按照時間點劃分大數據的發展歷程。

『貳』 大數據的發展前途怎麼樣

大數據的就業前景目前來看是不錯的，隨著大數據往各垂直領域延伸發展，對統計學、數學專業的人才，數據分析、數據挖掘、人工智慧等偏軟體領域的需求加大，大數據領域從業人員薪資水平將持續增長，人才供不應求。
大數據就業方向
1、大數據開發方向。所涉及的職業崗位為：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等；

2、數據挖掘、數據分析和機器學習方向。所涉及的職業崗位為：大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等；

3、大數據運維和雲計算方向。對應崗位：大數據運維工程師；

三個方向中，大數據開發是基礎。以Hadoop開發工程師為例，Hadoop入門月薪已經達到了8k以上，工作1年月薪可達到1.2w以上，具有2-3年工作經驗的hadoop人才年薪可以達到30萬—50萬，一般需要大數據處理的公司基本上都是大公司，所以學習大數據專業也是進大公司的捷徑。從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看，大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋，這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。

從近幾年招聘情況來看，大數據開發崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。

當前大數據技術正處在落地應用的初期，所以此時人才招聘會更傾向於研發型人才，而且擁有研究生學歷也更容易獲得大廠的就業機會，讀研之後在崗位選擇上可以重點考慮一下大數據平台開發，在5G通信的推動下，未來雲計算會全面向PaaS和SaaS領域覆蓋，這個過程會全面促進大數據平台的發展。

『叄』 大數據的發展趨勢有哪些

——更多數據來源及分析請參考於前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

大數據與AI、5G、IoT等應用為公有雲創造了巨大的需求，扮演著大數據基礎設施服務提供者的角色，在大數據核心訴求的存儲和計算能力上給予不可或缺的支撐。

大數據又賦能公有雲行業的發展，將更好地參與到行業應用與數據變現的發展，催生大量的行業應用，為雲服務未來擴充發展提供想像空間。積極的國家政策將持續推動各行業企業積極上雲，擁抱數字化轉型，公有雲服務應用場景特別是數據應用不斷拓寬。

近幾年我國雲計算行業的市場規模和滲透率均在持續增長，使得我國公有雲市場進入了一個新的發展階段。除此之外，在5G商用以及AI等技術發展的推動下，我國公有雲市場規模始終保持高速增長趨勢，根據中國信息通信研究院的數據統計，2018年，中國公有雲市場規模達到437.4億元，較2017年增長65.2%。

2012-2018年中國公有雲市場規模統計及增長情況

數據來源：前瞻產業研究院整理

『肆』 大數據專業的前景如何

法律主觀：

近些年隨著成都的經濟發展，許多外地人來到成都打拚、定居，因此也產生了許多的問題，其中大數據專業就業前景應該怎麼樣就是人們的重點關注問題，小編整理相關內容，歡迎大家閱讀，希望這些內容對大家有所幫助。未來3至5年，中國需要180萬數據人才，但截至目前，中國大數據從業人員只有約30萬人。同時，大數據行業選才的標准也在不斷變化。初期，大數據人才的需求主要集中在ETL研發、系統架構開發、數據倉庫研究等偏硬體領域，以IT、計算機背景的人才居多。隨著大數據往各垂直領域延伸發展，對統計學、數學專業的人才，數據分析、數據挖掘、人工智慧等偏軟體領域的需求加大。一、大數據主要就業方向2015年9月國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，系統部署大數據發展工作。《綱要》明確提出了七方面政策機制，其中第六條就是加強專業人才培養，建立健全多層次、多類型的大數據人才培養體系。目前，大數據主要有三大就業方向：大數據系統研發類、大數據應用開發類和大數據分析類。具體崗位如：大數據分析師、大數據工程師等。「大數據分析師是用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，強調的是數據的應用，側重於統計層面內容會多一些。比如做產品經理，可以通過數據建立金融模型，來推出一些理財產品。而大數據工程師則側重於技術，主要是圍繞大數據平台系統級的研發，偏開發層面。」華迎教授介紹：「我們把大數據分析在業務中使用的流程總結起來，分為以下幾個步驟：數據獲取和預處理、數據存儲管理、數據分析建模、數據可視化。在這個應用流程中，畢業生可以根據自己的興趣和特長，在不同的環節選擇就業。」二、頌羨兄大數據工作領域目前的大數據工作領域分了以下四大類：1、數據開發工程師：負責數據接入、數據清洗、底層重構，業務主題建模等工作;大數據整體的計算平台開發與應用;2、數據野襲分析師：在擁有行業數據的電商、金融、電信、咨詢等行業里做業務咨詢，商務智能，出分析派鄭報告。3、數據挖掘工程師：在多媒體、電商、搜索、社交等大數據相關行業里做機器學習演算法實現和分析。4、科學研究方向：在高校、科研單位、企業研究院等高大上科研機構研究新演算法效率改進及未來應用。以上就是小編給大家整理的相關方面的知識，然而書面知識是理論知識，在實踐中對於大數據專業就業前景應該怎麼樣還是要具體情況具體分析，如果大家對此還有疑問的，可以到相關機構部門進行進一步的咨詢和了解。希望我的回答對您有幫助！如果您還有任何疑問，歡迎到進行法律咨詢，祝您生活愉快！

『伍』 大數據時代下高中數學教學探討論文

大數據時代下高中數學教學探討論文

摘要: 大數據時代的到來，為人們的生產生活帶來了極大的便利，也為教育教學的創新以及發展帶來很大的影響。因此，在大數據時代下，要分析大數據的相關概念，然後對大數據時代下的歷棗高中數學教學方式的創新以及應用進行研究，以此來提高高中數學教學的有效性。

關鍵詞: 大數據時代;高中數學;教學方式

信息技術的發展促使了大數據時代的到來，不僅增加了知識獲取的途徑，也改變了傳統的學科教學方式，對促進高中數學教學改革的推進具有重要影響。因此，在大數據時代下，高中數學教師要利用大數據的技術優勢，對現存的教學模式進行改革，突出數學教學的時代性，使學生在數學學習中既能夠獲得相應的知識，還能夠樹立正確的價值觀念，促進高中生數學綜合素養的形成，從而促進高中數學學科的健康發展。下面本文將對其進行詳細論述。

1大數據相關概念

第一，大數據概念。數據是知識的來源，也是信息的一種記載方式。隨著社會的發展和科學的進步，數據數量不斷增多，對數據進行記錄、測量以及分析的范圍也就不斷擴大，這標志著人類已經獲得越來越多的知識和信息。大數據可以從宏觀和微觀兩個角度去理解，多數學者都是從宏觀上對大數據概念進行定義的，即用新的處理模式提高數據出來的執行力，洞察能力以及海量信息的優化能力。大數據具有數據信息量大、種類多種多樣、真實性以及實效性強等特點。

第二，大數據分析概念。大數據分析簡單來說就是要對大規模的數據進行科學分析，而對這些龐大的數據資源進行分析最根本的目的就是要發現和總結出這些數據中存在的規律以及模式，然後再利用數據的動態性特徵去預測事物的未來發展趨勢。

2大數據時代下高中數學教學方式的應用

2.1利用大數據轉變教師的教學角色

第一，應用大數據技術為教師教學模式的創新提供了機會。大數據時代的到來，傳統的教學方法弊端逐漸顯現，不僅體現出了與現代社會的不適應，也影響了學生學習積極性的提高。因此，在大數據時代，教師要利用大數據技術開展例如合作鏈爛液探究、個性化教學等多樣化的教學方式，豐富課堂教學形式和內容，使學生不再死板地接受學習內容，而教師也能夠根據學生的不同階段開展針對性的.教學活動。教師教學角色和教學模式的轉變，強調了學生在課堂中的主體地位，對活躍課堂氣氛，提升課堂教學的有效性具有重要作用。例如：在學習「集合」這節課時，教師就可以採用合作探究的教學方式。首先，結合學生的差異性，將學生分成不同的小組，然後設計不同的問題組織學生進行探究，如：①用什麼對集合進行表示？可以用一個元素表示集合嗎？集合與元素之間有什麼關系呢？②集合都有棚物哪些特徵呢，結合具體題目進行判斷。之後，小組之間對研究結果進行互相交流。再後教師設計突出本節課重點的習題，給學生鍛煉的機會。通過這樣的教學方式，不同的學生組織到一起集思廣益，互相幫助，不僅有利於促進學生思維的發散，還轉變了教師的教學角色，提升了課堂學習效率。

第二，應用大數據技術對學生的學習情況進行深入了解。在傳統的課堂教學形式下，教師過於側重學生學習成績的提升，忽視對學生的了解，導致教學針對性不強，影響教學效果。通常情況下，教師對學生了解是通過考試以及隨堂測試的形式進行側面分析，但這種分析得出的結果並不準確。但在大數據時代，利用大數據技術教師能夠對學生的真實情況進行挖掘，然後根據學生之間的個性差異，對學生進行充分的了解，同時教師利用網路技術能夠對學生的興趣點和薄弱點進行准確判斷，從而使自己的教學活動與學生的學習需求相吻合，突出數學教學的針對性。

2.2利用大數據發揮學生的主體作用

第一，應用大數據提升學生的學習興趣。在以往的教學方式下，學生是知識的接受者，部分教師為了提高教學效率甚至一味地向學生進行知識傳輸，殊不知這種填鴨式的教學方式，不僅無法激發學生的學習興趣，還會造成學生的抵觸情緒，對學習產生厭煩心理，進而影響數學學科教學效率的提升。因此，在大數據時代下，要充分發揮大數據的優勢，利用大數據技術去激發學生的學習興趣，豐富數學課堂的內容，使學生產生主動求知的慾望，能夠積極主動地參與到教師組織的教學活動中來。大數據技術的具體應用可以從以下幾個方面進行。首先，教師可以利用計算機平台設計預習內容，然後學生能夠通過計算機平台自己完成教師布置的習題，教師之後可以藉助大數據進行數據分析，這樣教師在授課之前就能夠找到學生學習的弱點以及難懂點。例如，教師可以利用大數據對學生在「函數」知識中存在的問題進行分析，然後了解到學生易錯點和薄弱的地方，之後據此設計相應的課程教案。這樣在課堂上學生就能夠根據教師針對性的教學設計進行學習，以此來提升課堂教學的有效性。

第二，應用大數據提升學生的學習自主性。學科教學最關鍵的就是要提高學生的學習積極性，所以在高中數學教學中教師要注重學生自主性的提升。在高中數學教學中，課後知識鞏固與習題練習是提高學生學習成績的重要組成部分，但以往學生通常都是靠手抄錯題的形式進行習題糾錯和解答的，這種方式取得的效果並不顯著，一是浪費了較多的學習時間，二是形式枯燥，學生學習自主性不高，在整理之後查漏補缺效果也不好。所以在此環節可以應用大數據技術為學生的課後自主學習提供平台。在大數據技術的支持下，教師可以將學生之前做好的試卷或者解答過程的問題輸入到計算機系統當中，之後學生通過網路進行問題的下載和解答，以便於學生對問題進行查漏補缺。這種方式相比於傳統的糾錯形式，具有實時性的特徵，有利於學生對糾錯內容進行更好的掌握。

第三，應用大數據開展分層式的教學形式。目前我國多數高中數學課堂教學採取的都是班級統一上課的教學形式，模式單一固定，缺乏創新性，不僅不利於激發學生的學習積極性，還會影響學生的個性發揮，進而影響學生的潛能的挖掘。「因材施教」是孔子提出的教學思想，所以在大數據環境下，教師要利用大數據技術採取分層式教學的方式，結合每個學生的差異性，開展不同類型的教學活動。每個學生都是獨立存在的個體，在思想、能力以及身心發展上都具有差異性，所以針對不同學生的不同特性開展分層教學活動，不僅能夠滿足學生層次化的學習需求，還能夠有效地激發學生的學習興趣。同時，教師在數學教學中嘗試不同的教學方法，應用創新型的教學模式，也能夠很好地活躍課堂氛圍，調動學生的課堂參與度，從而達到提升學生學習效果的目的。

2.3利用大數據拓寬學生獲取知識的途徑

大數據時代下，數據量和知識信息不斷擴大，學生能夠接觸和學習到的內容也不斷增多，所以教師要利用網路信息技術，在網路上搜集和整理更多的學習資料和信息，然後結合具體的教學目標和學習內容進行這些信息的分析和處理，以此來提高教師的教學效果。而在大數據環境下，學生也能夠利用網路技術自行進行數學資源的獲取，不斷豐富自身的學習的內容，對抽象的數學知識進行簡化。另外，在大數據環境下，教師要為學生提供真實、可靠的數據教學服務，引導學生養成善於開發和應用數據的意識和能力，能夠根據自身的需要進行數據的獲取，這也能夠為教師教學互動的開展提供針對性，促進師生間的共同進步。例如：在學習「數列」這節課時，教師可以在課前引導學生利用網路自己進行課前的預習，對數列這節課的知識有個簡單的認識，並能夠對基本的知識點以及概念進行理解。之後，在課堂上教師可以利用多媒體技術開展具體的教學活動，將教學知識點直觀、形象地展現在學生的面前，在課程結束之後，教師組織學生對自己設計的隨堂測試問題進行解答，然後對錯題進行整理。這種一系列的教學活動，能夠提高學生大數據技術的利用與開發能力，對拓寬學生的知識獲取途徑，提高學生的學習效率具有關鍵作用。

2.4利用大數據為家長提供教育平台

家庭在學生教育中具有非常重要的作用，家庭是學生的第一所學校，但以往的高中數學教學對家庭教育並不重視，家長沒有廣泛地參與到學校教育中去，而學校也沒有為家長提供更多學習教育的機會，除了每次家長會之外，教師其他時間很少能見到家長，也就很少能參與學生的學習。但大數據時代，網路技術的應用為家長與學校教育的溝通提供了很寬廣的平台，家長可以通過固定的軟體進行賬號的綁定，然後隨時對自己家孩子的上課以及課後情況進行了解，進而更好地了解學生近期的表現情況。同時，家長也可以利用這些軟體與教師進行交流，對學生的學習和生活情況進行了解，與教師進行充分的溝通和互動。使家長能夠更好地配合學校的教育活動，在提高學生數學學習效果的同時，促進學生的健康成長。

3結語

綜上所述，大數據時代下數據數量不斷增多，網路技術的應用越發廣泛，在此種環境下開展高中數學教學活動，不僅有利於創新教師的教學思想和教學方式，也有利於激發學生的學習興趣，提高學生對數學學科的學習熱情，從而達到大數據促進學科教學效果提升的目的。高中數學是一門綜合性學科，能夠培養學生的邏輯思維和推理能力，同時數學也是一門與人們日常生活密切相關的一門學科。所以在大數據時代，教師要利用好大數據信息，發揮好信息技術在教學中的優勢，不斷改善自身的教學角色，突出學生的主體地位，拓寬學生獲取知識的途徑，加強家長與學校的溝通等，使學生在大數據環境下能夠養成樂於學習的好習慣和科學的學習方法，推動高中數學教學效果的有效提升，促進學生身心健康成長。

參考文獻

[1]孟越飛.大數據背景下的高中數學教學[J].中小學電教(下半月),2018(1):22.

『陸』 大數據時代，你覺得大數據的未來發展趨勢有哪些呢

區塊鏈技術是指一種全民參與記賬的方式。所有的系統背後都有一個資料庫，你可以把資料庫看成是就是一個大賬本。目前是各自記各自的賬。

柯斯塔表示，這項技術本質是編解碼跟加解密，可以有效加密信息。區塊鏈有很多不同應用方式，美國幾乎所有科技公司都在嘗試如何應用，最常見的應用是比特幣跟其他加密貨幣的交易。

趨勢五：語音識別

語音識別是一門交叉學科。近二十年來，語音識別技術取得顯著進步，開始從實驗室走向市場。人們預計，未來10年內，語音識別技術將進入工業、家電、通信、汽車電子、醫療、家庭服務、消費電子產品等各個領域。語音識別聽寫機在一些領域的應用被美國新聞界評為1997年計算機發展十件大事之一。很多專家都認為語音識別技術是2000年至2010年間信息技術領域十大重要的科技發展技術之一。語音識別技術所涉及的領域包括：信號處理、模式識別、概率論和資訊理論、發聲機理和聽覺機理、人工智慧等等。

語音識別是通用的無屏幕介面，可以迅速地整合在各項工具上，在智能設備跟手機上很好用，而Amazon的智能喇叭Echo現在發展到第三代，可以開關智能電燈、開口詢問就能搜尋信息等。這項產業有個很大優點，就是發展技術的公司都打算把這項技術商品化，像是google、Amazon跟蘋果的語音識別技術都可透過授權，使用在其他業者的硬體服務上。

趨勢六：人工智慧（AI）

人工智慧(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智慧需要被教育，匯入很多信息才能進化，進而產生一些意想不到的結果。AI影響幅度很大，例如媒體業，現在計算機跟機器人可以寫出很好的文章，而且1小時產出好幾百篇，成本也低。AI對經濟發展會產生劇烈影響，很多知識產業跟白領工作也可能被機器人取代。但他對於AI的態度很正面，這會讓生活更好，例如自駕車絕對比人駕車更安全。

趨勢七：數字匯流

何為數字匯流?

大約從1995年左有，就陸續有人在討論所謂「數位匯流」，說有一天電話、電視、音響、電腦與游戲機，將會整合成一個裝置。事實上這件事情早就發生了，iPhone 就是這樣的裝置。但這件事情也還沒發生，因為在客廳，你還是需要一個50寸的熒幕和一組6.1聲道喇叭，好好去享受你的影音。iPhone 或許可以接上這些周邊，但總不能每次老爸的電話一響，大家看到一半的電影就要暫停吧?

所以數位載具會匯流，每個裝置都可以兼當另一個裝置使用。但那大概不代表每個人都只買一個數位裝置，事實上，在不同的使用情境之下，我們還是會需要很不一樣的數位裝置— 光是螢幕大小就有好多種選項，音響效果、攝影機，都需要不同的配套。

所以數位匯流比較像「iCloud」，也就是說所有的裝置會存取同一個遠端資料庫，讓你的數位生活可以完全同步，隨時、無縫的切換使用情境。

但除了「載具」的匯流，我更關心的是另一個數位匯流，一個網路商業模式的匯流，或者更明確的說，數字匯流就是「內容」與「電子商務」的匯流。

他認為對未來沖擊最大的一項趨勢，就是將上述六項趨勢合並起來的效果，像是84億個物聯網設備，可用區塊鏈技術加強安全性;智慧城市透過物聯網，就能產生海量數據，這些數據需要由人工智慧進行分析;虛擬現實和語音識別也需要透過人工智慧不斷學習，這些科技發展息息相關，相輔相成，所以數字匯流是最重要的趨勢。

『柒』 大數據技術的發展趨勢有哪些

大數據行業主要上市公司：易華錄(300212)、美亞柏科(300188)、海量數據(603138)、同有科技(300302)、海康威視(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科創信息(300730)、神州泰岳(300002)、藍色游標(300058)等

本文核心數據：大數據應用領域分布 互聯網大數據、金融大數據、政府大數據市場規模 應用場景等

應用領域分布：互聯網、政府、金融為大數據主要應用領域

從具體行業應用來看，互聯網、政府、金融和電信引領大數據融合產業發展，合計規模佔比為77.6%。互聯網、金融和電信三個行業由於信息化水平高，研發力量雄厚，在業務數字化轉型方面處於領先地位;政府大數據成為近年來政府信息化建設的關鍵環節，與政府數據整合與開放共享、民生服務、社會治理、市場監管相關的應用需求持續火熱。此外，工業大數據和健康醫療大數據作為新興領域，數據量大、產業鏈延展性高，未來市場增長潛力大。

互聯網大數據領域

——互聯網大數據應用場景

在互聯網行業，除了社交、B2C業務之外，像在線音視頻業務、廣告監測、精準營銷等等，也是未來潛在應用場景。

——大數據在互聯網領域的應用佔比過半，2021年市場規模有望突破3000億

面對當今快速增長的海量互聯網數據和復雜的網路社群關系，如何從中提取有價值信息，建立用戶模型，針對不同用戶提供針對性產品，以此來提高用戶體驗，增加用戶粘性，是當前互聯網行業面對的主要挑戰之一。社交網站、電商網站將是最需要大數據技術的兩類網站，用戶間關聯性和消費行為是其關注的主要方面。

根據賽迪數據，我國大數據產業在互聯網領域的應用佔比約為45.2%。據測算，2017年，中國互聯網大數據產業規模達1604.7億元，2020年約為2887.4億元。

註：上述互聯網大數據市場規模為前瞻根據中國大數據市場規模與互聯網大數據所佔市場份額數據測算所得，僅供參考。

政府大數據領域

——政府大數據應用場景

中國政府大數據主要應用於信息共享、政務數據管理、城市網路管理與社會管理幾大領域。加強電子政務建設，管理好政府的數據資產，完善政府決策流程，將是未來數年大數據在公共管理領域發展的重要方向。大數據將對政府部門的精細化管理和科學決策發揮重要作用，從而提高政府的服務水平。輿情監測、交通安防、醫療服務等將是公共管理領域重點應用領域。

——2020年政府大數據市場規模超900億元

根據賽迪數據，我國大數據產業在政府領域的應用佔比約為14.5%。據此測算，2017年以來，我國政府大數據規模逐年增加。2017年，中國政府大數據產業規模達514.8億元，2020年約為926億元左右。

註：政府大數據市場規模為前瞻根據中國大數據市場規模與政府大數據所佔市場份額數據測算所得，僅供參考。

金融大數據領域

——金融大數據應用場景

過去幾年，金融大數據帶來了重大的技術創新，為行業提供了便捷、個性化和安全的解決方案。目前，中國金融大數據典型的應用場景包括股票洞察、欺詐檢測和預防、風險分析與金融服務領域。

——大數據在金融領域的應用空間巨大，2020年市場規模已超600億

金融數據是大數據商業應用最早的數據源，早在1996年摩根大通銀行就聘請數學家丹尼爾利用遞歸決策樹統計方法，對抵押貸款用戶進行統計分析，幫助銀行找到可能提前還款或者未來不會還款的客戶。經過一年的運行，基於遞歸決策樹的抵押貸款管理為摩根大通銀行創造了近6億美元利潤。

根據賽迪數據，我國大數據產業在金融領域的應用佔比約為9.4%。據測算，2017年，中國金融大數據產業規模達333.7億元，2020年約為600億元。

註：金融大數據市場規模為前瞻根據中國大數據市場規模與金融大數據所佔市場份額數據測算所得，僅供參考。

更多行業相關數據請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。