1. 大数据学习对英语有要求吗报名学可以吗
大数据专业对英语是没有硬性要求的。大数据专业一般有开发和分析挖掘之回分，大数据开发涉及比较答多的编程代码，可能很多人会觉得编程代码就是和英文有关，其实不是的，很多编程大神其实对英文也是一窍不通，主要是在编程这一块学得比较出色，都是个人能力的体现，和英语基础完全挂不勾。而大数据挖掘和大数据分析，更多的是偏向业务类或软件使用上，看重的是一定的数据基础和良好的逻辑思维能力，和英语也是相关性很小。
所以，有致力于学习大数据的同学，不用担心自己的英语基础差而比别人弱势，如果你是理工科基础很好的，那么这才能说你的强势比别人真的厉害很多。
2. 大数据英文怎么说
大数据（bigdata），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中百分之80的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长百分之60。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
3. 大数据时代对英语学习有何影响
(一)大数据的概念及内涵
大数据作为一个抽象的概念，不仅是指数据在数量上的庞大，也是指是数据在规模及形式上的庞大与不可预估的定量信息。大数据区别于传统的规模化数据信息，在最新的维基网络中认为，“大数据”是指无法在一定时间内用通常的软件工具进行捕获、管理的数据集合。对于英语教育而言，“大数据”的数据主要来自于两个部分。其中，一部分主要来源于各学校及施教单位内部自身信息系统所生成的运行数据，这类数据多数是标准化和结构性数据;而另一部分则来源于校园外部，也是现代英语教学中所需要的大量文本信息、图像信息、音频信息、视频信息以及微信、微博等多种类的非结构化数据。如何在规模庞大、类型复杂的英语数据源中，采集与挖掘出对英语教育有用的信息，并在最短内做出有效分析，将是大数据时代中英语教学所需进行的一项核心工作。
(二)大数据的特征
大数据的数据特征，主要是指数量上的规模性(Volume)，结构形式的多样性(Variety)以及速度传播上的高速性(Veloci-ty)这三个特征，即平常所说的3V。其中，规模性是指大数据的信息规模很大，一般的可以达到TB级及PB级;形式上的多样性则是指数据类型上，大数据包含着结构化数据和非结构化数据这两类;传播速度的高速性是指在数据的构建、数据采集、数据分析、数据挖掘等一系列过程非常迅速。
二、大数据对英语教育的影响
(一)对英语教学模式的影响
传统的英语教学主要是以课堂教学为主，而通过将大数据技术与英语教育深度融合，英语教学将成为一种更加开放性、互动性的教学模式。在大数据时代，学生的平板电脑、笔记本、智能手机等移动终端，都将成为英语教学的常规载体，英语学习不再仅局限于校内和课堂中，在一切场所中都不受时间、地点的限制进行自主学习。同时，伴随着信息技术的迅速发展，全球教育资源正在逐步实现无缝整合与共享，近年来所开放的优秀教育资源如OER、MOOCS等，正逐步向全球各角落的学习者所同步共享。这些优秀的英语学习资源的利用，能明显缩小我国各地域间英语教育水平的落差，从而为学生真正提供一个优质、自由的英语学习环境。
(二)对英语教学方式的影响
大数据时代下的英语教育，一是能提供信息的无缝链接，它能实时获取各种英语资源与网络服务的多终端访问，能实现数据同步与英语知识的无缝迁移;二是能实现信息的全面交互，英语学习需要学生通过良好的人际交互以更好的理解与掌握语言能力，而利用大数据技术能实现师生之间、学生之间随时随地的互动交流;三是能对学习情况进行积累监测，利用大数据分析技术、挖掘技术，能通过移动终端随时获取学生课外学习情况、记录成绩，并能通过区域性的数据统计，得到具有研究价值的数据报告，以详细掌握学生课内外的学习轨迹;四是能提高教学管理效率，大数据采集技术中的二维码技术、红外感应技术、全球定位等技术，都可以使各种英语教育装备与互联网连接，从而实现对英语教育内容、教育过程的智能化识别、定位、监控与管理，以明显提高英语教学的管理效率。总而言之，通过数据采集技术以全面收集各种英语教育数据，再利用数据分析与数据挖掘技术对这些数据进行深度处理，不仅能够英语教学与管理提供更加科学化的决策支持，而且能明显提升英语教育的实用性，有助于推动现代英语教育的可持续化发展。
(三)对英语教学评价的影响
大数据与英语教育的深度融合，还可以实现对学生英语学习过程的有效评估。一方面，通过大数据采集技术，可以监控学生的英语学习流程，发现学生的日常学习状态，并通过对数据的变动分析，教师也能观察到教学方式、教学流程改变的效果，促进教师在课后反思自己需要进一步改进的地方;另一方面，通过对学生英语学习行为的数据分析，也有助于掌握学生的知识掌握程度与兴趣点，以促进教学效果的反思。由此可见，“依靠数据说话”已成为了现代英语教学评价的基本立足点。通过对教学过程、学习行为以及各种教学管理数据的全面采集、集中存储、深入挖掘与分析，不仅能学生的英语学习具有重要的指导意义，也为教师的教学质量评估提供了全面、准确的分析结果。
三、大数据的关键技术及在英语教学中的运用
(一)大数据的关键技术
大数据技术是由数据采集、数据分析、数据挖掘、数据管理、数据共享、数据可视化等一系列技术的集合。数据的基本流程。1.数据采集技术英语教育中所形成的大数据，一个重要特点就来源广泛、类型多样，这就需要利用数据采集技术对数据进行有效的抽取与集成，并通过关联存储于数据库中，以方便对数据随时的提取与分析。目前，用于英语教育数据的采集技术，主要包括了:基于搜索引擎采集技术、基于数据流引擎采集技术、基于数据库采集技术、基于ETL引擎采集技术等类型。2.数据分析技术数据分析技术也是英语教育数据处理流程的核心，其主要目的是根据教学的需求，对这些数据进行深入的挖掘、整理与分析。数据分析技术主要包括了数据挖掘技术、机器学习技术、统计分析技术等类型。其中，统计分析技术主要为云计算技术、分布式处理技术等。3.数据可视化技术数据可视化技术也被称为数据解释技术，它能通过对数据分析结果的可视化形象，向用户展示具体、形象的结果。在英语教育中，数据可视化技术不仅可全面、直观的呈现各类英语教育统计数据，而且也可通过可视化操作界面，远程操控英语教学设备。
(二)大数据在英语教学中的运用
1.在英语远程教育中的应用随着全球一体化时代的到来，熟练掌握英语已成为新时期、高素质人才日常生活、工作所需。为了更加便捷的学习英语，大量网络在线课堂、网络英语学习资源也应运而生，英语教学也逐渐由传统的课堂教学模式向着更加个性化、便捷化、网络化的教学方向转变，英语教育的远程化、网络化时代已然到来。近年来，由于新兴的远程化网络英语课程大量出现，随着而来也出现了大量的英语教育数据，再加上学生利用这些课程在网络中学习、互动、互助，也相应产生海量数据。因此，大数据技术在英语网络远程教育中也有了相应的用武之地。例如，通过数据采集技术，能统计学生在网络中对英语知识提问的次数、参与讨论的多少等等，然后在这些基础上，通过数据分析技术，能详细掌握学生的学习状态和英语水平，进而对学生的英语学习行为进行正确的诱导与评价。随着大数据技术在英语远程网络教育的应用，教师不再基于自己教学经验来分析学生在学习中的偏好、难点以及共同点，而只要通过分析与整合学生英语学习的状态与行为记录，就可轻易地掌握学生的英语学习规律与学习水平，然后再有的放矢，对不同的学生采用更加有针对性的帮助和辅导，这都有助于明显提升远程英语教育的效率与效果。
2.在英语课堂教育中的运用大数据技术除可应用于远程英语教育以外，在课堂教学中也有着广阔的应用空间。大数据技术在英语教育中的应用，最重要的目的就是提高学生英语学习的效果与效率，而通过大数据分析技术、采集技术的应用，对英语课堂的教学模式、教学方法以及学习行为都能形成有利的改变。通常而言，学生在课堂学习中作业信息、日常学习信息等重要信息，往往容易被忽视。而通过大数据采集技术与分析技术，则能及时发现与整理这些重要信息，不仅能为提高学生的英语成绩提供更加个性化的服务，也有助于提高学生英语考试的成绩、平时的出勤率、四六级通过率等。例如，通过大数据技术，能及时分析出某位学生英语成绩不佳的原因，是由于周围环境影响因素?是由于学习内容没掌握因素?或者是因生病缘故?等等，从而为教师提供有用的数据信息，以实现更加针对性的英语课堂教学。
3.在英语考试中的应用大数据技术还有助于让英语考试更加科学与合理，由于英语考题的设置，需要考虑到学生的英语学习水平、答题效率多种因素。在考试过程中，试卷的答题结果、班级成绩情况，也能为教师提供大量的数据信息。而通过数据采集技术、数据分析技术，则有助于详细了解学生的英语学习情况与记忆情况，在下一次出题时就能更加贴近于学习实际，并设置出更加适合学生的个性化问题，设计出能够促进英语记忆力的考题线索。
四、总结
本文主要就大数据对现代英语教育的影响及运用进行了探索与研究。随着大数据技术在英语教育中深度融合与运用，不仅使教师能够详细掌握学生在课外与课内的英语学习轨迹与学习情况，而且能够为每一名学生创设出更加个性化与自由化的学习环境，从而真正构建起了以学校、家庭、社会、个人为一体的交互式人才培养体系，为学生养成终身英语学习的习惯打下了良好的基础。
4. 大数据用英文怎么说
大数据(big data)指规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具(on-hand database management
tools)难以获取(capture)、整理( curate)、管理(
manage)以及处理(process)的数据信息统称。大数据的特点可以总结为4V：volume(大量)、velocity(高速)、variety(多变)、veracity(准确)。
5. 大数据如何影响课堂教学
“大数据”（BIG DATA）这个词，是2008年在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》这本书中首次提出的。“大数据”指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而是对所有的数据（近似于全样本）进行分析处理的一种方法。
1．什么是我们身边的大数据？
“大数据”已经渗透到我们生活中的方方面面。比如我们打开手机淘宝，呈现在我们面前的界面是不一样的。它推送给我们的商品是不同的，而且这些商品往往真的能够抓住我们的需求和心理，这是为什么呢？
其实这就是大数据分析出的结论。
淘宝这个平台，对每一个浏览过商品的人，购买过商品的人，都进行了全数据分析，可以轻松获取我们的很多信息。
例如我们的性别、年龄、家庭成员、喜好、是否结婚、是否有孩子、孩子的性别，甚至可以细致到你是爱穿休闲类的服饰，还是喜欢小清新类的服饰，或者是职业装类的服饰等等。通过你的每一次操作，收集到了这些数据之后，它经过分析和处理，进一步推测出了你可能会订购的商品，从而推送给你，让你花更少的时间检索而要花更多的钱进行消费。
例如你购买了一些孕妇类产品，可能在不久之后，它就会推送相关联的一些婴儿用品给你。
而我们消费后的评价与反馈，又使得他们不断改进自己，例如不同卖家的钻石星级，或者清退一些不合格的卖家等等这些行为，就是淘宝对自身的调整。
这种互利互惠的双回路的运转模式，可以看作是卖家与买家间的一种良性的互动方式，而这种互动方式在传统的卖场里面是不可想象，也难以实现的。
2．什么是课堂教学互动方式？
课堂教学互动方式，则是指在课堂上，教师与学生之间的一种信息交流方式。
在传统的课堂中，师生之间的互动交流方式比较单一，上课就是教师在讲，学生在听，一种单方向的传导过程。
有人说，教师就是知识的搬运工，课堂上很少有师生之间的交流。
还有一种观念是，教师对学生提问，学生回答，就是师生互动。
显然，这种认识是肤浅的，这将使师生互动流于形式。师生互动的根本目的是要引导和培养学生的高阶思维。
因此，真正的师生互动应该定义为思维的碰撞、智慧火花的生发之源。
近些年来一直被提及的可汗学院的教学与学习方式，之所以受到关注的原因，恰恰就是它基于大数据分析，解决了课堂教学互动这个难题。
大数据之所以能实现课堂教学互动，是因为它具有三个主要特征：反馈、个性化和概率预测。
我们传统的课堂教学是一种单回路的学习，即教师给予，学生接受。我们对学生进行考核，然后对他们进行评价。
我们不会或者没有条件来通过学生的成绩来反思自己的教学内容或者方式是否是恰当的。
我们不能从学生身上获得真正有用的反馈信息来改变自己的教学内容和行为。
所以说，传统的课堂教学是一种单回路的方式，根本没有实现师生间的良性互动。
此外我们的教学内容在编排上，考虑的是处于平均水平的学生，而这种水平的学生其实在现实中可能根本是不存在的。
换句话说，我们的教学没有照顾到“好”学生，也忽略掉了那些“差”学生，甚至连我们认为的中等水平的学生，也是不存在的，因为他们是平均后虚构出来的群体。
所以，我们的教学根本没有针对学生做出个性化的设计，这是教育普及大众化不得不做出的取舍。
传统的教学是没有反馈或反馈较少（没有时间或实在照顾不到，分身乏术），没有个性化，从而更谈不上有概率预测的一种教学。
而大数据下的新的课堂教学互动方式，却可以改变这种状况。
1．参考案例
维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《与大数据同行——学习和教育的未来》一书，举了可汗学院的例子。
2004年，可汗是一个刚从哈佛商学院毕业一年的基金分析师，给自己的表妹辅导数学。
由于他们生活在不同的城市，因此，他在互联网上为她进行辅导，从此永远地改变了教育的世界。
他编写了若干程序来协助教学，这些程序能生成数学习题，并显示孩子们提交的答案是否正确。
同时，也收集数据，程序可以追踪每个学生的答对和答错的习题数量，以及他们每天用于作业的时间等等。
后来在此基础上创建的可汗学院，之所以可以闻名于世，就是因为它收集有关学生行为的数据，从中获取有用的信息来改变教学内容的设计，为每个学生定制个性化的学习方案。
可以说数据就是可汗学院运作的核心所在，大数据的支撑，互联网技术的飞速发展，使得相隔千里的师生之间形成了有效的课堂教学互动。
它改变了我们对面对面才能达成互动的传统认识。
此外，还有一个关于斯坦福大学吴恩达与他的机器学习课程的例子。
吴教授将课程放到了网上，他追踪学生与视频互动的行为。
在什么地方按了暂停键，什么地位按了重复键，在什么地方放弃了继续听课，他的目的不是督促学生学习，而是反思学生卡在了什么问题上，哪些教学内容难以理解，从而对课程进行调整。
例如，他发现学生本来都是正常的按顺序进行网上学习，但是很多学生在学习第7课时，都会去回看第3课的一个关于数学知识的复习课。
于是他发现，原来是因为第7课解决某个问题时，需要用到第3课复习到的一个数学公式，而很多学生并没有记住，因此他就对第7课时的教学视频做了改变，会自动弹出一个弹窗帮助学生来复习数学公式。
还有一次，他发现学生在学习第75课到第80课时，正常的学习秩序被打乱了，学生以各种各样的顺序反复观看这几节课。
他通过反复分析，发现学生的行为是在反复理解概念，于是他将这部分的教学内容制作的更加精细，更有助于帮助学生理解概念。
【 评价】
这是一个典型的大数据分析下，课堂教学互动变革实现了教学反馈的例子。
觉得我们传统的教学，只是通过每天判一判学生的作业，看一看他们的考试成绩，是无法得到这些动态的数据的，更无法得到改变我们教学内容与方式的有价值的信息。
于是我们的教学可能几年甚至几十年都在重复相同的内容和动作。因为我们不知道学生究竟是如何进行学习的。
2．参考案例
还有一个例子是关于“半岛大学”的暑期班项目，他们使用可汗学院的数学课程教授来自旧金山湾区贫困社区的中学生。
在课程一开始，一个七年级的女生的成绩在班里一直垫底，在整个暑期的大部分时间中，她一直是学得最慢的一个学生，但是在课程结束后，她的成绩是班上的第二名。
可汗对此感到好奇，于是调取了她完整的学习记录，查看她每一道习题和解题的时间，系统创建的图表对她学习进行的描绘，发现他很长时间都徘徊在班级的底部，直到在某个事件点上突然直线上升，超过了几乎所有的学生。
这充分说明，当学生以自己最适合的步调和顺序进行学习时，即使一个被看似没有能力的“差生”也是可以变为优等生的。
【 评价】
这是一个典型的大数据分析下，课堂教学互动变革实现了个性化教学的例子。
如果这个女孩放在我们传统的基于小数据的教学课堂上，几次考试的成绩都不理想，可能她就会被我们归类为“差生”，于是各种补习加各种辅导，完全打击了她的自信心，成绩的阴影甚至会影响到她的一生。
而可汗学院的课程，利用数据监控了她的所有的学习过程，时间是一个连续的变量，针对她的特点设计了适合她的习题，循序渐进，激发出了她最大的能量。
她完全根据这种个性化的定制，按照自己的学习节奏进行学习，不用去关注到其他人的学习进度与成绩。细思极恐，我在想我们的教育究竟扼杀掉了多少这样的人才？
我们真的应该好好认清大数据带给我们的课堂教学互动的变革，这种变革很多时候甚至不是技术上的，而是理念上的。
在反馈与个性化的基础上，大数据的更大的优势就体现在了概率预测这方面了。
例如我们可以对学生个体为提高其学业成绩需要实施的行为作出预测。比如选择最有效的教材、教学风格、反馈机制等等。
其实，在小数据时代，我们跟学生家长所说的某些建议，比如您的孩子应该加强数学这方面的学习，您的孩子适合去学文科等等这些建议，其实也不是肯定的事实，也只是概率性的干预。
因为可能根据老师所谓的经验，这个学生选择学习文科，将来考上一本的可能性更高。而大数据与过去最大的区别是，我们是通过对事物加以测量和量化，以更高的精确度说话。它的预测准确率更高。
比如，大学的选课方面，可以根据你以往的学习基础以及学习行为，预测出你选哪门课的通过率会更高，你未来的职业规划怎样进行会更加顺利等等。
大数据所实现的这种概率预测，似乎与课堂教学互动方式的变革没有直接的关系。
但是仔细分析不难发现，这种预测其实是师生间互动的一种延续，我们对学生的影响不只局限于课堂上，而是延续到了未来选择的层面上，使得互动交流更上了一个台阶。
1．利用数据反馈信息调整课堂教学策略
以高考备考为例：
上图是追踪某高中四年所有学生高考数学各知识点得分率的情况，我们可以看出对其中一部分知识点的得分率维持在高位。
这就说明学校一贯的培养策略与日常教学方法是正确的，只需要保持即可，无论教师还是学生不需要过于焦虑，因为大数据反馈的结果对未来教学效果有一定的预测功能。
2．关注学生的个性化发展
大数据不仅对规模庞大的数据进行全样本分析，得到一般规律，更重要的是很能体现出个性，它可以记录下每一个学生的变化，方便教师针对每一个学生调整课堂教学方式。
上图是大数据分析系统给出的某一个学生在一次考试中的情况，从图中可以看出，数学与物理是这个学生的优势学科，英语是这个学生最薄弱的学科，那么在进行改进策略制定时，要多听取英语老师的建议。
大数据可以帮助教师的课堂教学行为不像传统课堂那样，针对的是所谓的“平均水平”的学生授课，而是能照顾到每一名学生。
例如，利用信息技术监控学生的课堂测试与课堂练习情况，随时调取任意学生的过程进行点评，统计每一名学生过程中出现的问题，这样教师对课堂进程的判断不是根据经验，而是根据实际情况随时调整。
总之，课堂教学互动方式的变革，不应该只是技术层面上的变革，媒体技术，网络平台的建设已经非常的成熟了，我们需要的变革是组织变革，是思想的变革。
现在流行的微课、慕课（MOOCs）其实就是大数据渗透到教学互动领域冰山的一角，形式并不重要，重要的是隐藏在这些形式下的数据所反映出来的学生行为，以及反馈给教师的教学信息，从而引起他们的思考和改变，形成双向的回路，实现真正的“互动”，这才是大数据真正的价值。
大数据下的教师要成为“数据脱盲者”，我们需要通过读取数据来追踪学生的进步，通过概率预测解释什么是对学生最有效的学习。
我想这应该意味着我们需要建立一套完善的系统，在这个系统中，有数据处理的专家，有解读数据分析数据的分析师，有利用数据改善教学的教师。
只有在这个良性循环的系统中，才能真正实现课堂教学互动，呈现个性化的教学，让教育针对每一个孩子。
希望我们的教育和教学可以因为大数据而发生真正的变革。