大數據大學生
1. 作為大學生在大數據時代怎樣成為第一
大數據技術人才在未來定是不可缺少的，學習的大數據技術必然會成為一股長久不息的浪潮版。對於大數據技術的權學習，主要還是服務於企業，為企業創造更大的價值，而自己的價值也是隨之增長的。
對於想學習真正大數據技術的人而言，沒有什麼早晚之分，選擇專業的學習方式比較可靠，一般在2W左右。既能學到扎實的理論知識，積累實戰經驗，還可以具備良好的職業素養，可以讓自己盡快掌握技術!
2. 大學生應如何應對大數據時代
數據開始主導一切的時代，大學生不管是不是IT行業，都應該去了解大數據。如回果你是IT行業的大學生，那麼答多學一點大數據的知識並沒有壞處，而且，大數據未來將於各個行業相互對接，AI技術、雲計算也都會和大數據相對接，所以，大學生應該多了解、多學習大數據相關知識，來應對這個時代。
3. 大數據時代給大學生帶來哪些機遇1500字
大數據對整個社會產生了不可忽視的影響，教育作為社會的子系統，也受到了它的極大沖擊。有人曾說，信息化社會，我們相互之間的距離只是一根網線的問題。隨著公開課、E-learning等新學習方式的出現，傳統學習方式「遭遇」了挑戰。
一、立足當下：當前學習模式概述
學習模式往往受到時代環境的影響，隨著科技進步與技術創新，大學學習模式也在不斷地向前發展。較為常見的主要有以下幾種：
第一，師生授受學習模式。這種學習模式就如同「母鴨帶小鴨」，學生把注意力集中在授課教師身上，由教師帶著學。學生把教師當作知識的來源，「唯教師，唯書本」，缺乏學習主動性。在大數據時代，大量知識需要自主學習，大量數據背後的潛在意義也需要自主探尋，一味依賴「灌輸」則不能適應社會要求。
第二，探究與問題解決模式。這種模式往往從一個或多個具有挑戰性或有爭議的問題開始，然後藉助各種媒介資源，由學生自己獲取信息、分析信息、確定問題並提供解答，之後吸收他人建議，進行修改最終完成。這種學習模式有利於提升學生的思維能力和問題解決能力，相對第一種模式而言，這種模式對學生的能力和素質有更高的要求。
第三，專題合作學習模式。「學會學習，學會創造，學會合作，學會生存」已成為當下教育的主題。在合作學習模式中，要求學生作為成員參與到學習團隊中，完成專題研究或研究項目。這是一個動手實踐、自主探索和合作交流的過程，也是有明確責任分工的互助性學習，最終通過團隊合作達到課程或項目規定的要求。
二、機遇和挑戰：大數據時代對大學生學習模式的雙重影響
第一，快速便捷。
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大數據時代有快速化的特點，人們的學習不再受時間和地點的限制，隨時隨處都可以學習，而且可以走在時代的前沿，第一時間了解最新的知識和信息。以往的學習主要是通過書本，但書本學習往往面臨時間滯後等方面的限制，會影響學習效果與知識更新。
第二，經濟有效。大學生的家庭背景各不相同，家庭環境不好的學生沒有能力支付課外培訓學習的費用。在大數據時代，很多公開課程都是免費的，只要有學習的時間和需要，經濟不再是制約大學生學習的因素。這在某種程度上也促進了區域之間、校際之間、城鄉之間以及個人之間的教育公平。
第三，資源共享。大數據時代具有量大、多樣化的特點，豐富的學習資源將呈現在學生面前。網路學習拉近了國際、區域和校際之間的距離，所有的學習者在學習資源利用方面擁有同等的權利。一直以來，好的學校是稀缺資源，但在不遠的將來，由於在線教育的普及，人人皆可上名校將不再是夢想，教育資源匱乏的問題也將得到一定的緩解。在線教育對個人的重大意義，還不僅僅是教育機會的增加，更是學習方式的改變。
三、與時俱進：大數據時代大學生學習模式的三大轉向
1.由被動學習模式向自主學習模式轉變。在傳統的學習模式中，學生就像嗷嗷待哺的嬰兒，等待著教師的喂養，教師是知識的來源，學生處於「被學習」的狀態。這種學習方式沒有發揮學生的積極性和主動性，在大數據時代是必然被淘汰的。自主學習，又稱自我調節學習，由齊莫曼首先提出。自主學習不等於自學，需要有教師的引導，但學生是學習的主體。布魯納發現學習理論認為，學生學習的過程就是主動地不斷地探索尋找問題答案的過程。大數據時代背景下，學習資源豐富多樣，教師和書本不再是知識的唯一來源，學習者只要有需要、動機和行動，隨時隨處都可以學習。
2.由單一學習模式向融合學習模式轉變。傳統教學以一種教學模式應對所有的教學問題，傳統學習以單一方式應對所有的學習問題。隨著時代的發展，融合式學習模式應運而生。融合式學習模式包含了在線學習與線下學習、自主學習與集體學習、課堂學習與自主探究等多種學習方式。融合式學習模式具有以下特點：學習由教師驅動轉變為學生驅動；學習的出發點是精確的學習者狀態，包括學習者已有的知識結構、學習風格等；學習目標與學習者初始狀態的差異，決定了學習模式與學習方法。
3.由知識本位向思維本位轉變。知識本位的學習觀認為知識是第一性的，獲取已有知識結論是其追求的終極目標，學習過程被看成是單一的認知過程。思維本位的學習觀不再以知識為學習的唯一目的和終極目標，更重要的是獲得思維方式以及能力的提升。大數據時代的知識是海量的、復雜的，耗盡一生也無法窮盡所有知識，學生最需要學習的是有價值導向和問題意識的思考能力，而不僅僅是具體的知識。單純追求知識的學習是機械的，有可能讓人淪為知識的奴隸，成為學習的工具，缺乏人性和人文氣息。當代大學生是創新人才的主要來源，形成思維本位的學習觀對其創新能力的形成具有重要作用。
總之，大數據時代下大學生學習模式的轉變是個復雜過程，這種趨勢已經初現端倪，未來的發展更需多方面的合力。
4. 在大數據時代,大學生應該具備什麼樣的大數據思維
在大數據時代，大學生應該具備的大數據思維如下：
1、利用所有的數據，而不再僅僅依靠部分數據，即不是隨機樣本，而是全體數據。
2、唯有接受不精確性，才有機會打開一扇新的世界之窗，即不是精確性，而是混雜性。
3、不是所有的事情都必須知道現象背後的原因，而是要讓數據自己「發聲」，即不是因果關系，而是相關關系。
大數據時代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。換而言之，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」。
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大數據思維的其他介紹：
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。
另外，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、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。
5. 大數據專業哪些大學有
北京大學
大數據是一個新的專業，國內首次出現這個專業是在2016年的時候，當時新設這個專業的高校全國只有3所有，其中就有北京大學。
2.對外經濟貿易大學
與北大為同一批次開設大數據專業的學校還有對外經貿大學，很多人不知道這所學校是一所211工程大學，所以這個大數據專業應該是辦得不錯的。
3.中南大學
該校是湖南最好的大學，屬於211和985工程學校。是第一批開設大數據與專業的高校。網上的一些排名中將該校的大數據專業排在了全國第一的位置。
4.中國人名大學
人大屬於第二批開設大數據專業的高校，具體開設時間是在2017年。人大的這個專業雖然開設只有一兩年的時間，但是實力應該是很強的，因為該校的統計學科在國內處於領先地位。
5.復旦大學
復旦大學的大數據專業是在2017年開設的，支撐學科主要涉及到了統計學、計算機科學和數學等學科，應用范圍很廣，幾乎在所有的行業中都可以進行應用。
6.電子科技大學
電子科技大學位於成都，綜合實力在全國范圍內排前50位，在四川省中排名第2位，在全國電子科技內大學中排名第一。
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數據科學與大數據技術專業，簡稱數科或大數據，旨在培養具有大數據思維、運用大數據思維及分析應用技術的高層次大數據人才。掌握計算機理論和大數據處理技術，從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）系統地培養學生掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法，實際提升學生解決實際問題的能力，具有將領域知識與計算機技術和大數據技術融合、創新的能力，能夠從事大數據研究和開發應用的高層次人才。
大數據專業將從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法，包括實現和分析協同過濾演算法、運行和學習分類演算法、分布式Hadoop集群的搭建和基準測試、分布式Hbase集群的搭建和基準測試、實現一個基於、Maprece的並行演算法、部署Hive並實現一個的數據操作等等，實際提升企業解決實際問題的能力。
6. 大學生學大數據有前途嗎
大數據專復業本科/專科生在上制學期間，可以獲取的基礎知識是非常牢靠的，現在很多學校看重理論，所以只要跟著學校的課程走，在課余的時候自己做做項目差不多可以入門大數據行業了。
大數據專業畢業生可以勝任大數據技術開發與應用，大數據運維和雲計算等工作，可以去大型互聯網公司就業，做前、後端開發、數據分析師、機器學習演算法工程師，App開發、智能游戲設計與開發、數據科學家等。
也可以進入各行各業，在銀行、電信、電力、交通等企事業單位，政府、信息產業及其他國民經濟部門，甚至醫療系統、媒體等單位，依託具體業務，從事大數據分析、大數據應用開發、大數據系統研發、數據可視化等相關工作。畢竟大數據作為一門技術，為具體行業服務。
7. 大學生怎麼運用大數據建設社會主義
一、大數據及其特點
大數據目前尚無明確定義。維基網路對大數據的定義是：大數據是指所涉及的數據量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到截取、管理、處理並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的信息【1】。徐子沛在《大數據》一書中將大數據定義為：指那些大小已經超出了傳統意義上的尺度，一般的軟體工具難以捕捉、存儲、管理和分析的數據【2】。《大數據時代》的作者維克·托邁爾·舍恩伯格認為，「大數據是人們在大規模數據的基礎上可以做到的事情，而這些事情在小規模數據的基礎上是無法完成的。大數據是人們獲得新的認知、創造新的價值的源泉；大數據還是改變市場、組織機構，以及政府與公民關系的方法。」【3】8-9《人民日報》在采訪他時，他曾說：「在我看來，大數據是一種價值觀、方法論，我們面臨的不是隨機樣本，而是全體數據；不是精確性，而是混雜性；不是因果關系，而是相關關系。這是一場思維的大變革，更是一個互動的過程——你可以用不同的角度、不同的方式去做大數據，並得到不一樣的結果與好處。」【4】據此，筆者認為：大數據是大規模數據中，可以通過有效技術手段快速獲取、存儲、管理並分析出可以推動社會發展的有價值的數據。
目前普遍認可大數據的四個基本特徵，即4V特性：規模大（Volume）、來源廣泛且類型多樣（Variety）、獲取及處理速度快（Velocity）、價值密度低（Value）。
數據規模大（Volume）。現代意義上的「數據」，范疇比信息還要大。進入信息時代，「數據」二字的內涵開始擴大：不僅指代「有根據的數字」，還統指一切保存在電腦中的信息，包括文本、圖片、視頻等。數據也逐漸成為「數字、文本、圖片、視頻」等的統稱，也即「信息」的代名詞。【6】256-257
數據來源廣泛、類型多樣（Variety）。信息時代，數據的獲取途徑不僅限於計算，還包括大記錄，即人們通過手機、個人電腦、ipad等終端上傳到網路的海量數據以及個人存儲在手機、個人電腦等終端中的數據。數據的類型也不再局限於原始的計算數據、結構化數據，還包括人們在日常生活中隨手記錄、保存、上傳至網路平台的圖片、音頻、視頻等非結構化數據。
數據獲取及處理速度快（Velocity）。數據來源的多樣化致使數據日益公開化、社會化，數據獲取更為方便、快捷、全面。伴隨大數據發展而誕生的數據處理技術使得數據處理速度遠遠快於傳統數據時代，數據處理日益規模化、軟體化、智能化。
價值密度低（Value）。價值密度的高低與數據總量的大小成反比，大數據本身的價值密度是相對較低的，需要對海量的數據進行挖掘分析才能得到真正有用的信息，形成用戶價值。【5】基於海量數據基礎上形成的某一領域或某一特定內容形成的信息，相關性更強、信息更為全面，效果更佳明顯，價值高於傳統小數據分析得出的結論。
二、依託大數據推動社會主義核心價值觀建設的重要性
大數據已經融入到大學生日常生活中，大學生學習、生活、工作無處不體現大數據。一方面，大學生通過互聯網獲取學習資料、娛樂資訊、工作模板，成為大數據的享用者；另一方面，大學生搜索、下載學習資料留下數據痕跡，在微博等社交網路平台發表狀態、上傳生活照片以及工作過程中通過網路發布通知、活動內容，成為大數據的貢獻者。大數據與大學生息息相關，透過大學生可以了解學生的思想動態，亦可推動社會主義核心價值觀建設。
（一）大數據為社會主義核心價值觀建設提供良好的環境。
徐子沛在《數據之巔：大數據革命，歷史、現實與未來》中提到一個案例：2013年7月，有報道稱，華東師范大學的一位女生收到校方的簡訊：「同學你好，發現你上個月餐飲消費較少，不知是否有經濟困難？」這條溫暖的簡訊也要歸功於數據挖掘：校方通過挖掘校園飯卡的消費數據，發現其每頓的餐費都偏低，於是發出了關心的詢問，但隨後發現這是一個美麗的錯誤——該女生其實是在減肥。【6】275這個案例說明可以通過大數據了解實時了解學生狀態，在當前東西方價值觀激烈碰撞的環境下，通過分析數據可以了解並掌握學生思想動態，做到早發現、早處理，對於為社會主義核心價值觀建設提供良好的環境有極為重要的意義。
（二）大數據為社會主義核心價值觀建設提供更為行之有效的方法。
價值觀教育並非一成不變、形式單一，目前高校社會主義核心價值觀教育方式主要有課堂教學、主題班會、高校講座、社會實踐以及網路自主獲取等形式。那麼，這些方式哪些是學生更喜聞樂見、接受主動性更強的方式？有沒有尚未發掘的、學生潛意識中更易於接受的價值觀教育方式？以課堂教學為例，學生是更傾向於教師講課學生聽的形式還是互動教學形式？如果把視頻教學納入到課堂教學中，那麼視頻內容是什麼樣的，多長的視頻最優化，以何種形式展現，等等，都是值得探討的問題。問卷調查、抽樣調查等方式獲取的數據量小、不夠全面、不完全具有代表性，且學生填寫調查問卷具有自我意識，問卷結果未必是學生真實想法。大數據是通過高校大學生在網路上發布海量資訊中獲取，如學生通過QQ、微信、飛信等溝通軟體，人人網、新浪微博、大學生在線等網路社交平台以及郵箱、Dropbox等數據共享平台發布的數據。數據更公開、更廣泛、更全面、更真實，通過分析得出的結論更具有說服力。通過分析高校大學生思想動態大數據，可以全面、時時了解學生接受價值觀教育的趨向性方式。依據不同年級、不同專業、不同高校學生特點，採用不同形式進行價值觀教育，真正做到「因材施教」。
（三）大數據有效掌握高校社會主義核心價值觀建設動態情況。
社會主義核心價值觀建設是一項艱巨的長期工程，其過程具有動態性、延展性，需要提前、時時把握價值觀建設狀態、發展動態、發展趨勢，隨時調整價值觀建設的方法、形式、重點。基於網路數據的信息挖掘，不需要逐一調查，成本低廉，更重要的是，這種分析是實時的，沒有滯後性【6】268。
三、依託大數據推動社會主義核心價值觀建設的途徑
（一）樹立大數據觀念
大數據絕不僅僅是科研的高端產品，大數據存在於我們的日常生活中。沃爾瑪通過數據挖掘發現顧客潛在意識——父親在買尿布時往往會順便買啤酒——捆綁「啤酒和尿布」提高銷量；亞馬遜通過數據挖掘——分析顧客的購買規律——「預判發貨」，即在網購時，顧客還沒有下單，亞馬遜就將包裹寄出；奈飛公司利用客戶的網上點擊記錄，預測其喜歡觀看的內容，實現精準營銷。
在高校中，數據和數據分析的價值更是隨處可以得到體現，高校思想政治教育工作已經具備了大數據的特徵【7】。建設核心價值觀，充分發揮大數據的價值，需要高校學生工作者強化大數據意識，提高對數據的敏感意識、前瞻意識，培養數據共享意識、動態意識，數據不是一成不變的，要不斷接受新數據、挖掘新信息。根據對數據的分析，個性化推動社會主義核心價值觀建設。
（二）建立大資料庫
數據是大數據時代社會主義核心價值觀建設的基礎。建立大資料庫的方式有兩種：對內，匯總校園內通過高校信息網路中心的數據及學生在各平台發布的信息；對外，搜集政府、社會發布的與核心價值觀建設相關的信息。學校電子網路信息、學生交流使用的網路電子平台、校園各單位為方便服務管理而統計保存的各種信息匯總以及校園安全服務網路使用的攝像頭、門禁器等產生的信息數據。
（三）培養大數據工作隊伍
光有數據沒有分析人才，那麼數據永遠只是一堆數字，沒有任何價值。大數據價值密度低的特點要求數據分析者設計能完成特定任務的軟體或程序，智能分析海量數據。高校社會主義核心價值觀建設工作人員主要以高校學生工作處、思政教師及輔導員為主，需要在這批人員中培養一批思想政治覺悟高、政治理論水平高人員專門從事該項事務，提高他們的大數據意識和大數據處理能力，適應大數據時代社會對大學生數據能力的需求。