运用大数据表态发言

随着互联网时代的发展。大数据化时代的到来给很多企业带来本质的改变。在制造系统和商业环境变得日益复杂的今天，利用大数据去解决某些问题和积累知识或许是更加高效、便捷的方式。“大数据的目的并不是追求数据量大，而是通过系统式的数据收集和分析手段，实现价值的最大化。所以推动智能制造的并不是大数据本身，而是大数据的分析技术，”数据本身不会说话，也不会直接创造价值，真正为企业带来价值的是数据经过实时分析后及时地流向决策链的各个环节，或是成为面向客户创造价值服务的内容和依据。大数据技术的快速发展，也将用户的行为追踪变得更为便利。

大大神平台采用大数据庞大的用户基数和强大的数据处理能力，将需求方、供应方、资源方通过大数据技术全线打通。使得用户发布的软件需求平台可通过关键词利用大数据智能匹配出产品经理，让符合用户的产品经理从量级和精准度方面脱颖而出。

通过大数据分析精准了解需求者所想要做的软件一个领域和特点，并以此为依据，通过平台进行资源的精准匹配，并最终通过大数据分析精准细致的给出用户满意的效果。

智能匹配：

每一组数据和一个社会现象之间，都存在千线万缕的联系。比如，如果你所写的需求中多次出现商城类型的文字，大数据就会抓取多次出现的关键词，并通过各种数据模型的设计，去分析用户需求的所需要的是那一方面的产品经理。

抓住这一切入点，以“智能大数据”为核心驱动力，平台建立产品经理的专业领域标签、个人简介、擅长行业记录数据库，通过这些数据库预测需求者的所需。大数据时代让我们更容易获取对用户的洞察，当所有的行为和信息都被记下来以后，可能你所需要的产品经理可以被推荐和推荐平台上面的产品。大数据应用在个性化营销方面也可以让我们生活得更轻松。解决电商营销中“如何将推广信息与目标消费匹配”的行业难题。

大数据不仅可以实现需求和资源最简便的对接，实现丰富的智慧流通方式，还可以用更少的精力和成本，获得更优的闲置资产盘活和消费投资效果。

加快发展 构建和谐**

各位领导：

我们国家正处在社会发展与转型的历史时期，这个时期承前启后，开创未来。在这样的时期，许多问题会出现、会明显、会敏感、甚至会激化，如果不能正确处理和妥善解决，势必影响社会和谐，阻碍经济社会的健康发展；
国家发展受影响，老百姓的生活肯定也会受到影响。因此，解决发展中的问题和矛盾，构建和谐稳定的社会环境，才是国家发展和老百姓安居乐业的关键。

发展中出现的问题，只有靠发展才能解决。从我县来看，目前七个问题中最突出的还是发展问题。近年来，在县委、府的正确领导下，**县以经济社会发展为主题，大力实施新型工业化、农业现代化、城镇化三大战略，抢抓机遇，加快发展，综合经济实力进一步增强，各项社会事业协调发展，人居环境明显改善，人民生活水平不断提高，尤其是今年进入了西部百强县。纵向比有很大的进步，横向比还有不小的差距。我县位于西部欠发达地区，与发达地区比仍有很大的差距，与周边发展快的兄弟县市比也有一定的差距，经济社会发展中存在着经济总量不大，缺少高新技术和高附加值的

1 产业，工业经济缺少大项目、大企业支撑，农业品牌优势不太明显，服务业发展相对滞后等问题和不足。

发展中出现的问题，只有靠发展才能解决，发展才是硬道理。一是谋划实施大项目，推动大发展。要吃透国家、自治区西部大开发的新政策、新举措、新内涵、新布局，抢抓机遇，深入实施项目带动战略，以大项目支撑经济大发展，用好项目提升发展高质量。新一轮西部大开发将继续加大对基础设施的投入力度，重点投向交通建设、水利建设、生态建设、油气管道和输电通道建设，以及信息、城乡基础设施等领域。我们必须用足用活用好中央政策，要准确把握国家资金投向，结合“十二五”规划，结合今后十年的发展，谋划、储备、启动一批大项目。立足区位优势，超前谋划一批交通物流项目，突出公路、铁路运输建设，构建综合高效交通网；
围绕清真食品及穆斯林用品、机电电气、精细化工等工业主导产业，农业“一优四特”产业，引进实施一批环保节能、科技含量高、产品附加值高的项目，夯实县域经济发展基础；
围绕黄河金岸，实施好一批生态、旅游、特色农业项目，打造成为我县经济快速发展的新的增长极；
实施一批教育、卫生、文化等民生工程，构建和谐**。积极争取国家资金支持，加快项目建设，以项目撑起全县跨越式发展的大框架，以项目带动集聚生产要素，促进投资快速增长，带动全县经济快速发展，确保全县投资增速每年保持在30%以上，力争35%。

二是培育做强大产业，支撑大发展。西部大开发，**大发展，产业是关键，工业是主导。围绕打造自治区工业经济强县，明确

2 德胜园区建设国家级清真食品生产加工基地、暖泉工业区建设循环经济示范区的发展思路，继续实施“兴工强县”战略，以规模化、高端化、园区化、集群化为方向，以提升产业整体竞争力和转变发展方式为核心，以招商引资和科技创新为动力，建设大项目，开拓大市场，发展大产业，轻重工业协调并进，传统产业与新兴产业梯度接续，实现生态环保型的可持续发展，构建以战略性新兴产业为先导、以特色轻纺工业、新型原材料工业和优势装备制造业为支柱的产业格局。实现工业产值年均增长25%以上，到2020年全县产值过10亿元企业达到10家，过5亿元企业达到30家，全县工业总产值达到500亿元。

今天，区委、区政府就“五大战役”暨重点项目攻坚行动召开高规格、大规模的会议，充分体现了区委、区政府打好“五大战役”、实施大攻坚、实现大发展的坚强决心。霞林街道正处于经济发展机遇期，不进则退，慢也是退，我们深感责任重大，任务艰巨，使命光荣。街道将以这次会议为契机，进一步增强工作的紧迫感，以只争朝夕的精神、决战决胜的信念、冲锋陷阵的气势，凝心聚力，大干快上，吹响新一轮项目攻坚集结号，全力打好“五大战役”，为“十二五”开局之年起好步。下面我代表街道党工委、办事处表态，将从以下几个方面做好工作：

一、明确“目标任务”，科学谋划促攻坚

项目是经济社会发展的主载体，“五大战役”的战绩最终也要体现在项目发展的成效上。街道将坚定信心，鼓劲加压，始终把项目建设作为经济发展的第一“抓手”，特别是要把“五大战役”作为跨越发展的契机，精心组织、细化分解、明确节点、迅速行动、全力推进，不管工作量有多大，任务有多急，困难有多多，都将想法设法、千方百计、竭尽全力，保质保量完成任务。全力抓好12个市级重点项目（在建项目8个，预备项目3个），着力抓好32个区重点项目（在建项目14个，预备项目14个，前期项目4个），实现年内新开工项目9个。街道将围绕这些目标任务，以最集中的人力和最强大的合力助推“五大战役”，顺利完成今年项目推进各项任务。

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二、突出“四个攻坚”， 奋战当前谋长远

1、开展“难题攻坚”。进一步破解项目建设中存在的征迁难题，特别是在顶墩片区改造、高尔夫练习场的扫尾征迁工作中，强化各方联动，加大力度，限期破解，把拆迁工作做得再实一点、再细一点、再稳一点，清除尾巴。同时，摸清今年要开工的重点项目，重点是中央商务区、霞林片区的征迁情况，早谋划、早布置、早行动，一抓到底，不误开工。做到每周召开一次碰头会，了解进展情况，随时解决矛盾和问题，坚持能快则快的原则，坚决按序时推进，绝不成为区委、区政府形象的“绊脚石”。

2、开展“前期攻坚”。积极推进莆田西出口至区政府片区改造、沟头片区改造、海峡置业、省七建公司用地拆迁安置、富邦怡苑5个项目的前期进度，细化工作阶段目标，专人跟踪督促，确保各项重大项目前期工作有重大突破。

3、开展“开工攻坚”。借助“五大战役”打响之机，加大协调力度，专人专职抓项目，尽可能排除要素障碍，确保御庄园温泉康复保健中心在第一季度实现开工；
正荣懿品兰溪、城厢区医院新址建设、霞林片区万达广场、木兰金融财富中心、联创国际广场5个项目在第二季度实现开工；
城厢区文体活动中心、凤翔城2个项目在第三季度实现开工；
喜盈门建材家具广场、木兰大道2个项目在第四季度实现开工。

4、开展“建设攻坚”。深入项目一线，了解进展情况，及

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时发现、上报、协调解决项目建设过程中遇到的问题，加快推进顶墩片区改造工程、正鼎〃日出商贸广场、莆田第五中学新校区建设、城厢区医院新址建设、御庄园温泉康复保健中心等23个在建项目建设进度，保证各项目按计划实施。

三、聚力“三项措施”，强化保障求突破

1、加强领导，强化责任。做到主要领导亲自抓，街道挂钩两委具体抓，把具体的任务落实到有拆迁任务的每个村（居）、每个村（居）干部，做到任务明确、时间明确、人员明确。制定周密的项目推进计划，明确目标责任制，倒排时间和进度，随时掌握项目建设中存在问题，及时剖析问题症结，研究解决方案，使项目建设在量化细化具体化中提速度、赶进度、快落地、真见效。

2、宣传动员，快速推进。充分利用多种舆论宣传工具，在党员、干部、代表、群众各个层次中，以会议、座谈、出宣传栏、张贴标语等形式，大张旗鼓的宣传经济社会发展形势，特别针对项目建设中征迁难题，大力宣传相关征迁补偿政策和法律法规，号召全体拆迁户遵纪守法，密切配合，动员全街干群，支持项目建设，参与项目建设，推动项目建设。

3、深入群众，以点突面。精心挑选业务精通，协调力强，善于做基层群众思想工作的干部，集中时间、集中精力，善始善终投入一线抓拆迁工作，在提高执行力和落实力上下功夫，坚持提质提速提效“三提并举”，充分发挥带头示范作用，以

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一个带一片，以一片突全局，举全街道之力，加快项目建设步伐。

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立足新起点开创新局面

2012年工作表态发言

尊敬的各位领导、同志们：

刚才，局领导为我们全面规划了新一年的发展蓝图，为我们鼓足了干劲，坚定了信心，指明了工作方向。作为执法大队，担负着县城综合管理工作的职责，我们将紧紧围绕建设XX后花园、打造魅力新XX的宏伟目标，努力工作，务实进取，努力开创2012年工作新局面。

一是以学习为先导，争做和谐城管。

我们将紧扣“树形象，促和谐”的工作目标，始终坚持加强思想政治学习，牢固确立为人民服务的思想信念，不断深入学习钻研城管业务，提高工作的能力和水平。坚持“以人为本”的理念，加强与局所属单位之间的沟通交流，力求围绕全局工作中心，实现思想上统

一、目标上同向、工作上同步，切实增强队伍的凝聚力和战斗力，开创城管工作的崭新局面。

二是以规范为核心，优化运行机制。

我们将牢固树立改革创新观念，密切关注城市管理发展动态，把握新时期城管工作的特点和规律，不断加强城市管理体制的学习和调研，谋划城市管理的新途径、新方法，并结合当前管理实际，进一步健全县城管理工作标准，努力推进城管工作走向规范长效。

三是以“队伍建设”为抓手，提搞管理水平。

坚持周一例会制度。组织学习党的方针政策，以及县委、政府的重大部署和重要决定，同时狠抓城市建设管理业务法规的学习不放松，结合工作实际进行贯彻安排和要求，使干部职工的思想认识和业务素质能力与时俱进，促进其理论素养和政策业务水平的培养和提高。完善制度，适应不断发展变化的工作形势。针对内部管理方面存在的的问题，不断完善内部管理制度。①针对部分同志的大锅饭思想，结合精细化管理工作，严明了岗位目标责任绩效挂钩考核办法。②针对少数同志酗酒打牌等不良行为，进一步严明单位作风纪律制度。注重队伍团结，对各中队人员重新进行优化组合，合理流转，正确处理正式员工和协管人员之间的关系，让协管人员享有与正式员工同等的待遇和权利，增强队伍凝聚力和战斗力。

各位领导，同志们，加强县城精细化管理，改善县城市容环境，提升县城品味，是我们执法队光荣而艰巨的历史使命。站在新的起点，需要我们迈出新的步伐；
围绕新的目标，需要我们作出新的努力。我们2012年将紧紧团结在局领导班子周围，围绕全年目标任务的实现，用务实进取的实际行为，投身城管工作实践，为全面建成XX后花园、魅力新XX而努力奋斗。

大数据在教育领域的运用

（贵阳护理职业学院 550081）

摘 要：近些年来大数据被多次提起，2016年2月，贵州获批国内首个大数据综合试验区。省委市委高度重视大数据发展，把大数据作为弯道取直的重要机会。目前大数据已经在诸多领域实现了很多成功应用，但在教育中的应用仍处于探索阶段。本文对大数据发展、数据可靠性、学生管理的痛点、教育大数据的应用进行了梳理。以期在一定程度上带来一些新的思考。最后，本文也指出利用教育大数据的机遇与挑战。

关键词：教育大数据；
数据可靠性；
大数据运用

（一）什么是大数据

2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资 2 亿美元启动 “大数据研究和发展计划”，将“大数据研究”上升为国家意志。

同年，联合国全球脉动（UN Global Pulse）组织发布《大数据促发展：机遇与挑战》一文，指出大数据时代已经来临【1】。说到大数据，首先要探讨数据从哪里来，大数据解决了什么？大数据科学的兴起是信息时代的产物。计算机的出现和逐步的普及，信息对整个社会的影响逐步提高到一种绝对重要的地位。信息量，信息传播的速度，信息处理的速度以及应用信息的程度等都以几何级数的方式在增长。这些数据的增长带来了大数据的基础。那么信息时代的成功又靠什么呢？是解决信息的不对称。比如说，马云解决了商家和买家之间的不对称，他让信息变得透明，我们购买到便宜又好的商品，并且还不用跑商场，摸摸手机屏幕就能解决问题。美团、饿了么，同样解决我们?c商家的信息不对称，然而这些都是通过信息技术为载体的，在这些过程中就产生了数据。大数据解决了什么呢？大数据解决了政府数据的不对称，政府握着大量的数据，林林总总包罗万象，里面蕴含着巨大的价值，把各个领域单一并且封闭的条数据整合成一个物理空间或行政区域形成涉及人，物事的各类数据总和的块数据【2】首先可以提高政府的办事效率，其次经过整合的块数据进行分析提炼的数据可以对任意一个行业有指导性的作用。这就是大数据可以解决的事情。

（二）什么样的数据才可靠

上面是大数据的概念，那么我们怎么提取到有用的数据呢？电子科技大学互联网科学中心主任周涛博士向我们提供了如何提取有用数据的方法方式。周涛博士提到，数据分为两种，一种为可控数据，（controllable data）和另外一种行为数据（behavior data）。而可控的数据都是不靠的，因为有人为因素夹杂在里面，真正可靠的是人们的行为数据，行为数据是关于机体的行为和行为发生时环境的观察报告。最早成功的使用行为数据的例子之一是亚马逊，怎么理解行为数据？亚马逊是怎么使用这些数据的呢？简单地说，就是用户在网站上发生的所有行为，如搜索、浏览、打分、点评、加入购物筐、取出购物筐、加入期待列表（Wish List）、购买、使用减价券和退货等。亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解，制定对客户的贴心服务及个性化推荐。这就是行为数据所带来价值。并且行为数据不会骗人，通过对行为数据大量采集，并分析，政府可以更好的制定政策来宏观调控市场。不止只在商业方面，行为数据在各个领域都有着很多有价值的方式等着去开发和利用。

（三）教育大数据

教育界说的大数据，多属名词滥用。收集的数据，往往不能和政府人口统计数据那样，涉及成千上万人和多个采集维度。更准确地说，学习数据属分析数据，或者说是“小数据”甚至是数量不大，范围狭窄的“微数据”数据是“大”还是“小”，其实关系不大，关键是我们要用大数据的思维方式去处理这些所获得到的数据，把我们自己手头拿到的微小的条数据整合为可以使用的块数据，通过这些块数据来给学生带来帮助。在教育管理过程中，高校出于自身管理方便和成本的节约而忽视学生正当权益的事情时有发生；
部分教职员工的服务意识淡薄，服务能力和水平较低，把较多的精力和时间投入到科研中，对学生缺乏应有的关爱和引导；
再者由于学生教育管工作面广量大，与学生利益相关的管理部门众多，因此在解决学生实际问题过程中，出于部门利益的考虑，部门之间经常相互推诿，管理效率低下。因此，高校应积极构建和完善大学生成长成才的服务机制，完善与学生利益的相关政策规章的制定和实施程序，明确和提高教育管理组织的服务职能，培养和提高广大教职员工的服务意识，帮助解决学生在个体发展阶段必然或者可能面临的实际困难，为学生的成长成才创造条件和平台【3】。

例如：大数据思维方式可以预警学生失学风险。高风险学生，是指濒临辍学，转学，退学风险的学生。首先我们要掌握一些信息来判断哪些学生是高风险的学生，具体的信息包括：

1.学生学习情况：如成绩滑坡、出勤、作业、考试、焦虑、学习压力过大等；

2.身体状况，如疾病、缺少睡眠、遭遇虐待或无法完成相关任务；

3.精神问题、如有自杀倾向、情绪低落、失恋、抑郁、压力、焦虑等；

4.生活问题，如家里出现了危机、家人去世朋友去世、经济困难等；

5.专业和职业选择问题，如无法确定专业不适合目前专业等；

6.行为问题，如行为不当、行为对他人造成干扰、语言骚扰、肢体骚扰；

7.退学风险、如考虑转学、因为经济困难无法继续；

想要得到切实可靠的准确信息往往非常的困难，传统的方式往往是发放问卷或者主动询问，首先学生不会认真的去填写，经常避重就轻，人是群居性的生物，往往不会承认自己是异类，所以都会选择看起是“正常人”的选项和回答，这是典型的不可靠的可控数据。其次，拿到的数据还要花时间进行分析，得到结果需要一定的时间，我们无法知道哪些学生是有可能的高危学生。往往不能做到防范于未然，并不能有效的解决问题。所以我们必须通过行为数据来分析问题，然而有些信息我们是可以通过大数据的方法方式来获取的。比如分析刷饭卡的行为数据这一项就可以分析出很多的信息，例如每月饭卡的消费金额，可以判断学生目前经济是否相对宽裕。分析一个时间段的消费次数，可以判断该学生是否有帮他/她的好朋友刷卡，可以作为该学生是否孤独的一个参考项。还有刷卡的成群出现，通常好朋友们都会相约去食堂，所以饭卡号在系统中都是成组，成群出现的。如果总是一个人去吃饭，该学生的饭卡号不出现在任何的好友小组中，基本证明他是孤独的。这样的学生就是高危学生。然而这只是个条数据的基本应用。通过收集这些可靠的数据，建立健全贫困生资助信息数据库，并对数据库中的各项信息不断更新完善，以便动态管理贫困生，实现按需资助【4】。

（五）总结

大数据技术的应用，使得高校可以对其数据资源采取完全数据筛选的方式来分析、挖掘隐藏在数据背后的规律，从而能够让我们更真实、更全面地了解学生，促进学生的发展。然而，由于当前人们对大数据的认识尚处于探索阶段，大数据在教育领域的研究才刚刚开始，而且大数据提供的也只是参考答案而非最终答案。因此，要真正的将大数据完美地应用于教育，造福于教育，仍然有很长的路要走，但是只要我们能够开放心态、锐意创新、实事求是，就一定能抓住历史机遇，更好地为打造中国经济升级、全面建成小康社会提供坚强有力的人才支撑和智力支持。

参考文献：

[1]PULSE U G.Big data for development：
Challenges & opportunities[M/OL].New York：
UN Global Pulse， 2012[2016-11-22].http：//www.dawendou.com/content/2015-04/28/content_2956278.htm

[3]蒋远喜，等.新媒体环境下高校学生教育管理的应对机制研究[J].吉林教育学院学报，2011，（9）

[4]刘晶，等.高校贫困生资助政策的效果研究[J].现代教育管理，2013，

大督查大督办汇报会表态发言

尊敬的各位领导：

刚才,×同志汇报了我县XX年全县重点工作任务完成情况；
×市长和×书记作了重要讲话，在充分肯定了我县今年以来各项工作取得成绩的同时，客观准确地指出了存在的问题和不足，就做好下一步工作提出了很好的意见和建议，让我们很受启发、很受鼓舞，进一步坚定了我们完成全年任务、实现争先进位的信心和决心。这里，我代表县委、县政府，就学习贯彻好×书记、×市长重要讲话精神，全面完成好全年工作任务，作三点表态：

一是坚定信心，争作贡献。今年以来，×书记和×市长多次到×检查指导工作，并对我们工作给予了充分肯定。今天，×书记、×市长一行百忙之中再次莅临指导，充分体现了市委、市政府对×工作的关心和支持。我们将以这次大督查大督办为契机，将各位领导的重要指示和殷切期望转化为干事创业的强大动力，坚定信心、振奋精神，自加压力、补齐短板，为全市保增长、实现“九连优”作出应有的贡献。

二是紧盯目标，全力冲刺。紧紧围绕“三个确保”既定目标，对一年工作进行“回头望”，大干40天，冲刺四季度，全力扭住58个重点项目和24城乡实事，认真落实工业稳增长“十条措施”，做大做强电子商务、文化旅游等现代服务业，统筹抓好深化改革、依法治县、安全生产、平安建设等工作，敬终如始地搞好“三严三实”专题教育，一个项目一个项目抓推进，一个指标一个指标抓落实，全力确保全年目标任务圆满超额完成。

三是深刻总结，科学谋划。结合学习贯彻党的十八届五中全会精神，全面回顾总结“十二五”，精心谋划好“十三五”，科学确定发展思路、主要目标和重点任务，为武功未来五年发展布好局、绘好图，为提速发展、赶超崛起提供强有力支撑。

总之，有市委、市政府的关心支持，有全县干部群众的团结拼搏，我们一定会圆满完成全年目标任务，以优异的成绩向市委、市政府和全县人民交一份满意的答卷。

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大数据开发运用的常用技术

大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。

想要学好大数据需掌握以下技术：
1.Java编程技术

Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的！

2.Linux命令

对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。

3.Hadoop Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作！

4.Hive www.dawendou.com 老男孩IT教育，只培养技术精英

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。

5.Avro与Protobuf Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。

6.ZooKeeper ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

7.HBase HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

8.phoenix phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。

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9.Redis Redis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。

10.Flume Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；
同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。

11.SSM SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。

12.Kafka Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现！

13.Scala Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala www.dawendou.com 老男孩IT教育，只培养技术精英

语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识！

14.Spark Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。

15.Azkaban Azkaban是一个批量工作流任务调度器，可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。

16.Python与数据分析

Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。

只有完整的学完以上技术，才能算得上大数据开发人才，真正从事大数据开发相关工作，工作才更有底气，升职加薪不成问题！

大数据在教学管理中的运用

随着大数据时代的崛起，云数据时代的来临，大数据给各行各业的发展模式和决策带来前所未有的革新与挑战，教育行业同样不可避免。当前人们对大数据的认识尚处于初始阶段，特别是大数据在教育领域的研究和实践才刚刚开始，真正的将大数据完美地应用于教育，造福于教育，仍然有很长的路要走，这需要我们共同的努力！

一、何为大数据

《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏，讲述了数据在数学、物理、生物、工程及社会经济等多个学科扮演了愈加重要的角色。加里・金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”大数据也称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、处理、并整理成为帮助企业更好经营决策的各种资讯，同时与大数据相关的数据存储、数据安全、数据分析等领域也都属于大数据范畴。

二、大数据对教学的影响

中国原始社会时期，“燧人之世，天下多水，故教民以渔”，“宓羲氏之世，天下多兽，故教民以猎”，法家思想的集大成者韩非子也有“世异则事异，事异则备变”的观点，足见教育是需要根据现实变化的。

在教育领域中，大数据除体现传统数据的所有宏观功能外，还能收集分析详尽的微观个性化数据，大数据的优势立显。传统数据诠释宏观、整体的教育状况；
大数据用于调整教育行为与实现个性化教育；
传统数据来源于阶段性的，针对性的评估，其采样过程可能有系统误差；
大数据来源于过程性的，以第三方、技术型的观察采样的方式误差较小。传统数据分析所需要的人才、专业技能以及设施设备都较为普通，易获得；
大数据挖掘需要的人才，专业技能以及设施设备要求较高，并且从业者需要有创新意识与挖掘数据的灵感而不是按部就班者。

大数据带来新一轮教育信息化的浪潮已然随着硬件的高速革新和软件的高度智能无法抗拒地推到了我们面前。作为新时期的教育管理者，唯有掌握良好的“冲浪”技术，转变教育思想，及时利用大数据服务学校管理、改革教育教学，提高办学质量。

三、大数据教学管理模式

随着时代的发展，科技的日新月异，以往的教学管理模式正在慢慢退出历史舞台。这种以现代信息技术为支撑，大数据为载体的新型管理模式极大地实现了教育资源的共享与充分利用，促进了工作效率的提升，转变了工作效能，让工作更加具有时效性，科学性，及时性。管理透明化、简约化、信息化。

1、教育大数据管理的模型构建

正如2014年全国教育工作会议提出的，今后一个时期我国教育管理的目标是“加快推进教育治理体系和治理能力现代化”，我国的教育管理模式将发生质的变革，大数据管理模型应运而生。

大数据支撑的教育管理模型：以“主体、对象、资源、目标”为核心要素，建立多级连通共享的教育云，构建教育管理复杂系统，利用云技术处理教育云端大数据，为教育公共服务机构、教师和学生提供全天候多终端个性化需求的教育资源服务、专业发展服务和综合素质发展服务，提升教育资源配置的合理性和公平性，提升教育决策科学化水平。大数据教育管理新模式如右图所示。

在教育管理中，人的因素是重要的教育数据，是一切教育数据的来源。教育资源的配置，首先要进行科学合理的资源基本分类：人才资源、财物资源、知识资源；
教育内容、教育理论、教育方法、教育经验等，是教育资源配置中的隐性资源，却是根本资源；
技术资源是大数据教育管理的生产力资源，教育技术尤其是教育信息技术、大数据、云技术的应用，是管理主体满足教育服务需要，合理配置教育资源的应用型资源。

2、教育大数据管理的行动路线图

教育大数据管理是一个长远的伟大工程，从当前的教育信息化建设水平和面临的挑战综合考虑，还有相当长的路程要走。我们需要在思想上、理论上和实践上全面推进，迫切需要制订正确而长远的行动路线图如又图所示。

这是三个层级的运行策略：底层是大数据教育管理的基础建设――教育云的建设，各区域应遵循国家教育数据标准，建设分布式教育数据中心（云）――资源库+数据库+数据关系逻辑的建构，为云端教育教学资源配置提供基础硬件支撑，进而建设三层智慧平台――智慧校园、智慧学堂（课堂）和智慧终端（尤其是移动终端）――应用平台建设，同样作为基础层级的是教育资源的大数据挖掘――对教育过程所产生的数据进行统计、分析、建模等处理，为教育管理决策提供数据应用；
位于高层的是教育大数据管理的操作系统，从公共服务到学生个体发展，利用大数据进行教育资源的公平配置和个性化供给，推进教育发展与改革，使人人享有优质恰当的教育资源，促进教育的优质可持续发展，推进教育品牌建设和创新提升，形成高效绿色的教育文化。

四、大数据教学管理的优越性

用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新的数据文化正在成形，大数据时代已经来临。顺应大数据时代的发展，教育变革已经进入了一个新的阶段，教育领域将迎来一场前所未有的大变革。

大数据的发展给困境中的教育变革提出了新的挑战。进入大数据时代，依靠言传身教的古代精英式教学和注重快速实效的现代大众式教学正在有效结合，基于数据分析的共享式精准教学不再遥远，按需学习、因材施教将真正成为可能。大数据带来的一系列变革，对新型创新人才的培养提出了更为迫切和现实的要求：日益强大的互联网、多媒体及概念软件、开源软件等为师生提供了更加自由、灵活的学习和探索空间，求知的视野被极大拓宽；
日益频繁的师生活动及社会互动被大数据予以记录、分析和共享，教育环境的时空界限和信息隔阂得以打破，长期以来潜伏于数据之下的教育理论和规律将日益凸显和明朗，人才培养将更具灵活性和多样性；
学习与生活、教育与社会不再被孤立，学生、学校与现实生活的体验更为接近，学生学习兴趣、学校办学动力将被大大激发。

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