План урока Большие данные 10 кл. Большие данные 10 кл. Big Date. Большие данные Цели обучения, которые достигаются на данном уроке (ссылка на учебную программу)
 Скачать 83.09 Kb.
|
ХОД ЗАНЯТИЯ
Ресурс 1 Тема: «Большие данные Big Date» Термин Big Data (дословно — большие данные) используется для описания большого и постоянно растущего со временем набора данных. Преимущества, которые предоставляет Big Data: Сбор данных из разных источников. Улучшение бизнес-процессов через аналитику в реальном времени. Хранение огромного объема данных. Инсайты. Big Data более проницательна к скрытой информации при помощи структурированных и полуструктурированных данных. Снижение риска. Большие данные помогают уменьшать риск и принимать умные решения благодаря подходящей риск-аналитике Проблемы Big Data: 1. Конфиденциальность данных. Big Data, которую мы сегодня генерируем, содержит много информации о нашей личной жизни, на конфиденциальность которой мы имеем полное право. 2. Защита данных. Даже если мы решаем, что нас устраивает то, что у кого-то есть наши данные для определенной цели, можем ли мы доверить им сохранность и безопасность наших данных? Примеры Big Data: Фондовая Биржа, Социальные медиа, Реактивный двигатель. Классификация Big Data: Структурированная, Неструктурированная, Полуструктурированная Структурированная форма. Данные, которые могут храниться, быть доступными и обработанными в форме с фиксированным форматом называются структурированными. За продолжительное время компьютерные науки достигли больших успехов в совершенствовании техник для работы с этим типом данных (где формат известен заранее) и научились извлекать пользу. Однако уже сегодня наблюдаются проблемы, связанные с ростом объемов до размеров, измеряемых в диапазоне нескольких зеттабайтов (1 зеттабайт соответствует миллиарду терабайт).Данные, хранящиеся в реляционной базе — структурированы и имеют вид, например, таблицы. Неструктурированная форма. Данные неизвестной структуры классифицируются как неструктурированные. Пример неструктурированных данных — гетерогенный источник, содержащий комбинацию простых текстовых файлов, картинок и видео (результат Гугл поиска). Полуструктурированная форма. Полуструктурированные данные обладают некоторой формой, но в действительности не определяются с помощью таблиц. Характеристики Big Data Объем. Размер данных — важнейший показатель при определении возможной извлекаемой ценности. Ежедневно 6 миллионов людей используют цифровые медиа, что по предварительным оценкам генерирует 2.5 квинтиллиона байт данных. Разнообразие. Раньше электронные таблицы и базы данных были единственными источниками информации, рассматриваемыми в большинстве приложений. Сегодня же данные в форме электронных писем, фото, видео, PDF файлов, аудио тоже рассматриваются в аналитических приложениях. Скорость генерации. Скорость определяет быстроту притока информации из источников — бизнес процессов, логов приложений, сайтов социальных сетей и медиа, сенсоров, мобильных устройств. Поток данных огромен и непрерывен во времени. Изменчивость описывает непостоянство данных в некоторые моменты времени, которое усложняет обработку и управление. Продвижение товаров и услуг: доступ к данным из поисковиков и сайтов, таких как Facebook и Twitter, позволяет предприятиям точнее разрабатывать маркетинговые стратегии. Улучшение сервиса для покупателей: традиционные системы обратной связи с покупателями заменяются на новые, в которых Big Data и обработка естественного языка применяется для чтения и оценки отзыва покупателя. Расчет риска, связанного с выпуском нового продукта или услуги. Операционная эффективность: большие данные структурируют, чтобы быстрее извлекать нужную информацию и оперативно выдавать точный результат. Ресурс 2 Задания к теме « Большие данные Big Date» Задание 1. Оформить конспект, отразить в нём следующие моменты: - понятие Big Date, - преимущества и проблемы Big Date, - классификация Big Date, - характеристики Big Date. Задание 2. Заполните таблицу характеристиками больших данных и традиционных данных.
Задание 3. Используя ресурсы Интернета, приведите примеры применения Big Data из жизни и проанализируйте знания и умения, которыми нужно обладать, чтобы стать специалистом в области больших данных. |
