урокцифры. Урока Обсудить понятие большие данные
 Скачать 29.49 Kb.
|
|
Урок Цифры Цели и задачи урока. Цель урока: Сформировать у учеников представление о понятии «большие данные» и разобрать основные профессии, связанные с работой в данной области. Также поговорить о кибербезопасности. Задачи урока: Обсудить понятие «большие данные». Разобрать примеры применения концепции больших данных в современном мире. На основе игры смоделировать процесс обработки данных. С помощью игры разобрать процесс обучение нейросети. Обсудить полученный опыт, сформулировать выводы. 1. Вступление «Сегодня у нас пройдет нестандартное занятие в рамках акции «Урок Цифры», которая проводится по всей России. Урок будет посвящен теме: большие данные. Акция направлена на развитие цифровых знаний и навыков, которые необходимы в настоящее время. Мы живем в цифровом мире и каждый день сталкиваемся с большими данными, даже если не подозреваем об этом. Например, пользуясь телефоном, компьютером вы приобщаетесь к теме больших данных. Как вы думаете, каким образом это происходит?» (Выслушайте ответы детей). 2. Обсуждение с учениками терминологии: «данные», «большие данные», области применения концепции больших данных Обсудите с учениками понятие «данные» Что такое «данные». (Выслушайте ответы детей, обсудите). Где можно встретиться с ними, в чем их измеряют (байты, мегабайты, гигабайты и др.). А сколько их, как вы думаете? «Сейчас в мире примерно 40 зеттабайтов информации». В Облаке на 100 Гб может поместиться около 100 фильмов или 10000 фотографий. Зеттабайт это 10 миллиардов по 100 фильмов. И с каждым днем данных становиться все больше и больше.  90 гг. 2000гг. 2010гг. 2050гг Выделяют три основные характеристики больших данных: 1) объём (volume) – величина физического объёма данных. Большие данные измеряются в десятках терабайт; 2) скорость (velocity) – скорость постоянного прироста данных, а также необходимость высокоскоростной обработки и получения результатов на их основе; 3) многообразие (variety) – возможность одновременной обработки различных типов структурированных и полуструктурированных данных. К первым трем добавляют: 4) достоверность (veracity) – данные должны быть репрезентативны и непротиворечивы; 5) ценность (value) – данные должны обладать полезностью или потенциальной ценностью (многие данные, собираемые сегодня, не всегда подлежат обработке, большинство просто хранится до нужного времени). Приведите примеры больших данных. В школе – рекомендательные системы позволяют получать курсы по интересам. На основании того, как школьник учится, можно прогнозировать, как он закончит учебный год, и корректировать его обучение, чтобы он вышел на более высокий результат, уведомлять родителей о росте, увлечениях их ребенка и рекомендовать им дополнительное обучение. В медицине – роботы могут распознавать симптомы болезней на ранних стадиях и с большей вероятностью рекомендовать правильное лечение. На транспорте – навигаторы анализируют текущую ситуацию на дорогах и выбирают наиболее короткий путь до нужного места, при этом изменяя его в зависимости от ситуации на дорогах. В соцсетях – умная лента рекомендует то, что будет интересно. Музыка в ВКонтакте может рекомендовать других исполнителей, которые могут понравиться пользователям, даже если они никогда раньше их не слышали. 3. Игра «Обработка данных» «Пора немного размяться, согласны? Для игры понадобится 5 человек разного роста. Вам нужно молча построиться по росту как можно быстрее. Теперь нужно построиться по датам рождения. На это задание уже ушло побольше времени. Только что мы с вами обработали данные. На это ушло 5-7 минут. А если взять 10 человек или всю школу, 150 человек? Уйдет намного больше времени. Мы будем долго заниматься обработкой данных. А компьютер? Быстро, правильно. Именно поэтому мы передаем наши данные, чтобы он обработал их. И более того, еще и получает то, о чем даже не смог предположить вначале. Для простоты вся работа с данными объединена в три этапа – генерацию, предобработку и анализ. В момент генерации новых данных используются различные устройства, которые фиксируют происходящее вокруг, например, в этом классе – это датчик пожарной безопасности. В вашем телефоне – это GPS который считывает ваше положение и так далее. Фиксируется все, что вы делаете в приложениях, соцсетях, играх и веб-сайтах –это может быть собрано и в будущем проанализировано. Будьте осторожны, не выкладывайте много информации о себе, много мошенников, которые могут воспользоваться вашими данными. Все эти данные сохраняются в больших хранилищах – ЦОДах – Центрах обработки данных. И на сегодняшний день ЦОДы – это одни из самых защищенных мест в любых ИТ-компаниях и государствах. После этого начинается процесс анализа данных. Дата-аналитики и исследователи (это такая профессия) строят прогнозные модели, проверяют гипотезы на данных и, если все работает, то запускают их в жизнь. 4. Игра «машинное обучение» Предложите ребятам сыграть в еще одну игру, а затем на ее примере обсудите принцип машинного обучения. «Давайте попробуем разобраться, почему компьютер такой умный. Кто из вас знает, что такое нейросеть? (Ответы детей). Ученые создали мозг компьютеру как у человека, и назвали его «нейронной сетью». Система обрабатывает входящую информацию через входной нейрон, пропускает через несколько слоев внутри и через выходной нейрон дает нам ответ на поставленную задачу. Точно также обучаемся и мы. Когда мы были маленькими и впервые видели какие-то предметы, то пытались выделить в них какие-то черты. И потом уже сами определяли, что это. Пока мы росли, все больше и больше вещей узнавали, прочесс не прекаращлся. Также обучается и нейросеть». «Нейросети показывают фото собаки. Далее каждый нейрон из первого слоя (зеленый кружок) определяет характерные черты. И передает информацию последующим слоям для анализа. На выходе последнему нейрону говорят, что данный объект – собака. Система запоминает набор характеристик. Например, она может выделять определенные области и анализировать наличие тех или иных объектов на фото, соотношение размеров и т.д. Эту процедуру мы повторяем многократно. Показываем много пород собак, все он запоминает. А теперь давайте немного поиграем. Я буду предлагать вам разные предметы, а вы мне будете говорить, что для них характерно, и чем отличаются. 5. Дискуссия на тему профессий в области больших данных Расскажите ученикам про новые профессии в области больших данных «Кто же создает все эти алгоритмы, нейросети, кто с ними работает? На самом деле — очень много разных специалистов. «ИТ-медик Врач с хорошим знанием информационных технологий, который создает, обрабатывает и анализирует физиологические данные и индивидуальные показатели состояния здоровья пациентов и применяет к ним методики работы с большими данными. На основании проведенного анализа он предлагает индивидуальные рекомендации для выздоровления пациентов. Архитектор информационных систем Мало собрать данные. Их нужно упаковать и разместить в некотором месте. Для того, чтобы с данными было удобно работать, крайне важно правильно организовать их хранение и администрирование так, чтобы в любой момент любой пользователь мог получить доступ именно к тем данным и в том виде, в котором они ему необходимы. Этим занимается архитектор информационных систем. Клинический биоинформатик Биоинформатика – это изучение процессов, связанных с организмом человека, но с помощью компьютерного моделирования. В случае нестандартного течения болезни клинический биоинформатик строит компьютерную модель биохимических процессов болезни, чтобы понять первопричины заболевания, выявляет нарушения на клеточном и субклеточном уровнях. ИТ-проповедник Обучение людей новым технологиям, убеждение их, что цифровой мир несёт им благо, а не зло, привлечение их на свою сторону – это задача, которая будет становиться все важнее по мере того, как диджитализация будет проникать в привычный нам мир вещей. Задачи для такого специалиста две: обучение людей новым технологиям, помощь им в приобретении новых навыков, а также снятие зачастую иррациональных страхов перед цифровым миром. Системный инженер интеллектуальных энергосистем Умные сети постоянно генерируют огромное количество данных на всех своих участках. Использование технологий больших данных в электроэнергетике позволяет не только сократить расходы производителей, транспортеров и конечных потребителей энергии, но и сделать электроэнергию более «зеленой», а планету — более чистой. Поэтому специалисты в этой сфере так необходимы. Рефлексия Что вы сегодня узнали нового, для чего нужны большие данные, и что полезного можно сделать, используя ее. Захотел ли кто-то из вас стать в будущем ИТ-специалистом. |