大数据时代读后感2020.doc
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1、大数据时代读后感2020 大数据是一种资源,也是一种工具。它提供一种新的思维方式去理解当今这个信息化世界。为何说是一种新的思维方式:在信息缺乏的时代或模拟时代,我们更倾向于精确性的思维方式,就像是钉是钉,铆是铆,而在这种传统的思维方式下,我们得到问题的答案只有一个。这里给大家分享一些关于大数据时代读后感,希望对大家有所帮助。大数据时代读后感1书名中的时代二字让我陷入了深深的误区,big data就只是大数据而已。读完全书,也没有发现作者有说大数据会引领一个时代的观点,我们知道当今是一个数字化、信息化的时代,但绝不还是大数据的时代。但大数据的重要性不严而喻,生活、工作、学习中许多有关大数据的例子
2、的确离我们很近,我们甚至就是众多大数据的一部分。那大数据对我这样一名工科大学生有什么用,对于我这一名国防生又什么用呢,这样的一本书是否能够更好的帮助我在未来的工作岗位上博得头筹,取得一番成绩!还有为了接触、利用大数据并防范大数据所带来的弊病,我又该怎么做呢?书中有这样一句话:大数据是一种资源,也是一种工具。大数据为我们提供暂时的帮助,以便等待更好的方法和答案出现。这也提醒我们在使用这个工具的时候,应当怀有谦恭之心,铭记人性之本。所说的谦恭之心和人性之本都强调了人在大数据时代的重要性。我们才是数据之源,我们才应是数据的受益者。当我还没读完思维变革这一部分的时候,我就在思考这样的思维变革对我会有着
3、怎样的影响?参加过两次数学建模竞赛的我,在两次的参赛过程中,学会了许多数据处理和数学建模方法。数学模型所具有的对事件或数据的描述性、预测性、说明性是与大数据完全不同的。大数据下的思维变革不再追求数据的准确性和因果关系。如果我在数学建模提出一种产生某个结果的原因,我是需要明明白白地把其他因素的影响一一剔除。我记得在参加比赛最后关头写论文的时候,对于所研究的问题,我们必须在前面把各种变量给写进去,然后再有选择性的在可接受的条件下忽略掉很多变量的影响,但我们在很多时候却给不出一个剔除这个因素的理由。可如果你不能排除掉其它的因素的影响,整个的数学模型建立及计算过程就会太复杂甚至是不能得出一个结果。但是
4、在大数据时代,一个结论是可以通过足够多的数据得出来的,不需要明白其中的为什么。如果真是这样,我只觉得我需要思维上的变革,可我做不到,我接受不了事物与事物之间的黑盒子。这离我太遥远。可我又不敢在此时否认自己将来的工作与大数据的相关性,书中第三部分大数据时代的管理变革中就举到一个罗伯特。麦克纳马拉的例子,他是五角大楼统计控制队中一名精英,这个队伍让之前不知道飞机备用零件种类、数量和放置位置的军方在制定了综合清单之后,为部队节省下了36亿美元。而我的专业就是飞行器动力,我很清楚我国航空发动机的研究制造水平是深深限制了空军力量的发展。在夏季学期去黎明航空发动机厂实习的时候,许多讲解的师傅都会强调一点,
5、发动机的每一个零件上都是有标号的。零件的工艺卡片上会记录其每一个工序的加工时间、地点,加工、组装、调试人员等的资料,这些卡片将会一直保存下去。这不仅能够方便维修和更换,在出现事故之后,还可以追根溯源,查出事故的原因。我当时就在想还好这东西产量不是很高,一台涡扇发动机仅仅叶片数量就是数千了。这样的大数据肯定还可以好好利用,帮助我们去发现科技研发和制造生产中矛盾与不足,并做出改进。但航空发动机的发展需要的更多的是技术的积累,特别是关键技术的实验数据我们还有着很大的缺失。我们不能像BAT这些互联网巨头可以轻松收集数据,航空发动机的技术积累需要一代代人在理论、实验上的积累,才有可能在这种大数据的支撑下
6、做出真正属于自己的航空发动机。这种积累利用方法可能与书中作者所说的利用大数据进行预测、创新相比起来不是足够高端,但是新的方法需要人去摸索,我也愿意成为这样的第一人,我也坚信大数据能够给这样一个领域带来另一片天空。只是在航空发动机的领域我们是不能只停留在是什么这一步的!精心策划数据的因果关系研究和控制实验很有必要。最后,我提出一个疑问,那就是大数据能不能创造出另一个毕加索呢?大数据时代读后感2在哲学界,关于因果关系的争论已经持续了几个世纪。争论的焦点在于:如果因果关系是普遍存在的,每一个果都有一个因和他相对应,世界上的所有事情都有因果的话,我们就没有决定任何事情的自由了。尽管哲学领域的争论很热烈
7、,但并不耽误人们在日常生活中通过因果关系来思考问题。不仅如此,由于掌握的数据过少,人们还容易从线性关系的角度找寻事物之间的因果关系。在物理学中,有一种处理数据的方式之一就是“化曲为直”,设法找到两个变量之间的线性因果关系,从而进行定量的描述。事实上,由于很多事情之间的关系是很复杂的,简单的线性处理容易导致人们对事物本质属性的误解。在大数据时代,相关关系比因果关系重要。20XX年甲型H1N1流感发生之后,美国的卫生系统极力想从因果关系上来找到流感的源头,但信息反馈的速度太慢,让专家们束手无策。谷歌公司做出了快速反应,把5000万条美国人最频繁检索的词条和美国疾控中心在2003年至20XX年间季节
8、性流感传播时期的数据进行比较,研究特定检索词条的频繁使用与流感在时间和空间上的传播之间的联系,很快就确定了流感是从哪个地方传播出来的。谷歌采取的就是相关关系分析的方法,而不是因果关系分析的方法。这是大数据时代,对数据进行处理的一种典型方法。第三,数据化比数字化更加重要数字化是将模拟数据转化成0和1的二进制码,以便电脑进行数据处理的过程。过去的很长时间,我们所做的事情,就是对文本进行数字化。很多书籍包括教材,通过PDF等格式,变成了数字形态的资料,存入了电脑或者网路之中。但是,这些数字化的资料要查询起来并不方便。首先你要知道所需的资料在那本书中,其次你还要仔细地去翻阅这些数字化的资源,以便找到你
9、所需要的信息。这和到书本里去找没有本质的区别。如果这些数字文本能够被数据化,文本中的字、词和段落能够一一被识别,利用搜索殷勤加以检索就会方便很多。所谓数据化就是将一种现象转化为可以制表分析的可量化的过程,量化,是数据化的核心。信息只能被数据化,其巨大的潜在价值才有可能被释放出来。数字化带来了数据化,但数字化不能替代数据化。今天,很多学校都在进行“电子书包”的课程教学实践,但有不少实践者认为,所为电子书包,就是将纸质的课本和教辅资料数字化,装入电脑中让学生上课中使用,这其实是对电子书包最大的误解。电子书包的核心在于数据化,要通过对学生学习过程所记录的大数据分析,把握学生的个性化学习特征,以便给予
10、更有针对性的指导。三、需要关注的一些问题从教育的角度看,大数据时代的来临,对教育的变革将带来巨大的影响。首先是教育内容要进行革新。大数据使得传统的因果思维方式、科学研究方式不再是生活、工作起主导地位的方式,这必然要求我们在教学中要将这些变化和学生讲清楚,以便他们能够在今后走上社会的时候有足够的能力迎接挑战。其次是教学方式要进行革新。过去的教学,因为没有大量数据的支撑,该教什么全凭教师自己跟着感觉走。今天,我们可以将教师的教学视频挂在晚上,通过深度分析学生在观看视频的过程中在哪些地方停顿或者重放的频次比较高,来找出学生不明确或者课程吸引人的地方,帮助教师改进教学、确定教学重点。这必然导致教师教学
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