教育大數據
檸檬學院大數據，是線上的大數據培訓平台，錄屬於普開數據旗下的線上教育。
② 教育大數據六層架構分別是什麼
大數據的應用開發過於偏向底層，具有學習難度大，涉及技術面廣的問題，這制約了大數據的普及。現在需要一種技術，把大數據開發中一些通用的，重復使用的基礎代碼、演算法封裝為類庫，降低大數據的學習門檻，降低開發難度，提高大數據項目的開發效率。
大數據在工作中的應用有三種：與業務相關，比如用戶畫像、風險控制等；
與決策相關，數據科學的領域，了解統計學、演算法，這是數據科學家的范疇；與工程相關，如何實施、如何實現、解決什麼業務問題，這是數據工程師的工作。
數據源的特點決定數據採集與數據存儲的技術選型，我根據數據源的特點將其分為四大類：
第一類：從來源來看分為內部數據和外部數據；
第二類：從結構來看分為非結構化數據和結構化數據；
第三類：從可變性來看分為不可變可添加數據和可修改刪除數據；
第四類，從規模來看分為大量數據和小量數據。
大數據平台第一個要素就是數據源，我們要處理的數據源往往是在業務系統上，數據分析的時候可能不會直接對業務的數據源進行處理，而是先經過數據採集、數據存儲，之後才是數據分析和數據處理。
③ 大數據與教育的結合，體現在哪些方面
可以說自從互聯網技術越來越發達之後，大數據分析成為了許多行業的獨門秘籍。
如果說問大數據與教育的結合，那麼更多的就是體現在數據分析方面。
像我們機構在用的什麼書，什麼雲，染什麼的，還是染書什麼的。
專屬的MA系統，大數據實時監測，高性能實時計算引擎，讓數據分析更實時，更靈活和高效；簡單高效的數據分析工具，不懂技術也能玩轉數據；為網站的精細化運營決策提供數據支持，進而有效提高企業的投資回報率。
在數據化學員管理方面，學員數據報表分類匯總，精細化學員檔案管理；招生專屬CRM，將學員線索掌握在企業手裡，有效提高轉化，減少客戶流失；報班選課，結課批量操作、一鍵完成，讓教學運營管理形式形成，完成閉環。
可以說，大數據的應用，方便的教育管理，更是便捷了教育工作。
④ 大數據在教育行業是如何運用的
1、重心變化
在大數據時代，教師的工作不再簡單的是知識傳授，而是將知識的輸出形式變得多樣化，關注學生的個性特徵。將統一形式、集體化的教學轉變為信息技術支持下的教學。也就是說在了解學生的認知能力和知識結構的前提下，將知識進行遷移、整合並進行傳授。
2、精準滿足需求
這里所說的精準滿足用戶需求，就是說要將教育信息及時的傳送給有需求的用戶。譬如一個學生近期要進行英語培訓，那麼有關英語培訓的信息會及時的傳送給該學生。根據用戶的學習習慣、生活習慣會有一個智能的數據匹配，這樣一來，該用戶所收到的資訊和信息也正是自己所需求的。
3、精準進行廣告投放
在大數據時代，用戶的的行為習慣很容易通過一些數據分析推測出來。一些教育及培訓機構可以通過數據分析，將用戶進行鎖定進行廣告的投放。譬如用戶打開手機的頻次以及用戶在某一時間段的習慣性行為。通過大數據可以將自己的廣告精準投放給需求的用戶。
除此之外，互聯網和大數據的發展，還給我們帶來發展個性化的機會，可以說在教育學上是有非常大的意義的。那些所謂的學習不好的學生，如果他們在某些方面有一定的特長，同樣發揮其特長，不再是標准化的教育。
大數據技術可以在教育平台上跟蹤和關注老師和學生的教學、學習過程，記錄老師和學生的課堂表現以及課下行為的數字化痕跡，通過在教育活動中點滴微觀行為的捕捉，為教育管理機構、學校、老師和家長提供最直接、客觀、准確的教育結果評價等。
可以說，大數據在教育領域的運用是當代教育發展的必然趨勢。
⑤ 大數據教育軟體有哪些
僅通過常規軟體，沒辦法在短期內對該海量數據進行捕捉、統計、管理和分析。該類數據由於具有大量、高速、多樣性、低價值密度、真實性等五大特性，故需要使用新的處理模式才能使之具有更強的決策力，進而發展成強大的信息資產。
相較於2017年兩會上藏匿於「人工智慧」背後的幕後英雄大數據，在2018年政府工作報告中不時出現的大數據，是怒刷了一波存在感，被賦予無限期待。報告還特別指出，實施大數據發展行動，加強新一代人工智慧研發應用，在教育領域推進「互聯網+」，拓展智能生活。
在大數據、雲計算、人工智慧等新技術的應用下，教育行業迎來了前所未有的挑戰與機遇。傳統的教育行業正逐步向信息化邁進，各教學應用應運而生。但是，如何從各應用產生的大數據中提取有效信息並將其轉化為決策和行動的數據支持，還面臨著諸多問題。
教育行業大數據應用的起步
隨著社會信息化的發展與普及，各大高校、職校、大部分中小學、幼兒園、各地市級教育局已經實現教育課程和內務管理信息化。由於各教育機構信息化進程不一致，應用系統沒有統一從頂級設計上考慮一致性，故在應用與應用之間、校與校之間、地方與地方之間存在明顯的數據壁壘。以之形成的數據孤島現象無疑對推動大數據智能分析產生了不小的障礙。
針對這些數據孤島現象，鮮有企業對其整合設計，缺乏教育行業大數據應用平台。
推動教育行業技術變革
大數據智能分析在教育行業中能夠發揮不容小覷的影響力，特別是在智能風控預警、學生成長軌跡跟蹤等方面產生深刻影響。
平台通過搭建不同的數據模型，將大量用戶的海量信息歸類、整理，抽象出不同的用戶圖像，不僅可以針對個人推送最適合的優質教學資源，還能對教學資源做優化整理，促進教學資源更人性化、更優質化。針對用戶圖像，還可以設置預警線，對特定的學生進行特定的觀察，實時給予輔導工作，減少問題學生的出現，推動學生在成長過程中健康發展。
⑥ 教育大數據面臨的相關問題
教育大數據面臨的相關問題就是哥哥教你機構對數據的使用問題不會去完整的使用數據。
⑦ 教育大數據對孩子到底有何
大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
有人把數據比喻為蘊 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產品或服務的可以利用大數據進行精準營銷;
2) 做小而美模式的中長尾可以利用大數據做服務轉型;
3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統需要與時俱進充分利用大數據的價值。
⑧ 教育行業學什麼大數據
大數據技術的學習內容有很多，包括： 基礎階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。 hadoop maprece hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。 大數據存儲階段：hbase、hive、sqoop。 大數據架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。 大數據實時計算階段：Mahout、Spark、storm。 大數據數據採集階段：Python、Scala。 大數據商業實戰階段：實操企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用。