新一代信息技術(shù)教案 第1章 擁抱大數(shù)據(jù)時(shí)代

教案首頁(yè)課題名稱第1章?lián)肀Т髷?shù)據(jù)時(shí)代（2）——1.3~1.4課次2授課類型理論□實(shí)踐□理實(shí)一體□其他學(xué)時(shí)2授課日期授課班級(jí)授課地點(diǎn)教學(xué)目的與要求知識(shí)目標(biāo)：1.了解大數(shù)據(jù)在行業(yè)中的應(yīng)用；2.了解大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革。能力目標(biāo)：1.能以多種方式對(duì)數(shù)字化信息、知識(shí)進(jìn)行展示交流；2.能創(chuàng)造性地運(yùn)用數(shù)字化資源和工具解決實(shí)際問(wèn)題；3.能清晰描述信息技術(shù)在本專業(yè)領(lǐng)域的典型應(yīng)用案例。素質(zhì)目標(biāo)：1.了解大數(shù)據(jù)倫理道德準(zhǔn)則，規(guī)范日常信息行為；2.了解相關(guān)法律法規(guī)并自覺(jué)遵守；3.具備信息安全意識(shí)和相關(guān)防護(hù)能力。課程思政目標(biāo)：建立數(shù)據(jù)意識(shí)，了解國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，樹(shù)立科技報(bào)國(guó)思想。教學(xué)重點(diǎn)1.大數(shù)據(jù)在行業(yè)中的應(yīng)用2.大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革教學(xué)難點(diǎn)大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革教學(xué)方法與手段教學(xué)方法：課件講解、舉例說(shuō)明、對(duì)比分析、啟發(fā)引導(dǎo)學(xué)生學(xué)法：預(yù)習(xí)—聽(tīng)講---討論---復(fù)習(xí)—自學(xué)擴(kuò)展設(shè)計(jì)意圖：激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣、提高課堂學(xué)習(xí)效率教學(xué)資源：課件、視頻資料課程思政要素要點(diǎn)在課程講解中，通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)在我國(guó)商業(yè)、政府決策、工業(yè)改革等方面應(yīng)用的介紹，加深學(xué)生對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的理解，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和民族自信心，堅(jiān)定學(xué)生的專業(yè)自信，樹(shù)立學(xué)生科技報(bào)國(guó)的思想情懷和家國(guó)意識(shí)。課外作業(yè)補(bǔ)充作業(yè)：1.什么是數(shù)據(jù)?數(shù)據(jù)有哪些種類?什么是大數(shù)據(jù)?2.大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)有哪些?請(qǐng)簡(jiǎn)要描述各種技術(shù)。教學(xué)反思大量的教學(xué)實(shí)例能夠幫助學(xué)生理解大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣。教案紙第1章?lián)肀Т髷?shù)據(jù)時(shí)代（2）——1.3-1.4一、整體設(shè)計(jì)1.復(fù)習(xí)引入（5分鐘）2.新知識(shí)講解（90分鐘）（1）大數(shù)據(jù)在行業(yè)中的應(yīng)用（50分鐘）（2）大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革（40分鐘）3.總結(jié)與布置作業(yè)（5分鐘）二、復(fù)習(xí)引入1.上節(jié)課內(nèi)容回顧：上節(jié)課我們學(xué)習(xí)了大數(shù)據(jù)的基本概念和關(guān)鍵技術(shù)。2.新課引入：本節(jié)課重點(diǎn)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)在行業(yè)中的應(yīng)用和大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革。三、新知識(shí)講解1.3大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用1.3.1大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用1.Google成功預(yù)測(cè)冬季流感2009年，Google通過(guò)分析5000萬(wàn)條美國(guó)人最頻繁檢索的詞匯，將之和美國(guó)疾病中心在2003年到2008年間季節(jié)性流感傳播時(shí)期的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，并建立一個(gè)特定的數(shù)學(xué)模型。最終google成功預(yù)測(cè)了2009冬季流感的傳播甚至可以具體到特定的地區(qū)和州。2.機(jī)器學(xué)習(xí)專家經(jīng)驗(yàn)開(kāi)展手術(shù)和醫(yī)療1.3.2大數(shù)據(jù)在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用1.Nike+數(shù)字化戰(zhàn)略耐克公司作為一家提供傳統(tǒng)消費(fèi)品的企業(yè)，早就先知先覺(jué)地捕捉與挖掘新時(shí)代的消費(fèi)者行為特征，率先推出Nike+產(chǎn)品，可堪稱品牌數(shù)字化的典范。起初，Nike+是Nike+iPod后來(lái)，Nike+是數(shù)字化運(yùn)動(dòng)戰(zhàn)略接著，Nike+發(fā)力運(yùn)動(dòng)電子產(chǎn)品其后，Nike+布局?jǐn)?shù)字運(yùn)動(dòng)王國(guó)Nike+社區(qū)：讓消費(fèi)者與品牌關(guān)聯(lián)掘金大數(shù)據(jù)：Nike+的多種可能Nike+營(yíng)銷，融入用戶中Nike+平臺(tái)，融入價(jià)值鏈1.3.3大數(shù)據(jù)在安全防控的應(yīng)用除了視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，安防領(lǐng)域還包括大量其他類型的數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括報(bào)警記錄、系統(tǒng)日志記錄、運(yùn)維數(shù)據(jù)記錄、摘要分析結(jié)構(gòu)化描述記錄，以及各種相關(guān)的信息數(shù)據(jù)庫(kù)，如人口信息、地理數(shù)據(jù)信息、車駕管信息等；半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括人臉建模數(shù)據(jù)、指紋記錄等；非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要視頻錄像和圖片記錄，如監(jiān)控視頻錄像、報(bào)警錄像、摘要錄像、車輛卡口圖片、人臉抓拍圖片、報(bào)警抓拍圖片等。所有這些數(shù)據(jù)一起構(gòu)成了安防大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)工業(yè)革命——石油勘探（大數(shù)據(jù)時(shí)代2—0:52~13:58）大數(shù)據(jù)指導(dǎo)政府決策——交通運(yùn)營(yíng)（大數(shù)據(jù)時(shí)代3-02:00~17:30）商業(yè)之變——胡蘿卜運(yùn)輸（大數(shù)據(jù)時(shí)代4-01:00~12:00）未來(lái)已來(lái)——無(wú)人駕駛汽車（大數(shù)據(jù)時(shí)代5-01:50~12:30）1.4大數(shù)據(jù)思維變革在《大數(shù)據(jù)時(shí)代：生活、工作與思維的大變革》一書(shū)中明確指出，大數(shù)據(jù)時(shí)代最大的轉(zhuǎn)變就是思維方式的3種轉(zhuǎn)變:全樣非抽樣、效率而非精確、相關(guān)而非因果。此外，人類研究和解決問(wèn)題的思維方式，正在朝著“以數(shù)據(jù)為中心”和“我為人人，人人為我”的方式邁進(jìn)。1.全樣非抽樣過(guò)去，由于數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理能力的限制，在科學(xué)分析中，通常采用抽樣的方法，即從全集數(shù)據(jù)中抽取一部分樣本數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)的分析,來(lái)推斷全集數(shù)據(jù)的總體特征。抽樣分析的結(jié)果具有不穩(wěn)定性。有了大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持，科學(xué)分析完全可以直接針對(duì)全集數(shù)據(jù)而不是抽樣數(shù)據(jù)，并且可以在短時(shí)間內(nèi)得到分析結(jié)果，速度之快，超乎我們的想象。比如谷歌的Dremel可以在2、3秒內(nèi)完成PB級(jí)別數(shù)據(jù)的查詢。2.效率而非精確傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法往往更加注重提高算法的精確性，其次才是提高算法效率。現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)時(shí)代采用全樣分析而不是抽樣分析，全樣分析結(jié)果就不存在誤差被放大的問(wèn)題，因此，追求高精確性已經(jīng)不是其首要目標(biāo)。大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)分析具有“秒級(jí)響應(yīng)”的特征，要求在幾秒內(nèi)就給出針對(duì)海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析結(jié)果，否則就會(huì)喪失數(shù)據(jù)的價(jià)值，因此，數(shù)據(jù)分析的效率成為關(guān)注的核心。3.相關(guān)而非因果過(guò)去，數(shù)據(jù)分析目的之一是解釋事物背后的發(fā)展機(jī)理。比如，實(shí)時(shí)分析微博數(shù)據(jù)，當(dāng)發(fā)現(xiàn)人們對(duì)霧霾的討論明顯增加時(shí)，就可以建議銷售部門增加口罩的進(jìn)貨量，因?yàn)槿藗冴P(guān)注霧霾的一個(gè)直接結(jié)果是，大家會(huì)想到購(gòu)買一個(gè)口罩來(lái)保護(hù)自己的身體。不管是哪個(gè)目的，其實(shí)都反映了一種“因果關(guān)系”。但是，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，因果關(guān)系不再那么重要，人們轉(zhuǎn)而追求“相關(guān)的性”而非“因果性”。比如，我們?cè)谔詫毦W(wǎng)上購(gòu)買了一個(gè)汽車防盜鎖以后，淘寶網(wǎng)自動(dòng)提示，購(gòu)買相同物品的其他客戶還購(gòu)買了汽車坐墊。并不會(huì)告訴為什么其他客戶購(gòu)買了汽車防盜鎖以后還會(huì)購(gòu)買汽車坐墊。在無(wú)法確定因果關(guān)系時(shí)，數(shù)據(jù)為我們提供了解決問(wèn)題的新方法。4.“以數(shù)據(jù)為中心”5.我為人人，人人為我在智能手機(jī)和智能汽車(特斯拉等)出現(xiàn)之前，世界上很多大城市雖然都有交通管理(或者控制)中心,但是它們能夠得到的交通路況信息最快也有

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分鐘的滯后。如果沒(méi)有能夠跟蹤足夠多的人出行情況的實(shí)時(shí)信息工具，一個(gè)城市即使部署再多的采樣觀察點(diǎn)，再頻繁地報(bào)告各種交通事故和擁堵的情況，整體交通路況信息的實(shí)時(shí)性也不會(huì)有很大提升。但是，在能夠定位的智能手機(jī)出現(xiàn)后，這種情況得到了根本的改變。智能手機(jī)足夠普及且大部分用戶共享了他們的實(shí)時(shí)位置信息(符合大數(shù)據(jù)的完備性)，使得做地圖服務(wù)的公司，比如

Google

或者百度，有可能實(shí)時(shí)地得到任何一個(gè)人口密度較大的城市的人員流動(dòng)信息，并且根據(jù)其流動(dòng)的速度和所在的位置，區(qū)分步行的人群和行進(jìn)的汽車。由于收集信息的公司和提供地圖服務(wù)的公司是一家，因此從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理到信息發(fā)布，中間的延時(shí)微乎其微，提供的交通路況信息要及時(shí)得多。四、總結(jié)及布置作業(yè)1.總結(jié)大數(shù)據(jù)技術(shù)已廣泛地應(yīng)用于醫(yī)療、商業(yè)、政府決策、工業(yè)改革等方面，并在未來(lái)有著很大的發(fā)展。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們必須轉(zhuǎn)變我們的思維方式為全樣非抽樣、效率而非精確、相關(guān)而非因果，“以數(shù)據(jù)為中心”和“我為人人，人人為我”。2.布置作業(yè)：（1）什么是數(shù)據(jù)?數(shù)據(jù)有哪些種類?什么是大數(shù)據(jù)?（2）大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)有哪些?請(qǐng)簡(jiǎn)要描述各種技術(shù)。五、板書(shū)設(shè)計(jì)第1章?lián)肀Т髷?shù)據(jù)時(shí)代三、大數(shù)據(jù)技術(shù)