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大數據培訓班 | 學習中怎么利用大數據思維呢?

發布百知教育 來源:學習課程 2019-12-04

先學習一個計算機基礎概念:元數據 metadata. 不用害怕,并不難理解。


維基百科中關于元數據的定義:描述數據的數據。


怎么理解?


電腦中的一張圖片是一個計算機數據data,那么圖片的大小,分辨率,拍攝時間,拍攝時的地理位置等附帶信息就是該圖片數據的元數據。


這些數據對于普通計算機使用者往往不會關注,大部分時候我們只會關注圖片本身的內容。


但在專業人士手中,一張計算機圖片絕不僅僅只是一張圖片。


如網上某個明星隨意的一張小區自拍照,普通吃瓜群眾看到的只是一個美女,在專業人士手里,可以看到這張照片背后該明星用的手機型號,拍攝時的地理位置等信息,進而推斷出她住的小區,消費水準等更多信息。


這一切的秘密都藏在元數據中。


元數據是圖片生成時自動生成的,不會自動隨數據的移動而消失。如你把這張照片發布到網上,它會像一個影子樣跟隨數據一起。


這么一說元數據干的都是壞事,先別急著下結論。


元數據可是整個大數據時代的基礎,沒有它,大數據也就無從談起。


在過去,數據量太少的時候,元數據起到的作用有限,如以上明星拍照的例子,一張照片再怎么分析,我們推斷的信息也有限。


但當數據大到一定程度,我們假定個場景:比如這位明星特愛自拍,每到一處,就拍幾十張照片,經過兩三年的積累,他的圖片庫有幾萬張照片了。這個時候我們就不只是可以推斷出以上信息了。


我們暫忽略這幾萬張照片本身的內容,只看這些照片背后的元數據串起來可以得到什么?


1、根據拍攝位置畫出明星的生活軌跡。預測出她未來一段時間內的生活行為。預測了有什么用?狗仔隊最喜歡干的事。


2、根據拍照時間計算出拍照的時間習慣,進而推斷出她的生活習慣。


如果再結合照片本身的內容,我們可以獲得更多:


3. 拍照水準


4.個人偏好,如風景,人物等


5.個人表情判斷她心情的變化曲線,結合生理學知識預測生理周期都不成問題。


6.社交圈信息。


這樣列下去還可以更多,甚至可以發現連她自己都不知道的信息。


這一切的前提是元數據和大量數據量。


回到正題,學習中怎么利用大數據思維呢?


學習是大腦的一個運動過程。


如果把大腦比作一臺機器,機器天生就有運行環境要求,不同環境參數情況下,運行效率差別非常大。大腦天生是個非??量痰臋C器,而且這些參數還因人而異,每個人的大腦運行時的參數要求和效率值都不一樣。


如果把大腦的運作比作數據,那么對大腦在運作過程的記錄就是元數據。


這樣的元數據包括學習的起始時間,學習時的心情,學習效率,學習時的環境等。


我們經常會遇到的問題,什么環境下,一次背誦多少單詞效率最高?


這樣的答案往往因人而異。


如果有一種手段,我們可以把這些元數據記錄下來,當經過一段時間后,簡單的統計分析我們可以發現很多有意思的規律,比如:一次背誦多少單詞效率最高?

一次學習多長時間效率最高?


什么燈光環境最適合學習?


一個章節什么樣比例的新知識下學習效率最高?


……


當然,這些統計在數據量很小的時候會有偏差,甚至錯誤,但隨著數據的越來越多,統計的結果會趨向于越來越精準。從而我們可以發現什么樣的參數情況下,大腦的運行效率最高,這就是大數據的應用過程。


以上關于學習效率的答案前人已經做了很多工作,如:


1.當新知識占比15%時學習效率最高。

2.以25分鐘或者45分鐘為周期學習效率最高

(番茄工作法)

3.艾賓浩斯遺忘曲線。


但車別忘記: 大腦足夠復雜,而且因人而異。


以上這一切的數據都是通用數據,統計學家得出這樣結論的基礎是基于人群的概論值,只是一個適合多數人的概率,并不一定適合到每個人。


人腦是個非常復雜的設備,人與人之間大腦的運行效率差距非常巨大,這其實也是普適教育一個非常困難的地方,沒法做到因人而異,沒有一種方法適合所有人。

但如果有大數據技術的存在,我們確可以精確預測出每個人大腦最適合學習時的“參數”。


下次起試試記錄下大腦運作過程的元數據,這個過程并不難,數據量越來越多的時候會發現一些可能自己都不一定注意到的地方,讓自己更了解自己。



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