Тема урока: «Big Date. Большие данные»
Тип урока: комбинированный урок: изучение нового материала, практический
Цели урока:
- обучающая: рассмотреть и изучить большие данные Big Date;
- развивающая: развивать мышление, внимание, наблюдательность;
- воспитательная: воспитывать информационную культуру, интерес к предмету.
Перечень умений, которыми овладеют обучающиеся в процессе учебного занятия:
Навыки | Критерии оценивания |
Знание | Характеризует большие объемы данных Big Date. |
Понимание | Понимает преимущества и проблемы Big Date. |
ХОД ЗАНЯТИЯ
Этапы | Деятельность преподавателя | Деятельность обучающихся |
1. Организационный момент Приветствие. Положительный эмоциональный настрой на урок. | Приветствует обучающихся, отмечает отсутствующих. | Приветствуют преподавателя, отмечаются |
2. Актуализация знаний Как вы думаете, перечисленные данные могут храниться, например, в обычных таблицах? -
Логи поведения пользователей в интернете -
GPS-сигналы от автомобилей для транспортной компании -
Данные, снимаемые с датчиков в большом адронном коллайдере -
Оцифрованные книги областной Библиотеке -
Информация о транзакциях всех клиентов банка -
Информация о всех покупках в крупной ритейл сети и т.д. | Задаёт вопрос всей группе (эвристический метод). | Отвечают на поставленный вопрос, обсуждают, дискуссируют. |
3. Изучение нового материала - понятие Big Date, - преимущества и проблемы Big Date, - классификация Big Date, - характеристики Big Date. | Объясняет назначение больших баз данных. | 1 Изучают видеоматериал: https://www.youtube.com/watch?v=_fGwnZywRPc задают вопросы. 2. Оформляют краткий конспект, используя материалы из Ресурса 1 |
4. Закрепление изученного материала Задание. Заполните таблицу характеристиками больших данных и традиционных данных. Характеристики | Традиционные базы данных | Большие данные | Область применения | | | Характеристика данных | | | Способ хранения данных | | | Модель хранения и обработки данных | | | Количество информации для обработки | | | Исследовательская работа: Используя ресурсы Интернета, приведите примеры применения Big Data из жизни и проанализируйте знания и умения, которыми нужно обладать, чтобы стать специалистом в области больших данных. | Направляет обучающихся, оказывает помощь в отборе информации. | Подбирают материал для заполнения его в сравнительную таблицу. Используя ресурсы Интернет подбирают материал |
5. Рефлексия | Предлагает обучающимся оценить урок | Обучающиеся выбирают своё отношение к уроку или записывают свой вариант https://padlet.com/svetlanasoloveva270203/jz76fpw0ms4905li |
6. Домашнее задание Оформить исследовательскую работу в виде кластера или постера. | Объяснняет ход выполнения домашней работы | Оформляют кластер или постер. |
Ресурс 1
Тема: «Большие данные Big Date»
Термин Big Data (дословно — большие данные) используется для описания большого и постоянно растущего со временем набора данных.
Преимущества, которые предоставляет Big Data:
-
Сбор данных из разных источников.
-
Улучшение бизнес-процессов через аналитику в реальном времени.
-
Хранение огромного объема данных.
-
Инсайты. Big Data более проницательна к скрытой информации при помощи структурированных и полуструктурированных данных.
-
Снижение риска. Большие данные помогают уменьшать риск и принимать умные решения благодаря подходящей риск-аналитике
Проблемы Big Data:
1. Конфиденциальность данных. Big Data, которую мы сегодня генерируем, содержит много информации о нашей личной жизни, на конфиденциальность которой мы имеем полное право.
2. Защита данных. Даже если мы решаем, что нас устраивает то, что у кого-то есть наши данные для определенной цели, можем ли мы доверить им сохранность и безопасность наших данных?
Примеры Big Data: Фондовая Биржа, Социальные медиа, Реактивный двигатель.
Классификация Big Data: Структурированная, Неструктурированная, Полуструктурированная
Структурированная форма. Данные, которые могут храниться, быть доступными и обработанными в форме с фиксированным форматом называются структурированными. За продолжительное время компьютерные науки достигли больших успехов в совершенствовании техник для работы с этим типом данных (где формат известен заранее) и научились извлекать пользу. Однако уже сегодня наблюдаются проблемы, связанные с ростом объемов до размеров, измеряемых в диапазоне нескольких зеттабайтов (1 зеттабайт соответствует миллиарду терабайт). Данные, хранящиеся в реляционной базе — структурированы и имеют вид, например, таблицы.
Неструктурированная форма. Данные неизвестной структуры классифицируются как неструктурированные. Пример неструктурированных данных — гетерогенный источник, содержащий комбинацию простых текстовых файлов, картинок и видео (результат Гугл поиска).
Полуструктурированная форма. Полуструктурированные данные обладают некоторой формой, но в действительности не определяются с помощью таблиц.
Характеристики Big Data
Объем. Размер данных — важнейший показатель при определении возможной извлекаемой ценности. Ежедневно 6 миллионов людей используют цифровые медиа, что по предварительным оценкам генерирует 2.5 квинтиллиона байт данных.
Разнообразие. Раньше электронные таблицы и базы данных были единственными источниками информации, рассматриваемыми в большинстве приложений. Сегодня же данные в форме электронных писем, фото, видео, PDF файлов, аудио тоже рассматриваются в аналитических приложениях.
Скорость генерации. Скорость определяет быстроту притока информации из источников — бизнес процессов, логов приложений, сайтов социальных сетей и медиа, сенсоров, мобильных устройств. Поток данных огромен и непрерывен во времени.
Изменчивость описывает непостоянство данных в некоторые моменты времени, которое усложняет обработку и управление.
Продвижение товаров и услуг: доступ к данным из поисковиков и сайтов, таких как Facebook и Twitter, позволяет предприятиям точнее разрабатывать маркетинговые стратегии.
Улучшение сервиса для покупателей: традиционные системы обратной связи с покупателями заменяются на новые, в которых Big Data и обработка естественного языка применяется для чтения и оценки отзыва покупателя.
Расчет риска, связанного с выпуском нового продукта или услуги.
Операционная эффективность: большие данные структурируют, чтобы быстрее извлекать нужную информацию и оперативно выдавать точный результат.
Ресурс 2
Задания к теме « Большие данные Big Date»
Задание 1. Оформить конспект, отразить в нём следующие моменты:
- понятие Big Date,
- преимущества и проблемы Big Date,
- классификация Big Date,
- характеристики Big Date.
Задание 2. Заполните таблицу характеристиками больших данных и традиционных данных.
Характеристики | Традиционные базы данных | Большие данные |
Область применения | | |
Характеристика данных | | |
Способ хранения данных | | |
Модель хранения и обработки данных | | |
Количество информации для обработки | | |
Задание 3.
Используя ресурсы Интернета, приведите примеры применения Big Data из жизни и проанализируйте знания и умения, которыми нужно обладать, чтобы стать специалистом в области больших данных.