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中小学教育大数据分析师系列培训教材数据驱动的技术基础(全4册) 版权信息
- ISBN：9787121391538
- 条形码：9787121391538 ; 978-7-121-39153-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
中小学教育大数据分析师系列培训教材数据驱动的技术基础(全4册) 本书特色
1.从宏观到微观，从理论到方法，从规划到实践，由浅入深地介绍教育大数据应如何应用于智慧教育。 2.书里的提到诸多思想和方法都对校长、教师、教学管理者应用大数据进行教育教学具有极大的意义。
中小学教育大数据分析师系列培训教材数据驱动的技术基础(全4册) 内容简介
《中小学教育大数据分析师系列培训教材》主要用于线上及线下的中小学教师培训项目，还可用于教师、教研人员、教学管理人员等教育工作者的自主学习和提升。本教材计划纳入中小学信息技术应用能力提升工程2.0项目，还将作为大数据MOOC线上课程的主要学习资料，供参加课程的学习者阅读、学习。《中小学教育大数据分析师系列培训教材》共有5个品种：教育大数据、数据分析、数据驱动的智能学校、数据驱动的智能课堂、数据研究。《中小学教育大数据分析师系列培训教材》是由、任友群教授、黄荣怀教授作序，由首都师范大学教授方海光邀请北师大、华中师大、华南师大、内蒙师大、陕西师大等各大师范院校教授以及海淀区教师进修学校主任和国家开放大学、北京教科院等院校专家一起编写的成体系的、完整而全面的大数据分析师培训教材。 本选题为数据分析，全4册，包括数据技术基础应用、常见的教育数据处理方法、数据可视化方法以及Excel的数据分析。通过讲解具体的数据分析方法，切实提高一线教师数据分析的能力，帮助教师多方面地了解学生，从而进行精准教学。
中小学教育大数据分析师系列培训教材数据驱动的技术基础(全4册) 目录
《数据技术基础应用》目录
**章 开门见山――大数据概述 / 001
002 问题一：什么是大数据？
005 问题二：大数据有什么用？
008 问题三：如何实现大数据的价值期望？
第二章 见猎心喜――数据获取 / 016
017 问题一：数据是怎么产生的？
020 问题二：如何获取内部数据？
024 问题三：如何获取外部数据？
第三章 分而治之――分布式数据存储 / 034
035 问题一：如何在计算机中存储数据？
036 问题二：半结构化和非结构化数据如何存储和管理？
039 问题三：面对海量数据，如何存储和管理数据才能满足应用系统的
高 性能需求？
044 问题四：分布式文件系统的体系结构和工作原理是怎样的？
049 问题五：分布式数据库的基本结构和工作原理是怎样的？
052 问题六：非关系型数据库如何支持SQL 查询？
??XI??
目 录
第四章 抽丝剥茧――数据分析 / 056
058 问题一：为什么需要对数据进行预处理？
059 问题二：常见的数据预处理方法有哪些？
060 问题三：如何实现数据规约？
061 问题四：如何区分特征提取和特征选择？
063 问题五：大数据挖掘都有哪些常用的方法？
第五章 如虎添翼――智能大数据分析 / 066
067 问题一：什么是人工智能？
070 问题二：什么是机器学习？
072 问题三：机器学习都有哪些类型？
078 问题四：什么是深度学习？
第六章 神来之笔――分布式计算 / 083
084 问题一：提高计算能力的方式有哪些？
086 问题二：如何使用Hadoop 实现大规模数据的计算？
089 问题三：如何支持大规模数据的在线计算？
096 问题四：有哪些提升算力的方法？
参考文献 / 100
《常见的教育数据处理方法》目 录
**章 教育数据采集与存储 / 001
002 问题一：教育数据的类型及采集方法有哪些？
004 问题二：如何备份数据库？
008 问题三：如何爬取数据库数据？
013 问题四：如何采集伴随性数据？
018 问题五：如何采集反应性数据？
第二章 教育数据分析与可视化 / 028
029 问题一：如何对数据进行预处理？
035 问题二：如何完成统计分析？
036 问题三：如何进行聚类？
038 问题四：如何完成预测？
042 问题五：如何进行关系挖掘？
046 问题六：如何进行社会网络分析？
048 问题七：如何进行文本挖掘？
050 问题八：如何开展教学视频分析？
054 问题九：什么是数据可视化及其基本要素？
第三章 教学类数据处理 / 059
060 问题一：什么是学习分析？
063 问题二：教学平台数据的一般结构是什么？
067 问题三：如何使用SQL 查询开展学习分析与可视化？
第四章 管理类数据处理 / 077
078 问题一：数据与决策之间有什么关系？
079 问题二：如何做到数据驱动的科学决策？
081 问题三：教育教学管理数据有哪些典型应用？
085 问题四：如何用Power BI 动态可视化呈现学籍数据并辅助决策？
第五章 科研类数据处理 / 096
097 问题一：什么是数据密集型科学研究？有哪些特点？
098 问题二：文献研究与科学知识图谱有何关系？
100 问题三：知识图谱绘制工具CiteSpace 的由来和特点？
102 问题四：如何用CiteSpace 完成文献分析？
参考资料 / 112
《数据可视化方法》目 录
**章 数据与数据可视化 / 001
002 问题一：数据有哪些类型？
006 问题二： 什么是数据可视化？
012 问题三：为什么进行数据可视化?
014 问题四：如何进行数据可视化?
第二章 视觉七要素与认知基础 / 021
022 问题一：视觉七要素分别是什么？
026 问题二：什么是视知觉？什么是视错觉？
031 问题三：什么是格式塔原则？
034 问题四：视觉七要素和格式塔原则对可视化有哪些启示？
第三章 数据可视化开发过程 / 041
042 问题一：如何获取和分析用户的数据可视化需求？
044 问题二：如何提出数据可视化设计方案？
059 问题三：有哪些常用的数据可视化实现技术?
060 问题四：如何评估数据可视化效果?
第四章 可视化实现与评估 / 066
067 问题1：常用的静态可视化方法有哪些？
076 问题2：常用的交互式可视化方法有哪些？
082 问题3：如何评估可视化效果？
附录 R 语言基础 / 087
参考资料 / 092
《Excel 的数据分析》目 录
**章 创建和美化工作表 / 001
002 问题一：什么是工作簿、工作表、单元格、单元格区域？
003 问题二：如何建立和保存工作簿？
004 问题三：如何在工作表中输入各类数据？
010 问题四：如何美化工作表？
第二章 数据的计算 / 014
015 问题一：什么是公式？有哪些运算符？如何输入和复制公式？
017 问题二：Excel 中有哪些函数？如何运用这些函数进行计算？
024 问题三：如何实现多条件的求和、求平均数、统计人数？
027 问题四：如何根据身份证号信息提取出生日期、性别、年龄信息？
第三章 数据的分析与处理 / 030
031 问题一：数据清单是什么？
031 问题二：如何排序和筛选？
038 问题三：如何应用条件格式？
040 问题四：如何分类汇总？
042 问题五：如何创建数据透视表和数据透视图？
045 问题六：如何使用Power Pivot 创建数据模型和数据透视表？
第四章 数据的图形表示 / 052
053 问题一：图表是由哪些元素构成的？如何创建图表？
055 问题二：如何创建各类图表？
062 问题三：如何编辑图表？
065 问题四：如何美化图表？
第五章 Excel 在教学和研究中的应用 / 069
070 问题一：如何使用“描述统计”分析工具？
075 问题二：如何制作频数分布表和直方图？
077 问题三：如何计算排位和百分比排位?
079 问题四：如何计算成绩的标准分数？
083 问题五：如何对教学研究中得到的数据进行统计假设检验分析？
085 问题六：如何对两个独立样本平均数间差异进行检验？
090 问题七：如何对两个相关样本平均数间差异进行检验？
参考文献 / 099
**章 开门见山――大数据概述 / 001
002 问题一：什么是大数据？
005 问题二：大数据有什么用？
008 问题三：如何实现大数据的价值期望？
第二章 见猎心喜――数据获取 / 016
017 问题一：数据是怎么产生的？
020 问题二：如何获取内部数据？
024 问题三：如何获取外部数据？
第三章 分而治之――分布式数据存储 / 034
035 问题一：如何在计算机中存储数据？
036 问题二：半结构化和非结构化数据如何存储和管理？
039 问题三：面对海量数据，如何存储和管理数据才能满足应用系统的
高 性能需求？
044 问题四：分布式文件系统的体系结构和工作原理是怎样的？
049 问题五：分布式数据库的基本结构和工作原理是怎样的？
052 问题六：非关系型数据库如何支持SQL 查询？
??XI??
目 录
第四章 抽丝剥茧――数据分析 / 056
058 问题一：为什么需要对数据进行预处理？
059 问题二：常见的数据预处理方法有哪些？
060 问题三：如何实现数据规约？
061 问题四：如何区分特征提取和特征选择？
063 问题五：大数据挖掘都有哪些常用的方法？
第五章 如虎添翼――智能大数据分析 / 066
067 问题一：什么是人工智能？
070 问题二：什么是机器学习？
072 问题三：机器学习都有哪些类型？
078 问题四：什么是深度学习？
第六章 神来之笔――分布式计算 / 083
084 问题一：提高计算能力的方式有哪些？
086 问题二：如何使用Hadoop 实现大规模数据的计算？
089 问题三：如何支持大规模数据的在线计算？
096 问题四：有哪些提升算力的方法？
参考文献 / 100
《常见的教育数据处理方法》目 录
**章 教育数据采集与存储 / 001
002 问题一：教育数据的类型及采集方法有哪些？
004 问题二：如何备份数据库？
008 问题三：如何爬取数据库数据？
013 问题四：如何采集伴随性数据？
018 问题五：如何采集反应性数据？
第二章 教育数据分析与可视化 / 028
029 问题一：如何对数据进行预处理？
035 问题二：如何完成统计分析？
036 问题三：如何进行聚类？
038 问题四：如何完成预测？
042 问题五：如何进行关系挖掘？
046 问题六：如何进行社会网络分析？
048 问题七：如何进行文本挖掘？
050 问题八：如何开展教学视频分析？
054 问题九：什么是数据可视化及其基本要素？
第三章 教学类数据处理 / 059
060 问题一：什么是学习分析？
063 问题二：教学平台数据的一般结构是什么？
067 问题三：如何使用SQL 查询开展学习分析与可视化？
第四章 管理类数据处理 / 077
078 问题一：数据与决策之间有什么关系？
079 问题二：如何做到数据驱动的科学决策？
081 问题三：教育教学管理数据有哪些典型应用？
085 问题四：如何用Power BI 动态可视化呈现学籍数据并辅助决策？
第五章 科研类数据处理 / 096
097 问题一：什么是数据密集型科学研究？有哪些特点？
098 问题二：文献研究与科学知识图谱有何关系？
100 问题三：知识图谱绘制工具CiteSpace 的由来和特点？
102 问题四：如何用CiteSpace 完成文献分析？
参考资料 / 112
《数据可视化方法》目 录
**章 数据与数据可视化 / 001
002 问题一：数据有哪些类型？
006 问题二： 什么是数据可视化？
012 问题三：为什么进行数据可视化?
014 问题四：如何进行数据可视化?
第二章 视觉七要素与认知基础 / 021
022 问题一：视觉七要素分别是什么？
026 问题二：什么是视知觉？什么是视错觉？
031 问题三：什么是格式塔原则？
034 问题四：视觉七要素和格式塔原则对可视化有哪些启示？
第三章 数据可视化开发过程 / 041
042 问题一：如何获取和分析用户的数据可视化需求？
044 问题二：如何提出数据可视化设计方案？
059 问题三：有哪些常用的数据可视化实现技术?
060 问题四：如何评估数据可视化效果?
第四章 可视化实现与评估 / 066
067 问题1：常用的静态可视化方法有哪些？
076 问题2：常用的交互式可视化方法有哪些？
082 问题3：如何评估可视化效果？
附录 R 语言基础 / 087
参考资料 / 092
《Excel 的数据分析》目 录
**章 创建和美化工作表 / 001
002 问题一：什么是工作簿、工作表、单元格、单元格区域？
003 问题二：如何建立和保存工作簿？
004 问题三：如何在工作表中输入各类数据？
010 问题四：如何美化工作表？
第二章 数据的计算 / 014
015 问题一：什么是公式？有哪些运算符？如何输入和复制公式？
017 问题二：Excel 中有哪些函数？如何运用这些函数进行计算？
024 问题三：如何实现多条件的求和、求平均数、统计人数？
027 问题四：如何根据身份证号信息提取出生日期、性别、年龄信息？
第三章 数据的分析与处理 / 030
031 问题一：数据清单是什么？
031 问题二：如何排序和筛选？
038 问题三：如何应用条件格式？
040 问题四：如何分类汇总？
042 问题五：如何创建数据透视表和数据透视图？
045 问题六：如何使用Power Pivot 创建数据模型和数据透视表？
第四章 数据的图形表示 / 052
053 问题一：图表是由哪些元素构成的？如何创建图表？
055 问题二：如何创建各类图表？
062 问题三：如何编辑图表？
065 问题四：如何美化图表？
第五章 Excel 在教学和研究中的应用 / 069
070 问题一：如何使用“描述统计”分析工具？
075 问题二：如何制作频数分布表和直方图？
077 问题三：如何计算排位和百分比排位?
079 问题四：如何计算成绩的标准分数？
083 问题五：如何对教学研究中得到的数据进行统计假设检验分析？
085 问题六：如何对两个独立样本平均数间差异进行检验？
090 问题七：如何对两个相关样本平均数间差异进行检验？
参考文献 / 099
展开全部
中小学教育大数据分析师系列培训教材数据驱动的技术基础(全4册) 作者简介
方海光，首都师范大学教育学院教授，博士 方海光，首都师范大学教育学院教授，博士/博士后，教育技术学专业负责人，人工智能教育研究中心副主任，远程教育研究所所长，北京师范大学智慧学习研究院智慧学习白皮书首席研究员，全国信息技术标准化技术委员会教育技术分技术委员会委员，中国教育技术协会人工智能专业委员会常务理事, 中国人工智能学会智能教育技术专业委员会委员，美国密歇根州立大学访问学者，挪威奥斯陆大学学院访问学者，北京师范大学博士后，中国科学院博士。出版国内第一本《教育大数据》图书，人教版/中图版《人工智能初步》国家教材主编，主持《中国智慧学习环境白皮书》研究等。主要研究方向：教育大数据，智慧教育与移动学习，人工智能教育机器人，智慧校园与未来学校等。 魏顺平（1981-），男，江西南昌人，理学博士，研究员，现任国家开放大学信息化部（工程中心）副处长，数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心副主任，并担任数字福建终身教育大数据研究所兼职研究员，《开放教育研究》《现代教育技术》《现代远程教育研究》等CSSCI来源期刊外审专家。多年从事教育技术、远程教育研究，研究方向为教育大数据与学习分析，先后在CSSCI来源期刊、中文教育类核心期刊上发表论文100余篇，累计被引1600余次；已出版《在线教育学习分析研究》《教育数据挖掘：方法与应用》《教学设计专家系统研究》《远程教育技术-媒体与学习的融合》等著作；承担了全国教育科学规划重点课题、北京市教育科学规划重点课题、教育部司局委托课题、教育部在线教育研究中心课题、教育部行业职业教育教学指导委员会课题、北京师范大学联校课题以及国家开放大学校级课题等10余项课题。 鲍建樟，北京师范大学系统科学学院教师，研究方向是系统分析与集成。是一位新技术的探索者和实践者，享受探索新技术的过程和收获新成果的喜悦。除了保证完成学校要求的教学和科研任务，把大量的时间用于新知识、新技术的学习和应用实践上。1992年第一次接触计算机，鲍老师就爱上了它。从编写小游戏到开发大型信息系统，边干边学，边学边用，乐在其中。在数据为王的大数据时代，鲍老师深入研究了Hadoop生态圈的主要内容，掌握了大数据项目建设的各个关键环节。从hadoop hdfs，mapreduce，hbase，hive，zookeeper，spark等的安装配置，到人工智能领域的机器学习、深度学习，以及相关算法在语音处理、图像处理、模式识别等方面的实际应用，鲍老师都有着丰富的实践经验。 杨楠，博士，北京教育科学研究院高等教育科学研究所，助理研究员。2015年毕业于意大利特伦托大学认知科学学院，获博士学位。2016年博士论文《Quality Teaching in Large University Classes: Designing Online Collaboration among Learners for Deep Understanding》获意大利“探索eLearning”优秀硕博论文二等奖；2018年获北京市高等教育教学成果二等奖；2019年获《北京教育》杂志社创刊70周年荣誉人物。出版学术专著《eLearning for Quality Teaching in Higher Education: Teachers’ Perception, Practice, and Interventions》。主要研究方向包括高等教育质量监测与评价、数据可视化、教育技术。主持北京市教育科学规划课题。兼任Journal of International Education and Practice编委会成员。 李童，博士，北京工业大学信息学部，讲师，硕士生导师。2016年毕业于意大利特伦托大学信息工程与计算机科学系，获博士学位。入选2018年北京市优秀人才青年骨干个人项目。主要研究方向包括软件工程，数据可视化，机器学习等。近五年研究成果发表在JSS、SoSyM、IST、REJ、CAiSE等本领域国际著名学术期刊和会议。主持国家自然科学基金青年科学基金，国家重点研发计划项目课题子课题、北京市教育科学规划等项目，曾参与欧洲研究理事会重点项目。现为中国计算机学会软件工程专业委员会委员，国际安全标准ISO/IEC 24392副主编 (工作草案阶段)。在国际期刊与会议上发表论文30余篇，在国际会议做论文报告20余次。 荆永君（1979-），男，2008年毕业于东北师范大学获得博士学位。现任沈阳师范大学教育技术学院副院长，教授，入选辽宁省百千万人才工程千层次人选，沈阳市拔尖人才，沈阳师范大学优秀科技人才支持计划。主要研究方向包括数字化学习环境与资源、技术支持下的教师培训、学习分析技术、中小学人工智能教育等。主持全国教科规划、辽宁省科技厅等各类课题十余项，完成多项教育部、省教育厅的教育资源与软件开发类横向课题，主编教材5部，在国内外期刊、会议上发表SCI、EI、CSSCI索引类论文20余篇。荣获全国基础教育教学成果二等奖1项，辽宁省教育科学“十二五”中期优秀成果二等奖1项。李俊杰，北京教育学院丰台分院信息技术教研员，数据中心副主任，中学高级教师，北京市级骨干教师。多次指导教师获全国、市比赛获一等奖。
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