教育大数据平台成绩分析，大数据目前好学吗？
谢谢邀请！
世界上没有难学的知识，只有难以教授的学生，心态决定状态，世上无难事以要肯攀登。
大数据是近几年比较热门的专业。目前，国家层面对大数据人才培养正在加速。教育部2016年2月公布新增数据科学与大数据技术专业。
计算机科学与技术（数据科学与大数据技术方向），本科四年制。主要培养大数据科学与工程领域的复合型高级技术人才。毕业生具有信息科学、管理科学和数据科学基础知识与基本技能，掌握大数据科学与技术所需要的计算机、网络、数据编码、数据处理等相关学科的基本理论和基本知识，熟练掌握大数据采集、存储、处理与分析、传输与应用等技术，具备大数据工程项目的系统集成能力、应用软件设计和开发能力，具有一定的大数据科学研究能力及数据科学家岗位的基本能力与素质。
毕业后可以从事各行业大数据分析、处理、服务、开发和利用工作，大数据系统集成与管理维护等各方面工作，亦可从事大数据研究、咨询、教育培训工作。同时，随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。
就业前景
2019年12月10日，中国信通院发布的《大数据白皮书(2019)》显示，2019年以来，全球大数据技术、产业、应用等多方面的发展呈现了新的趋势，也正在进入新的阶段。国际权威机构Statista在2019年8月发布的报告显示，预计到2020年，全球大数据市场的收入规模将达到560亿美元，较2018年的预期水平增长约33.33%，较2016年的市场收入规模翻一倍。
大数据人才稀缺，根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
5月22日，智联招聘发布的2020年新基建产业人才发展报告预测，2020年底，信息基础设施产业核心技术人才的缺口将达到417万人。
报告称，2020年一季度，信息基础设施产业核心技术岗位中，缺口较大职位以软件开发类为主，包括Java开发工程师、软件工程师、Android开发工程师、高级软件工程师、IOS开发工程师、WEB前端开发、嵌入式软件开发、互联网软件工程师、系统架构设计师等，多为5G、大数据、人工智能等各领域的通用技术人才。
监测显示，一季度，信息基础设施产业下四大领域(大数据、人工智能、5G、工业互联网)各自招聘需求较高的职位，除软件开发等基础通用岗位外，大数据领域对数据库开发工程师、网络与信息安全工程师的需求较高；人工智能需要大量算法工程师人才；通信研发工程师、通信技术工程师、无线/射频通信工程师等是5G产业的核心岗位；ERP实施顾问则是工业互联网领域招聘最多的技术人才。
就业方向
大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。
推荐院校
根据全国高校学科评估结果，此处仅推荐B级以上高校——
A+类高校：北京大学、清华大学、浙江大学、国防科技大学
A类高校：北京航空航天大学、北京邮电大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、南京大学、华中科技大学、电子科技大学
A-类高校：北京交通大学、北京理工大学、东北大学、吉林大学、同济大学、中国科学技术大学、武汉大学、中南大学、西安交通大学、西北工业大学、西安电子科技大学、解放军信息工程大学
了解了大数据行业和大数据专业后，对于考生填报热门专业时，需要注意以下几点：
1.报考热门专业和就业热的专业并不一定是重合的，比如软件、计算机、金融，这些专业的就业率实际并没有那么高，地质勘探、石油、遥感等专业，虽然报考时是冷门，但行业需求大，就业率更高。
2.选择热门专业，更需要考虑就业质量。专业就业好，是统计学意义，指的是平均收入水平高，比如金融专业的收入，比其他纯文科专业的平均收入较高，但落实到个体层面，就业情况就不一样了，尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业，但对于考试成绩较低的同学来说，如果去一些普通院校、专科院校学习金融，最后就业情况可能还不如会计专业。
3.志愿填报，除了专业，城市因素也很重要：如果想从事金融、互联网的工作，更适合去一线城市，如果是去三、四线大学的学生可以考虑应用面比较广的专业，就是各行各业都能用到的专业，比如会计专业，专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市，也可以针对所在城市的行业特点选择专业，比如沿海城市外贸相对发达，选择国际贸易、外语类专业就业情况更好，比如武汉有光谷，选择光电类专业更好就业。
4.最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题，金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学，好专业不见得对所有个体都是好的。
5.考生报考时要注意，有的高校大数据专业是按大类招生，即按计算机大类，且只招理科生。
我的回答希望对你有所帮助，祝你好运！
随着高考的临近，家长们越来越关注志愿填报的相关信息，毕竟在学习上帮不了孩子太多，但为孩子搜集、整理志愿信息绝对是家长功劳最大的一件事。
近期「教育资讯源」陆续推出选大学选专业的有关的一些文章，希望能在志愿填报的路上助您一臂之力！敬请点击关注！
零基础可以学习数据分析吗？
零基础如何入门数据分析师？
大数据时代，数据为王。用数据做分析，给公司决策提供指导性意见，是众多公司在这个精细化运营，降本增效的时代必须要做的事情。各大企业都建立了数据分析部门。截止目前，我国共计1400万数据分析人才缺口，市场规模预计将在2025年达到2000亿！数据分析与其说是一个岗位，更是一个重要技能，拥有这项技能意味着你的就业前景更好，职业发展更广。
那么数据分析零基础应该怎么学呢？下面我将从数据分析的学习周期、学习内容以及职业发展规划三个方面，带大家充分了解数据分析这一行业。
1、 数据分析要学多久？
每个人的学习能力和基础都不同，所以数据分析的学习周期也不同。如果是通过自学的方式，由于无专业老师指导及无法系统的学习，这个周期可能会很长。一般来讲，如果零基础的学习者进行系统的培训，最快也要将近三、四个月的时间。数据分析的学习应该首先从熟悉表以及表结构开始，它的原点一定是在首先了解熟悉Excel的基础上，在能够从数据库里提数的基础上再进行技能的升级。你的技能从能够从数据库里提数，并且用Excel和BI处理几万行的小数据量，到使用python批量化处理几十万甚至百万行中量级数据量，到最终使用大数据的相关组件，例如hadoop，spark，flume等组件处理千万级甚至是亿级大数据量。每一个阶段所需要的工具加方法论都是不一样的。一般而言，对于自学而成为能处理中量级数据量的分析师而言，得至少入门python的pandas，numpy等数据处理库。这个零自学的周期，也一般跟悟性和自律有关，悟性和自律性高的同学，可能在4个月能够掌握；如果悟性和自律性不高的同学，这个周期有可能就是半途而废，无法估量时间了。这里给大家推荐一下聚数学院的《数据分析实战就业班》（聚数学院)，专注于培养数据分析师的数据处理能力、数据分析能力和数据挖掘能力，课程内容从数据库管理、统计理论方法、数据分析主流软件的应用到数据挖掘算法等，对一整套数据分析流程技术进行系统讲解并配以实战练习，学完之后，学习者可以直接达到数据分析师的水平。
2、 数据分析要学什么？
(1) Excel
说起Excel可能会有人觉得这个很简单，但是Excel确实是一个功能强大的利器。零基础学数据分析师一定要从Excel入门，因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具，在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。作为数据分析师的核心工具，具体学习内容有Excel函数技巧（查找函数、统计函数、逻辑函数）、Excel快速处理技巧（格式调整、查找定位、快捷键技巧等）和Excel可视化技巧（组合图、条形图、数据气泡地图）等。
(2) Mysql
SQL同样是零基础学习数据分析的核心内容。因为作为数据分析师，你首先要解决的问题就是你要有数据来做分析。通常企业都会有自己的数据库，数据分析师首先得根据业务需要知道自己要从企业数据库中提取哪些数据。企业如果部署本地数据库，那么一定是SQL语言做提取数据的语言。SQL简单易懂，非常容易上手，并且是非学不可的。SQL语言从学习MySQL数据库开始，涉及对表结构数据的增删改查。真正在企业里面，数据分析师一般不会有增删改的权限，只会有查的权限。学员应该重点掌握查的各种句式。
(3) Python
Python的基础对于数据分析师而言是非常重要的。对于十万级或者百万级数据量而言，Excel和BI都会因为运行卡顿而变得完全无法使用。然而在实际企业运用中，一次性处理十万级以及百万级数据又是非常常见的。而Python则是处理这种中量级数据的利器。因为Python有很多的第三方强大的库，比如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等。这些库能让数据分析师对百万数据进行数据清理和画图分析。Python不仅能数据清洗，画图，还能用sklearn进行大数据算法分析。虽然Python是数据分析的重要工具，但是不同的职业发展方向，Python掌握的程度也是不一样的。
(4) BI商业智能工具
BI可以理解成Excel图表透视表的高级版。BI是将表与表相连，然后得出很多指标图。它是一个大屏的看板，如下图：
企业销售指标，运营指标，物流指标等等。这些图可以表示企业在过去5个月的平均销售单价，过去24个月销售的物流发货量的变化曲线，甚至是现在实时的销售额，这些都是企业关心的问题。有了这个看板，领导层在监控企业业务方面就有了非常直观的数据，以供他们及时做出决策调整。现在市面上比较流行的BI软件，有FineBI，PowerBI等。而这些BI软件实际上都是非常类似的，学起来难度也不大。学习FineReport、FineBI由入门到精通，快速挖掘数据价值，将这些数据转化成有用的信息，让企业决策有数据依据，从而驱动企业决策和运营。
(5) 数理统计与数据运营
数理统计和数据运营方法论是数据分析师的理论基石。数理统计包括概率论，统计学，线性代数，以及基础的微积分理论。这些内容都不需要理解的很深，但是对它们的原理以及内涵都需要有所掌握。由于整个数据分析的源头其实就是脱胎于描述性统计分析的。描述性统计分析是对样本的总数、均值等指标做统计的；而数据分析后续涉及到的算法则是架构在统计学上更深一层次的建模。因此，掌握数理统计的相关知识对于入门数据分析师而言是基础且必要的。
那数据运营方法论是什么呢？数据运营方法论实际上是学习各个行业所运营的分析模型。例如，对电商而言，漏斗分析可以分析出来进入主页的人数PV1，到进入服装板块的人数PV2，PV2/PV1就可以得出一个进入服装板块的比率。还有很多通用的分析模型：相关分析，A/B test等。对于想往管理路线发展的数据分析师来讲，数据运营是必须要学习的知识。其实数据运营知识也不复杂，就是根据自身业务需求将指标拆解到最细，然后运用同比和环比两种数据分析方式。
(6) 机器学习
最后一个进阶要求数据分析师掌握对大量数据分析的能力。这种分析就不只是停留在描述统计分析和运用数据运营方法进行分析了，而是进行预测分析。预测分析的本质是利用已有的数据做出一套变量x，与预测最终值y之间的关系（也就是数学算法公式），然后利用这套算法，将更多的x输入算法中去得出一个预测的y值，这里听不懂没关系。总之，这个阶段的数据分析是利用大量的历史数据构建出一套数学公式（也就是算法），用这个数学公式去对未来进行预测。比如说：一个人大量地刷体育短视频，根据算法可以得出这个人可能对观看足球比赛的腾讯体育会员感兴趣。这类推断和预测对于商业世界是有着极大变现意义的。要想成为掌握算法的数据分析师，机器学习是不可跳过的入门。学员应该从简单的一元回归，多元回归，以及逻辑回归学习等，逐渐学习更多像决策树，随机森林，SVM等更高级的算法。
3、 数据分析的职业发展规划？
一般来讲，数据分析有两条发挥路线，一条是管理路线，一条是技术路线。往管理端发展，比如初级数据分析师，到数据运营，到数据分析经理、数据运营总监等等。这条发展路径主要要求统计学、Excel、PPT等技能，需要撰写市场分析报告。这条路看似技术掌握不用太深，但是对业务的理解要极深。而精深的业务理解需要时间和深度的业务钻研精神。如果你是非数学、计算机和统计学专业的朋友，比较适合这条非技术的职业发展之路。
而向技术方向发展，则目标会非常明确。一是深入往数据挖掘方向发展，学习深度神经网络，NLP等前沿算法。二是深入数据分析开发，把大数据组件hadoop，spark等等大数据组件学好学精。这是一条技术类的发展方向，要求更高的统计学能力、数理能力以及编程技巧。
实际上，无论是非技术的业务方向和技术专家方向都要的是两个字：钻研。当然听到这里，我们也需要重重地阐述一下：入门初级数据分析是不难的。而后半段，要成为一个优秀的数据分析师是难的，是需要刻苦钻研精神的。
如果看到这里，你觉得自己心理上已经就入门数据分析师方向做好了准备，但是你是零基础实在不知道如何入行的话，欢迎私聊获取免费的数据分析师知识点大纲，并且免费做数据分析师的入门咨询。
网络信息与安全和大数据运用与技术哪个专业好就业？
网络信息与安全与大数据运用与技术都属于热门领域，相比其他行业要有很大优势。但是非要将这两个pk一下，还是大数据运用与技术略胜一筹。
从2012年到2016年，匹配大数据岗位比例从百分之七一路飙升到百分之二十三，可以说成倍的增长，2017年底，中央政治局集体学习实施国家大数据战略，大数据再次成为热点话题，2018年的核心是将大数据与各个领域深度融合，可见大数据的重视已经上升到国家层面。国家实施大数据战略，必然会对相关企业扶持和鼓励政策，自然岗位需求人数会增多。
大数据应用领域也非常广泛，健康卫生领域占11%，消费者占9%，能源占8%，制造业占8%，科技占14%，银行业务占43%，有很多领域可供选择，不想我们程序员，离了IT领域，啥事也玩不转。
网络信息与安全分两方面：网络信息，网络安全。可以就职于计算机领域安全系统开发，教育部门，行政部门等相关领域的一些日常网络安全维护工作，凡是哪里有网络通讯的，都会有安全隐患，都需要专业网络信息安全解决，就职领域不弱于大数据。
另一方面，近10年科技的迅猛发展，很多科技产品更关注的是易用性、灵活性、自身硬件软件配置的更新升级，而忽视了安全性。随着很多知名网站被黑客攻击，客户信息泄露，网络信息与安全才慢慢被重视，该专业未来发展潜力很大，以目前就业的热度和需求来看，大数据要好一点。
感谢大家的阅读，欢迎各位下方留言讨论
在线直播教学有没有好的平台推荐？
随着在线教育迅速发展，直播网课成为千家万户的“新宠”。近期，长沙某个直播课程遭到投诉，原价上万元的英语直播课，同样内容的盗版网课只需5元。与此同时，盗版网课问题也愈演愈烈。很多在线教培机构该如何打击盗版问题？
用直播的形式来经营自己的课程内容，已经成为越来越多教育培训机构的新选择。相比传统的线下授课，在线直播能够容纳更多的学生同时在线观看自己感兴趣的课程培训内容，而培训机构也可以通过策划付费观看课程，获得同等内容下的最大收益。
对教育培训机构来说，最重要的莫过于课程内容了，优质的课程内容，能够吸引更多的学生报名观看。直播课程内容的安全性，就成为了培训机构面临的最大问题了。
试想一下，自己辛辛苦苦投入资源策划的课程，被同行或者竞争对手以录屏的方式很轻松的拿走了，然后把内容用于他们自己的运营渠道，那是一件多么无奈的事情。
为何盗版直播猖獗
价格低、类型广、易传播
“线上传播+线下代理”模式增加了治理难度
部分盗版网课制售“产业链”成型，“线上传播+线下代理”模式增加了治理难度。有很多不法分子专门组建团队通过录屏软件翻录正版直播网课后上网售卖。翻录视频、上传资源、网上推广等各环节均有专人负责。一些“规模”较大的盗版课程销售者，还会建立微信群、发展代理，进一步推销盗版资源。
直播平台不负责
盗版网课交易虽大多藏身于各类网络平台，但内容来源还是相关的直播平台，因此，直播平台也有很大一部分责任。直播平台功能不健全，是导致盗版猖獗的因素之一。
维权意愿较低、维权成本高
当前在线教育行业存在知识产权维权意愿较低、维权成本高的情况。在线教育行业发展初期阶段，由于竞争激烈，相关企业往往容易在盗版产品的“广告效应”和版权保护之间“纠结”。一家著名“法考”培训机构合伙人曾说，虽然该领域久受盗版网课之苦，但由于此前有多家企业都因严打盗版反而严重影响“人气”导致公司损失巨大，因此大家对盗版网课“敢怒不敢怼”。
教育直播如何防止视频被盗
白名单、F码、防录屏
针对很多人会将教育直播的视频录屏下来，然后在各个平台上低价转卖，教育机构或者老师如何防止授课直播视频被盗呢？盟主直播用强大的防盗链为您的直播内容保驾护航：
白名单观看
对于一些敏感的话题来说，需要更进一步的保障，这时就可以使用白名单功能。白名单是按照手机号来逐一对应，无须担心陌生人进入。且白名单一旦验证成功，后台还可查看使用者的相关信息，让每一个白名单用户都可追溯！
开启白名单验证后，后台也会有白名单使用数据，因此安全性大大增强，非常适用于企业内部私密培训。
将报名付费的观众手机号，预设到后台白名单列表中，观看直播时，只有在后台白名单核对正确的手机号码才能进入直播间观看。将未付费或未报名的用户挡在门外。
▲通过后台查阅白名单来锁定观看人群
F码观看直播
F码观看就相当于房间上锁，只有验证了直播F码后，才能观看频道内的直播内容。
比如，做教培的企业发布直播课程，就可以通过社群宣传，吸引用户付费报名，报名后的用户会收到系统发来的观看F码，当进入直播间，输入频道F码验证后才能观看，这样一来就大大减少了陌生用户进入直播间泄露直播课的隐患。
▲用户通过输入F码来观看直播
防录屏追溯观看源
盟主直播的防录屏功能，将播放用户的用户名水印全屏随机浮动显示，设置完成后，无论是直播，还是用录屏工具录制的视频，都会带上观看源的用户名称水印，大幅度增加盗用难度。
▲通过在直播屏幕上显示用户名字来追溯盗版源
任何一个储备了一定直播教培资源的教育机构，哪怕是初创的教学团队，都应该认真对待这个问题。对于直播内容安全的及时投资，无论何时都是非常必要的，这一点毋庸置疑，考虑长远的发展，教育机构越早做这件事情越有益。
学习成绩和家境有关吗？
学习成绩和家境有一定的关系，但并非绝对。家庭的经济条件、教育背景、父母对子女学习的重视程度等因素都会对孩子的学习成绩产影响。
在较为贫困的家庭中，由于物质条件有限，孩子可能无法享受到更好的教育资源和学习环境，因此学习成绩相对较差的情况较为普遍；而在富裕的家庭中，父母可以提供更好的教育和收入的保障，使得孩子更容易获得更好的学习条件和学习机会，因此学习成绩相对更优秀的情况也较为常见。
然而，这并不是说家庭条件越好就能保证孩子的学习成绩越好。实际上，家庭并不能完全决定一个人的命运，而个人的努力和自身的素质也都在一定程度上影响了其学习成绩。因此，从长远来看，通过自身的勤奋努力和自我提升，即使家庭条件不是很好，也可以取得不错的学习成绩和发展前景。
此外，教育资源的不均等也可能导致学习成绩与家庭条件的关系更加复。在某些地区或社会群体中，教育资源分配不均，一些孩子可能无法获得高质量的学科辅导和良好的学习环境，即使家庭条件优越也难以超越他们。
另外，家庭中对学习的态度、期望值等也会影响孩子的学习成绩。在一些家庭中，家长非常重视子女的学业，会鼓励或迫使他们花费大量时间和精力来学习。这种家庭教育方式可能导致孩子在学习上取得了更好的成绩，但也有可能造成孩子过度疲劳、精神负担沉重等问题。
除了教育资源和家庭教育态度的影响外，在学习成绩与家庭条件之间存在着其他因素。比如说，孩子在成长过程中所处的社会环境、个人经历、性格等也会对学习成绩产生影响。
首先，社会环境是一个非常重要的因素。孩子所居住的地区的经济发展水平、教育基础设施、文化氛围等都会对孩子的学习产生影响。如果孩子生长在一个优质的社会环境中，他们可能更容易获得良好的教育资源和学习机会，并在学校里接触到更多优秀的老师和同学，这些都能促进学习水平的提高。
其次，个人经历也将影响一个人的学习能力。某些家庭因为各种原因可能面临各种困难或挑战，这些困难可能会对孩子的学习产生负面影响。例如，孩子可能需要承担家庭照顾弱势群体的责任，这可能会占用大量时间和精力，从而影响他们的学习成绩。此外，性格也是一个重要的因素。有些孩子天生勤奋努力，容易自我激励，并且对学习充满热情，这些都将为他们在学校中获得成功打下基础。
最后，需要指出的是，学习成绩和家庭条件之间的相关性并不是绝对的。一些孩子可能来自贫困家庭，但他们表现出强大的毅力和决心，获得了在学校中取得高分的成绩。其他一些孩子可能在富裕家庭中成长，但由于缺乏自我激励和努力，表现不佳。因此，我们不能仅仅从家庭条件出发评判一个人在学习上的表现。
总之，学习成绩和家庭条件存在一定的相关性，但并不决定一个人的一生。个人的努力、天赋、自我情况等因素也都是影响学习成绩的关键因素。
还没有评论，来说两句吧...