Giáo án điện tử Lịch sử 10 Bài 9 Cánh diều: Cách mạng công nghiệp lần thứ 4
Bài giảng PowerPoint Lịch sử 10 Bài 9 Cánh diều: Cách mạng công nghiệp lần thứ 4 hay nhất, với thiết kế hiện đại, dễ dàng chỉnh sửa giúp Giáo viên có thêm tài liệu tham khảo để soạn Giáo án Lịch sử 10. Mời bạn đọc đón xem!
Chủ đề: Bài giảng điện tử Lịch Sử 10
Môn: Lịch Sử 10
Sách: Cánh diều
Thông tin:
Tác giả:
Preview text:
BIG DATA CUỘC CÁCH MẠNG CÔNG NGHIỆP LẦN THỨ XIN CHÀ TƯ (4.0) O KHỞI ĐỘNG: KHỞI
Mọi người hãy xem video và
ghi lại tên thành viên có trong
Chọn video về thành viên trong lớp để
video đó (Ghi theo đúng trình tự chèn
và đúng định dạng tên giống trong video) NỘI DUNG 01 – CHÍNH Khái : niệm:
02 – Khâu thực hiện: 03 - Ứng dụng:
04 – Khó khăn, thách thức: 01 – Khái niệm:
Là tài sản thông tin với
khối lượng dữ liệu cực lớn, phong phú, đa dạng với
tốc độ cao, yêu cầu phải
có công nghệ mới, để có
thể xử lý nhanh và hiệu quả. Hình 1: Khối lượng lớn Big Data 02 – Khâu thực
- Thông qua sự kết hợp giữa các công nghệ
hiện:giúp xóa nhòa
ranh giới giữa các lĩnh vực vật lý, số hóa và sinh học.
- Trải qua việc phân tích, thu
thập, giám sát dữ liệu, tìm
kiếm, chia sẻ, lưu trữ, truyền Hình 2:
nhận, trực quan, truy vấn và tính riêng tư. Các khâu thực hiện trên Big Data 03 - Ứng dụng: - Cải t - Ph - ân Phân - Kết hiện tích c ch c hợp trả hiế ảm x và i n dịch và úc kế quảng nghiệm hoạc khá h x cáo the của kh úc t ch hàngi thông o t ách ến của Sears qua Ho nhlding. ững dự đoán. hời gian hà th ng - ực. Netflix. Hình 3 4: Hình 5: Chiến Ph dịch ân tích Chiến dịch xúc tiến quảng của tâm lý khách cáo kết hànS ge hợp ars theo độ với thời Holdin tuổi. giang.
04 – Khó khăn, thách
- Kết hợp big data từ các nguồn và thức:
nhà cung cấp khác nhau và sử
dụng nó trên các nền tảng không
được thiết kế cho các dữ liệu khác nhau.
- Kỹ thuật: Tích hợp dữ liệu từ các
loại nguồn khác nhau vốn không
được thiết kế để kết hợp với nhau.
- Chính trị: Chưa giải quyết được
các vấn đề về quyền riêng tư và
bảo vệ dữ liệu cá nhân liên quan
đến dữ liệu lớn được sử dụng cho mục đích giáo dục. 04 – Khó khăn, thách t-hức:
Quản lý tài nguyên thiên nhiên:
+ Nhu cầu ngày càng tăng về tài
nguyên thiên nhiên dẫn đến sự
gia tăng về khối lượng, độ phức
tạp và tốc độ của dữ liệu lớn. + Tiêu khối thụ lượ quá ng l ớ mức n dữ mà liệ khô u từ ng ng có àn h ch sảế n độ quả xuất c n hưlý m a inh được bạc kha h i t k h hiế ác n ngu ngăồn n c dự t ản rữ t việc ài cả ng i t uyê hiệ n n ha ch o ất hụt và gâ lượn y g ra sả c n ác ph tác ẩm, đ ộ hi ng ệu xấ q u uả khác năng khi kh lượn ai g, thá độ ti c ồ n c ạt
ậy .và tỷ suất lợi nhuận. Mọi người hãy nêu những cách khắc phục khó khăn và thách thức của Big Data? CÁCH KHẮC PHỤC:
- Quản lý dữ liệu: Đòi hỏi sự chuyên môn và kiến thức
sâu rộng để đảm bảo tính toàn vẹn và khả dụng của dữ
liệu, từ đó đưa ra quyết định chính xác và đạt được hiệu
quả tối đa cho các tổ chức và doanh nghiệp.
- Bảo mật thông tin: Mã hóa và kiểm tra người dùng là
rất cần thiết để bảo vệ dữ liệu của doanh nghiệp.
- Chất lượng dữ liệu: Kiểm tra và đảm bảo chất lượng dữ liệu.
- Khả năng xử lý: Sử dụng trí tuệ nhân tạo và học máy
cũng có thể giúp tăng cường khả năng xử lý và hiệu quả
của việc xử lý dữ liệu lớn. - ... Trong tương lai, mọi người thích ngành nghề nào nhất liên quan đến Big Data? Vì sao?
Nhà khoa học dữ liệu:
- Vì có rất nhiều cơ hội cho các nhà khoa học dữ liệu công
nghệ thông tin (CNTT) tài năng, có khả năng khai thác và
phân tích dữ liệu phức tạp cho các tập đoàn lớn. Hợp tác với
các nhóm CNTT đa chức năng, họ biên dịch và tạo ra các mô
hình dữ liệu thống kê khác nhau.
- Có kiến thức nâng cao về kỹ thuật khai thác dữ liệu
khác nhau như phân cụm, phân tích hồi quy, cây quyết
định và máy vectơ hỗ trợ; bằng cấp cao (như Thạc sĩ
hoặc Tiến sĩ) về khoa học máy tính cùng kinh nghiệm là - m C việ ô c ng tro việ n c g đ lĩnh ứng vực đầ l u t iê ro n q ng ua da n.
nh sách 50 công việc tốt
nhất ở Mỹ năm 2019 với mức lương trung bình lên tới
108.000 USD (tương đương khoảng 2,5 tỷ đồng)/năm và
điểm hài lòng là 4,3/5. Cảm ơn mọi người! HẸN GẶP LẠI
Document Outline
- Slide 1
- Slide 2
- Slide 3
- Slide 4
- Slide 5
- Slide 6
- Slide 7
- Slide 8
- Slide 9
- Slide 10
- Slide 11
- Slide 12
- Slide 13