京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的知识_数据分析师培训
进入网络大数据时代之后,海量的知识顿时如潮水涌现,令人眼花缭乱。到底哪些是真知识,并且是有用的知识?现在成了一个难题。如果在大数据时代善于将知识有效利用,这也是不错的时代,可惜并非所有人都是如此。《知识的边界》([美]戴维·温伯格著, 胡泳、高美译,山西人民出版社)这本书,就是围绕“大数据时代的知识”一系列问题展开了深层次的探讨和反思。
本书作者戴维·温伯格是哈佛大学资深研究员,围绕网络社会与知识创新等热点话题,经常为美国《连线》《纽约时报》《哈佛商业评论》等报刊撰稿。《知识的边界》一书共分为“知识超载”“深不可测的知识海洋”“长形式,网形式”等九个篇章。每一篇章中,温伯格对于“大数据时代的知识”进行了不同层面、不同维度的分析和梳理。大数据时代的知识是较之印刷时代的知识而言的,印刷时代的知识是静态、单向度、线性的传播方式;而大数据时代的知识则恰恰相反,美国云计算之父马克·贝尼奥夫认为,大数据时代的知识具有社交性、流动性、开放性的特征。而温伯格则在书中一语中的:“大数据时代的知识没有边界、也没有形状。”
大数据时代的知识,没有像印刷时代对知识结构视为必须具备的“基础”,知识是非线性的,可以自由组合、切割,处于一种游离状态,有点“召之即来,来之可取”的意味。温伯格在书中,对一系列基本概念提出了批判性的思考。比如,他在阐发“事实”的概念时,认为人类社会只有到了十九世纪,“事实”才成为知识的基础和解决争论的最终方法。他写道:“但我们应该意识到,那个时期对事实的看法,并非基于事实而是基于发表事实的纸质媒体。”今天大数据时代所提供的“事实”,远远超出了传统书籍的范围, “事实”充满林林总总的分歧和争论。
大数据时代的知识,如同一张无限扩展的大网,将人类所有知识“一网打尽”。而在先前的印刷时代,知识主要依靠出版,少数的知识精英把持知识的传播特权;网络新媒体开启的大数据时代,则是一场更为深远的知识颠覆性变革,知识传播呈几何级数式增长。当前,网络新媒体技术打破了精英与平民之间的知识壁垒,改变了自上而下的知识传播模式,使知识的生产与传播陷入不确定的状态。
温伯格对于大数据时代的知识秉持乐观的态度。从客观上看,大数据时代的知识学习,确实有其便捷性,这是不争的事实。
如果说大数据时代的知识给人带来便捷,那么拓展人们的知识视野,则更有不可替代的优势。2011年以来,一种名为“慕课”(在线学习网络)的学习方式,给知识的学习与传播带来划时代的“革命”。“慕课”的周围,聚集着全球各地的青年学生,他们各自在家中的电脑前,在线聆听老师授课。老师在授课中学生可以随时提问,课后师生之间可以进行互动性的交流,老师在线批改作业,进行课业点评。这种学习知识的新方式,令人们毫无时空的阻隔感。“立体式”的知识传播,使得传统的课堂受到严峻挑战。现在有专家认为,“慕课”猛于虎,那些讲课不精彩、专业基础不扎实的教师,将来在“慕课”的浪潮中面临职业危机。
这里不得不提,大数据时代的知识便捷性只是相对而言。假如高度依赖网络数据进行学术研究或者文学创作,笔者有着隐隐的担忧:因为学者、作家使用数据库后,省略了在稿纸上的“各种比划”,思考中的各种揣摩、猜疑和最初的灵感火花,无法原汁原味地留存。众所周知,学术研究或者文学创作过程中那些潦草、凌乱的文稿笔迹,是知识的半成品,具备极高的研究价值。大数据时代将大脑思索的过程轻而易举地抹掉,应该引起足够的关注。
大数据时代的知识能轻松获得,也并不意味着就能真正掌握知识。大数据时代的知识仅仅是一种资源,好比家中存放成百上千的书籍,如果不去研读,知识和人依然无关。不管处于怎样的一种时代,知识需要人们花苦功夫钻研,否则再多的知识也无意义。另外,现在不少人,凡是有不懂的问题,习惯性地上网搜索,不做任何甄别地将网上的知识和答案奉为宝典。长此以往,久而久之会使大脑变得懒惰,思维变得迟钝。大数据时代的知识,究竟是令人变得聪明还是愚笨?
《知识的边界》一书的魅力,在于它所呈现的思辨层面的丰富性,以及从无数具体的论争、微小的案例出发,对知识本身的学习、生产、传播、知识内部要素以及知识的外部影响,进行了层层深入、环环相扣的论述。在很多看上去不是问题的问题的追问中,温伯格表现出深厚的知识思辨能力,这是极为难得的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23