一个字，惊叹！

最重要的是体现了参与精神，让学生、老师、家长都参与进来，不再是单方面的灌输和读死书，而是主动探索、发现和再创造，让人拓展思维、开了眼界。

可以说，这种形式激发了学生的学习兴趣和积极性，比方说，确定课题后，得查找搜索资料、归类梳理、统计分析，这些都需花时间、花脑力来完成，并不是死记硬背就可以，达到了教学相长、学思结合、锻炼动手能力的目的，这样的形式完全可以借鉴推广。

查询了新闻来源，原文是说通过举办一系列活动研究苏轼，包括自愿组成小组，确定研究课题，小组讨论、分工，在微信群里讨论的非常热烈，最后完成课题报告23份，《大数据帮你进一步认识苏轼》只是其中的一个主题，质量很高，不过严格意义上来说，这不叫大数据，从数量级上是不够的，但是确实利用了信息技术进行数据分析（家长协助），还是很牛X的。

让我们看看这篇课题报告吧。

学大数据，都学习哪些内容，要学多久？

很多初学者在学习大数据之前往往都有这样一个疑问，那就是学习多久才能掌握相关的技术，达到就业岗位的要求？

要想知道类似问题的答案需要从多个角度来分析，大数据本身涉及到一系列围绕数据的相关技术，这些技术涉及到大数据平台技术、大数据开发技术、数据分析技术、数据呈现技术、数据采集整理技术等等，这些技术既有区别又有联系，相关技术也都有相对应的岗位，所以作为学习者来说应该选择一个细分方向来学习，而不能简单的说学习大数据。

目前大数据的相关岗位以大数据开发、大数据分析、大数据运维居多，所以就从这几个方面来简单的分析一下需要学习哪些知识，以及一个大致的学习周期。

大数据开发是基于大数据平台进行的功能性开发，学习可以分为三个阶段，分别是编程语言、大数据平台和案例开发。编程语言往往以学习Java、Python和Scala居多，通常情况下编程语言的学习是比较耗费时间的，按照历史经验来看，对于没有编程语言的人来说，入门编程语言大概需要3个月左右的时间。看一下同一个操作采用Python、Scala和Java编写的代码实现过程：

接着要学习一下如何搭建基础的大数据平台，这部分知识对于大数据开发人员来说并不是重点，但是基本的搭建过程是应该掌握的，搭建Hadoop平台和Spark平台往往也需要大量的实验，另外还需要掌握大数据平台的体系结构和功能组成，这部分的学习时间大概需要2个月左右。接着就是在大数据平台下进行项目开发了，这部分学习时间可长可短，一般完成一个综合性的大数据开发实验也需要1个月左右的时间，这样算下来，入门大数据开发大概需要6个月左右的时间。

大数据分析需要学习的内容与大数据开发有一定的区别，大数据分析需要学习各种分析算法以及各种数据分析软件的使用。另外，目前采用机器学习的方式进行大数据分析也是一种比较流行的做法。学习大数据分析也需要了解大数据平台的基础知识、算法知识、机器学习等内容，从学习周期上来说与大数据开发差不多，也需要6个月左右。学习数据分析往往需要具备一定的数学基础，否则需要补学的内容比较多，耗费的时间也比较长。

大数据运维则主要是学习大数据平台的搭建、组件部署、平台测试以及维护等方面的内容，大数据运维需要学习大量的软硬件知识，包括计算机网络知识。总的来说，学习的量也是比较大的，在时间上根据不同的基础可长可短，一般在3到6个月基本上能入门。

大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。

谢谢！