自然辩证法与大数据发展(共8页).docx
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1、精选优质文档-倾情为你奉上课 程 报 告课程名称: 自然辩证法概论 报告题目: 自然辩证法与大数据发展 学 院: 信息工程与自动化学院 专 业: 计算机技术 年 级: 15级 学生姓名: 王军峰 学生学号: 指导教师: 樊勇 日 期: 2016.4.25 教 务 处 制 自然辩证法与大数据发展摘 要19世纪马克思和恩格斯创立的自然辩证法,是人类自然观、自然科学方法论和科学技术观发展中的划时代变革;而随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注,这有可能成为一次改变人们生活、工作与思维的大变革。本文主要阐述了辩证法在大数据发展中所起的指导作用。首先介绍自然辩证法和大数据技术
2、;之后,结合自然辩证法的观点阐述了大数据的数理哲学基础,说明了大数据中体现的辩证法思想,用自然辩证法关于量变到质变的原理去指导大数据的研究并促进其健康发展;最后指出大数据的发展离不开辩证法的指导。关键词:自然辩证法;计算机学科;大数据引言自然辩证法研究的是人与自然界的关系,人们认识自然改造自然的一般规律,以及科学技术发生与发展的一般规律。在这里,我们主要谈的是在比较系统的学习了自然辩证法的课程后,结合我们自己的学科知识,对自然辩证法在学科学习中的理论意义和实践操作中的指导作用作了简要的说明。而作为计算机专业,计算机是一门非常重要的大的学科,也最能体现出科技方法论的指导作用。大数据作为计算机新兴
3、的行业,将带来新一轮的无法预测的技术革命,这次革命不仅表现在技术方法上,同时也体现在理论思想上的革命。在这里,我们希望通过对自然辩证法,特别是其中的科学技术方法论和大数据的飞速发展相结合,从一个侧面阐明了自然辩证法对自然科学学科学习的指导意义,进一步阐明哲学对一般科学的指导意义。1 自然辩证法的实践指导意义1.1 自然辩证法简介自然辩证法是马克思主义哲学体系中的一个重要分支学科,是关于自然界和科学技术发展的一般规律以及人类认识自然、改造自然的一般方法的科学理论体系。自然辩证法属于哲学门类,它研究的是自然界和科学技术发展的一般规律以及认识自然和改造自然的一般方法,而不是自然界发展的某一具体规律、
4、科学技术某一学科发展的特殊规律以及科学技术中具体学科的特殊研究方法。自然观是人们对自然界的总体看法和根本观点。它吸取了历史上自然观的精华,摒弃了旧自然观的糟粕。研究和认识自然界存在和演化的科学图景及自然界存在和演化的特征和规律,并研究和认识人与自然的辩证关系。科学技术观是关于科学技术及其发展的以及科学技术与社会的关系的总看法、总观点。马克思、恩格斯把科学和技术作为一种社会想象来考察,科学技术发展到现在发生了深刻的变化,其成果已广泛渗透到社会生产和生活的各个领域。科学技术方法论是人们对自己从事科学技术研究所用的认识和实践方法的哲学概括。科学技术方法论是关学技术研究中常用的一般方法的理论,是科学研
5、究和工程术研究一般方法的性质、特点、内在联系和发展变化的理体系。科学技术方法论对社会认识实践具有重要的自导义,唯物辩证主义的认识论和方法论系统阐述了我们在实中所用的方法、技术和逻辑过程。1.2 自然辩证法的实践指导意义恩格斯指出:“一个名族想要站在科学的最高峰,就一刻不能没有理论思维。”在科学技术迅猛发展的今天,哲学对科学技术的发展作用越来越大、越来越明显。我们要促进科学技术的发展,并通过他的发展来推动经济的发展、社会的进度,需要一个正确的哲学理论来指导我们进行研究,自然辩证法为我们提供这一整套理论,要求我们要用系统的观点来研究问题、解决问题。2 大数据简介2.1 大数据的概念与理解最近几年,
6、大数据一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过纽约时报、华尔街日报的专栏封面,进入美国白宫官网的新闻,现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中,甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。 这个词很火,但是不了解的人可能感觉很虚,就像以前吵起来的很多名词,每个人都有自己不同的见解。维基百科是这样定义大数据的:大数据,或称巨量数据、海量数据、大资料,指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息;在总数据量相同的情况下,与个别分析独立的小型数据集相
7、比,将各个小型数据集合并后进行分析可得出许多额外的信息和数据关系性,可用来察觉商业趋势、判定研究质量、避免疾病扩散、打击犯罪或测定实时交通路况等;这样的用途正是大型数据集盛行的原因。作为一个计算机专业的学生,我是这样理解大数据的:大数据是指从客观存在的全量超大规模、多源异构、实时变化的微观数据中,利用自然语言处理、信息检索、机器学习等技术抽取知识,转化为智慧的方法学;它既是一种技术,又是一种方法学。2.2 大数据的发展最早提出大数据概念的学科是天文学和基因学,这两个学科从诞生之日起就依赖于基于海量数据的分析方法。大数据可以说是计算机和互联网结合的产物,计算机实现了数据的数字化;互联网实现了数据
8、的网络化;两者结合才赋予了大数据生命力。随着互联网如同空气、水、电一样无处不在地渗透入我们的工作和生活,加上移动互联网、物联网、可穿戴联网设备的普及,各种结构化和非结构化的数据正在以指数级别的加速度产生。据说目前世界上90%的数据是互联网出现以后迅速产生的。现如今,许多企业的计算机系统已经被所有类型的信息所吞没,而这些企业也在努力通过大数据分析计划以便能够从海量大数据中分析出宝贵的商业见解,大数据技术应运而生。2.3 大数据的特点大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量,大数据同过去的海量数据有所区别,其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Valu
9、e和Veloc-ity),即: 第一,数据体量巨大,从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多,如网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,密度低,商业价值高,以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快,1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式。2.4 大数据的相关技术大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模数据库、数据挖掘电网、互联网和可扩展的。2.5
10、大数据的处理具体的大数据处理方法确实有很多,整个处理流程可以概括为四步,分别是采集、导入和预处理、统计和分析,最后是数据挖掘。(1) 采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。(2) 导入虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集
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