UMA INTRODUÇÃO PROPOSITIVA À ALFABETIZAÇÃO DIGITAL BASEADA EM BIG DATA: UM CURSO BÁSICO PRÁTICO

Beatriz Pereira Oliveira Lima, Antonio Luiz de Almeida
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Abstract

O presente artigo constrói uma proposta teórico-metodológica de um curso no qual os estudantes possam dominar conhecimentos básicos de informática seguidos de práticas teóricas/experimentais para operar computadores, softwares e aplicativos ampliando as habilidades e competências de alfabetização digital. Com eixo centrado em big data, o curso, aqui em proposição, objetivar formação dos estudantes em (i) descobrir valores qualitativos e quantitativos a partir do big data; (ii) visualizar e analisar big data de uma forma que revele padrões, tendências e relacionamentos que os relatórios e os processamentos tradicionais não revelam; (iii) pesquisa dos dados locais e fluxos da web diferentes; (iv) explorar dados de streaming; (v) exibir padrões espacias e temporais e (vi) realizar modelagem preditiva. Para atender demandas complexas novos ambientes, softwares e tecnologias foram desenvolvidos, dentre eles, infraestruturas de processamento distribuído, como Spark e MapReduce, armazenamentos de arquivos distribuídos e bancos de dados SQL. Tais tecnologias estão disponíveis em estruturas de software de código aberto, como Apache Hadoop, que podem ser usadas para processar grandes conjuntos de dados. O paradigma do big data apresenta uma série de desafios para os currículos escolares e universitários ou tópicos relacionados à ciência de dados que, por um lado, estão sendo desenvolvidas novas investigações, ferramentas e tecnologias para aproveitar as quantidades crescentes de dados gerados na nossa sociedade. Por outro lado, os currículos de big data nas escolas e universidades continuam tomando como base os sistemas de conhecimento da ciência da computação estabelecidos nas décadas de 1960 e 1970.
基于大数据的有目的的数字素养入门:实用基础课程
本文从理论和方法论角度提出了一门课程的建议,在这门课程中,学生可以掌握基本的计算机知识,然后通过理论/实验实践操作计算机、软件和应用程序,拓展数字扫盲技能和能力。本课程以大数据为重点,旨在培训学生:(i) 从大数据中发现定性和定量价值;(ii) 以可视化的方式分析大数据,揭示传统报告和处理方式无法揭示的模式、趋势和关系;(iii) 研究本地数据和不同的网络流;(iv) 探索流式数据;(v) 显示空间和时间模式;(vi) 进行预测建模。为了满足复杂的需求,人们开发了新的环境、软件和技术,包括 Spark 和 MapReduce 等分布式处理基础设施、分布式文件存储和 SQL 数据库。这些技术可在 Apache Hadoop 等开源软件框架中获得,可用于处理大型数据集。大数据范式给学校和大学与数据科学有关的课程或课题带来了一系列挑战,一方面,学校和大学正在开发新的研究、工具和技术,以利用我们社会中产生的越来越多的数据。另一方面,大中小学的大数据课程仍然以 20 世纪六七十年代建立的计算机科学知识体系为基础。
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