STEAM+01 BootCamp|解釋大數據及機器學習!(附教學例子)

撰文:容育仁
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【由《香港01》主辦,中國人壽(海外)冠名贊助,理大香港專上學院(PolyU HKCC)協辦的STEAM+01 Summer Bootcamp 2023,將於7月22日至23日,於香港理工大學紅磡灣校園舉行。「01教育」為此推出一系列文章介紹STEAM教育。活動報名查詢歡迎聯絡香港01代表黃先生(電郵:education@hk01.com / WhatsApp或電話聯絡:35828747)】

大數據(Big Data)及機器學習(Machine Learning)近年應用日益廣泛,不過到底它們是甚麼東西呢?學生運用大數據及機器學習時需具備甚麼知識及技能?「01教育」將會為你解釋這些概念,並提供相關教學例子作參考!

大數據(Big Data)及機器學習(Machine Learning)近年應用日益廣泛,不過到底它們是甚麼呢?(GettyImages/VCG)

大數據(Big Data)及機器學習(Machine Learning)是甚麼?

大數據(Big Data)可以「3V」作歸納,即資料的數量(Volume)、多樣性(Variety)及速度(Velocity)。比起傳統數據,由於大數據更為龐大和複雜,因此無法使用傳統的資料處理軟件進行分析。

機器學習(Machine Learning)則是人工智能(AI)的一種,主要透過演算法訓練系統從資料中學習,然後以推理的方式完成工作,從而作出最佳決策和預測。

學生運用大數據及機器學習時需具備甚麼知識及技能?

基於大數據的特性,加上分析大數據的主要目的是作出決定,所以學生需要具備分析數據的技巧,例如學懂使用大數據分析工具,並以易於理解的方式呈現分析結果。

此外,學生使用機器學習前需要具備一定的編程知識,因為他們會用到不同的編程語言,例如Python、Java、JavaScript等,以編寫演算法,讓系統能根據程式碼執行任務。

大數據及機器學習的教學例子

雖然大數據及機器學習近年才開始被廣泛應用,但教育局已發布相關的教學例子作參考,旨在加強學生的數據處理及編程能力:

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大數據(Big Data)及機器學習(Machine Learning)是甚麼?

大數據(Big Data)是指數量不斷增加(Volume)、種類多樣化(Variety)及產生速度愈來愈快(Velocity)的數據,歸類為「3V」;機器學習(Machine Learning)則主要透過演算法訓練系統從資料中學習及運用經驗改善,從而做出最佳決策和預測,按此了解更詳盡資料

學生運用大數據及機器學習時需具備甚麼知識及技能?

學生運用大數據及機器學習時需具備數據分析技巧及編程知識,協助分析大量、複雜及即時性的大數據,以及運用編程語言編寫機器學習演算法,按此了解更詳盡資料