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大数据伦理与职业素养 版权信息
- ISBN：9787302618331
- 条形码：9787302618331 ; 978-7-302-61833-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
大数据伦理与职业素养 本书特色
本书精心安排导读案例，引发学习兴趣。 介绍大数据伦理和职业素养的基本原理。 组织浅显易懂的案例，培养重要学习方法。 组织学生开展研究型学习小组，积极讨论与表达。 配套完整的教学资源，特色鲜明，易读易学。
大数据伦理与职业素养 内容简介
大数据技术的迅猛发展，对社会、经济、文化等领域产生了越来越深刻的影响。在造福人类、促进社会发展的同时，也引发了一系列伦理与职业素养的问题。学习大数据技术，必须重视大数据伦理与职业素养知识。这有助于防止大数据技术的滥用，提高从业人员的责任心和职业道德水准，确保数据和算法系统的安全可靠，使算法系统的可解释性成为未来引导设计的一个基本方向，使伦理准则成为大数据专业从业者的工作基础，从而提升职业人员的职业抱负和理想。 本书包括大数据社会背景、大数据思维变革、伦理与道德、大数据伦理规则、职业与职业素养、工匠精神与工程教育、数据科学职业与思维以及大数据安全与法律等内容。本书针对高等院校数据科学与大数据技术以及相关专业学生的发展需要，为“大数据伦理与职业素养”课程和通识课程全新设计编写，具有丰富的知识与应用特色，帮助读者扎实地打好基础。本书特色鲜明，易读易学，既适合高等院校学生学习使用，也适合对大数据技术相关领域感兴趣的读者阅读参考。
大数据伦理与职业素养 目录
目录
第1章大数据社会背景1
【导读案例】个人计算机的发展历程1
1.1计算机的渊源5
1.1.1为战争而发展的计算机器6
1.1.2通用计算机7
1.1.3人工智能大师8
1.2大数据基础9
1.2.1信息爆炸的社会9
1.2.2大数据的定义10
1.2.3大数据的3V特征11
1.2.4大数据时代12
1.2.5大数据对应的厚数据12
1.3从机械思维到数据思维14
1.3.1人类现代文明的基础14
1.3.2确定还是不确定的15
1.3.3解决不确定性问题的思维16
1.4大数据与人工智能17
作业17
【研究性学习】进入大数据时代19第2章大数据思维变革21
【导读案例】亚马逊推荐系统21
2.1思维转变之一: 样本=总体23
2.1.1小数据时代的随机采样24
2.1.2大数据与乔布斯的癌症治疗26
2.1.3全数据模式: 样本=总体27
2.2思维转变之二: 接受数据的混杂性28
2.2.1允许不精确29
2.2.2大数据简单算法与小数据复杂算法30
2.2.3纷繁的数据越多越好32
2.2.4混杂性是标准途径33
2.2.55%的数字数据与95%的非结构化数据34
2.3思维转变之三: 数据的相关关系34
2.3.1关联物，预测的关键35
2.3.2“是什么”，而不是“为什么”37
2.3.3通过因果关系了解世界37
2.3.4通过相关关系了解世界39
作业40
【研究性学习】理解大数据的三个思维变革42第3章伦理与道德45
【导读案例】脸书数据泄露: 成操控大选的工具45
3.1伦理与道德基础46
3.1.1伦理的定义47
3.1.2道德的概念48
3.1.3伦理是一种自然法则48
3.1.4伦理学研究49
3.2科技伦理造福人类50
3.2.1科技伦理是理性的产物50
3.2.2科技伦理的预见性和探索性51
3.3技术伦理52
3.4工程伦理53
3.5算法歧视54
3.5.1算法透明之争54
3.5.2算法透明的实践57
3.5.3算法透明的算法说明58
3.5.4算法透明的替代方法58
3.5.5算法公平的保障措施59
作业60
【研究性学习】辩论: 算法是否应该透明62第4章大数据伦理规则63
【导读案例】爬虫技术的法律底线63
4.1关于数据共享65
4.1.1数据共享问题66
4.1.2个人数据和匿名数据66
4.2大数据伦理问题67
4.2.1数据主权和数据权问题67
4.2.2隐私权和自主权被侵犯67
4.2.3数据利用失衡68
4.2.4数据伦理问题的10方面69
4.3大数据伦理问题的根源70
4.4欧盟的大数据平衡措施71
4.4.1欧盟隐私权管理平台71
4.4.2伦理数据管理协议72
4.4.3数据管理声明73
4.4.4欧洲健康电子数据库73
4.5数据保护对策74
4.5.1构建数据保护伦理准则75
4.5.2注重数据保护伦理教育75
4.5.3健全道德伦理约束机制76
作业76
【研究性学习】制定大数据伦理原则的现实意义78第5章职业与职业素养79
【导读案例】“人肉计算机”数学家凯瑟琳·约翰逊79
5.1职业素养的概念85
5.2职业素养的内涵与特征86
5.2.1职业素养的基本特征87
5.2.2职业素养的三个核心87
5.2.3职业素养的分类88
5.3职业素养的提升89
5.3.1关于新人的蘑菇效应89
5.3.2显性素养——专业知识与技能90
5.3.3隐性素养——职业意识与道德91
5.4培养职业素养93
5.4.1职业素养的“冰山”理论93
5.4.2职场**的职业素养94
5.4.3职业素养的自我培养95
5.4.4职业素养的教育对策96
作业97
【研究性学习】职业素养的后天素养及其培养途径99第6章工匠精神与工程教育100
【导读案例】“现代版爱迪生”迪恩·卡门100
6.1什么是工匠精神105
6.1.1工匠精神的内涵105
6.1.2工匠精神的现实意义107
6.1.3工匠精神的发展107
6.2工程素质108
6.2.1理科与工科108
6.2.2理工科学生的工程素质109
6.3工程教育110
6.3.1什么是《华盛顿协议》110
6.3.2中国工程教育规模世界**110
6.3.3推动工程教育改革的国家战略111
6.3.4国际工程师互认体系的其他协议112
6.3.5工程教育专业认证的特点112
6.4CDIO工程教育模式114
6.4.1CDIO的内涵114
6.4.2CDIO的12条标准115
6.5新工科的形成与发展116
6.5.1新工科研究的内容116
6.5.2促进新工科再深化117
作业117
【研究性学习】熟悉工匠精神与工程教育119第7章数据科学职业与思维121
【导读案例】智能汽车出行数据的安全121
7.1IEEE/ACM《计算课程体系规范》的相关要求125
7.1.1胜任力培养实践126
7.1.2我国计算机类本科教育的现状126
7.2计算思维127
7.2.1计算思维的概念127
7.2.2计算思维的作用128
7.2.3计算思维的特点129
7.3数据工程师的社会责任131
7.3.1职业化和道德责任131
7.3.2ACM职业道德责任132
7.3.3软件工程师道德基础133
7.4数据科学的职业技能134
7.4.1数据科学的职位135
7.4.2数据科学的重要技能135
7.4.3技能的职业角色区分137
作业139
【研究性学习】了解数据科学，熟悉数据科学职业141第8章大数据安全与法律144
【导读案例】为公共数据立法，促进数据依法开放共享144
8.1消费者的隐私权145
8.2大数据的安全问题147
8.2.1生命周期安全148
8.2.2采集汇聚安全149
8.2.3存储管理安全149
8.2.4共享使用安全151
8.2.5个人隐私安全151
8.3大数据的管理维度152
8.4大数据的安全体系153
8.4.1安全技术体系153
8.4.2数据安全治理153
8.4.3数据安全测评154
8.4.4数据安全运维154
8.4.5以数据为中心的安全要素155
8.4.6主动防御协同体系155
8.4.7协同安全防护流程156
8.5大数据安全法规157
8.6知识产权保护157
作业158
课程学习与实验总结160附录作业参考答案164参考文献166
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