劳动实践的重点难点？
一、劳动实践的重点难点？
中国劳动关系学院劳动教育学院副院长曲霞认为，教育部对劳动教育的内容作了非常清晰的规定，“现阶段的劳动教育形式，首先是学校必须开设劳动教育必修课，比如中小学、职业院校和普通高校，对应有不同的必修课时要求和教学内容要求。”
“其次要广泛开展校内外劳动实践，比如社会实践、社会调查、社区服务等，高等学校也可安排劳动月，集中落实各学年劳动周要求。”曲霞表示，高校其实一直有各种劳动实践要求，当前最关键的就是要对这些劳动实践进行教育性转化。
“第三个就是校园文化建设，比如杰出校友报告会，校园风尚摄影、Vlog展览，让劳动模范进校园，都是很接地气的教育方式。”曲霞说，劳模向学生分享他们的工作经历，会让学生们觉着劳模并非不可接近，而且能感同身受地认可“劳动创造幸福”的价值观念。
在曲霞的教育观察中，学校开展劳动教育，难点是如何协调多个部门的力量，解决劳动教育课程师资紧缺问题。在校园外，需要国家出台办法，逐步规范和学校接洽对接活动的社会实践机构或企业。
面对师资紧缺问题，曲霞建议，可以通过教育部或人社部等牵头，成立或认定一些机构专门培训师资，或出台规范的认证方案，由几家培训机构按照方案来培训教师，之后教师持证上岗。在课程建设上，也可以出台课程方案，指导教师备课教学。
“劳动教育课程不仅是课堂教学，老师还得花大量精力指导学生实践，如果还是发论文、评职称这些考核评价的‘指挥棒’，势必会让老师陷入疲惫。”曲霞指出，要建立健全劳动教育教师的评价与激励体系，畅通劳动课教师的职业发展通道，普通高校、职业院校，抑或中小学校等都要有所考虑。”
时代在变化，劳动教育课程也要立足时代需求、与时俱进。曲霞认为，随着产业升级迭代，出现了很多新的劳动样态，要让学生看到劳动的未来图景，让青少年了解他们感兴趣职业的演变过程。同时，要让劳动教育符合新时代青年的志趣。“不是教师觉着劳动教育是什么样的，而是让学生说出自己的想法，尊重他们的创意。”
在从事劳动教育的过程中，曲霞尤其感觉到，劳动光荣、创造伟大这句话必须落到实处。“教育是社会大系统中的子系统，劳动教育同样如此，如果社会不尊重劳动者，或者劳动者的社会地位和薪酬待遇不能得到保证，那么老师在课堂上讲得再多，也难以有说服力，学生会认为你说的是空话。”
在职业教育领域，劳动精神的传承同样不可忽略。湖南省教育科学研究院研究员欧阳河认为，“职业教育门类很广泛，劳动教育中常说的工匠精神，应该对应到不同行业门类中，在不同行业，工匠精神应具体地体现为职业精神。”
欧阳河说，要引导社会树立尊重技能人才的社会氛围，提高他们的待遇，让他们愿意从事这个职业、行业。学校教师则要起到表率作用，体现出精益求精的追求，“职业教育本身就是劳动教育，工匠精神要贯穿整个教学活动，不能割裂课堂和实践的关系，要在劳动过程中渗透这种精神，而不仅是在课堂上空洞地讲。”
二、大数据应用 难点
大数据应用的难点与挑战
随着信息时代的到来，大数据已经成为许多行业发展中不可或缺的一部分。然而，尽管大数据为企业带来了许多机遇，但其应用过程中却充满了各种难点与挑战。本文将探讨大数据应用中常见的难点，并提出相应的应对策略。
1. 数据质量问题
大数据应用的第一个难点在于数据质量问题。由于数据量庞大，数据质量的控制变得尤为重要。不仅如此，数据来源的多样性也给数据质量带来了挑战，很多数据可能存在重复、不完整或错误的情况。
2. 数据安全与隐私保护
在大数据应用过程中，数据安全与隐私保护一直是备受关注的问题。大数据中包含着大量敏感信息，一旦泄露将对企业造成严重损失。因此，如何确保数据的安全性和隐私保护，是大数据应用中的又一难点。
3. 数据分析与挖掘
大数据的规模庞大，需要进行有效的数据分析与挖掘才能从中获取有价值的信息。然而，数据分析与挖掘技术的不断更新换代也给企业带来了挑战，如何选择适合自身需求的技术和工具成为了一道难题。
4. 人才匮乏
大数据应用需要专业的人才进行支持，而这样的人才并不容易招聘。企业往往需要付出巨大的成本和时间来培养大数据领域的人才，这也是大数据应用中常见的难点之一。
5. 技术更新
大数据领域的技术更新速度很快，过时的技术会给企业带来风险与损失。因此，企业需要不断跟进技术的更新，以应对快速变化的大数据应用环境。
应对策略
针对大数据应用中的这些难点与挑战，企业可以采取以下策略：
1. 建立完善的数据质量控制体系
企业可以建立完善的数据质量控制体系，包括数据源采集、清洗、存储和分析过程中的质量管控，确保数据的真实性和准确性。
2. 完善数据安全管理机制
建立健全的数据安全管理机制，包括数据加密、权限管理、监控与溯源等，提高数据的安全性，保护数据的隐私。
3. 不断更新数据分析与挖掘技术
企业可以不断更新数据分析与挖掘技术，引入人工智能、机器学习等先进技术，提高数据处理的效率和准确性。
4. 加大人才培养和引进力度
企业可以加大对大数据领域人才的培养和引进力度，建立人才储备和培训体系，为大数据应用提供有力的人才支持。
5. 持续跟进技术更新
企业需要密切关注大数据领域的技术更新，及时采用新技术和工具，保持在大数据应用领域的竞争优势。
通过以上策略的实施，企业可以有效地应对大数据应用中的各种难点和挑战，提高大数据应用的效率和质量，推动企业持续发展。
三、大数据应用难点
在当今信息爆炸、数字化浪潮席卷的时代，大数据应用已成为企业发展和创新的关键推动力量之一。然而，随之而来的是种种挑战和难题，这些大数据应用难点不断考验着企业的智慧和技术实力。
数据安全与隐私保护
面对海量数据集，企业在存储、传输和处理过程中必须保证数据的安全性和隐私保护，这是大数据应用中的首要难点之一。如何建立完善的权限控制机制、加密技术和隐私保护策略，成为企业亟需解决的关键问题。
数据质量与可靠性
大数据应用中的数据质量和可靠性直接影响着决策和业务流程的准确性和效率。面对数据源多样、数据量庞大的情况，企业需要重视数据清洗、数据整合和数据验证等环节，确保数据质量和可靠性，此乃大数据应用中一大难题。
技术架构与系统集成
构建稳定、高效的大数据应用系统，需要考虑技术架构设计和系统集成等方面的问题。从数据采集、存储、处理到展示应用，各个环节的技术选择和整合都需要经验丰富的专业人士来进行规划和实施，这是企业在大数据应用中面临的又一挑战。
人才培养与团队建设
大数据应用需要跨学科的人才团队来共同合作，包括数据科学家、数据工程师、业务分析师等。因此，企业需要花费时间和精力来培养人才、打造团队，以适应大数据应用快速发展的需求，这也是一个重要的难点。
业务应用与效益验证
大数据应用的意义在于为企业创造商业价值和推动业务发展，然而如何将大数据技术与实际业务场景有效结合，如何量化大数据应用所带来的效益和成果，又是一个需要企业思考和解决的难题。
智能算法与数据分析
大数据应用的关键在于挖掘数据背后的价值和洞见，因此企业需要不断优化和改进智能算法和数据分析技术。如何应用机器学习、深度学习等先进技术，提升数据分析的精准度和效率，是企业在大数据应用中面临的重要难点。
持续创新与发展策略
大数据应用领域变化迅速，技术更新换代快，因此企业需要具备持续创新和发展的战略眼光。如何与时俱进，不断迭代优化大数据应用系统，拓展数据应用场景，满足不断变化的业务需求，成为企业需要思考和应对的重要难题。
总之，在大数据应用的道路上，企业需要面对各种挑战和困难，而如何有效地解决这些大数据应用难点，是企业成功应对数字化时代挑战的关键所在。
四、大数据平台 难点
大数据平台一直被认为是当今信息技术领域的热门话题，它是指能够处理和分析大规模数据的集成系统。构建和维护一个高效的大数据平台是许多企业和组织所面临的挑战，但也是一个带来巨大潜力和价值的领域。然而，在实践中，建立一个稳定可靠的大数据平台却并非易事，有许多难点需要克服。
大数据平台建设的难点
在构建大数据平台的过程中，有几个主要的方面是难点需要特别关注。首先是数据的存储和管理，大规模数据的快速增长给存储和管理带来了极大挑战。其次是数据安全和隐私保护，随着数据泄露和风险的增加，如何确保数据在存储和传输过程中的安全性成为了亟待解决的问题。另外，数据的质量和一致性也是大数据平台建设中常见的难点之一，如何保证数据准确性和完整性成为了组织需要认真思考和解决的问题。
大数据平台建设的关键技术
要克服大数据平台建设中的难点，关键在于采用合适的技术和解决方案。首先，要选择适合自身需求的数据存储和处理技术，比如Hadoop、Spark等开源框架可以帮助组织高效处理大规模数据。其次，数据安全方面需要采取加密、权限控制等技术手段来确保数据的安全性。此外，建立数据质量管理机制和数据治理流程也是至关重要的，只有确保数据质量和一致性，才能提高数据分析和应用的准确性和效果。
大数据平台建设的未来趋势
随着大数据技术的不断发展和应用，未来大数据平台建设将呈现出一些新的趋势。首先是多模型和多引擎的融合，将不同数据处理和分析引擎整合到一个平台中，实现更灵活、高效的数据处理和分析。其次是人工智能和机器学习的应用，通过引入AI技术，大数据平台可以实现更智能的数据分析和应用，提高决策和预测的准确性。另外，边缘计算和物联网技术的发展也将对大数据平台建设产生影响，构建具有边缘计算能力的大数据平台，将更好地支持实时数据处理和分析需求。
五、大数据技术难点
大数据技术难点：应对挑战的有效策略
大数据技术作为当今信息时代的重要发展领域，正在日益受到企业和组织的关注和重视。然而，随着大数据规模和复杂度的不断增加，大数据技术面临着诸多挑战和难题。本文将针对大数据技术的难点问题展开探讨，并提出有效的策略和解决方案。
数据规模的快速增长
在当今互联网时代，数据规模呈指数级增长的趋势，这给大数据技术的存储、处理和分析提出了巨大挑战。如何高效地处理海量数据成为了大数据技术的一大难点。
数据质量与准确性
大数据技术所涉及的数据源多样性和数据质量的参差不齐往往会影响到数据分析的准确性和效果，如何保证数据的质量成为了大数据技术发展的一个重要问题。
数据安全与隐私保护
随着大数据应用领域的不断拓展，数据安全和隐私保护问题备受关注。大数据技术如何在数据处理过程中确保数据的安全性和用户隐私成为了一个亟待解决的难题。
算法与模型的不足
大数据技术的发展需要强大的算法和模型支撑，当前的算法和模型在应对大规模、高维度数据时存在一定的局限性，如何提升算法和模型的效率和准确性是大数据技术发展的重要命题。
计算资源与性能瓶颈
大数据技术对计算资源的需求极大，而计算资源的供给却面临着瓶颈和限制，如何有效利用有限的计算资源提升大数据处理的性能成为了大数据技术的一大挑战。
技术人才短缺
大数据技术的发展离不开技术人才的支撑，然而当前大数据领域的人才短缺问题日益突出。如何培养和吸引更多的大数据技术人才成为了大数据技术发展的一个关键问题。
数据集成与标准化
大数据技术要发挥最大效益需要实现数据集成和标准化，不同数据源间的混乱、不一致性以及数据格式的多样性给数据集成带来了一定的难度，如何实现数据的有效集成和标准化成为了大数据技术的一大挑战。
大数据技术发展的策略和建议
针对上述大数据技术的难点问题，我们提出以下策略和建议：
- 加强数据质量管理，确保数据的准确性和完整性
- 引入先进的算法和模型，提升大数据处理的效率和准确性
- 优化计算资源配置，提高大数据处理的性能和速度
- 持续拓展技术人才队伍，保障大数据技术的人才支持
- 推动数据标准化和集成，实现数据的互联互通
通过以上策略和建议的实施，我们相信大数据技术将能够更好地迎接挑战，取得更加显著的发展成就。
六、大数据 技术难点
大数据技术难点是当今信息技术领域中备受关注的一个重要话题。随着信息时代的快速发展，大数据已经成为各行各业都需要应对的挑战之一。从金融到医疗，从零售到交通，大数据正在影响着我们生活的方方面面。
大数据技术难点的挑战
要充分利用大数据的优势，我们必须了解并解决大数据技术难点。这些难点包括但不限于：
- 数据量庞大：处理大规模数据需要强大的计算能力和存储资源。
- 数据来源多样：数据来源多样化，需要采用不同的数据处理技术。
- 数据质量保障：确保数据准确性和完整性是大数据处理中的重要挑战。
- 数据安全保护：大数据涉及大量敏感信息，数据安全是亟待解决的问题。
应对大数据技术难点的策略
为了应对大数据技术难点，我们可以采取如下策略：
- 强化基础设施：投入更多资源建设数据中心，提高数据处理效率。
- 采用先进技术：引入人工智能、机器学习等技术来处理大数据，提高数据处理的准确性。
- 加强数据管理：建立完善的数据管理体系，保障数据质量和安全。
- 加强团队建设：培训数据专业人才，提高团队处理大数据的能力。
结语
面对大数据技术难点，我们需要保持警觉并不断创新。只有不断提升自身技术水平，才能更好地把握大数据带来的机遇和挑战。
七、大数据平台难点
大数据平台难点 是许多企业在发展数据技术时面临的挑战之一。随着信息时代的发展，数据量急剧增长，大数据技术在企业中扮演着越来越重要的角色。然而，搭建和维护一个高效稳定的大数据平台并非易事，需要克服诸多困难和难点。
数据安全与隐私保护
作为一个大数据平台的重要组成部分，数据安全与隐私保护是企业需要高度重视的问题。在数据收集、存储、处理和分析的过程中，数据的安全性一直是一个重要的关注点。尤其是在涉及用户个人隐私信息的处理时，保护数据安全和隐私成为不可或缺的难点之一。企业需要建立完善的数据安全管理体系，采取多层次的防护措施，确保数据在传输和存储过程中不受到未授权访问和窃取。
系统性能优化
大数据平台在处理海量数据时，系统性能优化是至关重要的。数据量庞大往往导致系统处理速度变慢，影响数据处理的效率和实时分析的能力。为了解决这一难点，企业需要对系统进行性能调优，包括优化数据存储结构、提升数据处理算法效率、优化数据传输速度等方面的工作。只有通过不断的性能优化，才能确保大数据平台的稳定运行和高效处理能力。
数据质量管理
在大数据平台中，数据质量是影响数据分析结果准确性的关键因素之一。由于数据来源多样、数据类型复杂，数据质量往往难以保证。不同数据源之间的数据标准不一、数据完整性、一致性等问题都会影响数据质量。企业需要建立完善的数据质量管理机制，包括数据清洗、数据校验、数据验证等环节，确保数据质量可控可信，从而提高数据分析的准确性和有效性。
技术人才储备
要搭建一个符合企业需求的大数据平台，技术人才是至关重要的支撑。但目前市场上的大数据技术人才相对紧缺，企业在招聘和培养大数据技术人才方面面临一定的困难。在解决大数据平台难点的过程中，企业需要积极培养内部人才，同时也可以通过与外部合作、开展专业培训等方式来完善技术人才储备，确保大数据平台的顺利运行和持续发展。
创新与应用拓展
大数据平台的建设并非一劳永逸，随着科技的不断进步和市场需求的变化，企业需要不断进行创新与应用拓展。在面对大数据平台难点时，企业可以通过引入新技术、优化现有应用、开展数据驱动的业务创新等方式来应对挑战，实现大数据技术的持续发展与应用拓展。只有不断创新，方能应对不断变化的市场环境和技术挑战。
总之，大数据平台难点 是企业在发展大数据技术过程中需要面对和解决的重要问题之一。通过加强数据安全与隐私保护、优化系统性能、做好数据质量管理、积极培养技术人才、持续创新与应用拓展等方面的工作，企业能够克服难点，搭建稳定高效的大数据平台，为企业的发展提供强有力的支撑。
八、大数据指导实践的意义？
大数据简单来说：就是海量的信息！不论用途，不论方向，就是简单地信息收集，参数收集，所有这些汇总起来就是大数据。大数据，不是随机样本，而是所有数据！
而大数据分析，就是针对这些信息进行识别，再进行分类，将其有事件变为数据化，概率化，然后应用于各种商业用途。
以上是对大数据简单地解读。那么大数据的意义何在呢？
随着大数据的发展，企业的技术研发、应用和落地在前期就能获得预期，能避免很多无所谓的浪费，以便于将有限的资源集中到开发更适合时代的企业产业。
商业决策可以通过数据分析来获取更为准确的信息和方向，最终能帮助决策者能更为准确直观的指导业务实践。
人工智能离不开数据。随着人工智能的发展，数据能模拟得更加人性化，也更个人化，也更适合于各种不同场景的应用。大数据的价值在于它是目前解决这个时代更新最有效的方法。
但对于我个人而言，比较抵触过度的大数据和互联网，原因如下：
一、当各类app通过我的使用习惯，推荐各种我搜索过一次的各种商业广告时，我会有种隐私被人冒犯的愤怒；
二、当你在使用各类软件时，都会被要求提供个人信息以便于获得更好的用户体验，这无形中增加了个人数据泄露的风险；
三、当数据化盛行，似乎人性变得无处安放；
四、一旦行业固化，人们想要突破阶层将变得不可能，拥有大量数据的将遥遥领先，后发的行人，将一辈子连望其项背的资格都没有，可以预见社会将会成为一潭死水，毫无兴趣和生机。
九、大数据平台的难点
大数据平台的难点
引言
随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为当今数字时代的核心资源之一。大数据平台作为支撑大数据应用和分析的基础设施，扮演着至关重要的角色。然而，搭建和维护一个稳定高效的大数据平台并非易事，其中涵盖了诸多挑战和难点。
挑战一：数据规模巨大
大数据平台所面临的第一个难点在于数据规模之巨大。随着信息的爆炸式增长，数据量呈现出指数级增长的态势，如何有效地存储、管理和处理如此海量的数据成为了挑战。传统的数据库和存储技术已经无法应对大数据时代的挑战，需要采用分布式存储和计算框架来支撑巨大的数据规模。
挑战二：数据质量保障
除了数据规模之外，大数据平台还面临着数据质量的挑战。海量数据中存在着大量的噪音数据、重复数据以及数据不一致性等问题，如何保证数据的质量和一致性成为了大数据平台建设过程中的难题。数据质量的不确定性会影响到后续的数据分析和挖掘工作，因此必须采取有效的数据质量保障措施。
挑战三：实时处理需求
随着业务的发展和用户需求的不断增加，大数据平台也需要支持实时数据处理和分析的需求。很多场景下对数据的实时性要求非常高，传统的批处理方式已经无法满足这一需求。构建实时处理流水线和实时数据分析系统成为了大数据平台建设的又一难点，需要克服数据延迟、数据同步等问题。
挑战四：安全与隐私保护
在大数据平台建设过程中，安全和隐私保护是一个永恒的主题。大数据平台所涉及的数据往往涉及到用户的个人隐私信息、敏感商业数据等，一旦泄露将带来严重的风险和损失。如何构建安全可靠的大数据平台，保护数据的安全和隐私成为了一个至关重要的问题。需要在数据采集、传输、存储和处理的每个环节都加强安全控制。
挑战五：技术人才匮乏
建设和维护一套大数据平台需要大量的专业人才参与，然而当前大数据领域的技术人才仍然相对匮乏。大数据技术本身具有一定的复杂性和专业性，需要具备一定的编程、算法、数据处理等技能。如何吸引和培养大数据领域的技术人才，成为了大数据平台建设中的又一个难点。
结语
在如今信息爆炸的时代，大数据平台已经成为各行各业信息化的核心基石。然而，搭建稳定高效的大数据平台依然面临诸多挑战和难点，包括数据规模巨大、数据质量保障、实时处理需求、安全与隐私保护以及技术人才匮乏等方面。只有充分认识到这些难点，并寻找有效的解决方案，才能更好地应对大数据时代的挑战，实现数据驱动的业务转型和创新。
十、大数据分析难点
大数据分析难点
大数据分析作为当今信息时代的重要组成部分，对各行各业都具有重要意义。然而，随着数据规模的不断增大，大数据分析也面临着诸多挑战和难点。本文将探讨大数据分析过程中的一些关键难点，并探讨如何应对这些挑战。
数据获取和清洗
大数据分析的第一个难点在于数据获取和清洗。大数据通常来自多个来源，包括传感器数据、社交媒体数据、日志文件等。这些数据往往存在格式不统一、缺失值较多、含有噪声等问题，需要经过清洗和预处理才能用于分析。数据清洗是大数据分析过程中至关重要的一步，影响着后续分析的准确性和可靠性。
数据存储和管理
另一个大数据分析的难点在于数据存储和管理。大数据量的存储和管理需要庞大的硬件设施和高效的数据管理系统。传统的关系数据库往往难以应对大数据量的存储和查询需求，因此需要采用分布式存储和处理技术，如Hadoop、Spark等。同时，数据的安全性和隐私保护也是需要考虑的重要问题。
数据分析和建模
数据分析和建模是大数据分析中的关键环节，也是其中较为复杂的难点之一。大数据往往具有高维度、复杂结构和不确定性，传统的数据分析方法可能无法有效处理这些数据。因此，需要结合机器学习、深度学习等先进技术，构建适合大数据分析的模型和算法。同时，对于不同类型的数据，如结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，需要采用不同的分析方法和模型。
可视化和解释
大数据分析结果往往十分庞大和复杂，如何将分析结果清晰地呈现给用户，是另一个重要的难点。可视化技术在大数据分析中扮演着至关重要的角色，能够帮助用户直观地理解分析结果，并发现隐藏在数据背后的规律和趋势。同时，对于复杂的分析结果，如何解释和分析结果的可信度也是需要考虑的问题。
实时分析和应用
随着互联网和物联网的发展，大数据分析要求越来越多地向实时数据分析和应用方向发展。实时数据分析要求对数据的采集、处理和分析能够在几乎实时的情况下完成，这对系统的性能和稳定性提出了较高要求。同时，如何将大数据分析结果应用到实际业务中，实现数据驱动决策，也是一个需要解决的难点。
总结
大数据分析面临诸多挑战和难点，但也充满了机遇和潜力。通过不断优化数据处理流程、提高算法和模型的准确性和效率，以及结合专业知识和技术手段，可以有效地应对大数据分析过程中的各种难题，实现数据驱动的智能决策和业务增长。
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