大数据伦理与职业素养

"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。

第1章大数据社会背景
【导读案例】个人计算机的发展历程
1.1计算机的渊源
1.1.1为战争而发展的计算机器
1.1.2通用计算机
1.1.3人工智能大师
1.2大数据基础
1.2.1信息爆炸的社会
1.2.2大数据的定义
1.2.3大数据的3V特征
1.2.4大数据时代
1.2.5大数据对应的厚数据
1.3从机械思维到数据思维
1.3.1人类现代文明的基础
1.3.2确定还是不确定的
1.3.3解决不确定性问题的思维
1.4大数据与人工智能
作业
【研究性学习】进入大数据时代
第2章大数据思维变革
【导读案例】亚马逊推荐系统
2.1思维转变之一：样本=总体
2.1.1小数据时代的随机采样
2.1.2大数据与乔布斯的癌症治疗
2.1.3全数据模式：样本=总体
2.2思维转变之二：接受数据的混杂性
2.2.1允许不准确
2.2.2大数据简单算法与小数据复杂算法
2.2.3纷繁的数据越多越好
2.2.4混杂性是标准途径
2.2.55%的数字数据与95%的非结构化数据
2.3思维转变之三：数据的相关关系
2.3.1关联物，预测的关键
2.3.2“是什么”，而不是“为什么”
2.3.3通过因果关系了解世界
2.3.4通过相关关系了解世界
作业
【研究性学习】理解大数据的三个思维变革
第3章伦理与道德
【导读案例】脸书数据泄露：成操控大选的工具
3.1伦理与道德基础
3.1.1伦理的定义
3.1.2道德的概念
3.1.3伦理是一种自然法则
3.1.4伦理学研究
3.2科技伦理造福人类
3.2.1-科技伦理是理性的产物
3.2.2科技伦理的预见性和探索性
3.3技术伦理
3.4工程伦理
3.5算法歧视
3.5.1算法透明之争
3.5.2算法透明的实践
3.5.3算法透明的算法说明
3.5.4算法透明的替代方法
3.5.5算法公平的保障措施
作业
【研究性学习】辩论：算法是否应该透明
第4章大数据伦理规则
【导读案例】爬虫技术的法律底线
4.1关于数据共享
4.1.1数据共享问题
4.1.2个人数据和匿名数据
4.2大数据伦理问题
4.2.1数据主权和数据权问题
4.2.2隐私权和自主权被侵犯
4.2.3数据利用失衡
4.2.4数据伦理问题的10方面
4.3大数据伦理问题的根源
4.4欧盟的大数据平衡措施
4.4.1欧盟隐私权管理平台
4.4.2伦理数据管理协议
4.4.3数据管理声明
4.4.4欧洲健康电子数据库
4.5数据保护对策
4.5.1构建数据保护伦理准则
4.5.2注重数据保护伦理教育
4.5.3健全道德伦理约束机制
作业
【研究性学习】制定大数据伦理原则的现实意义
第5章职业与职业素养
【导读案例】“人肉计算机”数学家凯瑟琳·约翰逊
5.1职业素养的概念
5.2职业素养的内涵与特征
5.2.1职业素养的基本特征
5.2.2职业素养的三个核心
5.2.3职业素养的分类
5.3职业素养的提升
5.3.1关于新人的蘑菇效应
5.3.2显性素养——专业知识与技能
5.3.3隐性素养——职业意识与道德
5.4培养职业素养
5.4.1职业素养的“冰山”理论
5.4.2职场推荐的职业素养
5.4.3职业素养的自我培养
5.4.4职业素养的教育对策
作业
【研究性学习】职业素养的后天素养及其培养途径
第6章工匠精神与工程教育
【导读案例】“现代版爱迪生”迪恩·卡门
6.1什么是工匠精神
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