《中小学教育大数据分析师系列培训教材》主要用于线上及线下的中小学教师培训项目，还可用于教师、教研人员、教学管理人员等教育工作者的自主学习和提升。本教材计划纳入中小学信息技术应用能力提升工程2.0项目，还将作为大数据MOOC线上课程的主要学习资料，供参加课程的学习者阅读、学习。《中小学教育大数据分析师系列培训教材》共有5个品种：教育大数据、数据驱动的技术基础、数据驱动的智慧学校、数据驱动的智慧课堂、数据驱动的教育研究。
《中小学教育大数据分析师系列培训教材》是由任友群教授、黄荣怀教授作序，由首都师范大学教授方海光邀请北师大、华中师大、华南师大、内蒙师大、陕西师大等各大师范院校教授以及海淀区教师进修学校主任和国家开放大学、北京教科院等院校专家一起编写的成体系的、完整而全面的大数据分析师培训教材。
本书为数据驱动的技术基础，套书，全4册，包括数据技术基础应用、常见的教育数据处理方法、数据可视化方法、Excel的数据分析。通过讲解具体的数据分析方法，切实提高一线教师数据分析的能力，帮助教师多方面地了解学生，从而进行精准教学。

方海光，首都师范大学教育学院教授，博士/博士后，教育技术学专业负责人，人工智能教育研究中心副主任，远程教育研究所所长，北京师范大学智慧学习研究院智慧学习白皮书首席研究员，全国信息技术标准化技术委员会教育技术分技术委员会委员，中国教育技术协会人工智能专业委员会常务理事, 中国人工智能学会智能教育技术专业委员会委员，美国密歇根州立大学访问学者，挪威奥斯陆大学学院访问学者，北京师范大学博士后，中国科学院博士。出版靠前本《教育大数据》图书，人教版/中图版《人工智能初步》国家教材主编，主持《中国智慧学习环境白皮书》研究等。主要研究方向：教育大数据，智慧教育与移动学习，人工智能教育机器人，智慧校园与未来学校等。
魏顺平（1981-），男，江西南昌人，理学博士，研究员，现任国家开放大学信息化部（工程中心）副处长，数字化学习技术集成与应用工程研究中心副主任，并担任数字福建终身教育大数据研究所兼职研究员，《开放教育研究》《现代教育技术》《现代远程教育研究》等CSSCI来源期刊外审专家。多年从事教育技术、远程教育研究，研究方向为教育大数据与学习分析，先后在CSSCI来源期刊、中文教育类核心期刊上发表论文100余篇，累计被引1600余次；已出版《在线教育学习分析研究》《教育数据挖掘：方法与应用》《教学设计专家系统研究》《远程教育技术-媒体与学习的融合》等著作；承担了全国教育科学规划重点课题、北京市教育科学规划重点课题、司局委托课题、在线教育研究中心课题、行业职业教育教学指导委员会课题、北京师范大学联校课题以及国家开放大学校级课题等10余项课题。
鲍建樟，北京师范大学系统科学学院教师，研究方向是系统分析与集成。是一位新技术的探索者和实践者，享受探索新技术的过程和收获新成果的喜悦。除了保证完成学校要求的教学和科研任务，把大量的时间用于新知识、新技术的学习和应用实践上。1992年次接触计算机，鲍老师就爱上了它。从编写小游戏到开发大型信息系统，边干边学，边学边用，乐在其中。在数据为王的大数据时代，鲍老师深入研究了Hadoop生态圈的主要内容，掌握了大数据项目建设的各个关键环节。从hadoop hdfs，mapreduce，hbase，hive，zookeeper，spark等的安装配置，到人工智能领域的机器学习、深度学习，以及相关算法在语音处理、图像处理、模式识别等方面的实际应用，鲍老师都有着丰富的实践经验。
杨楠，博士，北京教育科学研究院高等教育科学研究所，助理研究员。2015年毕业于意大利特伦托大学认知科学学院，获博士学位。2016年博士论文《Quality Teaching in Large University Classes: Designing Online Collaboration among Learners for Deep Understanding》获意大利“探索eLearning”很好硕博论文二等奖；2018年获北京市高等教育教学成果二等奖；2019年获《北京教育》杂志社创刊70周年荣誉人物。出版学术专著《eLearning for Quality Teaching in Higher Education: Teachers’ Perception, Practice, and Interventions》。主要研究方向包括高等教育质量监测与评价、数据可视化、教育技术。主持北京市教育科学规划课题。兼任Journal of International Education and Practice编委会成员。
李童，博士，北京工业大学信息学部，讲师，硕士生导师。2016年毕业于意大利特伦托大学信息工程与计算机科学系，获博士学位。入选2018年北京市很好人才青年骨干个人项目。主要研究方向包括软件工程，数据可视化，机器学习等。近五年研究成果发表在JSS、SoSyM、IST、REJ、CAiSE等本领域靠前有名学术期刊和会议。主持国家自然科学基金青年科学基金，国家重点研发计划项目课题子课题、北京市教育科学规划等项目，曾参与欧洲研究理事会重点项目。现为中国计算机学会软件工程专业委员会委员，靠前安全标准ISO/IEC 24392副主编 (工作草案阶段)。在靠前期刊与会议上发表论文30余篇，在靠前会议做论文报告20余次。
荆永君（1979-），男，2008年毕业于东北师范大学获得博士学位。现任沈阳师范大学教育技术学院副院长，教授，入选辽宁省百千万人才工程千层次人选，沈阳市拔尖人才，沈阳师范大学很好科技人才支持计划。主要研究方向包括数字化学习环境与资源、技术支持下的教师培训、学习分析技术、中小学人工智能教育等。主持全国教科规划、辽宁省科技厅等各类课题十余项，完成多项、省教育厅的教育资源与软件开发类横向课题，主编教材5部，在靠前外期刊、会议上发表SCI、EI、CSSCI索引类论文20余篇。荣获全国基础教育教学成果二等奖1项，辽宁省教育科学“十二五”中期很好成果二等奖1项。李俊杰，北京教育学院丰台分院信息技术教研员，数据中心副主任，中学不错教师，北京市级骨干教师。多次指导教师获全国、市比赛获一等奖。

《数据技术基础应用》
章开门见山——大数据概述/001
002问题一：什么是大数据？
005问题二：大数据有什么用？
008问题三：如何实现大数据的价值期望？
第二章见猎心喜——数据获取/016
017问题一：数据是怎么产生的？
020问题二：如何获取内部数据？
024问题三：如何获取外部数据？
第三章分而治之——分布式数据存储/034
035问题一：如何在计算机中存储数据？
036问题二：半结构化和非结构化数据如何存储和管理？
039问题三：面对海量数据，如何存储和管理数据才能满足应用系统的
高性能需求？
044问题四：分布式文件系统的体系结构和工作原理是怎样的？
049问题五：分布式数据库的基本结构和工作原理是怎样的？
052问题六：非关系型数据库如何支持SQL查询？
第四章抽丝剥茧——数据分析/056
058问题一：为什么需要对数据进行预处理？
059问题二：常见的数据预处理方法有哪些？
060问题三：如何实现数据规约？
061问题四：如何区分特征提取和特征选择？
063问题五：大数据挖掘都有哪些常用的方法？
第五章如虎添翼——智能大数据分析/066
067问题一：什么是人工智能？
070问题二：什么是机器学习？
072问题三：机器学习都有哪些类型？
078问题四：什么是深度学习？
第六章神来之笔——分布式计算/083
084问题一：提高计算能力的方式有哪些？
086问题二：如何使用Hadoop实现大规模数据的计算？
089问题三：如何支持大规模数据的在线计算？
096问题四：有哪些提升算力的方法？
参考文献/100
《常见的教育数据处理方法》
《数据可视化方法》
《Excel的数据分析》