大数据心得体会(必备十篇)。
心得体会中,自我的意识展现才是我们最需要记录的事情,心得体会您知道该怎么写了吗?句怡美的编辑为您精心挑选了一篇关于“大数据心得体会”的文章建议一读,如果您需要相关信息请参考本文!
大数据心得体会 篇1
时间如梭,新年的钟声即将敲响。20_年将告别它的光辉,20_年从容而至。在这个辞旧迎新之际,第一次尝试把自己在这一年来的行动用语言表达。下面我就做个简单的总结。
一、统计工作
1、每日做好生产一线职工的个人产量与次品数据的汇总与登记,并间断性地抽查相关数据是否准确;
2、每月汇总并公布职工的出勤、个人产量、次品等。做好产量月报表上报生产经理和财务部门,包括生产车间和包装车间;
3、每月月底进行一次彻底的盘库,主要有原材料、辅料、半成品、成品。整理分析数据后上交财务部等相关部门;
4、每月将生产部各种人员流动情况及考勤,奖罚,请假等数据汇总上报行政人事部;
5、协助人事部门招聘、登记求职人员信息,刊出宣传橱窗;
6、配合生产部发布和修改各类制度、通知、考核等;
7、自从公司实行免费餐以后,每日进行就餐人数统计;
8、年底将部分数据用表格的形式进行汇总与分析。主要有《年度原材料消耗表》、《年度生产表》、《年度成品包装产量表》。
二、20_的工作计划
努力完成本职工作之余,学习更多有关财务、统计方面的知识,以提升自己专业学识。
积极参加一些和专业有关的培训,有效提高对统计数据的准确性,并做好数据的登记与分析。
三、总结经验与不足之处
20_年,在原有的各种统计报表基础上,对一些没有实际意义的表格作了改进,并对统计数字的准确性进行了加强。但也存在着不少问题,尤为突出的是食堂就餐人数的统计问题。由于如今在厂职工按部门划分,人员变动情况很难在同一时间最准确地掌握,给每日的上报带来很大的麻烦。为此经过一系列的改进与调整,我们将专属部门专职人员上报签字认可,希望能够起到更准确更及时的统计。12月份最多统计人数相差了8人,为此我也做了检讨。有人反映人数统计方面存在问题,那是否职工产量也是如此。关于这个问题是我统计中的疏忽,但产量我可以大胆地说,不是的正确,却有99%的准确!工作中经常会出现这样那样的问题,我们要勇于正视错误,并且解决错误。有则改之,无则加勉!
回顾过去,20_年是个不平凡的一年,是我职业生涯的一个重要转折点。宝光给了我锻炼的舞台,使我取得了不少的收益。这些成绩是离不开领导的信任和支持,离不开车间各道质检的共同努力。在此我要感谢各位对本人工作的支持!过去的成绩只能说明过去,未来的日子还是要靠我们共同的努力去实现。一份耕耘,一份收获,我相信宝光的未来会更加辉煌!
大数据课设的心得体会篇7
本来我是特别轻视这次培训的,我当时就在想,一个小学的数学能有多么的难教,参加这为期三天的培训,简直就是在浪费时间,我在得知学校让我也参加的时候,我当时多次跟导师商量,是不是可以换人,但是没有一个人愿意跟我换,看来都是跟我有着一致的想法。但是等到培训开始,聆听了一段时间,我才发现我错得离谱,我唯一后悔的是,我没带纸笔把重要的地方抄录下来,下面我就来说说参加这次培训的心得体会:
一、教学方法的培训
果不其然,这次培训没那么简单,她教的是属于她自己的教学方式,一开始我还不以为然,后来我看到班上小朋友们的反应情况,我才知道是我太看轻这个培训老师了。数学本就会有很多的学生讨厌,我是教数学的,我知道很多的学生就是很难顺利的接受数学这个东西,到了小学可就不是加法减法那么的简单了,遇到难题想退缩是很常见的事情,但是在__老师的课堂上,所有的孩子都目不转睛的盯着黑板,积极的回答问题,跟我的课堂效果完全不一样,听了一段时间她的课,我都觉得意犹未尽。这还仅仅是她给我们看的一个上课视频而已,我不难想象亲临其境的时候,我会对课堂激起多么大的兴趣。
她对课堂的理解是完全不一样的,我们是想着怎么把知识灌输给学生们,而她是站在学生们的角度上想课堂怎么样才能有趣,这就是差距所在了。
二、对待学生的方式
现在不少老师在对上课不听讲、开小差的学生,不是敲打就是批评的,殊不知这样做只能激起学生们的反抗心理,他们就会想,让你打我,我就是我听你的课。这样你只会把学生推的越来越远,我承认这一点,让我受教了,我一直都是以传统的方式去教育学生的,数学课这种课程本来就是一节课都不能落下的,否则就会被其他同学越拉越远,所以我对上课不认真的同学,非常的气愤。__老师给我们呈现了一种另类的方法,学生开小差了,就叫他站起来回答问题,没有答出来全班就一起等他,直到他尝试着去解答。课后在找他,询问是否有地方没听懂的,可以再给他讲讲,这样的学生,相必再也不敢上课开小差了吧。
三、制定教学计划
从__老师的口中得知,她除了要根据学校的要求写教案之外,她还会根据班上的实际情况,去写教学计划,据说只有这样才能让班上的教学工作都在自己掌控范围内,合理的分配一节课的每一分钟,让学习更加的有效率,学生们也能学到更多的东西,这次培训让我耳目一新,对小学数学的教学有了新的想法。
大数据心得体会 篇2
“大数据”概念早在1980年就有国外的学者提出,可是最近几年才广泛受到大家的关注。当“大数据”这个概念传到中国的时候,瞬间引起了轰动。随即,各种有关“大数据”的资料和书籍充斥的我们的视野。随意打开某个电子商务平台图书类页面,在搜索框中搜索“大数据”三个字,就会出现好多本有关“大数据”的书籍。可是,有一个很有趣的现象就是:几乎所有的平台上,出现的第一本关于“大数据”的书籍一定是《大数据时代》。一点进去,这本书推荐栏里的第一句话就是:迄今为止全世界最好的一本大数据专著。同时,为这本书做推荐的都是各行业的精英领袖。所有“大数据”方面的书籍也是这本书销量最高,评价最好。
我从来不会因为哪本书畅销和很多人推荐就盲目跟风的去看一本书。因为我知道通常在这种情况下选择一本书,整个阅读的体会和感受是无法遵从自己的内心的,整个过程都很容易夹杂着别人对这本书的感受。所以通常我读书的节奏大多都是跟不上“潮流”的,但往往经过风雨洗礼之后沉淀下来的都是精华。坦白讲,阅读这本书的初衷并不是因为我想从书中获取到多少大数据方面的精华,只是很想知道对于这么一个很直白的名词,作者是怎么写出这么厚的一本书的。这种初衷或许很无知和幼稚,可就是这种“愚蠢”的好奇心,让我更透彻的看到书中的精华。
在看《大数据时代》这本书之前,我的所有读后感都是集中在书籍给了我什么思考。对于这本书的读后感,除了观点碰撞之外,我还会加上大部分个人看这本书的体会。因为这本书,已经完全让我模糊了大多数人口中的“全世界最好的书”是一种什么标准。也许《大数据时代》真的无法承载那么高的赞美!
大数据时代的入门书
看完这本书,我随意调查了一些阅读过这本书并且给这本书绝对好评的朋友。询问他们这本书好在哪里?大多数的回答是说《大数据时代》这本书让对大数据一无所知的他们了解了大数据这个概念,同时通过很多案例说明原来大数据能有这么大的用处,影响会有这么大!仅此而已。我看完这本书最大的感受是这本书分为上、下两部分。前120多页为上部分,后120多页为下部分。之所以说《大数据时代》是一本关于大数据的入门书,是因为这本书用了前面120多页的篇幅反复的强调大数据的出现对社会发展影响很大,并且要人们转变小数据时代惯有的思想。所以整本书的前半部分就强调大数据时代的三个转变:1、大数据利用所有的数据,而不再仅仅依靠一小部分数据,不再依赖于随机采样。2、大数据数据多,不再热衷于追求精确性,也不再期待精确性。3、大数据时代不再热衷于寻找因果关系,而是追求相关关系。所以整个上半部分没什么可详说的。我们重点聊聊本书的后半部分。
既然一直都在强调大数据对我们的意义,总要有具体体现。整本书中,我感触最大的一个案例就是某公司通过分析大数据发现:新品发布的时候,旧一代的产品可能会出现短暂的价格上涨。因为人们在心理上就认为新产品的推出,旧产品就会便宜,从而就会提高购买量。这个发现和我们平常的心理是完全违背的,而且如果不用数据来证明,直接讲道理给大家可能还是无法相信。这就是大数据对我们很多传统思维的颠覆。一旦涉及到思维的改变,往往就会引起整个社会的大变动。
大数据这个概念的出现,让大数据逐渐发展形成一条价值链。在这条价值链上,数据本身、技能和思维是最重要的环节。随着互联网技术的发展,越来越多的公司都能收集到大量的数据,这些数据也会越来越公开。可是在这些公司中,不是所有的公司都有从数据中提取价值或者用数据催生创新思想的技能。于是就会出现以下两种公司,一种是掌握了专业技能但不一定拥有数据或者提出数据创新性用途才能的公司,另一种就是拥有超前思维,懂得怎样挖掘数据的新价值的创新公司。短时间内,我们可能会感觉拥有创新思维,懂得挖掘出数据新价值的大数据思维是最重要的。可是等到产业成熟之后,所有人都知晓了大数据的意义,所有人便开始挖掘自己的大数据思维。同时,随着科技的进步,掌握大数据技术的也将成为常态。所以到后来,整个价值链的核心环节还是回到了数据本身。而到那时候,大数据的公开性也就越来越小。
在大谈完大数据对人类发展的积极意义之后,作者也考虑到大数据时代的风险。这一部分是作者脑洞大开的精彩之处,同时也是最荒谬的一部分。书中说大数据时代将要惩罚未来犯罪,这样可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行为给防止。这样的社会,大数据俨然已经延伸到了我们每个人生活的点滴。几乎我们在生活中所做的一切都在大数据的“监控”之下,我想到那时候,别说我们每个人的隐私已经没有的了,严重一点可以说是我们可能连人都不算了。在我们人的社会属性中,自由权利是一项很重要的指标。通过大数据惩罚人的未来犯罪已经否定了人的自由选择能力和人的行为责任自负。同时,由于数据是永久保存,大数据预测也是通过每个人之前的数据来判断,所以大数据同样也否定了人的求善心理。还有,从现在各种大数据预测的结果来看,很多发言人都说大数据不是百分百的准确。所以利用大数据来判断人的行为发展已经违背了大数据不追求精确性的特征,这也是书中自相矛盾的地方。
对于一个新事物,如果能让大家了解这个事物并且对此产生兴趣,这已经算是一本不错的入门书了。
大数据时代的心灵鸡汤
从小到大,鸡汤对于我们来说一直都挺珍贵的。身体虚弱了,喝点鸡汤能够补充营养。心灵受伤了,看点心灵鸡汤可以鼓舞人心。可是近几年,人们生活水平提高了,营养富余,鸡汤已经不是人们补营养的期待了。同样,心灵鸡汤也是如此。
心灵鸡汤其实是一个很虚伪的东西。很多人都被心灵鸡汤诱人的外表给迷惑。在我看来,心灵鸡汤很大的一个特征就是:立人的志,但是就不告诉你实现志的方法。很多人每次在失意的时候就喜欢看心灵鸡汤,希望能得到慰藉。看完后也觉得醍醐灌顶,感觉整个世界都亮了。但又有几个人想过喝完这些鸡汤之后你除了看似重拾梦想,你还获得了什么?你知道怎么去做吗?《大数据时代》就是这样一本书。整本书从头到尾都在向读者讲述大数据的意义,当然期间也会用相应的案例来证明大数据确实有这样的能力。但是,整本书从没有涉及到技术层面的问题。或许对于大数据这种依靠互联网技术的新事物,即使向读者讲技术,也没有几个人看得懂,可是整本书没有一点关于大数据思维的技能引导。给出的案例中只有少数案例向读者讲述了这个公司为什么要利用大数据来解决这种问题,大多数都只是告诉读者国外某家公司运用大数据得出了某种结论。同时,在本书中文译作者写的序里,强调自己翻译这本著作的一大优点是可以结合国内的案例来分析书中的理论,结果,看到最后一页都没有看到一个国内企业关于大数据运用的案例。
之所以我称之为“心灵鸡汤”,还有一个原因就是作者在书中大讲特讲的大数据的作用,事实上按照现在的经济发展水平和社会文明发展程度是很难实现的。书中很多时候的理论都是要建立在社会各项文明都发展健全的基础上才能实现。
大数据的“传销手册”
看到这个标题,大家可能会觉得我夸大其词,受到如此多人好评的书怎么是“传销手册”呢?对于这个表达,我只想说两点:1、此说法仅代表我个人观点,是否认同是个人问题。2、此说法主要针对本书的上部分。
我们都知道传销组织在发展下线的前期是要花大力气去培训的,也就是洗脑。而对于一个陌生又很难以理解的事物,最好的“洗脑”方式就是重复。《大数据时代》这本书就是运用这种方式,前半部分为了让读者能够接受“大数据”这个概念,作者反反复复提醒读者大数据不是随机采样、不追求精确和不寻找因果关系。同时用很多看似很通俗易懂其实看完后还是不知道说了什么的案例来让人信服大数据的作用。书中的后半部分虽然也是用这种方式来感染读者,可后半部分中作者的畅想和对大数据的威胁分析还是对读者有一些实质意义的,所以后半部分的“传销”影响就不是很重要。
大数据时代是未来的趋势,这谁都不会否认。大数据改造了我们的生活,改变着我们的世界。不管它是以一种什么样的姿态面向世界,它都没有错,因为大数据只是一种工具。但当人类开始质疑甚至恐惧大数据的时候,人类就该思考自己是否利用好这个好工具了。
大数据心得体会 篇3
经过短短两周的专业认识实训,我深深体会到了自己在专业知识方面的欠缺和不足,也意识到了自己做为市场营销专业的学生,要想在以后的职业中崭露头角,除了要有过硬的理论知识,健康的体魄外,还必须具备良好的心理素质,使自己在以后的途中无论经历什么样的困难,都立于不败之地。
对这次实训,颇有体会。本次实训的任务是对自己专业的认识,通过老师的讲解与校外的参观相结合,近一步加深了我们对自己专业的认识。从而确定自己以后的努力方向。要想在短暂的实训时间内,尽可能多的学到东西,就需要我们跟老师或同学进行很好的沟通,加深彼此的了解。因为实训指导老师并不了解我们的学习能力和自己对专业所报的态度。这就需要我们跟老师沟通,让老师对我们有大体的了解,才可以对我们进行一些相关的指导工作。 “纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行!”在这短短的时间里,让我深深的感觉到自己在实际应用中所学专业知识的匮乏。让我真真领悟到“学无止境”这句话的涵义。而老师在专业认识周中所讲的,都是课本上没有而对我们又非常实用的东西,这又给我们的实训增加了浓墨淡采的光辉。我懂得了实际生活中,专业知识是怎样应用与实践的。在这些过程中,我不仅知道了职业生涯所需具备的专业知识,而且让我深深体会到一个团队中各成员合作的重要性,要善于团队合作,善于利用别人的智慧,这才是大智慧。靠单一的力量是很难完成一个大项目的,在进行团队合作的时候,还要耐心听取每个成员的意见,使我们的组合达到更加完美。
这次实训带给我太多的感触,它让我知道工作上的辛苦,事业途中的艰辛。让我知道了实际的工作并不像在学校学习那样轻松。
人非生而知之,虽然我现在的知识结构还很差,但是我知道要学的知识,一靠努力学习,二靠潜心实践。没有实践,学习就是无源之水,无本之木。这次实训让我在一瞬间长大:我们不可能永远呆在象牙塔中,过着一种无忧无虑的生活,我们总是要走上社会的,而社会,就是要靠我们这些年轻的一代来推动。这就是我这周以来实训的心得和感受,而不久后的我,面临是就业压力,还是继续深造,我想我都应该好好经营自己的时间,充实、完善自我,不要让自己的人生留下任何空白! 这次调研过程中,由于人员有限,我们都是一人身兼多职的,可以说,我说够了有生以来能够说的会说的话,脸皮不是一般的脸皮了,包括在与顾客洽谈时的微笑。出去做了几天问卷,我嘴皮都起泡泡皮了,推销果然不是一般人都能做的。
实训中确实学到不少东西,也了解一些社会的现实性,包括人际交往,沟通方式及相关礼节方面的内容,对于团队营销来说,团结一致是首要这点我深有体会。团队营销注重沟通和信任,不能不屑于做小事,永远都要保持亲和诚信,把推销理论运用到具体实践中,不仅加深我对理论的掌握和运用,还让我拥有了一次难忘的推销实训旅程,这是这次实训最大的收获。
现在我对“一个人最大的财富是他的人生经历和关系网络”这句话非常的有感情,因为它确实帮了我们不少。
在填写调查问卷的过程中都是真实的,这在学校是不曾见过的。数据的真实性也大大增加了我们对数据分析的兴趣以及细心程度,让我们深刻感受到,作为一名营销人员在工作中式不能有半点马虎的,否则会给企业带来不可估量的损失!
通过这次实训,我们深刻的认识到团队合作的重要性,绝对不能把自己简单的看成某个个体。很多事情的圆满完成都是需要大家精诚合作的。在实训期间我们组10个人互相学习,相互帮助,共同努力共同进步。
除此课本上的知识毕竟有限。通过实训,我班同学都有这样一个感觉,课本上的理论知识与实际工作有很大差距,只有知识是远远不够的,专业技能急需提高。
从最初的笨手笨脚,到现在可以熟练填写问卷、熟练操作分析软件,这与我班每个人的努力是分不开的。十多天的实训,教会了我们很多东西,同时也锻炼了大家踏实、稳重的能力,每个人都很珍惜这来之不易的实训机会。
通过这次实训,我们深刻的体会到作为一名调研人员还要具备忍耐、坚持不懈和不耻下问的精神。在实际工作中经常会和不同的人打交道,然而他们的态度是不可恭维的,你会感觉到他的不耐烦以及他的高傲,所以这就需要学会沟通的方式及说话技巧,学会灵活面对。 通过这次实训,我班同学都收获颇丰,总体来说对这次实训还是很满意的。尽管实训很累,每天早出晚归。但真的很感谢学校能够提供我们这样好的实训机会,以及华拓给予我们的实训平台。尤其是市场营销专业,毕竟我们吃的是经验饭,只有多做,多说,才能熟能生巧,才能游刃有余! 我们深刻的了解到,只有经历过,才知道其中的滋味”对于我而言,喜欢体验生活,可以说通过这次实训,真真切切的让我了解了什么是市场营销,让我对于市场调研最初的观点也有了本质性的改变!市场营销不仅仅是一份职业,更是一份细心+一份耐心+一份责任心=人生价值的诠释。即将走向工作岗位的我们更要不断加强自己的专业技能,社会不会要一个一无是处的人,所以我们要更多更快的从一个学生向工作者转变。为此我们将会在以后的日子里继续努力,不断激励经验,不断磨砺自己,早日走向工作岗位。
大数据心得体会 篇4
4月13日下午,在湖南大学东楼205参加了关于《大数据时代》的读书交流活动。通过相互交流学习,使我更深层次的理解了大数据时代的利与弊,机遇和挑战。在写心得体会前,我想再重新审视一下关于大数据的历史沿革和现实意义。
首先,最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数 据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、物联网之后又IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道,而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息,互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等,其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力,实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产,使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务,是大数据的核心议题,也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。
其次,进入20__年,大数据(big data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面,进入美国白宫官网的新闻,现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中,甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。数据正在迅速膨胀并变大,它决定着企业的未来发展,虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患,但是随着时间的推移,人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如《纽约时报》20__年2月的一篇专栏中所称,“大数据”时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里·金说:“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,所有领域都将开始这种进程。”
最后,随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象:互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大,以至于不能用G或T来衡量。大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们,一天之中,互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台,高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……,截止到20__年,数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司(IDC)的研究结果表明,20__年全球产生的数据量为0.49ZB,20__年的数据量为0.8ZB,20__年增长为1.2ZB,20__年的数量更是高达1.82ZB,相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到20__年为止,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是过去两年内产生的。而到了20__年,全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
首先,谈谈大数据带给生活的转变。大数据已经是信息产业发展的必然趋势,可以说,大数据现在已经开始慢慢渗透入我们的生活,如:现在流行的打车软件、三维立体化社区的建立、某些从事生产销售的行业利用大数据来优化规模和实现利益最大化。而我们很多人对大数据还很陌生,只是被动的适应着大数据给生活带来的改变。大数据时代是以云计算为基础的,所以,要实现大数据,相关的很多的硬件设备都要更新换代,信息处理系统、信息传输系统、信息反馈系统、信息决策系统都将面临新的挑战,相关产业都要重新调整产业结构,在那时,可以夸张的说,信息就是黄金,信息就是石油。大数据时代的到来会解放更多的劳动生产力,势必将会更加加剧生产力过剩的现状,社会两极分化现象会更加明显,掌握不了信息资源,很难再翻身,要防止信息垄断带来的可怕局面。大数据时代的到来会使人们的生活节奏急速加快,信息的时效性决定了它的流通速率,人们的生活节奏要跟上信息流通的速率,就不得不加快自己的节奏,人们会越来越忙,到那时,就像现在的日本,可能想找个人听你说说话,真的是一件很难的事。
第二,关于数据管理的看法。大数据时代,数据管理是一件很重要的工作,如何才能避免自己的数据被非法窃取、丢失和被盗?我的看法是,人防、技防、物防一体化。人防,即我们要从思想上牢固树立信息安全防范的意识,不主动泄露信息,要管理好自己身边的信息设备;技防,就是要运用软件来管理和处理数据,经常检查更新数据库,定时查杀电脑病毒,确保电脑状况安全;物防,就是重要的数据一定要备份保留,而且应当做到备份与原始文件是物理隔离,无关的信息应当及时删除,减轻硬盘的压力。
三、怎么保护自己的隐私。隐私,顾名思义,就是不愿意让别人看到的东西,所以,在大数据时代,更要管理好自己的隐私,以免对自己和家人造成麻烦和损失。越是隐私的信息,越要远离网络,不要再公开的社交网络储存和展示个人图片、资料等信息,免得被非法人士采用和窃取。建议还是用纸质的日记代替电脑日记,避免信息传播范围太大,管理好自己的日记本。研发一种新的硬件连接器,总是以随机码来保护自己真实IP地址,提高网络安全的可靠性,加强对联网信息的管理和保护。
不论我们情不情愿,大数据时代都会到来,现实社会是我们高喊着走向大数据时代,其实大数据时代已经向我们走来,所以与其被动接受,不如主动学习,从中找到自己的出路,成为大数据时代的建设者和受益者。
大数据心得体会 篇5
今天有幸拜读了陈勇、杨定平、宋智一三位学者的《中国互联网金融研究报告》这部营销新著,使我受益匪浅。该书是专家、学者对当前中我国互联网金融长期研究的结晶,是互联网金融学的前沿,对互联网金融方面的概念进行了科学的定义,剖析了我国互联网金融的现状,展望了互联网金融的远景,为我国互联网金融的发展指明了方向。
本书结合我国当前国情,详细论述了我国互联网金融的现状,内容详尽,各有千秋。其中对煜达投资城的研究最为透彻,煜隆创业投资有限公司董事长杨定平先生以服务实体中小微企业为宗旨,依靠资深技术团队,搭建产学研为一体的平台,创建了煜达投资城,该平台从单纯的平台中介服务转向家居产业链金融、股权投资、新兴产业投资四大模块,采用线上线下相结合的方式,进行科学管理,化解风险,为投资人赚取丰厚的利润,解决了融资人的燃眉之急,实现了投资、融资双赢的目的。
投资实业是煜达投资城的主要特色,也是公司业务的主要发展方向,实体产业主要有雅堂家居有限公司、盛世鸿雅家具有限公司和四川面道股份有限公司。家居产业链金融是煜达投资城的又一大创举,这种方式风险可控,操作简便。“不熟悉的不做”是规避风险的最佳选择。
总之,本书的亮点很多,值得投资人去研究,去发掘,去推广,本人才疏学浅,抛砖引玉,有不当之处望各位批评指正。
大数据心得体会 篇6
在学习数据库和数据表创建和修改时,了解到表是建立关系数据库的基本结构,用来存储数据具有已定义的属性,在表的操作过程中,有查看表信息、查看表属性、修改表中的数据、删除表中的数据及修改表和删除表的操作。从课程中中让我更明白一些知识,表是数据最重要的一个数据对象,表的创建好坏直接关系到数数据库的成败,表的`内容是越具体越好,但是也不能太繁琐,以后在实际应用中多使用表,对表的规划和理解就会越深刻。我们上机的另一个内容是数据库的约束、视图、查询。从中我们了解到查询语句的基本结构,和简单select语句的使用,多表连接查询。而在视图的操作中,也了解到了视图是常见的数据库对象,是提供查看和存取数据的另一种途径,对查询执行的大部分操作,使用视图一样可以完成。使用视图不仅可以简化数据操作,还可以提高数据库的安全性,不仅可以检索数据,也可以通过视图向基表中添加、修改和删除数据。存储过程、触发器也是我们学习的内容之一,在操作中有建立存储过程,执行存储过程,及查看和修改存储过程,这些都是非常基础的东西,但对用户却是非常重要的呢,只有熟悉了t_sql语言,才能更好的掌握更多的东西。我们还学习了,sql管理、数据的导入、导出、备份和还原。有sqlserver安全访问控制;登录账户的管理;数据库角色的管理;用户权限管理。维护数据库的安全是确保数据库正常运行的重要工作。数据的备份是对sqlserver数据事务日志进行拷贝,数据库备份记录了在进行备份操作的数据库中所有数据的状态。而数据的备份还分为数据库完整备份、差异备份、事务日志备份、文件及文件组备份。做数据备份就是为了以后的数据库恢复用。我们还做了仓库管理数据库,其中的要求包含了许多数据库的对象,综合了我们所学的许多知识,让我们更努力的把所学到的东西运用上去。
大数据心得体会 篇7
经过前期的MOOC课程自学和集中面授学习,我顺利地通过选拔考试,获得20xx年湖北xx“菁英计划”人才培养第三阶段大数据专业的培训资格。11月12日至22日,我与省内其他24名学员一起,参加了在杭州华为全球培训中心举办的“xx计划”第三阶段大数据专业培训。与7月份开展的第二阶段培训相比,本次培训在数学基础知识、Python编程语言、数据挖掘模型与算法方面有了更深入的讲解,同时新增了xx云机器学习服务MLS、大数据架构和大数据治理等内容,并强化了本课程的实验教学。
本次培训中,全体25名学员都表现出了积极端正的学习态度。在xxx老师的指导下,大家刻苦专研大数据挖掘知识,课上遇到问题主动向老师请教,课后积极复习消化新知识,基于自身学习情况及时与老师协商调整授课和学习方式。面对课程内容多、难度大而课时少的情况,大家都欣然接受由原来每周2次晚自习调整为每天上晚自习并且晚自习时间延长1小时的安排。培训期间,大家仔细琢磨常见的分类、回归和聚类算法,比较不同算法的优缺点;在理论学习的基础上,大家通过上机实操对所学知识做进一步巩固和强化;在实验室搭建环节,虽然大家碰到了许多棘手问题,但通过老师的悉心点拨、学员间的激烈讨论,所有问题逐一解决;面对课时紧、学习任务重的挑战,大家自觉利用课余时间,针对课堂上未消化的内容自行查漏补缺。
本次培训虽不能保证让所有学员都成为大数据挖掘方面的专家,但它让大家有机会更加深入地了解大数据挖掘这门技术,并且点燃了大家对大数据挖掘的学习热情。面对课程庞大的知识架构和体系,大家纷纷表示,虽然很难在10天内对所有知识有充分的认识和掌握,但培训结束后仍会卯足干劲,主动做到持续性学习,争取在大数据挖掘道路上越走越远。
大数据心得体会 篇8
信息化是时代发展的最强音,信息化以迅雷不及掩耳之势日益丰富并指引着人们的衣食住行。作为科技发展与文明传承的教育事业面临着信息化大军的整合与崛起。
信息发展以快捷、便利而主导人们的衣食住行。但信息化的发展也是一个渐变与飞跃的过程。在互联网时代,电子科技运用在教学中已成家常便饭,而如何把信息技术与课堂巧妙结合成为教育一线工作者的始终追求。
我从自己教学实践出发,对信息化教学课堂融合谈以下自己的一些看法:
一、基本运用意识的形成。
作为一线的教学者,跟不上网络步伐与现代科技发展前沿是众多一线边远教师面临的最大困境。而要能使得信息化进入课堂就得经历一个意识与实践的初级探索运用阶段。意识是发展的首因,在初涉网络世界、新鲜事物面前好奇与渴望是人皆有之,但每一个人由于天资与接受程度的不同,对现代媒体接受有着参差不齐的想法。故而在初涉阶段敢接触成为了以后发展的先决条件,也就是对兴趣激发和探究欲望启迪。比如:多观看演示、多学习理论知识、多关注相关媒体引用等等,经历依葫芦画瓢到胸有成竹的量变过程。
二、基本技术掌握并运用在教学活动中。
在尝到甜头的基础上,我们要乘势追击,对现代媒体技术进行研究,准确而很好的把握相关技术要点。做到多积累、广运用、多实践、善改善。比如:在教学中,几何画板、思维导图、优课V3、PPT、flash、微课等要能权衡各种软件优势,课堂运用上力争熟能生巧,锦上添花。课堂教学是师生感同身受的形体语言艺术,现代教学媒体以便利直观、资源丰富、表达精准等强大功能成为教学的辅助工具,我们唯有投其所好,集众家之长唯其所用。
三、用好新鲜媒体技术,打造特色教学课堂。
“一节好课”是检验一名教师基本功的最好办法,当下如何去促成一节好课。这里就少不了信息技术的整合与媒体技术的巧妙运用。好的媒体能给课堂增色,使人有耳目一新之感,更能让一个教师把个人信息化水平展现。特色是经典不变的东西,千篇1律的表达对大家来说习以为常。得法者得天下,知法者能顺应时代潮流发展,在不同的环境,陌生的情景中毅然崛起。教学要的是灵感,要的是不随波逐流,要的是哪种把技术与技巧巧妙结合的灵气。新鲜媒体以新给人一种追求感,但不能很好运用就会适得其反,不能发挥应有的课堂辅助效果。适合自己的才有可能唯自己用,贪多求新、五花八门、争相展示自己的媒体技术是很多教师接触新鲜媒体时常犯的错。就此种种,就会出现大家花大力气的学习购买新鲜媒体,却更多的把比试媒体技术占据课堂主导地位,不能顺应课堂教学所需,无边无际的进行竞技奔波,而执教者与观摩者却停留在叹服与渴求的低次次情感体验中,不能看到教学融合的效果,无法提升到信息化与课堂融合的高度,发挥媒体应有的辅助作用更定无从谈起。
四、新老并用,学会掌握前沿技术。
信息世界瞬息万变,今天的一切完全成就不了明天的美好。所以要在信息时代不落伍,就必须更新与完善。在教学之路上,传统与现代技术缺一不可,我们在追求新鲜血液的同时,千万不能忽视传统教学的优点。而现实却存在猴子掰包谷,感时新一阵风让教师没有时间成果而草率的接受新的事物。这样就会使得各种媒体技术运用间脱节,更谈不上整合各种媒体优势,打造出自己可用的教学之风。所以,在信息化逐渐深入人心的当下,我们必须有高远的思想意识,在坚持与创新中找到很好的契合点,不捡芝麻丢西瓜,不赶鸭子上架,顺应教学需求该新则新,该用则用,该全就全,该舍就舍真真的把媒体技术与教学融合到一起。
老师们:教学是艺术,在信息化教学运用日益丰富的今天我们能否战胜艺术的至高点,靠的就是对新鲜技术的敏感程度,靠的就是一种敢于接受的胆魄与毅力,靠的就是万花丛中的一点绿,靠的更是永恒的追求与不懈的探索。教学者我们停不下学习的步伐,不忘初衷,坚信在庞大的信息世界里有适合自己立足之所。
大数据心得体会 篇9
这么多年来,看了很多东西,如今回过头来发现,好像什么都忘了,真是悲剧,所谓读书破万卷,下笔如有神或许是不对的,还是需要下笔勤快,所以决定从这里开始。
这些年对于技术的发展,我是没有跟上,如今发现即便是对于投资,技术对于我们生活的改变太大,而自己身在这个技术浪潮的前沿,还是需要跟上步伐。——前??
大数据这个概念已经提了很久,我也一直疏忽了对于它的理解。看完《大数据时代》,再结合如果工作上对于大数据的理解,顿时发现数据的重要性,以前在这方面的确没有足够的思想意识。
整本书来说,我觉得最关键的三个点是前面几个章节:
1、要总体,不要随机样本:从小对于统计学相关的学习,基本都是从样本出发,理论的基础在于如何随机的足够分散的选取样本,这可是技术活加直觉。而对于大数据来说,要的就是总体,本质上来说,总体样本的确更能准确找到结果。但是对于统计来说,总体的分析增加了数据分析的难度,不仅数据核对不好进行,一旦出现数据污染,准确度就会大打折扣,而且进行数据回溯的时候,也无法准确确认问题,而这一点也是后面相关性上问题;
2、要混乱,而不是精确:这里主要想说明的是希望数据的多样性,尽量将相关数据都收集起来,不管是结构化的还是非结构化的。这样就不可避免的最终结果的不准确性。大数据更多的是从一个总体数据中说明以后概率事件,既然是概率,也就可以理解无法精确。这里有个点的说明,我觉得需要提一下,大数据算法更倾向于“简单”,而不是复杂,这个倒是出乎我的意外。
3、要相关性,而不是因果:从我对于知识获取的过程来说,我是不同意这个观点,从人体对于知识的理解,还是要从因果论出发,没有因果论,就会变成瞎子。而作者的观点上来说,原因可能还是从大数据本身的非准确性,一旦找到合适的算法,找到相关性,向上追述原因本身就很难。但是从举的示例上看,相关性的确认是一个非常大的工程,基本就是使用排举法,一个一个试。
所以,对于大数据来说,最重要的三点是:
1、数据——得到更多数据;
2、算法——建立更快的算法体系;
3、思维——寻找数据间更多的相关性。
对于数据最终的走向,我同意书中所提到的政府管理的观点,既然都是以“石油”的标准来看待数据,政府统一管理也就是必然的了。而且对于政府来说,掌握更多数据也有利于其管理及维护社会的稳定性。而对于社会道德方面的论述,我不想多说什么,时代发展是不会被道德绑架的。
所以最后,想要建立对于大数据的思维,《大数据时代》还是值得一读,里面的很多示例也非常不错。如人际关系这一块,也是出乎我的意料。
大数据心得体会 篇10
在目前互联网经济的时代,数据已成为企业的核心资产,对数据的应用、管理能力也已成为企业核心竞争力。在我们生活中大数据的应用也越来越广泛,比如网上购物、新闻推送等领域,银行业的大数据应用也具有巨大潜力,大数据分析的热度不断提升。基于市场形势及同业的快速发展,行领导对我行大数据体系的建设给予了高度的重视,董事长指示“大数据是商业银行极其重要的资产和资源,在银行经营管理中发挥越来越重要的作用。谁跟不上大数据发展的形势,谁就会被市场竞争所淘汰。”,赵行长也多次提到“大数据是一个金矿,哪个部门先用,哪个部门先受益”。为了将大数据分析有效应用到实际业务工作中,支持我部业务发展,本人参加了管理信息部牵头组织的本次培训。
前期在管理信息部的牵头组织下,我部申请将“贵金属交易潜在客户挖掘”项目为大数据分析示范项目,希望以贵金属业务为切入点,探索大数据分析在金融市场领域的应用。随着项目的推进,我对数据分析在贵金属业务领域的应用有了简单认识,但仍局限于对数据库表的统计、加工。通过本次的学习,加深了对我行大数据服务体系建设方案的了解,初步掌握了大数据分析的理论基础、方法流程,并尝试应用工具开展简单的分析工作,主要学习成果总结如下:
一、深入理解我行大数据体系建设方案
今年年初,行党委审议通过了大数据分析的总体思路和实施方式,即建设“一个平台、一套机制、一支队伍”,以数据分析示范项目为驱动,带动“一个平台、一套机制、一支队”滚动发展,逐步建立完善大数据分析服务体系。经管理信息部及软件开发中心2年的不懈努力下,我行大数据分析的基础平台已搭建完成,为数据分析人员提供了一站式数据服务基础,同时也初步形成了一套健全的运营管理机制保障高效优质的数据服务,包括分析用户管理、数据安全管理、项目管理等。而一支队伍则是本次培训的主要目的,也是大数据分析工作的的关键,即形成一支我行自有的专业的数据分析师团队。
二、初步掌握大数据分析的理论基础及方法
理论是支持实践的基础,可有效指导实践,大数据分析工作也不例外。数据分析的理论基础为概率论及数理统计,在大学时作为一门必修课,有一个学期的时间来学习,本次培训在讲师的带领下,则通过一天进行了回顾。同时也学习了统计学及常用统计模型,并结合实际简单案例了解应用场景,重点的学习模型包括Logistic回归、决策树、时间序列,这些模型后续如何应用到实际业务分析中仍需要不断的探索实验。
理论是支持实践的基础,可有效指导实践,大数据分析工作也不例外。数据分析的理论基础为概率论及数理统计,在大学时作为一门必修课,有一个学期的时间来学习,本次培训在讲师的带领下,则通过一天进行了回顾。同时也学习了统计学及常用统计模型,并结合实际简单案例了解应用场景,重点的学习模型包括Logistic回归、决策树、时间序列,这些模型后续如何应用到实际业务分析中仍需要不断的探索实验。
大数据分析工作也有一套方法、流程,一般数据分析的主要步骤包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估/报告、应用、监测,在不断的循环迭代中加强数据对业务发展的支持。
三、尝试应用工具开展简单分析
工欲善其事,必先利其器。在了解大数据分析的理论基础后,本次培训还介绍了我行现有数据分析工具:woody、mole及sas,以及对应的sql、python及sas编程基础,也通过一些简单的案例开展数据处理、建模、模型训练、评估等操作,将理论知识有效的结合实践中,也为往后开展实际业务分析打下了基础。
四、确定后续学习方向及定位
两周的学习使我对大数据分析有了更加深入的认识,但仍局限于框架、概况,大数据分析的学习是持续的,而不同角色的分析人员需要关注的方向也不尽相同。正如孙总所提到的,数据分析师必须是复合型人才,作为业务部门的一名业务分析师,在加强对业务痛点理解的同时,后续仍需进一步学习分析工作所需的专业知识,不断自我提升,包括掌握常用的统计模型,结合实际业务场景选取尽可能合适的模型,掌握python语言,灵活运用woody及sas等分析工具,提高分析效率,成长为一名懂业务、懂技术、懂模型、懂市场的分析师。