時間可以證明一切，也可以改變一切。寫作要注意文章結構的合理性和層次感，以便更好地組織觀點。不同作者的總結范文中，思路和結構各異，可以從中找到適合自己的寫作方式。
大數據導論心得篇一
我校教師20天的網絡大數據學習，明白了世界都稱本世紀為“信息世紀”。確實在計算機技術與互聯網技術的飛速發(fā)展過后，我們面臨了一個每天都可以“信息爆炸”的時代。打開電視，打開電腦，甚至是在街上打開手機、平板電腦等等，你都可以接收到來自互聯網從世界各地上傳的各類信息：數據、視頻、圖片、音頻……這樣各類大量的數據累積之后達到了引起量變的臨界值，數據本身有潛在的價值，但價值比較分散;數據高速產生，需高速處理。大數據意味著包括交易和交互數據集在內的所有數據集，其規(guī)?；驈碗s程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數據集的能力。遂有了“大數據”技術的應運而生。
1、大數據時代我們如何做教師。
我們要明白的是，大數據時代下，教師在知識層面將無任何優(yōu)勢，當學生面對網絡這個巨大的知識海洋，老師的半桶水完全失去了意義。老師是在知識和能力之間構造一座橋梁，這個橋梁叫做訓練。所以說，未來教師的有可能的體育教練型的，需要為學生制定一對一的訓練計劃。
2、今天獲取知識的渠道和教學方式發(fā)生了怎樣的變化？
荒蠻時代人們的知識主要來自生活，來自自然與社會；慢慢的，人們學會了書寫，有了書籍，于是書籍成了人們知識的來源；再往下，出現了老師，有了學堂，人們的知識，就從老師和課堂那里來了。隨著時代和技術的發(fā)展，有了無線電、收音機、電視、電腦、網絡之后，人們知識來源的渠道就越來越多了。于是幻燈機、收音機、錄音機、電視、電腦、網絡、電子白板、微格教學技術一撥一撥地走進了教室，也一撥一撥地離開了教室。
現如今，人們獲取知識的渠道早已經發(fā)生了變化，學習的方式自然也隨著發(fā)生了變化。過去那種授受關系的教育——老師教、學生聽；老師布置作業(yè)，學生做作業(yè)；老師出試卷，學生考試卷——再不是不可以撼動的了。
學習方式的變化勢必帶來教學方式和管理方式的變化?？杀氖?，在這個大數據時代，我們的教育管理思想、教育觀念、教學技術，還停留在農耕時代，甚至原始時期：一味地拼時間，游題海，上班簽到，下班簽走，上班期間還有沒完沒了的巡查、通報。管理者更多地將精力轉移到備課筆記檢查、推門聽課、教學質量分析（其實就是開會表揚和批評）上了。
3、我們如何應對？
大數據背景下的教師要走進網絡。
大數據背景下的教育，許多情況下是要借助網絡技術的。比如在線教育、翻轉課堂，作為一種教學形式，我們在設計制作的時候，重要的恐怕不只是技術，更重要的是要改變我們的教育教學理念，并借此來影響學生的學習理念和生活觀念。
另一個方面，我們必須盡可能從臺前走到幕后，從屏前面走到屏后去。我們如果真想要學生的聰明才智得到充分的發(fā)揮展示，我們就得走進幕后，給他們以實實在在的幫助與支持，或是默默的支持。所謂“從臺前走到幕后”，即盡量讓學生真正的成為課堂的主人，而你成為他的幫助者，影響者。而“從屏前面走到屏后”強調的則是課程的開發(fā)與設計。
我們這些教師去講授。不要把那些專家的話都奉為神明，譬如一堂課只允許講15分鐘，15分鐘能講個明白嗎？但是換過來講，有些問題需要講15分鐘嗎？這都是常識性的問題，其實我們真正要解決的是如何講的問題。
合作學習這個詞語對我們而言，早已經是耳熟能詳的了。但合作學習更需要的是對學生有具體的個別化指導，因為不同的人學習的情景和背景是不一樣的，他的出生，他的人生經驗，尤其是他前一個學段所在學校教學對他的影響是不一樣的。比如，實驗小學的學生跟鄉(xiāng)村小學的學生的知識背景和學習結構肯定會不一樣。我?guī)煾翟洺Ｖv，城里的孩子跟鄉(xiāng)下的孩子比比，什么都不一樣，就連看的廣告多少都不一樣，你看看城里的孩子，出門就看到廣告，鄉(xiāng)下的孩子出門看到的是什么，是田野，天空，不一樣的。
指導應該是因人而異的，具體化的。我們經常講頭腦風暴，但它還是有一個組織者，教師的功能其實就是一個組織者，不僅是課堂組織者，同時他還是教學資源的組織者。學校教育有一個很重要的任務，恐怕是要設法把學生的“知”與“行”從網絡中解放出來，互聯網會解決“知”的問題，但是解決不了“行”，基于網絡的探究也只是探究而已。如何做？如何實踐？我相信這是教師們大展宏圖的新領域。
大數據背景下的教師應成為課程資源的開發(fā)者和組織者。
如何把學校的課程資源跟教材的內容，跟學校所在的社區(qū)以及當下的社會事件組織起來？在這點上我是比較擅長的。我每到一個地方講課，我都會很自覺地把這個地方的風土人情和最近發(fā)生的事件跟主題內容有機地結合起來。一個好教師需要有一種教學敏感，所謂教學敏感，就是遇到某個社會問題，你就思考是否有教育教學價值。實際上，并不是所有的資源都有教學價值的，更不能所有的資源都有教育的價值，尤其是今天這個知識大爆炸的時代，就更需要我們教師的教學敏感。
在大數據背景下，我們早已經不是知識的控制者了，在許多知識面前我們甚至已經落在學生后面一步，幾步了。我們的優(yōu)勢或許就只有閱歷和經驗了，然而，這正是學生身上所缺乏的，也是他們最需要的。
與此同時，不僅要注重課上的學生資源，在課后還要對這些資源進行跟蹤處理。這與過去的教育教學顯然是不同的，面對大數據時代的到來，教學有所改變是必然的。所以，無論環(huán)境怎么變換，數據如何復雜，我們都不能不去改變自己的教學去迎合將來的這個大數據時代。
大數據導論心得篇二
作為一名大數據專業(yè)的學生，我有幸學習了一門重要的課程——大數據導論。這門課程講述了大數據的概念、特點、基礎技術和應用等方面，對于我了解大數據領域、準確把握其發(fā)展趨勢具有重要意義。在課后的學習和思考中，我有了一些心得體會，以下將從五個方面進行闡述。
第一，大數據的概念和特點。在課程中，老師通過文字、圖片、PPT等多種形式，向我們介紹了大數據的基本概念和特點。作為一名大數據專業(yè)的學生，我們要提高自己的視野，確切地了解大數據是什么和它與傳統(tǒng)數據的區(qū)別。大數據不僅僅是數據量龐大，更重要的是它具有多樣性、實時性和價值性。只有具備了這些特點，才能成為真正的大數據。
第二，大數據的基礎技術。在學習大數據導論這門課程中，我們不僅會學習到大數據的基本概念和特點，還會涉及到大數據基礎技術的內容。比如分布式系統(tǒng)、Hadoop、Spark以及各種數據存儲技術等等。學習這門課程后，我深刻認識到了分析海量數據需要完備的技術基礎，而分布式系統(tǒng)、Hadoop、Spark等技術就是要讓我們擁有更好的數據處理能力，從而更深層次地挖掘數據中的價值。
第三，大數據的應用。大數據作為一種新型的數據處理方式，也是一種新型的生產力，其應用領域也非常廣泛。在學習大數據導論這門課程中，我們了解到了大數據應用如何應對社會問題，為什么大數據具有這么高的應用價值。比如在電商領域，通過對用戶行為的監(jiān)控和分析，推薦系統(tǒng)能夠為用戶提供更有價值的購物體驗；在交通運輸領域，通過分析交通數據可以優(yōu)化城市道路交通，改善交通狀況。大數據的應用涉及的領域之廣、改變之深，不僅僅局限于以上幾個領域，還有很多諸如風險評估、醫(yī)療健康等方面的實踐應用，完全體現了大數據產生的社會效益。
第四，大數據思維。學習大數據導論這門課程，老師重點讓我們了解到了大數據的概念和特點，以及應用等方面的知識外，還使我們培養(yǎng)了大數據思維。大數據思維是以數據為核心思考模式，把數據作為思考的基礎、結合數據技術來解決問題，讓人們對事物看到更加全面、準確的一面。
第五，大數據人才如何應對未來挑戰(zhàn)。大數據導論這門課程就像開啟了一扇大門，讓我們走入了這個高速發(fā)展的領域，并且在學習的過程中，我們必須得懂得獨立思考、懂得學習和生活的技能。隨著大數據日益成為人類和社會發(fā)展的重要動力，對大數據人才的要求也越來越高，具備相關技術和知識優(yōu)勢的人才將會更具優(yōu)勢。
綜上所述，大數據導論的課程學習讓我受益匪淺。在課程學習和思考的過程中，我逐漸深入了解了大數據及其應用、相信通過自己的努力和學習，一定能夠在這個領域有所斬獲，并共創(chuàng)新的輝煌。
大數據導論心得篇三
10月23日至11月3日，我有幸參加了管理信息部主辦的“20xx年大數據分析培訓班”，不但重新回顧了大學時學習的統(tǒng)計學知識，還初學了python、sql和sas等大數據分析工具，了解了農業(yè)銀行大數據平臺和數據挖掘平臺，學習了邏輯回歸、決策樹和時間序列等算法，親身感受了大數據的魅力。兩周的時間，既充實、又短暫，即是對大數據知識的一次親密接觸，又是將以往工作放在大數據基點上的再思考，可以說收獲良多。由衷地感謝管理信息部提供這樣好的學習機會，也非常感謝xx培訓學院提供的完善的軟硬件教學服務。
近年來，大數據技術如火如荼，各行各業(yè)爭先恐后投入其中，希望通過大數據技術實現產業(yè)變革，銀行作為數據密集型行業(yè)，自然不甘人后。我行在大數據分析領域，也進行了有益的探索，并且有了可喜的成績。作為從事內部審計工作的農行人，我們長期致力于數據分析工作。但受內部審計工作性質的限制，我們也苦于缺少有效的數據分析模型，不能給審計實踐提供有效的支持。這次培訓，我正是帶著這樣一種期待走進了課堂，期望通過培訓，打開審計的大數據之門。
應該說，長期以來，農業(yè)銀行審計工作一直在大規(guī)模數據集中探索。但根據審計工作特點，我們更多的關注對行為數據的分析，對狀態(tài)數據的分析主要是描述性統(tǒng)計。近年來火熱的大數據分析技術，如決策樹、神經網絡、邏輯回歸等算法模型，由于業(yè)務背景不易移植，結果數據不易解釋，在內部審計工作中還沒有得到廣泛的應用。
通過這次培訓，使我對大數據分析技術有了全新的認識，對審計工作如何結合大數據技術也有了一些思考。
目前，審計平臺采用單機關系型數據庫。隨著全行業(yè)務不斷發(fā)展，系統(tǒng)容量不斷擴充。超過45度傾角的數據需求發(fā)展趨勢，已經令平臺不堪重負。這次培訓中介紹的數據挖掘平臺技術架構，很好地解決了這一難題。挖掘平臺利用大數據平臺數據，在需要時導入、用后即可刪除，這樣靈活的數據使用機制，即節(jié)省了數據挖掘平臺的資源，又保證了數據使用效率。審計平臺完全可以借鑒這一思路，也與大數據平臺建立對接，緩解審計平臺資源緊張矛盾。
目前，審計選樣主要通過專家打分法。這次培訓中介紹的邏輯回歸和決策樹算法，也是解決這一方面的問題。通過歷史樣本和歷史底稿的數據，通過訓練建立選樣模型，將與底稿相關的主要風險特征選入模型，再將模型應用于驗證樣本。這樣就可以應用大數據技術，為審計提供支持。
本次培訓中我們也看到，經過一段時間的積累，我行已經具備了一定的大數據分析經驗，儲備了一批具有相應經驗的人才。作為業(yè)務部門，我們應加強與管理信息部和軟件開發(fā)中心的對接，通過相互溝通和配合，確定業(yè)務需求，發(fā)揮各自優(yōu)勢推動大數據技術的落地。就像行領導所指出的那樣，大數據技術哪個部門先投入，哪個部門先獲益。目前，我行大數據技術應用正處于井噴前夕，我們應抓住這一有利時機，推動審計工作上一個新臺階。
這次培訓對于我來說，只是打開了一扇窗，未來大數據分析的道路還很長、也一定很曲折，但我也堅定信念，要在這條路上繼續(xù)努力，所謂“獨行快、眾行遠”，有這樣一批共同走在大數據分析路上的農行人陪伴，相信農業(yè)銀行大數據之路必將有無限風光。
大數據導論心得篇四
在當今社會，大數據已經成為一種趨勢。它究竟是什么？它為我們帶來什么？如何學習大數據導論？這些問題在我開始學習大數據導論之前一直縈繞在我心中。在學習的過程中，我逐漸明白了大數據的概念、特點以及應用場景，并得到了一些啟示和體會。在這篇文章中，我將分享我的心得體會。
第二段：了解大數據。
“大數據”是什么？從字面上看，它是指大規(guī)模的數據，但這并不是完全的答案。大數據不僅是關于數據的規(guī)模和數量，還涉及如何存儲、處理和分析這些數據。當今社會每天產生著海量的數據，如何挖掘這些數據的價值變得越來越重要。在學習大數據導論的過程中，我發(fā)現了大數據的三個特點：3V（Volume，Velocity，Variety），這三個特點分別代表著數據的規(guī)模、速度和種類。這樣，我更好地理解了大數據的概念。
第三段：深入了解大數據的應用。
大數據導論心得篇五
跟老板做了兩個算是比較大的項目，數據庫主體都是我設計的。第一個感覺很失敗；第二個現在正在用，雖然總結了第一個的教訓，但感覺還是有些遺憾把這過程中的一些心得記在這里，以便日后用到時來查閱。若以后還有機會再設計數據庫――現在倒還有些期待，呵呵，再有新的體會，也全部補充到這里。
隨著磁盤容量的大幅飆升，這一點已經不會產生什么問題。當然冗余歸冗余，不能把數據的關聯弄的亂七八糟的。
本科數據庫課程中學的知識直接拿來，在實際中會出大問題。滿足三級范式的數據庫結構會（全區(qū)抗菌藥物合理使用宣傳周活動總結及小結）讓你面對大量的連表查詢，應用程序中會用到大量的數據庫訪問，既繁瑣（煩死你）又使程序運行速度減慢。
這一點主要是用動軟代碼生成器自動生成代碼時，如果varchar的最大長度指定為max，在自動生成代碼時，它無法生成這一最大長度，需要手動補進去。
現在感覺用個varchar（1000）就夠了。
數據庫表（尤其是動態(tài)表格），在你把所有字段都設計好了之后，再添加幾個備注字段和預留字段。
之前我覺得這樣做沒多大意義，因為預留字段的。列名是沒有實際意義的。這樣程序中使用的時候就會讓人費解。但現在覺得還是有必要的，很有必要的，即便在用到時需要自己十分清楚之前預留的無意義字段現在表示什么意義不過我的第二個數據庫中還是沒采用，這也是遺憾之處啊。
個人感覺用note1、note2、r1（r表示reserve）、r2、r3，2個備注字段和3個預留字段就足夠了，再多的話就不容易記住哪個字段具體表示什么意義了，容易暈。類型就都用varchar（200）吧。
在我看來，數據庫課程設計主要的目標是利用課程中學到的數據庫知識和技術較好的開發(fā)設計出數據庫應用系統(tǒng)，去解決各行各業(yè)信息化處理的要求。通過這次的課程設計，可以鞏固我們對數據庫基本原理和基礎理論的理解，掌握數據庫應用系統(tǒng)設計開發(fā)的基本方法，進一步提高我們綜合運用所學知識的能力。
當我們這組決定做大學生就業(yè)咨詢系統(tǒng)時，我們并沒有著手寫程序。而是大家一起商量這個系統(tǒng)概述、系統(tǒng)目標、系統(tǒng)需求、業(yè)務流程分析、數據流程分析和數據詞典。當這些都準備好了之后，我們進行模塊的分工。每個人都有自己的模塊設計，而且寫出來的代碼要求可以實現相應模塊的功能，得到理想的效果。當每個人都把自己的分工做好了，最后會由一個人把這些全部組合搭建在一起。我們使用的是html和php相互嵌套使用，當一個系統(tǒng)做好了之后，我會好好地把程序都看一遍，理會其中的奧秘。
我所負責的是數據庫的備份和還原還有一些界面的實現。還記得自己剛接觸html的時候，覺得很感興趣，所以有一段時間幾乎到了癡迷的程度。然而php是我剛接觸不久的一種編程語言。不過覺得它的功能真的很強大，可以開發(fā)出很多大型的系統(tǒng)。但是在做備份和還原的時候，要考慮的東西還是很多的。當我遇到錯誤的時候，感到很受打擊。值得欣慰的是，在同學的幫助和大量參考書的查閱下，我把自己的模塊做好了。這就是我收獲最大的地方。而且，我明白了遇到困難永不放棄的重要性，我知道了團隊合作的重要性，我領悟了只有堅持不懈才會取得勝利。
數據庫設計心得體會
知識的獲得是無止境的，只要你想學，只要你行動，沒有什么會難倒我們的。回首這一個多星期的課程設計，我很欣慰。因為我有了動力，有了勇氣。謝謝老師對我們的不懈幫助，謝謝學校給了我們這一次實踐的機會，也謝謝組員們的關懷。這些美好的回憶美好的東西將永遠伴隨著我。
大數據導論心得篇六
《大數據導論》是一門了解大數據的基本原理、技術和應用的通識性課程，它幫助我們了解了大數據的基本概念、大數據的挖掘模型、大數據處理的技術以及大數據應用的實際場景等方面的知識。作為這門課程的學生，我在上完這門課之后有很多感受和收獲，現在我就想借此機會，分享一下我的課后心得體會。
第二段：學習大數據帶給我的啟示
通過這門課程，我感受到大數據的重要性，發(fā)現大量的數據離不開大數據的支持。了解到大數據在各個領域中的重要應用，如醫(yī)療、金融、教育等，這正好印證了“數據就是金子”這句經典名言。在今天數字信息爆炸的時代，大數據分析技術的應用是不可或缺的。大數據分析研究為我們提供了新的思維模式和分析工具，可以更好地解決實際問題。所以，我堅信今后學習大數據技術將是至關重要和必不可少的。
第三段：學習大數據所面臨的挑戰(zhàn)
在學習過程中，老師簡要介紹了一下大數據中的“三V”- Volume（數據量）、Velocity（數據處理速度）和Variety（數據多樣性）的概念。面對巨大的數據信息，如何更加有效地獲取、處理并提高處理速度是我們要思考的問題。我們也發(fā)現在使用大數據技術的同時滿足數據安全性及隱私保護的問題也是一個重要的話題，這不僅需要相關監(jiān)管法規(guī)的制定，也需要企業(yè)進行自我約束和完善內部機制。同時，也為學習者和從業(yè)者提供了更多的機會和需求。
第四段：學習大數據理論的提升
通過《大數據導論》這門課程，我學習了Hadoop、MapReduce、數據挖掘算法、機器學習等技術。這些技術及算法的學習不僅直接提高了我們對于大數據的認知水平，也提升了我們自身的學習能力和掌握某些技術的能力。可以肯定的是，這將會是未來個人職業(yè)發(fā)展和企業(yè)競爭的一大優(yōu)勢。
第五段：總結
在本文中，我分享了自己在學習《大數據導論》這門課程中所獲得的收獲。我們學習了大數據處理和分析的基本理論知識，并了解了大數據技術在各個領域的應用。同時，我們也學會了如何提高自身的學習能力和掌握某些技術的能力。學習完這門課程，我們對于如何分析利用數據以及捕獲數據中的價值有了更加深刻的認識。我相信，在未來的職業(yè)生涯中，這些知識和技能將會產生很大的幫助。
大數據導論心得篇七
大數據在當今已經成為了一個非常熱門的話題，在各個領域中都有著廣泛的應用。而學習大數據導論，可以幫助我們更好地了解大數據是什么、它的基本概念、常用工具以及如何利用它來解決現實問題。在這里，我將分享一下我學習大數據導論的心得體會。
第二段：基礎概念的理解。
在學習大數據導論的過程中，最基礎的是要理解大數據的相關概念。比如，什么是大數據？大小是如何定義的？數據挖掘和機器學習的區(qū)別是什么？如何對數據進行預處理等等。在這個過程中，我通過查看相關資料并反復學習，最終對這些基礎概念有了深入的理解。
第三段：工具的使用。
在大數據領域中，有很多常用的工具，如Hadoop、Spark、Storm等等。這些工具能夠幫助我們處理大量的數據，并進行更為靈活的操作。在學習大數據導論的過程中，我學習了Hadoop和Spark的基本使用方法，比如如何在Hadoop中上傳文件、如何編寫Spark程序、如何運行等等。這些工具的學習，讓我更加深入地了解了大數據的處理流程和相關技術。
第四段：實際應用案例。
學習大數據導論不僅僅只是學習知識點，更重要的是如何將這些知識應用到實際問題中。在學習過程中，我瀏覽了很多與大數據相關的案例，如如何分析社交媒體數據、如何提高銷售量等等。這些實際應用案例，讓我更好地理解了大數據的應用場景，并對如何將大數據應用到實際問題中有了更深層次的認識。
第五段：總結與展望。
通過學習大數據導論，我不僅僅深入地了解了大數據相關的概念和技術，還學到了如何將大數據應用到實際問題中。這不僅僅是對我個人而言，對于很多從事數據分析、機器學習等領域的從業(yè)人員，都是非常有益的。當然，我知道這只是大數據領域的一個小小的開始，在未來的學習和工作中，我會進一步深入學習和探索，掌握更多的大數據相關知識和技術，為更好的服務于社會作出一份自己的貢獻。
大數據導論心得篇八
在學習這門課的過程中，在對數據庫的了解過程中，慢慢對數據庫有了感觀。數據庫這一詞并不是很難想象，并不是像外人看來很神奇。作為計算機專業(yè)的學生，這樣的專業(yè)術語或者專業(yè)知識是最基本的。
學習的時候沒有想象中的那么難，只要上課能聽懂就基本還可以。但是問題還是出在書本有點厚，有的時候上課的內容都要找很久才能找到，甚至有的時候老師講的知識書本上是找不到的，是另外補充而且是相當重要的內容。有的時候開小差，沒有聽到老師講的知識點，這就導致了以后的學習無法順利進行，使得學習起來十分困難。所以在數據庫這門課的.學習中，上課一定要聽牢，就像老師說的那樣，這樣的專業(yè)課如果想憑考試前幾天突擊是行不通的，必須是日積月累的知識才能取得好成績。
通過對數據庫的學習，我也明白了各行各業(yè)都離不開數據庫，就算是一個小型的超市也離不開它?？梢姅祿爝@門課的廣泛性，如果能夠認真學好它將來必有成就。我就是抱著這種信念去學習數據庫的。第一次接觸數據庫，第一次接觸sql語言，雖然陌生，但是可以讓我從頭開始學，就算沒有基礎的人也可以學得很好。剛開始練習sql語言的時候，并不是很難，基本上都是按照老師的步驟來做，還很有成就感。后來學了單表查詢和連接查詢后，就慢慢發(fā)現越學越困難了，每個題目都要思考很久，并且每個題目基本上不止一個答案，所以必須找出最優(yōu)的答案。后面的刪除、插入、修改這些題目都變化蠻大的，書本上的例題根本無法滿足我們，好在老師給我們提供了大量的課件，通過這些ppt，我們可以鞏固課內的知識，還可以學習內容相關的知識，更好地完成老師布置的作業(yè)。
通過網絡實現一家雜貨店。過程是很復雜的，雜貨店需要員工，還有百來種商品，不僅需要大量的數據，還要完成需求說明，數據詞典，還有e-r圖等，雖然想象起來并不是很難，但是要轉化成文字，轉化成人們能夠讀懂的文字就顯得十分困難。特別是一個完整的銷售系統(tǒng)，對我們來說都是第一次接觸，在做大作業(yè)的時候經常是前面改改，后面改改，因為一些數據不能很好地對應起來，經常會遺忘一些，所以出現了這樣的情況。一個完整的數據庫系統(tǒng)也就是在這樣修修改改的狀態(tài)下完成的，也給了我很大的反思。第一、一個數據庫的完成一定要考慮各方面的因素，包括現實因素。第二、在完成這類作業(yè)時，修修改改是很正常的，不要因此而厭倦。第三、一個完整的數據庫一定不能出現錯誤，否則會在現實生活中帶來不必要的麻煩。
通過本學期數據庫的學習及大作業(yè)的完成，很有去作項目的沖動，但深知自己的能力水平有限，還需要更多的學習。
大數據導論心得篇九
大數據時代的到來，給人們的學習和生活帶來了巨大的變革。近期，我讀完了一本關于大數據的書籍《大數據》，在書中我了解到了大數據的定義、特點、應用和對社會產生的影響。通過這本書的學習，我深刻認識到了大數據對于現代社會的重要性，并從中汲取了一些啟示和體會。
首先，我的第一個體會是對大數據的新認識。在書中，大數據被定義為指數據量巨大、處理難度大，無法通過傳統(tǒng)的數據處理工具和方法進行處理和分析的數據。大數據的特點主要包括“四V”，即數據量大(Volume)、處理速度快(Velocity)、數據種類繁多(Variety)和價值密度低(Value)。通過學習這些概念，我意識到了大數據處理的復雜性和重要性。在現代社會中，隨著互聯網技術的快速發(fā)展，海量的數據正在不斷產生，而利用這些數據尋找規(guī)律、洞察趨勢對于企業(yè)和科學研究等領域都具有重要意義。
其次，我通過閱讀《大數據》這本書，對大數據應用的廣泛性有了更深入的了解。大數據不僅可以被用于商業(yè)領域的市場調研和用戶行為分析，還可以被運用于醫(yī)療、金融、政府等各個領域。例如，在醫(yī)療領域，大數據分析可以幫助醫(yī)生更準確地診斷疾病，提高治療效果；在金融領域，大數據可以用于風險評估和投資策略制定。這些例子讓我認識到大數據不僅僅是一個概念，它已經深入到我們的生活和工作中，并對各個領域產生了重要的影響。
第三，大數據在社會中的影響力也讓我深受觸動。通過大數據的分析，科學家們可以預測自然災害的發(fā)生和規(guī)模，幫助人們采取相應的措施減少災害造成的損失；政府們可以利用大數據分析來改進公共服務和決策，提高社會治理效能。大數據還可以通過對人群行為的分析，為企業(yè)提供精準的廣告定位和銷售策略，幫助企業(yè)提高競爭力。大數據的應用正引領著社會的進步和發(fā)展，讓我感到對于大數據的學習和掌握變得格外重要。
第四，在書中我還學到了大數據的應對方法和技術。大數據處理的復雜性要求我們運用先進的技術和工具。例如，云計算能夠提供強大的計算和存儲能力，幫助我們處理海量的數據；機器學習和人工智能則能夠幫助我們從復雜的數據中提取有價值的信息。了解到這些技術后，我決定在大數據領域繼續(xù)深入學習，提高自己的技術水平。
最后，通過讀完《大數據》，我深刻體會到大數據的革命性和不可逆轉性。大數據已經成為了當今社會的一個重要標志，影響著我們生活的各個方面。不僅是企業(yè)和科研機構，普通人也需要掌握一定的大數據分析和處理能力，才能適應這個快速變化的時代。因此，在日常生活中，我們要提高自己對于大數據的認識和運用，并不斷學習相關的知識和技能。
總之，通過閱讀《大數據》，我對大數據有了全新的認識，了解到了其廣泛的應用領域和對社會的重要影響。同時，我也學到了一些大數據的應對方法和技術。大數據已經成為一個時代的產物，對于每個人來說，掌握大數據的知識和技能變得愈發(fā)重要。我希望通過自己的努力，能夠在大數據時代中不斷學習和成長，為社會的發(fā)展貢獻自己的力量。
大數據導論心得篇十
描述小組在完成平臺安裝時候遇到的問題以及如何解決這些問題的，要求截圖加文字描述。
問題一：在決定選擇網站綁定時，當時未找到網站綁定的地方。解決辦法：之后小組討論后，最終找到網站綁定的地方，點擊后解決了這個問題。
問題二：當時未找到tcp/ip屬性這一欄。
解決辦法：當時未找到tcp/ip屬性這一欄，通過老師的幫助和指導，順利的點擊找到了該屬性途徑，啟用了這一屬性，完成了這一步的安裝步驟。
問題三：在數據庫這一欄中，當時未找到“foodmartsaledw”這個文件。
問題四：在此處的sqlserver的導入和導出向導，這個過程非常的長。
解決辦法：在此處的sqlserver的導入和導出向導，這個過程非常的長，當時一直延遲到了下課的時間，小組成員經討論，懷疑是否是電腦不兼容或其他問題，后來經問老師，老師說此處的加載這樣長的時間是正常的，直到下課后，我們將電腦一直開著到寢室直到軟件安裝完為止。
問題五：問題二：.不知道維度等概念，不知道怎么設置表間關系的數據源。關系方向不對。
解決辦法：百度維度概念，設置好維度表和事實表之間的關系，關系有時候是反的——點擊反向，最后成功得到設置好表間關系后的數據源視圖。（如圖所示）。
這個大圖當時完全不知道怎么做，后來問的老師，老師邊講邊幫我們操作完成的。
問題六：由于發(fā)生以下連接問題，無法將項目部署到“l(fā)ocalhost”服務器:無法建立連接。請確保該服務器正在運行。若要驗證或更新目標服務器的名稱，請在解決方案資源管理器中右鍵單擊相應的項目、選擇“項目屬性”、單擊“部署”選項卡，然后輸入服務器的名稱?！币驗槲以谂渲脭祿吹臅r候就無法識別“l(fā)ocalhost”，所以我就打開數據庫屬性頁面：圖1-圖2圖一：
圖二：
解決辦法：解決辦法:圖2步驟1：從圖1到圖2后，將目標下的“服務器”成自己的sqlserver服務器名稱行sqlservermanagementstudio可以）步驟2：點確定后，選擇“處理”，就可以成功部署了。
問題七：無法登陸界面如圖：
解決方法：嘗試了其他用戶登陸，就好了。
（1）在幾周的學習中，通過老師課堂上耐心細致的講解，耐心的指導我們如何一步一步的安裝軟件，以及老師那些簡單清晰明了的課件，是我了解了sql的基礎知識，學會了如何創(chuàng)建數據庫，以及一些基本的數據應用。陌生到熟悉的過程，從中經歷了也體會到了很多感受，面臨不同的知識組織，我們也遇到不同困難。
理大數據的規(guī)模。大數據進修學習內容模板：
linux安裝，文件系統(tǒng)，系統(tǒng)性能分析hadoop學習原理。
大數據飛速發(fā)展時代，做一個合格的大數據開發(fā)工程師，只有不斷完善自己，不斷提高自己技術水平，這是一門神奇的課程。
2、在學習sql的過程中，讓我們明白了原來自己的電腦可以成為一個數據庫，也可以做很多意想不到的事。以及在學習的過程中讓我的動手能力增強了，也讓我更加懂得了原來電腦的世界是如此的博大精深，如此的神秘。通過這次的學習鍛煉了我們的動手能力，上網查閱的能力。改善了我只會用電腦上網的尷尬處境，是電腦的用處更大。讓我們的小組更加的團結，每個人對自己的分工更加的明確，也鍛煉了我們的團結協作，互幫互助的能力。
3、如果再有機會進行平臺搭建，會比這一次的安裝更加順手。而在導入數據庫和報表等方面也可以避免再犯相同的錯誤，在安裝lls時可以做的更好。相信報表分析也會做的更加簡單明了有條理。
總結。
大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢在大學的最后一學期里學習了這門課程是我們受益匪淺。讓我們知道了大數據大量的存在于現代社會生活中隨著新興技術的發(fā)展與互聯網底層技術的革新數據正在呈指數級增長所有數據的產生形式都是數字化。如何收集、管理和分析海量數據對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動都顯得尤為重要。
大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代的發(fā)展才能在以后的工作生活中中獲得更多的知識和經驗。
三、
結語。
大數據導論心得篇十一
這本書里主要介紹的是大數據在現代商業(yè)運作上的應用，以及它對現代商業(yè)運作的影響。
《大數據時代》這本書的結構框架遵從了學術性書籍的普遍方式。也既，從現象入手，繼而通過對現象的解剖提出對這一現象的解釋。然后在通過解釋在對未來進行預測，并對未來可能出現的問題提出自己看法與對策。
下面來重點介紹《大數據時代》這本書的主要內容。
《大數據時代》開篇就講了google通過人們在搜索引擎上搜索關鍵字留下的數據提前成功的預測了20__年美國的h1n1的爆發(fā)地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。google的預測比政府提前將近一個月，相比之下政府只能夠在流感爆發(fā)一兩個周之后才可以弄到相關的數據。同時google的預測與政府數據的相關性高達97%，這也就意味著google預測數據的置信區(qū)間為3%，這個數字遠遠小于傳統(tǒng)統(tǒng)計學上的常規(guī)置信區(qū)間5%!而這個數字就是大數據時代預測結果的相對準確性與事件的可預測性的最好證明!通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數據時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當樣本無限趨近于總體的時候，通過計算得到的描述性數據將無限的趨近于事件本身的性質。而之前采取的“樣本總體”的做法很大程度上無法做到更進一步的描述事物，因為之前的時代數據的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導致人們采取抽樣的方式來測量事物。而互聯網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對準確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數據時代的主流，同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。
接下來，維克多又通過了ibm追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與google只是將所有出現過的相應的文字語句掃描并儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什么，只要有聯系google詞庫就會出現翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數時候還是正確的，所以google的電腦翻譯的計劃的成功，表明大數據時代對準確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的，所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其準確性到底有多高，因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。
之后，維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業(yè)——數據科學家，這是一群數學家、統(tǒng)計學與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之，只要數據充足我們的一切外在的與內在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數據為商業(yè)部門服務，而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據，是否侵犯了個人隱私。
無論如何，大數據時代將會到來，不管我們接受還是不接受!
我覺得《大數據時代》這本書寫的很好，很值得一讀。因為會給我們很多啟發(fā)，比如你在相關的社交網站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用，從而再將相關數據賣給各大網店。不過，事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說，小心你在網上留下的痕跡。
我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。
大數據導論心得篇十二
第一段：引言（150字）
隨著信息技術的不斷發(fā)展和普及，大數據已經成為當今社會中不可忽視的重要資源。個人和企業(yè)可以通過收集、分析和利用海量的數據，獲得更深刻、更全面的洞察力，從而做出更明智的決策。在近期我的工作中，我有幸接觸到了大數據分析，并對此有著一些深入的體會。本文將通過五段式的方式，從需求分析、數據收集、數據處理、數據可視化以及價值落地這五個方面，分享我在大數據分析方面的心得體會。
第二段：需求分析（200字）
在進行大數據分析前，正確的需求分析是至關重要的。大數據分析的目的是為了解決某個實際問題，如果無法明確問題的具體需求，那么所做的分析將毫無意義。我在一次項目中，負責分析一個電商平臺的用戶流失情況。為了明確問題的需求，我首先和相關部門進行了深入的溝通，了解了他們對于用戶流失的關注焦點和期望獲得的結果。在需求分析的基礎上，我才開始設計整個數據分析的框架，確保分析的準確性和可行性。
第三段：數據收集（250字）
在獲得明確的需求后，接下來就是收集相關的數據。在大數據分析中，數據的質量和數量直接影響著結果的準確性和可信度。因此，在數據收集的過程中，我始終將標準和精確度放在第一位。一方面，我通過各種渠道獲得了大量的數據，包括用戶行為數據、用戶屬性數據、銷售數據等。另一方面，我對數據進行了清洗和整理，刪除了重復、錯誤和不完整的數據，以確保數據質量可靠。同時，我還和數據提供方進行了密切的合作，確保數據的準確性和實時性。
第四段：數據處理（300字）
在收集到大量數據之后，下一步就是進行數據處理和分析。我首先使用了統(tǒng)計學的方法，對數據進行了基本的描述性統(tǒng)計和聚類分析，從整體上了解了用戶的行為特征和購買偏好。然后，我運用機器學習算法，構建了用戶流失的預測模型。通過模型的訓練和優(yōu)化，我成功地發(fā)現了一些影響用戶流失的主要因素，并提出了相應的解決措施。此外，我還使用了數據挖掘的技術，從大量的數據中挖掘出了一些潛在的規(guī)律和聯系，為用戶流失的原因分析提供了更全面的依據。
第五段：數據可視化與價值落地（300字）
最后，進行數據可視化和價值落地，是大數據分析的最關鍵的環(huán)節(jié)。通過將結果用圖表、圖形和動畫等形式進行可視化展示，非常直觀地將數據的分析結果傳達給相關人員，使他們更容易理解和接受。在我進行用戶流失分析的項目中，我利用數據可視化的技術，展示了不同時間段、不同地域和不同商品類別的流失情況，直觀地揭示了其中的規(guī)律和趨勢。同時，我也提出了一些建議和解決方案，幫助企業(yè)制定相應的策略，減少用戶流失和提升用戶滿意度。通過數據可視化和價值落地，大數據分析才能真正發(fā)揮出它的作用，為企業(yè)帶來真正的商業(yè)價值。
總結（200字）
通過以上的經驗總結和實踐，我深刻體會到了大數據分析的重要性和能力。只有通過嚴謹的需求分析、精準的數據收集、科學的數據處理、直觀的數據可視化以及實際的價值落地，才能真正實現大數據分析的價值。大數據分析無疑為我們提供了更多的機會和可能性，為個人和企業(yè)的發(fā)展帶來了更多的潛力。然而，對于大數據的應用，仍然需要我們深入研究和學習，不斷提升自己的專業(yè)素養(yǎng)和能力，與時俱進，不斷創(chuàng)新。只有這樣，我們才能在大數據時代中立于不敗之地，并在海量數據中挖掘出無限的商機和價值。
大數據導論心得篇十三
隨著信息技術的飛速發(fā)展，現代社會中產生了大量的數據，而這些數據需要被正確的收集、處理以及存儲。這就是大數據數據預處理的主要任務。數據預處理是數據分析、數據挖掘以及機器學習的第一步，這也就意味著它對于最終的數據分析結果至關重要。
第二段： 數據質量問題
在進行數據預處理的過程中，數據質量問題是非常常見的。比如說，可能會存在數據重復、格式不統(tǒng)一、空值、異常值等等問題。這些問題將極大影響到數據的可靠性、準確性以及可用性。因此，在進行數據預處理時，我們必須對這些問題進行全面的識別、分析及處理。
第三段： 數據篩選
在進行數據預處理時，數據篩選是必不可少的一步。這一步的目的是選擇出有價值的數據，并剔除無用的數據。這樣可以減小數據集的大小，并且提高數據分析的效率。在進行 數據篩選時，需要充分考慮到維度、時間和規(guī)模等方面因素，以確保所選的數據具有合適的代表性。
第四段： 數據清洗
數據清洗是數據預處理的核心環(huán)節(jié)之一，它可以幫助我們發(fā)現和排除未知數據，從而讓數據集變得更加干凈、可靠和可用。其中，數據清洗涉及到很多的技巧和方法，比如數據標準化、數據歸一化、數據變換等等。在進行數據清洗時，需要根據具體情況采取不同的方法，以確保數據質量的穩(wěn)定和準確性。
第五段： 數據集成和變換
數據預處理的最后一步是數據集成和變換。數據集成是為了將不同來源的數據融合為一個更綜合、完整的數據集合。數據變換，則是為了更好的展示、分析和挖掘數據的潛在價值。這些數據變換需要根據具體的研究目標進行設計和執(zhí)行，以達到更好的結果。
總結：
數據預處理是數據分析、數據挖掘和機器學習的基礎。在進行預處理時，需要充分考慮到數據質量問題、數據篩選、數據清洗以及數據集成和變換等方面。只有通過這些環(huán)節(jié)的處理，才能得到滿足精度、可靠性、準確性和可用性等要求的數據集合。
大數據導論心得篇十四
《大數據時代》心得體會
信息時代的到來，我們感受到的是技術變化日新月異，隨之而來的是生活方式的轉變，我們這樣評論著的信息時代已經變?yōu)樵?。如今，大數據時代成為炙手可熱的話題。
信息和數據的定義。維基百科解釋：信息，又稱資訊，是一個高度概括抽象概念，是一個發(fā)展中的動態(tài)范疇，是進行互相交換的內容和名稱，信息的界定沒有統(tǒng)一的定義，但是信息具備客觀、動態(tài)、傳遞、共享、經濟等特性卻是大家的共識。數據：或稱資料，指描述事物的符號記錄，是可定義為意義的實體，它涉及到事物的存在形式。它是關于事件之一組離散且客觀的事實描述，是構成信息和知識的原始材料。數據可分為模擬數據和數字數據兩大類。數據指計算機加工的“原料”，如圖形、聲音、文字、數、字符和符號等。從定義看來，數據是原始的處女地，需要耕耘。信息則是已經處理過的可以傳播的資訊。信息時代依賴于數據的爆發(fā)，只是當數據爆發(fā)到無法駕馭的狀態(tài)，大數據時代應運而生。
在大數據時代，大數據時代區(qū)別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。數據的更多、更雜，導致應用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進行推理。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。數據的用途意在何為，與數據本身無關，而與數據的解讀者有關，而相關關系更有利于預測未來。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭并進，理論來創(chuàng)立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來進行驗證。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。小數據時代也即是信息時代，是大數據時代的前提，大數據時代是升華和進化，本質是相輔相成，而并非相離互斥。
數據未來的故事。數據的發(fā)展，給我們帶來什么預期和啟示？金融業(yè)業(yè)天然有大數據的潛質?？蛻魯祿⒔灰讛祿?、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰(zhàn)也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的學習空間、可以有更精準的決策判斷能力這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基于脫穎而出的創(chuàng)新思維和執(zhí)行。因此，建設“數據倉庫”，培養(yǎng)“數據思維”，養(yǎng)成“數據治理”，創(chuàng)造“數據融合”，實現“數據應用”才能擁抱“大數據”時代，從數據中攫取價值，笑看風云變換，穩(wěn)健贏取未來。
一部似乎還沒有寫完的書
——讀《大數據時代》有感及所思
讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統(tǒng)上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰(zhàn)栗起來?！霸谛祿r代，我們會假象世界是怎樣運作的，然后通過收集和分析數據來驗證這種假想?！薄半S著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了?！睍袔缀蹩隙ㄒ嵏步y(tǒng)計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統(tǒng)計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。
有偏見”，跟作者一起先把統(tǒng)計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。
當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統(tǒng)計學了。但是由統(tǒng)計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了！《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事?？纱髷祿摹安皇且蚬P系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學四大基本定律（同一律、矛盾律、排中律和充足理由律）中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了！
更何況還有兩個更可怕的事情。
其二：人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有。《大數據時代》也擔心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現在就趁早跳樓。
都是在胡說八道，所謂的擔心根本不存在。但問題出現了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。
所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續(xù)寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。
合纖部 車民
2013年11月10日
一、學習總結
采用某些技術，從技術中獲得洞察力，也就是bi或者分析，通過分析和優(yōu)化實現
對企業(yè)未來運營的預測。
二、心得體會
在如此快速的到來的大數據革命時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。職業(yè)規(guī)劃中，也需充分考慮到大數據對于自身職業(yè)的未來發(fā)展所帶來的機遇和挑戰(zhàn)。當我們掌握大量數據，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途？在大數據時代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給我們日后創(chuàng)業(yè)帶來價值。借力，順勢，合作共贏。
大數據導論心得篇一
我校教師20天的網絡大數據學習，明白了世界都稱本世紀為“信息世紀”。確實在計算機技術與互聯網技術的飛速發(fā)展過后，我們面臨了一個每天都可以“信息爆炸”的時代。打開電視，打開電腦，甚至是在街上打開手機、平板電腦等等，你都可以接收到來自互聯網從世界各地上傳的各類信息：數據、視頻、圖片、音頻……這樣各類大量的數據累積之后達到了引起量變的臨界值，數據本身有潛在的價值，但價值比較分散;數據高速產生，需高速處理。大數據意味著包括交易和交互數據集在內的所有數據集，其規(guī)?；驈碗s程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數據集的能力。遂有了“大數據”技術的應運而生。
1、大數據時代我們如何做教師。
我們要明白的是，大數據時代下，教師在知識層面將無任何優(yōu)勢，當學生面對網絡這個巨大的知識海洋，老師的半桶水完全失去了意義。老師是在知識和能力之間構造一座橋梁，這個橋梁叫做訓練。所以說，未來教師的有可能的體育教練型的，需要為學生制定一對一的訓練計劃。
2、今天獲取知識的渠道和教學方式發(fā)生了怎樣的變化？
荒蠻時代人們的知識主要來自生活，來自自然與社會；慢慢的，人們學會了書寫，有了書籍，于是書籍成了人們知識的來源；再往下，出現了老師，有了學堂，人們的知識，就從老師和課堂那里來了。隨著時代和技術的發(fā)展，有了無線電、收音機、電視、電腦、網絡之后，人們知識來源的渠道就越來越多了。于是幻燈機、收音機、錄音機、電視、電腦、網絡、電子白板、微格教學技術一撥一撥地走進了教室，也一撥一撥地離開了教室。
現如今，人們獲取知識的渠道早已經發(fā)生了變化，學習的方式自然也隨著發(fā)生了變化。過去那種授受關系的教育——老師教、學生聽；老師布置作業(yè)，學生做作業(yè)；老師出試卷，學生考試卷——再不是不可以撼動的了。
學習方式的變化勢必帶來教學方式和管理方式的變化?？杀氖?，在這個大數據時代，我們的教育管理思想、教育觀念、教學技術，還停留在農耕時代，甚至原始時期：一味地拼時間，游題海，上班簽到，下班簽走，上班期間還有沒完沒了的巡查、通報。管理者更多地將精力轉移到備課筆記檢查、推門聽課、教學質量分析（其實就是開會表揚和批評）上了。
3、我們如何應對？
大數據背景下的教師要走進網絡。
大數據背景下的教育，許多情況下是要借助網絡技術的。比如在線教育、翻轉課堂，作為一種教學形式，我們在設計制作的時候，重要的恐怕不只是技術，更重要的是要改變我們的教育教學理念，并借此來影響學生的學習理念和生活觀念。
另一個方面，我們必須盡可能從臺前走到幕后，從屏前面走到屏后去。我們如果真想要學生的聰明才智得到充分的發(fā)揮展示，我們就得走進幕后，給他們以實實在在的幫助與支持，或是默默的支持。所謂“從臺前走到幕后”，即盡量讓學生真正的成為課堂的主人，而你成為他的幫助者，影響者。而“從屏前面走到屏后”強調的則是課程的開發(fā)與設計。
我們這些教師去講授。不要把那些專家的話都奉為神明，譬如一堂課只允許講15分鐘，15分鐘能講個明白嗎？但是換過來講，有些問題需要講15分鐘嗎？這都是常識性的問題，其實我們真正要解決的是如何講的問題。
合作學習這個詞語對我們而言，早已經是耳熟能詳的了。但合作學習更需要的是對學生有具體的個別化指導，因為不同的人學習的情景和背景是不一樣的，他的出生，他的人生經驗，尤其是他前一個學段所在學校教學對他的影響是不一樣的。比如，實驗小學的學生跟鄉(xiāng)村小學的學生的知識背景和學習結構肯定會不一樣。我?guī)煾翟洺Ｖv，城里的孩子跟鄉(xiāng)下的孩子比比，什么都不一樣，就連看的廣告多少都不一樣，你看看城里的孩子，出門就看到廣告，鄉(xiāng)下的孩子出門看到的是什么，是田野，天空，不一樣的。
指導應該是因人而異的，具體化的。我們經常講頭腦風暴，但它還是有一個組織者，教師的功能其實就是一個組織者，不僅是課堂組織者，同時他還是教學資源的組織者。學校教育有一個很重要的任務，恐怕是要設法把學生的“知”與“行”從網絡中解放出來，互聯網會解決“知”的問題，但是解決不了“行”，基于網絡的探究也只是探究而已。如何做？如何實踐？我相信這是教師們大展宏圖的新領域。
大數據背景下的教師應成為課程資源的開發(fā)者和組織者。
如何把學校的課程資源跟教材的內容，跟學校所在的社區(qū)以及當下的社會事件組織起來？在這點上我是比較擅長的。我每到一個地方講課，我都會很自覺地把這個地方的風土人情和最近發(fā)生的事件跟主題內容有機地結合起來。一個好教師需要有一種教學敏感，所謂教學敏感，就是遇到某個社會問題，你就思考是否有教育教學價值。實際上，并不是所有的資源都有教學價值的，更不能所有的資源都有教育的價值，尤其是今天這個知識大爆炸的時代，就更需要我們教師的教學敏感。
在大數據背景下，我們早已經不是知識的控制者了，在許多知識面前我們甚至已經落在學生后面一步，幾步了。我們的優(yōu)勢或許就只有閱歷和經驗了，然而，這正是學生身上所缺乏的，也是他們最需要的。
與此同時，不僅要注重課上的學生資源，在課后還要對這些資源進行跟蹤處理。這與過去的教育教學顯然是不同的，面對大數據時代的到來，教學有所改變是必然的。所以，無論環(huán)境怎么變換，數據如何復雜，我們都不能不去改變自己的教學去迎合將來的這個大數據時代。
大數據導論心得篇二
作為一名大數據專業(yè)的學生，我有幸學習了一門重要的課程——大數據導論。這門課程講述了大數據的概念、特點、基礎技術和應用等方面，對于我了解大數據領域、準確把握其發(fā)展趨勢具有重要意義。在課后的學習和思考中，我有了一些心得體會，以下將從五個方面進行闡述。
第一，大數據的概念和特點。在課程中，老師通過文字、圖片、PPT等多種形式，向我們介紹了大數據的基本概念和特點。作為一名大數據專業(yè)的學生，我們要提高自己的視野，確切地了解大數據是什么和它與傳統(tǒng)數據的區(qū)別。大數據不僅僅是數據量龐大，更重要的是它具有多樣性、實時性和價值性。只有具備了這些特點，才能成為真正的大數據。
第二，大數據的基礎技術。在學習大數據導論這門課程中，我們不僅會學習到大數據的基本概念和特點，還會涉及到大數據基礎技術的內容。比如分布式系統(tǒng)、Hadoop、Spark以及各種數據存儲技術等等。學習這門課程后，我深刻認識到了分析海量數據需要完備的技術基礎，而分布式系統(tǒng)、Hadoop、Spark等技術就是要讓我們擁有更好的數據處理能力，從而更深層次地挖掘數據中的價值。
第三，大數據的應用。大數據作為一種新型的數據處理方式，也是一種新型的生產力，其應用領域也非常廣泛。在學習大數據導論這門課程中，我們了解到了大數據應用如何應對社會問題，為什么大數據具有這么高的應用價值。比如在電商領域，通過對用戶行為的監(jiān)控和分析，推薦系統(tǒng)能夠為用戶提供更有價值的購物體驗；在交通運輸領域，通過分析交通數據可以優(yōu)化城市道路交通，改善交通狀況。大數據的應用涉及的領域之廣、改變之深，不僅僅局限于以上幾個領域，還有很多諸如風險評估、醫(yī)療健康等方面的實踐應用，完全體現了大數據產生的社會效益。
第四，大數據思維。學習大數據導論這門課程，老師重點讓我們了解到了大數據的概念和特點，以及應用等方面的知識外，還使我們培養(yǎng)了大數據思維。大數據思維是以數據為核心思考模式，把數據作為思考的基礎、結合數據技術來解決問題，讓人們對事物看到更加全面、準確的一面。
第五，大數據人才如何應對未來挑戰(zhàn)。大數據導論這門課程就像開啟了一扇大門，讓我們走入了這個高速發(fā)展的領域，并且在學習的過程中，我們必須得懂得獨立思考、懂得學習和生活的技能。隨著大數據日益成為人類和社會發(fā)展的重要動力，對大數據人才的要求也越來越高，具備相關技術和知識優(yōu)勢的人才將會更具優(yōu)勢。
綜上所述，大數據導論的課程學習讓我受益匪淺。在課程學習和思考的過程中，我逐漸深入了解了大數據及其應用、相信通過自己的努力和學習，一定能夠在這個領域有所斬獲，并共創(chuàng)新的輝煌。
大數據導論心得篇三
10月23日至11月3日，我有幸參加了管理信息部主辦的“20xx年大數據分析培訓班”，不但重新回顧了大學時學習的統(tǒng)計學知識，還初學了python、sql和sas等大數據分析工具，了解了農業(yè)銀行大數據平臺和數據挖掘平臺，學習了邏輯回歸、決策樹和時間序列等算法，親身感受了大數據的魅力。兩周的時間，既充實、又短暫，即是對大數據知識的一次親密接觸，又是將以往工作放在大數據基點上的再思考，可以說收獲良多。由衷地感謝管理信息部提供這樣好的學習機會，也非常感謝xx培訓學院提供的完善的軟硬件教學服務。
近年來，大數據技術如火如荼，各行各業(yè)爭先恐后投入其中，希望通過大數據技術實現產業(yè)變革，銀行作為數據密集型行業(yè)，自然不甘人后。我行在大數據分析領域，也進行了有益的探索，并且有了可喜的成績。作為從事內部審計工作的農行人，我們長期致力于數據分析工作。但受內部審計工作性質的限制，我們也苦于缺少有效的數據分析模型，不能給審計實踐提供有效的支持。這次培訓，我正是帶著這樣一種期待走進了課堂，期望通過培訓，打開審計的大數據之門。
應該說，長期以來，農業(yè)銀行審計工作一直在大規(guī)模數據集中探索。但根據審計工作特點，我們更多的關注對行為數據的分析，對狀態(tài)數據的分析主要是描述性統(tǒng)計。近年來火熱的大數據分析技術，如決策樹、神經網絡、邏輯回歸等算法模型，由于業(yè)務背景不易移植，結果數據不易解釋，在內部審計工作中還沒有得到廣泛的應用。
通過這次培訓，使我對大數據分析技術有了全新的認識，對審計工作如何結合大數據技術也有了一些思考。
目前，審計平臺采用單機關系型數據庫。隨著全行業(yè)務不斷發(fā)展，系統(tǒng)容量不斷擴充。超過45度傾角的數據需求發(fā)展趨勢，已經令平臺不堪重負。這次培訓中介紹的數據挖掘平臺技術架構，很好地解決了這一難題。挖掘平臺利用大數據平臺數據，在需要時導入、用后即可刪除，這樣靈活的數據使用機制，即節(jié)省了數據挖掘平臺的資源，又保證了數據使用效率。審計平臺完全可以借鑒這一思路，也與大數據平臺建立對接，緩解審計平臺資源緊張矛盾。
目前，審計選樣主要通過專家打分法。這次培訓中介紹的邏輯回歸和決策樹算法，也是解決這一方面的問題。通過歷史樣本和歷史底稿的數據，通過訓練建立選樣模型，將與底稿相關的主要風險特征選入模型，再將模型應用于驗證樣本。這樣就可以應用大數據技術，為審計提供支持。
本次培訓中我們也看到，經過一段時間的積累，我行已經具備了一定的大數據分析經驗，儲備了一批具有相應經驗的人才。作為業(yè)務部門，我們應加強與管理信息部和軟件開發(fā)中心的對接，通過相互溝通和配合，確定業(yè)務需求，發(fā)揮各自優(yōu)勢推動大數據技術的落地。就像行領導所指出的那樣，大數據技術哪個部門先投入，哪個部門先獲益。目前，我行大數據技術應用正處于井噴前夕，我們應抓住這一有利時機，推動審計工作上一個新臺階。
這次培訓對于我來說，只是打開了一扇窗，未來大數據分析的道路還很長、也一定很曲折，但我也堅定信念，要在這條路上繼續(xù)努力，所謂“獨行快、眾行遠”，有這樣一批共同走在大數據分析路上的農行人陪伴，相信農業(yè)銀行大數據之路必將有無限風光。
大數據導論心得篇四
在當今社會，大數據已經成為一種趨勢。它究竟是什么？它為我們帶來什么？如何學習大數據導論？這些問題在我開始學習大數據導論之前一直縈繞在我心中。在學習的過程中，我逐漸明白了大數據的概念、特點以及應用場景，并得到了一些啟示和體會。在這篇文章中，我將分享我的心得體會。
第二段：了解大數據。
“大數據”是什么？從字面上看，它是指大規(guī)模的數據，但這并不是完全的答案。大數據不僅是關于數據的規(guī)模和數量，還涉及如何存儲、處理和分析這些數據。當今社會每天產生著海量的數據，如何挖掘這些數據的價值變得越來越重要。在學習大數據導論的過程中，我發(fā)現了大數據的三個特點：3V（Volume，Velocity，Variety），這三個特點分別代表著數據的規(guī)模、速度和種類。這樣，我更好地理解了大數據的概念。
第三段：深入了解大數據的應用。
大數據導論心得篇五
跟老板做了兩個算是比較大的項目，數據庫主體都是我設計的。第一個感覺很失敗；第二個現在正在用，雖然總結了第一個的教訓，但感覺還是有些遺憾把這過程中的一些心得記在這里，以便日后用到時來查閱。若以后還有機會再設計數據庫――現在倒還有些期待，呵呵，再有新的體會，也全部補充到這里。
隨著磁盤容量的大幅飆升，這一點已經不會產生什么問題。當然冗余歸冗余，不能把數據的關聯弄的亂七八糟的。
本科數據庫課程中學的知識直接拿來，在實際中會出大問題。滿足三級范式的數據庫結構會（全區(qū)抗菌藥物合理使用宣傳周活動總結及小結）讓你面對大量的連表查詢，應用程序中會用到大量的數據庫訪問，既繁瑣（煩死你）又使程序運行速度減慢。
這一點主要是用動軟代碼生成器自動生成代碼時，如果varchar的最大長度指定為max，在自動生成代碼時，它無法生成這一最大長度，需要手動補進去。
現在感覺用個varchar（1000）就夠了。
數據庫表（尤其是動態(tài)表格），在你把所有字段都設計好了之后，再添加幾個備注字段和預留字段。
之前我覺得這樣做沒多大意義，因為預留字段的。列名是沒有實際意義的。這樣程序中使用的時候就會讓人費解。但現在覺得還是有必要的，很有必要的，即便在用到時需要自己十分清楚之前預留的無意義字段現在表示什么意義不過我的第二個數據庫中還是沒采用，這也是遺憾之處啊。
個人感覺用note1、note2、r1（r表示reserve）、r2、r3，2個備注字段和3個預留字段就足夠了，再多的話就不容易記住哪個字段具體表示什么意義了，容易暈。類型就都用varchar（200）吧。
在我看來，數據庫課程設計主要的目標是利用課程中學到的數據庫知識和技術較好的開發(fā)設計出數據庫應用系統(tǒng)，去解決各行各業(yè)信息化處理的要求。通過這次的課程設計，可以鞏固我們對數據庫基本原理和基礎理論的理解，掌握數據庫應用系統(tǒng)設計開發(fā)的基本方法，進一步提高我們綜合運用所學知識的能力。
當我們這組決定做大學生就業(yè)咨詢系統(tǒng)時，我們并沒有著手寫程序。而是大家一起商量這個系統(tǒng)概述、系統(tǒng)目標、系統(tǒng)需求、業(yè)務流程分析、數據流程分析和數據詞典。當這些都準備好了之后，我們進行模塊的分工。每個人都有自己的模塊設計，而且寫出來的代碼要求可以實現相應模塊的功能，得到理想的效果。當每個人都把自己的分工做好了，最后會由一個人把這些全部組合搭建在一起。我們使用的是html和php相互嵌套使用，當一個系統(tǒng)做好了之后，我會好好地把程序都看一遍，理會其中的奧秘。
我所負責的是數據庫的備份和還原還有一些界面的實現。還記得自己剛接觸html的時候，覺得很感興趣，所以有一段時間幾乎到了癡迷的程度。然而php是我剛接觸不久的一種編程語言。不過覺得它的功能真的很強大，可以開發(fā)出很多大型的系統(tǒng)。但是在做備份和還原的時候，要考慮的東西還是很多的。當我遇到錯誤的時候，感到很受打擊。值得欣慰的是，在同學的幫助和大量參考書的查閱下，我把自己的模塊做好了。這就是我收獲最大的地方。而且，我明白了遇到困難永不放棄的重要性，我知道了團隊合作的重要性，我領悟了只有堅持不懈才會取得勝利。
數據庫設計心得體會
知識的獲得是無止境的，只要你想學，只要你行動，沒有什么會難倒我們的。回首這一個多星期的課程設計，我很欣慰。因為我有了動力，有了勇氣。謝謝老師對我們的不懈幫助，謝謝學校給了我們這一次實踐的機會，也謝謝組員們的關懷。這些美好的回憶美好的東西將永遠伴隨著我。
大數據導論心得篇六
《大數據導論》是一門了解大數據的基本原理、技術和應用的通識性課程，它幫助我們了解了大數據的基本概念、大數據的挖掘模型、大數據處理的技術以及大數據應用的實際場景等方面的知識。作為這門課程的學生，我在上完這門課之后有很多感受和收獲，現在我就想借此機會，分享一下我的課后心得體會。
第二段：學習大數據帶給我的啟示
通過這門課程，我感受到大數據的重要性，發(fā)現大量的數據離不開大數據的支持。了解到大數據在各個領域中的重要應用，如醫(yī)療、金融、教育等，這正好印證了“數據就是金子”這句經典名言。在今天數字信息爆炸的時代，大數據分析技術的應用是不可或缺的。大數據分析研究為我們提供了新的思維模式和分析工具，可以更好地解決實際問題。所以，我堅信今后學習大數據技術將是至關重要和必不可少的。
第三段：學習大數據所面臨的挑戰(zhàn)
在學習過程中，老師簡要介紹了一下大數據中的“三V”- Volume（數據量）、Velocity（數據處理速度）和Variety（數據多樣性）的概念。面對巨大的數據信息，如何更加有效地獲取、處理并提高處理速度是我們要思考的問題。我們也發(fā)現在使用大數據技術的同時滿足數據安全性及隱私保護的問題也是一個重要的話題，這不僅需要相關監(jiān)管法規(guī)的制定，也需要企業(yè)進行自我約束和完善內部機制。同時，也為學習者和從業(yè)者提供了更多的機會和需求。
第四段：學習大數據理論的提升
通過《大數據導論》這門課程，我學習了Hadoop、MapReduce、數據挖掘算法、機器學習等技術。這些技術及算法的學習不僅直接提高了我們對于大數據的認知水平，也提升了我們自身的學習能力和掌握某些技術的能力。可以肯定的是，這將會是未來個人職業(yè)發(fā)展和企業(yè)競爭的一大優(yōu)勢。
第五段：總結
在本文中，我分享了自己在學習《大數據導論》這門課程中所獲得的收獲。我們學習了大數據處理和分析的基本理論知識，并了解了大數據技術在各個領域的應用。同時，我們也學會了如何提高自身的學習能力和掌握某些技術的能力。學習完這門課程，我們對于如何分析利用數據以及捕獲數據中的價值有了更加深刻的認識。我相信，在未來的職業(yè)生涯中，這些知識和技能將會產生很大的幫助。
大數據導論心得篇七
大數據在當今已經成為了一個非常熱門的話題，在各個領域中都有著廣泛的應用。而學習大數據導論，可以幫助我們更好地了解大數據是什么、它的基本概念、常用工具以及如何利用它來解決現實問題。在這里，我將分享一下我學習大數據導論的心得體會。
第二段：基礎概念的理解。
在學習大數據導論的過程中，最基礎的是要理解大數據的相關概念。比如，什么是大數據？大小是如何定義的？數據挖掘和機器學習的區(qū)別是什么？如何對數據進行預處理等等。在這個過程中，我通過查看相關資料并反復學習，最終對這些基礎概念有了深入的理解。
第三段：工具的使用。
在大數據領域中，有很多常用的工具，如Hadoop、Spark、Storm等等。這些工具能夠幫助我們處理大量的數據，并進行更為靈活的操作。在學習大數據導論的過程中，我學習了Hadoop和Spark的基本使用方法，比如如何在Hadoop中上傳文件、如何編寫Spark程序、如何運行等等。這些工具的學習，讓我更加深入地了解了大數據的處理流程和相關技術。
第四段：實際應用案例。
學習大數據導論不僅僅只是學習知識點，更重要的是如何將這些知識應用到實際問題中。在學習過程中，我瀏覽了很多與大數據相關的案例，如如何分析社交媒體數據、如何提高銷售量等等。這些實際應用案例，讓我更好地理解了大數據的應用場景，并對如何將大數據應用到實際問題中有了更深層次的認識。
第五段：總結與展望。
通過學習大數據導論，我不僅僅深入地了解了大數據相關的概念和技術，還學到了如何將大數據應用到實際問題中。這不僅僅是對我個人而言，對于很多從事數據分析、機器學習等領域的從業(yè)人員，都是非常有益的。當然，我知道這只是大數據領域的一個小小的開始，在未來的學習和工作中，我會進一步深入學習和探索，掌握更多的大數據相關知識和技術，為更好的服務于社會作出一份自己的貢獻。
大數據導論心得篇八
在學習這門課的過程中，在對數據庫的了解過程中，慢慢對數據庫有了感觀。數據庫這一詞并不是很難想象，并不是像外人看來很神奇。作為計算機專業(yè)的學生，這樣的專業(yè)術語或者專業(yè)知識是最基本的。
學習的時候沒有想象中的那么難，只要上課能聽懂就基本還可以。但是問題還是出在書本有點厚，有的時候上課的內容都要找很久才能找到，甚至有的時候老師講的知識書本上是找不到的，是另外補充而且是相當重要的內容。有的時候開小差，沒有聽到老師講的知識點，這就導致了以后的學習無法順利進行，使得學習起來十分困難。所以在數據庫這門課的.學習中，上課一定要聽牢，就像老師說的那樣，這樣的專業(yè)課如果想憑考試前幾天突擊是行不通的，必須是日積月累的知識才能取得好成績。
通過對數據庫的學習，我也明白了各行各業(yè)都離不開數據庫，就算是一個小型的超市也離不開它?？梢姅祿爝@門課的廣泛性，如果能夠認真學好它將來必有成就。我就是抱著這種信念去學習數據庫的。第一次接觸數據庫，第一次接觸sql語言，雖然陌生，但是可以讓我從頭開始學，就算沒有基礎的人也可以學得很好。剛開始練習sql語言的時候，并不是很難，基本上都是按照老師的步驟來做，還很有成就感。后來學了單表查詢和連接查詢后，就慢慢發(fā)現越學越困難了，每個題目都要思考很久，并且每個題目基本上不止一個答案，所以必須找出最優(yōu)的答案。后面的刪除、插入、修改這些題目都變化蠻大的，書本上的例題根本無法滿足我們，好在老師給我們提供了大量的課件，通過這些ppt，我們可以鞏固課內的知識，還可以學習內容相關的知識，更好地完成老師布置的作業(yè)。
通過網絡實現一家雜貨店。過程是很復雜的，雜貨店需要員工，還有百來種商品，不僅需要大量的數據，還要完成需求說明，數據詞典，還有e-r圖等，雖然想象起來并不是很難，但是要轉化成文字，轉化成人們能夠讀懂的文字就顯得十分困難。特別是一個完整的銷售系統(tǒng)，對我們來說都是第一次接觸，在做大作業(yè)的時候經常是前面改改，后面改改，因為一些數據不能很好地對應起來，經常會遺忘一些，所以出現了這樣的情況。一個完整的數據庫系統(tǒng)也就是在這樣修修改改的狀態(tài)下完成的，也給了我很大的反思。第一、一個數據庫的完成一定要考慮各方面的因素，包括現實因素。第二、在完成這類作業(yè)時，修修改改是很正常的，不要因此而厭倦。第三、一個完整的數據庫一定不能出現錯誤，否則會在現實生活中帶來不必要的麻煩。
通過本學期數據庫的學習及大作業(yè)的完成，很有去作項目的沖動，但深知自己的能力水平有限，還需要更多的學習。
大數據導論心得篇九
大數據時代的到來，給人們的學習和生活帶來了巨大的變革。近期，我讀完了一本關于大數據的書籍《大數據》，在書中我了解到了大數據的定義、特點、應用和對社會產生的影響。通過這本書的學習，我深刻認識到了大數據對于現代社會的重要性，并從中汲取了一些啟示和體會。
首先，我的第一個體會是對大數據的新認識。在書中，大數據被定義為指數據量巨大、處理難度大，無法通過傳統(tǒng)的數據處理工具和方法進行處理和分析的數據。大數據的特點主要包括“四V”，即數據量大(Volume)、處理速度快(Velocity)、數據種類繁多(Variety)和價值密度低(Value)。通過學習這些概念，我意識到了大數據處理的復雜性和重要性。在現代社會中，隨著互聯網技術的快速發(fā)展，海量的數據正在不斷產生，而利用這些數據尋找規(guī)律、洞察趨勢對于企業(yè)和科學研究等領域都具有重要意義。
其次，我通過閱讀《大數據》這本書，對大數據應用的廣泛性有了更深入的了解。大數據不僅可以被用于商業(yè)領域的市場調研和用戶行為分析，還可以被運用于醫(yī)療、金融、政府等各個領域。例如，在醫(yī)療領域，大數據分析可以幫助醫(yī)生更準確地診斷疾病，提高治療效果；在金融領域，大數據可以用于風險評估和投資策略制定。這些例子讓我認識到大數據不僅僅是一個概念，它已經深入到我們的生活和工作中，并對各個領域產生了重要的影響。
第三，大數據在社會中的影響力也讓我深受觸動。通過大數據的分析，科學家們可以預測自然災害的發(fā)生和規(guī)模，幫助人們采取相應的措施減少災害造成的損失；政府們可以利用大數據分析來改進公共服務和決策，提高社會治理效能。大數據還可以通過對人群行為的分析，為企業(yè)提供精準的廣告定位和銷售策略，幫助企業(yè)提高競爭力。大數據的應用正引領著社會的進步和發(fā)展，讓我感到對于大數據的學習和掌握變得格外重要。
第四，在書中我還學到了大數據的應對方法和技術。大數據處理的復雜性要求我們運用先進的技術和工具。例如，云計算能夠提供強大的計算和存儲能力，幫助我們處理海量的數據；機器學習和人工智能則能夠幫助我們從復雜的數據中提取有價值的信息。了解到這些技術后，我決定在大數據領域繼續(xù)深入學習，提高自己的技術水平。
最后，通過讀完《大數據》，我深刻體會到大數據的革命性和不可逆轉性。大數據已經成為了當今社會的一個重要標志，影響著我們生活的各個方面。不僅是企業(yè)和科研機構，普通人也需要掌握一定的大數據分析和處理能力，才能適應這個快速變化的時代。因此，在日常生活中，我們要提高自己對于大數據的認識和運用，并不斷學習相關的知識和技能。
總之，通過閱讀《大數據》，我對大數據有了全新的認識，了解到了其廣泛的應用領域和對社會的重要影響。同時，我也學到了一些大數據的應對方法和技術。大數據已經成為一個時代的產物，對于每個人來說，掌握大數據的知識和技能變得愈發(fā)重要。我希望通過自己的努力，能夠在大數據時代中不斷學習和成長，為社會的發(fā)展貢獻自己的力量。
大數據導論心得篇十
描述小組在完成平臺安裝時候遇到的問題以及如何解決這些問題的，要求截圖加文字描述。
問題一：在決定選擇網站綁定時，當時未找到網站綁定的地方。解決辦法：之后小組討論后，最終找到網站綁定的地方，點擊后解決了這個問題。
問題二：當時未找到tcp/ip屬性這一欄。
解決辦法：當時未找到tcp/ip屬性這一欄，通過老師的幫助和指導，順利的點擊找到了該屬性途徑，啟用了這一屬性，完成了這一步的安裝步驟。
問題三：在數據庫這一欄中，當時未找到“foodmartsaledw”這個文件。
問題四：在此處的sqlserver的導入和導出向導，這個過程非常的長。
解決辦法：在此處的sqlserver的導入和導出向導，這個過程非常的長，當時一直延遲到了下課的時間，小組成員經討論，懷疑是否是電腦不兼容或其他問題，后來經問老師，老師說此處的加載這樣長的時間是正常的，直到下課后，我們將電腦一直開著到寢室直到軟件安裝完為止。
問題五：問題二：.不知道維度等概念，不知道怎么設置表間關系的數據源。關系方向不對。
解決辦法：百度維度概念，設置好維度表和事實表之間的關系，關系有時候是反的——點擊反向，最后成功得到設置好表間關系后的數據源視圖。（如圖所示）。
這個大圖當時完全不知道怎么做，后來問的老師，老師邊講邊幫我們操作完成的。
問題六：由于發(fā)生以下連接問題，無法將項目部署到“l(fā)ocalhost”服務器:無法建立連接。請確保該服務器正在運行。若要驗證或更新目標服務器的名稱，請在解決方案資源管理器中右鍵單擊相應的項目、選擇“項目屬性”、單擊“部署”選項卡，然后輸入服務器的名稱?！币驗槲以谂渲脭祿吹臅r候就無法識別“l(fā)ocalhost”，所以我就打開數據庫屬性頁面：圖1-圖2圖一：
圖二：
解決辦法：解決辦法:圖2步驟1：從圖1到圖2后，將目標下的“服務器”成自己的sqlserver服務器名稱行sqlservermanagementstudio可以）步驟2：點確定后，選擇“處理”，就可以成功部署了。
問題七：無法登陸界面如圖：
解決方法：嘗試了其他用戶登陸，就好了。
（1）在幾周的學習中，通過老師課堂上耐心細致的講解，耐心的指導我們如何一步一步的安裝軟件，以及老師那些簡單清晰明了的課件，是我了解了sql的基礎知識，學會了如何創(chuàng)建數據庫，以及一些基本的數據應用。陌生到熟悉的過程，從中經歷了也體會到了很多感受，面臨不同的知識組織，我們也遇到不同困難。
理大數據的規(guī)模。大數據進修學習內容模板：
linux安裝，文件系統(tǒng)，系統(tǒng)性能分析hadoop學習原理。
大數據飛速發(fā)展時代，做一個合格的大數據開發(fā)工程師，只有不斷完善自己，不斷提高自己技術水平，這是一門神奇的課程。
2、在學習sql的過程中，讓我們明白了原來自己的電腦可以成為一個數據庫，也可以做很多意想不到的事。以及在學習的過程中讓我的動手能力增強了，也讓我更加懂得了原來電腦的世界是如此的博大精深，如此的神秘。通過這次的學習鍛煉了我們的動手能力，上網查閱的能力。改善了我只會用電腦上網的尷尬處境，是電腦的用處更大。讓我們的小組更加的團結，每個人對自己的分工更加的明確，也鍛煉了我們的團結協作，互幫互助的能力。
3、如果再有機會進行平臺搭建，會比這一次的安裝更加順手。而在導入數據庫和報表等方面也可以避免再犯相同的錯誤，在安裝lls時可以做的更好。相信報表分析也會做的更加簡單明了有條理。
總結。
大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢在大學的最后一學期里學習了這門課程是我們受益匪淺。讓我們知道了大數據大量的存在于現代社會生活中隨著新興技術的發(fā)展與互聯網底層技術的革新數據正在呈指數級增長所有數據的產生形式都是數字化。如何收集、管理和分析海量數據對于企業(yè)從事的一切商業(yè)活動都顯得尤為重要。
大數據時代是信息化社會發(fā)展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代的發(fā)展才能在以后的工作生活中中獲得更多的知識和經驗。
三、
結語。
大數據導論心得篇十一
這本書里主要介紹的是大數據在現代商業(yè)運作上的應用，以及它對現代商業(yè)運作的影響。
《大數據時代》這本書的結構框架遵從了學術性書籍的普遍方式。也既，從現象入手，繼而通過對現象的解剖提出對這一現象的解釋。然后在通過解釋在對未來進行預測，并對未來可能出現的問題提出自己看法與對策。
下面來重點介紹《大數據時代》這本書的主要內容。
《大數據時代》開篇就講了google通過人們在搜索引擎上搜索關鍵字留下的數據提前成功的預測了20__年美國的h1n1的爆發(fā)地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。google的預測比政府提前將近一個月，相比之下政府只能夠在流感爆發(fā)一兩個周之后才可以弄到相關的數據。同時google的預測與政府數據的相關性高達97%，這也就意味著google預測數據的置信區(qū)間為3%，這個數字遠遠小于傳統(tǒng)統(tǒng)計學上的常規(guī)置信區(qū)間5%!而這個數字就是大數據時代預測結果的相對準確性與事件的可預測性的最好證明!通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數據時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當樣本無限趨近于總體的時候，通過計算得到的描述性數據將無限的趨近于事件本身的性質。而之前采取的“樣本總體”的做法很大程度上無法做到更進一步的描述事物，因為之前的時代數據的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導致人們采取抽樣的方式來測量事物。而互聯網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對準確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數據時代的主流，同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。
接下來，維克多又通過了ibm追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與google只是將所有出現過的相應的文字語句掃描并儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什么，只要有聯系google詞庫就會出現翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數時候還是正確的，所以google的電腦翻譯的計劃的成功，表明大數據時代對準確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的，所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其準確性到底有多高，因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。
之后，維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業(yè)——數據科學家，這是一群數學家、統(tǒng)計學與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之，只要數據充足我們的一切外在的與內在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數據為商業(yè)部門服務，而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據，是否侵犯了個人隱私。
無論如何，大數據時代將會到來，不管我們接受還是不接受!
我覺得《大數據時代》這本書寫的很好，很值得一讀。因為會給我們很多啟發(fā)，比如你在相關的社交網站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用，從而再將相關數據賣給各大網店。不過，事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說，小心你在網上留下的痕跡。
我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。
大數據導論心得篇十二
第一段：引言（150字）
隨著信息技術的不斷發(fā)展和普及，大數據已經成為當今社會中不可忽視的重要資源。個人和企業(yè)可以通過收集、分析和利用海量的數據，獲得更深刻、更全面的洞察力，從而做出更明智的決策。在近期我的工作中，我有幸接觸到了大數據分析，并對此有著一些深入的體會。本文將通過五段式的方式，從需求分析、數據收集、數據處理、數據可視化以及價值落地這五個方面，分享我在大數據分析方面的心得體會。
第二段：需求分析（200字）
在進行大數據分析前，正確的需求分析是至關重要的。大數據分析的目的是為了解決某個實際問題，如果無法明確問題的具體需求，那么所做的分析將毫無意義。我在一次項目中，負責分析一個電商平臺的用戶流失情況。為了明確問題的需求，我首先和相關部門進行了深入的溝通，了解了他們對于用戶流失的關注焦點和期望獲得的結果。在需求分析的基礎上，我才開始設計整個數據分析的框架，確保分析的準確性和可行性。
第三段：數據收集（250字）
在獲得明確的需求后，接下來就是收集相關的數據。在大數據分析中，數據的質量和數量直接影響著結果的準確性和可信度。因此，在數據收集的過程中，我始終將標準和精確度放在第一位。一方面，我通過各種渠道獲得了大量的數據，包括用戶行為數據、用戶屬性數據、銷售數據等。另一方面，我對數據進行了清洗和整理，刪除了重復、錯誤和不完整的數據，以確保數據質量可靠。同時，我還和數據提供方進行了密切的合作，確保數據的準確性和實時性。
第四段：數據處理（300字）
在收集到大量數據之后，下一步就是進行數據處理和分析。我首先使用了統(tǒng)計學的方法，對數據進行了基本的描述性統(tǒng)計和聚類分析，從整體上了解了用戶的行為特征和購買偏好。然后，我運用機器學習算法，構建了用戶流失的預測模型。通過模型的訓練和優(yōu)化，我成功地發(fā)現了一些影響用戶流失的主要因素，并提出了相應的解決措施。此外，我還使用了數據挖掘的技術，從大量的數據中挖掘出了一些潛在的規(guī)律和聯系，為用戶流失的原因分析提供了更全面的依據。
第五段：數據可視化與價值落地（300字）
最后，進行數據可視化和價值落地，是大數據分析的最關鍵的環(huán)節(jié)。通過將結果用圖表、圖形和動畫等形式進行可視化展示，非常直觀地將數據的分析結果傳達給相關人員，使他們更容易理解和接受。在我進行用戶流失分析的項目中，我利用數據可視化的技術，展示了不同時間段、不同地域和不同商品類別的流失情況，直觀地揭示了其中的規(guī)律和趨勢。同時，我也提出了一些建議和解決方案，幫助企業(yè)制定相應的策略，減少用戶流失和提升用戶滿意度。通過數據可視化和價值落地，大數據分析才能真正發(fā)揮出它的作用，為企業(yè)帶來真正的商業(yè)價值。
總結（200字）
通過以上的經驗總結和實踐，我深刻體會到了大數據分析的重要性和能力。只有通過嚴謹的需求分析、精準的數據收集、科學的數據處理、直觀的數據可視化以及實際的價值落地，才能真正實現大數據分析的價值。大數據分析無疑為我們提供了更多的機會和可能性，為個人和企業(yè)的發(fā)展帶來了更多的潛力。然而，對于大數據的應用，仍然需要我們深入研究和學習，不斷提升自己的專業(yè)素養(yǎng)和能力，與時俱進，不斷創(chuàng)新。只有這樣，我們才能在大數據時代中立于不敗之地，并在海量數據中挖掘出無限的商機和價值。
大數據導論心得篇十三
隨著信息技術的飛速發(fā)展，現代社會中產生了大量的數據，而這些數據需要被正確的收集、處理以及存儲。這就是大數據數據預處理的主要任務。數據預處理是數據分析、數據挖掘以及機器學習的第一步，這也就意味著它對于最終的數據分析結果至關重要。
第二段： 數據質量問題
在進行數據預處理的過程中，數據質量問題是非常常見的。比如說，可能會存在數據重復、格式不統(tǒng)一、空值、異常值等等問題。這些問題將極大影響到數據的可靠性、準確性以及可用性。因此，在進行數據預處理時，我們必須對這些問題進行全面的識別、分析及處理。
第三段： 數據篩選
在進行數據預處理時，數據篩選是必不可少的一步。這一步的目的是選擇出有價值的數據，并剔除無用的數據。這樣可以減小數據集的大小，并且提高數據分析的效率。在進行 數據篩選時，需要充分考慮到維度、時間和規(guī)模等方面因素，以確保所選的數據具有合適的代表性。
第四段： 數據清洗
數據清洗是數據預處理的核心環(huán)節(jié)之一，它可以幫助我們發(fā)現和排除未知數據，從而讓數據集變得更加干凈、可靠和可用。其中，數據清洗涉及到很多的技巧和方法，比如數據標準化、數據歸一化、數據變換等等。在進行數據清洗時，需要根據具體情況采取不同的方法，以確保數據質量的穩(wěn)定和準確性。
第五段： 數據集成和變換
數據預處理的最后一步是數據集成和變換。數據集成是為了將不同來源的數據融合為一個更綜合、完整的數據集合。數據變換，則是為了更好的展示、分析和挖掘數據的潛在價值。這些數據變換需要根據具體的研究目標進行設計和執(zhí)行，以達到更好的結果。
總結：
數據預處理是數據分析、數據挖掘和機器學習的基礎。在進行預處理時，需要充分考慮到數據質量問題、數據篩選、數據清洗以及數據集成和變換等方面。只有通過這些環(huán)節(jié)的處理，才能得到滿足精度、可靠性、準確性和可用性等要求的數據集合。
大數據導論心得篇十四
《大數據時代》心得體會
信息時代的到來，我們感受到的是技術變化日新月異，隨之而來的是生活方式的轉變，我們這樣評論著的信息時代已經變?yōu)樵?。如今，大數據時代成為炙手可熱的話題。
信息和數據的定義。維基百科解釋：信息，又稱資訊，是一個高度概括抽象概念，是一個發(fā)展中的動態(tài)范疇，是進行互相交換的內容和名稱，信息的界定沒有統(tǒng)一的定義，但是信息具備客觀、動態(tài)、傳遞、共享、經濟等特性卻是大家的共識。數據：或稱資料，指描述事物的符號記錄，是可定義為意義的實體，它涉及到事物的存在形式。它是關于事件之一組離散且客觀的事實描述，是構成信息和知識的原始材料。數據可分為模擬數據和數字數據兩大類。數據指計算機加工的“原料”，如圖形、聲音、文字、數、字符和符號等。從定義看來，數據是原始的處女地，需要耕耘。信息則是已經處理過的可以傳播的資訊。信息時代依賴于數據的爆發(fā)，只是當數據爆發(fā)到無法駕馭的狀態(tài)，大數據時代應運而生。
在大數據時代，大數據時代區(qū)別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。數據的更多、更雜，導致應用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進行推理。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。數據的用途意在何為，與數據本身無關，而與數據的解讀者有關，而相關關系更有利于預測未來。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭并進，理論來創(chuàng)立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來進行驗證。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。小數據時代也即是信息時代，是大數據時代的前提，大數據時代是升華和進化，本質是相輔相成，而并非相離互斥。
數據未來的故事。數據的發(fā)展，給我們帶來什么預期和啟示？金融業(yè)業(yè)天然有大數據的潛質?？蛻魯祿⒔灰讛祿?、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰(zhàn)也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的學習空間、可以有更精準的決策判斷能力這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基于脫穎而出的創(chuàng)新思維和執(zhí)行。因此，建設“數據倉庫”，培養(yǎng)“數據思維”，養(yǎng)成“數據治理”，創(chuàng)造“數據融合”，實現“數據應用”才能擁抱“大數據”時代，從數據中攫取價值，笑看風云變換，穩(wěn)健贏取未來。
一部似乎還沒有寫完的書
——讀《大數據時代》有感及所思
讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統(tǒng)上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰(zhàn)栗起來?！霸谛祿r代，我們會假象世界是怎樣運作的，然后通過收集和分析數據來驗證這種假想?！薄半S著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了?！睍袔缀蹩隙ㄒ嵏步y(tǒng)計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統(tǒng)計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。
有偏見”，跟作者一起先把統(tǒng)計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。
當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節(jié)甚至更大之后，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統(tǒng)計學了。但是由統(tǒng)計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了！《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規(guī)則。兩者似乎是做同一件事?？纱髷祿摹安皇且蚬P系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學四大基本定律（同一律、矛盾律、排中律和充足理由律）中的充足理由律又“明確規(guī)定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了！
更何況還有兩個更可怕的事情。
其二：人和機器的根本區(qū)別在于人有邏輯思維而機器沒有。《大數據時代》也擔心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現在就趁早跳樓。
都是在胡說八道，所謂的擔心根本不存在。但問題出現了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。
所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續(xù)寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。
合纖部 車民
2013年11月10日
一、學習總結
采用某些技術，從技術中獲得洞察力，也就是bi或者分析，通過分析和優(yōu)化實現
對企業(yè)未來運營的預測。
二、心得體會
在如此快速的到來的大數據革命時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。職業(yè)規(guī)劃中，也需充分考慮到大數據對于自身職業(yè)的未來發(fā)展所帶來的機遇和挑戰(zhàn)。當我們掌握大量數據，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途？在大數據時代制勝的良藥也許是創(chuàng)新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給我們日后創(chuàng)業(yè)帶來價值。借力，順勢，合作共贏。