大數據課程總結報告

1. 聽講座總結報告【5篇】

【 #報告# 導語】寫總結報告時應注意明確目的，突出重點，切不可面面俱到;要鼓舞人心，富有號召力。以下是 整理的聽講座總結報告，歡迎閱讀！

1.聽講座總結報告

一、作為一位一線教師，應該積極積累，沉澱自己的專業知識，為有效備課作充分的准備。

二、正確理解有效二字。學生的知識積累是教學有沒有效的標准。

所謂有效教學，是指學生有沒有學到什麼或學生學得好不好。如果學生不想學或者學生沒有收獲，即使教敗肆師教得很辛苦也是無效教學，同樣，如果學生學得很辛苦，但沒有得到應有的知識積累，也是無效或低效教學。

三、一個教師絕不能憑感覺、憑經驗、憑苦幹去搞教學，不能讓學生只停留在機械性記憶、淺層次理解和簡單運用上。

要經常思考自己到底應該給學生一些什麼東西，怎樣教學才是最有效，要鑽研高效課堂理論及高效教學的實踐，積極研究高效教學，借鑒經驗，互相學習，加強交流，充分實現自己課堂上所有時間的有效性。

四、善於發現研究並解決教學中存在的實際教學問題。

我們應當圍繞問題而教，而不是單純為知識而教、為考試而教。要相信學生，不僅要關心學生的行為投入，還要關心學生的認知和情感投入。師生應善於分別學會選擇最適合自己的教法或學法，只有引導學生實現由「學會」到「會學」，學生在課堂上的主體地位才有可能得到張揚、主題精神得到凸現。我們應當加強集體教研，實現教學活動的有效性，減少各種虛擬教學行為和「正確的廢話」，不亂搶占本該屬於學生在課堂上的學習時間和思維空間，讓課堂教學更加和諧有效，使師生的教與學能的呈現互動、互助、互進的效果。

五、及時多總結。

一個教師要想搞好有效教學，除了要加強自身的努力實踐總結外，還要善於結合工作實際有針對性地借鑒別人的成功經驗。集體教研提問題，個體備課找差距，要學會反思自己和別人開展有效教學的經驗交流，經常反思自己課堂的優勢和問題的存在，不斷改進，從關注學生終身發展的高度，不斷優化課堂教學結構，積極地營造民主、平等、和諧的教學氛圍，就能達到事半功倍的教育教學效果。實現高效的最終目標。

2.聽講座總結報告

學術講座，它是研究生的一種學習途徑。利用課外學習時間，學校和學院給我們安排了一系列學術講座，在我看來，旨在豐富研究生學期生活，積累專業知識，拓寬視野。這些講座與我們專業知識緊密相關，但是卻不單一，涉及不同課題觀摩聆聽名 師講座，名 師神采飛揚，聽者亦有心得。一千個讀者的心中有一千個哈姆雷特。而面對著鮮活的教學對象，智慧的教師必然沒有相同的課堂。聽學術講座過程中，不僅可以領略各行各業專家的口才藝術，還可以開闊視野，學到課堂上學不到的知識。

在進入研究生院一年多的時間里我參加了各種各樣的學術講座，我既了解到了各領域多層次的發展前沿，使自己能夠跟上科學發展的步伐；同時充實了多方面的知識，提升了我們的理論水平；同時也看到了知名學者成功人士的人格魅力。而這也激發並蘆枯敬且加強了我們對於所在學科領域的探索之心。在參加的學術講座中我印象最深的是中國人民大學杜小勇教授「大數據時代的數據管理技術」這個講座，因為他所講的內容是我特別感興趣的方面，拓寬了我的視野。

講座期間杜教授的飽滿的科研激情不時地感染者我們在座的每一位聽學者，杜教授幽默而又嚴謹的講學風格也帶動了我們大家的熱情以及杜教授對專業技術領域的真知灼見也令我們在座的研究生由衷欽佩。此次講座使我對大數據下數據管理的概念有了一定的認識並對其技術有了更深的理解，學到了大數據專業及其他相關方面更深層的理論知識和更前端的發展概況，理論水平得到了一定的提升，並提升了我們的專業技能，開闊了我們的視野，使我們受益頗多。

書山有路勤為徑，學海無涯苦作舟，雖然按照學校規定，我已經完成了聽取有關學術報告和講座的任務。但在研二研三期間對學校組織的學術講座和報告，我還會選擇參加一些對自己專業有幫助的和自己感興趣的講座，不會停止學習探索的腳步，高度的責任感和使命感時刻提醒著我不斷攀岩知識的高峰，充實自我，實現自己的理想。

在之前的兩周時間里，我參加了進入上海海洋大學後的第陪慎一個短學期。跟以往的日常的教學不同，短學期的教學活動更豐富多彩，有課程教學、專題報告、交流討論、實踐實訓、師生座談輔導等。這種教學方式有助增加學生自主學習的時間和空間，拓寬學生知識面，提高學生學習興趣，促進學生個性發展，為提高學生「學習能力、實踐能力、創新能力」營造更好的環境。

通過兩周短學期的學習，使我有機會接觸到優秀的企業家和行業資深人士，靜下心來聽一些之前認為是枯燥的東西，對自己所學習的專業又有了更深入的了解，使我受益匪淺。

3.聽講座總結報告

曾聽過這樣的一句話：大學，不在於大樓，而在於大師。上大學以後讓我收獲頗多莫過於是聽講師們的講座了。「聽君一席話，勝讀十年書」，他們精彩的演講深深地感染著我。講師們的每一次講座，都涵蓋了系統的專業知識，穿插上自己豐富的人生經歷，並潤色於獨特的見解，精湛的分析。每次聽完後，不僅拓寬了我的知識面，增長了我的見識，更激起了我對自己人生的思考。

我曾經對大學充滿著憧憬，可當我真正邁入大學生活卻感到前所未有的迷茫。大學的自由時間遠遠多於中學，很多的時間都需要自己去經營。怎樣安排自己的課余時間來豐富自己的大學生活呢？讓大學生活過得更有意義呢？經老師的指引，我開始關注學校的「學者視野」周末科技文化藝術系列講座。為踐行「以學為上，以德為行」的教育理念，提高學生的核心競爭力，學校每個星期都會開展，從未無故中斷過。期間，學校會請來教授或老師們為我們做講座，講座的內容包裹人文，科技，藝術等。這給我校師生拓寬知識面提供了渠道，為渴望汲取知識的師生提供了平台。

我是旅遊管理專業的學生，在專業課程上我們更多的是學習專業知識，而講座卻涉及到各方各面的知識內容，豐富了我課外知識。大學四年來，我參加了很多的講座。其中有為我排憂困惑教會我如何規劃自己的人生的；有教會我為人處事方面的，讓我學會了如何處理復雜的人際關系和學會更好的與他人相處的；有培養我的社會責任感的，讓我學會關注社會熱點和民生問題的等等。

我永遠不會忘記那一次，我大學期間的迷茫時期——不知如何規劃我的大學生涯。這時，學校為我們送上了一場及時雨，開展了一場《迷茫與成長——大學時期的職業生涯規劃》的講座。在講座過程中，主講人王國穎副教授和我們一起探討了面對當今競爭激烈和嚴峻的就業形勢下，大學生該如何面對挑戰、廓清迷霧，樹立正確的目標，做好自己的職業生涯規劃，為將來的就業贏得競爭力，為迷茫但渴望成功的`我們找到通往成功的的方法。雖然那場講座離現在已經有兩年多了，可那熱情澎湃，充滿激情的場面卻至今仍然浮現在我的腦海里。當時我聽完講座回到宿舍後，滿腔熱情地為自己制定了一份大學規劃報告，指引自己如何走過大學這段精彩的道路。看著這份報告書，有些任務目標自己已經完成了，而有些在畢業前恐怕是無法完成的了。現在看來這或許是一份失敗的規劃書，但自己只要努力過，就敢於說無悔自己的青春。

在關注社會熱點問題方面，我不會忘記郭正濤教授為我們做得精彩的講座《淺論中國―三農‖問題》，他從―三農‖問題己呈現出復雜的多維度特徵、農業供給能力增強與農業發展的約束條件、農民收入的結構特徵與增長的制約因素、農村社會發展的主要維度與多重挑戰等方面的內容為我們闡述了我國「三農問題」的特徵和解決「三農問題」面臨的困難，並為解決「三農問題」提出了獨特的見解。通過郭教授的演講，讓了解了「三農問題」是我國現階段面臨的一個重大問題，解決「三農問題」還是一個長期艱辛的任務，同時也讓我看到了郭教授他心繫民生，關注民生，富有社會責任感的學者，也讓我們明白大學生作為國家的未來的棟梁，也應努力學習，為祖國的繁榮富強做貢獻。

在這里我更不會忘記鄒蔭生教授的《理想–人生》的精彩講座，他教會我們「莫怕世上多風雨，一生都在旅途中」的人生哲理，激勵我們去奮斗自己的理想。

在報告中，鄒教授報告了他自己xx年的人生旅程：出身山區農村、經歷山村苦甘、三進三出武漢大學，先後在部隊農場勞動鍛煉，在工廠、機關、高校、公司、公共圖書館、核心期刊我部等單位工作的經歷。在這一段復雜的人生經歷中，可以看出鄒教授這一生也是充滿曲折的，並非一帆風順的，可是在面對困難時，鄒教授絕不向困難低頭，而是勇敢直沖，為自己的理想而拼搏。在報告中鄒教授還給我們大學生提出建議，要實現自己的人生理想，對親友、對國家有所貢獻，應做到樹立正確的人生觀和價值觀，合理安排生活工作時間，正確處理人際關系，加強身心健康等，從而使自己在人生旅途中有好業績、好心情、好日子。

在這里鄒教授以自身經歷為我們講述了一個精彩的人生故事，是我們大學生學習的一個榜樣，給同樣出生於農村我一個很好的激勵，現在我即將大學畢業，自己未來的路也還是個未知數，不管未來的路有多麼曲折，面臨多大的風雨，我都要勇敢地去闖，正如鄒教授的「莫怕世上多風雨，一生都在旅途中」，只有經歷了人生的風雨，才能成為人生靚麗的風景線。

我很感謝學校的用心良苦，為我們請來了各位大師，每個星期為我們精心准備了各方各面的講座，讓我們能根據自己的需求去汲取我們各方面的知識。講座就是我們的第二課堂，給我們廣泛涉獵知識提供了良好的平台，成為我大學生活生涯中不可缺少的精神食糧。

4.聽講座總結報告

7月16日上午，在關於大學生創業的講座上，06級的學長陳勃講了很多關於他大學生活的經歷和整個創業的心路歷程。他說，電影中國合夥人裡面有一句話，就是千萬不要的朋友創業。合夥創業往往會讓朋友因為利益不均而反目。創業初期，不管做什麼事情，在沒賺到什麼錢或者沒做大的之前，除了付出汗水就是不斷努力，朋友之間基本不會出現什麼內部矛盾。但是如果開始做大了，每個人都會開始有不同的想法，很容易產生矛盾。朋友之間一旦和利益扯上關系，就會變得復雜。創業不是一件容易的事情，跟自己的好朋友一起創業更不容易。但是他本人並不建議我們這么早就開始想這些東西，創業的事情大可放到大三大四再去考慮。他認為在什麼年齡段就該做什麼事，不初戀怎麼叫初中，不玩游戲怎麼叫童年，不逃課怎麼叫大學。如果你不早戀，不玩游戲，不逃課，那你的人生雖然是完美無誤的人生，但是你也會因此失去很多。你無法了解早戀的美好，沒法體會玩游戲的快感，更無法擁有逃課的勇氣。

在他看來，大學就像個腌菜缸，進了大學，我們就像是那些個新鮮的蘿卜白菜。無論你是誰，不管你來自何方，走進去再走出來就會截然不同了。其實好的大學只是配方比較獨特而已，但是能不能成為好的腌蘿卜腌泡菜，關鍵還是個人，不要讓自己成為一顆爛白菜爛蘿卜。最重要的就是要清楚地知道什麼時間做什麼事，不要把美好的大學時光荒廢在宿舍里。找到自己的堅持的信仰或某一種精神，努力追求並不停的戰斗，這樣會在大學積累下不少人生財富。

大學，帶給我們的僅僅是自由，而自由這個東西，掌控不好，會失去很多。大學的時候，或許有很多人會都這樣，上數學課看英語，上英語課做數學。在被周圍的人看到的時候也許還會笑笑，並未覺得有何不妥，反而隱約中有一絲的得意。但是，這樣做其實從一開始就錯了。在錯的時間做對的事情跟對的時間做錯的事情，其本質的一樣的，永遠都不可能有在對的時間做對事情的效果，甚至會產生相反的影響。

一件事情佔了其他事情的時間，就失去了它原有的意義，同時也使得被佔用的「其他事情」也沒有了當初想要的效果。這個關系一旦延續，就會導致之後的幾件事情都會因此受到大小不一的影響。而這到最後的影響就是幾乎沒有一件事情能做好。

然而，正確和不正確都是相對的，相對於不恰當的時間而言，就算是做了不違法、不損人、有道理的事情，也不一定是正確的。

在大學期間，有不少學生都有做兼職，這樣可以賺取生活費、學費，積累社會經驗，加深對社會的了解，有誰敢說不對。但對於大學生來說，最應該做的正確的事情，則是學習。學習是將來的就業之本。該讀書時，忙著打工；該工作時，卻為畢不了業發愁。或者自己掌握的知識和本領，不符合用人單位的要求，只能加入待業的行列了。

參加社團，投身實踐，交友旅遊，每一件都是正確的事情，但如果該上課的時間不去上課、該學習時不學習，而去做這類事情，就很難說是正確的了。如果忘記了這一點，不是本末倒置，就是因果顛倒，或者說貽誤了時機。人的一生要做的事情實在太多了，使得原本就十分有限的生命顯得更加短暫。有緊迫感，想多做點兒事情，這種想法是好的，但還應該有必要的舍棄。要明白有得必有失，不能雙贏時只能選擇放棄一樣。兩種事情都想做，就很有可能都做不好。

重要的是，明確不同階段的中心任務。學習階段，主要任務是學習，這是毋庸置疑的。打工也好、兼職也好、實踐也好、實習也好，都只能在完成了學習任務的前提下進行，而不能把學習放在次要、甚至不要的地位。

如果真想多嘗試、多收獲，就要肯於吃苦，加倍努力。同時兼顧兩件或者幾件事情，就不得不比別人多付出。因為要想得到雙倍的收獲，必須付出多倍的努力。

時間對每個人都是公平的。每個人每天都有24個小時，假如用8小時學習，8小時睡覺，8小時做其他事情，這樣看來，做其他事情的時間還是挺多的。但是人們往往每次都會盜用睡覺的時間來做其他事情，不到半夜是不會睡覺的，天天透支第二天的時間，第二天又透支第三天的時間，若到周末也不能調整過來，那便進入了一個死循環。

所以，要保持一種「在吃飯的時候吃飯，睡覺的時候睡覺」的心態。讀書的時間一心讀書，讀書才有效率，不虛度；娛樂的時間就不要考慮其他事情，盡情享受；休息的時間就只要靜心休息，才會徹底放鬆，不煩躁。故此，任何事情都有其固定的時間，各居其位，井水不犯河水。若其中一項事情佔用了其他事情的時間，內疚、煩躁、緊迫、不安、猶豫，種種負面情緒就會接踵而來。

人們如此不安如此焦慮，有一部分的原因是這個社會變化太快，節奏太快，誘惑太多，人人都怕落後。有的人在大二就開始感覺自己是一個失敗者，開始過得多且過的生活；有的人在父母的安排下已經不知不覺按照父母的計劃前進。於是，你開始害怕，害怕來不及做自己想做的，害怕來不及功成名就，害怕成為普通人，於是，別人考研，你跟著考研，別人考公務員，你也跟著考公務員，迷茫的路上人滿為患。因為不知道自己想要什麼樣的生活，內心信念總是可以輕易地被主流的或者旁人的價值觀撼動得搖搖擺擺，然後去復制別人的經歷，做了以後還自我膨脹得厲害。

每個人都有每個人的活法，有些人適合走自主創業道路，有些人卻適合在辦公室格子間里嶄露頭角。只要找到自己的追求，並努力付諸行動，就一定會離自己的夢想更近。不用去走別人的路，不用把別人的人生套用在自己身上，只要清楚自己在什麼時間做了什麼事情，不後悔自己的選擇，不後悔自己的決定就行了。

就跟收納物品一樣，若想把各項事情安排得條理分明，把過去的時間整理得明明白白，就要把各項事情歸類整理到各個時間儲物箱。每天按部就班地去做，就會形成一個好的規律。該玩樂的時候玩樂，該談戀愛的時候談戀愛，該認真的時候認真，該放鬆的時候放鬆。

5.聽講座總結報告

20xx年x月x日，我非常榮幸的在桂林電子科技大學聆聽了來自中國工程院的院士段寶岩教授的精彩講座，學術講座條理清晰、生動有序，時而介紹了教授的一些研究內容及實驗效果，特別是在天線領域的研究成果，更是讓我們敬佩。長達兩個多小時的講座，聽起來一點累的感覺都沒有，反而覺得是一種享受。段寶岩教授在介紹了一些研究領域的內容與目前嫦娥探月、神舟飛船、主力戰艦、深空探測等國家機電重大工程方面的應用之後，也講述了研究生應當如何開展科學研究，成為一名合格的研究生。讓我領悟了作為一名研究生應當有的學習方法及技巧。通過這次講座也讓我想到了很多以前沒有思考過的問題。

其實，做一些有建議的計劃是可以避免許多令人頭疼的事情的。為什麼要上研究生？通常的理由是碩士學位可以更好的找到工作，尤其是在研究和學術性機構里。並且研究生可以使我們在某一領域中有機會學到更多的專業知識，研究生的學習也可以為學生提供一個激發創新和靈感的空間。想要推遲找工作的時間則並不是一個好的理由。研究生的學習需要做大量的工作並且要求創新和集中學習，我們必須是發自內心想要進行研究生的學習。

這也有助於我們決定自己將在哪一個領域進行研究，通過閱讀該領域的一些書和前沿的雜志以及其他的參考書，可以更好的幫助我們進行研究學習。通過閱讀這些大量的資料可以了解在這些領域中其他人所已經研究出的成果。閱讀大量的科技論文以便於自己了解各個領域的發展情況，必須了解最新的科研動向。研究生要有選擇的閱讀。當我們開始閱讀一個新領域的相關文獻時，向指導老師和同學詢問在這個領域內最的期刊和參考書目，以及一些經典的論文。對於研究生而言，一個有用的也可能是過時的觀點是各種參考書目的基礎。相似的觀點可能存在於其他相關領域。需要仔細研讀這些論文和近幾年的期刊雜志。

我們不僅要學會閱讀，也要學會記錄。定期把我們的研究生活與想法記錄下來非常有必要，記錄下我們所感興趣的問題、問題的解決、隨時迸發出的靈感以及所查找的參考書，閱讀的文獻後的筆記，論文的提綱和精彩的論據。周期性的重新來看看這些記錄，我們將會發現這些隨機的想法會形成一種模式，這些想法會經常轉變成為一個研究課題有時甚至成為一篇文章。

研究生經常會認為論文的寫作有兩個截然不同的階段：做研究，寫論文。對於有些同學可能確實如此，但更多時候，這兩個階段是交迭的和相互影響的。有時在動筆之前，很難想出檢驗和證明的方法；同時檢驗的結果常常需要自己回過頭，重新修改論文的部分內容；發展和檢驗自己的想法是永無止境的（總會有需要不斷深入的地方），所以大多數研究生在論文提交前的一兩天才完成研究工作。一名優秀的研究生應該把主要精力放在創新他們的觀點並且完成它上面。然而大部分研究生把時間主要花在閱讀文獻上，與同學討論，撰寫修改論文上，當然，也會偶爾有創新的觀點並且來完成它。在研究方法上我們需要掌握正確的觀念，而心態也是非常重要的，在做科研工作的時候不能只是埋頭苦幹，也要學會溝通交流。

在研究生時代我們還需要學習的最重要的技能之一就是「人際關系」。與導師相處的時候要學尊重老師，主動與導師接觸，表達自己生活或者學術上的困惑，導師會是很好的解惑者。比起跟導師來說，跟同門之間相處的時間會更多，關系也會更加親密。在學習上可以向師兄師姐請教，可以和同級的學生一起探討，生活中亦較容易成為很好的朋友，所以彼此除了基本的互相尊重外還應該真誠相待，互信互容。

無論處於人生的什麼階段，遵循處理人際關系的原則都有助於我們自身心理健康發展，謙虛謹慎，擺正位置。要正確認識和評估自己的過去，把過去的種種經歷當作未來人生發展的基石，把研究生生活作為人生的一個新起點，平靜地看待周圍的人和事，努力保持一種平和而理智的心態，謙虛帶人。平等對待，真誠相處。研究生的性格特點決定了其人際交往的基礎只能是人格平等，以誠相待。因此，在學習、生活、工作，特別是困難面前，互幫互助。「善大，莫過於誠」，「人之相識，貴在知心」。熱誠的贊許與誠懇的批評，都能使彼此間願意了解、信任、傾述、交心。合作協助，友好競爭。研究生不是一個孤立的個體，鶴立雞群的人往往會被看成「怪物」，研究生生活環境，使得彼此間的合作不可避免。捨身處地地為別人著想時，彼此合作的契機便已來臨。研究生在與他人的競爭中，應倡導「公平公開公正，既競爭又以誠相助，既競爭又相互合作。」

還有一種情況就是埋頭工作而不娛樂，能在工作、娛樂以及其他事務中達到平衡並不容易。不同的人會給我們不同的建議。一些人讓建議把清醒狀態80%—90%的時間用在論文上，另一些人（包括我在內）認為這不切實際，而且對健康不利。為了自己的身心健康，研究生應該有其他的興趣愛好。平衡生活的關鍵之一是制定一個前後一致的時間表。自己可以決定只在白天工作，把晚上的時間留給業余愛好。

聽完講座，收獲很多，感悟也很多，但我們要做的更多，通過學術講座，使我能初步領略了專家的一種思想以及思維方式，常聽一些專家的講座，讓自己在具體理論以及思維方式上有一個不斷的提升，進而能夠理解這些專家的獨特的思想，同時對於一些其他領域方面的知識更是提升了見識，樹立自己正確的價值觀，人生觀。為以後自己的課題研究打下一個充實的基礎。

2. 大數據用一句話總結

數據（big data）指承受間范圍內用規軟體工具進行捕捉、管理處理數據集合
數據比喻蘊 藏能量煤礦煤炭按照性質焦煤、煙煤、肥煤、貧煤等類露煤礦、深山煤礦挖掘本與類似數據並於用價值含量、挖掘本比數量更重要於行業言何利用些規模數據贏競爭關鍵

數據價值體現幾面：
1)量消費者提供產品或服務企業利用數據進行精準營銷;
2) 做美模式尾企業利用數據做服務轉型;
3) 面臨互聯網壓力必須轉型傳統企業需要與俱進充利用數據價值

3. 以大數據為主題,寫一篇1500字的文章

世界包含的多得難以想像的數字化信息變得更多更快……從商業到科學，從政府到藝術，這種影響無處不在。科學家和計算機工程師們給這種現象創造了一個新名詞：「大數據」。大數據時代什麼意思？大數據概念什麼意思？大數據分析什麼意思？所謂大數據，那到底什麼是大數據，他的來源在哪裡，定義究竟是什麼呢？

七：最後北京開運聯合給您總結一下

不管大數據的核心價值是不是預測，但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。
1、從大數據的價值鏈條來分析，存在三種模式：
1)手握大數據，但是沒有利用好;比較典型的是金融機構，電信行業，政府機構等。
2)沒有數據，但是知道如何幫助有數據的人利用它;比較典型的是IT咨詢和服務企業，比如，埃森哲，IBM，開運聯合等。
3)既有數據，又有大數據思維;比較典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
2、未來在大數據領域最具有價值的是兩種事物：

4. 大數據職業規劃總結

這是我的第一篇博客，寫起來還真是有些小緊張~~~還請有緣看到的朋友多指點！
打算開始寫這些東西的契機是師兄給布置的學習記錄作業，而我自己這方面的原因倒主要不是記錄學習（寫這些東西好花時間呀...），而是看到好多大神，尤其是國外的，都在貢獻自己的知識，我被他們的精神感染了，也想自己貢獻些東西！

大體可分為四種：

其中，平台開發（大數據工程師），基本是結合公司業務場景及需求，以現已開源的大數據組件為基礎，打造公司自己的大數據平台；數據分析則是運用公司的平台，在其之上做些報表和數據變現（聽師兄說大公司將平台封裝的很好，基本上都是敲SQL）；至於運維，自然是為前兩者提供集群支持，如資源分配，組件配置優化等。
在這三者之上便是數據科學家啦！之前通過知乎Live得知，這里的數據科學家和大家傳統理解的科學家不一樣，就只是一個職業稱呼。引用知乎上 北冥承海生 的話：

其中科學的方法論指的是堅實的理論基礎；大量的數據指如行為日誌這種海量數據；自動化業務決策是數據科學家的核心工作，體現 數據優先與經驗，計算優先於人工 的價值觀。

理論基礎方面，北冥承海生推薦了幾本書：

其中，最優化好像很重要，因為這些平時遇到的問題，其本質好像都可以歸為一個優化問題，更一般的描述是求一個條件極值。
至於將實際問題建成數學模型，及對已知的問題提供現在未知的解決方法，北冥承海生說在學校是學不到的，需要一個大神級mentor悉心指導和經歷大量的工程實踐...做到這個就能年薪百萬啦！當然，錢不錢的無所謂，更重要的是，這不是搬磚，這是人類創造力的體現！在此之上更高級的創造，我想可能是：導向世界（不光人類）需求，體察潛在需求，甚至創造需求！

一激動就扯遠了，回歸正題。當前大數據行業缺口巨大，有興趣的朋友也可以看看下面的文章，寫得比較務實。

通向大數據的巴別塔：這個完整詳細的套路是否適合你？

5. 如何入門大數據

大數據
數據科學並沒有一個獨立的學科體系，統計學，機器學習，數據挖掘，資料庫，分布式計算，雲計算，信息可視化等技術或方法來對付數據。
但從狹義上來看，我認為數據科學就是解決三個問題：
1. data pre-processing;(數據預處理）
2. data interpretation；（數據解讀）
3.data modeling and analysis.（數據建模與分析）
這也就是我們做數據工作的三個大步驟：
1、原始數據要經過一連串收集、提取、清洗、整理等等的預處理過程，才能形成高質量的數據；
2、我們想看看數據「長什麼樣」，有什麼特點和規律；
3、按照自己的需要，比如要對數據貼標簽分類，或者預測，或者想要從大量復雜的數據中提取有價值的且不易發現的信息，都要對數據建模，得到output。
這三個步驟未必嚴謹，每個大步驟下面可能依問題的不同也會有不同的小步驟，但按我這幾年的經驗來看，按照這個大思路走，數據一般不會做跑偏。
這樣看來，數據科學其實就是門復合型的技術，既然是技術就從編程語言談起吧，為了簡練，只說說R和Python。但既然是薦數據科學方面的書，我這里就不提R/Python編程基礎之類的書了，直接上跟數據科學相關的。
R programming
如果只是想初步了解一下R語言已經R在數據分析方面的應用，那不妨就看看這兩本：
R in action：我的R語言大數據101。其實對於一個沒有任何編程基礎的人來說，一開始就學這本書，學習曲線可能會比較陡峭。但如果配合上一些輔助材料，如官方發布的R basics（http://cran.r-project.org/doc/contrib/usingR.pdf），stackoverflow上有tag-R的問題集（Newest 『r』 Questions），遇到復雜的問題可在上面搜索，總會找到解決方案的。這樣一來，用這本書拿來入門學習也問題不大。而且這本書作者寫得也比較輕松，緊貼實戰。
Data analysis and graphics using R：使用R語言做數據分析的入門書。這本書的特點也是緊貼實戰，沒有過多地講解統計學理論，所以喜歡通過情境應用來學習的人應該會喜歡這本入門書。而且這本書可讀性比較強，也就是說哪怕你手頭沒電腦寫不了代碼，有事沒事拿出這本書翻一翻，也能讀得進去。
但如果你先用R來從事實實在在的數據工作，那麼上面兩本恐怕不夠，還需要這些：
Modern applied statistics with S：這本書里統計學的理論就講得比較多了，好處就是你可以用一本書既復習了統計學，又學了R語言。（S/Splus和R的關系就類似於Unix和linux，所以用S教程學習R，一點問題都沒有）
Data manipulation with R：這本書實務性很強，它教給你怎麼從不同格式的原始數據文件里讀取、清洗、轉換、整合成高質量的數據。當然和任何一本注重實戰的書一樣，本書也有豐富的真實數據或模擬數據供你練習。對於真正從事數據處理工作的人來說，這本書的內容非常重要，因為對於任何研究，一項熟練的數據預處理技能可以幫你節省大量的時間和精力。否則，你的研究總是要等待你的數據。
R Graphics Cookbook：想用R做可視化，就用這本書吧。150多個recipes，足以幫你應付絕大多數類型的數據。以我現在極業余的可視化操作水平來看，R是最容易做出最漂亮的圖表的工具了。
An introction to statistical learning with application in R：這本書算是著名的the element of statistical learning的姊妹篇，後者更注重統計（機器）學習的模型和演算法，而前者所涉及的模型和演算法原沒有後者全面或深入，但卻是用R來學習和應用機器學習的很好的入口。
A handbook of statistical analysis using R：這本書內容同樣非常扎實，很多統計學的學生就是用這本書來學慣用R來進行統計建模的。
Python
Think Python，Think Stats，Think Bayes：這是Allen B. Downey寫的著名的Think X series三大卷。其實是三本精緻的小冊子，如果想快速地掌握Python在統計方面的操作，好好閱讀這三本書，認真做習題，答案鏈接在書里有。這三本書學通了，就可以上手用Python進行基本的統計建模了。
Python For Data Analysis： 作者是pandas的主要開發者，也正是Pandas使Python能夠像R一樣擁有dataframe的功能，能夠處理結構比較復雜的數據。這本書其實analysis講得不多，說成數據處理應該更合適。掌握了這本書，處理各種糟心的數據就問題不大了。
Introction to Python for Econometrics, Statistics and Data Analysis：這本書第一章就告訴你要安裝Numpy, Scipy, Matplotlib, Pandas, IPython等等。然後接下來的十好幾章就是逐一介紹這幾個庫該怎麼用。很全面，但讀起來比較枯燥，可以用來當工具書。
Practical Data Analysis： 這本書挺奇葩，貌似很暢銷，但作者把內容安排得東一榔頭西一棒子，什麼都講一點，但一個都沒講透。這本書可以作為我們學習數據分析的一個索引，看到哪塊內容有意思，就順著它這個藤去摸更多的瓜。
Python Data Visualization Cookbook： 用Python做可視化的教材肯定不少，我看過的也就這一本，覺得還不錯。其實這類書差別都不會很大，咬住一本啃下來就是王道。
Exploratory Data Analysis 和 Data Visualization
Exploratory Data Analysis：John Tukey寫於1977年的經典老教材，是這一領域的開山之作。如今EDA已經是統計學里的重要一支，但當時還是有很多人對他的工作不屑一顧。可他愛數據，堅信數據可以以一種出人意料的方式呈現出來。正是他的努力，讓數據可視化成為一門無比迷人的技術。但這本書不推薦閱讀了，內容略過時。要想完整地了解EDA，推薦下一本：
Exploratory Data Analysis with MATLAB：這本書雖然標題帶了個MATLAB，但實際上內容幾乎沒怎麼講MATLAB，只是每講一個方法的時候就列出對應的MATALB函數。這本書的重要之處在於，這是我讀過的講EDA最系統的一本書，除了對visualization有不輸於John Tucky的講解外，對於高維的數據集，通過怎樣的方法才能讓我們從中找到潛在的pattern，這本書也做了詳盡的講解。全書所以案例都有對應的MATALB代碼，而且還提供了GUI（圖形用戶界面）。所以這本書學起來還是相當輕松愉悅的。
Visualize This：中譯本叫「鮮活的數據」，作者是個「超級數據迷」，建立了一個叫http://flowingdata.com的網頁展示他的數據可視化作品，這本書告訴你該選擇什麼樣的可視化工具，然後告訴你怎樣visualize關系型數據、時間序列、空間數據等，最後你就可以用數據講故事了。如果你只想感受一下數據可視化是個什麼，可以直接點開下面這個鏈接感受下吧！A tour through the visualization zoo（A Tour Through the Visualization Zoo）
Machine Learning & Data Mining
這一塊就不多說了，不是因為它不重要，而是因為它太太太重要。所以這一部分就推兩本書，都是」世界名著「，都比較難讀，需要一點點地啃。這兩本書拿下，基本就算是登堂入室了。其實作為機器學習的延伸和深化，概率圖模型（PGM）和深度學習（deep learning）同樣值得研究，特別是後者現在簡直火得不得了。但PGM偏難，啃K.Daphne那本大作實在太燒腦，也沒必要，而且在數據領域的應用也不算很廣。deep learning目前工業界的步子邁得比學術界的大，各個domain的應用如火如荼，但要有公認的好教材問世則還需時日，所以PGM和deep learning這兩塊就不薦書了。
The Element of Statistical Learning：要學機器學習，如果讓我只推薦一本書，我就推薦這本巨著。Hastie、Tibshirani、Friedman這三位大牛寫書寫得太用心了，大廈建得夠高夠大，結構也非常嚴謹，而且很有前瞻性，納入了很多前沿的內容，而不僅僅是一部綜述性的教材。（圖表也做得非常漂亮，應該是用R語言的ggplot2做的。）這本書注重講解模型和演算法本身，所以需要具備比較扎實的數理基礎，啃起這本書來才不會太吃力。事實上掌握模型和演算法的原理非常重要。機器學習（統計學習）的庫現在已經非常豐富，即使你沒有完全搞懂某個模型或演算法的原理和過程，只要會用那幾個庫，機器學習也能做得下去。但你會發現你把數據代進去，效果永遠都不好。但是，當你透徹地理解了模型和演算法本身，你再調用那幾個庫的時候，心情是完全不一樣的，效果也不一樣。
Data Mining: Concepts and Techniques, by Jiawei Han and Micheline Kamber 數據挖掘的教材汗牛充棟，之所以推薦這本韓家煒爺爺的，是因為雖然他這本書的出發點是應用，但原理上的內容也一點沒有落下，內容非常完整。而且緊跟時代，更新的很快，我看過的是第二版，就已經加進去了social network analysis這種當時的前沿內容。現在已經有第三版了，我還沒看過，但應該也加入了不少新內容。其實這本書並不難讀，只是篇幅較長，啃起來比較耗時。
其實這兩本書里單拎出來一塊內容可能又是幾本書的節奏，比如bayesian方法，再拿出兩三本書來講也不為過，我個人用到的比較多，而且也確實有不少好書。但並非是所有data scientist都要用到，所以這一塊就不再細說。
還有一些印象比較深刻的書：
Big Data Glossary： 主要講解大數據處理技術及工具，內容涵蓋了NoSQL，MapRece，Storage，Servers，NLP庫與工具包，機器學習工具包，數據可視化工具包，數據清洗，序列化指南等等。總之，是一本辭典式的大數據入門指導。
Mining of Massive Datasets：這本書是斯坦福大學Web Mining的講義，裡面很多內容與韓家煒的Data Mining那本書重合，但這本書里詳細地講了MapRece的設計原理，PageRank（Google創業時期的核心排序演算法，現在也在不斷優化更新）講解得也比較詳細。
Developing Analytic Talent： 作者是個從事了十幾年數據工作的geek，技術博客寫得很有個人風格，寫的內容都比較偏門，通常只有具備相關數據處理經驗的人能體會出來，絲毫不照顧初學者的感受。比如他會談到當數據流更新太快時該怎麼辦，或者MapRece在什麼時候不好用的問題，才不管你懂不懂相關基礎原理。所以這本書不太適合初學者閱讀。這本書其實是作者的博客文章的集結，用how to become a data scientist的邏輯把他近幾年的博客文章串聯了起來。
Past, Present and Future of Statistical Science：這本書是由COPSS（統計學社主席委員會，由國際各大統計學會的帶頭人組成）在50周年出版的一本紀念冊，裡面有50位統計學家每人分別貢獻出的一兩篇文章，有的回憶了自己當年如何走上統計學這條路，有的探討了一些統計學的根本問題，有的談了談自己在從事的前沿研究，有的則給年輕一代寫下了寄語。非常有愛的一本書。
其它資料
Harvard Data Science：這是H大的Data science在線課，我沒有修過，但口碑很好。這門課需要費用8千刀左右，比起華盛頓大學的4千刀的Data science在線課雖貴一倍，但比斯坦福的14千刀要便宜將近一半（而且斯坦福的更偏計算機）。如果想自學，早有好心人分享了slides: （https://drive.google.com/folderview?id=0BxYkKyLxfsNVd0xicUVDS1dIS0k&usp=sharing）和homeworks and solutions: （https://github.com/cs109/content）
PyData：PyData是來自各個domain的用Python做數據的人每年舉行一次的聚會，期間會有各路牛人舉行一些規模不大的seminar或workshop，有好心人已經把video上傳到github，有興趣的去認領吧（DataTau/datascience-anthology-pydata · GitHub）
工具
R/Python/MATLAB（必備）：如果是做數據分析和模型開發，以我的觀察來看，使用這三種工具的最多。R生來就是一個統計學家開發的軟體，所做的事也自然圍繞統計學展開。MATLAB雖然算不上是個專業的數據分析工具，但因為很多人不是專業做數據的，做數據還是為了自己的domain expertise（特別是科學計算、信號處理等），而MATLAB又是個強大無比的Domain expertise工具，所以很多人也就順帶讓MATLAB也承擔了數據處理的工作，雖然它有時候顯得效率不高。Python雖然不是做數據分析的專業軟體，但作為一個面向對象的高級動態語言，其開源的生態使Python擁有無比豐富的庫，Numpy, Scipy 實現了矩陣運算/科學計算，相當於實現了MATLAB的功能，Pandas又使Python能夠像R一樣處理dataframe，scikit-learn又實現了機器學習。
SQL（必備）：雖然現在人們都說傳統的關系型資料庫如Oracle、MySQL越來越無法適應大數據的發展，但對於很多人來說，他們每天都有處理數據的需要，但可能一輩子都沒機會接觸TB級的數據。不管怎麼說，不論是用關系型還是非關系型資料庫，SQL語言是必須要掌握的技能，用什麼資料庫視具體情況而定。
MongoDB（可選）：目前最受歡迎的非關系型資料庫NoSQL之一，不少人認為MongoDB完全可以取代mySQL。確實MongoDB方便易用，擴展性強，Web2.0時代的必需品。
Hadoop/Spark/Storm（可選）: MapRece是當前最著名也是運用最廣泛的分布式計算框架，由Google建立。Hadoop/Spark/storm都是基於MapRece的框架建立起來的分布式計算系統，要說他們之間的區別就是，Hadoop用硬碟存儲數據，Spark用內存存儲數據，Storm只接受實時數據流而不存儲數據。一言以蔽之，如果數據是離線的，如果數據比較復雜且對處理速度要求一般，就Hadoop，如果要速度，就Spark，如果數據是在線的實時的流數據，就Storm。
OpenRefine（可選）：Google開發的一個易於操作的數據清洗工具，可以實現一些基本的清洗功能。
Tableau（可選）：一個可交互的數據可視化工具，操作簡單，開箱即用。而且圖表都設計得非常漂亮。專業版1999美刀，終身使用。媒體和公關方面用得比較多。
Gephi（可選）：跟Tableau類似，都是那種可交互的可視化工具，不需要編程基礎，生成的圖表在美學和設計上也是花了心血的。更擅長復雜網路的可視化。

6. 大學大數據學院中期座談會總結怎麼寫

大學大數據學院中期座談會總結寫法如下。
1、(一)總結的標題(二)總結的正文和其他應用文體一樣，總結的正文也分為開頭、主體、結尾三部分，各部分均有其特定的內容。
2、開頭，總結的開頭主要用來概述基本情況。包括單位名稱、工作性質、主要任務、時代背景、指導思想，以及總結目的、主要內容提示等。作為開頭部分，要注意簡明扼要，文字不可過多。
3、主體，這是總結的主要部分，內容包括成績和做法、經驗和教訓、今後打算等方面。這部分篇幅大、內容多，要特別注意層次分明、條理清楚。主體部分常見的結構形態有三種。第一，縱式結構。第二，橫式結構。第三，縱橫式結構。主體部分的外部形式，有貫通式、小標題式、序數式三種情況。
4、結尾。
5、注意事項有要堅持實事求是原則、要注意共性、把握個性、要詳略得當，突出重點。

7. 2021計算機學習總結報告範文

計算機學習是現代工作或者求學都屬於十分重要的一項技能，那麼學會 總結 則更有利於自己的下一次進步，下面是我為大家整理的計算機 學習總結 範文 模板，接下來我們一起來看看吧!

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★大學計算機學習總結報告★

★學習計算機心得體會優秀範文★

★計算機學生學期末個人總結報告★

★大一計算機學習心得總結範文★

計算機學習總結範文(一)

如今已經是信息時代，作為主流信息工具的網路越來越重要，因此我選擇了這門選修課程。

計算機網路系統是一個集計算機硬體設備、通信設施、軟體系統及數據處理能力為一體的，能夠實現資源共享的現代化綜合服務系統。計算機網路系統的組成可分為三個部分，即硬體系統，軟體系統及網路信息系統。

1.硬體系統

硬體系統是計算機網路的基礎。硬體系統有計算機、通信設備、連接設備及輔助設備組成，如圖1.6.4所示。硬體系統中設備的組合形式決定了計算機網路的類型。下面介紹幾種網路中常用的硬體設備。

⑴伺服器

伺服器是一台速度快，存儲量大的計算機，它是網路系統的核心設備，負責網路資源管理和用戶服務。伺服器可分為文件伺服器、遠程訪問伺服器、資料庫伺服器、列印伺服器等，是一台專用或多用途的計算機。在互聯網中，伺服器之間互通信息，相互提供服務，每台伺服器的地位是同等的。伺服器需要專門的技術人員對其進行管理和維護，以保證整個網路的正常運行。

⑵工作站

工作站是具有獨立處理能力的計算機，它是用戶向伺服器申請服務的終端設備。用戶可以在工作站上處理日常工作，並隨時向伺服器索取各種信息及數據，請求伺服器提供各種服務(如傳輸文件，列印文件等等)。

⑶網卡

網卡又稱為網路適配器，它是計算機和計算機之間直接或間接傳輸介質互相通信的介面，它插在計算機的擴展槽中。一般情況下，無論是伺服器還勝作站都應安裝網卡。網卡的作用是將計算機與通信設施相連接，將計算機的數字信號轉換成通信線路能夠傳送的電子信號或電磁信號。網卡是物理通信的瓶頸，它的好壞直接影響用戶將來的軟體使用效果和物理功能的發揮。目前，常用的有10mbps、100mbps和10mbps/100mbps自適應網卡，網卡的匯流排形式有isa和pci兩種。

⑷數據機

數據機(modem)是一種信號轉換裝置。它可以把計算機的數字信號「調制」成通信線路的模擬信號，將通信線路的模擬信號「解調」回計算機的數字信號。數據機的作用是將計算機與公用電話線相連接，使得現有網路系統以外的計算機用戶，能夠通過撥號的方式利用公用電話網訪問計算機網路系統。這些計算機用戶被稱為計算機網路的增值用戶。增值用戶的計算機上可以不安裝網卡，但必須配備一個數據機。

⑸集線器

集線器(hub)是區域網中使用的連接設備。它具有多個埠，可連接多台計算機。在區域網中常以集線器為中心，用雙絞線將所有分散的工作站與伺服器連接在一起，形成星形拓撲結構的區域網系統。這樣的網路連接，在網上的某個節點發生故障時，不會影響其他節點的正常工作。

集線器分為普通型和交換型(switch)，交換型的傳輸效率比較高，目前用的較多。集線器的傳輸速率有10mbps、100mbps和10mbps/100mbps自適應的。

⑹網橋

網橋(bridge)也是區域網使用的連接設備。網橋的作用是擴展網路的距離，減輕網路的負載。在區域網中每條通信線路的長度和連接的設備數都是有最大限度的，如果超載就會降低網路的工作性能。對於較大的區域網可以採用網橋將負擔過重的網路分成多個網路段，當信號通過網橋時，網橋會將非本網段的信號排除掉(即過濾)，使網路信號能夠更有效地使用信道，從而達到減輕網路負擔的目的。由網橋隔開的網路段仍屬於同一區域網，網路地址相同，但分段地址不同。

⑺路由器

路由器(router)是互聯網中使用的連接設備。它可以將兩個網路連接在一起，組成更大的網路。被連接的網路可以是區域網也可以是互聯網，連接後的網路都可以稱為互聯網。路由器不僅有網橋的全部功能，還具有路徑的選擇功能。路由器可根據網路上信息擁擠的程度，自動地選擇適當的線路傳遞信息。

在互聯網中，兩台計算機之間傳送數據的通路會有很多條，數據包(或分組)從一台計算機出發，中途要經過多個站點才能到達另一台計算機。這些中間站點通常是由路由器組成的，路由器的作用就是為數據包(或分組)選擇一條合適的傳送路徑。用路由器隔開的網路屬於不同的區域網地址。

2.軟體系統

計算機網路中的軟體按其功能可以劃分為數據通信軟體、網路 操作系統 和網路應用軟體。

⑴數據通信軟體

數據通信軟體是指按著網路協議的要求，完成通信功能的軟體。

⑵網路操作系統

網路操作系統是指能夠控制和管理網路資源的軟體。網路操作系統的功能作用在兩個級別上：在伺服器機器上，為在伺服器上的任務提供資源管理;在每個工作站機器上，向用戶和應用軟體提供一個網路環境的「窗口」。這樣，向網路操作系統的用戶和管理人員提供一個整體的系統控制能力。網路伺服器操作系統要完成目錄管理，文件管理，安全性，網路列印，存儲管理，通信管理等主要服務。工作站的操作系統軟體主要完成工作站任務的識別和與網路的連接。即首先判斷應用程序提出的服務請求是使用本地資源還是使用網路資源。若使用網路資源則需完成與網路的連接。常用的網路操作系統有：netware系統、windowsnt系統、unix系統和linux系統等。

⑶網路應用軟體

網路應用軟體是指網路能夠為用戶提供各種服務的軟體。如瀏覽查詢軟體，傳輸軟體，遠程登錄軟體，電子郵件等等。

⒊網路信息系統

網路信息系統是指以計算機網路為基礎開發的信息系統。如各類網站、基於網路環境的管理信息系統等

計算機學習總結範文(二)

隨著信息技術的高速發展並迅速滲透到社會生活的各個方面，計算機日益成為人們學習、工作、生活不可缺少的基本工具，再過不了幾年，不會使用計算機，就會象不識字一樣使人舉步維艱，計算機 學習心得 體會。進入大學，計算機無時無刻在伴隨著我們，給我們在學習的生活增添了樂趣。然而這個學期將是展現自我能力的一個好時機，在這個學期里我們要進行全國計算機應用技術的考試。這就要看你在平時上課有沒有認真聽講，在上操作課的時候有沒有認真的完成老師所布置的任務，還有平時自己積累的知識跟 經驗 ，這些都將成為面臨考試的一項重要的准備工作。

計算機課是一門知識性和技能性相結合、理論性和操作性都很強的科目，既不同於人文課程又和計算機的專業課有所區別。我們應該堅持「邊講邊練、精講多練」的做法，因材施教，激勵著我們的學習興趣，積極拓展我們的學習目標，使我們為今後走向社會在具體工作崗位上的計算機應用打下良好的基矗對一些從小就沒有養成良好學習習慣的同學，出現了一些在學習過程中不夠自覺的現象。但是老師你總是很耐心的指導我們 教育 我們，使我們正確的認識計算機在我們學習生活中的重要作用。在剛開始的計算機教學中，老師你每節課安排相應的練習任務，抓住樂我們學習計算機的心理特點，完成的同學可以在課堂上作自己的事，比如玩下小游戲，聊下qq等加強了同學們的積極性。如在英打字練習時，每節課要是比上節課進步一分鍾，或是在在漢字錄入部分，每分鍾比上節課進步5個字，就可以自由練習。上機課時你總是在同學間教育我們怎樣做對的事，怎樣使用正確的指法，怎樣才能更快的打好更多的字。打字成績好的同學在學習任務的驅動下，可以更好的掌握更多更全面的計算機知識。讓後為了爭取自由時間去游戲，會很好地完成學習任務。在計算機課中，並不會完全的在兩節課時間里讓大家完全的做練習，在完成教學任務的情況下，給予了我們一片自由的游線天地，滿足了我們的好奇心，又達到了計算機學習的目的。使我們在課堂上更加積極的去完成作業，使自己可以得到更多的自由的時間，這樣也要求我們更加熟練的掌握老師上課時所講內容，以練為主，講練結合。以練為主，講練結合。許多知識是靠在操作實踐中而獲得的，所以我在操作實踐中可以獲得知識，動手實現最基本的操作，從中獲得成就感，培養動手操作→觀察現象→分析原因→概括總結這一獲得知識的過程，如在文字處理軟體教學中，老師你提出樂一些問題讓學我們來思考，比如如何利用Shift鍵快速輸入大小寫字母?引導我們大膽探索，從操作中去找 方法 ，這樣在實踐中使我們充分掌握了Shift鍵的作用，茅塞頓開，從中得到了樂趣，並體會了掌握計算機知識必須以練為主的真諦，培養了解決實際操作問題的能力。 初學者對計算機都是比較薄弱的，對一些 應用操作理解起來很困難 要從整體上較好理解很把握應用軟體，不是僅僅靠買幾本專業書就能知道的，我們平時不僅要多做練習，記筆記，還要實際應用。

要多了解相關知識，讀思考，多提問題，多問幾個為什麼，要學以致用，計算機網路使學習、生活、工作的資源消耗大為降低。我們是新一代的人用的都是高科技，也隨著現在的社會日新月異，高科技的，需要老師掌握一定的計算機知識，才能更好的幫助我們。 不過有時也要動我們的腦子，要個人親身去體會 ，去實踐，把各項命令的位置，功能，用法記熟，做熟。

提高我們整體的知識，打好基礎最初，我了解了計算機的硬體與系統軟體的安裝，維護知識.在學習這一部分內容時授課老師深入淺出，讓我們自己積極動手操作，結合實踐來提高自己的操作能力，使每個學員得到了一次鍛煉的機會.

其次，學習了常用的辦公軟體，主要有word，EXCEL，POWERPOINT等，以及常用的幾種軟體的應用技巧，同時也學習了一些解決實際應用過程中經常出現的問題的方法，相信這次學習，會讓我在今後的工作中運用電腦時能夠得心應手.為了提高大家的認識，老師不僅採用實物演示的辦法，而且還為我們提供實踐操作的機會來為大家講解有關組建區域網以及網路維護方面的知識，介紹了一些平時我們很少用到的網路檢測命令，對我們今後維護自己的區域網絡有很大的幫助.

同時在方遠電腦學校的學習中我們不僅學到很多計算機方面的知識，更重要的是增進了和其他學員之間的交流.同學們坐在一起暢所欲言，互相討論，交流，把自己不理解，不明白的地方提出來，讓老師來幫助解決，這樣使得相互之間都得到了學習，鞏固知識的機會，提高了學習的效率.

通過這次學習我真正體會到了計算機知識的更新是很快的，隨著教育體制的改革和教育理念的更新，以及信息技術的飛速發展，如何接受新的教育理念，轉變我們傳統的教育觀念，來充實我們的專業技能，已經成為我們每一個人必須要解決的第一個問題.只有不斷地學習，才能掌握最新的知識，才能在以後把工作做得更好.我們也渴望能夠多學關於計算機方面的知識.

我相信在更多的學習機會中，我們懂的也會越來越多。

計算機學習總結範文(三)

當今社會，到處充滿機會與挑戰。知識是我們面對這一切的籌碼，而計算機知識則更為重要。如何在本科函授這樣一種形式下，學好計算機課程，這是擺在我們面前的一個問題。我談一下學習感受，供大家參考。只想以此拋磚引玉，讓大家對 學習方法 多發表自己的意見，以利於學習。

一、感受與體會

1、基礎很重要

實踐證明，對文字、表格等的處理都是計算機課程的基礎，需要一定的操作桌面的知識和能力，需要一定的工具操作能力，學好這些是學習計算機的入門，所以尤為重要!

2、循序漸進

整個學習過程應採用循序漸進的方式，先了解計算機的基本知識，如計算機的起源、發展、windows_、xp的桌面操作、電子表格等，使自己能由淺入深，由簡到繁地掌握他們的使用技術。

3、學以致用

在學習時始終要與實際應用相結合，不要把主要精力花費在各個命令孤立地學習上;要把學以致用的原則貫穿整個學習過程，以讓自己對命令能有深刻和形象的理解。

4、熟能生巧

word作為文字操作專家，它能使我們更加深入地理解、熟練文字操作的命令。要強迫自己做幾個綜合實例，分別詳細地進行文字編輯，使自己可以從全局的角度掌握整個編輯過程，力爭使自己學習完word之後就可以投身到實際的工作中去。

二、學習建議

1、常見問題要弄懂

對於經常出現的問題，要及時解決。如果推脫，那麼問題就越堆越多，不利於今後的學習。

2、有比較，才有鑒別

容易混淆的命令，要注意使自己弄清它們之間的區別。

3、養成良好習慣

規范操作。我的體會是：養成良好的習慣，受益匪淺。!

學無止境，只要大家在學習中善於總結和歸納，一定能找到最佳學習方法。感謝陳老師的悉心教導。通過這次短暫的學習，我的收獲很大。我會在今後的學習和工作中更加努力。

路漫漫其修遠兮，吾將上下求索......

計算機學習總結範文(四)

計算機實訓在不知不覺中就結束了，我感覺自己還有好多東西要學，還有好多的東西不懂呢!這是我大學以來第三次實訓，每次實訓我都感覺學到了好多東西!因為是一天到晚的不間斷訓練，所以記的會非常牢固。不像平時上課，每上兩次的理論課卻只有45分鍾的實際操作。在課上，有老師在前面演示我們都還能跟著做，可輪到我們獨立完成的時候，因為實際操作的少，早就忘光了!我很感謝學校有實訓這樣的安排，把我們這一學期學的東西系統的集中的進行訓練，對我們計算機水平的提高發揮著重要作用!還要感謝我們的竇老師，竇老師很溫柔，也很有耐心，即使老師講了很多遍的問題，我們不會，老師還是會走進我們給我們耐心的指導，還給我們講一些學習計算機的方法，讓我們知道自己在哪方面不足，需要加強，也讓我們了解到哪些需要認真的學習，那些是重點，不是沒有方向的亂學一通，什麼也學不好!

經過這次的實訓，我真真確確的感受到了計算機在我們生活中工作中的運用，這些軟體、程序能讓我們提高工作的效率，更直觀更便捷的切入主題。這次我們學習的是數據路的原理及應用的各方面知識，由老師帶著我們不斷操作。accesss_能有效的組織、管理和共享資料庫信息，能把資料庫信息與wep結合在一起，實現資料庫信息的共享。同實，access概念清晰，簡單易學、實用是適合 企業管理 人員、資料庫管理員使用的首選。我覺得學習了這個，對我參加工作後製表、創建查詢、數據分析和材料演示都有很大的作用，這樣，我們能更清楚的了解信息並進行分析。當然，在學習的過程中並不是一帆風順的，在這之中，因為要操作的東西很多，有時錯一步，後面的結果就無法顯示，而自己的計算機又太差，根本檢查不出來是哪裡出了錯!這時候，老師都會耐心的過來幫助我，我很感謝竇老師也很感謝學校能安排這么優秀的竇老師來教我們!只是，我們太頑皮，有很多東西老師講了我們也沒能記住，我想在此說一句：老師，您辛苦了，下學期我們一定認認真真的好好學!

一個星期的實訓課很快結束了，我發現我對計算機有了新的認識，以前只知道玩游戲、娛樂和簡單的應用。通過這次的實訓，我了解到，要真真正正的掌握計算機程序還不是一件簡單容易的事兒，但真正掌握後，它帶個我們的將是無窮的便捷與科技，我喜歡高端便捷的生活。我希望我能做計算機這個萬能機器人的主人而不是奴隸，我會努力加油的!感謝學校，感謝老師給我的幫助，讓我的思想、技能又上了一個台階!

計算機學習總結範文(五)

通過一個學期對《計算機網路實用技術》這門課程的學習，對於我來說它已不陌生。首先對於課程安排，感覺很緊湊，幾乎不遺漏任何的知識點。理論總在實驗和機試前，這樣有利於我們學生接受新知識的灌輸，而且把理論運用自如。每理論課後，老師總不忘留出十幾分鍾的時間給我們思考的空間。其次是對於教學，感覺老師講課的思路很清晰，運用課件的形式講課，很有概括性，重點「一針見血」，易於給我們把握住知識的主次。跟著老師的教學步驟，我們慢慢吃透了課本上的知識，老師偶爾形象及幽默的比喻，易於理解接受，感覺不到課堂的枯燥，實驗前，老師總會給足夠的時間給我們預習。分成小組的形式，讓我們形成合作的團體，實驗中不僅讓我獲得知識，更鍛煉了我們同學之間的合作。實驗中學會了「雙絞線的製作與測試」、「IP地址規劃與管理」、「對等網路組網」等等。即使操作上，我們學會了開通博客、;windows2000server的安裝」等等。實驗後的實驗報告讓我們有了總結回顧的效果。計算機網路是計算機技術和通信技術相互結合、相互滲透而形成的一門新興學科。21世紀的我們，必須學好科學技術才能站得住腳!在實驗中，讓我們體會到合作的重要性!!!!實驗前做好准備，要了解實驗目的的要求，要詳讀實驗的步驟，實驗過程要謹慎仔細等等。

相信以後更認真，努力的學習，一定可以使自己的知識更全面。

1.這個學期我們學習了測試技術這門課程，它是一門綜合應用相關課程的知識和內容來解決科研、生產、國防建設乃至人類生活所面臨的測試問題的課程。測試技術是測量和實驗的技術，涉及到測試方法的分類和選擇，感測器的選擇、標定、安裝及信號獲取，信號調理、變換、信號分析和特徵識別、診斷等，涉及到測試系統靜動態性能、測試動力學方面的考慮和自動化程度的提高，涉及到計算機技術基礎和基於LabVIEW的虛擬測試技術的運用等。

課程知識的實用性很強，因此實驗就顯得非常重要，我們做了金屬箔式應變片：單臂、半橋、全橋比較，回轉機構振動測量及譜分析，懸臂梁一階固有頻率及阻尼系數測試三個實驗。剛開始做實驗的時候，由於自己的理論知識基礎不好，在實驗過程遇到了許多的難題，也使我感到理論知識的重要性。但是我並沒有氣壘，在實驗中發現問題，自己看書，獨立思考，最終解決問題，從而也就加深我對課本理論知識的理解，達到了「雙贏」的效果。

實驗中我學會了單臂單橋、半橋、全橋的性能的驗證;用振動測試的方法，識別一小阻尼結構的(懸臂梁)一階固有頻率和阻尼系數;掌握壓電加速度感測器的性能與使用方法;了解並掌握機械振動信號測量的基本方法;掌握測試信號的頻率域分析方法;還有了解虛擬儀器的使用方法等等。實驗過程中培養了我在實踐中研究問題，分析問題和解決問題的能力以及培養了良好的工程素質和科學道德，例如團隊精神、交流能力、獨立思考、測試前沿信息的捕獲能力等;提高了自己動手能力，培養理論聯系實際的作風，增強創新意識。

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8. 大數據營銷知識點總結

一、走進大數據世界

大數據的特徵（4V）：

1.  數據的規模性

2.   數據結構多樣性

3.   數據傳播高速性

4.   大數據的真實性、價值性、易變性；

結構化數據、半結構化數據、非結構化數據

大數據處理的基本流程圖

大數據關鍵技術：

1.  大數據採集

2.   大數據預處理

3.  大數據存儲及管理

4.   大數據安全技術

5.  大數據分析與挖掘

6.   大數據展現與應用

二、大數據營銷概論

Target 百貨客戶懷孕預測案例

大數據營銷的特點：

1.   多樣化、平台化數據採集： 多平台包括互聯網、移動互聯網、廣電網、智能電視等

2.   強調時效性： 在網民需求點最高時及時進行營銷

3.   個性化營銷： 廣告理念已從媒體導向轉為受眾導向

4.   性價比高： 讓廣告可根據時效性的效果反饋，進行調整

5.   關聯性： 網民關注的廣告與廣告之間的關聯性

大數據運營方式：

1.   基礎運營方式

2.   數據租賃運營方式

3.   數據購買運營方式

大數據營銷的應用

1.   價格策略和優化定價

2.   客戶分析

3.   提升客戶關系管理

4.   客戶相應能力和洞察力

5. 智能嵌入的情景營銷

6.   長期的營銷戰略

三、產品預測與規劃

整體產品概念與整體產品五層次

整體產品概念： 狹義的產品： 具有某種特定物質形態和用途的物體。

產品整體概念（廣義）：向市場提供的能夠滿足人們某種需要的

                      一切物品和服務。

整體產品包含：有形產品和無形的服務                          

整體產品五層次：潛在產品、延伸產品、期望產品、形式產品、核心產品

 

大數據新產品開發模型：

1.   需求信息收集及新產品立項階段

2.  新產品設計及生產調試階段

3.  小規模試銷及反饋修改階段

4.   新產品量產上市及評估階段

產品生命周期模型

傳統產品生命周期劃分法：

（1）銷售增長率分析法

  銷售增長率=（當年銷售額-上年銷售額）/上年銷售額×100%

銷售增長率小於10%且不穩定時為導入期；

銷售增長率大於10%時為成長期；

銷售增長率小於10%且穩定時為成熟期；

銷售增長率小於0時為衰退期。

（2）產品普及率分析法

    產品普及率小於5%時為投入期；

    普及率在5%—50%時為成長期；

    普及率在50%—90%時為成熟期；

    普及率在90%以上時為衰退期。

大數據對產品組合進行動態優化

產品組合

       銷售對象、銷售渠道等方面比較接近的一系列產品項目被稱為產品線。產品組合是指一個企業所經營的不同產品線和產品項目的組合方式，它可以通過寬度、長度、深度和關聯度四個維度反映出來

四、產品定價與策略

大數據定價的基本步驟：

1.   獲取大數據

2.   選擇定價方法

3.   分析影響定價因素的主要指標

4.  建立指標體系表

5.   構建定價模型

6.  選擇定價策略

定價的3C模式：成本導向法、競爭導向法、需求導向法

影響定價的主要指標與指標體系表的建立

影響定價因素的主要指標：

1.  個人統計信息：家庭出生、教育背景、所在地區、年齡、感情狀況、家庭關系等。

2.   工作狀況：行業、崗位、收入水平、發展空間等

3.  興趣：健身與養生、運動和戶外活動、娛樂、科技、購物和時尚等

4. 消費行為：消費心理、購買動機等。

定價策略：

精算定價： 保險、期貨等對風險計算要求很高的行業

差異定價： 平台利用大數據對客戶建立標簽，分析對產品的使用習慣、需求判斷客戶的忠誠度，對不同客戶進行差別定價

動態定價： 即根據顧客認可的產品、服務的價值或者根據供需狀況動態調整服務價格，通過價格控制供需關系。動態定價在提高消費者價格感知和企業盈利能力方面起著至關重要的作用。

價格自動化 ：根據商品成本、市場供需情況、競爭產品價格變動、促銷活動、市場調查投票、網上協商、預訂周期長短等因素決定自身產品價格

用戶感知定價 ：顧客所能感知到的利益與其在獲取產品或服務中所付出的成本進行權衡後對產品或服務效用所做出的整體評價。

協同定價： 是大數據時代企業雙邊平台多邊協同定價策略

價格歧視：

一級 ：就是每一單位產品都有不同的價格，即商家完全掌握消費者的消費意願，對每個消費者將商品價格定為其能夠承受的最高出價；

二級 ：商家按照客戶的購買數量，對相同場景提供的、同質商品進行差別定價；

三級 ：可視為市場細分後的定價結果，根據客戶所處的地域、會員等級等個人屬性進行差別定價，但是對於同一細分市場的客戶定價一致。

五、銷售促進與管理

    促銷組合設計概念

大數據促銷組合設計流程

精準廣告設計與投放

[if !supportLists]l [endif] 廣告設計5M：任務（Mission），預算（Money），信息（Message），媒體（Media），測量（Measurement）。

通過用戶畫像的進一步挖掘分析，企業可以找出其目標消費群體的廣告偏好，如平面廣告的配色偏好，構圖偏好，視頻廣告的情節偏好，配樂偏好，人物偏好等，企業可以根據這些偏好設計出符合目標消費群體審美的廣告創意，選擇消費者喜歡的廣告代言人，做出能在目標消費群體中迅速傳播開來的廣告。

在媒體決策方面，利用大數據綜合考慮其廣告目的、目標受眾覆蓋率、廣告信息傳播要求、購買決策的時間和地點、媒體成本等因素後，有重點地採用媒體工具。企業可以在確定前述影響變數後，通過大數據的決策模型，確定相對最優的媒體組合。

六、客戶管理

    大數據在客戶管理中的作用

1.   增強客戶粘性

2.   挖掘潛在客戶

3.   建立客戶分類

    客戶管理中數據的分類、收集及清洗

數據分類：

描述性數據： 這類數據是客戶的基本信息。

如果是個人客戶，涵蓋了客戶的姓名、年齡、地域分布、婚姻狀況、學歷、所在行業、職業角色、職位層級、收入水平、住房情況、購車情況等；

如果是企業客戶，則包含了企業的名稱、規模、聯系人和法人代表等。

促銷性數據： 企業曾經為客戶提供的產品和服務的歷史數據。

包括：用戶產品使用情況調查的數據、促銷活動記錄數據、客服人員的建議數據和廣告數據等

交易性數據： 這類數據是反映客戶對企業做出的回饋的數據。

包括歷史購買記錄數據、投訴數據、請求提供咨詢及其他服務的相關數據、客戶建議數據等。

收集：

清洗：

首先，數據營銷人需要憑借經驗對收集的客戶質量進行評估

其次，通過相關欄位的對比了解數據真實度

最後，通過測試工具對已經確認格式和邏輯正確數據進行測試

客戶分層模型

客戶分層模型 是大數據在客戶管理中最常見的分析模型之一，客戶分層與大數據運營的本質是密切相關的。在客戶管理中，出於一對一的精準營銷要求針對不同層級的客戶進行區別對待，而客戶分層則是區別對待的基礎。

RFM客戶價值分析模型

時間（Rencency）：

     客戶離現在上一次的購買時間。

頻率（Frequency）：

     客戶在一定時間段內的消費次數。

貨幣價值（MonetaryValue）：

    客戶在一定的時間內購買企業產品的金額。

七、 跨界營銷

利用大數據跨界營銷成功的關鍵點

1.   價值落地

2.  杠杠傳播

3.   深度融合

4.   數據打通

八、精準營銷

    精準營銷的四大特點

1.   可量化

2.   可調控

3.  保持企業和客戶的互動溝通

4.  簡化過程

精準營銷的步驟

1.  確定目標

2.  搜集數據

3.   分析與建模

4.  制定戰略

九、商品關聯營銷

       商品關聯營銷的概念及應用

關聯營銷：

關聯營銷是一種建立在雙方互利互益的基礎上的營銷，在交叉營銷的基礎上，將事物、產品、品牌等所要營銷的東西上尋找關聯性，來實現深層次的多面引導。

關聯營銷也是一種新的、低成本的、企業在網站上用來提高收入的營銷方法。

       關聯分析的概念與定義

最早的關聯分析概念： 是1993年由Agrawal、Imielinski和Swami提出的。其主要研究目的是分析超市顧客購買行為的規律，發現連帶購買商品，為制定合理的方便顧客選取的貨架擺放方案提供依據。該分析稱為購物籃分析。

電子商務領域： 關聯分析可幫助經營者發現顧客的消費偏好，定位顧客消費需求，制定合理的交叉銷售方案， 實現商品的精準推薦 ；

保險公司業務： 關聯分析可幫助企業分析保險索賠的原因，及時甄別欺詐行為；

電信行業： 關聯分析可幫助企業發現不同增值業務間的關聯性及對客戶流失的影響等

簡單關聯規則及其表達式

事務：簡單關聯分析的分析對象

項目：事務中涉及的對象

項集：若干個項目的集合

簡單關聯規則 的一般表示形式是：前項→後項（支持度＝s％，置信度＝c％）

或表達為：X→Y（S＝s％，C＝c％）

例如：麵包->牛奶(S=85%,C=90%)

            性別（女）∩收入（＞5000元）→品牌（A）（S＝80％，C＝85％）

支持度、置信度、頻繁項集、強關聯規則、購物籃分析模型

置信度和支持度

support(X→Y)= P(X∩Y)                  

confidence(X→Y)= P(Y|X)

十、評論文本數據的情感分析

       商品品論文本數據挖掘目標

電商平台激烈競爭的大背景下，除了提高商品質量、壓低商品價格外，了解更多消費者的心聲對於電商平台來說也變得越來越有必要，其中非常重要的方式就是對消費者的文本評論數據進行內在信息的數據挖掘分析。評論信息中蘊含著消費者對特定產品和服務的主觀感受，反映了人們的態度、立場和意見，具有非常寶貴的研究價值。

針對電子商務平台上的商品評論進行文本數據挖掘的目標一般如下：

分析商品的用戶情感傾向，了解用戶的需求、意見、購買原因；

從評論文本中挖掘商品的優點與不足，提出改善產品的建議；

提煉不同品牌的商品賣點。

商品評論文本分析的步驟和流程

商品評論文本的數據採集、預處理與模型構建

數據採集：

1、「易用型」：八爪魚、火車採集器

2、利用R語言、Python語言的強大程序編寫來抓取數據

預處理：

1文本去重

檢查是否是默認文本

是否是評論人重復復制黏貼的內容

是否引用了其他人的評論

2機械壓縮去詞

例如： 「好好好好好好好好好好」->「好」

3短句刪除

原本過短的評論文本      例如：很「好好好好好好好好好好」->「好」

機械壓縮去詞後過短的評論文本   例如：「好好好好好好好好好好」->「好」

4評論分詞

文本模型構建包括三方面：情感傾向分析、語義網路分析、基於LDA模型的主體分析

 

情感傾向分析：

基於情感詞進行情感匹配

對情感詞的傾向進行修正

對情感分析結果進行檢驗

語義網路分析：

基於LDA模型的主體分析

十一、大數據營銷中的倫理與責任

       大數據的安全與隱私保護

數據安全：一是保證用戶的數據不損壞、不丟失；二是要保證數據不會被泄露或者盜用

 

大數據營銷中的倫理風險：用戶隱私、信息不對稱下的消費者弱勢群體、大數據「殺熟」

大數據倫理困境的成因：

用戶隱私意識淡薄

用戶未能清晰認知數據價值

企業利益驅使

] 管理機制不夠完善

大數據倫理構建的必要性：企業社會責任、用戶與社會群體的維系

這些是我按照老師講的課本上的內容結合PPT總結出來的《大數據營銷》的重點。