研究大數據的心得體會

1. 我學習大數據的心得體會

大數據培訓如火如荼地進行著，想想自己在參加培訓之前的猶豫，在加入科多大數據培訓班的兩個月之後，真心為自己當初的決定感到慶幸。這兩個月的時間改變了我很多，剛入學時候的我，多麼盼望著早日學成，步入社會迎接各種挑戰。可是慢慢的我知道不能急於求成，心急吃不了熱豆腐。

還記得轉折點是在於有一次周考結束後，看著自己的成績是在是不如人意，正心灰意冷，心想著自己是否不適合這個行業，想要放棄的時候。

老師找到我，開導我說像我這種跨行來到科多參加大數據培訓的學員比比皆是。像我們這種零基礎學員選擇大數據，就要一步一步把基礎學牢固，不要想著趕快學完，基礎學不牢固在以後的學習中很容易就「崩」掉的。

初入科多，負責任的科多大數據培訓講師的教導，同學們熱心的幫助讓我對大數據這條路堅定不移。其實在科多大數據培訓的這段時間，我知道在求學的道路上一定是困難的艱辛的，但是以後工作的時候就一定會感謝在這么吃苦的自己。

從一開始的java基礎，到現在學習的Hadoop技術，從一開始對大數據的陌生，到現在有了一定的項目開發經驗，兩個月的時間，大數據培訓帶給自己的不僅僅是知識層面的提升，還有項目經驗的實踐分享都讓我成長了很多。

有多少付出就有多少回報，在科多大數據培訓班上，我比別的同學少了一些基礎，那我就要努力補回來!在科多，我更是學會了要朝著自己的目標奮勇前進!現在的日子雖然每天學習壓力非常大，我必堅持不放棄。

Finally，非常感謝科多大數據培訓講師成為我的人生指路明燈，很感謝科多大數據培訓的同學細心的照顧。祝願科多大數據越辦越好，祝願每一位同學都能找到自己心儀的工作!

2. 數據挖掘學習心得體會

正如柏拉圖所說：需要是發明之母。隨著信息時代的步伐不斷邁進，大量數據日積月累。我們迫切需要一種工具來滿足從數據中發現知識的需求！而數據挖掘便應運而生了。正如書中所說：數據挖掘已經並且將繼續在我們從數據時代大步跨入信息時代的歷程中做出貢獻。

數據挖掘應當更正確的命名為「從數據中挖掘知識」，不過後者顯得過長了些。
數據挖掘——從大量數據中挖掘有趣模式和知識的過程。作為作為知識發現過程，他通常包括數據處理、數據集成、數據變換、模式發現、模式評估和知識表示六個步驟。
數據挖掘處理數據之多，挖掘模式之有趣，使用技術之大量，應用范圍之廣泛都將會是前所未有的；而數據挖掘任務之重也一直並存。這些問題將繼續激勵數據挖掘的進一步研究與改進。

關於數據挖掘的相關學習，推薦CDA數據師的相關課程，課程內容兼顧培養解決數據挖掘流程問題的橫向能力以及解決數據挖掘演算法問題的縱向能力。要求學生具備從數據治理根源出發的思維，通過數字化工作方法來探查業務問題，通過近因分析、宏觀根因分析等手段，再選擇業務流程優化工具還是演算法工具，而非「遇到問題調演算法包」點擊預約免費試聽課。

3. 研究生講座心得範文四篇

研究生講座心得：篇一 渣首 為拓寬研究生的知識面，活躍學術氣氛，學校要求研究生在研一期間必須參加有關學術報告和講座。經過研一一學年，我已經按照學校規定完成了參加學術講座聽取學術報告的任務，受益匪淺。在此做一下回顧，總結一下自己的收獲和體會，以便更好的指導以後的學習和工作。 為了更好地了解所學專業領域的先進技術我先後參加了《形式軟體工程方法》、《物聯網、雲計算技術及其應用》、《安全網路編碼》、《太赫茲科學技術介紹》等學術講座，對相關的只是有了更深的認識。另外為了拓寬視野，豐富課余知識，我還聽取了《中國外貿順差、外匯儲備與通貨膨脹》、《北部灣與海峽西岸經濟區發展比較研究》等學術報告。由於篇幅所限，不一一對其進行總結，而只針對《物聯網、雲計算技術及其應用》和《安全網路編碼》寫一下自己的 心得體會 。 應信息與通信學院邀請，山東大學信息科學與工程學院院長袁東風教授於20XX年10月30日來校進行物聯網、雲計算技術及其應用的學術講座。袁東風教授是IEEE高級會員，北京郵電大學兼職教授、博士生導師，山東大學信息科學與工程學院院長，信息學部學術委員會副主任，是中國電子學會理事。 同時袁教授具有豐富的海外訪學經歷，並多次應邀在國外的多所學術機構作學術報告。 此次來我校講學期間不難體會到袁教授是一位治學嚴謹而又不失幽默的學者，講座期間袁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，袁教授幽默而又嚴謹的講學風如叢數格也帶動了我們大家的熱情以及袁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。 此次講座使我對物聯網這一新的科技概念有了一定的認識並對雲計算技術有了更深的理解，這對我以後做畢業設計有很大的指導意義。報告將以物聯網、雲計算為主要報告內容，涉及物聯網的定義、背景與現狀、物聯網關鍵技術及難點、物聯網典型應用等方面。 20XX年 在美國召開的移動計算和網路國際會議首先提出物聯網(Internet of Things)這個概念20XX年IBM首席執行官彭明盛首次提出“智慧地球”這一概念，建議新政府投資新一代的智慧型基礎設施，美國將新能源和物聯網列為振興經濟的兩大重點。20XX年自溫總理提出“感知中國”以來,物聯網被正式列為國家五大新興戰略性產業之一，寫入“政府工作報告”，物聯網在中國受到了全社會極大的關注，其受關注程度是在美國、歐盟、以及其他各國不可比擬的。那麼究竟什麼是物聯網呢?物聯網就是將各種信息感測設備，如射頻識別(RFID)裝置、紅外感應器、全球定位系統、激光掃描器等種種裝置與互聯網結合起來而形成的一個巨大網路。實現from anytime, any place connectivity for anyone, we will now have connectivity for anything。 和傳統的互聯網相比，物聯網有其鮮明的特徵。首先，它是各種感知技術的廣泛應用。物聯網上部署了海量的多種類型感測器，每個感測器都是一個信息源，不同類別的感測器所捕獲的信息內容和信息格式不同。其次，它是一種建鄭廳立在互聯網上的泛在網路。物聯網技術的重要基礎和核心仍舊是互聯網，通過各種有線和無線網路與互聯網融合，將物體的信息實時准確地傳遞出去。還有，物聯網不僅僅提供了感測器的連接，其本身也具有智能處理的能力，能夠對物體實施智能控制。物聯網將感測器和智能處理相結合，利用雲計算、模式識別等各種智能技術，擴充其應用領域。物聯網關鍵技術主要包含：RFID射頻識別技術、WSNs無線感測器網路技術、雲計算等。其中雲計算雲計算可以從兩個方面促進物聯網和智慧地球的實現，一是雲計算是實現物聯網的核心，二是雲計算促進物聯網和互聯網的智能融合。雲計算的核心思想，是將大量用網路連接的計算資源統一管理和調度，構成一個計算資源池向用戶按需服務。雲計算的這種思想對於從事演算法研究有很大的指導意義。物聯網主要難點主要包含：數據安全、IP地址分配、物聯網終端設備的功能及結構等;物聯網主要包含智能農業應用、智能家居應用、智能倉庫管理應用、智能提車場應用、井下安防與監控以及人體健康遠程診斷等典型應用。 通過此次學術講座我更加認同“物聯網將是下一個推動世界高速發展的‘重要生產力’!”這一觀點。 20XX年11月15日西安電子科技大學李暉教授應我校信息與通信學院和研究生學院邀請，來我校作了關於《安全網路編碼》的學術報告。李暉教授，現任西安電子科技大學通信工程學院副院長，計算機網路與信息安全教育部重點實驗室副主任，國家電子商務標准化工作組總體組成員，國家密碼技術應用體系標准化工作組成員，中國電子學會高級會員，中國密碼學會高級會員，主要的研究方向是密碼與信息安全，信息與編碼理論。此次講學，李教授主要介紹了關於網路編碼的安全問題的知識。 網路編碼是一種融合了路由和編碼的信息交換技術，它的核心思想是在網路中的各個節點上對各條信道上收到的信息進行線性或者非線性的處理，然後轉發給下游節點，中間節點扮演著編碼器或信號處理器的角色。通過網路編碼，可以達到多播路由傳輸的最大流界，提高了信息的傳輸效率。網路編碼的工作原理是把不同的信息轉化成位數更小的“痕跡”，然後在目標節點進行演繹還原，這樣就不必反復傳輸或者復制全部信息了。痕跡可以在多個中間節點間的多條路徑上反復傳遞，然後再被送往最終的目的端點。它不需要額外的容量和路由—只需把信息的痕跡轉換成位流即可，而這種轉換現有的網路基礎設施是可以支持的。網路編碼方法可以有效的提高網路多播的吞吐率，達到網路多播的容量限。然而由於網路的中間節點對流入信息進行線性組合，使其對於污染攻擊十分的脆弱。報告中李教授介紹了主要抗污染的安全網路編碼方法，包括網路糾錯碼、同態hash和同態數字簽名技術。最後李教授給出一種基於同態MAC概率檢測的高效安全網路編碼方案。其過程為：網路中的每個節點採用概率密鑰預分配機制，從同一密鑰池中隨機選取t個密鑰;信源節點將消息分割並擴展為n個原始向量;信源節點選取t對安全參數和偽隨機序列生成器，並利用t個密鑰，為每個原始向量計算t個消息認證碼;利用同態性，信源節點或中間節點可為新的編碼向量計算t個消息認證碼;中間節點或信宿節點，利用與信源節點的共享密鑰，對收到的編碼向量數據的完整性和有效性進行驗證;當信宿節點收到n個線性無關的編碼向量並驗證通過後，可以解碼得到原始消息。本發明具有安全性能好，污染檢測概率高，通信開銷小，驗證速度快的優點，適用於網路編碼的安全應用。 參加這次報告的過程中，我對網路編碼尤其是安全網路編碼有了一個由淺入深的認識，同時學習了李教授提出的基於同態MAC概率檢測的高效安全網路編碼技術。 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，以及時了解更新的更前沿的科技知識和拓寬自己的視野。 研究生講座心得：篇二 對當前嚴峻的社會形勢和繁重的就業壓力，同學們開始思考自己的未來前途。越來越多的同學考慮到考研深造。為了幫助大家看清形勢、解除疑惑、端正心態、樹立信心、規劃自己的未來，分團委學習部於2012年3月13日晚上7點特邀我院陳木森老師、匡俊學長、朱書梁學長、陳倩學姐和夏安琪學姐為我院做這次考研講座。 老師、學長學姐們從考研的意義、什麼時候考研復習最佳、考什麼樣的學校和專業等方面並結合自己的考研經驗進行了精彩的講解。他們指出：考研並不困難，只要把你前面和後面那個人打倒就行了，那你就成功了。沒什麼事是不可能，坦然面對你認為的不可能的事，那你就成功一半了。決定了就要堅持，堅持到最後就是勝利。不要盲目的復習，要有目標、有策略的復習。我對匡俊學長的一句話印象非常深刻：今天很乏味，明天很乏味，後天很美好。考研的學習中，你只要有決心、恆心、和毅力，即使今天是乏味，明天是乏味，後天一定是美好的! 陳老師、匡俊學長、朱書梁學長、陳倩學姐和夏安琪學姐對考研的細心講解和鼓勵，使同學們更加堅定了學好各門功課的信心，指引著大家走好大學之路。大家紛紛表示，今後的考研之路不管多坎坷、多辛苦都會認真走下去。不拋棄不放棄就是他們的考研精神。此次活動在大家熱烈的掌聲中落下帷幕。 這次考研交流會舉辦得很成功，對我的啟發很大，特別是後期的互動環節，同學們積極提出不懂的疑問，主講人熱情地回答。將活動推向高潮。活動最後，好多同學都詢問主講人的聯系方式，以便下次遇到疑問能夠向他們尋求幫助。非常感謝幾位主講人為我院學生做的這次考研交流，他們為我們院考研的學生指出了方向。此次活動也有欠缺之處：1、事先沒有準備好主講人的名字牌。2、講座開始時，聽眾比預期的人數少，講座開始後才陸續來了一些聽眾。真心希望同學們能夠積極參與，增強學習的熱情，為自己提供一個更廣闊的平台，有更大的發展前途。3、話筒有迴音，使得同學們聽不太清楚。 以後的活動中，我將會吸取這次活動的經驗與教訓，注重細節問題，做好全方位的准備。 研究生講座心得：篇三 20XX年9月30日，在法學院二樓會議室，我們迎來了我們的學長——葉明大律師。葉明律師為我們帶來了一場精彩的講座——民事訴訟是去操作策略與技巧，通過三個多小時的講座，我們獲益匪淺。 通過老師的介紹，我們進一步了解到葉明律師的一些信息：葉明律師是上海財經大學法學碩士，浙江百銘律師事務所主任、浙江省律師協會民商業務委員會主任、寧波市人大代表、寧波仲裁委員會仲裁員。曾獲“浙江省律師事業突出貢獻獎”、“浙江省優秀青年律師”等榮譽。在十餘年的執業中，葉明律師代理過多起全國和省內有影響的案件，其中，滬杭甬“高速公路不高速”案件被浙江省律師協會評為“浙江律師二十七年來民主法制建設十大案例之一”。其主要業務領域：民商法、企業法律顧問實務。 在進行正式講座之前，葉律師給我們稍微講述了一下他的個人經歷並給我們提出了一些要求。從這些經歷中，我們看出，一個人的成功必須靠平時的積累以及不懈的努力。我們要善於抓住機遇，並且要是實在在的付出，只有這樣子才可以比別人活著比原來的自己更加強大、成功。另外，他還提到了清華大學校慶時，他的一位老師給年輕人的教導：首先是，在一個學校，老師和學生是有限的，但是校友是無限的，所以校友資源是一個學校發展或者個人提高的重要資源，但是在實際生活中，這一資源往往被忘記、忽略。故，我們在提升自己的過程中，可以向校友學習經驗等等。其次是，法律的真諦在於實踐。葉律師結合自己的履歷告訴我們，實踐對於法學學子的重要性，並強調要把書本上的只是運用到實踐中去，這樣子才能夠學有所用。同時，在實踐中發現理論知識的不足，進而完善法學理論。再次是，無高徒無名師。這一提法打破了傳統的“名師出高徒”的觀念，但是細細來分析，發現兩者並不矛盾，只是從另一個角度表述而已，進而辯證的分析了“名師”與“高徒”的關系。最後是，現在法律人應該精法律、通外語、懂外貿的新要求。一方面是因為我國目前的社會現實需要我們在這三個方面相互精通，隨著全球化的來襲，我們的日常交往無不與外界相接處，並且法學作為一門社會中一門重要的學科，不能與其他方面的知識完全脫離，因此，我們既要學好法律又要堅固英語與外貿。另一方面是，為了進一步在實踐中完善我國的法治建設的必然要求。我們研究學習法律，必定要借鑒學習外國法律，並與之交流進而才能全面促進我國法學研究的發展，因此英語就十分有必要。另，很多時候加強對外貿方面的研究，才可以發現實踐中我們所面臨的具體問題，從實踐角度發面發現問題。以上就是葉律師通過其經歷為我們提出的一些小的要求。 個人認為，一個成功的講座既要有講授者自己的生活閱歷及思考建議，又要有專業見地，才能稱之為成功的講座。以下就是葉律師的講座中有關專業的內容。葉律師主要給我們介紹了五個方面的內容。在給我們傳授民事訴訟實務操作策略與技巧之前，先給我們就我國目前實務界民事訴訟的現狀、原則和方向、程序等基礎上做了闡述，並在此基礎上提出了一些問題以及解決對策，最後介紹了一些策略與技巧。在現在民事訴訟中存在這一個頑疾——虛假訴訟。所謂虛假訴訟，是指當事人出於非法的動機和目的，利用法律賦予的訴訟權利，採取虛假的訴訟主體、事實及證據的方法提起民事訴訟，使法院作出錯誤的判決、裁定、調解的行為。與“惡意訴訟”有相似之處。在講座結束後，本人查閱了些資料，並結合葉律師的講座總結出造成虛假訴訟的成因主要有以下四個方面：首先，民事活動所遵循的當事人意思自治原則與權利自主處分原則及民事審判權的被動性特徵客觀上為虛假訴訟提供了滋生的條件與生存的空間。其次，證據制度的不夠嚴密為虛假訴訟的得逞提供了可能。再次，法律規制力度不夠，導致虛假訴訟者所能獲得的非法利益或達到的非法目的較之法律風險與代價嚴重失衡。最後，虛假訴訟的違法性和應受譴責性人所共知。部分法官的素質不夠高。虛假訴訟的得逞有賴於法院的司法權，即必須利用訴訟手段獲得裁判。在簡單介紹了虛假訴訟及其產生原因的基礎上，葉律師提出了一些解決方案。主要可以從以下幾個方面入手：選定特定案件作為虛假訴訟的“高危”案件。對“高危”案件啟動立案特別審查程序。對立案庭移送的或審理中發現的虛假訴訟嫌疑的案件，業務庭啟動特別審理程序。虛假訴訟嫌疑案件的中止審理和及時報告制度。設立專門機構啟動審查程序，來完成審委會交給的查證任務。完善刑事立法。建立虛假訴訟民事侵權損害賠償制度。完善民事證據審查制度。提高法官素質，加強法官責任心等等。 緊接著，葉律師又簡單為我們簡述了民事訴訟的原則和方向，並且認為民事訴訟應該做到三個價值的統一，即程序價值、實體價值與自我價值的統一。其中程序價值在我國相對比較薄弱，在國外則特別側重於此，我國比較側重於實體價值的實現。自我價值的實現在主要是通過社會口碑的好壞來判斷的。我們在民事訴訟事務中，這三個價值要達到高度統一才能真正做好民事訴訟。 民事訴訟的程序問題一直是民事訴訟的重要內容，葉律師主要是從實務角度為我們闡釋了民事訴訟程序問題。從立案到庭審再到調判最後到執行，每個環節都給我們提出了實務中應當注意的問題。在立案環節，首先要確定案件的案由，使得論證具有可訴性，確定案由一定要明確案件所涉及到的法律關系，這就要求既需要理論的扎實還需要一定的實踐經驗。其次是要確定管轄法院。在實踐中，存在著法院管轄權的積極沖突與消極沖突，一定要找對法院才能更好地實現當事人利益的保護，並且舉了滬杭甬“高速公路不高速”案件為例。最後是，一定要准備充分的訴訟材料，主要是指訴狀和證據方面。在庭審環節，主要是從律師角度提出了要求。在庭前要准確的准備掌握證據材料，最好是自己組織證據，因為畢竟法院的經歷是有限的。除此外，還應與委託人積極溝通，這也是最後當事人對你官司的好壞評價的重要環節，這個技巧性很強大。然後就是在舉證、質證、辯論方面的一切注意事項。然後是訴訟成敗的關鍵環節——調解、判決環節。在這個環節，作為律師應該制定調解方案，並且要使得方案有迴旋的餘地，若在實踐中有條件，可以事先聽取法官的意見，進而再與當事人溝通，這樣子才能高效地為當事人爭取權益。在進行調解時，要注意一些策略，例如若是代理原告則可以哭損，將自己受到的損失向法官和對方當事人講述。若是代理被告，則要哭窮。但是這一切都得有個底線，不能過於誇張進而影響案件的公正。最後是要注意在判決前要充分陳述意見，以爭取最後的機會。訴訟的最後環節就是執行。在我國目前存在著執行難的問題，因此在這方面應當積極爭取，只有執行才能徹底保障當事人的合法權益，但是在這個環節一般律師參與就不是很多了。主要是要申請執行、進行執行和解，最終到執行終結。 在介紹了上述知識的基礎上，葉律師在最後為我們介紹了一些技巧以及對我們提出了一些要求。具體技巧主要是:先發制人，兵臨城下逼降;打狗先打主人(對於主公司和分公司的案件糾紛，要凍結主公司的賬戶等等);和解結案，減少訴累;借力使力，排除阻力;通過人大代表監督促進司法公正;藉助媒體等等。最後給我們提出的要求是：要有扎實的民事法律功底;熟悉訴訟策略與技巧;良好的言語表達能力;較高的法律情商;良好的溝通能力以及積極平和的心態。 很是感謝葉律師的講座，每次講座都或多或少的受到一些啟發，希望從每次講座與其他的學習機會中，吸取精華，不斷積累，進而使自己快速成長。 研究生講座心得：篇四 進入研究生院已經一年半了，在這一年半的時間里，我參加了很多的學術講座，讓我受益頗多。通過這些講座，我了解到各個領域的最新發展概況，充實了多方面的知識，拓寬了我的眼界，讓我能夠跟上科學發展的步伐。 其中朱志斌教授和周傲英教授的講座讓我印象尤為深刻。朱志斌教授現任桂林電子科技大學教授，主要研究方向為優化理論與演算法研究。講座的主題是圖像處理中的優化演算法，朱教授的講解條例清晰、生動有序，通常舉一些例子使道理深入清楚，滲透人心，我們都被深深的吸引住了。圖像處理是計算機應用領域中最為活躍的領域之一，從數碼相機的普及到、數字電視的開展到遙感圖像處理和智能交通，它極大地促進了人類科學研究的發展、社會生產率的提高和生活方式的改善。作為一個有廣闊應用前景的學科，還存在很多問題有待探索。近年來對數字圖像處理的研究傾向於將數字圖像作為一個組合優化問題，並採用一系列優化策略完成圖像處理任務。 朱教授特別講了群智能優化演算法在圖像處理中的應用。群智能優化演算法是模擬生物或生物種群的結構特點、進化規律、行為模式和思維方法等形成的計算技術和方法，具有自組織、自適應和自我學習能力以及良好的全局收斂性、並行性和魯棒性等特點。常用的群智能優化演算法有遺傳演算法和蟻群演算法、布穀鳥搜索演算法等。以遺傳演算法來說，GA是一種全局優化搜索演算法，可以對復雜的非線性多維數據空間進行快速有效的計算。特別是由於它不受搜索空間的限制性假設的約束，魯棒性及固有的並行性等，在圖像處理、分析及理解中，具有潛在的發展前景。 從朱教授的精彩講座中我還學習到：群智能優化演算法不僅僅可以用於圖像處理，其實它還可以用於其他很多方面。聯繫到我的研究方向是項目調度，而項目調度是指由一系列相互關聯的活動構成，在滿足約束的條件下產生達到某種目標的調度方案。項目調度實質上就是組合優化問題，那麼我是否可以把群智能優化演算法拿過來解決我的研究問題呢?聯繫到朱教授所講到的知識以及通過網路查找相關知識，我發現是通過群智能優化演算法求解項目調度問題是可行的，而且應該會有比較理想的實驗效果。 朱教授的講座是我進入研究生階段以來對我影響較大的講座之一，使我印象深刻，收獲也非常大。另一次讓我受益匪淺的講座就是周傲英教授所講的《從大數據熱看我國計算機學 界的機遇》。周傲英教授是華東師范大學長江特聘教授、雲計算與大數據研究中心主任、數據科學與工程研究院院長，是我國大數據領域的領軍人物。 首先，周傲英教授以幽默風趣的開場白將大家帶入大數據的世界，通過Google、Yahoo、Facebook等國外知名計算機巨頭以及阿里巴巴、京東等國內計算機巨頭的最新發展概況來引入大數據。大數據(big data)，或也可稱為巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。 大數據的應用范圍非常廣。有機構預測，“大數據”的發展，將使零售業凈利潤增長60%以上，製造業的產品開發、組裝成本將下降50%以上。在製造行業，企業通過對網上數據分析了解客戶需求和掌握市場動向，並對大數據進行分析後，就可以有效實現對采購和合理庫存量的管理，大大減少因盲目進貨而導致銷售損失。在商業上，國外一些超市利用對手機的定位和購物推車獲得商場內顧客在各處停留時間，利用視頻監視圖像軟體分析顧客購物行為，優化商場布局和貨架排列。 大數據的火爆，也帶動了國內學術界、產業界和政府對大數據的熱情。20XX年以來，中國計算機學會、中國通信學會先後成立了大數據委員會，研究大數據中的科學與工程問題，科技部的《中國雲科技發展“十二五”專項規劃》和工信部的《物聯網“十二五”發展規劃》等都把大數據技術作為一項重點予以支持。其中工信部發布的物聯網“十二五”規劃上，把信息處理技術作為4項關鍵技術創新工程之一被提出來，其中包括了海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻智能分析，這都是大數據的重要組成部分。而另外3項關鍵技術創新工程，包括信息感知技術、信息傳輸技術、信息安全技術，也都與“大數據”密切相關。 最後，根據當前應用需求和計算環境變化的現狀，周傲英教授提出大數據時代是我國計算機學界面臨一個難得的發展機遇。大數據的熱潮觸發了一場思想啟蒙運動，使得“大數據是資產，不是包袱”、“要拿數據說話”等觀念逐步深入人心，改變了以往不重視數據積累，不相信數據分析等認識。有了這種思維模式的改變，大數據的應用就有了希望。周傲英教授希望我們能夠抓住大數據的熱潮中的機遇，努力提高自己，積極投入到科學發展的潮流中。 總而言之，演講者們的講解條理清楚、生動有序，時常舉一些實例，讓講的內容深入清楚，滲透人心，我們大家都被深深的吸引住了。通過老師們的講座，使我能初步領略了專家。 的一種思想以及思維方式，接觸到平時一般接觸不到的更深層次的理論知識和更前端的知識發展概況，提升了我們的專業技能，拓寬了我們的視野，使我們受益良多，真心的感謝那些為我們盡心盡力做出精彩講座的老師和專家們!雖然講座活動已經過去好長時間，但是我們不能停下科研的步伐，高度的責任感和使命感在時刻提醒我們要不斷的攀登知識的高峰，充實自我，實現自己的夢想!

4. 數據可視化實訓總結

數據可視化實訓總結

總結是對某一階段的工作、學習或思想中的經驗或情況進行分析研究的書面材料，它能使我們及時找出錯誤並改正，讓我們一起認真地寫一份總結吧。總結怎麼寫才不會千篇一律呢？下面是我精心整理的數據可視化實訓總結，僅供參考，希望能夠幫助到大家。

數據可視化實訓總結1

數據可視化是指將數據間的關系利用圖表直觀地展示出來。通過數據可視化將大量的數據集構成數據圖像，同時將數據的各個屬性值以多維數據的形式表示，可從不同的維度觀察數據，從而對數據進行更深入的觀察和分析。

一、數據分析可視化常用的圖表類型有如下幾種：

1、表格

2、散點圖

3、折線圖

4、柱狀圖

5、條形圖

二、可視化分析

2.1想分析購買數量前10名的用戶是否是回頭客還是客單量大？

對該項分析使用 表格 分析，按購買數量排名前10的用戶根據購買日期的次數分析：都是一次性購買，並非回頭客用戶，企業應該想辦法維護這些大客戶群。

2.2 根據2.1分析結果繼而想到那些回頭客購買力度怎麼樣呢？從而再次對後買日期統計，分析購買次數多的用戶：得出本次共分析29944個用戶，回頭客只有25個，佔比0.083%；其中只有1名用戶是購買4次的， 其餘24名用戶只購買2次。商家需要拉些回頭客，考慮是否質量過關，是否活動力度不夠？

使用一個餅狀圖更直接看出回頭客比重之小

2.3 根據商品種類cat_id統計出銷量前10名的商品種類，使用條形圖做了可視化分析：

2.4 對20xx年和20xx年總銷量分別按照月度和按照季度做 折線圖 可視化分析，很明了看出銷售變化趨勢如下；11月度銷量最高，第四季度銷量最高。

2.5 分析表2數據，想知道哪個年齡段的兒童服裝銷量比較高？如下分別用 柱形圖 和 散點圖 進行可視化圖表分析（感覺點狀圖效果稍好一些），可以看出相同年齡段的男女生銷量走勢是一致的，且隨著年齡增長銷量呈下降趨勢。

若以3歲為一個階段，0—3歲為嬰兒期間的銷量最高，淘寶和天貓市場需求量大。

三、作為數據分析職責的思想總結

在此總結下兩篇初步學習數據分析的心得：數據分析首先要掌握常用的數據分析方法，數據分析工具，然後再根據自己公司的渣巧產品調整，靈活組合。接下來我要系統學習數據分析知識。數據分析師是一個實踐的職位，要在實際項目中不斷的訓練，才能成為高手。

作為數據分析師我認為的主要職責是要將業務數據清晰、准確、明了的呈現給數據使用者和決策者，比如預測用戶的流失，對用戶進行自動分類等。你能提供的價值大了。決策者和管理者能夠根據呈現的數據結果及時合理調整業務活動，以使企業得到利潤最大化。

數據可視化實訓總結2

一、數據可視化的定義

數據可視化（Data Visualization）是涉及信息技術、自然科學、統計分析、圖形學、交互、地理信息等多種學科交叉領域，通過將非數字的信息進行可視化以表現抽象或復雜的概念和信息的技術。簡單的說，這種技術將數據以圖表的方式呈現，用以傳遞信息。人類有五官，能通過5種渠道感受這個物質世界，那麼為什麼單單要青睞可視化的方式來傳遞信息呢？這是因為人類利用視覺獲取的信息量巨大，人眼結合大腦構成了一台高帶寬巨量視覺信號輸入的並行處理器，具有超強模式識別能力，有超過50%功能用於視覺感知相關處理的大腦，大量視覺信息在潛意識階段就被處理完成，人類對圖像的處理速度比文本快6萬倍，所以數據可視化是一種慶梁仔高帶寬的信息交流方式。

如果我們的視野再開闊些，數據可視化從廣義上來說包含了三個分支：科學可視化（Scientific Visualization），信息可視化（Information Visualization）和可視分析學（Visual Analytics）。科學可視化是跨學科研究與應用領域，關注三維現象的可視化，在建築學、氣象學、醫學或生物學方面的各種系統中有廣泛的應用，這個領域研究的數據具有天然幾何譽汪結構（如磁感線、流體分布等）。

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信息可視化則研究抽象數據的互動式視覺表示以加強人類認知。抽象數據包括數字和非數字數據，如地理信息與文本，這個領域研究的數據具有抽象的結構，比如柱狀圖，趨勢圖，流程圖和樹狀圖，這些圖表將抽象的概念轉化成為可視化信息，常常以數據面板的形式體現。

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可視分析學結合了互動式視覺表示以及基礎分析過程（統計過程、數據挖掘技術），執行高級別、復雜的活動（推理、決策）。

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二、在數據科學全過程中的位置

數據科學的主要組成部分包含三個大的階段：數據整理，探索性數據分析和數據可視化。站在一個更高的位置來看，數據可視化在數據科學中的位置是比較靠後的，是屬於最後的成果展示階段。如果要從頭說起的話，首先，在數據整理階段，我們的主要任務是數據的獲取和解析，包括一系列對原始數據的清洗和加工工作，這一塊的知識領域主要涉及計算機科學。緊接著是探索性數據分析階段，這個階段要大量使用統計和數據挖掘方面的專業知識，也需要繪制圖表來解釋數據和探索數據，這個階段的主要任務是過濾和挖掘。但這個階段的可視化分析只是你和數據之間的「對話」，是數據想要告訴你什麼，而數據可視化則是數據和你的讀者之間的對話，是你通過數據想要告訴讀者什麼，這是它們之間最大的區別。完成了上面兩個階段的內容，才到了我們最後的數據可視化階段，這是一個多學科交叉的領域，涉及到圖形設計，信息可視化和人機交互，我們的主要任務是對信息進行精煉，然後通過可視化表示出來，並與讀者產生交互。然而，如果將數據科學的這三個階段理解為按嚴格順序進行的「線性」的模型那就大錯特錯了，它經歷的是一個迭代的，非線性的過程。後面的步驟會讓你更了解之前所做的工作，可能到了數據可視化階段，才意識到還有太多疑點要弄明白，我們需要回到上一步重新進行之前的工作，就像畫家翻來覆去才能最終完成一幅傑作一樣，數據可視化的過程並不是給數據分析這個剛出爐的蛋糕加點糖霜，，而是有一個反復迭代，不斷優化的過程。

三、數據可視化的技術棧

數據可視化是一個再典型不過的多學科交叉領域了，可以說數據可視化所需要用到的知識，就是數據科學龐大知識體系的一個剪影。你會感受到數據科學理性的.一面，同樣也會感受到她感性的一面。你可以窮盡自己的一生，在這個浩如煙海的領域中盡情的探索，常學常新，其樂無窮。

四、數據可視化過程

數據可視化的本質，是充分理解業務的基礎上對數據進行深入分析和挖掘，然後將探索數據所得到的信息和知識以可視化的形式展現出來。也就是說我們做的工作其實就是從數據空間映射到圖形空間。我們要做的第一步工作是充分的結合業務理解數據，然後採用某些方法選擇合適的圖表類型，這又要求我們先對圖表類型有個比較全面的了解。繪制完圖表是不是就完成了呢？其實不是。我們還要對圖表進行優化，優化所針對的對象是各種圖表元素，對此我們有一系列的設計技巧，下面將一步一步的來介紹這些知識。

4.1 結合業務理解數據

離開對業務的理解談數據分析都是耍流氓。這里介紹一種快速了解數據與業務以開展進一步的探索與分析的方法，叫「5W2H法」。

步驟一：WHAT，這是關於什麼業務的什麼事？數據所描述的業務主題是什麼？

步驟二：HOW，即如何採集的數據？採集規則會影響後續分析，比如如果是後端數據埋點，那麼數據一般是實時的；而如果是前端數據埋點，那麼就要進一步弄清楚數據在什麼網路狀態會上傳？無網路狀態下是如何處理的？這些都會影響最後數據的質量進而影響分析質量。

步驟三：WHY，為什麼搜集此數據？我們想從數據中了解什麼？數據分析的目標是什麼？

步驟四：WHEN，是何時段內的業務數據？

步驟五：WHERE，是何地域范圍內的業務數據？

步驟六：WHO，誰搜集了數據（Who）？在企業內可能更關注是來自哪個業務系統。

步驟七：HOW MUCH，各種數據有多大的量，足夠支持分析嗎？數據充足和不足的情況下，分析方法是有所不同的。如果七個問題中有一個答復不能令人滿意，則表示這方面有改進餘地。

4.2 選擇圖表類型

用簡單的三個步驟就可以選擇合適的圖表類型：一看數據類型，二看數據維度，三看要表達的內容。

我們有兩種數據類型，每種數據類型又有兩個子類別。首先，我們有分類數據和定量數據。分類數據用來表示類別，比如蘋果，香蕉，梨子和葡萄，就是水果的4種類別，稱為分類定類；有的分類變數是有一定順序的，比如可以把紅酒的品質分為低，中，高三檔，人的身材有偏瘦，正常和肥胖等等，這種特殊的分類變數稱為分類定序。定量數據也可以進一步分為兩類，一類叫連續值數據，比如人的年齡；一類叫離散值數據，比如貓咪的數量。

5. 大數據時代創新創業的三個方向和四大挑戰

大數據時代創新創業的三個方向和四大挑戰

大數據時代創新創業的三個方向和四大挑戰【導語】從傳統互聯網的人機互聯，人人互聯，到工業互聯網的物物互聯，人機物三種端各自互聯，才帶來大數據的產生，利用雲進行大數據的存儲和計算，實現數據的融合和服務，數據從哪裡來，到哪裡去，數據如何關聯，如何找到市場需求實現價值是關鍵。數據採集加工的跑馬圈地已入中盤，數據分析與應用的商業模式才剛剛開盤，而這需要模式具備可持續性和可擴展性。如今時代變了，以前以企業為核心的理念轉向以消費者、以用戶為核心的理念，以前的設計在進行創意時以往主要靠拍腦袋決策，如今需要數據的支持和支撐來指導創意。基於大數據的創新創業面臨的挑戰，主要有四個方面：一是拿到可以利用的數據比較難，目前不少創業公司都是基於互聯網上公開的數據在進行應用開發。二是大數據應用可能威脅到企業中傳統的角色地位甚至生存，這就涉及到與傳統利益的沖突，因此大數據應用推廣需要一把手牽頭推動。第三個瓶頸是人力資源，不管美國還是中國大數據人才非常緊缺，包括數據科學家和數據分析師，這些人才需要高校和企業一起合作來進行培養。
第四關於投資的難度加大，需要有更多大數據商業應用成功的項目和例子來引領投資的方向。
大數據時代創新創業的三個方向和四大挑戰
——ADEC聯手浙大、五葉草大數空間舉辦「大數據時代的創新創業實踐與思考」研討會
在大眾創新、萬眾創業的熱潮中，基於大數據的創業創新備受關注。12月17日，阿里數據經濟研究中心(ADEC)、浙江大學管理學院、五葉草大數空間三者攜手合作，邀請20餘位浙大學者走入雲棲小鎮，在杭州這個創新創業的基地，聆聽大數據創業創新實踐者的感受，共同開展「大數據時代創業創新的實踐和思考」的相關話題研討。
三家大數據創新創業領域的企業數能科技、華院數據和洛可可公司的負責人給大家分享了他們的實踐方向、面臨挑戰以及心得體會。在分享結束後，就大家關注的話題分組討論的環節受到參會企業以及研究者們的歡迎。
三個方向和四大挑戰
浙江大學管理學院教授劉淵老師在分享中提到，從傳統互聯網的人機互聯，人人互聯，到工業互聯網的物物互聯，人機物三種端各自互聯，才帶來大數據的產生，利用雲進行大數據的存儲和計算，實現數據的融合和服務，數據從哪裡來，到哪裡去，數據如何關聯，如何找到市場需求實現價值是關鍵。

圖為浙江大學管理學院教授劉淵
以浙江大學郭斌老師為組長的小組認為大數據創新創業的商業模式有三個方向(Analytics , Data, Services ,ADS)值得關注,其中A相當於為企業提供數據的計算分析能力；第二類D是提供數據為主，要做有效的決策背後所使用的數據可能來源於多個數據源，可以集聚數據成為運營的資源；第三類S相當於提供基於數據的服務，這種服務要嵌入到企業運營的業務流程。
以鄭剛老師為代表的小組總結了基於大數據的創新創業面臨的挑戰，主要有以下四個方面：一是拿到可以利用的數據比較難，目前不少創業公司都是基於互聯網上公開的數據在進行應用開發，二是大數據應用可能威脅到企業中傳統的角色地位甚至生存，這就涉及到與傳統利益的沖突，因此大數據應用推廣需要一把手牽頭推動；第三個瓶頸是人力資源，不管美國還是中國大數據人才非常緊缺，包括數據科學家和數據分析師，這些人才需要高校和企業一起合作來進行培養；第四關於投資的難度加大，需要有更多大數據商業應用成功的項目和例子來引領投資的方向。
大數據創新創業的三個實踐
數能科技：數據分析老兵的創業之路
數能科技的總經理張曉明先生在國外有20多年的數據分析的經驗，他在分享中談到，美國的大數據指的是用常規方法無法處理的數據，比如音頻、視頻等數據，而中國的大數據實際上是大數據+小數據，以電影行業為例，通常都是數據採集後轉化為小數據來進行統計分析和數據挖掘。

圖為數能科技的總經理張曉明
張總認為，中國發展大數據面臨三大挑戰：一是數據孤島現象嚴重，二是行業知識缺乏，在業務、技術和行政人員三方面溝通比較困難，跨學科的溝通以前比較缺乏，使得整個行業發展在應用層面的發展不快，三是過去中國的發展是粗曠式的，哪有機會往哪跑，現在是精細化管理，進行資源的優化配置，而政府官員對這種需求的優先順序不高。
在大數據的商業模式方面，張總認為，數據採集加工的跑馬圈地已入中盤，數據分析與應用的商業模式才剛剛開盤，而這需要模式具備可持續性和可擴展性，其中人才也是發展的一個瓶頸，尤其欠缺具備硬實力和軟實力的數據分析師，尤其是軟實力方面對於理工科學生來說更難，軟實力主要指的是溝通、好奇心和業務理解力。
數能科技開發的「電影票房預測」應用和「電影排片寶」應用都是典型的基於數據的新應用，電影票房預測每天早晨9點半會發布當天的票房預測結果，希望成為全國以及各個城市電影票房的預測風向標，為發行人進行精準營銷提供依據，「電影排片寶」應用通過收集來自媒體、影院的歷史數據、網上售票的預售數據等信息為各大影院排片提供建議。這種應用場景還可以衍生到客流預測與資源優化管理，比如在旅遊景點、大型超市等。
華院數據：數據分析人才基地的孵化新模式
國內專業的數據分析挖掘人才有很多都來自於華院數據，來自華院數據的執行總裁麥星在分享「華院數據——產業大數據生態的深度孵化器」的主題時談到，華院數據目前聚焦是以大數據行業解決方案為核心，基於自己多年的技術積累，提供數據互聯、人工智慧引擎等核心能力和產品，融入於垂直行業，在各行業孵化出獨立、專注、聚焦的大數據子公司。

圖為華院數據的執行總裁麥星
目前已經孵化了數雲、數創、數尊、華院分析等多家大數據+電商、零售、O2O、運營商的創業公司，這些創業公司形成產業大數據的生態，比如數雲科技是電商數據應用的創業公司，為阿里巴巴平台上的商家提供CRM解決方案，連續三年都是金牌淘拍檔。
洛可可：傳統工業設計公司的大數據創新轉向消費者為中心
洛可可作為一家工業設計公司，它所推出的一款55度杯子一上市就備受歡迎，杭州分公司負責人夏治朋在分享時提到，如今時代變了，以前以企業為核心的理念轉向以消費者、以用戶為核心的理念，以前的設計在進行創意時以往主要靠拍腦袋決策，如今需要數據的支持和支撐來指導創意，而且數據不僅是B端的需求，更重要的需要最終消費者的需求，讓創意和設計更加精準。

圖為洛可可杭州分公司總經理夏治朋
以前的產品只有功能，現在的產品還要有服務、有情感，產品具備智能的基礎需要有大數據，現在的產品大都是軟硬體結合的，同時還有app,從而了解用戶的行為和習慣，通過App端數據的抓取來獲知用戶的行為和習慣，從而改變創意和設計，使得用戶感知到產品是為之定製的。
大數據的創新創業剛剛開始
在信息經濟發展迅猛的今天，隨著數據扮演生產要素的角色，雲計算發揮公共計算基礎設施的作用，數據的開放、共享與流動成為可能，數據的融合激發新的生產力。與以往任何一個時代相比，大數據時代的創業創新將擁有更多的機會、更大的空間。雖然現階段我國數據相關的法規政策尚不完善，基於數據的創業創新實踐尚在探索階段，業務和服務模式還不成熟，不確定性正意味著更多機會，因此我國不斷涌現出企業進行基於大數據的新模式的嘗試和探索。阿里數據經濟研究中心(ADEC)期待與更多學界研究者進行深入合作，共同推動中國數據經濟的良性快速發展。

6. 數字化的心得體會

數字化的心得體會範文（精選7篇）

我們有一些啟發後，可以通過寫心得體會的方式將其記錄下來，這樣可以幫助我們總結以往思想、工作和學習。那麼好的心得體會都具備一些什麼特點呢？以下是我為大家整理的數字化的心得體會範文（拿搏滾精選7篇），希望能夠幫助到大家。

數字化的心得體會1

20xx年銀旅7月18號至7月23號我參加了xx省職業學校信息化教學能力培訓班，每天的講座都以鮮活的實例、豐富的知識內涵及精湛的理論闡述打動了我的心，使我認識到信息技術的綜合運用不應只停留在課件的製作上，感受到做為一名合格的教師，應積極主動吸納當今最新的技術，並致力於把它們應用於課堂內的教與學活動中。

與全省同行們的交流更是開闊了我的視野，找到了自己的不足。可以說這樣五天的培訓對於我來說是一次難得的機會，來得及時，來得實在，我覺得受益匪淺，深受啟迪。

1、提升視野，感受到信息化教學的魅力

隨著教育信息化的發展，信息技術以前所未有的速度進入課堂，越來越多的學校管理者要求教師不斷學習新的知識和技能，特別是通過變革學習方式，以促進學習者發展適應信息時代所需的知識、能力和素養，並逐步探索新型信息化教學模式，以適應這種新的變化和挑戰。

開班儀式上，省職教所馬所長除了給我們明確了組織此次培訓班的目的和要求，他說「這次的培訓不能像溫水煮青蛙，而是希望能給我們大家一個刺激」。

我在聽完了劉大君等老師的成果演示後，我想馬所長的目的是達到了。那些優秀的作品提升了我的視野，感覺到先進的多媒體應用在教學上的巨大魅力，我憧憬未來教育信息化時代的到來，更激發了我深入鑽研信息技術的信心和決心。以前我以為信息化技術只是做做課件，甚至認為信息化是計算機老師的事，在聽了錢東東院長的一席話後，我了解了信息化是個內涵豐富的領域，它不僅僅是計算機老師的事，它應該是每個老師要去努力的方向，利用信息技術服務於教學，達到資源網路化、學習自主化、活動協助化、情景虛擬化、媒體數字化。

2、更新觀念，體驗信息技術支持下的知識創新教學

培訓的第二天，張義兵老師給我做了《信息技術支持下的知識創新教學》講座，他給我們提出了職業教育需要創新教育的觀念。他以知識論壇為例給我們介紹了創新知識教學，知識論壇是以觀點為中心的，而傳統的建構主義則是以活動為中心的。傳統教學重在傳授，以教材、教師、課堂為中心，以教代學，教給知識重結論，輕過程，缺少教與學的互動，忽視學生充分的思維過程，使教學過程難以成為創新能力的培養過程。

傳統教學重經驗、輕創新，教師憑經驗教學，形成思維、行為定勢，缺乏對自己的教和學生的學進行反思、研究、創新。傳統教學還具有封閉性，缺少師生之間的交流與合作的機會。教學創新所要體現的就是要變傳授式教學為研究性教學，變經驗教學為反思性教學，變封閉性教學為開放性教學，要充分體現學生的主體地位。

計算機多媒體技術作為教學的一項輔助手段，對我們的教學工作起到了重要的作用。運用多媒體技術可以將我們用語言難以表達清楚的問題直觀、形象地展現給學生，有助於教學重點和難點的突破；在教學過程中把豐富多彩的視頻、動畫、圖片等資料展示給學生，可以引起學生的學習興趣；通過某些問題的設置，可以培養學生對教學過程的參與意識，加深他們對問題的認識和理解程度；選擇合適的媒體進消余行教學，可以增大我們的課容量，節約時間。如果沒有計算機多媒體技術，單純靠粉筆、黑板等教學工具來進行教學的傳統教學模式顯然是跟不上現代化教學的要求的，掌握一定的計算機多媒體技術，提高自己的信息化教育水平對教師來說勢在必行。可以說每一天的培訓都使我在觀念上有一個更新。

3、網路學習，未來教育發展的方向

在這幾天的培訓中，幾位專家都提到了網路學習，這一點我頗有感想，網路學習這樣一種新型的學習形式，有他不可替代的特點，將是未來教育發展的方向。網路學習在降低成本的同時保證質量，經濟發展狀況可以促進教育的發展，影響教育的規模，一般地，教育受經濟的影響是從二個方面展開的。一是從教育設施上，教育技術和設施的改良，提高了教育的效益。

二是從教育的規模上，麥克風和音響可以讓幾百人聚集在一起上課。但是，這種教育模式實踐證明是不可取的。網路學習可看做是一種在教育領域內擴大勞動規模的典型形式，勞動力因素（教師）被網路所替代，並不意味著教師作用是多餘的，相反，作為指導者的教師或設備維護者，其作用也在逐步提升。

網路學習可以自我決定學習時間和地點，這種學習方式下是適應了成人的特點，它為學員節省了很多時間。比如，我們現在的培訓就可以通過網上課件自由回家抽時間進行網路學習。

網路學習還可以按需學習，網路學習的特點是學生能根據自身發展需要進行選擇性地學習。網路學習還有一個特點是每個學生能與優秀教師開展互動。

4、良好的信息素養，教師必須具備。

在此次培訓中，有位專家給我們介紹了國外的信息化技術案例，讓我看到了信息化環境下的教育教學新模式。最後一個講座上陸經理為我們介紹了教學設計開發工具，我這軟體對於我們進行信息化教學都有很大的幫助。

作為一名教育工作者，我感受到教育教學工作的艱巨。信息素養是終生學習者具有的特徵，在信息社會，一名高素質的教師應具有現代化的教育思想、教學觀念，掌握現代化的教學方法和教學手段，熟練運用信息工具（網路、電腦）對信息資源進行有效的收集、組織、運用；通過網路與學生家長或監護人進行交流，在潛移默化的教育環境中培養學生的信息意識。這些素質的養成就要求教師不斷地學習，才能滿足現代化教學的需要；才能成為一名滿足現代教學需要的高素質的教師。

5、不同地域同行的交流，了解了自身的優勢和不足

這次的培訓不僅僅為我們提供了很好的學習信息化教學能力的機會，也為我們提供了與全省同行交流討論的機會。在交流中我看到了我校在教育教學中的優勢，比如我校的實訓實驗條件較好，校領導比較重視教師的專業成長。同時也發現了各地的差異和我校的不足。

本次信息技術培訓雖然只有短短五天的時間，但是通過這五天聽報告，團隊合作討論信息化教學設計，上網交流感悟或每天寫心得，使我對信息技術的運用有了一個質的飛躍，一改過去的「多媒體可有可無」的落後思想，而要積極採用信息技術與我所教的學科進行整合，相信這些對課堂教學質量的提高提供了很好的保證。這次培訓是我信息化教學的一個新的開始，培訓給我的更多的是一種理念，在今後的教學中，我還要去學習給你更多的信息化教育技術，用信息化技術來服務我的教學，提升我的教育教學質量。

數字化的心得體會2

中小學數字化教學作為一種新型的教學方式，正逐步融入現代化教育體系之中。它是基於多媒體的教學方式，區別於傳統的以黑板、粉筆、教科書為工具的.教學方式，知識與多媒體的結合豐富了知識的實用性，它與課本知識相比更容易使學生消化和理解。相比傳統的教學方式數字化教學的特點可歸納為以下幾點：一是豐富的教學資源。數字化教學有著傳統教學方式難以涉及的龐大資源量，能解決傳統教學方式下以教師為教學核心資源、資源質量良莠不齊、教學資源匱乏等問題。二是資源分享速度快。數字化教學依附高速發展的互聯網平台，使教學資源迅速更新，這成為解決地域性教學差異的重要途徑。三是數字化教學的多樣性。將多媒體課件與教師講解結合起來，實現立體化教學能提高教師的教學效率和學生的學習效率。

總之，在國家的大力推廣下,數字化教育正逐步在全國開展，通過這次學習，使我深刻意識到數字化教學資源在現代教育中的關鍵性作用。在今後的教學中我會不斷提高自身的信息素養，運用數字化教學資源資料庫給我們提供的信息，在教學中不斷汲取新的知識,拓寬知識面,不斷地充實自己，及時掌握數字化教學手段,並積極參加這方面的培訓,巧妙地結合信息技術、學科課程及教育理論,使自己在教學中不斷提高。

數字化的心得體會3

如今，利用計算機既提高工作效率，又可以達到資源共享。多媒體教學已成時尚。運用多媒體，不僅給學生提供了豐富的感性認識，也使課堂教學目的完成、教學難點的突破更省時、更省力、更有效。多媒體在教學中的應用也越來越廣泛。在此談談我在開放周的心得體會。

一、在多媒體教室上課，更容易激發學生的學習興趣。由於多媒體教學是集圖像、聲音、圖片、文本、動畫，影視等多種媒體為一體，用圖文並茂，聲像俱佳，動靜結合的表現手段向學生展示學習內容，大大增強了學生對抽象事物與過程的理解與感受，從而將課堂教學引入全新的境界。俗話說「興趣是最好的老師」，只有學生對學習有了深厚的興趣，在教學中，老師講得輕松，學生學得自如，在教學中遇到的很多困難也就迎刃而解了。

二、利用多媒體進行教學，在教學中很多學生難以理解的問題可以比較直觀、形象地展現在學生面前，便於學生理解和接受。多媒體教學以一種動態的方式向學生展示，在多種感官的刺激下，能更好地開發學生的創造力，想像力，給學生一個更好的學習空間，在多姿多彩的圖片展示下，學生猶如身臨其境的感覺，更能體會所學內容，這樣的新鮮感也可在一定程度下消除學生由於長時間坐著上課而帶來的疲備，也能調動學生學習的主動性，參與性。

三、利用多媒體進行教學有助於加快教學速度，在課堂上有充足的時間讓學生練習鞏固。在普通的教室里上課，老師要用粉筆板書教學內容、習題、解題過程等，這樣浪費了太多的時間。利用多媒體，預先製作好課件，充分利用好課堂上的每一分鍾。增加教學的密度;還可以即時反饋，體現反饋的廣度。

總之，利用多媒體進行教學，有助於提高教學效果，合理利用好課堂時間，在相同的時間內讓學生掌握更多的知識，又促進我們老師學習，提高教學能力。當然我清醒地認識到它也有弊端,應該如何發揮它的用處,揚長弊短，這也是我所要思考的。

作為教師，應該充分利用現代化的技術再結合現代化的思想在教學中去勇於創新，探索出更好的教學方法。在日常的教學過程中，把多媒體教學與傳統教學相結合，充分發揮多媒體教學與傳統教學的長處，靈活地運用多媒體，讓它在教學中起到畫龍點睛，恰到好處的作用。

數字化的心得體會4

我經過了兩天時間的網上視頻學習，通過認真聽了教授的講座，我們對數字化教學方案的設計和實施有了新的認識，拓寬了我的思維模式，知道了在網路環境下該怎麼去做網路資源的整理，網路中該怎麼去進行授課內容的材料准備，注重平時材料的主動積累。我清楚的認識到了優秀PPT的關鍵點哪裡，該怎麼去製作，第一次接觸了思維導圖的思想，知道了改怎麼去製作以及思維導圖有哪些運用。

通過本次的培訓學習、交流和討論，對教學設計有了更深的思考，對課程資源建設，課程平台建設有了明確的思路。在今後的教學中深入開展教學改革、進一步提升教學水平和質量，有了新的目標。學員們學習興趣濃厚，討論熱烈，圓滿的完成了前一一階段的學習任務，良好的學習效果，我們感覺到源於以下幾個原因：

（1）學校科研處精心准備：在中職信息技術培訓的通知下發後，積極組織全校教師報名參加培訓，及時提醒報名的教師參加網上學習。

（2）教師們學習目標明確：學習中心坊主提出爭取圓滿完成學習任務，爭當優秀班級的目標，學員們學習積極性高漲。

這次學習為處於一線的教師們提供了一個教學交流的平台。為了使大家討論得更加深入、更有針對性，更好的指導今後的教學，圍繞大家討論的焦點和熱點議題，我們選擇了如下幾個議題進行了討論：

1、網路環境下，該怎麼樣去進行教學資源的整合？

各個教研組、辦公室建立自己相應的教師圖片素材庫、音頻素材庫、視頻素材庫以及以學生為主的學生作品素材庫，整個素材庫會佔用很大的存儲空間，單純依靠人工來管理可能會很麻煩，因為涉及到各種分類和子分類，同時大多的內容檢索起來也是很繁瑣的一件事。因此需要建立一個素材庫的通用管理平台。上傳之前，老師根據自己整理收集的資源、材料等進行相應的標簽和歸類，便於需要使用的老師進行查找。對於屬於老師個人作品的資源，比如PPT、flash等資源這需要有老師個人的授權，其他老師才能下載使用。為了提高老師們將資源共享出來的積極性，我們採取了資源交換的辦法，對每個資源計分，如果你要使用別人的資源，你必須先上傳自己的資源，同時要有專門的老師來對整個平台下的資源進行內容審核。

2、網路環境下，教學資源整合的分工

對於教學資源整合的分工，我們討論了很多，比如專人管理，專職管理等。最終我們覺得網路資源整合的分工不是依靠—一個人或者幾個人能夠完成的，它需要老師們的主動配合，需要強大的軟體管理平台的支撐和硬體平台的支撐。但是他需要一一個技術支撐團隊，來對整個平台進行維護和修正，負責整個平台的使用培訓。各個院系需要去鼓勵老師進行資源共享上傳，鼓勵使用網路教學資源，鼓勵教師團隊進行協同工作。

3、網路環境下，資源整合平台應該包括哪些功能

平台的建設可以依靠自己的學校老師自己開發，可以使用開源代碼，也可以使用商業軟體。無論你使用那種模式，都必須包含以下內容：素材管理系統、教師備課系統、課件製作系統、課程發布更新系統、直播輔導系統、學生反饋、學習質量監控系統和試卷編寫系統。同時還要具有文本輸入文本轉換、圖表的製作、圖表的轉換、圖片插入、圖片轉換、簡單的圖片製作、簡單的動畫製作、多媒體文件的轉換、多媒體文件的插入、公式編輯、後台的元數據輸入和採集等功能。

4、如何收集好的PPT等資源

通過討論，我們覺得一方面推薦適合使用PPT等進行教學的學科老師盡量使用PPT或者flash等進行教學，通過學生的反饋系統，後台的下載點擊量找出比較好的PPT等資源在教學資源平台上進行首頁推展，並收入優秀資源資料庫。另外一—方面，注重多網路上的較好的PPT等資源進行收集和整理，融入到我們自己的資料庫，並編寫說明，著名出處版權等。最後，建立—一個學生優秀資源、作品資料庫，以供查閱。

5、網路環境下的考試模式探討

考試作為一個檢測手段，應該是數字化教學方案的一個環節。通過討論，我們認為，大部分的公共課（比如公共外語、公共計算機、軍事理論等）以及一部分專業課程很適合進行網路在線考試。網路在線考試系統必須確保它的健壯性、可靠性。每個任課老師每學期上傳兩套題目，建立對應學科的題庫。考試的時候可以根據情況採取固定抽題和隨機抽題的方式進行考試，每套題目的各個部分是可控的（比如選擇題的數目、分值、所佔比例等），主觀題目採取系統評分，客觀題目，由老師在考試系統後台進行評閱給出相應的分值。評分結束後，系統會給出學生的得分點、失分點，班級的分值分布情況等有用信息。採取網路在線考試系統可以很大程度上抑制學生的作弊行為、老師的舞弊行為。

數字化的心得體會5

課堂依然是存在的，但學生來到課堂上，將不再以學習知識為主，而是以長見識為主。主要的學習活動是討論，根據大家看了教學視頻之後提出的問題，展開討論和思辨，在各種觀念的碰撞中，獲得對所學內容的新理解。學生不一定要跟著教師學，它可以在網路上選擇自己認為最滿意的教師的視頻，自主開展學習。教師一方面要和學生一樣，去學習和研究這些視頻，另一方面要組織學生在課堂上開展討論。每個學生都可以享受區域內最好的教師的課程資源，這可以大大緩解家長和學生對優質資源的渴望在數字化的課程環境下，可以實現這些區域學生之間的即時互動和交流，讓課堂學習更加富有魅力。

在這次活動中，我們這個組的成員互相幫助，互相鼓勵，使得我們共同進步。讓我受益匪淺，這次活動不僅讓我學到了知識，更讓我懂得做事的重要途徑——重在實踐，只有靠自己的雙手才能成功地做好每一件事，自己付出努力才能得到回報，才能得到收獲。只有自己勤動腦勤動手，才能真正感到成功之喜悅，即使失敗了，也不要灰心，因為有失敗才會有成功，有奮斗才會有結果。不過最重要的是精誠團結，一個人的成功，需要其他人來幫助、支持、鼓勵，所以說團結是成功的保證！

數字化的心得體會6

我們學校從開始的教學情境搭建，到用上了系統平台，再到現在一年級四個班應用平板電腦教學，已經成為了一種常態。和大家談談我現在的一些想法，可能對大家有幫助。

第一個想法：很多學校都想做數字化，但到他們學校去，很少能感受到數字化。我問為什麼？他們回答：數字化是用到教學中的，你應該到特殊的教室中看。我的感受是，信息化的學校教育應該是一個系統。信息化，我們能做的第一件事就是用數字化重建管理服務。現在很多學校的管理服務只做發布通知、課表排查，沒有為整個學校的教育做管理、做服務。

第二個想法：如果學生或者老師的生活中沒有數字化的內容，我們怎能相信老師能夠帶領孩子在教學中用好信息技術？當我們的老師不創新、拒絕用先進的技術改革我們的課堂時；當他們在懷疑能否做到這一點的時候，他們可能就沒有辦法來引領教學。只有我們的學校教育、生活、管理服務中彌漫著這種不可替代的信息技術應用氣氛，數字化學習才能一步步深入。這就是我們把數字化學習做成常態的原因。

第三個想法：要想我們的孩子有創新，至少老師要有創新。如果老師沒有創新，至少可以做到寬容。我們對數字化的思考和做法就是基於創新和寬容。一所學校沒有創新，是做不成數字化的。一所學校沒有寬容，也是做不成數字化的。我們的教育生活是我們數字化的目標之一，在我看來，數字化最重要的目標是革新我們學校的教育系統。

4年前我來到北郊小學，現在學校已經有了很多變化，但也有很多地方沒有變，這些沒有變化的卻是學校中最重要的東西，比如師生關系、學習方式、課堂教學、教師理念等。為什麼這些都沒有變化呢？後來，我知道了，學校教育是一個復雜的結構，這個結構需要我們去打破它，讓它容納新的東西，讓它生長。我們要做的事情就是認識這個系統，重建這個系統。這也可以移植到我們的課堂中去，只有解決好系統問題，我們的教學才能突飛猛進。

數字化的心得體會7

在這學期的課程里我們學習了數字化學習方法與技術。我們還接觸到了概念圖和思維導圖，接觸到了開動大腦和啟動記憶等書籍，不但開闊了眼界，還學到了很多知識。

數字化學習是信息時代重要的學習方式。信息技術課程比其他學科更有條件為學生提供數字化的學習環境，讓師生在共建的數字化學習環境下展開學習，變革教與學的模式，可以為師生共同發展創造廣闊的空間。數字化學習要求師生是互動的，它對我們學生的要求更高。

如果我們要做信息技術教師，用數字化的觀念進行教學，那今天我們所學的知識在今後的學習和工作中能有所啟示，將今日之所學發揮的淋漓盡致。電腦與互聯網的出現和快速發展，給我們帶來許多的變化，最為顯著的是隨著這種新媒體的出現，許多信息的呈現、存儲、交流的方式改變了，我們進入了數字化的時代。

而隨之而來的是便捷、高效，但是也對我們提出了更高的要求。我們的信息不再閉塞，知識界不再疲乏，我們在這豐富的資源中卻更容易迷航。通過上這門課，我感觸最深的是老師介紹的思維導圖工具，思維導圖工具幫助我們高效的完成許多任務，因為它是很接近人腦的工作方式的。如果從一開始我們自己就有意識地訓練，一段時間以後形成了定勢，勢必會幫助我們提高生活效率。

生活在數字化的年代，我們不能被動保持與社會發展的同步，更不可以落後於先進的技術。

7. 大數據spark培訓有沒有什麼學習心得談談

聽課也有不少學問。學會聽課，對初中生的學習進步至關重要
課堂是學生學習回的主要場所，課堂學習是答學習的最主要環節，四十五分鍾課堂學習效益的高低，某種程度上決定著學生學習成績的好壞。
也許有的家長和學生會想，每個人都有一雙耳朵，聽課誰不會呀。其實不然，聽課也有不少學問。學會聽課，對初中生的學習進步至關重要。

首先，要集中注意力聽。心理學研究表明：注意能夠幫助我們從周圍環境所提供的大量信息中，選擇對當前活動最有意義的信息；同時，使心理活動維持在所選擇的對象上，還能使心理活動根據當前活動的需要作適當的分配和調整。所以，注意力對於學習尤為重要。集中注意力、專心致志才能學有所得；心不在焉、心猿意馬往往一無所獲。

其次，要帶著問題、開動腦子聽。有些同學聽課不善於開動腦子，不去積極思維，看似目不轉睛，但一堂課下來心中卻不留痕跡。俗話說："學貴有疑"，"疑是一切學習的開始"。帶著問題聽課，就能使聽課有比較明確的目標和重點，增強聽課的針對性，從而提高課堂學習效率；帶著問題聽課，還能促使自己積極動腦，緊跟老師的教學節奏，及時理解和消化教學內容。

8. 《大數據時代》的讀後感

當認真看完一本名著後，大家心中一定有很多感想，為此需要認真地寫一寫讀後感了。你想知道讀後感怎麼寫嗎？下面是我收集整理的《大數據時代》的讀後感範文（通用5篇），僅供參考，大家一起來看看吧。

《大數據時代》的讀後感1

對於暢銷書刊、熱點話題、時尚科技，始終不太感興趣。書刊，喜歡有一定年份的。話題，鍾情於務虛的觀點。新奇的產品於我無緣，習慣使用成熟的科技產品。既不清高，也非冷漠，就是要與現實保持一定的距離，給自己留一點思考的空間。這一習慣最近破了例。由於工作的原因，耳濡目染，「大數據」這個新興概念開始頻繁步入我的視野。按捺不住內心的好奇，網購《大數據時代》，手不釋卷，三天讀完，頗有收獲。此書有如下特點。

首先，作者站在理論的制高點上，條理清楚地闡述了大數據對人類的工作、生活、思維帶來的革新，大數據時代的三種典型的商業模式，以及大數據時代對於個人隱私保護、公共安全提出的挑戰。其次，文中的事例貼近現實生活，貼近時代，令讀者既印象深刻，又感同身受。此外，作者沒有使用大量的專業術語，沒有假裝一副專業的面孔。縱觀全書，遣詞造句，均通俗易懂。

作者認為大數據時代具有三個顯著特點。

一、人們研究與分析某個現象時，將使用全部數據而非抽樣數據。

二、在大數據時代，不能一味地追求數據的精確性，而要適應數據的多樣性、豐富性、甚至要接受錯誤的數據。

三、了解數據之間的相關性，勝於對因果關系的探索。「是什麼」比「為什麼」重要。

作者指出，隨著技術的發展，數據的存儲與處理成本顯著降低，人們現在有能力從支離破碎的、看似毫不相乾的數據礦渣中抽煉出真知爍見。在大數據時代，三類公司將成為時代的寵兒。一是擁有大數據的公司與組織。如政府、銀行、電信公司、全球性互聯網公司(阿里巴巴、淘寶網)。二是擁有數據分析與處理技術的專業公司，如亞馬遜、谷歌。三是擁有創新思維的公司，他們可能既不掌握大數據，也沒有專業技術，但卻擅長使用大數據，從大數據中找到自己的理想天地。

面對即將來臨的大數據時代，個人將如何應對自如？這是個嚴肅的問題。

《大數據時代》的讀後感2

如今說起新媒體和互聯網，必提大數據，似乎不這樣說就OUT了。而且人雲亦雲的居多，不少談論者甚至還沒有認真讀過這方面的經典著作——舍恩佰格的《大數據時代》。維克托·邁爾舍恩伯格何許人也？他現任牛津大學網路學院互聯網研究所治理與監管專業教授，曾任哈佛大學肯尼迪學院信息監管科研項目負責人。他的咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球企業，他是歐盟互聯網官方政策背後真正的制定者和參與者，他還先後擔任多國政府高層的智囊。這位被譽為：大數據時代的.預言家「的牛津教授真牛！那麼，這位大師說的都是金科玉律嗎？並不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，才能能與之進行一場思想上的對話。

舍恩伯格分三部分來討論大數據，即思維變革、商業變革和管理變革。

在第一部分」大數據時代的思維變革「中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：

一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。

二、更雜：不是精確性，而是混雜性。

三、更好：不是因果關系，而是相關關系。對於第一個觀點，我不敢苟同。

一方面是對全體數據進行處理，在技術和設備上有相當高的難度。另一方面是不是都有此必要，對於簡單事實進行判斷的數據分析難道也要採集全體數據嗎？

我曾與香港城市大學的祝建華教授討論過。祝教授是傳播學研究方法和數據分析的專家，他認為一定可以找到一種數理統計方法來進行分析，並不一定需要全部數據。聯繫到舍恩伯格第二個觀點中所說的相關關系，我理解他說的全體數據不是指數量而是指范圍，即大數據的隨機樣本不限於目標數據，還包括目標以外的所有數據。我認為大數據分析不能排除隨機抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。

我同意舍恩伯格的第二觀點，我認為這是對他第一個觀點很好的補充，這也是對精準傳播和精準營銷的一種反思。」大數據的簡單演算法比小數據的復雜演算法更有效。「更具有宏觀視野和東方哲學思維。對於舍恩伯格的第三個觀點，我也不能完全贊同。」不是因果關系，而是相關關系。「不需要知道」為什麼「，只需要知道」是什麼「。傳播即數據，數據即關系。在小數據時代人們只關心因果關系，對相關關系認識不足，大數據時代相關關系舉足輕重，如何強調都不為過，但不應該完全排斥它。大數據從何而來？為何而用？如果我們完全忽略因果關系，不知道大數據產生的前因後果，也就消解了大數據的人文價值。如今不少學者為了闡述和傳播其觀點往往語出驚人，對舊有觀念進行徹底的否定。

世間萬物的復雜性多樣化並非非此即彼那麼簡單，舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎？其實不然，讀者在閱讀時一定要看清楚他是在什麼語境下說的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說舍恩伯格在提出」不是因果關系，而是相關關系。「這一論斷時，他在書中還說道：」在大多數情況下，一旦我們完成了對大數據的相關關系分析，而又不再滿足於僅僅知道『是什麼』時，我們就會繼續向更深層次研究的因果關系，找出背後的『為什麼』。「由此可見，他說的全體數據和相關關系都在特定語境下的，是在數據挖掘中的選項。

大數據研究的一大驅動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數據時代的商業變革。舍恩伯格認為數據化就是一切皆可」量化「，大數據的定量分析有力地回答」是什麼「這一問題，但仍然無法完全回答」為什麼「。因此，我認為並不能排除定性分析和質化研究。數據創新可以創造價值，這是毫無疑問的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時仍把它置於數據應用的商業系統中，而沒有把它置於整個社會系統里，但他在第二部分大數據時代的管理變革中討論了這個問題。

在風險社會中信息安全問題日趨凸顯。如何擺脫大數據的困境？舍恩伯格在最後一節」掌控「中試圖回答，但基本上屬於老生常談。我想，或許凱文·凱利的《失控》可以幫助我們解答這個問題？至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語中所道：」大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考的答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的未來。「謝謝舍恩伯格！讓大數據討論從自然科學回到人文社科。由此推斷，《大數據時代》不是最終答案，也不是標准答案，只是參考的.答案。

此外，在閱讀此書之前還必須具備一些數據科學的基本知識和基本概念，比如說什麼叫數據？什麼叫大數據？數據分析與數據挖掘的區別，數字化與數據化有什麼不同？讀前做些功課讀起來就比較好懂了。

《大數據時代》的讀後感3

讀完《大數據時代》這本書後，我意識到：我們即將或正在迎接由書面到電子的跳躍之後的又一重大變革。

這本書介紹了大數據時代來臨後，接踵而至的三項變革——商業變革、管理變革和思維變革。

其實，這場變革已經打響。商業領域由於大數據時代的到來而推陳出新。前幾年，一家名為Farecast的公司，讓預訂到更優惠的機票價格不再是夢想。公司利用航班售票的數據來預測未來機票價格的走勢。現在，使用這種工具的乘客，平均每張機票可以省大約50美元，這就是大數據給人們帶來的便利。

大家應該都知道2009年出現的H1N1型流感，就拿美國為例，疾控中心每周只進行一次數據統計，而病人一般都是難以忍受病痛的折磨才會去醫院就診，因此也導致了信息的滯後。然而，對於飛速傳播的疾病，Google公司卻能及時地作出判斷，確定流感爆發的地點，這便是基於龐大的數據資源，可見大數據時代對公共衛生也產生了重大的影響！

在我看來，如果想在在大數據時代里暢游，不僅要學會分析，而且還要能夠大膽地決斷。

在美國，每到七、八月份時，正是台風肆虐之時，防澇用品也擺上了商品貨架。沃爾瑪公司注意到，每到這時，一種蛋撻的銷售量較其他月份明顯增加。於是，商家作了大膽的推測，出現這樣的結果源於兩種物品的相關性，便將這種蛋撻擺在了防澇用品的旁邊。這樣的舉措大大增加了利潤，這就是屬於世界頭號零售商的大數據頭腦！

大數據時代的到來，可以讓我們的生活更加便利。但是，如果讓大數據主宰一切，也存在一定的風險。

大家應該都知道電子地圖，它可以為人們指引方向。但大家應該還不知道，它會默默地積累人們的行程數據，通過智能分析可以推斷出哪裡是自己的家，哪裡是工作單位。我們的隱私就這樣被不為人知地收集著。

大數據時代的到來，讓我們的生活更安全，更方便，但與此同時，我們的隱私不再是隱私，數據的收集變得無所不包、無孔不入。世界已經向大數據時代邁進了一小步，一個嶄新的時代正向我們走來。讓我們用知識武裝大腦，做好准備，迎接新時代的到來！

《大數據時代》的讀後感4

首先，想談一談何為大數據，何為大數據時代。大數據是一種資源，也是一種工具。它提供一種新的思維方式去理解當今這個信息化世界。為何說是一種新的思維方式：在信息缺乏的時代或模擬時代，我們更傾向於精確性的思維方式，就像是」釘是釘，鉚是鉚」，而在這種傳統的思維方式下，我們得到問題的答案只有一個。

而在大數據時代下，我們打破了這種思維方式，換句話說，我們接受結果的不確定性。簡言概括之，我認為大數據是一種預測模型。在大數據時代下，我們關注的不是因果，即為什麼是這樣，而更關心」是什麼」這種相關關系。換句話說，在這種新思維的思考方式下，我們探究問題背後的原因也是不可行的。我們所做的是利用大數據這種工具，讓數據自己說話！

其次，我想談下如何利用大數據提升我軍戰鬥力。當然，大數據分析並不是精準的預測，精準的預測也是不存在的。大數據只能有利於我們理解現在和預測未來的可能性。

作為軍人，我所關注的是如何利用好大數據的工具提升我軍戰鬥力，打贏這場信息化戰爭。毫無疑問，現在我們打的不是刀對刀，槍對槍的戰爭，更不是模擬時代，當代乃是數字時代，打的是信息化戰爭！

四次戰爭的大勝，美軍的戰爭形態從機械化轉向信息化，而且相應的在戰場取勝的時間也越來越短，這正是大數據時代下的必然結果。而我軍正在轉向信息化的過程中。在此戰爭形態的過程中，我們需要更多的計算分析師，大數據分析師，數學家等高等技術性人才來打贏這場信息化戰爭。這正是大數據時代下我們不得不有的基礎。我軍戰鬥力的提升迫在眉睫！

當然大數據是一把雙刃劍，利用好了取勝也是得心應手，相反，利用不好會導致不可估量的損失。

畢竟，這只是一種預測模型，得不到精準的預測結果。我們更要讓數據為我們所用，不要被龐大的資料庫框住我們的思維。為適應時代的發展，在這個適者生存，弱肉強食的世界，大數據時代下的殘酷競爭已經給我們敲響警鍾，一場悄無聲息的信息化戰爭已經打響！

《大數據時代》的讀後感5

去年的「雲計算」炒得熱火朝天的，今年的「大數據」又突襲而來。彷彿一夜間，各廠商都紛紛改旗換幟，推起「大數據」來了。於是乎，各企業的CIO也將熱度紛紛轉向關注「大數據」來了。有一張來自《程序員》微博的漫畫很形象。我覺得這張圖，很真實地反映了現實中小企業雲計算，大數據的現狀。

不過話又還得說回來，《大數據時代》是本好書。

當然，很多IT知名人士也大力推薦，寫了好多讀後感來表述對這本書的喜歡沒看此書之前，對所謂大數據的概念基本上是一頭霧水，雖則有了解關注過現在也比較火熱的BI，覺得也差不多，可能就是更多的數據，更細致的數據分析與數據挖掘。看過此書後，感覺到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的數據，而另一前：著眼於數據關聯性，而非數據精確性，或許才是大數據與現時BI的不同，不僅僅是方法，更多的時思想方法。不過坦白講，到底是數據的關聯性重佳，還是數據的精確性更好，還真的需要時間來檢驗一下，至少從現在的數據分析方法來論，更多的傾向於數據的精確性。

看完此書，我心中的一些問題：

1、什麼是大數據？

查了查網路，是這樣定義的：大數據（bigdata），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據的4V特點：Volume、Velocity、Variety、Veracity這個好像是IBM的定義吧。

以個人的觀點來看：數據海量，存儲海量都是大數據的基本原型吧。

2、大數據適合什麼樣的企業？

誠然，大數據的前提是海量的數據，只有擁有巨量的數據資源，方能從中查找出數據的關聯性，才可以讓通過專業化的處理，讓其為企業產生價值。針對電信運營，互聯網應用這樣海量用戶的數據的大企業，也是在應用大數據的道路上擁有得天獨厚的條件，但是針對中小企業呢？銷售訂單數據？若非百年老店，估計數據也是少得可憐，能用的可能只有消費者數據了吧。貌似大多數廠商，用來舉例的也就是消費都購買行為分析為最多。

同樣，在公共事業類的政府機構，大數據的作用也許也能很好的發揮。反而感覺在大多數中小型企業應用大數據，似乎有點大題小作。書中說：大數據是企業競爭力。誠然，數據是一個企業的核心無形資源（利用得好的話），但是否所有的數據，或都換則方式說：所有的企業都以大數據為競爭力，是否真的合適么？是否在中小企業中，會顯示得小題大做呢？

3、大數據帶來的影響

當一波又一波的IT技術熱潮源源不斷地向我們鋪面而來的時候，你甚至都沒有做好准備，你都要開始迎接它所給你帶來的影響了。經過物聯網，雲計算的推波助瀾下，大數據開始登場了。但它到底給我們帶來了什麼呢？

1）預測未來書中以Google成功預測了未來可能發生流感的案例來開篇，表明通過大數據的應用，可以為我們的生活起一個保駕護航的指向標。實質很簡單，技術改變世界。

2）變革商業大數據所帶來的商機，同時會衍生出一系列與大數據相關的商業機遇與商業模式，數據的潛在價值會源源不斷地發揮作用可以容易想到的是未來有專門的數據收集，數據分析，數據生成的一條數據產業鏈產生。影響的，當然是IT公司

3）變革思維書中所說：因為有海量的數據作基礎，未來，我們可能更關注數據的相關，而非精細度。對這條，本人還是持保留意見的。

9. 大數據在新零售的弊端

如今大數據技術已經越來越被普及，以至於每個人都要接觸。那麼關於大數據帶來的一些機遇以及一些挑戰是我們應當學習的。

大數據的發展無疑能給我們帶來很多機遇和好處。

首先大數據能給我們的日常生活帶來便利，它能給我們帶來的個性化推薦是其他技術難以企及的。比如網上購物，影視推薦，軟體推薦等等。其次，大數據工程的推動能加速社會的發展，使得信息處理更加迅速精確。例如，依託於超級計算機的天氣預報在大數據的技術下能夠對未來天氣做出更可靠的預測，大數據網路覆蓋下的中國能夠更有效地管控疫情，對每個感染者的動向都有精確的把控。再有就是大數據的發展為大多數新興產業提供了溫床，從晶元開發到人工智慧，從可燃冰採集到氫能源的利用，無不需要用到先前研究的各項數據。同時，大數據的興起也為社會就業率提供了一定的保障。由大數據衍生的許多產業提供了大量就業崗位，提升了人民的幸福感。再次，中國作為全球網路技術最發達的國家，能在大數據的推波助瀾下獲得最大的效益，如果中國能把握這次機遇，那麼一定能坐上高速發展的列車。最後，對於國家政治而言，大數據的發展也能為治國理政提供便利工具。通過大數據的收集整理，政務能變得更加簡便，政府的辦事效率也會大大提高，人民的生活質量也能更好地得到保證。

任何事物都有它的兩面性，大數據的發展也給我國帶來了許多挑戰和弊端。

首先的弊端當體現在個人方面，大數據技術的發展也給了很多不法分子可乘之機。網路詐騙逐漸泛濫，人們不得不不斷加強防範意識，這也使得社會不穩定因素增加。由大數據提供的推薦會不斷激發人們的興趣，逐漸讓人們對軟體產生依賴，逐漸脫離現實，最終導致陷入網癮。在大數據的網路籠罩下，人們的隱私也難以得到保障，因為隱私泄露而造成的合法權益受侵害的事例時有發生。大數據給一些人們帶來便利的同時也助長了人們的惰性，變得越發懶散。其次，在社會方面，大數據技術的普及也帶來了不可避免的副產物—透明度。隨著大數據技術的越發進步，人們的個人隱私越來越難以保密，在網路上能隨意查找個人信息。這不僅使得人們的合法權益得不到保障，而且增加了違法犯罪率，給社會帶來了更多不穩定性。最後，在國家層面，大數據的發展給國家機密的保護提出了一個難題。我國需要加強對國家機密的保護，防止其他一切媒介泄露，就需要更加嚴密的技術。其他國家對網路技術的逐漸重視也給我國施加了壓力。這就需要我國不斷重視大數據技術，保持在國際上的領先地位。

大數據技術有利有弊，但是技術是客觀的，使用者是主觀能動的，這就要求我們不斷加強對大數據技術的學習，充分理解它的利弊優劣，做到揚長避短，這樣才能讓大數據技術更好地服務於我國的發展。

以上就是我對大數據的心得體會

10. 數據挖掘學習心得體會

數據挖掘包括理論和實踐兩方面。自己學習是沒有辦法達到企業招聘要求，因為很多知識點需要實踐，如果報名個培訓機構就不會存在這種問題，知名的培訓機構都有實踐課程，推薦選擇【達內教育】。

數據挖掘的就業前景非常廣泛，最重要的作用，是可以幫助企業了解用戶。這方面最有代表性的就是電商。通過【大數據】可以分析用戶的行為，精準定位目標客群的消費特點、品牌偏好、地域分布等，從而進行針對性地推廣營銷。隨著互聯網時代的發展，大數據在金融，醫療，交通，電商等多個領域都有應用，近年來人工智慧，物聯網迅速發展，如電子醫療，智能手環，智能家居等，物聯網背景下人們的行為數據會以指數的形式進行增長。所以目前是大數據人才稀缺的狀態，因此大數據的就業領域是很寬廣，但是對人才的要求都比較高。感興趣的話點擊此處，免費學習一下

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