大数据课程总结报告

1. 听讲座总结报告【5篇】

【 #报告# 导语】写总结报告时应注意明确目的，突出重点，切不可面面俱到;要鼓舞人心，富有号召力。以下是 整理的听讲座总结报告，欢迎阅读！

1.听讲座总结报告

一、作为一位一线教师，应该积极积累，沉淀自己的专业知识，为有效备课作充分的准备。

二、正确理解有效二字。学生的知识积累是教学有没有效的标准。

所谓有效教学，是指学生有没有学到什么或学生学得好不好。如果学生不想学或者学生没有收获，即使教败肆师教得很辛苦也是无效教学，同样，如果学生学得很辛苦，但没有得到应有的知识积累，也是无效或低效教学。

三、一个教师绝不能凭感觉、凭经验、凭苦干去搞教学，不能让学生只停留在机械性记忆、浅层次理解和简单运用上。

要经常思考自己到底应该给学生一些什么东西，怎样教学才是最有效，要钻研高效课堂理论及高效教学的实践，积极研究高效教学，借鉴经验，互相学习，加强交流，充分实现自己课堂上所有时间的有效性。

四、善于发现研究并解决教学中存在的实际教学问题。

我们应当围绕问题而教，而不是单纯为知识而教、为考试而教。要相信学生，不仅要关心学生的行为投入，还要关心学生的认知和情感投入。师生应善于分别学会选择最适合自己的教法或学法，只有引导学生实现由“学会”到“会学”，学生在课堂上的主体地位才有可能得到张扬、主题精神得到凸现。我们应当加强集体教研，实现教学活动的有效性，减少各种虚拟教学行为和“正确的废话”，不乱抢占本该属于学生在课堂上的学习时间和思维空间，让课堂教学更加和谐有效，使师生的教与学能的呈现互动、互助、互进的效果。

五、及时多总结。

一个教师要想搞好有效教学，除了要加强自身的努力实践总结外，还要善于结合工作实际有针对性地借鉴别人的成功经验。集体教研提问题，个体备课找差距，要学会反思自己和别人开展有效教学的经验交流，经常反思自己课堂的优势和问题的存在，不断改进，从关注学生终身发展的高度，不断优化课堂教学结构，积极地营造民主、平等、和谐的教学氛围，就能达到事半功倍的教育教学效果。实现高效的最终目标。

2.听讲座总结报告

学术讲座，它是研究生的一种学习途径。利用课外学习时间，学校和学院给我们安排了一系列学术讲座，在我看来，旨在丰富研究生学期生活，积累专业知识，拓宽视野。这些讲座与我们专业知识紧密相关，但是却不单一，涉及不同课题观摩聆听名 师讲座，名 师神采飞扬，听者亦有心得。一千个读者的心中有一千个哈姆雷特。而面对着鲜活的教学对象，智慧的教师必然没有相同的课堂。听学术讲座过程中，不仅可以领略各行各业专家的口才艺术，还可以开阔视野，学到课堂上学不到的知识。

在进入研究生院一年多的时间里我参加了各种各样的学术讲座，我既了解到了各领域多层次的发展前沿，使自己能够跟上科学发展的步伐；同时充实了多方面的知识，提升了我们的理论水平；同时也看到了知名学者成功人士的人格魅力。而这也激发并芦枯敬且加强了我们对于所在学科领域的探索之心。在参加的学术讲座中我印象最深的是中国人民大学杜小勇教授“大数据时代的数据管理技术”这个讲座，因为他所讲的内容是我特别感兴趣的方面，拓宽了我的视野。

讲座期间杜教授的饱满的科研激情不时地感染者我们在座的每一位听学者，杜教授幽默而又严谨的讲学风格也带动了我们大家的热情以及杜教授对专业技术领域的真知灼见也令我们在座的研究生由衷钦佩。此次讲座使我对大数据下数据管理的概念有了一定的认识并对其技术有了更深的理解，学到了大数据专业及其他相关方面更深层的理论知识和更前端的发展概况，理论水平得到了一定的提升，并提升了我们的专业技能，开阔了我们的视野，使我们受益颇多。

书山有路勤为径，学海无涯苦作舟，虽然按照学校规定，我已经完成了听取有关学术报告和讲座的任务。但在研二研三期间对学校组织的学术讲座和报告，我还会选择参加一些对自己专业有帮助的和自己感兴趣的讲座，不会停止学习探索的脚步，高度的责任感和使命感时刻提醒着我不断攀岩知识的高峰，充实自我，实现自己的理想。

在之前的两周时间里，我参加了进入上海海洋大学后的第陪慎一个短学期。跟以往的日常的教学不同，短学期的教学活动更丰富多彩，有课程教学、专题报告、交流讨论、实践实训、师生座谈辅导等。这种教学方式有助增加学生自主学习的时间和空间，拓宽学生知识面，提高学生学习兴趣，促进学生个性发展，为提高学生“学习能力、实践能力、创新能力”营造更好的环境。

通过两周短学期的学习，使我有机会接触到优秀的企业家和行业资深人士，静下心来听一些之前认为是枯燥的东西，对自己所学习的专业又有了更深入的了解，使我受益匪浅。

3.听讲座总结报告

曾听过这样的一句话：大学，不在于大楼，而在于大师。上大学以后让我收获颇多莫过于是听讲师们的讲座了。“听君一席话，胜读十年书”，他们精彩的演讲深深地感染着我。讲师们的每一次讲座，都涵盖了系统的专业知识，穿插上自己丰富的人生经历，并润色于独特的见解，精湛的分析。每次听完后，不仅拓宽了我的知识面，增长了我的见识，更激起了我对自己人生的思考。

我曾经对大学充满着憧憬，可当我真正迈入大学生活却感到前所未有的迷茫。大学的自由时间远远多于中学，很多的时间都需要自己去经营。怎样安排自己的课余时间来丰富自己的大学生活呢？让大学生活过得更有意义呢？经老师的指引，我开始关注学校的“学者视野”周末科技文化艺术系列讲座。为践行“以学为上，以德为行”的教育理念，提高学生的核心竞争力，学校每个星期都会开展，从未无故中断过。期间，学校会请来教授或老师们为我们做讲座，讲座的内容包裹人文，科技，艺术等。这给我校师生拓宽知识面提供了渠道，为渴望汲取知识的师生提供了平台。

我是旅游管理专业的学生，在专业课程上我们更多的是学习专业知识，而讲座却涉及到各方各面的知识内容，丰富了我课外知识。大学四年来，我参加了很多的讲座。其中有为我排忧困惑教会我如何规划自己的人生的；有教会我为人处事方面的，让我学会了如何处理复杂的人际关系和学会更好的与他人相处的；有培养我的社会责任感的，让我学会关注社会热点和民生问题的等等。

我永远不会忘记那一次，我大学期间的迷茫时期——不知如何规划我的大学生涯。这时，学校为我们送上了一场及时雨，开展了一场《迷茫与成长——大学时期的职业生涯规划》的讲座。在讲座过程中，主讲人王国颖副教授和我们一起探讨了面对当今竞争激烈和严峻的就业形势下，大学生该如何面对挑战、廓清迷雾，树立正确的目标，做好自己的职业生涯规划，为将来的就业赢得竞争力，为迷茫但渴望成功的`我们找到通往成功的的方法。虽然那场讲座离现在已经有两年多了，可那热情澎湃，充满激情的场面却至今仍然浮现在我的脑海里。当时我听完讲座回到宿舍后，满腔热情地为自己制定了一份大学规划报告，指引自己如何走过大学这段精彩的道路。看着这份报告书，有些任务目标自己已经完成了，而有些在毕业前恐怕是无法完成的了。现在看来这或许是一份失败的规划书，但自己只要努力过，就敢于说无悔自己的青春。

在关注社会热点问题方面，我不会忘记郭正涛教授为我们做得精彩的讲座《浅论中国―三农‖问题》，他从―三农‖问题己呈现出复杂的多维度特征、农业供给能力增强与农业发展的约束条件、农民收入的结构特征与增长的制约因素、农村社会发展的主要维度与多重挑战等方面的内容为我们阐述了我国“三农问题”的特征和解决“三农问题”面临的困难，并为解决“三农问题”提出了独特的见解。通过郭教授的演讲，让了解了“三农问题”是我国现阶段面临的一个重大问题，解决“三农问题”还是一个长期艰辛的任务，同时也让我看到了郭教授他心系民生，关注民生，富有社会责任感的学者，也让我们明白大学生作为国家的未来的栋梁，也应努力学习，为祖国的繁荣富强做贡献。

在这里我更不会忘记邹荫生教授的《理想–人生》的精彩讲座，他教会我们“莫怕世上多风雨，一生都在旅途中”的人生哲理，激励我们去奋斗自己的理想。

在报告中，邹教授报告了他自己xx年的人生旅程：出身山区农村、经历山村苦甘、三进三出武汉大学，先后在部队农场劳动锻炼，在工厂、机关、高校、公司、公共图书馆、核心期刊我部等单位工作的经历。在这一段复杂的人生经历中，可以看出邹教授这一生也是充满曲折的，并非一帆风顺的，可是在面对困难时，邹教授绝不向困难低头，而是勇敢直冲，为自己的理想而拼搏。在报告中邹教授还给我们大学生提出建议，要实现自己的人生理想，对亲友、对国家有所贡献，应做到树立正确的人生观和价值观，合理安排生活工作时间，正确处理人际关系，加强身心健康等，从而使自己在人生旅途中有好业绩、好心情、好日子。

在这里邹教授以自身经历为我们讲述了一个精彩的人生故事，是我们大学生学习的一个榜样，给同样出生于农村我一个很好的激励，现在我即将大学毕业，自己未来的路也还是个未知数，不管未来的路有多么曲折，面临多大的风雨，我都要勇敢地去闯，正如邹教授的“莫怕世上多风雨，一生都在旅途中”，只有经历了人生的风雨，才能成为人生靓丽的风景线。

我很感谢学校的用心良苦，为我们请来了各位大师，每个星期为我们精心准备了各方各面的讲座，让我们能根据自己的需求去汲取我们各方面的知识。讲座就是我们的第二课堂，给我们广泛涉猎知识提供了良好的平台，成为我大学生活生涯中不可缺少的精神食粮。

4.听讲座总结报告

7月16日上午，在关于大学生创业的讲座上，06级的学长陈勃讲了很多关于他大学生活的经历和整个创业的心路历程。他说，电影中国合伙人里面有一句话，就是千万不要的朋友创业。合伙创业往往会让朋友因为利益不均而反目。创业初期，不管做什么事情，在没赚到什么钱或者没做大的之前，除了付出汗水就是不断努力，朋友之间基本不会出现什么内部矛盾。但是如果开始做大了，每个人都会开始有不同的想法，很容易产生矛盾。朋友之间一旦和利益扯上关系，就会变得复杂。创业不是一件容易的事情，跟自己的好朋友一起创业更不容易。但是他本人并不建议我们这么早就开始想这些东西，创业的事情大可放到大三大四再去考虑。他认为在什么年龄段就该做什么事，不初恋怎么叫初中，不玩游戏怎么叫童年，不逃课怎么叫大学。如果你不早恋，不玩游戏，不逃课，那你的人生虽然是完美无误的人生，但是你也会因此失去很多。你无法了解早恋的美好，没法体会玩游戏的快感，更无法拥有逃课的勇气。

在他看来，大学就像个腌菜缸，进了大学，我们就像是那些个新鲜的萝卜白菜。无论你是谁，不管你来自何方，走进去再走出来就会截然不同了。其实好的大学只是配方比较独特而已，但是能不能成为好的腌萝卜腌泡菜，关键还是个人，不要让自己成为一颗烂白菜烂萝卜。最重要的就是要清楚地知道什么时间做什么事，不要把美好的大学时光荒废在宿舍里。找到自己的坚持的信仰或某一种精神，努力追求并不停的战斗，这样会在大学积累下不少人生财富。

大学，带给我们的仅仅是自由，而自由这个东西，掌控不好，会失去很多。大学的时候，或许有很多人会都这样，上数学课看英语，上英语课做数学。在被周围的人看到的时候也许还会笑笑，并未觉得有何不妥，反而隐约中有一丝的得意。但是，这样做其实从一开始就错了。在错的时间做对的事情跟对的时间做错的事情，其本质的一样的，永远都不可能有在对的时间做对事情的效果，甚至会产生相反的影响。

一件事情占了其他事情的时间，就失去了它原有的意义，同时也使得被占用的“其他事情”也没有了当初想要的效果。这个关系一旦延续，就会导致之后的几件事情都会因此受到大小不一的影响。而这到最后的影响就是几乎没有一件事情能做好。

然而，正确和不正确都是相对的，相对于不恰当的时间而言，就算是做了不违法、不损人、有道理的事情，也不一定是正确的。

在大学期间，有不少学生都有做兼职，这样可以赚取生活费、学费，积累社会经验，加深对社会的了解，有谁敢说不对。但对于大学生来说，最应该做的正确的事情，则是学习。学习是将来的就业之本。该读书时，忙着打工；该工作时，却为毕不了业发愁。或者自己掌握的知识和本领，不符合用人单位的要求，只能加入待业的行列了。

参加社团，投身实践，交友旅游，每一件都是正确的事情，但如果该上课的时间不去上课、该学习时不学习，而去做这类事情，就很难说是正确的了。如果忘记了这一点，不是本末倒置，就是因果颠倒，或者说贻误了时机。人的一生要做的事情实在太多了，使得原本就十分有限的生命显得更加短暂。有紧迫感，想多做点儿事情，这种想法是好的，但还应该有必要的舍弃。要明白有得必有失，不能双赢时只能选择放弃一样。两种事情都想做，就很有可能都做不好。

重要的是，明确不同阶段的中心任务。学习阶段，主要任务是学习，这是毋庸置疑的。打工也好、兼职也好、实践也好、实习也好，都只能在完成了学习任务的前提下进行，而不能把学习放在次要、甚至不要的地位。

如果真想多尝试、多收获，就要肯于吃苦，加倍努力。同时兼顾两件或者几件事情，就不得不比别人多付出。因为要想得到双倍的收获，必须付出多倍的努力。

时间对每个人都是公平的。每个人每天都有24个小时，假如用8小时学习，8小时睡觉，8小时做其他事情，这样看来，做其他事情的时间还是挺多的。但是人们往往每次都会盗用睡觉的时间来做其他事情，不到半夜是不会睡觉的，天天透支第二天的时间，第二天又透支第三天的时间，若到周末也不能调整过来，那便进入了一个死循环。

所以，要保持一种“在吃饭的时候吃饭，睡觉的时候睡觉”的心态。读书的时间一心读书，读书才有效率，不虚度；娱乐的时间就不要考虑其他事情，尽情享受；休息的时间就只要静心休息，才会彻底放松，不烦躁。故此，任何事情都有其固定的时间，各居其位，井水不犯河水。若其中一项事情占用了其他事情的时间，内疚、烦躁、紧迫、不安、犹豫，种种负面情绪就会接踵而来。

人们如此不安如此焦虑，有一部分的原因是这个社会变化太快，节奏太快，诱惑太多，人人都怕落后。有的人在大二就开始感觉自己是一个失败者，开始过得多且过的生活；有的人在父母的安排下已经不知不觉按照父母的计划前进。于是，你开始害怕，害怕来不及做自己想做的，害怕来不及功成名就，害怕成为普通人，于是，别人考研，你跟着考研，别人考公务员，你也跟着考公务员，迷茫的路上人满为患。因为不知道自己想要什么样的生活，内心信念总是可以轻易地被主流的或者旁人的价值观撼动得摇摇摆摆，然后去复制别人的经历，做了以后还自我膨胀得厉害。

每个人都有每个人的活法，有些人适合走自主创业道路，有些人却适合在办公室格子间里崭露头角。只要找到自己的追求，并努力付诸行动，就一定会离自己的梦想更近。不用去走别人的路，不用把别人的人生套用在自己身上，只要清楚自己在什么时间做了什么事情，不后悔自己的选择，不后悔自己的决定就行了。

就跟收纳物品一样，若想把各项事情安排得条理分明，把过去的时间整理得明明白白，就要把各项事情归类整理到各个时间储物箱。每天按部就班地去做，就会形成一个好的规律。该玩乐的时候玩乐，该谈恋爱的时候谈恋爱，该认真的时候认真，该放松的时候放松。

5.听讲座总结报告

20xx年x月x日，我非常荣幸的在桂林电子科技大学聆听了来自中国工程院的院士段宝岩教授的精彩讲座，学术讲座条理清晰、生动有序，时而介绍了教授的一些研究内容及实验效果，特别是在天线领域的研究成果，更是让我们敬佩。长达两个多小时的讲座，听起来一点累的感觉都没有，反而觉得是一种享受。段宝岩教授在介绍了一些研究领域的内容与目前嫦娥探月、神舟飞船、主力战舰、深空探测等国家机电重大工程方面的应用之后，也讲述了研究生应当如何开展科学研究，成为一名合格的研究生。让我领悟了作为一名研究生应当有的学习方法及技巧。通过这次讲座也让我想到了很多以前没有思考过的问题。

其实，做一些有建议的计划是可以避免许多令人头疼的事情的。为什么要上研究生？通常的理由是硕士学位可以更好的找到工作，尤其是在研究和学术性机构里。并且研究生可以使我们在某一领域中有机会学到更多的专业知识，研究生的学习也可以为学生提供一个激发创新和灵感的空间。想要推迟找工作的时间则并不是一个好的理由。研究生的学习需要做大量的工作并且要求创新和集中学习，我们必须是发自内心想要进行研究生的学习。

这也有助于我们决定自己将在哪一个领域进行研究，通过阅读该领域的一些书和前沿的杂志以及其他的参考书，可以更好的帮助我们进行研究学习。通过阅读这些大量的资料可以了解在这些领域中其他人所已经研究出的成果。阅读大量的科技论文以便于自己了解各个领域的发展情况，必须了解最新的科研动向。研究生要有选择的阅读。当我们开始阅读一个新领域的相关文献时，向指导老师和同学询问在这个领域内最的期刊和参考书目，以及一些经典的论文。对于研究生而言，一个有用的也可能是过时的观点是各种参考书目的基础。相似的观点可能存在于其他相关领域。需要仔细研读这些论文和近几年的期刊杂志。

我们不仅要学会阅读，也要学会记录。定期把我们的研究生活与想法记录下来非常有必要，记录下我们所感兴趣的问题、问题的解决、随时迸发出的灵感以及所查找的参考书，阅读的文献后的笔记，论文的提纲和精彩的论据。周期性的重新来看看这些记录，我们将会发现这些随机的想法会形成一种模式，这些想法会经常转变成为一个研究课题有时甚至成为一篇文章。

研究生经常会认为论文的写作有两个截然不同的阶段：做研究，写论文。对于有些同学可能确实如此，但更多时候，这两个阶段是交迭的和相互影响的。有时在动笔之前，很难想出检验和证明的方法；同时检验的结果常常需要自己回过头，重新修改论文的部分内容；发展和检验自己的想法是永无止境的（总会有需要不断深入的地方），所以大多数研究生在论文提交前的一两天才完成研究工作。一名优秀的研究生应该把主要精力放在创新他们的观点并且完成它上面。然而大部分研究生把时间主要花在阅读文献上，与同学讨论，撰写修改论文上，当然，也会偶尔有创新的观点并且来完成它。在研究方法上我们需要掌握正确的观念，而心态也是非常重要的，在做科研工作的时候不能只是埋头苦干，也要学会沟通交流。

在研究生时代我们还需要学习的最重要的技能之一就是“人际关系”。与导师相处的时候要学尊重老师，主动与导师接触，表达自己生活或者学术上的困惑，导师会是很好的解惑者。比起跟导师来说，跟同门之间相处的时间会更多，关系也会更加亲密。在学习上可以向师兄师姐请教，可以和同级的学生一起探讨，生活中亦较容易成为很好的朋友，所以彼此除了基本的互相尊重外还应该真诚相待，互信互容。

无论处于人生的什么阶段，遵循处理人际关系的原则都有助于我们自身心理健康发展，谦虚谨慎，摆正位置。要正确认识和评估自己的过去，把过去的种种经历当作未来人生发展的基石，把研究生生活作为人生的一个新起点，平静地看待周围的人和事，努力保持一种平和而理智的心态，谦虚带人。平等对待，真诚相处。研究生的性格特点决定了其人际交往的基础只能是人格平等，以诚相待。因此，在学习、生活、工作，特别是困难面前，互帮互助。“善大，莫过于诚”，“人之相识，贵在知心”。热诚的赞许与诚恳的批评，都能使彼此间愿意了解、信任、倾述、交心。合作协助，友好竞争。研究生不是一个孤立的个体，鹤立鸡群的人往往会被看成“怪物”，研究生生活环境，使得彼此间的合作不可避免。舍身处地地为别人着想时，彼此合作的契机便已来临。研究生在与他人的竞争中，应倡导“公平公开公正，既竞争又以诚相助，既竞争又相互合作。”

还有一种情况就是埋头工作而不娱乐，能在工作、娱乐以及其他事务中达到平衡并不容易。不同的人会给我们不同的建议。一些人让建议把清醒状态80%—90%的时间用在论文上，另一些人（包括我在内）认为这不切实际，而且对健康不利。为了自己的身心健康，研究生应该有其他的兴趣爱好。平衡生活的关键之一是制定一个前后一致的时间表。自己可以决定只在白天工作，把晚上的时间留给业余爱好。

听完讲座，收获很多，感悟也很多，但我们要做的更多，通过学术讲座，使我能初步领略了专家的一种思想以及思维方式，常听一些专家的讲座，让自己在具体理论以及思维方式上有一个不断的提升，进而能够理解这些专家的独特的思想，同时对于一些其他领域方面的知识更是提升了见识，树立自己正确的价值观，人生观。为以后自己的课题研究打下一个充实的基础。

2. 大数据用一句话总结

数据（big data）指承受间范围内用规软件工具进行捕捉、管理处理数据集合
数据比喻蕴 藏能量煤矿煤炭按照性质焦煤、烟煤、肥煤、贫煤等类露煤矿、深山煤矿挖掘本与类似数据并于用价值含量、挖掘本比数量更重要于行业言何利用些规模数据赢竞争关键

数据价值体现几面：
1)量消费者提供产品或服务企业利用数据进行精准营销;
2) 做美模式尾企业利用数据做服务转型;
3) 面临互联网压力必须转型传统企业需要与俱进充利用数据价值

3. 以大数据为主题,写一篇1500字的文章

世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思？大数据概念什么意思？大数据分析什么意思？所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢？

七：最后北京开运联合给您总结一下

不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：
1)手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，开运联合等。
3)既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：

4. 大数据职业规划总结

这是我的第一篇博客，写起来还真是有些小紧张~~~还请有缘看到的朋友多指点！
打算开始写这些东西的契机是师兄给布置的学习记录作业，而我自己这方面的原因倒主要不是记录学习（写这些东西好花时间呀...），而是看到好多大神，尤其是国外的，都在贡献自己的知识，我被他们的精神感染了，也想自己贡献些东西！

大体可分为四种：

其中，平台开发（大数据工程师），基本是结合公司业务场景及需求，以现已开源的大数据组件为基础，打造公司自己的大数据平台；数据分析则是运用公司的平台，在其之上做些报表和数据变现（听师兄说大公司将平台封装的很好，基本上都是敲SQL）；至于运维，自然是为前两者提供集群支持，如资源分配，组件配置优化等。
在这三者之上便是数据科学家啦！之前通过知乎Live得知，这里的数据科学家和大家传统理解的科学家不一样，就只是一个职业称呼。引用知乎上 北冥承海生 的话：

其中科学的方法论指的是坚实的理论基础；大量的数据指如行为日志这种海量数据；自动化业务决策是数据科学家的核心工作，体现 数据优先与经验，计算优先于人工 的价值观。

理论基础方面，北冥承海生推荐了几本书：

其中，最优化好像很重要，因为这些平时遇到的问题，其本质好像都可以归为一个优化问题，更一般的描述是求一个条件极值。
至于将实际问题建成数学模型，及对已知的问题提供现在未知的解决方法，北冥承海生说在学校是学不到的，需要一个大神级mentor悉心指导和经历大量的工程实践...做到这个就能年薪百万啦！当然，钱不钱的无所谓，更重要的是，这不是搬砖，这是人类创造力的体现！在此之上更高级的创造，我想可能是：导向世界（不光人类）需求，体察潜在需求，甚至创造需求！

一激动就扯远了，回归正题。当前大数据行业缺口巨大，有兴趣的朋友也可以看看下面的文章，写得比较务实。

通向大数据的巴别塔：这个完整详细的套路是否适合你？

5. 如何入门大数据

大数据
数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。
但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题：
1. data pre-processing;(数据预处理）
2. data interpretation；（数据解读）
3.data modeling and analysis.（数据建模与分析）
这也就是我们做数据工作的三个大步骤：
1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据；
2、我们想看看数据“长什么样”，有什么特点和规律；
3、按照自己的需要，比如要对数据贴标签分类，或者预测，或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息，都要对数据建模，得到output。
这三个步骤未必严谨，每个大步骤下面可能依问题的不同也会有不同的小步骤，但按我这几年的经验来看，按照这个大思路走，数据一般不会做跑偏。
这样看来，数据科学其实就是门复合型的技术，既然是技术就从编程语言谈起吧，为了简练，只说说R和Python。但既然是荐数据科学方面的书，我这里就不提R/Python编程基础之类的书了，直接上跟数据科学相关的。
R programming
如果只是想初步了解一下R语言已经R在数据分析方面的应用，那不妨就看看这两本：
R in action：我的R语言大数据101。其实对于一个没有任何编程基础的人来说，一开始就学这本书，学习曲线可能会比较陡峭。但如果配合上一些辅助材料，如官方发布的R basics（http://cran.r-project.org/doc/contrib/usingR.pdf），stackoverflow上有tag-R的问题集（Newest ‘r’ Questions），遇到复杂的问题可在上面搜索，总会找到解决方案的。这样一来，用这本书拿来入门学习也问题不大。而且这本书作者写得也比较轻松，紧贴实战。
Data analysis and graphics using R：使用R语言做数据分析的入门书。这本书的特点也是紧贴实战，没有过多地讲解统计学理论，所以喜欢通过情境应用来学习的人应该会喜欢这本入门书。而且这本书可读性比较强，也就是说哪怕你手头没电脑写不了代码，有事没事拿出这本书翻一翻，也能读得进去。
但如果你先用R来从事实实在在的数据工作，那么上面两本恐怕不够，还需要这些：
Modern applied statistics with S：这本书里统计学的理论就讲得比较多了，好处就是你可以用一本书既复习了统计学，又学了R语言。（S/Splus和R的关系就类似于Unix和linux，所以用S教程学习R，一点问题都没有）
Data manipulation with R：这本书实务性很强，它教给你怎么从不同格式的原始数据文件里读取、清洗、转换、整合成高质量的数据。当然和任何一本注重实战的书一样，本书也有丰富的真实数据或模拟数据供你练习。对于真正从事数据处理工作的人来说，这本书的内容非常重要，因为对于任何研究，一项熟练的数据预处理技能可以帮你节省大量的时间和精力。否则，你的研究总是要等待你的数据。
R Graphics Cookbook：想用R做可视化，就用这本书吧。150多个recipes，足以帮你应付绝大多数类型的数据。以我现在极业余的可视化操作水平来看，R是最容易做出最漂亮的图表的工具了。
An introction to statistical learning with application in R：这本书算是著名的the element of statistical learning的姊妹篇，后者更注重统计（机器）学习的模型和算法，而前者所涉及的模型和算法原没有后者全面或深入，但却是用R来学习和应用机器学习的很好的入口。
A handbook of statistical analysis using R：这本书内容同样非常扎实，很多统计学的学生就是用这本书来学习用R来进行统计建模的。
Python
Think Python，Think Stats，Think Bayes：这是Allen B. Downey写的著名的Think X series三大卷。其实是三本精致的小册子，如果想快速地掌握Python在统计方面的操作，好好阅读这三本书，认真做习题，答案链接在书里有。这三本书学通了，就可以上手用Python进行基本的统计建模了。
Python For Data Analysis： 作者是pandas的主要开发者，也正是Pandas使Python能够像R一样拥有dataframe的功能，能够处理结构比较复杂的数据。这本书其实analysis讲得不多，说成数据处理应该更合适。掌握了这本书，处理各种糟心的数据就问题不大了。
Introction to Python for Econometrics, Statistics and Data Analysis：这本书第一章就告诉你要安装Numpy, Scipy, Matplotlib, Pandas, IPython等等。然后接下来的十好几章就是逐一介绍这几个库该怎么用。很全面，但读起来比较枯燥，可以用来当工具书。
Practical Data Analysis： 这本书挺奇葩，貌似很畅销，但作者把内容安排得东一榔头西一棒子，什么都讲一点，但一个都没讲透。这本书可以作为我们学习数据分析的一个索引，看到哪块内容有意思，就顺着它这个藤去摸更多的瓜。
Python Data Visualization Cookbook： 用Python做可视化的教材肯定不少，我看过的也就这一本，觉得还不错。其实这类书差别都不会很大，咬住一本啃下来就是王道。
Exploratory Data Analysis 和 Data Visualization
Exploratory Data Analysis：John Tukey写于1977年的经典老教材，是这一领域的开山之作。如今EDA已经是统计学里的重要一支，但当时还是有很多人对他的工作不屑一顾。可他爱数据，坚信数据可以以一种出人意料的方式呈现出来。正是他的努力，让数据可视化成为一门无比迷人的技术。但这本书不推荐阅读了，内容略过时。要想完整地了解EDA，推荐下一本：
Exploratory Data Analysis with MATLAB：这本书虽然标题带了个MATLAB，但实际上内容几乎没怎么讲MATLAB，只是每讲一个方法的时候就列出对应的MATALB函数。这本书的重要之处在于，这是我读过的讲EDA最系统的一本书，除了对visualization有不输于John Tucky的讲解外，对于高维的数据集，通过怎样的方法才能让我们从中找到潜在的pattern，这本书也做了详尽的讲解。全书所以案例都有对应的MATALB代码，而且还提供了GUI（图形用户界面）。所以这本书学起来还是相当轻松愉悦的。
Visualize This：中译本叫“鲜活的数据”，作者是个“超级数据迷”，建立了一个叫http://flowingdata.com的网页展示他的数据可视化作品，这本书告诉你该选择什么样的可视化工具，然后告诉你怎样visualize关系型数据、时间序列、空间数据等，最后你就可以用数据讲故事了。如果你只想感受一下数据可视化是个什么，可以直接点开下面这个链接感受下吧！A tour through the visualization zoo（A Tour Through the Visualization Zoo）
Machine Learning & Data Mining
这一块就不多说了，不是因为它不重要，而是因为它太太太重要。所以这一部分就推两本书，都是”世界名著“，都比较难读，需要一点点地啃。这两本书拿下，基本就算是登堂入室了。其实作为机器学习的延伸和深化，概率图模型（PGM）和深度学习（deep learning）同样值得研究，特别是后者现在简直火得不得了。但PGM偏难，啃K.Daphne那本大作实在太烧脑，也没必要，而且在数据领域的应用也不算很广。deep learning目前工业界的步子迈得比学术界的大，各个domain的应用如火如荼，但要有公认的好教材问世则还需时日，所以PGM和deep learning这两块就不荐书了。
The Element of Statistical Learning：要学机器学习，如果让我只推荐一本书，我就推荐这本巨著。Hastie、Tibshirani、Friedman这三位大牛写书写得太用心了，大厦建得够高够大，结构也非常严谨，而且很有前瞻性，纳入了很多前沿的内容，而不仅仅是一部综述性的教材。（图表也做得非常漂亮，应该是用R语言的ggplot2做的。）这本书注重讲解模型和算法本身，所以需要具备比较扎实的数理基础，啃起这本书来才不会太吃力。事实上掌握模型和算法的原理非常重要。机器学习（统计学习）的库现在已经非常丰富，即使你没有完全搞懂某个模型或算法的原理和过程，只要会用那几个库，机器学习也能做得下去。但你会发现你把数据代进去，效果永远都不好。但是，当你透彻地理解了模型和算法本身，你再调用那几个库的时候，心情是完全不一样的，效果也不一样。
Data Mining: Concepts and Techniques, by Jiawei Han and Micheline Kamber 数据挖掘的教材汗牛充栋，之所以推荐这本韩家炜爷爷的，是因为虽然他这本书的出发点是应用，但原理上的内容也一点没有落下，内容非常完整。而且紧跟时代，更新的很快，我看过的是第二版，就已经加进去了social network analysis这种当时的前沿内容。现在已经有第三版了，我还没看过，但应该也加入了不少新内容。其实这本书并不难读，只是篇幅较长，啃起来比较耗时。
其实这两本书里单拎出来一块内容可能又是几本书的节奏，比如bayesian方法，再拿出两三本书来讲也不为过，我个人用到的比较多，而且也确实有不少好书。但并非是所有data scientist都要用到，所以这一块就不再细说。
还有一些印象比较深刻的书：
Big Data Glossary： 主要讲解大数据处理技术及工具，内容涵盖了NoSQL，MapRece，Storage，Servers，NLP库与工具包，机器学习工具包，数据可视化工具包，数据清洗，序列化指南等等。总之，是一本辞典式的大数据入门指导。
Mining of Massive Datasets：这本书是斯坦福大学Web Mining的讲义，里面很多内容与韩家炜的Data Mining那本书重合，但这本书里详细地讲了MapRece的设计原理，PageRank（Google创业时期的核心排序算法，现在也在不断优化更新）讲解得也比较详细。
Developing Analytic Talent： 作者是个从事了十几年数据工作的geek，技术博客写得很有个人风格，写的内容都比较偏门，通常只有具备相关数据处理经验的人能体会出来，丝毫不照顾初学者的感受。比如他会谈到当数据流更新太快时该怎么办，或者MapRece在什么时候不好用的问题，才不管你懂不懂相关基础原理。所以这本书不太适合初学者阅读。这本书其实是作者的博客文章的集结，用how to become a data scientist的逻辑把他近几年的博客文章串联了起来。
Past, Present and Future of Statistical Science：这本书是由COPSS（统计学社主席委员会，由国际各大统计学会的带头人组成）在50周年出版的一本纪念册，里面有50位统计学家每人分别贡献出的一两篇文章，有的回忆了自己当年如何走上统计学这条路，有的探讨了一些统计学的根本问题，有的谈了谈自己在从事的前沿研究，有的则给年轻一代写下了寄语。非常有爱的一本书。
其它资料
Harvard Data Science：这是H大的Data science在线课，我没有修过，但口碑很好。这门课需要费用8千刀左右，比起华盛顿大学的4千刀的Data science在线课虽贵一倍，但比斯坦福的14千刀要便宜将近一半（而且斯坦福的更偏计算机）。如果想自学，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是来自各个domain的用Python做数据的人每年举行一次的聚会，期间会有各路牛人举行一些规模不大的seminar或workshop，有好心人已经把video上传到github，有兴趣的去认领吧（DataTau/datascience-anthology-pydata · GitHub）
工具
R/Python/MATLAB（必备）：如果是做数据分析和模型开发，以我的观察来看，使用这三种工具的最多。R生来就是一个统计学家开发的软件，所做的事也自然围绕统计学展开。MATLAB虽然算不上是个专业的数据分析工具，但因为很多人不是专业做数据的，做数据还是为了自己的domain expertise（特别是科学计算、信号处理等），而MATLAB又是个强大无比的Domain expertise工具，所以很多人也就顺带让MATLAB也承担了数据处理的工作，虽然它有时候显得效率不高。Python虽然不是做数据分析的专业软件，但作为一个面向对象的高级动态语言，其开源的生态使Python拥有无比丰富的库，Numpy, Scipy 实现了矩阵运算/科学计算，相当于实现了MATLAB的功能，Pandas又使Python能够像R一样处理dataframe，scikit-learn又实现了机器学习。
SQL（必备）：虽然现在人们都说传统的关系型数据库如Oracle、MySQL越来越无法适应大数据的发展，但对于很多人来说，他们每天都有处理数据的需要，但可能一辈子都没机会接触TB级的数据。不管怎么说，不论是用关系型还是非关系型数据库，SQL语言是必须要掌握的技能，用什么数据库视具体情况而定。
MongoDB（可选）：目前最受欢迎的非关系型数据库NoSQL之一，不少人认为MongoDB完全可以取代mySQL。确实MongoDB方便易用，扩展性强，Web2.0时代的必需品。
Hadoop/Spark/Storm（可选）: MapRece是当前最著名也是运用最广泛的分布式计算框架，由Google建立。Hadoop/Spark/storm都是基于MapRece的框架建立起来的分布式计算系统，要说他们之间的区别就是，Hadoop用硬盘存储数据，Spark用内存存储数据，Storm只接受实时数据流而不存储数据。一言以蔽之，如果数据是离线的，如果数据比较复杂且对处理速度要求一般，就Hadoop，如果要速度，就Spark，如果数据是在线的实时的流数据，就Storm。
OpenRefine（可选）：Google开发的一个易于操作的数据清洗工具，可以实现一些基本的清洗功能。
Tableau（可选）：一个可交互的数据可视化工具，操作简单，开箱即用。而且图表都设计得非常漂亮。专业版1999美刀，终身使用。媒体和公关方面用得比较多。
Gephi（可选）：跟Tableau类似，都是那种可交互的可视化工具，不需要编程基础，生成的图表在美学和设计上也是花了心血的。更擅长复杂网络的可视化。

6. 大学大数据学院中期座谈会总结怎么写

大学大数据学院中期座谈会总结写法如下。
1、(一)总结的标题(二)总结的正文和其他应用文体一样，总结的正文也分为开头、主体、结尾三部分，各部分均有其特定的内容。
2、开头，总结的开头主要用来概述基本情况。包括单位名称、工作性质、主要任务、时代背景、指导思想，以及总结目的、主要内容提示等。作为开头部分，要注意简明扼要，文字不可过多。
3、主体，这是总结的主要部分，内容包括成绩和做法、经验和教训、今后打算等方面。这部分篇幅大、内容多，要特别注意层次分明、条理清楚。主体部分常见的结构形态有三种。第一，纵式结构。第二，横式结构。第三，纵横式结构。主体部分的外部形式，有贯通式、小标题式、序数式三种情况。
4、结尾。
5、注意事项有要坚持实事求是原则、要注意共性、把握个性、要详略得当，突出重点。

7. 2021计算机学习总结报告范文

计算机学习是现代工作或者求学都属于十分重要的一项技能，那么学会 总结 则更有利于自己的下一次进步，下面是我为大家整理的计算机 学习总结 范文 模板，接下来我们一起来看看吧!

更多的计算机学习 总结 报告 请点击下方↓↓↓

★大学计算机学习总结报告★

★学习计算机心得体会优秀范文★

★计算机学生学期末个人总结报告★

★大一计算机学习心得总结范文★

计算机学习总结范文(一)

如今已经是信息时代，作为主流信息工具的网络越来越重要，因此我选择了这门选修课程。

计算机网络系统是一个集计算机硬件设备、通信设施、软件系统及数据处理能力为一体的，能够实现资源共享的现代化综合服务系统。计算机网络系统的组成可分为三个部分，即硬件系统，软件系统及网络信息系统。

1.硬件系统

硬件系统是计算机网络的基础。硬件系统有计算机、通信设备、连接设备及辅助设备组成，如图1.6.4所示。硬件系统中设备的组合形式决定了计算机网络的类型。下面介绍几种网络中常用的硬件设备。

⑴服务器

服务器是一台速度快，存储量大的计算机，它是网络系统的核心设备，负责网络资源管理和用户服务。服务器可分为文件服务器、远程访问服务器、数据库服务器、打印服务器等，是一台专用或多用途的计算机。在互联网中，服务器之间互通信息，相互提供服务，每台服务器的地位是同等的。服务器需要专门的技术人员对其进行管理和维护，以保证整个网络的正常运行。

⑵工作站

工作站是具有独立处理能力的计算机，它是用户向服务器申请服务的终端设备。用户可以在工作站上处理日常工作，并随时向服务器索取各种信息及数据，请求服务器提供各种服务(如传输文件，打印文件等等)。

⑶网卡

网卡又称为网络适配器，它是计算机和计算机之间直接或间接传输介质互相通信的接口，它插在计算机的扩展槽中。一般情况下，无论是服务器还胜作站都应安装网卡。网卡的作用是将计算机与通信设施相连接，将计算机的数字信号转换成通信线路能够传送的电子信号或电磁信号。网卡是物理通信的瓶颈，它的好坏直接影响用户将来的软件使用效果和物理功能的发挥。目前，常用的有10mbps、100mbps和10mbps/100mbps自适应网卡，网卡的总线形式有isa和pci两种。

⑷调制解调器

调制解调器(modem)是一种信号转换装置。它可以把计算机的数字信号“调制”成通信线路的模拟信号，将通信线路的模拟信号“解调”回计算机的数字信号。调制解调器的作用是将计算机与公用电话线相连接，使得现有网络系统以外的计算机用户，能够通过拨号的方式利用公用电话网访问计算机网络系统。这些计算机用户被称为计算机网络的增值用户。增值用户的计算机上可以不安装网卡，但必须配备一个调制解调器。

⑸集线器

集线器(hub)是局域网中使用的连接设备。它具有多个端口，可连接多台计算机。在局域网中常以集线器为中心，用双绞线将所有分散的工作站与服务器连接在一起，形成星形拓扑结构的局域网系统。这样的网络连接，在网上的某个节点发生故障时，不会影响其他节点的正常工作。

集线器分为普通型和交换型(switch)，交换型的传输效率比较高，目前用的较多。集线器的传输速率有10mbps、100mbps和10mbps/100mbps自适应的。

⑹网桥

网桥(bridge)也是局域网使用的连接设备。网桥的作用是扩展网络的距离，减轻网络的负载。在局域网中每条通信线路的长度和连接的设备数都是有最大限度的，如果超载就会降低网络的工作性能。对于较大的局域网可以采用网桥将负担过重的网络分成多个网络段，当信号通过网桥时，网桥会将非本网段的信号排除掉(即过滤)，使网络信号能够更有效地使用信道，从而达到减轻网络负担的目的。由网桥隔开的网络段仍属于同一局域网，网络地址相同，但分段地址不同。

⑺路由器

路由器(router)是互联网中使用的连接设备。它可以将两个网络连接在一起，组成更大的网络。被连接的网络可以是局域网也可以是互联网，连接后的网络都可以称为互联网。路由器不仅有网桥的全部功能，还具有路径的选择功能。路由器可根据网络上信息拥挤的程度，自动地选择适当的线路传递信息。

在互联网中，两台计算机之间传送数据的通路会有很多条，数据包(或分组)从一台计算机出发，中途要经过多个站点才能到达另一台计算机。这些中间站点通常是由路由器组成的，路由器的作用就是为数据包(或分组)选择一条合适的传送路径。用路由器隔开的网络属于不同的局域网地址。

2.软件系统

计算机网络中的软件按其功能可以划分为数据通信软件、网络 操作系统 和网络应用软件。

⑴数据通信软件

数据通信软件是指按着网络协议的要求，完成通信功能的软件。

⑵网络操作系统

网络操作系统是指能够控制和管理网络资源的软件。网络操作系统的功能作用在两个级别上：在服务器机器上，为在服务器上的任务提供资源管理;在每个工作站机器上，向用户和应用软件提供一个网络环境的“窗口”。这样，向网络操作系统的用户和管理人员提供一个整体的系统控制能力。网络服务器操作系统要完成目录管理，文件管理，安全性，网络打印，存储管理，通信管理等主要服务。工作站的操作系统软件主要完成工作站任务的识别和与网络的连接。即首先判断应用程序提出的服务请求是使用本地资源还是使用网络资源。若使用网络资源则需完成与网络的连接。常用的网络操作系统有：netware系统、windowsnt系统、unix系统和linux系统等。

⑶网络应用软件

网络应用软件是指网络能够为用户提供各种服务的软件。如浏览查询软件，传输软件，远程登录软件，电子邮件等等。

⒊网络信息系统

网络信息系统是指以计算机网络为基础开发的信息系统。如各类网站、基于网络环境的管理信息系统等

计算机学习总结范文(二)

随着信息技术的高速发展并迅速渗透到社会生活的各个方面，计算机日益成为人们学习、工作、生活不可缺少的基本工具，再过不了几年，不会使用计算机，就会象不识字一样使人举步维艰，计算机 学习心得 体会。进入大学，计算机无时无刻在伴随着我们，给我们在学习的生活增添了乐趣。然而这个学期将是展现自我能力的一个好时机，在这个学期里我们要进行全国计算机应用技术的考试。这就要看你在平时上课有没有认真听讲，在上操作课的时候有没有认真的完成老师所布置的任务，还有平时自己积累的知识跟 经验 ，这些都将成为面临考试的一项重要的准备工作。

计算机课是一门知识性和技能性相结合、理论性和操作性都很强的科目，既不同于人文课程又和计算机的专业课有所区别。我们应该坚持“边讲边练、精讲多练”的做法，因材施教，激励着我们的学习兴趣，积极拓展我们的学习目标，使我们为今后走向社会在具体工作岗位上的计算机应用打下良好的基矗对一些从小就没有养成良好学习习惯的同学，出现了一些在学习过程中不够自觉的现象。但是老师你总是很耐心的指导我们 教育 我们，使我们正确的认识计算机在我们学习生活中的重要作用。在刚开始的计算机教学中，老师你每节课安排相应的练习任务，抓住乐我们学习计算机的心理特点，完成的同学可以在课堂上作自己的事，比如玩下小游戏，聊下qq等加强了同学们的积极性。如在英打字练习时，每节课要是比上节课进步一分钟，或是在在汉字录入部分，每分钟比上节课进步5个字，就可以自由练习。上机课时你总是在同学间教育我们怎样做对的事，怎样使用正确的指法，怎样才能更快的打好更多的字。打字成绩好的同学在学习任务的驱动下，可以更好的掌握更多更全面的计算机知识。让后为了争取自由时间去游戏，会很好地完成学习任务。在计算机课中，并不会完全的在两节课时间里让大家完全的做练习，在完成教学任务的情况下，给予了我们一片自由的游线天地，满足了我们的好奇心，又达到了计算机学习的目的。使我们在课堂上更加积极的去完成作业，使自己可以得到更多的自由的时间，这样也要求我们更加熟练的掌握老师上课时所讲内容，以练为主，讲练结合。以练为主，讲练结合。许多知识是靠在操作实践中而获得的，所以我在操作实践中可以获得知识，动手实现最基本的操作，从中获得成就感，培养动手操作→观察现象→分析原因→概括总结这一获得知识的过程，如在文字处理软件教学中，老师你提出乐一些问题让学我们来思考，比如如何利用Shift键快速输入大小写字母?引导我们大胆探索，从操作中去找 方法 ，这样在实践中使我们充分掌握了Shift键的作用，茅塞顿开，从中得到了乐趣，并体会了掌握计算机知识必须以练为主的真谛，培养了解决实际操作问题的能力。 初学者对计算机都是比较薄弱的，对一些 应用操作理解起来很困难 要从整体上较好理解很把握应用软件，不是仅仅靠买几本专业书就能知道的，我们平时不仅要多做练习，记笔记，还要实际应用。

要多了解相关知识，读思考，多提问题，多问几个为什么，要学以致用，计算机网络使学习、生活、工作的资源消耗大为降低。我们是新一代的人用的都是高科技，也随着现在的社会日新月异，高科技的，需要老师掌握一定的计算机知识，才能更好的帮助我们。 不过有时也要动我们的脑子，要个人亲身去体会 ，去实践，把各项命令的位置，功能，用法记熟，做熟。

提高我们整体的知识，打好基础最初，我了解了计算机的硬件与系统软件的安装，维护知识.在学习这一部分内容时授课老师深入浅出，让我们自己积极动手操作，结合实践来提高自己的操作能力，使每个学员得到了一次锻炼的机会.

其次，学习了常用的办公软件，主要有word，EXCEL，POWERPOINT等，以及常用的几种软件的应用技巧，同时也学习了一些解决实际应用过程中经常出现的问题的方法，相信这次学习，会让我在今后的工作中运用电脑时能够得心应手.为了提高大家的认识，老师不仅采用实物演示的办法，而且还为我们提供实践操作的机会来为大家讲解有关组建局域网以及网络维护方面的知识，介绍了一些平时我们很少用到的网络检测命令，对我们今后维护自己的局域网络有很大的帮助.

同时在方远电脑学校的学习中我们不仅学到很多计算机方面的知识，更重要的是增进了和其他学员之间的交流.同学们坐在一起畅所欲言，互相讨论，交流，把自己不理解，不明白的地方提出来，让老师来帮助解决，这样使得相互之间都得到了学习，巩固知识的机会，提高了学习的效率.

通过这次学习我真正体会到了计算机知识的更新是很快的，随着教育体制的改革和教育理念的更新，以及信息技术的飞速发展，如何接受新的教育理念，转变我们传统的教育观念，来充实我们的专业技能，已经成为我们每一个人必须要解决的第一个问题.只有不断地学习，才能掌握最新的知识，才能在以后把工作做得更好.我们也渴望能够多学关于计算机方面的知识.

我相信在更多的学习机会中，我们懂的也会越来越多。

计算机学习总结范文(三)

当今社会，到处充满机会与挑战。知识是我们面对这一切的筹码，而计算机知识则更为重要。如何在本科函授这样一种形式下，学好计算机课程，这是摆在我们面前的一个问题。我谈一下学习感受，供大家参考。只想以此抛砖引玉，让大家对 学习方法 多发表自己的意见，以利于学习。

一、感受与体会

1、基础很重要

实践证明，对文字、表格等的处理都是计算机课程的基础，需要一定的操作桌面的知识和能力，需要一定的工具操作能力，学好这些是学习计算机的入门，所以尤为重要!

2、循序渐进

整个学习过程应采用循序渐进的方式，先了解计算机的基本知识，如计算机的起源、发展、windows_、xp的桌面操作、电子表格等，使自己能由浅入深，由简到繁地掌握他们的使用技术。

3、学以致用

在学习时始终要与实际应用相结合，不要把主要精力花费在各个命令孤立地学习上;要把学以致用的原则贯穿整个学习过程，以让自己对命令能有深刻和形象的理解。

4、熟能生巧

word作为文字操作专家，它能使我们更加深入地理解、熟练文字操作的命令。要强迫自己做几个综合实例，分别详细地进行文字编辑，使自己可以从全局的角度掌握整个编辑过程，力争使自己学习完word之后就可以投身到实际的工作中去。

二、学习建议

1、常见问题要弄懂

对于经常出现的问题，要及时解决。如果推脱，那么问题就越堆越多，不利于今后的学习。

2、有比较，才有鉴别

容易混淆的命令，要注意使自己弄清它们之间的区别。

3、养成良好习惯

规范操作。我的体会是：养成良好的习惯，受益匪浅。!

学无止境，只要大家在学习中善于总结和归纳，一定能找到最佳学习方法。感谢陈老师的悉心教导。通过这次短暂的学习，我的收获很大。我会在今后的学习和工作中更加努力。

路漫漫其修远兮，吾将上下求索......

计算机学习总结范文(四)

计算机实训在不知不觉中就结束了，我感觉自己还有好多东西要学，还有好多的东西不懂呢!这是我大学以来第三次实训，每次实训我都感觉学到了好多东西!因为是一天到晚的不间断训练，所以记的会非常牢固。不像平时上课，每上两次的理论课却只有45分钟的实际操作。在课上，有老师在前面演示我们都还能跟着做，可轮到我们独立完成的时候，因为实际操作的少，早就忘光了!我很感谢学校有实训这样的安排，把我们这一学期学的东西系统的集中的进行训练，对我们计算机水平的提高发挥着重要作用!还要感谢我们的窦老师，窦老师很温柔，也很有耐心，即使老师讲了很多遍的问题，我们不会，老师还是会走进我们给我们耐心的指导，还给我们讲一些学习计算机的方法，让我们知道自己在哪方面不足，需要加强，也让我们了解到哪些需要认真的学习，那些是重点，不是没有方向的乱学一通，什么也学不好!

经过这次的实训，我真真确确的感受到了计算机在我们生活中工作中的运用，这些软件、程序能让我们提高工作的效率，更直观更便捷的切入主题。这次我们学习的是数据路的原理及应用的各方面知识，由老师带着我们不断操作。accesss_能有效的组织、管理和共享数据库信息，能把数据库信息与wep结合在一起，实现数据库信息的共享。同实，access概念清晰，简单易学、实用是适合 企业管理 人员、数据库管理员使用的首选。我觉得学习了这个，对我参加工作后制表、创建查询、数据分析和材料演示都有很大的作用，这样，我们能更清楚的了解信息并进行分析。当然，在学习的过程中并不是一帆风顺的，在这之中，因为要操作的东西很多，有时错一步，后面的结果就无法显示，而自己的计算机又太差，根本检查不出来是哪里出了错!这时候，老师都会耐心的过来帮助我，我很感谢窦老师也很感谢学校能安排这么优秀的窦老师来教我们!只是，我们太顽皮，有很多东西老师讲了我们也没能记住，我想在此说一句：老师，您辛苦了，下学期我们一定认认真真的好好学!

一个星期的实训课很快结束了，我发现我对计算机有了新的认识，以前只知道玩游戏、娱乐和简单的应用。通过这次的实训，我了解到，要真真正正的掌握计算机程序还不是一件简单容易的事儿，但真正掌握后，它带个我们的将是无穷的便捷与科技，我喜欢高端便捷的生活。我希望我能做计算机这个万能机器人的主人而不是奴隶，我会努力加油的!感谢学校，感谢老师给我的帮助，让我的思想、技能又上了一个台阶!

计算机学习总结范文(五)

通过一个学期对《计算机网络实用技术》这门课程的学习，对于我来说它已不陌生。首先对于课程安排，感觉很紧凑，几乎不遗漏任何的知识点。理论总在实验和机试前，这样有利于我们学生接受新知识的灌输，而且把理论运用自如。每理论课后，老师总不忘留出十几分钟的时间给我们思考的空间。其次是对于教学，感觉老师讲课的思路很清晰，运用课件的形式讲课，很有概括性，重点“一针见血”，易于给我们把握住知识的主次。跟着老师的教学步骤，我们慢慢吃透了课本上的知识，老师偶尔形象及幽默的比喻，易于理解接受，感觉不到课堂的枯燥，实验前，老师总会给足够的时间给我们预习。分成小组的形式，让我们形成合作的团体，实验中不仅让我获得知识，更锻炼了我们同学之间的合作。实验中学会了“双绞线的制作与测试”、“IP地址规划与管理”、“对等网络组网”等等。即使操作上，我们学会了开通博客、;windows2000server的安装”等等。实验后的实验报告让我们有了总结回顾的效果。计算机网络是计算机技术和通信技术相互结合、相互渗透而形成的一门新兴学科。21世纪的我们，必须学好科学技术才能站得住脚!在实验中，让我们体会到合作的重要性!!!!实验前做好准备，要了解实验目的的要求，要详读实验的步骤，实验过程要谨慎仔细等等。

相信以后更认真，努力的学习，一定可以使自己的知识更全面。

1.这个学期我们学习了测试技术这门课程，它是一门综合应用相关课程的知识和内容来解决科研、生产、国防建设乃至人类生活所面临的测试问题的课程。测试技术是测量和实验的技术，涉及到测试方法的分类和选择，传感器的选择、标定、安装及信号获取，信号调理、变换、信号分析和特征识别、诊断等，涉及到测试系统静动态性能、测试动力学方面的考虑和自动化程度的提高，涉及到计算机技术基础和基于LabVIEW的虚拟测试技术的运用等。

课程知识的实用性很强，因此实验就显得非常重要，我们做了金属箔式应变片：单臂、半桥、全桥比较，回转机构振动测量及谱分析，悬臂梁一阶固有频率及阻尼系数测试三个实验。刚开始做实验的时候，由于自己的理论知识基础不好，在实验过程遇到了许多的难题，也使我感到理论知识的重要性。但是我并没有气垒，在实验中发现问题，自己看书，独立思考，最终解决问题，从而也就加深我对课本理论知识的理解，达到了“双赢”的效果。

实验中我学会了单臂单桥、半桥、全桥的性能的验证;用振动测试的方法，识别一小阻尼结构的(悬臂梁)一阶固有频率和阻尼系数;掌握压电加速度传感器的性能与使用方法;了解并掌握机械振动信号测量的基本方法;掌握测试信号的频率域分析方法;还有了解虚拟仪器的使用方法等等。实验过程中培养了我在实践中研究问题，分析问题和解决问题的能力以及培养了良好的工程素质和科学道德，例如团队精神、交流能力、独立思考、测试前沿信息的捕获能力等;提高了自己动手能力，培养理论联系实际的作风，增强创新意识。

2021计算机学习总结 报告范文 相关 文章 ：

★ 2021学生计算机实训总结范文

★ 2021计算机毕业实习报告模板5篇

★ 2021最新个人学习总结范文5篇

★ 计算机实训报告范文3篇

★ 2021总结报告(个人通用)

★ 计算机实训总结报告书范文3篇

★ 大学生计算机专业顶岗实习总结2021

★ 2021计算机专业毕业实习报告5篇

★ 计算机专业实习心得体会范文2021

★ 2021计算机专业实习工作总结

var _hmt = _hmt || []; (function() { var hm = document.createElement("script"); hm.src = "https://hm..com/hm.js?"; var s = document.getElementsByTagName("script")[0]; s.parentNode.insertBefore(hm, s); })();

8. 大数据营销知识点总结

一、走进大数据世界

大数据的特征（4V）：

1.  数据的规模性

2.   数据结构多样性

3.   数据传播高速性

4.   大数据的真实性、价值性、易变性；

结构化数据、半结构化数据、非结构化数据

大数据处理的基本流程图

大数据关键技术：

1.  大数据采集

2.   大数据预处理

3.  大数据存储及管理

4.   大数据安全技术

5.  大数据分析与挖掘

6.   大数据展现与应用

二、大数据营销概论

Target 百货客户怀孕预测案例

大数据营销的特点：

1.   多样化、平台化数据采集： 多平台包括互联网、移动互联网、广电网、智能电视等

2.   强调时效性： 在网民需求点最高时及时进行营销

3.   个性化营销： 广告理念已从媒体导向转为受众导向

4.   性价比高： 让广告可根据时效性的效果反馈，进行调整

5.   关联性： 网民关注的广告与广告之间的关联性

大数据运营方式：

1.   基础运营方式

2.   数据租赁运营方式

3.   数据购买运营方式

大数据营销的应用

1.   价格策略和优化定价

2.   客户分析

3.   提升客户关系管理

4.   客户相应能力和洞察力

5. 智能嵌入的情景营销

6.   长期的营销战略

三、产品预测与规划

整体产品概念与整体产品五层次

整体产品概念： 狭义的产品： 具有某种特定物质形态和用途的物体。

产品整体概念（广义）：向市场提供的能够满足人们某种需要的

                      一切物品和服务。

整体产品包含：有形产品和无形的服务                          

整体产品五层次：潜在产品、延伸产品、期望产品、形式产品、核心产品

 

大数据新产品开发模型：

1.   需求信息收集及新产品立项阶段

2.  新产品设计及生产调试阶段

3.  小规模试销及反馈修改阶段

4.   新产品量产上市及评估阶段

产品生命周期模型

传统产品生命周期划分法：

（1）销售增长率分析法

  销售增长率=（当年销售额-上年销售额）/上年销售额×100%

销售增长率小于10%且不稳定时为导入期；

销售增长率大于10%时为成长期；

销售增长率小于10%且稳定时为成熟期；

销售增长率小于0时为衰退期。

（2）产品普及率分析法

    产品普及率小于5%时为投入期；

    普及率在5%—50%时为成长期；

    普及率在50%—90%时为成熟期；

    普及率在90%以上时为衰退期。

大数据对产品组合进行动态优化

产品组合

       销售对象、销售渠道等方面比较接近的一系列产品项目被称为产品线。产品组合是指一个企业所经营的不同产品线和产品项目的组合方式，它可以通过宽度、长度、深度和关联度四个维度反映出来

四、产品定价与策略

大数据定价的基本步骤：

1.   获取大数据

2.   选择定价方法

3.   分析影响定价因素的主要指标

4.  建立指标体系表

5.   构建定价模型

6.  选择定价策略

定价的3C模式：成本导向法、竞争导向法、需求导向法

影响定价的主要指标与指标体系表的建立

影响定价因素的主要指标：

1.  个人统计信息：家庭出生、教育背景、所在地区、年龄、感情状况、家庭关系等。

2.   工作状况：行业、岗位、收入水平、发展空间等

3.  兴趣：健身与养生、运动和户外活动、娱乐、科技、购物和时尚等

4. 消费行为：消费心理、购买动机等。

定价策略：

精算定价： 保险、期货等对风险计算要求很高的行业

差异定价： 平台利用大数据对客户建立标签，分析对产品的使用习惯、需求判断客户的忠诚度，对不同客户进行差别定价

动态定价： 即根据顾客认可的产品、服务的价值或者根据供需状况动态调整服务价格，通过价格控制供需关系。动态定价在提高消费者价格感知和企业盈利能力方面起着至关重要的作用。

价格自动化 ：根据商品成本、市场供需情况、竞争产品价格变动、促销活动、市场调查投票、网上协商、预订周期长短等因素决定自身产品价格

用户感知定价 ：顾客所能感知到的利益与其在获取产品或服务中所付出的成本进行权衡后对产品或服务效用所做出的整体评价。

协同定价： 是大数据时代企业双边平台多边协同定价策略

价格歧视：

一级 ：就是每一单位产品都有不同的价格，即商家完全掌握消费者的消费意愿，对每个消费者将商品价格定为其能够承受的最高出价；

二级 ：商家按照客户的购买数量，对相同场景提供的、同质商品进行差别定价；

三级 ：可视为市场细分后的定价结果，根据客户所处的地域、会员等级等个人属性进行差别定价，但是对于同一细分市场的客户定价一致。

五、销售促进与管理

    促销组合设计概念

大数据促销组合设计流程

精准广告设计与投放

[if !supportLists]l [endif] 广告设计5M：任务（Mission），预算（Money），信息（Message），媒体（Media），测量（Measurement）。

通过用户画像的进一步挖掘分析，企业可以找出其目标消费群体的广告偏好，如平面广告的配色偏好，构图偏好，视频广告的情节偏好，配乐偏好，人物偏好等，企业可以根据这些偏好设计出符合目标消费群体审美的广告创意，选择消费者喜欢的广告代言人，做出能在目标消费群体中迅速传播开来的广告。

在媒体决策方面，利用大数据综合考虑其广告目的、目标受众覆盖率、广告信息传播要求、购买决策的时间和地点、媒体成本等因素后，有重点地采用媒体工具。企业可以在确定前述影响变量后，通过大数据的决策模型，确定相对最优的媒体组合。

六、客户管理

    大数据在客户管理中的作用

1.   增强客户粘性

2.   挖掘潜在客户

3.   建立客户分类

    客户管理中数据的分类、收集及清洗

数据分类：

描述性数据： 这类数据是客户的基本信息。

如果是个人客户，涵盖了客户的姓名、年龄、地域分布、婚姻状况、学历、所在行业、职业角色、职位层级、收入水平、住房情况、购车情况等；

如果是企业客户，则包含了企业的名称、规模、联系人和法人代表等。

促销性数据： 企业曾经为客户提供的产品和服务的历史数据。

包括：用户产品使用情况调查的数据、促销活动记录数据、客服人员的建议数据和广告数据等

交易性数据： 这类数据是反映客户对企业做出的回馈的数据。

包括历史购买记录数据、投诉数据、请求提供咨询及其他服务的相关数据、客户建议数据等。

收集：

清洗：

首先，数据营销人需要凭借经验对收集的客户质量进行评估

其次，通过相关字段的对比了解数据真实度

最后，通过测试工具对已经确认格式和逻辑正确数据进行测试

客户分层模型

客户分层模型 是大数据在客户管理中最常见的分析模型之一，客户分层与大数据运营的本质是密切相关的。在客户管理中，出于一对一的精准营销要求针对不同层级的客户进行区别对待，而客户分层则是区别对待的基础。

RFM客户价值分析模型

时间（Rencency）：

     客户离现在上一次的购买时间。

频率（Frequency）：

     客户在一定时间段内的消费次数。

货币价值（MonetaryValue）：

    客户在一定的时间内购买企业产品的金额。

七、 跨界营销

利用大数据跨界营销成功的关键点

1.   价值落地

2.  杠杠传播

3.   深度融合

4.   数据打通

八、精准营销

    精准营销的四大特点

1.   可量化

2.   可调控

3.  保持企业和客户的互动沟通

4.  简化过程

精准营销的步骤

1.  确定目标

2.  搜集数据

3.   分析与建模

4.  制定战略

九、商品关联营销

       商品关联营销的概念及应用

关联营销：

关联营销是一种建立在双方互利互益的基础上的营销，在交叉营销的基础上，将事物、产品、品牌等所要营销的东西上寻找关联性，来实现深层次的多面引导。

关联营销也是一种新的、低成本的、企业在网站上用来提高收入的营销方法。

       关联分析的概念与定义

最早的关联分析概念： 是1993年由Agrawal、Imielinski和Swami提出的。其主要研究目的是分析超市顾客购买行为的规律，发现连带购买商品，为制定合理的方便顾客选取的货架摆放方案提供依据。该分析称为购物篮分析。

电子商务领域： 关联分析可帮助经营者发现顾客的消费偏好，定位顾客消费需求，制定合理的交叉销售方案， 实现商品的精准推荐 ；

保险公司业务： 关联分析可帮助企业分析保险索赔的原因，及时甄别欺诈行为；

电信行业： 关联分析可帮助企业发现不同增值业务间的关联性及对客户流失的影响等

简单关联规则及其表达式

事务：简单关联分析的分析对象

项目：事务中涉及的对象

项集：若干个项目的集合

简单关联规则 的一般表示形式是：前项→后项（支持度＝s％，置信度＝c％）

或表达为：X→Y（S＝s％，C＝c％）

例如：面包->牛奶(S=85%,C=90%)

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

支持度、置信度、频繁项集、强关联规则、购物篮分析模型

置信度和支持度

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

confidence(X→Y)= P(Y|X)

十、评论文本数据的情感分析

       商品品论文本数据挖掘目标

电商平台激烈竞争的大背景下，除了提高商品质量、压低商品价格外，了解更多消费者的心声对于电商平台来说也变得越来越有必要，其中非常重要的方式就是对消费者的文本评论数据进行内在信息的数据挖掘分析。评论信息中蕴含着消费者对特定产品和服务的主观感受，反映了人们的态度、立场和意见，具有非常宝贵的研究价值。

针对电子商务平台上的商品评论进行文本数据挖掘的目标一般如下：

分析商品的用户情感倾向，了解用户的需求、意见、购买原因；

从评论文本中挖掘商品的优点与不足，提出改善产品的建议；

提炼不同品牌的商品卖点。

商品评论文本分析的步骤和流程

商品评论文本的数据采集、预处理与模型构建

数据采集：

1、“易用型”：八爪鱼、火车采集器

2、利用R语言、Python语言的强大程序编写来抓取数据

预处理：

1文本去重

检查是否是默认文本

是否是评论人重复复制黏贴的内容

是否引用了其他人的评论

2机械压缩去词

例如： “好好好好好好好好好好”->“好”

3短句删除

原本过短的评论文本      例如：很“好好好好好好好好好好”->“好”

机械压缩去词后过短的评论文本   例如：“好好好好好好好好好好”->“好”

4评论分词

文本模型构建包括三方面：情感倾向分析、语义网络分析、基于LDA模型的主体分析

 

情感倾向分析：

基于情感词进行情感匹配

对情感词的倾向进行修正

对情感分析结果进行检验

语义网络分析：

基于LDA模型的主体分析

十一、大数据营销中的伦理与责任

       大数据的安全与隐私保护

数据安全：一是保证用户的数据不损坏、不丢失；二是要保证数据不会被泄露或者盗用

 

大数据营销中的伦理风险：用户隐私、信息不对称下的消费者弱势群体、大数据“杀熟”

大数据伦理困境的成因：

用户隐私意识淡薄

用户未能清晰认知数据价值

企业利益驱使

] 管理机制不够完善

大数据伦理构建的必要性：企业社会责任、用户与社会群体的维系

这些是我按照老师讲的课本上的内容结合PPT总结出来的《大数据营销》的重点。