研究大数据的心得体会

1. 我学习大数据的心得体会

大数据培训如火如荼地进行着，想想自己在参加培训之前的犹豫，在加入科多大数据培训班的两个月之后，真心为自己当初的决定感到庆幸。这两个月的时间改变了我很多，刚入学时候的我，多么盼望着早日学成，步入社会迎接各种挑战。可是慢慢的我知道不能急于求成，心急吃不了热豆腐。

还记得转折点是在于有一次周考结束后，看着自己的成绩是在是不如人意，正心灰意冷，心想着自己是否不适合这个行业，想要放弃的时候。

老师找到我，开导我说像我这种跨行来到科多参加大数据培训的学员比比皆是。像我们这种零基础学员选择大数据，就要一步一步把基础学牢固，不要想着赶快学完，基础学不牢固在以后的学习中很容易就“崩”掉的。

初入科多，负责任的科多大数据培训讲师的教导，同学们热心的帮助让我对大数据这条路坚定不移。其实在科多大数据培训的这段时间，我知道在求学的道路上一定是困难的艰辛的，但是以后工作的时候就一定会感谢在这么吃苦的自己。

从一开始的java基础，到现在学习的Hadoop技术，从一开始对大数据的陌生，到现在有了一定的项目开发经验，两个月的时间，大数据培训带给自己的不仅仅是知识层面的提升，还有项目经验的实践分享都让我成长了很多。

有多少付出就有多少回报，在科多大数据培训班上，我比别的同学少了一些基础，那我就要努力补回来!在科多，我更是学会了要朝着自己的目标奋勇前进!现在的日子虽然每天学习压力非常大，我必坚持不放弃。

Finally，非常感谢科多大数据培训讲师成为我的人生指路明灯，很感谢科多大数据培训的同学细心的照顾。祝愿科多大数据越办越好，祝愿每一位同学都能找到自己心仪的工作!

2. 数据挖掘学习心得体会

正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。

数据挖掘应当更正确的命名为“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。
数据挖掘——从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。作为作为知识发现过程，他通常包括数据处理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。
数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进。

关于数据挖掘的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。要求学生具备从数据治理根源出发的思维，通过数字化工作方法来探查业务问题，通过近因分析、宏观根因分析等手段，再选择业务流程优化工具还是算法工具，而非“遇到问题调算法包”点击预约免费试听课。

3. 研究生讲座心得范文四篇

研究生讲座心得：篇一 渣首 为拓宽研究生的知识面，活跃学术气氛，学校要求研究生在研一期间必须参加有关学术报告和讲座。经过研一一学年，我已经按照学校规定完成了参加学术讲座听取学术报告的任务，受益匪浅。在此做一下回顾，总结一下自己的收获和体会，以便更好的指导以后的学习和工作。 为了更好地了解所学专业领域的先进技术我先后参加了《形式软件工程方法》、《物联网、云计算技术及其应用》、《安全网络编码》、《太赫兹科学技术介绍》等学术讲座，对相关的只是有了更深的认识。另外为了拓宽视野，丰富课余知识，我还听取了《中国外贸顺差、外汇储备与通货膨胀》、《北部湾与海峡西岸经济区发展比较研究》等学术报告。由于篇幅所限，不一一对其进行总结，而只针对《物联网、云计算技术及其应用》和《安全网络编码》写一下自己的 心得体会 。 应信息与通信学院邀请，山东大学信息科学与工程学院院长袁东风教授于20XX年10月30日来校进行物联网、云计算技术及其应用的学术讲座。袁东风教授是IEEE高级会员，北京邮电大学兼职教授、博士生导师，山东大学信息科学与工程学院院长，信息学部学术委员会副主任，是中国电子学会理事。 同时袁教授具有丰富的海外访学经历，并多次应邀在国外的多所学术机构作学术报告。 此次来我校讲学期间不难体会到袁教授是一位治学严谨而又不失幽默的学者，讲座期间袁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，袁教授幽默而又严谨的讲学风如丛数格也带动了我们大家的热情以及袁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。 此次讲座使我对物联网这一新的科技概念有了一定的认识并对云计算技术有了更深的理解，这对我以后做毕业设计有很大的指导意义。报告将以物联网、云计算为主要报告内容，涉及物联网的定义、背景与现状、物联网关键技术及难点、物联网典型应用等方面。 20XX年 在美国召开的移动计算和网络国际会议首先提出物联网(Internet of Things)这个概念20XX年IBM首席执行官彭明盛首次提出“智慧地球”这一概念，建议新政府投资新一代的智慧型基础设施，美国将新能源和物联网列为振兴经济的两大重点。20XX年自温总理提出“感知中国”以来,物联网被正式列为国家五大新兴战略性产业之一，写入“政府工作报告”，物联网在中国受到了全社会极大的关注，其受关注程度是在美国、欧盟、以及其他各国不可比拟的。那么究竟什么是物联网呢?物联网就是将各种信息传感设备，如射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网结合起来而形成的一个巨大网络。实现from anytime, any place connectivity for anyone, we will now have connectivity for anything。 和传统的互联网相比，物联网有其鲜明的特征。首先，它是各种感知技术的广泛应用。物联网上部署了海量的多种类型传感器，每个传感器都是一个信息源，不同类别的传感器所捕获的信息内容和信息格式不同。其次，它是一种建郑厅立在互联网上的泛在网络。物联网技术的重要基础和核心仍旧是互联网，通过各种有线和无线网络与互联网融合，将物体的信息实时准确地传递出去。还有，物联网不仅仅提供了传感器的连接，其本身也具有智能处理的能力，能够对物体实施智能控制。物联网将传感器和智能处理相结合，利用云计算、模式识别等各种智能技术，扩充其应用领域。物联网关键技术主要包含：RFID射频识别技术、WSNs无线传感器网络技术、云计算等。其中云计算云计算可以从两个方面促进物联网和智慧地球的实现，一是云计算是实现物联网的核心，二是云计算促进物联网和互联网的智能融合。云计算的核心思想，是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务。云计算的这种思想对于从事算法研究有很大的指导意义。物联网主要难点主要包含：数据安全、IP地址分配、物联网终端设备的功能及结构等;物联网主要包含智能农业应用、智能家居应用、智能仓库管理应用、智能提车场应用、井下安防与监控以及人体健康远程诊断等典型应用。 通过此次学术讲座我更加认同“物联网将是下一个推动世界高速发展的‘重要生产力’!”这一观点。 20XX年11月15日西安电子科技大学李晖教授应我校信息与通信学院和研究生学院邀请，来我校作了关于《安全网络编码》的学术报告。李晖教授，现任西安电子科技大学通信工程学院副院长，计算机网络与信息安全教育部重点实验室副主任，国家电子商务标准化工作组总体组成员，国家密码技术应用体系标准化工作组成员，中国电子学会高级会员，中国密码学会高级会员，主要的研究方向是密码与信息安全，信息与编码理论。此次讲学，李教授主要介绍了关于网络编码的安全问题的知识。 网络编码是一种融合了路由和编码的信息交换技术，它的核心思想是在网络中的各个节点上对各条信道上收到的信息进行线性或者非线性的处理，然后转发给下游节点，中间节点扮演着编码器或信号处理器的角色。通过网络编码，可以达到多播路由传输的最大流界，提高了信息的传输效率。网络编码的工作原理是把不同的信息转化成位数更小的“痕迹”，然后在目标节点进行演绎还原，这样就不必反复传输或者复制全部信息了。痕迹可以在多个中间节点间的多条路径上反复传递，然后再被送往最终的目的端点。它不需要额外的容量和路由—只需把信息的痕迹转换成位流即可，而这种转换现有的网络基础设施是可以支持的。网络编码方法可以有效的提高网络多播的吞吐率，达到网络多播的容量限。然而由于网络的中间节点对流入信息进行线性组合，使其对于污染攻击十分的脆弱。报告中李教授介绍了主要抗污染的安全网络编码方法，包括网络纠错码、同态hash和同态数字签名技术。最后李教授给出一种基于同态MAC概率检测的高效安全网络编码方案。其过程为：网络中的每个节点采用概率密钥预分配机制，从同一密钥池中随机选取t个密钥;信源节点将消息分割并扩展为n个原始向量;信源节点选取t对安全参数和伪随机序列生成器，并利用t个密钥，为每个原始向量计算t个消息认证码;利用同态性，信源节点或中间节点可为新的编码向量计算t个消息认证码;中间节点或信宿节点，利用与信源节点的共享密钥，对收到的编码向量数据的完整性和有效性进行验证;当信宿节点收到n个线性无关的编码向量并验证通过后，可以解码得到原始消息。本发明具有安全性能好，污染检测概率高，通信开销小，验证速度快的优点，适用于网络编码的安全应用。 参加这次报告的过程中，我对网络编码尤其是安全网络编码有了一个由浅入深的认识，同时学习了李教授提出的基于同态MAC概率检测的高效安全网络编码技术。 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，以及时了解更新的更前沿的科技知识和拓宽自己的视野。 研究生讲座心得：篇二 对当前严峻的社会形势和繁重的就业压力，同学们开始思考自己的未来前途。越来越多的同学考虑到考研深造。为了帮助大家看清形势、解除疑惑、端正心态、树立信心、规划自己的未来，分团委学习部于2012年3月13日晚上7点特邀我院陈木森老师、匡俊学长、朱书梁学长、陈倩学姐和夏安琪学姐为我院做这次考研讲座。 老师、学长学姐们从考研的意义、什么时候考研复习最佳、考什么样的学校和专业等方面并结合自己的考研经验进行了精彩的讲解。他们指出：考研并不困难，只要把你前面和后面那个人打倒就行了，那你就成功了。没什么事是不可能，坦然面对你认为的不可能的事，那你就成功一半了。决定了就要坚持，坚持到最后就是胜利。不要盲目的复习，要有目标、有策略的复习。我对匡俊学长的一句话印象非常深刻：今天很乏味，明天很乏味，后天很美好。考研的学习中，你只要有决心、恒心、和毅力，即使今天是乏味，明天是乏味，后天一定是美好的! 陈老师、匡俊学长、朱书梁学长、陈倩学姐和夏安琪学姐对考研的细心讲解和鼓励，使同学们更加坚定了学好各门功课的信心，指引着大家走好大学之路。大家纷纷表示，今后的考研之路不管多坎坷、多辛苦都会认真走下去。不抛弃不放弃就是他们的考研精神。此次活动在大家热烈的掌声中落下帷幕。 这次考研交流会举办得很成功，对我的启发很大，特别是后期的互动环节，同学们积极提出不懂的疑问，主讲人热情地回答。将活动推向高潮。活动最后，好多同学都询问主讲人的联系方式，以便下次遇到疑问能够向他们寻求帮助。非常感谢几位主讲人为我院学生做的这次考研交流，他们为我们院考研的学生指出了方向。此次活动也有欠缺之处：1、事先没有准备好主讲人的名字牌。2、讲座开始时，听众比预期的人数少，讲座开始后才陆续来了一些听众。真心希望同学们能够积极参与，增强学习的热情，为自己提供一个更广阔的平台，有更大的发展前途。3、话筒有回音，使得同学们听不太清楚。 以后的活动中，我将会吸取这次活动的经验与教训，注重细节问题，做好全方位的准备。 研究生讲座心得：篇三 20XX年9月30日，在法学院二楼会议室，我们迎来了我们的学长——叶明大律师。叶明律师为我们带来了一场精彩的讲座——民事诉讼是去操作策略与技巧，通过三个多小时的讲座，我们获益匪浅。 通过老师的介绍，我们进一步了解到叶明律师的一些信息：叶明律师是上海财经大学法学硕士，浙江百铭律师事务所主任、浙江省律师协会民商业务委员会主任、宁波市人大代表、宁波仲裁委员会仲裁员。曾获“浙江省律师事业突出贡献奖”、“浙江省优秀青年律师”等荣誉。在十余年的执业中，叶明律师代理过多起全国和省内有影响的案件，其中，沪杭甬“高速公路不高速”案件被浙江省律师协会评为“浙江律师二十七年来民主法制建设十大案例之一”。其主要业务领域：民商法、企业法律顾问实务。 在进行正式讲座之前，叶律师给我们稍微讲述了一下他的个人经历并给我们提出了一些要求。从这些经历中，我们看出，一个人的成功必须靠平时的积累以及不懈的努力。我们要善于抓住机遇，并且要是实在在的付出，只有这样子才可以比别人活着比原来的自己更加强大、成功。另外，他还提到了清华大学校庆时，他的一位老师给年轻人的教导：首先是，在一个学校，老师和学生是有限的，但是校友是无限的，所以校友资源是一个学校发展或者个人提高的重要资源，但是在实际生活中，这一资源往往被忘记、忽略。故，我们在提升自己的过程中，可以向校友学习经验等等。其次是，法律的真谛在于实践。叶律师结合自己的履历告诉我们，实践对于法学学子的重要性，并强调要把书本上的只是运用到实践中去，这样子才能够学有所用。同时，在实践中发现理论知识的不足，进而完善法学理论。再次是，无高徒无名师。这一提法打破了传统的“名师出高徒”的观念，但是细细来分析，发现两者并不矛盾，只是从另一个角度表述而已，进而辩证的分析了“名师”与“高徒”的关系。最后是，现在法律人应该精法律、通外语、懂外贸的新要求。一方面是因为我国目前的社会现实需要我们在这三个方面相互精通，随着全球化的来袭，我们的日常交往无不与外界相接处，并且法学作为一门社会中一门重要的学科，不能与其他方面的知识完全脱离，因此，我们既要学好法律又要坚固英语与外贸。另一方面是，为了进一步在实践中完善我国的法治建设的必然要求。我们研究学习法律，必定要借鉴学习外国法律，并与之交流进而才能全面促进我国法学研究的发展，因此英语就十分有必要。另，很多时候加强对外贸方面的研究，才可以发现实践中我们所面临的具体问题，从实践角度发面发现问题。以上就是叶律师通过其经历为我们提出的一些小的要求。 个人认为，一个成功的讲座既要有讲授者自己的生活阅历及思考建议，又要有专业见地，才能称之为成功的讲座。以下就是叶律师的讲座中有关专业的内容。叶律师主要给我们介绍了五个方面的内容。在给我们传授民事诉讼实务操作策略与技巧之前，先给我们就我国目前实务界民事诉讼的现状、原则和方向、程序等基础上做了阐述，并在此基础上提出了一些问题以及解决对策，最后介绍了一些策略与技巧。在现在民事诉讼中存在这一个顽疾——虚假诉讼。所谓虚假诉讼，是指当事人出于非法的动机和目的，利用法律赋予的诉讼权利，采取虚假的诉讼主体、事实及证据的方法提起民事诉讼，使法院作出错误的判决、裁定、调解的行为。与“恶意诉讼”有相似之处。在讲座结束后，本人查阅了些资料，并结合叶律师的讲座总结出造成虚假诉讼的成因主要有以下四个方面：首先，民事活动所遵循的当事人意思自治原则与权利自主处分原则及民事审判权的被动性特征客观上为虚假诉讼提供了滋生的条件与生存的空间。其次，证据制度的不够严密为虚假诉讼的得逞提供了可能。再次，法律规制力度不够，导致虚假诉讼者所能获得的非法利益或达到的非法目的较之法律风险与代价严重失衡。最后，虚假诉讼的违法性和应受谴责性人所共知。部分法官的素质不够高。虚假诉讼的得逞有赖于法院的司法权，即必须利用诉讼手段获得裁判。在简单介绍了虚假诉讼及其产生原因的基础上，叶律师提出了一些解决方案。主要可以从以下几个方面入手：选定特定案件作为虚假诉讼的“高危”案件。对“高危”案件启动立案特别审查程序。对立案庭移送的或审理中发现的虚假诉讼嫌疑的案件，业务庭启动特别审理程序。虚假诉讼嫌疑案件的中止审理和及时报告制度。设立专门机构启动审查程序，来完成审委会交给的查证任务。完善刑事立法。建立虚假诉讼民事侵权损害赔偿制度。完善民事证据审查制度。提高法官素质，加强法官责任心等等。 紧接着，叶律师又简单为我们简述了民事诉讼的原则和方向，并且认为民事诉讼应该做到三个价值的统一，即程序价值、实体价值与自我价值的统一。其中程序价值在我国相对比较薄弱，在国外则特别侧重于此，我国比较侧重于实体价值的实现。自我价值的实现在主要是通过社会口碑的好坏来判断的。我们在民事诉讼事务中，这三个价值要达到高度统一才能真正做好民事诉讼。 民事诉讼的程序问题一直是民事诉讼的重要内容，叶律师主要是从实务角度为我们阐释了民事诉讼程序问题。从立案到庭审再到调判最后到执行，每个环节都给我们提出了实务中应当注意的问题。在立案环节，首先要确定案件的案由，使得论证具有可诉性，确定案由一定要明确案件所涉及到的法律关系，这就要求既需要理论的扎实还需要一定的实践经验。其次是要确定管辖法院。在实践中，存在着法院管辖权的积极冲突与消极冲突，一定要找对法院才能更好地实现当事人利益的保护，并且举了沪杭甬“高速公路不高速”案件为例。最后是，一定要准备充分的诉讼材料，主要是指诉状和证据方面。在庭审环节，主要是从律师角度提出了要求。在庭前要准确的准备掌握证据材料，最好是自己组织证据，因为毕竟法院的经历是有限的。除此外，还应与委托人积极沟通，这也是最后当事人对你官司的好坏评价的重要环节，这个技巧性很强大。然后就是在举证、质证、辩论方面的一切注意事项。然后是诉讼成败的关键环节——调解、判决环节。在这个环节，作为律师应该制定调解方案，并且要使得方案有回旋的余地，若在实践中有条件，可以事先听取法官的意见，进而再与当事人沟通，这样子才能高效地为当事人争取权益。在进行调解时，要注意一些策略，例如若是代理原告则可以哭损，将自己受到的损失向法官和对方当事人讲述。若是代理被告，则要哭穷。但是这一切都得有个底线，不能过于夸张进而影响案件的公正。最后是要注意在判决前要充分陈述意见，以争取最后的机会。诉讼的最后环节就是执行。在我国目前存在着执行难的问题，因此在这方面应当积极争取，只有执行才能彻底保障当事人的合法权益，但是在这个环节一般律师参与就不是很多了。主要是要申请执行、进行执行和解，最终到执行终结。 在介绍了上述知识的基础上，叶律师在最后为我们介绍了一些技巧以及对我们提出了一些要求。具体技巧主要是:先发制人，兵临城下逼降;打狗先打主人(对于主公司和分公司的案件纠纷，要冻结主公司的账户等等);和解结案，减少诉累;借力使力，排除阻力;通过人大代表监督促进司法公正;借助媒体等等。最后给我们提出的要求是：要有扎实的民事法律功底;熟悉诉讼策略与技巧;良好的言语表达能力;较高的法律情商;良好的沟通能力以及积极平和的心态。 很是感谢叶律师的讲座，每次讲座都或多或少的受到一些启发，希望从每次讲座与其他的学习机会中，吸取精华，不断积累，进而使自己快速成长。 研究生讲座心得：篇四 进入研究生院已经一年半了，在这一年半的时间里，我参加了很多的学术讲座，让我受益颇多。通过这些讲座，我了解到各个领域的最新发展概况，充实了多方面的知识，拓宽了我的眼界，让我能够跟上科学发展的步伐。 其中朱志斌教授和周傲英教授的讲座让我印象尤为深刻。朱志斌教授现任桂林电子科技大学教授，主要研究方向为优化理论与算法研究。讲座的主题是图像处理中的优化算法，朱教授的讲解条例清晰、生动有序，通常举一些例子使道理深入清楚，渗透人心，我们都被深深的吸引住了。图像处理是计算机应用领域中最为活跃的领域之一，从数码相机的普及到、数字电视的开展到遥感图像处理和智能交通，它极大地促进了人类科学研究的发展、社会生产率的提高和生活方式的改善。作为一个有广阔应用前景的学科，还存在很多问题有待探索。近年来对数字图像处理的研究倾向于将数字图像作为一个组合优化问题，并采用一系列优化策略完成图像处理任务。 朱教授特别讲了群智能优化算法在图像处理中的应用。群智能优化算法是模拟生物或生物种群的结构特点、进化规律、行为模式和思维方法等形成的计算技术和方法，具有自组织、自适应和自我学习能力以及良好的全局收敛性、并行性和鲁棒性等特点。常用的群智能优化算法有遗传算法和蚁群算法、布谷鸟搜索算法等。以遗传算法来说，GA是一种全局优化搜索算法，可以对复杂的非线性多维数据空间进行快速有效的计算。特别是由于它不受搜索空间的限制性假设的约束，鲁棒性及固有的并行性等，在图像处理、分析及理解中，具有潜在的发展前景。 从朱教授的精彩讲座中我还学习到：群智能优化算法不仅仅可以用于图像处理，其实它还可以用于其他很多方面。联系到我的研究方向是项目调度，而项目调度是指由一系列相互关联的活动构成，在满足约束的条件下产生达到某种目标的调度方案。项目调度实质上就是组合优化问题，那么我是否可以把群智能优化算法拿过来解决我的研究问题呢?联系到朱教授所讲到的知识以及通过网络查找相关知识，我发现是通过群智能优化算法求解项目调度问题是可行的，而且应该会有比较理想的实验效果。 朱教授的讲座是我进入研究生阶段以来对我影响较大的讲座之一，使我印象深刻，收获也非常大。另一次让我受益匪浅的讲座就是周傲英教授所讲的《从大数据热看我国计算机学 界的机遇》。周傲英教授是华东师范大学长江特聘教授、云计算与大数据研究中心主任、数据科学与工程研究院院长，是我国大数据领域的领军人物。 首先，周傲英教授以幽默风趣的开场白将大家带入大数据的世界，通过Google、Yahoo、Facebook等国外知名计算机巨头以及阿里巴巴、京东等国内计算机巨头的最新发展概况来引入大数据。大数据(big data)，或也可称为巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 大数据的应用范围非常广。有机构预测，“大数据”的发展，将使零售业净利润增长60%以上，制造业的产品开发、组装成本将下降50%以上。在制造行业，企业通过对网上数据分析了解客户需求和掌握市场动向，并对大数据进行分析后，就可以有效实现对采购和合理库存量的管理，大大减少因盲目进货而导致销售损失。在商业上，国外一些超市利用对手机的定位和购物推车获得商场内顾客在各处停留时间，利用视频监视图像软件分析顾客购物行为，优化商场布局和货架排列。 大数据的火爆，也带动了国内学术界、产业界和政府对大数据的热情。20XX年以来，中国计算机学会、中国通信学会先后成立了大数据委员会，研究大数据中的科学与工程问题，科技部的《中国云科技发展“十二五”专项规划》和工信部的《物联网“十二五”发展规划》等都把大数据技术作为一项重点予以支持。其中工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与“大数据”密切相关。 最后，根据当前应用需求和计算环境变化的现状，周傲英教授提出大数据时代是我国计算机学界面临一个难得的发展机遇。大数据的热潮触发了一场思想启蒙运动，使得“大数据是资产，不是包袱”、“要拿数据说话”等观念逐步深入人心，改变了以往不重视数据积累，不相信数据分析等认识。有了这种思维模式的改变，大数据的应用就有了希望。周傲英教授希望我们能够抓住大数据的热潮中的机遇，努力提高自己，积极投入到科学发展的潮流中。 总而言之，演讲者们的讲解条理清楚、生动有序，时常举一些实例，让讲的内容深入清楚，渗透人心，我们大家都被深深的吸引住了。通过老师们的讲座，使我能初步领略了专家。 的一种思想以及思维方式，接触到平时一般接触不到的更深层次的理论知识和更前端的知识发展概况，提升了我们的专业技能，拓宽了我们的视野，使我们受益良多，真心的感谢那些为我们尽心尽力做出精彩讲座的老师和专家们!虽然讲座活动已经过去好长时间，但是我们不能停下科研的步伐，高度的责任感和使命感在时刻提醒我们要不断的攀登知识的高峰，充实自我，实现自己的梦想!

4. 数据可视化实训总结

数据可视化实训总结

总结是对某一阶段的工作、学习或思想中的经验或情况进行分析研究的书面材料，它能使我们及时找出错误并改正，让我们一起认真地写一份总结吧。总结怎么写才不会千篇一律呢？下面是我精心整理的数据可视化实训总结，仅供参考，希望能够帮助到大家。

数据可视化实训总结1

数据可视化是指将数据间的关系利用图表直观地展示出来。通过数据可视化将大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。

一、数据分析可视化常用的图表类型有如下几种：

1、表格

2、散点图

3、折线图

4、柱状图

5、条形图

二、可视化分析

2.1想分析购买数量前10名的用户是否是回头客还是客单量大？

对该项分析使用 表格 分析，按购买数量排名前10的用户根据购买日期的次数分析：都是一次性购买，并非回头客用户，企业应该想办法维护这些大客户群。

2.2 根据2.1分析结果继而想到那些回头客购买力度怎么样呢？从而再次对后买日期统计，分析购买次数多的用户：得出本次共分析29944个用户，回头客只有25个，占比0.083%；其中只有1名用户是购买4次的， 其余24名用户只购买2次。商家需要拉些回头客，考虑是否质量过关，是否活动力度不够？

使用一个饼状图更直接看出回头客比重之小

2.3 根据商品种类cat_id统计出销量前10名的商品种类，使用条形图做了可视化分析：

2.4 对20xx年和20xx年总销量分别按照月度和按照季度做 折线图 可视化分析，很明了看出销售变化趋势如下；11月度销量最高，第四季度销量最高。

2.5 分析表2数据，想知道哪个年龄段的儿童服装销量比较高？如下分别用 柱形图 和 散点图 进行可视化图表分析（感觉点状图效果稍好一些），可以看出相同年龄段的男女生销量走势是一致的，且随着年龄增长销量呈下降趋势。

若以3岁为一个阶段，0—3岁为婴儿期间的销量最高，淘宝和天猫市场需求量大。

三、作为数据分析职责的思想总结

在此总结下两篇初步学习数据分析的心得：数据分析首先要掌握常用的数据分析方法，数据分析工具，然后再根据自己公司的渣巧产品调整，灵活组合。接下来我要系统学习数据分析知识。数据分析师是一个实践的职位，要在实际项目中不断的训练，才能成为高手。

作为数据分析师我认为的主要职责是要将业务数据清晰、准确、明了的呈现给数据使用者和决策者，比如预测用户的流失，对用户进行自动分类等。你能提供的价值大了。决策者和管理者能够根据呈现的数据结果及时合理调整业务活动，以使企业得到利润最大化。

数据可视化实训总结2

一、数据可视化的定义

数据可视化（Data Visualization）是涉及信息技术、自然科学、统计分析、图形学、交互、地理信息等多种学科交叉领域，通过将非数字的信息进行可视化以表现抽象或复杂的概念和信息的技术。简单的说，这种技术将数据以图表的方式呈现，用以传递信息。人类有五官，能通过5种渠道感受这个物质世界，那么为什么单单要青睐可视化的方式来传递信息呢？这是因为人类利用视觉获取的信息量巨大，人眼结合大脑构成了一台高带宽巨量视觉信号输入的并行处理器，具有超强模式识别能力，有超过50%功能用于视觉感知相关处理的大脑，大量视觉信息在潜意识阶段就被处理完成，人类对图像的处理速度比文本快6万倍，所以数据可视化是一种庆梁仔高带宽的信息交流方式。

如果我们的视野再开阔些，数据可视化从广义上来说包含了三个分支：科学可视化（Scientific Visualization），信息可视化（Information Visualization）和可视分析学（Visual Analytics）。科学可视化是跨学科研究与应用领域，关注三维现象的可视化，在建筑学、气象学、医学或生物学方面的各种系统中有广泛的应用，这个领域研究的数据具有天然几何誉汪结构（如磁感线、流体分布等）。

scientific_data_viz。png

信息可视化则研究抽象数据的交互式视觉表示以加强人类认知。抽象数据包括数字和非数字数据，如地理信息与文本，这个领域研究的数据具有抽象的结构，比如柱状图，趋势图，流程图和树状图，这些图表将抽象的概念转化成为可视化信息，常常以数据面板的形式体现。

info_data_viz。png

可视分析学结合了交互式视觉表示以及基础分析过程（统计过程、数据挖掘技术），执行高级别、复杂的活动（推理、决策）。

viz_analysis。png

二、在数据科学全过程中的位置

数据科学的主要组成部分包含三个大的阶段：数据整理，探索性数据分析和数据可视化。站在一个更高的位置来看，数据可视化在数据科学中的位置是比较靠后的，是属于最后的成果展示阶段。如果要从头说起的话，首先，在数据整理阶段，我们的主要任务是数据的获取和解析，包括一系列对原始数据的清洗和加工工作，这一块的知识领域主要涉及计算机科学。紧接着是探索性数据分析阶段，这个阶段要大量使用统计和数据挖掘方面的专业知识，也需要绘制图表来解释数据和探索数据，这个阶段的主要任务是过滤和挖掘。但这个阶段的可视化分析只是你和数据之间的“对话”，是数据想要告诉你什么，而数据可视化则是数据和你的读者之间的对话，是你通过数据想要告诉读者什么，这是它们之间最大的区别。完成了上面两个阶段的内容，才到了我们最后的数据可视化阶段，这是一个多学科交叉的领域，涉及到图形设计，信息可视化和人机交互，我们的主要任务是对信息进行精炼，然后通过可视化表示出来，并与读者产生交互。然而，如果将数据科学的这三个阶段理解为按严格顺序进行的“线性”的模型那就大错特错了，它经历的是一个迭代的，非线性的过程。后面的步骤会让你更了解之前所做的工作，可能到了数据可视化阶段，才意识到还有太多疑点要弄明白，我们需要回到上一步重新进行之前的工作，就像画家翻来覆去才能最终完成一幅杰作一样，数据可视化的过程并不是给数据分析这个刚出炉的蛋糕加点糖霜，，而是有一个反复迭代，不断优化的过程。

三、数据可视化的技术栈

数据可视化是一个再典型不过的多学科交叉领域了，可以说数据可视化所需要用到的知识，就是数据科学庞大知识体系的一个剪影。你会感受到数据科学理性的.一面，同样也会感受到她感性的一面。你可以穷尽自己的一生，在这个浩如烟海的领域中尽情的探索，常学常新，其乐无穷。

四、数据可视化过程

数据可视化的本质，是充分理解业务的基础上对数据进行深入分析和挖掘，然后将探索数据所得到的信息和知识以可视化的形式展现出来。也就是说我们做的工作其实就是从数据空间映射到图形空间。我们要做的第一步工作是充分的结合业务理解数据，然后采用某些方法选择合适的图表类型，这又要求我们先对图表类型有个比较全面的了解。绘制完图表是不是就完成了呢？其实不是。我们还要对图表进行优化，优化所针对的对象是各种图表元素，对此我们有一系列的设计技巧，下面将一步一步的来介绍这些知识。

4.1 结合业务理解数据

离开对业务的理解谈数据分析都是耍流氓。这里介绍一种快速了解数据与业务以开展进一步的探索与分析的方法，叫“5W2H法”。

步骤一：WHAT，这是关于什么业务的什么事？数据所描述的业务主题是什么？

步骤二：HOW，即如何采集的数据？采集规则会影响后续分析，比如如果是后端数据埋点，那么数据一般是实时的；而如果是前端数据埋点，那么就要进一步弄清楚数据在什么网络状态会上传？无网络状态下是如何处理的？这些都会影响最后数据的质量进而影响分析质量。

步骤三：WHY，为什么搜集此数据？我们想从数据中了解什么？数据分析的目标是什么？

步骤四：WHEN，是何时段内的业务数据？

步骤五：WHERE，是何地域范围内的业务数据？

步骤六：WHO，谁搜集了数据（Who）？在企业内可能更关注是来自哪个业务系统。

步骤七：HOW MUCH，各种数据有多大的量，足够支持分析吗？数据充足和不足的情况下，分析方法是有所不同的。如果七个问题中有一个答复不能令人满意，则表示这方面有改进余地。

4.2 选择图表类型

用简单的三个步骤就可以选择合适的图表类型：一看数据类型，二看数据维度，三看要表达的内容。

我们有两种数据类型，每种数据类型又有两个子类别。首先，我们有分类数据和定量数据。分类数据用来表示类别，比如苹果，香蕉，梨子和葡萄，就是水果的4种类别，称为分类定类；有的分类变量是有一定顺序的，比如可以把红酒的品质分为低，中，高三档，人的身材有偏瘦，正常和肥胖等等，这种特殊的分类变量称为分类定序。定量数据也可以进一步分为两类，一类叫连续值数据，比如人的年龄；一类叫离散值数据，比如猫咪的数量。

5. 大数据时代创新创业的三个方向和四大挑战

大数据时代创新创业的三个方向和四大挑战

大数据时代创新创业的三个方向和四大挑战【导语】从传统互联网的人机互联，人人互联，到工业互联网的物物互联，人机物三种端各自互联，才带来大数据的产生，利用云进行大数据的存储和计算，实现数据的融合和服务，数据从哪里来，到哪里去，数据如何关联，如何找到市场需求实现价值是关键。数据采集加工的跑马圈地已入中盘，数据分析与应用的商业模式才刚刚开盘，而这需要模式具备可持续性和可扩展性。如今时代变了，以前以企业为核心的理念转向以消费者、以用户为核心的理念，以前的设计在进行创意时以往主要靠拍脑袋决策，如今需要数据的支持和支撑来指导创意。基于大数据的创新创业面临的挑战，主要有四个方面：一是拿到可以利用的数据比较难，目前不少创业公司都是基于互联网上公开的数据在进行应用开发。二是大数据应用可能威胁到企业中传统的角色地位甚至生存，这就涉及到与传统利益的冲突，因此大数据应用推广需要一把手牵头推动。第三个瓶颈是人力资源，不管美国还是中国大数据人才非常紧缺，包括数据科学家和数据分析师，这些人才需要高校和企业一起合作来进行培养。
第四关于投资的难度加大，需要有更多大数据商业应用成功的项目和例子来引领投资的方向。
大数据时代创新创业的三个方向和四大挑战
——ADEC联手浙大、五叶草大数空间举办“大数据时代的创新创业实践与思考”研讨会
在大众创新、万众创业的热潮中，基于大数据的创业创新备受关注。12月17日，阿里数据经济研究中心(ADEC)、浙江大学管理学院、五叶草大数空间三者携手合作，邀请20余位浙大学者走入云栖小镇，在杭州这个创新创业的基地，聆听大数据创业创新实践者的感受，共同开展“大数据时代创业创新的实践和思考”的相关话题研讨。
三家大数据创新创业领域的企业数能科技、华院数据和洛可可公司的负责人给大家分享了他们的实践方向、面临挑战以及心得体会。在分享结束后，就大家关注的话题分组讨论的环节受到参会企业以及研究者们的欢迎。
三个方向和四大挑战
浙江大学管理学院教授刘渊老师在分享中提到，从传统互联网的人机互联，人人互联，到工业互联网的物物互联，人机物三种端各自互联，才带来大数据的产生，利用云进行大数据的存储和计算，实现数据的融合和服务，数据从哪里来，到哪里去，数据如何关联，如何找到市场需求实现价值是关键。

图为浙江大学管理学院教授刘渊
以浙江大学郭斌老师为组长的小组认为大数据创新创业的商业模式有三个方向(Analytics , Data, Services ,ADS)值得关注,其中A相当于为企业提供数据的计算分析能力；第二类D是提供数据为主，要做有效的决策背后所使用的数据可能来源于多个数据源，可以集聚数据成为运营的资源；第三类S相当于提供基于数据的服务，这种服务要嵌入到企业运营的业务流程。
以郑刚老师为代表的小组总结了基于大数据的创新创业面临的挑战，主要有以下四个方面：一是拿到可以利用的数据比较难，目前不少创业公司都是基于互联网上公开的数据在进行应用开发，二是大数据应用可能威胁到企业中传统的角色地位甚至生存，这就涉及到与传统利益的冲突，因此大数据应用推广需要一把手牵头推动；第三个瓶颈是人力资源，不管美国还是中国大数据人才非常紧缺，包括数据科学家和数据分析师，这些人才需要高校和企业一起合作来进行培养；第四关于投资的难度加大，需要有更多大数据商业应用成功的项目和例子来引领投资的方向。
大数据创新创业的三个实践
数能科技：数据分析老兵的创业之路
数能科技的总经理张晓明先生在国外有20多年的数据分析的经验，他在分享中谈到，美国的大数据指的是用常规方法无法处理的数据，比如音频、视频等数据，而中国的大数据实际上是大数据+小数据，以电影行业为例，通常都是数据采集后转化为小数据来进行统计分析和数据挖掘。

图为数能科技的总经理张晓明
张总认为，中国发展大数据面临三大挑战：一是数据孤岛现象严重，二是行业知识缺乏，在业务、技术和行政人员三方面沟通比较困难，跨学科的沟通以前比较缺乏，使得整个行业发展在应用层面的发展不快，三是过去中国的发展是粗旷式的，哪有机会往哪跑，现在是精细化管理，进行资源的优化配置，而政府官员对这种需求的优先级不高。
在大数据的商业模式方面，张总认为，数据采集加工的跑马圈地已入中盘，数据分析与应用的商业模式才刚刚开盘，而这需要模式具备可持续性和可扩展性，其中人才也是发展的一个瓶颈，尤其欠缺具备硬实力和软实力的数据分析师，尤其是软实力方面对于理工科学生来说更难，软实力主要指的是沟通、好奇心和业务理解力。
数能科技开发的“电影票房预测”应用和“电影排片宝”应用都是典型的基于数据的新应用，电影票房预测每天早晨9点半会发布当天的票房预测结果，希望成为全国以及各个城市电影票房的预测风向标，为发行人进行精准营销提供依据，“电影排片宝”应用通过收集来自媒体、影院的历史数据、网上售票的预售数据等信息为各大影院排片提供建议。这种应用场景还可以衍生到客流预测与资源优化管理，比如在旅游景点、大型超市等。
华院数据：数据分析人才基地的孵化新模式
国内专业的数据分析挖掘人才有很多都来自于华院数据，来自华院数据的执行总裁麦星在分享“华院数据——产业大数据生态的深度孵化器”的主题时谈到，华院数据目前聚焦是以大数据行业解决方案为核心，基于自己多年的技术积累，提供数据互联、人工智能引擎等核心能力和产品，融入于垂直行业，在各行业孵化出独立、专注、聚焦的大数据子公司。

图为华院数据的执行总裁麦星
目前已经孵化了数云、数创、数尊、华院分析等多家大数据+电商、零售、O2O、运营商的创业公司，这些创业公司形成产业大数据的生态，比如数云科技是电商数据应用的创业公司，为阿里巴巴平台上的商家提供CRM解决方案，连续三年都是金牌淘拍档。
洛可可：传统工业设计公司的大数据创新转向消费者为中心
洛可可作为一家工业设计公司，它所推出的一款55度杯子一上市就备受欢迎，杭州分公司负责人夏治朋在分享时提到，如今时代变了，以前以企业为核心的理念转向以消费者、以用户为核心的理念，以前的设计在进行创意时以往主要靠拍脑袋决策，如今需要数据的支持和支撑来指导创意，而且数据不仅是B端的需求，更重要的需要最终消费者的需求，让创意和设计更加精准。

图为洛可可杭州分公司总经理夏治朋
以前的产品只有功能，现在的产品还要有服务、有情感，产品具备智能的基础需要有大数据，现在的产品大都是软硬件结合的，同时还有app,从而了解用户的行为和习惯，通过App端数据的抓取来获知用户的行为和习惯，从而改变创意和设计，使得用户感知到产品是为之定制的。
大数据的创新创业刚刚开始
在信息经济发展迅猛的今天，随着数据扮演生产要素的角色，云计算发挥公共计算基础设施的作用，数据的开放、共享与流动成为可能，数据的融合激发新的生产力。与以往任何一个时代相比，大数据时代的创业创新将拥有更多的机会、更大的空间。虽然现阶段我国数据相关的法规政策尚不完善，基于数据的创业创新实践尚在探索阶段，业务和服务模式还不成熟，不确定性正意味着更多机会，因此我国不断涌现出企业进行基于大数据的新模式的尝试和探索。阿里数据经济研究中心(ADEC)期待与更多学界研究者进行深入合作，共同推动中国数据经济的良性快速发展。

6. 数字化的心得体会

数字化的心得体会范文（精选7篇）

我们有一些启发后，可以通过写心得体会的方式将其记录下来，这样可以帮助我们总结以往思想、工作和学习。那么好的心得体会都具备一些什么特点呢？以下是我为大家整理的数字化的心得体会范文（拿搏滚精选7篇），希望能够帮助到大家。

数字化的心得体会1

20xx年银旅7月18号至7月23号我参加了xx省职业学校信息化教学能力培训班，每天的讲座都以鲜活的实例、丰富的知识内涵及精湛的理论阐述打动了我的心，使我认识到信息技术的综合运用不应只停留在课件的制作上，感受到做为一名合格的教师，应积极主动吸纳当今最新的技术，并致力于把它们应用于课堂内的教与学活动中。

与全省同行们的交流更是开阔了我的视野，找到了自己的不足。可以说这样五天的培训对于我来说是一次难得的机会，来得及时，来得实在，我觉得受益匪浅，深受启迪。

1、提升视野，感受到信息化教学的魅力

随着教育信息化的发展，信息技术以前所未有的速度进入课堂，越来越多的学校管理者要求教师不断学习新的知识和技能，特别是通过变革学习方式，以促进学习者发展适应信息时代所需的知识、能力和素养，并逐步探索新型信息化教学模式，以适应这种新的变化和挑战。

开班仪式上，省职教所马所长除了给我们明确了组织此次培训班的目的和要求，他说“这次的培训不能像温水煮青蛙，而是希望能给我们大家一个刺激”。

我在听完了刘大君等老师的成果演示后，我想马所长的目的是达到了。那些优秀的作品提升了我的视野，感觉到先进的多媒体应用在教学上的巨大魅力，我憧憬未来教育信息化时代的到来，更激发了我深入钻研信息技术的信心和决心。以前我以为信息化技术只是做做课件，甚至认为信息化是计算机老师的事，在听了钱东东院长的一席话后，我了解了信息化是个内涵丰富的领域，它不仅仅是计算机老师的事，它应该是每个老师要去努力的方向，利用信息技术服务于教学，达到资源网络化、学习自主化、活动协助化、情景虚拟化、媒体数字化。

2、更新观念，体验信息技术支持下的知识创新教学

培训的第二天，张义兵老师给我做了《信息技术支持下的知识创新教学》讲座，他给我们提出了职业教育需要创新教育的观念。他以知识论坛为例给我们介绍了创新知识教学，知识论坛是以观点为中心的，而传统的建构主义则是以活动为中心的。传统教学重在传授，以教材、教师、课堂为中心，以教代学，教给知识重结论，轻过程，缺少教与学的互动，忽视学生充分的思维过程，使教学过程难以成为创新能力的培养过程。

传统教学重经验、轻创新，教师凭经验教学，形成思维、行为定势，缺乏对自己的教和学生的学进行反思、研究、创新。传统教学还具有封闭性，缺少师生之间的交流与合作的机会。教学创新所要体现的就是要变传授式教学为研究性教学，变经验教学为反思性教学，变封闭性教学为开放性教学，要充分体现学生的主体地位。

计算机多媒体技术作为教学的一项辅助手段，对我们的教学工作起到了重要的作用。运用多媒体技术可以将我们用语言难以表达清楚的问题直观、形象地展现给学生，有助于教学重点和难点的突破；在教学过程中把丰富多彩的视频、动画、图片等资料展示给学生，可以引起学生的学习兴趣；通过某些问题的设置，可以培养学生对教学过程的参与意识，加深他们对问题的认识和理解程度；选择合适的媒体进消余行教学，可以增大我们的课容量，节约时间。如果没有计算机多媒体技术，单纯靠粉笔、黑板等教学工具来进行教学的传统教学模式显然是跟不上现代化教学的要求的，掌握一定的计算机多媒体技术，提高自己的信息化教育水平对教师来说势在必行。可以说每一天的培训都使我在观念上有一个更新。

3、网络学习，未来教育发展的方向

在这几天的培训中，几位专家都提到了网络学习，这一点我颇有感想，网络学习这样一种新型的学习形式，有他不可替代的特点，将是未来教育发展的方向。网络学习在降低成本的同时保证质量，经济发展状况可以促进教育的发展，影响教育的规模，一般地，教育受经济的影响是从二个方面展开的。一是从教育设施上，教育技术和设施的改良，提高了教育的效益。

二是从教育的规模上，麦克风和音响可以让几百人聚集在一起上课。但是，这种教育模式实践证明是不可取的。网络学习可看做是一种在教育领域内扩大劳动规模的典型形式，劳动力因素（教师）被网络所替代，并不意味着教师作用是多余的，相反，作为指导者的教师或设备维护者，其作用也在逐步提升。

网络学习可以自我决定学习时间和地点，这种学习方式下是适应了成人的特点，它为学员节省了很多时间。比如，我们现在的培训就可以通过网上课件自由回家抽时间进行网络学习。

网络学习还可以按需学习，网络学习的特点是学生能根据自身发展需要进行选择性地学习。网络学习还有一个特点是每个学生能与优秀教师开展互动。

4、良好的信息素养，教师必须具备。

在此次培训中，有位专家给我们介绍了国外的信息化技术案例，让我看到了信息化环境下的教育教学新模式。最后一个讲座上陆经理为我们介绍了教学设计开发工具，我这软件对于我们进行信息化教学都有很大的帮助。

作为一名教育工作者，我感受到教育教学工作的艰巨。信息素养是终生学习者具有的特征，在信息社会，一名高素质的教师应具有现代化的教育思想、教学观念，掌握现代化的教学方法和教学手段，熟练运用信息工具（网络、电脑）对信息资源进行有效的收集、组织、运用；通过网络与学生家长或监护人进行交流，在潜移默化的教育环境中培养学生的信息意识。这些素质的养成就要求教师不断地学习，才能满足现代化教学的需要；才能成为一名满足现代教学需要的高素质的教师。

5、不同地域同行的交流，了解了自身的优势和不足

这次的培训不仅仅为我们提供了很好的学习信息化教学能力的机会，也为我们提供了与全省同行交流讨论的机会。在交流中我看到了我校在教育教学中的优势，比如我校的实训实验条件较好，校领导比较重视教师的专业成长。同时也发现了各地的差异和我校的不足。

本次信息技术培训虽然只有短短五天的时间，但是通过这五天听报告，团队合作讨论信息化教学设计，上网交流感悟或每天写心得，使我对信息技术的运用有了一个质的飞跃，一改过去的“多媒体可有可无”的落后思想，而要积极采用信息技术与我所教的学科进行整合，相信这些对课堂教学质量的提高提供了很好的保证。这次培训是我信息化教学的一个新的开始，培训给我的更多的是一种理念，在今后的教学中，我还要去学习给你更多的信息化教育技术，用信息化技术来服务我的教学，提升我的教育教学质量。

数字化的心得体会2

中小学数字化教学作为一种新型的教学方式，正逐步融入现代化教育体系之中。它是基于多媒体的教学方式，区别于传统的以黑板、粉笔、教科书为工具的.教学方式，知识与多媒体的结合丰富了知识的实用性，它与课本知识相比更容易使学生消化和理解。相比传统的教学方式数字化教学的特点可归纳为以下几点：一是丰富的教学资源。数字化教学有着传统教学方式难以涉及的庞大资源量，能解决传统教学方式下以教师为教学核心资源、资源质量良莠不齐、教学资源匮乏等问题。二是资源分享速度快。数字化教学依附高速发展的互联网平台，使教学资源迅速更新，这成为解决地域性教学差异的重要途径。三是数字化教学的多样性。将多媒体课件与教师讲解结合起来，实现立体化教学能提高教师的教学效率和学生的学习效率。

总之，在国家的大力推广下,数字化教育正逐步在全国开展，通过这次学习，使我深刻意识到数字化教学资源在现代教育中的关键性作用。在今后的教学中我会不断提高自身的信息素养，运用数字化教学资源数据库给我们提供的信息，在教学中不断汲取新的知识,拓宽知识面,不断地充实自己，及时掌握数字化教学手段,并积极参加这方面的培训,巧妙地结合信息技术、学科课程及教育理论,使自己在教学中不断提高。

数字化的心得体会3

如今，利用计算机既提高工作效率，又可以达到资源共享。多媒体教学已成时尚。运用多媒体，不仅给学生提供了丰富的感性认识，也使课堂教学目的完成、教学难点的突破更省时、更省力、更有效。多媒体在教学中的应用也越来越广泛。在此谈谈我在开放周的心得体会。

一、在多媒体教室上课，更容易激发学生的学习兴趣。由于多媒体教学是集图像、声音、图片、文本、动画，影视等多种媒体为一体，用图文并茂，声像俱佳，动静结合的表现手段向学生展示学习内容，大大增强了学生对抽象事物与过程的理解与感受，从而将课堂教学引入全新的境界。俗话说“兴趣是最好的老师”，只有学生对学习有了深厚的兴趣，在教学中，老师讲得轻松，学生学得自如，在教学中遇到的很多困难也就迎刃而解了。

二、利用多媒体进行教学，在教学中很多学生难以理解的问题可以比较直观、形象地展现在学生面前，便于学生理解和接受。多媒体教学以一种动态的方式向学生展示，在多种感官的刺激下，能更好地开发学生的创造力，想象力，给学生一个更好的学习空间，在多姿多彩的图片展示下，学生犹如身临其境的感觉，更能体会所学内容，这样的新鲜感也可在一定程度下消除学生由于长时间坐着上课而带来的疲备，也能调动学生学习的主动性，参与性。

三、利用多媒体进行教学有助于加快教学速度，在课堂上有充足的时间让学生练习巩固。在普通的教室里上课，老师要用粉笔板书教学内容、习题、解题过程等，这样浪费了太多的时间。利用多媒体，预先制作好课件，充分利用好课堂上的每一分钟。增加教学的密度;还可以即时反馈，体现反馈的广度。

总之，利用多媒体进行教学，有助于提高教学效果，合理利用好课堂时间，在相同的时间内让学生掌握更多的知识，又促进我们老师学习，提高教学能力。当然我清醒地认识到它也有弊端,应该如何发挥它的用处,扬长弊短，这也是我所要思考的。

作为教师，应该充分利用现代化的技术再结合现代化的思想在教学中去勇于创新，探索出更好的教学方法。在日常的教学过程中，把多媒体教学与传统教学相结合，充分发挥多媒体教学与传统教学的长处，灵活地运用多媒体，让它在教学中起到画龙点睛，恰到好处的作用。

数字化的心得体会4

我经过了两天时间的网上视频学习，通过认真听了教授的讲座，我们对数字化教学方案的设计和实施有了新的认识，拓宽了我的思维模式，知道了在网络环境下该怎么去做网络资源的整理，网络中该怎么去进行授课内容的材料准备，注重平时材料的主动积累。我清楚的认识到了优秀PPT的关键点哪里，该怎么去制作，第一次接触了思维导图的思想，知道了改怎么去制作以及思维导图有哪些运用。

通过本次的培训学习、交流和讨论，对教学设计有了更深的思考，对课程资源建设，课程平台建设有了明确的思路。在今后的教学中深入开展教学改革、进一步提升教学水平和质量，有了新的目标。学员们学习兴趣浓厚，讨论热烈，圆满的完成了前一一阶段的学习任务，良好的学习效果，我们感觉到源于以下几个原因：

（1）学校科研处精心准备：在中职信息技术培训的通知下发后，积极组织全校教师报名参加培训，及时提醒报名的教师参加网上学习。

（2）教师们学习目标明确：学习中心坊主提出争取圆满完成学习任务，争当优秀班级的目标，学员们学习积极性高涨。

这次学习为处于一线的教师们提供了一个教学交流的平台。为了使大家讨论得更加深入、更有针对性，更好的指导今后的教学，围绕大家讨论的焦点和热点议题，我们选择了如下几个议题进行了讨论：

1、网络环境下，该怎么样去进行教学资源的整合？

各个教研组、办公室建立自己相应的教师图片素材库、音频素材库、视频素材库以及以学生为主的学生作品素材库，整个素材库会占用很大的存储空间，单纯依靠人工来管理可能会很麻烦，因为涉及到各种分类和子分类，同时大多的内容检索起来也是很繁琐的一件事。因此需要建立一个素材库的通用管理平台。上传之前，老师根据自己整理收集的资源、材料等进行相应的标签和归类，便于需要使用的老师进行查找。对于属于老师个人作品的资源，比如PPT、flash等资源这需要有老师个人的授权，其他老师才能下载使用。为了提高老师们将资源共享出来的积极性，我们采取了资源交换的办法，对每个资源计分，如果你要使用别人的资源，你必须先上传自己的资源，同时要有专门的老师来对整个平台下的资源进行内容审核。

2、网络环境下，教学资源整合的分工

对于教学资源整合的分工，我们讨论了很多，比如专人管理，专职管理等。最终我们觉得网络资源整合的分工不是依靠—一个人或者几个人能够完成的，它需要老师们的主动配合，需要强大的软件管理平台的支撑和硬件平台的支撑。但是他需要一一个技术支撑团队，来对整个平台进行维护和修正，负责整个平台的使用培训。各个院系需要去鼓励老师进行资源共享上传，鼓励使用网络教学资源，鼓励教师团队进行协同工作。

3、网络环境下，资源整合平台应该包括哪些功能

平台的建设可以依靠自己的学校老师自己开发，可以使用开源代码，也可以使用商业软件。无论你使用那种模式，都必须包含以下内容：素材管理系统、教师备课系统、课件制作系统、课程发布更新系统、直播辅导系统、学生反馈、学习质量监控系统和试卷编写系统。同时还要具有文本输入文本转换、图表的制作、图表的转换、图片插入、图片转换、简单的图片制作、简单的动画制作、多媒体文件的转换、多媒体文件的插入、公式编辑、后台的元数据输入和采集等功能。

4、如何收集好的PPT等资源

通过讨论，我们觉得一方面推荐适合使用PPT等进行教学的学科老师尽量使用PPT或者flash等进行教学，通过学生的反馈系统，后台的下载点击量找出比较好的PPT等资源在教学资源平台上进行首页推展，并收入优秀资源数据库。另外一—方面，注重多网络上的较好的PPT等资源进行收集和整理，融入到我们自己的数据库，并编写说明，著名出处版权等。最后，建立—一个学生优秀资源、作品数据库，以供查阅。

5、网络环境下的考试模式探讨

考试作为一个检测手段，应该是数字化教学方案的一个环节。通过讨论，我们认为，大部分的公共课（比如公共外语、公共计算机、军事理论等）以及一部分专业课程很适合进行网络在线考试。网络在线考试系统必须确保它的健壮性、可靠性。每个任课老师每学期上传两套题目，建立对应学科的题库。考试的时候可以根据情况采取固定抽题和随机抽题的方式进行考试，每套题目的各个部分是可控的（比如选择题的数目、分值、所占比例等），主观题目采取系统评分，客观题目，由老师在考试系统后台进行评阅给出相应的分值。评分结束后，系统会给出学生的得分点、失分点，班级的分值分布情况等有用信息。采取网络在线考试系统可以很大程度上抑制学生的作弊行为、老师的舞弊行为。

数字化的心得体会5

课堂依然是存在的，但学生来到课堂上，将不再以学习知识为主，而是以长见识为主。主要的学习活动是讨论，根据大家看了教学视频之后提出的问题，展开讨论和思辨，在各种观念的碰撞中，获得对所学内容的新理解。学生不一定要跟着教师学，它可以在网络上选择自己认为最满意的教师的视频，自主开展学习。教师一方面要和学生一样，去学习和研究这些视频，另一方面要组织学生在课堂上开展讨论。每个学生都可以享受区域内最好的教师的课程资源，这可以大大缓解家长和学生对优质资源的渴望在数字化的课程环境下，可以实现这些区域学生之间的即时互动和交流，让课堂学习更加富有魅力。

在这次活动中，我们这个组的成员互相帮助，互相鼓励，使得我们共同进步。让我受益匪浅，这次活动不仅让我学到了知识，更让我懂得做事的重要途径——重在实践，只有靠自己的双手才能成功地做好每一件事，自己付出努力才能得到回报，才能得到收获。只有自己勤动脑勤动手，才能真正感到成功之喜悦，即使失败了，也不要灰心，因为有失败才会有成功，有奋斗才会有结果。不过最重要的是精诚团结，一个人的成功，需要其他人来帮助、支持、鼓励，所以说团结是成功的保证！

数字化的心得体会6

我们学校从开始的教学情境搭建，到用上了系统平台，再到现在一年级四个班应用平板电脑教学，已经成为了一种常态。和大家谈谈我现在的一些想法，可能对大家有帮助。

第一个想法：很多学校都想做数字化，但到他们学校去，很少能感受到数字化。我问为什么？他们回答：数字化是用到教学中的，你应该到特殊的教室中看。我的感受是，信息化的学校教育应该是一个系统。信息化，我们能做的第一件事就是用数字化重建管理服务。现在很多学校的管理服务只做发布通知、课表排查，没有为整个学校的教育做管理、做服务。

第二个想法：如果学生或者老师的生活中没有数字化的内容，我们怎能相信老师能够带领孩子在教学中用好信息技术？当我们的老师不创新、拒绝用先进的技术改革我们的课堂时；当他们在怀疑能否做到这一点的时候，他们可能就没有办法来引领教学。只有我们的学校教育、生活、管理服务中弥漫着这种不可替代的信息技术应用气氛，数字化学习才能一步步深入。这就是我们把数字化学习做成常态的原因。

第三个想法：要想我们的孩子有创新，至少老师要有创新。如果老师没有创新，至少可以做到宽容。我们对数字化的思考和做法就是基于创新和宽容。一所学校没有创新，是做不成数字化的。一所学校没有宽容，也是做不成数字化的。我们的教育生活是我们数字化的目标之一，在我看来，数字化最重要的目标是革新我们学校的教育系统。

4年前我来到北郊小学，现在学校已经有了很多变化，但也有很多地方没有变，这些没有变化的却是学校中最重要的东西，比如师生关系、学习方式、课堂教学、教师理念等。为什么这些都没有变化呢？后来，我知道了，学校教育是一个复杂的结构，这个结构需要我们去打破它，让它容纳新的东西，让它生长。我们要做的事情就是认识这个系统，重建这个系统。这也可以移植到我们的课堂中去，只有解决好系统问题，我们的教学才能突飞猛进。

数字化的心得体会7

在这学期的课程里我们学习了数字化学习方法与技术。我们还接触到了概念图和思维导图，接触到了开动大脑和启动记忆等书籍，不但开阔了眼界，还学到了很多知识。

数字化学习是信息时代重要的学习方式。信息技术课程比其他学科更有条件为学生提供数字化的学习环境，让师生在共建的数字化学习环境下展开学习，变革教与学的模式，可以为师生共同发展创造广阔的空间。数字化学习要求师生是互动的，它对我们学生的要求更高。

如果我们要做信息技术教师，用数字化的观念进行教学，那今天我们所学的知识在今后的学习和工作中能有所启示，将今日之所学发挥的淋漓尽致。电脑与互联网的出现和快速发展，给我们带来许多的变化，最为显著的是随着这种新媒体的出现，许多信息的呈现、存储、交流的方式改变了，我们进入了数字化的时代。

而随之而来的是便捷、高效，但是也对我们提出了更高的要求。我们的信息不再闭塞，知识界不再疲乏，我们在这丰富的资源中却更容易迷航。通过上这门课，我感触最深的是老师介绍的思维导图工具，思维导图工具帮助我们高效的完成许多任务，因为它是很接近人脑的工作方式的。如果从一开始我们自己就有意识地训练，一段时间以后形成了定势，势必会帮助我们提高生活效率。

生活在数字化的年代，我们不能被动保持与社会发展的同步，更不可以落后于先进的技术。

7. 大数据spark培训有没有什么学习心得谈谈

听课也有不少学问。学会听课，对初中生的学习进步至关重要
课堂是学生学习回的主要场所，课堂学习是答学习的最主要环节，四十五分钟课堂学习效益的高低，某种程度上决定着学生学习成绩的好坏。
也许有的家长和学生会想，每个人都有一双耳朵，听课谁不会呀。其实不然，听课也有不少学问。学会听课，对初中生的学习进步至关重要。

首先，要集中注意力听。心理学研究表明：注意能够帮助我们从周围环境所提供的大量信息中，选择对当前活动最有意义的信息；同时，使心理活动维持在所选择的对象上，还能使心理活动根据当前活动的需要作适当的分配和调整。所以，注意力对于学习尤为重要。集中注意力、专心致志才能学有所得；心不在焉、心猿意马往往一无所获。

其次，要带着问题、开动脑子听。有些同学听课不善于开动脑子，不去积极思维，看似目不转睛，但一堂课下来心中却不留痕迹。俗话说："学贵有疑"，"疑是一切学习的开始"。带着问题听课，就能使听课有比较明确的目标和重点，增强听课的针对性，从而提高课堂学习效率；带着问题听课，还能促使自己积极动脑，紧跟老师的教学节奏，及时理解和消化教学内容。

8. 《大数据时代》的读后感

当认真看完一本名著后，大家心中一定有很多感想，为此需要认真地写一写读后感了。你想知道读后感怎么写吗？下面是我收集整理的《大数据时代》的读后感范文（通用5篇），仅供参考，大家一起来看看吧。

《大数据时代》的读后感1

对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的。话题，钟情于务虚的观点。新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。由于工作的原因，耳濡目染，“大数据”这个新兴概念开始频繁步入我的视野。按捺不住内心的好奇，网购《大数据时代》，手不释卷，三天读完，颇有收获。此书有如下特点。

首先，作者站在理论的制高点上，条理清楚地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。其次，文中的事例贴近现实生活，贴近时代，令读者既印象深刻，又感同身受。此外，作者没有使用大量的专业术语，没有假装一副专业的面孔。纵观全书，遣词造句，均通俗易懂。

作者认为大数据时代具有三个显著特点。

一、人们研究与分析某个现象时，将使用全部数据而非抽样数据。

二、在大数据时代，不能一味地追求数据的精确性，而要适应数据的多样性、丰富性、甚至要接受错误的数据。

三、了解数据之间的相关性，胜于对因果关系的探索。“是什么”比“为什么”重要。

作者指出，随着技术的发展，数据的存储与处理成本显著降低，人们现在有能力从支离破碎的、看似毫不相干的数据矿渣中抽炼出真知烁见。在大数据时代，三类公司将成为时代的宠儿。一是拥有大数据的公司与组织。如政府、银行、电信公司、全球性互联网公司(阿里巴巴、淘宝网)。二是拥有数据分析与处理技术的专业公司，如亚马逊、谷歌。三是拥有创新思维的公司，他们可能既不掌握大数据，也没有专业技术，但却擅长使用大数据，从大数据中找到自己的理想天地。

面对即将来临的大数据时代，个人将如何应对自如？这是个严肃的问题。

《大数据时代》的读后感2

如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就OUT了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典著作——舍恩佰格的《大数据时代》。维克托·迈尔舍恩伯格何许人也？他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为：大数据时代的.预言家“的牛津教授真牛！那么，这位大师说的都是金科玉律吗？并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，才能能与之进行一场思想上的对话。

舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。

在第一部分”大数据时代的思维变革“中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：

一、更多：不是随机样本，而是全体数据。

二、更杂：不是精确性，而是混杂性。

三、更好：不是因果关系，而是相关关系。对于第一个观点，我不敢苟同。

一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高的难度。另一方面是不是都有此必要，对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗？

我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。

我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。”大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。“更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点，我也不能完全赞同。”不是因果关系，而是相关关系。“不需要知道”为什么“，只需要知道”是什么“。传播即数据，数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系，对相关关系认识不足，大数据时代相关关系举足轻重，如何强调都不为过，但不应该完全排斥它。大数据从何而来？为何而用？如果我们完全忽略因果关系，不知道大数据产生的前因后果，也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人，对旧有观念进行彻底的否定。

世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单，舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗？其实不然，读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的，不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出”不是因果关系，而是相关关系。“这一论断时，他在书中还说道：”在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时，我们就会继续向更深层次研究的因果关系，找出背后的‘为什么’。“由此可见，他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的，是在数据挖掘中的选项。

大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可”量化“，大数据的定量分析有力地回答”是什么“这一问题，但仍然无法完全回答”为什么“。因此，我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。

在风险社会中信息安全问题日趋凸显。如何摆脱大数据的困境？舍恩伯格在最后一节”掌控“中试图回答，但基本上属于老生常谈。我想，或许凯文·凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题？至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道：”大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考的答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。“谢谢舍恩伯格！让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断，《大数据时代》不是最终答案，也不是标准答案，只是参考的.答案。

此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据？什么叫大数据？数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同？读前做些功课读起来就比较好懂了。

《大数据时代》的读后感3

读完《大数据时代》这本书后，我意识到：我们即将或正在迎接由书面到电子的跳跃之后的又一重大变革。

这本书介绍了大数据时代来临后，接踵而至的三项变革——商业变革、管理变革和思维变革。

其实，这场变革已经打响。商业领域由于大数据时代的到来而推陈出新。前几年，一家名为Farecast的公司，让预订到更优惠的机票价格不再是梦想。公司利用航班售票的数据来预测未来机票价格的走势。现在，使用这种工具的乘客，平均每张机票可以省大约50美元，这就是大数据给人们带来的便利。

大家应该都知道2009年出现的H1N1型流感，就拿美国为例，疾控中心每周只进行一次数据统计，而病人一般都是难以忍受病痛的折磨才会去医院就诊，因此也导致了信息的滞后。然而，对于飞速传播的疾病，Google公司却能及时地作出判断，确定流感爆发的地点，这便是基于庞大的数据资源，可见大数据时代对公共卫生也产生了重大的影响！

在我看来，如果想在在大数据时代里畅游，不仅要学会分析，而且还要能够大胆地决断。

在美国，每到七、八月份时，正是台风肆虐之时，防涝用品也摆上了商品货架。沃尔玛公司注意到，每到这时，一种蛋挞的销售量较其他月份明显增加。于是，商家作了大胆的推测，出现这样的结果源于两种物品的相关性，便将这种蛋挞摆在了防涝用品的旁边。这样的举措大大增加了利润，这就是属于世界头号零售商的大数据头脑！

大数据时代的到来，可以让我们的生活更加便利。但是，如果让大数据主宰一切，也存在一定的风险。

大家应该都知道电子地图，它可以为人们指引方向。但大家应该还不知道，它会默默地积累人们的行程数据，通过智能分析可以推断出哪里是自己的家，哪里是工作单位。我们的隐私就这样被不为人知地收集着。

大数据时代的到来，让我们的生活更安全，更方便，但与此同时，我们的隐私不再是隐私，数据的收集变得无所不包、无孔不入。世界已经向大数据时代迈进了一小步，一个崭新的时代正向我们走来。让我们用知识武装大脑，做好准备，迎接新时代的到来！

《大数据时代》的读后感4

首先，想谈一谈何为大数据，何为大数据时代。大数据是一种资源，也是一种工具。它提供一种新的思维方式去理解当今这个信息化世界。为何说是一种新的思维方式：在信息缺乏的时代或模拟时代，我们更倾向于精确性的思维方式，就像是”钉是钉，铆是铆”，而在这种传统的思维方式下，我们得到问题的答案只有一个。

而在大数据时代下，我们打破了这种思维方式，换句话说，我们接受结果的不确定性。简言概括之，我认为大数据是一种预测模型。在大数据时代下，我们关注的不是因果，即为什么是这样，而更关心”是什么”这种相关关系。换句话说，在这种新思维的思考方式下，我们探究问题背后的原因也是不可行的。我们所做的是利用大数据这种工具，让数据自己说话！

其次，我想谈下如何利用大数据提升我军战斗力。当然，大数据分析并不是精准的预测，精准的预测也是不存在的。大数据只能有利于我们理解现在和预测未来的可能性。

作为军人，我所关注的是如何利用好大数据的工具提升我军战斗力，打赢这场信息化战争。毫无疑问，现在我们打的不是刀对刀，枪对枪的战争，更不是模拟时代，当代乃是数字时代，打的是信息化战争！

四次战争的大胜，美军的战争形态从机械化转向信息化，而且相应的在战场取胜的时间也越来越短，这正是大数据时代下的必然结果。而我军正在转向信息化的过程中。在此战争形态的过程中，我们需要更多的计算分析师，大数据分析师，数学家等高等技术性人才来打赢这场信息化战争。这正是大数据时代下我们不得不有的基础。我军战斗力的提升迫在眉睫！

当然大数据是一把双刃剑，利用好了取胜也是得心应手，相反，利用不好会导致不可估量的损失。

毕竟，这只是一种预测模型，得不到精准的预测结果。我们更要让数据为我们所用，不要被庞大的数据库框住我们的思维。为适应时代的发展，在这个适者生存，弱肉强食的世界，大数据时代下的残酷竞争已经给我们敲响警钟，一场悄无声息的信息化战争已经打响！

《大数据时代》的读后感5

去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的CIO也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。

不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。

当然，很多IT知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的BI，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧---巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时BI的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。

看完此书，我心中的一些问题：

1、什么是大数据？

查了查网络，是这样定义的：大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity这个好像是IBM的定义吧。

以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。

2、大数据适合什么样的企业？

诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢？销售订单数据？若非百年老店，估计数据也是少得可怜，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。

同样，在公共事业类的政府机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据，似乎有点大题小作。书中说：大数据是企业竞争力。诚然，数据是一个企业的核心无形资源（利用得好的话），但是否所有的数据，或都换则方式说：所有的企业都以大数据为竞争力，是否真的合适么？是否在中小企业中，会显示得小题大做呢？

3、大数据带来的影响

当一波又一波的IT技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候，你甚至都没有做好准备，你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网，云计算的推波助澜下，大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢？

1）预测未来书中以Google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。

2）变革商业大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响的，当然是IT公司

3）变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。

9. 大数据在新零售的弊端

如今大数据技术已经越来越被普及，以至于每个人都要接触。那么关于大数据带来的一些机遇以及一些挑战是我们应当学习的。

大数据的发展无疑能给我们带来很多机遇和好处。

首先大数据能给我们的日常生活带来便利，它能给我们带来的个性化推荐是其他技术难以企及的。比如网上购物，影视推荐，软件推荐等等。其次，大数据工程的推动能加速社会的发展，使得信息处理更加迅速精确。例如，依托于超级计算机的天气预报在大数据的技术下能够对未来天气做出更可靠的预测，大数据网络覆盖下的中国能够更有效地管控疫情，对每个感染者的动向都有精确的把控。再有就是大数据的发展为大多数新兴产业提供了温床，从芯片开发到人工智能，从可燃冰采集到氢能源的利用，无不需要用到先前研究的各项数据。同时，大数据的兴起也为社会就业率提供了一定的保障。由大数据衍生的许多产业提供了大量就业岗位，提升了人民的幸福感。再次，中国作为全球网络技术最发达的国家，能在大数据的推波助澜下获得最大的效益，如果中国能把握这次机遇，那么一定能坐上高速发展的列车。最后，对于国家政治而言，大数据的发展也能为治国理政提供便利工具。通过大数据的收集整理，政务能变得更加简便，政府的办事效率也会大大提高，人民的生活质量也能更好地得到保证。

任何事物都有它的两面性，大数据的发展也给我国带来了许多挑战和弊端。

首先的弊端当体现在个人方面，大数据技术的发展也给了很多不法分子可乘之机。网络诈骗逐渐泛滥，人们不得不不断加强防范意识，这也使得社会不稳定因素增加。由大数据提供的推荐会不断激发人们的兴趣，逐渐让人们对软件产生依赖，逐渐脱离现实，最终导致陷入网瘾。在大数据的网络笼罩下，人们的隐私也难以得到保障，因为隐私泄露而造成的合法权益受侵害的事例时有发生。大数据给一些人们带来便利的同时也助长了人们的惰性，变得越发懒散。其次，在社会方面，大数据技术的普及也带来了不可避免的副产物—透明度。随着大数据技术的越发进步，人们的个人隐私越来越难以保密，在网络上能随意查找个人信息。这不仅使得人们的合法权益得不到保障，而且增加了违法犯罪率，给社会带来了更多不稳定性。最后，在国家层面，大数据的发展给国家机密的保护提出了一个难题。我国需要加强对国家机密的保护，防止其他一切媒介泄露，就需要更加严密的技术。其他国家对网络技术的逐渐重视也给我国施加了压力。这就需要我国不断重视大数据技术，保持在国际上的领先地位。

大数据技术有利有弊，但是技术是客观的，使用者是主观能动的，这就要求我们不断加强对大数据技术的学习，充分理解它的利弊优劣，做到扬长避短，这样才能让大数据技术更好地服务于我国的发展。

以上就是我对大数据的心得体会

10. 数据挖掘学习心得体会

数据挖掘包括理论和实践两方面。自己学习是没有办法达到企业招聘要求，因为很多知识点需要实践，如果报名个培训机构就不会存在这种问题，知名的培训机构都有实践课程，推荐选择【达内教育】。

数据挖掘的就业前景非常广泛，最重要的作用，是可以帮助企业了解用户。这方面最有代表性的就是电商。通过【大数据】可以分析用户的行为，精准定位目标客群的消费特点、品牌偏好、地域分布等，从而进行针对性地推广营销。随着互联网时代的发展，大数据在金融，医疗，交通，电商等多个领域都有应用，近年来人工智能，物联网迅速发展，如电子医疗，智能手环，智能家居等，物联网背景下人们的行为数据会以指数的形式进行增长。所以目前是大数据人才稀缺的状态，因此大数据的就业领域是很宽广，但是对人才的要求都比较高。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

想了解更多有关数据挖掘的相关信息，推荐咨询【达内教育】。该机构已从事19年IT技术培训，并且独创TTS8.0教学系统，1v1督学，跟踪式学习，有疑问随时沟通。该机构26大课程体系紧跟企业需求，企业级项目，课程穿插大厂真实项目讲解，对标企业人才标准，制定专业学习计划，囊括主流热点技术，助力学员更好的学习。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。