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大數據心得體會(優(yōu)秀11篇)

格式:DOC 上傳日期:2023-11-04 22:01:03
大數據心得體會(優(yōu)秀11篇)
時間:2023-11-04 22:01:03     小編:FS文字使者

心得體會是對所經歷的事物的理解和領悟的一種表達方式,是對自身成長和發(fā)展的一種反思和總結。大家想知道怎么樣才能寫得一篇好的心得體會嗎?以下是我?guī)痛蠹艺淼淖钚滦牡皿w會范文大全,希望能夠幫助到大家,我們一起來看一看吧。

大數據心得體會篇一

跟老板做了兩個算是比較大的項目,數據庫主體都是我設計的。第一個感覺很失??;第二個現在正在用,雖然總結了第一個的教訓,但感覺還是有些遺憾把這過程中的一些心得記在這里,以便日后用到時來查閱。若以后還有機會再設計數據庫――現在倒還有些期待,呵呵,再有新的體會,也全部補充到這里。

隨著磁盤容量的大幅飆升,這一點已經不會產生什么問題。當然冗余歸冗余,不能把數據的關聯弄的亂七八糟的。

本科數據庫課程中學的知識直接拿來,在實際中會出大問題。滿足三級范式的數據庫結構會(全區(qū)抗菌藥物合理使用宣傳周活動總結及小結)讓你面對大量的連表查詢,應用程序中會用到大量的數據庫訪問,既繁瑣(煩死你)又使程序運行速度減慢。

這一點主要是用動軟代碼生成器自動生成代碼時,如果varchar的最大長度指定為max,在自動生成代碼時,它無法生成這一最大長度,需要手動補進去。

現在感覺用個varchar(1000)就夠了。

數據庫表(尤其是動態(tài)表格),在你把所有字段都設計好了之后,再添加幾個備注字段和預留字段。

之前我覺得這樣做沒多大意義,因為預留字段的。列名是沒有實際意義的。這樣程序中使用的時候就會讓人費解。但現在覺得還是有必要的,很有必要的,即便在用到時需要自己十分清楚之前預留的無意義字段現在表示什么意義不過我的第二個數據庫中還是沒采用,這也是遺憾之處啊。

個人感覺用note1、note2、r1(r表示reserve)、r2、r3,2個備注字段和3個預留字段就足夠了,再多的話就不容易記住哪個字段具體表示什么意義了,容易暈。類型就都用varchar(200)吧。

在我看來,數據庫課程設計主要的目標是利用課程中學到的數據庫知識和技術較好的開發(fā)設計出數據庫應用系統(tǒng),去解決各行各業(yè)信息化處理的要求。通過這次的課程設計,可以鞏固我們對數據庫基本原理和基礎理論的理解,掌握數據庫應用系統(tǒng)設計開發(fā)的基本方法,進一步提高我們綜合運用所學知識的能力。

當我們這組決定做大學生就業(yè)咨詢系統(tǒng)時,我們并沒有著手寫程序。而是大家一起商量這個系統(tǒng)概述、系統(tǒng)目標、系統(tǒng)需求、業(yè)務流程分析、數據流程分析和數據詞典。當這些都準備好了之后,我們進行模塊的分工。每個人都有自己的模塊設計,而且寫出來的代碼要求可以實現相應模塊的功能,得到理想的效果。當每個人都把自己的分工做好了,最后會由一個人把這些全部組合搭建在一起。我們使用的是html和php相互嵌套使用,當一個系統(tǒng)做好了之后,我會好好地把程序都看一遍,理會其中的奧秘。

我所負責的是數據庫的備份和還原還有一些界面的實現。還記得自己剛接觸html的時候,覺得很感興趣,所以有一段時間幾乎到了癡迷的程度。然而php是我剛接觸不久的一種編程語言。不過覺得它的功能真的很強大,可以開發(fā)出很多大型的系統(tǒng)。但是在做備份和還原的時候,要考慮的東西還是很多的。當我遇到錯誤的時候,感到很受打擊。值得欣慰的是,在同學的幫助和大量參考書的查閱下,我把自己的模塊做好了。這就是我收獲最大的地方。而且,我明白了遇到困難永不放棄的重要性,我知道了團隊合作的重要性,我領悟了只有堅持不懈才會取得勝利。

數據庫設計心得體會

知識的獲得是無止境的,只要你想學,只要你行動,沒有什么會難倒我們的。回首這一個多星期的課程設計,我很欣慰。因為我有了動力,有了勇氣。謝謝老師對我們的不懈幫助,謝謝學校給了我們這一次實踐的機會,也謝謝組員們的關懷。這些美好的回憶美好的東西將永遠伴隨著我。

大數據心得體會篇二

Hadoop作為大數據領域中的重要工具,其開源的特性和高效的數據處理能力越來越得到廣泛的應用。在實際應用中,我們對Hadoop的使用也逐步深入,從中汲取了許多經驗和教訓。在此,我會從搭建Hadoop集群、數據清洗、分析處理、性能優(yōu)化和可視化展示五個方面分享一下我的心得體會。

一、搭建Hadoop集群

搭建Hadoop集群是整個數據處理的第一步,也是最為關鍵的一步。在這一過程中,我們需要考慮到硬件選擇、網絡環(huán)境、安全管理等方面。過程中的任何一個小錯誤都可能會導致整個集群的崩潰。基于這些考慮,我們需要進行詳細的規(guī)劃和準備,進行逐步的測試和驗證,確保能夠成功地搭建起集群。

二、數據清洗

Hadoop的數據處理能力是其最大的亮點,但在實際應用中,數據的質量也是決定分析結果的關鍵因素。在進行數據處理之前,我們需要對數據進行初步的清洗和預處理。這包括在數據中發(fā)現問題和錯誤,并將其糾正,以及對數據中的異常值進行排除。通過對數據的清洗和預處理,我們可以提高數據的質量,確保更加準確的分析結果。

三、分析處理

Hadoop的大數據處理能力在這一階段得到了最大的展示。在進行分析處理時,我們首先需要確定分析目標,并對數據進行針對性的處理。數據處理的方式包括數據切分、聚合、過濾等。我們還可以利用MapReduce、Hive、Pig等工具進行分析計算。在處理過程中,我們還需要注意對數據的去重、篩選、轉換等方面,從而得到更為準確的結果。

四、性能優(yōu)化

在使用Hadoop進行數據處理的過程中,內存的使用是其中重要的方面。我們需要在數據處理時對內存使用進行優(yōu)化,提高算法的效率。在數據讀寫和網絡傳輸等方面,我們也需要盡可能地提高其效率,來增強Hadoop的處理能力。這一方面需要的是合理的調度策略、良好的算法實現、有效的系統(tǒng)測試等方面的支持。

五、可視化展示

通過對數據的處理和分析,我們需要對獲得的結果進行展示。在這一方面,我們可以使用Hadoop提供的一系列Web界面進行展示,同時還可以利用一些可視化工具將數據進行圖像化處理。通過這些方式,我們可以更加直觀地觀察到數據分析的結果,從而更好地應用到實際業(yè)務場景中。

總之,Hadoop的應用已逐漸地從科技領域異軍突起,成為處于大數據領域變革前沿的重要工具。在實際應用中,我從搭建Hadoop集群、數據清洗、分析處理、性能優(yōu)化和可視化展示五個方面體會到了很多經驗和教訓,不斷地挑戰(zhàn)和改進我們的技術與思路,才能更好地推動Hadoop的應用發(fā)展。

大數據心得體會篇三

大數據時代的到來,給人們的學習和生活帶來了巨大的變革。近期,我讀完了一本關于大數據的書籍《大數據》,在書中我了解到了大數據的定義、特點、應用和對社會產生的影響。通過這本書的學習,我深刻認識到了大數據對于現代社會的重要性,并從中汲取了一些啟示和體會。

首先,我的第一個體會是對大數據的新認識。在書中,大數據被定義為指數據量巨大、處理難度大,無法通過傳統(tǒng)的數據處理工具和方法進行處理和分析的數據。大數據的特點主要包括“四V”,即數據量大(Volume)、處理速度快(Velocity)、數據種類繁多(Variety)和價值密度低(Value)。通過學習這些概念,我意識到了大數據處理的復雜性和重要性。在現代社會中,隨著互聯網技術的快速發(fā)展,海量的數據正在不斷產生,而利用這些數據尋找規(guī)律、洞察趨勢對于企業(yè)和科學研究等領域都具有重要意義。

其次,我通過閱讀《大數據》這本書,對大數據應用的廣泛性有了更深入的了解。大數據不僅可以被用于商業(yè)領域的市場調研和用戶行為分析,還可以被運用于醫(yī)療、金融、政府等各個領域。例如,在醫(yī)療領域,大數據分析可以幫助醫(yī)生更準確地診斷疾病,提高治療效果;在金融領域,大數據可以用于風險評估和投資策略制定。這些例子讓我認識到大數據不僅僅是一個概念,它已經深入到我們的生活和工作中,并對各個領域產生了重要的影響。

第三,大數據在社會中的影響力也讓我深受觸動。通過大數據的分析,科學家們可以預測自然災害的發(fā)生和規(guī)模,幫助人們采取相應的措施減少災害造成的損失;政府們可以利用大數據分析來改進公共服務和決策,提高社會治理效能。大數據還可以通過對人群行為的分析,為企業(yè)提供精準的廣告定位和銷售策略,幫助企業(yè)提高競爭力。大數據的應用正引領著社會的進步和發(fā)展,讓我感到對于大數據的學習和掌握變得格外重要。

第四,在書中我還學到了大數據的應對方法和技術。大數據處理的復雜性要求我們運用先進的技術和工具。例如,云計算能夠提供強大的計算和存儲能力,幫助我們處理海量的數據;機器學習和人工智能則能夠幫助我們從復雜的數據中提取有價值的信息。了解到這些技術后,我決定在大數據領域繼續(xù)深入學習,提高自己的技術水平。

最后,通過讀完《大數據》,我深刻體會到大數據的革命性和不可逆轉性。大數據已經成為了當今社會的一個重要標志,影響著我們生活的各個方面。不僅是企業(yè)和科研機構,普通人也需要掌握一定的大數據分析和處理能力,才能適應這個快速變化的時代。因此,在日常生活中,我們要提高自己對于大數據的認識和運用,并不斷學習相關的知識和技能。

總之,通過閱讀《大數據》,我對大數據有了全新的認識,了解到了其廣泛的應用領域和對社會的重要影響。同時,我也學到了一些大數據的應對方法和技術。大數據已經成為一個時代的產物,對于每個人來說,掌握大數據的知識和技能變得愈發(fā)重要。我希望通過自己的努力,能夠在大數據時代中不斷學習和成長,為社會的發(fā)展貢獻自己的力量。

大數據心得體會篇四

10月23日至11月3日,我有幸參加了管理信息部主辦的“20xx年大數據分析培訓班”,不但重新回顧了大學時學習的統(tǒng)計學知識,還初學了python、sql和sas等大數據分析工具,了解了農業(yè)銀行大數據平臺和數據挖掘平臺,學習了邏輯回歸、決策樹和時間序列等算法,親身感受了大數據的魅力。兩周的時間,既充實、又短暫,即是對大數據知識的一次親密接觸,又是將以往工作放在大數據基點上的再思考,可以說收獲良多。由衷地感謝管理信息部提供這樣好的學習機會,也非常感謝xx培訓學院提供的完善的軟硬件教學服務。

近年來,大數據技術如火如荼,各行各業(yè)爭先恐后投入其中,希望通過大數據技術實現產業(yè)變革,銀行作為數據密集型行業(yè),自然不甘人后。我行在大數據分析領域,也進行了有益的探索,并且有了可喜的成績。作為從事內部審計工作的農行人,我們長期致力于數據分析工作。但受內部審計工作性質的限制,我們也苦于缺少有效的數據分析模型,不能給審計實踐提供有效的支持。這次培訓,我正是帶著這樣一種期待走進了課堂,期望通過培訓,打開審計的大數據之門。

應該說,長期以來,農業(yè)銀行審計工作一直在大規(guī)模數據集中探索。但根據審計工作特點,我們更多的關注對行為數據的分析,對狀態(tài)數據的分析主要是描述性統(tǒng)計。近年來火熱的大數據分析技術,如決策樹、神經網絡、邏輯回歸等算法模型,由于業(yè)務背景不易移植,結果數據不易解釋,在內部審計工作中還沒有得到廣泛的應用。

通過這次培訓,使我對大數據分析技術有了全新的認識,對審計工作如何結合大數據技術也有了一些思考。

目前,審計平臺采用單機關系型數據庫。隨著全行業(yè)務不斷發(fā)展,系統(tǒng)容量不斷擴充。超過45度傾角的數據需求發(fā)展趨勢,已經令平臺不堪重負。這次培訓中介紹的數據挖掘平臺技術架構,很好地解決了這一難題。挖掘平臺利用大數據平臺數據,在需要時導入、用后即可刪除,這樣靈活的數據使用機制,即節(jié)省了數據挖掘平臺的資源,又保證了數據使用效率。審計平臺完全可以借鑒這一思路,也與大數據平臺建立對接,緩解審計平臺資源緊張矛盾。

目前,審計選樣主要通過專家打分法。這次培訓中介紹的邏輯回歸和決策樹算法,也是解決這一方面的問題。通過歷史樣本和歷史底稿的數據,通過訓練建立選樣模型,將與底稿相關的主要風險特征選入模型,再將模型應用于驗證樣本。這樣就可以應用大數據技術,為審計提供支持。

本次培訓中我們也看到,經過一段時間的積累,我行已經具備了一定的大數據分析經驗,儲備了一批具有相應經驗的人才。作為業(yè)務部門,我們應加強與管理信息部和軟件開發(fā)中心的對接,通過相互溝通和配合,確定業(yè)務需求,發(fā)揮各自優(yōu)勢推動大數據技術的落地。就像行領導所指出的那樣,大數據技術哪個部門先投入,哪個部門先獲益。目前,我行大數據技術應用正處于井噴前夕,我們應抓住這一有利時機,推動審計工作上一個新臺階。

這次培訓對于我來說,只是打開了一扇窗,未來大數據分析的道路還很長、也一定很曲折,但我也堅定信念,要在這條路上繼續(xù)努力,所謂“獨行快、眾行遠”,有這樣一批共同走在大數據分析路上的農行人陪伴,相信農業(yè)銀行大數據之路必將有無限風光。

大數據心得體會篇五

近年來,隨著信息技術的迅猛發(fā)展,大數據已逐漸成為人們生活中的一個熱門話題。而《大數據》這本書,作為一部關于大數據的權威著作,讓我對大數據有了更深入的認識與理解。通過閱讀這本書,我不僅對大數據的概念有了一定的了解,更發(fā)現了大數據在各個領域中的應用與挑戰(zhàn),并對個人隱私保護等問題產生了思考。

首先,本書對大數據的概念進行了詳盡的闡述。大數據并不只是指數量龐大的數據,更重要的是指利用這些數據進行分析、挖掘和應用的過程。這本書通過實際案例和統(tǒng)計數據,將數據的價值和潛力展示給讀者。它告訴我們,大數據的處理能力和分析能力將會顯著地提升人類社會的效率和智能化水平。

其次,本書探討了大數據在各個領域中的應用與挑戰(zhàn)。在商業(yè)領域,大數據的應用已經為企業(yè)帶來了更多的商機和競爭優(yōu)勢。通過分析消費者的購買記錄、興趣愛好以及社交媒體的內容,企業(yè)能夠更準確地把握用戶的需求,為用戶提供個性化的服務。然而,由于大數據的處理涉及到海量的數據、復雜的算法以及龐大的計算能力,公司需要具備相關技能和資源才能有效地利用大數據。在政府領域,大數據也能夠幫助政府提供更高效的公共服務,更好地理解民眾的需求。然而,大數據的應用也引發(fā)了隱私保護和數據安全等問題,需要政府制定相關法律法規(guī)來保護個人隱私和數據安全。

再次,本書對大數據對個人隱私保護的問題進行了探討。隨著大數據的發(fā)展,人們的個人信息被不斷收集、分析和應用,我們的隱私已經受到了嚴重的侵犯。而大數據的應用具有隱私泄露的潛在風險,人們需要保護自己的個人隱私。為了解決這一問題,政府和企業(yè)需要共同努力,加強信息安全和隱私保護的技術手段。同時,人們也應該提高自己的信息安全意識,合理使用網絡和社交媒體,避免個人信息的泄露。

最后,本書還介紹了大數據對社會的影響。大數據的廣泛應用,改變了人們的生活方式和工作方式。我們的社會變得更加數字化、智能化。例如,在醫(yī)療領域,大數據的應用使得醫(yī)生可以更準確地進行病情診斷和治療方案選擇。在城市規(guī)劃方面,大數據的應用使城市更加智能化,提高了公共交通的運營效率和人們的生活質量。然而,大數據的應用也帶來了一些問題,如信息不對稱和社會不平等等。對于這些問題,我們需要進一步研究和探索,以找到解決之道。

綜上所述,《大數據》這本書給我留下了深刻的印象。通過閱讀這本書,我對大數據有了更深入的認識與理解,了解到了大數據的概念、應用與挑戰(zhàn),并開始思考大數據對于個人隱私保護和社會的影響。我相信,隨著大數據技術的不斷發(fā)展,大數據將進一步改變我們的生活和工作方式,為我們帶來更多的便利和創(chuàng)新。我們需要不斷學習和探索,以適應這個數字化時代的要求。

大數據心得體會篇六

學習數據庫對我來說是一直都計劃學的,沒接觸的時候總是覺得它比較深奧或是不可接近的電腦知識,盡管自己對電腦非常感興趣,其實還是有些心理上的陌生感,數據庫學習心得體會。

學習電腦就和我們平時的其它科目學習一樣感覺它有永無止境的知識,在這從初接觸電腦時連個電腦的鍵盤都不敢動到現在連硬盤都也修理,其中的過程是多么長啊,數據庫是我在高中時候聽過,到了大學漸漸了解了些,但就其原理性的內容還不知道,也就是根本就不清楚什么是數據庫,只是知道一個所謂的中國字典里的名詞。

我認識它是從我接觸網頁制作開始的,初用frontpage做網頁也就是弄幾個框圖,沒什么東西但還覺得不錯,后來聽朋友說這是最簡單最普通的東東。朋友告訴我真真的網頁起碼也用到數據庫這些東西了,有什么前臺的后臺的。聽我的都暈頭轉向了,感覺自己是一個長不大的菜鳥了,之后我就去查找相關資料發(fā)現在數據庫有很多種,這才對它有所了解。

大一、大二的時候想學可不知道怎么學,從什么地方學起。當時也沒注意選課本上有這類的課程,到了大三正式的課程也輕松些了,仔細觀摩了選修課發(fā)現有數據庫,有數據庫原理和oracle數據庫。

當時感覺oracle數據庫既然是單獨一門課程一定會講的比較細,也能學到真正實用的內容。選上了這門課以后發(fā)現和我想的基本是一樣的,老師對學生也比較和藹可親,對我們要求也不是很緊。讓每個人都覺得輕輕松松就能把這門課程學完,沒有多么緊張的作業(yè),也沒有太苛刻的要求。

當老師在最后說這個課程結束了,回顧一下以前老師給我們講過的東西,真的有很多是我們應該去注意的。學習完oracle數據庫后感覺oracle可分兩大塊,一塊是開發(fā),一塊是管理。開發(fā)主要是寫寫存儲過程、觸發(fā)器什么的,還有就是用oracle的develop工具做form。

有點類似于程序員,當然我可不是什么程序員,有幾個程序員朋友他們是我的偶像。開發(fā)還需要有較強的邏輯思維和創(chuàng)造能力,自己沒有真正做過,但感覺應該會比較辛苦,是青春飯;管理則需要對oracle數據庫的原理有深刻的認識,有全局操縱的能力和緊密的思維,責任較大,因為一個小的失誤就會down掉整個數據庫,相對前者來說,后者更看重經驗。這些東西都是從老師哪里和朋友的討論中得到的心得,也希望其他朋友能多多向老師和朋友請教,如果是個人單獨靠自己來完成一個完美的數據庫我覺得比較困難,現在基本上都是團隊類型的,而且他們的效率高開發(fā)的周期也快。

俱樂部認識幾個比較歷害的人,他們的團隊精神我比較佩服,像我這樣一個大學生和他們說起來太菜了。由于數據庫管理的責任重大,很少公司愿意請一個剛剛接觸oracle的人去管理數據庫。

對于我們這些初出茅廬的新手來說,個人認為可以先選擇做開發(fā),有一定經驗后轉型,去做數據庫的管理。當然,這個還是要看人個的實際情況來定。其實在煙臺大學里學生中有做的好的也是有,只不過通常象這些兄弟們我覺得很少能發(fā)現在,因為我只知道一個。在煙雨樓臺的bbs版塊里有個程序版塊,這位版主以前就是學校網絡中心的牛人。他曾告訴我學習的方法就是:看書、思考、寫筆記、做實驗、再思考、再寫筆記。我覺得說的很對,對于新手來說就要這樣,不斷的去努力奮斗,最后一定能得到自己想要的成果。

以前沒接觸過它,現在認識了它才知道oracle的體系很龐大,要學習它,首先要了解oracle的框架。它有物理結構(由控制文件、數據文件、重做日志文件、參數文件、歸檔文件、密碼文件組成),邏輯結構(表空間、段、區(qū)、塊),內存分配(sga和pga)算機的實際內存中得以分配,如果實際內存不夠再往虛擬內存中寫,后臺進程(數據寫進程、日志寫進程、系統(tǒng)監(jiān)控、進程監(jiān)控、檢查點進程、歸檔進程、服務進程、用戶進程),scn(system change number)。

這些東西感覺都比較專業(yè),我對它們也就是個知道,想要真真去認識我還得努力去做。雖然懂得還不是很多,起碼會了基本的軟件操作,老師說我們用的都是客戶端,服務端看不到,也不知道服務端是什么樣的,只知道客戶端就挺多東西的,沒有真正的去學習利用是很難掌握的。

oracle數據庫的學習使我對數據庫的有了新的進步,以后再看到也就不至于什么也不懂,其實那么多數據庫我覺得學好一門就行,只是他們的語言可能不大一樣,學好一門后就可去認識其它的,這樣應該有事半功倍的效果。就像我學習c語言,當時不能說是學習的棒,但不算差。所以我對以后的語言感覺都不是很困難,了解了vb、c++還有網頁中用的html語言、asp語言都能看懂,起碼可以對別人的東西進行了一下修改。

因此,我感謝oracle數據庫老師給了我有用的知識,以便我在以后學習或認識更多的內容能有新的方法和思維,也能更加有效和快速的去消化吸收新的東西。

希望在今后中,oracle能給我更多幫助,讓我在我熟悉的vb中運用上去,我以前的一個目標是要為學校的選課做一個選課助手來幫助大學,就用我的vb。不過因為種種原因一直沒有完成,也包括我對數據庫的不了解,因為學了oracle以后知道第一項內容是通過sql查詢后得到的,如果去把它們聯系起來還不是真正明白,不過我相信我的目標能在學習oracle后得到進展。

大數據心得體會篇七

這本書里主要介紹的是大數據在現代商業(yè)運作上的應用,以及它對現代商業(yè)運作的影響。

《大數據時代》這本書的結構框架遵從了學術性書籍的普遍方式。也既,從現象入手,繼而通過對現象的解剖提出對這一現象的解釋。然后在通過解釋在對未來進行預測,并對未來可能出現的問題提出自己看法與對策。

下面來重點介紹《大數據時代》這本書的主要內容。

《大數據時代》開篇就講了google通過人們在搜索引擎上搜索關鍵字留下的數據提前成功的預測了20__年美國的h1n1的爆發(fā)地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。google的預測比政府提前將近一個月,相比之下政府只能夠在流感爆發(fā)一兩個周之后才可以弄到相關的數據。同時google的預測與政府數據的相關性高達97%,這也就意味著google預測數據的置信區(qū)間為3%,這個數字遠遠小于傳統(tǒng)統(tǒng)計學上的常規(guī)置信區(qū)間5%!而這個數字就是大數據時代預測結果的相對準確性與事件的可預測性的最好證明!通過這一事以及其他的案例,維克托提出了在大數據時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當樣本無限趨近于總體的時候,通過計算得到的描述性數據將無限的趨近于事件本身的性質。而之前采取的“樣本總體”的做法很大程度上無法做到更進一步的描述事物,因為之前的時代數據的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導致人們采取抽樣的方式來測量事物。而互聯網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低,因而相對準確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數據時代的主流,同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。

接下來,維克多又通過了ibm追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與google只是將所有出現過的相應的文字語句掃描并儲存在詞庫中,所以無論需要翻譯什么,只要有聯系google詞庫就會出現翻譯,雖然有的時候的翻譯很無厘頭,但是大多數時候還是正確的,所以google的電腦翻譯的計劃的成功,表明大數據時代對準確性的追求并不是特別明顯,但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的,所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其準確性到底有多高,因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。

之后,維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業(yè)——數據科學家,這是一群數學家、統(tǒng)計學與編程家的綜合體,這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之,只要數據充足我們的一切外在的與內在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用,維克托建議將這一群人分為兩部分,一部分使用數據為商業(yè)部門服務,而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據,是否侵犯了個人隱私。

無論如何,大數據時代將會到來,不管我們接受還是不接受!

我覺得《大數據時代》這本書寫的很好,很值得一讀。因為會給我們很多啟發(fā),比如你在相關的社交網站發(fā)表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用,從而再將相關數據賣給各大網店。不過,事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說,小心你在網上留下的痕跡。

我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。

大數據心得體會篇2

大數據心得體會篇八

隨著大數據技術的飛速發(fā)展,大數據應用的領域越來越廣泛,引人矚目。作為一名IT從業(yè)者,我也跟隨著這股大數據熱潮,前往大數據之夜現場參與活動。

第二段:對大數據之夜的了解和體驗

大數據之夜是一個面向廣大大數據從業(yè)者和愛好者的交流學習平臺,在這里,我不僅深入了解了大數據技術的最新應用和發(fā)展趨勢,還與來自各行業(yè)各領域的業(yè)內大咖進行了廣泛而深入的交流。與他們的交流,讓我深刻認識到了大數據的重要性和應用前景,加強了我的學習動力。

第三段:大數據趨勢與創(chuàng)新

在大數據之夜現場,我特別關注討論主題為大數據趨勢與創(chuàng)新的環(huán)節(jié)。通過各位大咖的演講,我了解到,大數據正成為驅動跨行業(yè)發(fā)展的核心力量,其應用前景無限。例如,AI在醫(yī)療、金融、安防等領域的深度應用。此外,當下大數據在推動一系列新技術、新商業(yè)模式的發(fā)展,讓人不禁敬佩。

第四段:大數據應用與案例分析

大數據之夜另一個重要環(huán)節(jié)是大數據應用與案例分析。在這里,我們有幸聽到了各大行業(yè)大咖對大數據應用的深入剖析和分析。例如,在金融領域的風險控制、營銷、客戶服務等環(huán)節(jié)中,大數據的應用越來越廣泛,為行業(yè)創(chuàng)造了巨大的價值。此外,大數據在物流、零售、交通出行、互聯網內容分發(fā)等領域也有廣泛的應用,解決了行業(yè)面臨的諸多瓶頸和難題。

第五段:總結與展望

大數據之夜是一次十分有意義的活動,讓我深入了解大數據技術的應用和趨勢,也加深了我對IT產業(yè)創(chuàng)新的認識和理解。隨著大數據技術的不斷發(fā)展和進步,我們可能會看到更多更廣泛的大數據應用場景。作為一名從業(yè)者,我們更應該不斷學習和探索,不斷創(chuàng)新,為行業(yè)發(fā)展做出自己的貢獻。

大數據心得體會篇九

“大數據”概念早在1980年就有國外的學者提出,可是最近幾年才廣泛受到大家的關注。當“大數據”這個概念傳到中國的時候,瞬間引起了轟動。隨即,各種有關“大數據”的資料和書籍充斥的我們的視野。隨意打開某個電子商務平臺圖書類頁面,在搜索框中搜索“大數據”三個字,就會出現好多本有關“大數據”的書籍??墒?,有一個很有趣的現象就是:幾乎所有的平臺上,出現的第一本關于“大數據”的書籍一定是《大數據時代》。一點進去,這本書推薦欄里的第一句話就是:迄今為止全世界最好的一本大數據專著。同時,為這本書做推薦的都是各行業(yè)的精英領袖。所有“大數據”方面的書籍也是這本書銷量最高,評價最好。

我從來不會因為哪本書暢銷和很多人推薦就盲目跟風的去看一本書。因為我知道通常在這種情況下選擇一本書,整個閱讀的體會和感受是無法遵從自己的內心的,整個過程都很容易夾雜著別人對這本書的感受。所以通常我讀書的節(jié)奏大多都是跟不上“潮流”的,但往往經過風雨洗禮之后沉淀下來的都是精華。坦白講,閱讀這本書的初衷并不是因為我想從書中獲取到多少大數據方面的精華,只是很想知道對于這么一個很直白的名詞,作者是怎么寫出這么厚的一本書的。這種初衷或許很無知和幼稚,可就是這種“愚蠢”的好奇心,讓我更透徹的看到書中的精華。

在看《大數據時代》這本書之前,我的所有讀后感都是集中在書籍給了我什么思考。對于這本書的讀后感,除了觀點碰撞之外,我還會加上大部分個人看這本書的體會。因為這本書,已經完全讓我模糊了大多數人口中的“全世界最好的書”是一種什么標準。也許《大數據時代》真的無法承載那么高的贊美!

大數據時代的入門書

看完這本書,我隨意調查了一些閱讀過這本書并且給這本書絕對好評的朋友。詢問他們這本書好在哪里?大多數的回答是說《大數據時代》這本書讓對大數據一無所知的他們了解了大數據這個概念,同時通過很多案例說明原來大數據能有這么大的用處,影響會有這么大!僅此而已。我看完這本書最大的感受是這本書分為上、下兩部分。前120多頁為上部分,后120多頁為下部分。之所以說《大數據時代》是一本關于大數據的入門書,是因為這本書用了前面120多頁的篇幅反復的強調大數據的出現對社會發(fā)展影響很大,并且要人們轉變小數據時代慣有的思想。所以整本書的前半部分就強調大數據時代的三個轉變:1、大數據利用所有的數據,而不再僅僅依靠一小部分數據,不再依賴于隨機采樣。2、大數據數據多,不再熱衷于追求精確性,也不再期待精確性。3、大數據時代不再熱衷于尋找因果關系,而是追求相關關系。所以整個上半部分沒什么可詳說的。我們重點聊聊本書的后半部分。

既然一直都在強調大數據對我們的意義,總要有具體體現。整本書中,我感觸最大的一個案例就是某公司通過分析大數據發(fā)現:新品發(fā)布的時候,舊一代的產品可能會出現短暫的價格上漲。因為人們在心理上就認為新產品的推出,舊產品就會便宜,從而就會提高購買量。這個發(fā)現和我們平常的心理是完全違背的,而且如果不用數據來證明,直接講道理給大家可能還是無法相信。這就是大數據對我們很多傳統(tǒng)思維的顛覆。一旦涉及到思維的改變,往往就會引起整個社會的大變動。

大數據這個概念的出現,讓大數據逐漸發(fā)展形成一條價值鏈。在這條價值鏈上,數據本身、技能和思維是最重要的環(huán)節(jié)。隨著互聯網技術的發(fā)展,越來越多的公司都能收集到大量的數據,這些數據也會越來越公開??墒窃谶@些公司中,不是所有的公司都有從數據中提取價值或者用數據催生創(chuàng)新思想的技能。于是就會出現以下兩種公司,一種是掌握了專業(yè)技能但不一定擁有數據或者提出數據創(chuàng)新性用途才能的公司,另一種就是擁有超前思維,懂得怎樣挖掘數據的新價值的創(chuàng)新公司。短時間內,我們可能會感覺擁有創(chuàng)新思維,懂得挖掘出數據新價值的大數據思維是最重要的??墒堑鹊疆a業(yè)成熟之后,所有人都知曉了大數據的意義,所有人便開始挖掘自己的大數據思維。同時,隨著科技的進步,掌握大數據技術的也將成為常態(tài)。所以到后來,整個價值鏈的核心環(huán)節(jié)還是回到了數據本身。而到那時候,大數據的公開性也就越來越小。

在大談完大數據對人類發(fā)展的積極意義之后,作者也考慮到大數據時代的風險。這一部分是作者腦洞大開的精彩之處,同時也是最荒謬的一部分。書中說大數據時代將要懲罰未來犯罪,這樣可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行為給防止。這樣的社會,大數據儼然已經延伸到了我們每個人生活的點滴。幾乎我們在生活中所做的一切都在大數據的“監(jiān)控”之下,我想到那時候,別說我們每個人的隱私已經沒有的了,嚴重一點可以說是我們可能連人都不算了。在我們人的社會屬性中,自由權利是一項很重要的指標。通過大數據懲罰人的未來犯罪已經否定了人的自由選擇能力和人的行為責任自負。同時,由于數據是永久保存,大數據預測也是通過每個人之前的數據來判斷,所以大數據同樣也否定了人的求善心理。還有,從現在各種大數據預測的結果來看,很多發(fā)言人都說大數據不是百分百的準確。所以利用大數據來判斷人的行為發(fā)展已經違背了大數據不追求精確性的特征,這也是書中自相矛盾的地方。

對于一個新事物,如果能讓大家了解這個事物并且對此產生興趣,這已經算是一本不錯的入門書了。

大數據時代的心靈雞湯

從小到大,雞湯對于我們來說一直都挺珍貴的。身體虛弱了,喝點雞湯能夠補充營養(yǎng)。心靈受傷了,看點心靈雞湯可以鼓舞人心??墒墙鼛啄辏藗兩钏教岣吡?,營養(yǎng)富余,雞湯已經不是人們補營養(yǎng)的期待了。同樣,心靈雞湯也是如此。

心靈雞湯其實是一個很虛偽的東西。很多人都被心靈雞湯誘人的外表給迷惑。在我看來,心靈雞湯很大的一個特征就是:立人的志,但是就不告訴你實現志的方法。很多人每次在失意的時候就喜歡看心靈雞湯,希望能得到慰藉。看完后也覺得醍醐灌頂,感覺整個世界都亮了。但又有幾個人想過喝完這些雞湯之后你除了看似重拾夢想,你還獲得了什么?你知道怎么去做嗎?《大數據時代》就是這樣一本書。整本書從頭到尾都在向讀者講述大數據的意義,當然期間也會用相應的案例來證明大數據確實有這樣的能力。但是,整本書從沒有涉及到技術層面的問題。或許對于大數據這種依靠互聯網技術的新事物,即使向讀者講技術,也沒有幾個人看得懂,可是整本書沒有一點關于大數據思維的技能引導。給出的案例中只有少數案例向讀者講述了這個公司為什么要利用大數據來解決這種問題,大多數都只是告訴讀者國外某家公司運用大數據得出了某種結論。同時,在本書中文譯作者寫的序里,強調自己翻譯這本著作的一大優(yōu)點是可以結合國內的案例來分析書中的理論,結果,看到最后一頁都沒有看到一個國內企業(yè)關于大數據運用的案例。

之所以我稱之為“心靈雞湯”,還有一個原因就是作者在書中大講特講的大數據的作用,事實上按照現在的經濟發(fā)展水平和社會文明發(fā)展程度是很難實現的。書中很多時候的理論都是要建立在社會各項文明都發(fā)展健全的基礎上才能實現。

大數據的“傳銷手冊”

看到這個標題,大家可能會覺得我夸大其詞,受到如此多人好評的書怎么是“傳銷手冊”呢?對于這個表達,我只想說兩點:1、此說法僅代表我個人觀點,是否認同是個人問題。2、此說法主要針對本書的上部分。

我們都知道傳銷組織在發(fā)展下線的前期是要花大力氣去培訓的,也就是洗腦。而對于一個陌生又很難以理解的事物,最好的“洗腦”方式就是重復。《大數據時代》這本書就是運用這種方式,前半部分為了讓讀者能夠接受“大數據”這個概念,作者反反復復提醒讀者大數據不是隨機采樣、不追求精確和不尋找因果關系。同時用很多看似很通俗易懂其實看完后還是不知道說了什么的案例來讓人信服大數據的作用。書中的后半部分雖然也是用這種方式來感染讀者,可后半部分中作者的暢想和對大數據的威脅分析還是對讀者有一些實質意義的,所以后半部分的“傳銷”影響就不是很重要。

大數據時代是未來的趨勢,這誰都不會否認。大數據改造了我們的生活,改變著我們的世界。不管它是以一種什么樣的姿態(tài)面向世界,它都沒有錯,因為大數據只是一種工具。但當人類開始質疑甚至恐懼大數據的時候,人類就該思考自己是否利用好這個好工具了。

大數據心得體會篇4

大數據心得體會篇十

隨著信息技術的快速發(fā)展,大數據已經成為了當代社會最為炙手可熱的話題之一。作為信息時代的產物,大數據給我們的生活帶來了巨大的改變。最近,我讀了一本名為《大數據》的書,在閱讀過程中,讓我對大數據有了更深的認識。下面我將與大家分享一下我的體會。

首先,大數據讓我們的生活更加便利?,F如今,大數據技術得到了廣泛的應用,人們可以通過各種技術手段輕松地獲取所需的信息。無論是購物、出行還是旅游,我們都能夠通過大數據獲取到最新的產品信息、路線規(guī)劃以及景點推薦,從而為我們的生活提供了諸多便利。比如,每當我需要購買產品時,只需在電子商務平臺上輸入關鍵詞,便可獲得大量的搜索結果,同時還能通過查看其他用戶的評價來進行篩選,這使得我們能夠更加輕松地做出購買決策。

其次,大數據為商業(yè)發(fā)展提供了新的機遇。隨著大數據技術的不斷改進,越來越多的企業(yè)開始使用大數據分析手段來處理海量的數據,從而找到市場的空白點,為企業(yè)創(chuàng)造更多商機。例如,通過對大數據的分析,電商平臺能夠通過用戶的購買行為了解用戶的興趣愛好,并根據這些數據進行精確的產品定位和個性化推薦,從而提高銷售額。大數據的出現,使得商業(yè)發(fā)展更加精準和高效,企業(yè)可以更加了解消費者的需求,提供更好的產品和服務。

再次,大數據為決策提供了科學依據。無論是政府還是企事業(yè)單位,在制訂政策和規(guī)劃發(fā)展戰(zhàn)略時,都需要基于大量的數據進行決策。大數據的出現讓決策者可以更加客觀地了解社會經濟現狀,分析各種數據之間的關系以及相關因素對決策結果的影響,從而做出更加明智的決策。比如,在交通規(guī)劃方面,利用大數據可以實時監(jiān)測交通擁堵情況,分析交通流量以及不同道路之間的關系,從而優(yōu)化交通路線,提高交通效率。大數據的運用,為決策者提供了更準確的信息,幫助他們做出科學合理的決策。

最后,大數據也帶來了一系列的挑戰(zhàn)和問題。首先,數據安全問題成為了一個亟待解決的難題。大數據的存儲和傳輸需要龐大的計算資源,但與此同時,也給數據安全帶來了巨大的挑戰(zhàn)。隨著黑客技術的不斷發(fā)展,數據泄露和隱私侵犯的風險也在逐漸增加。其次,大數據的過濾和分析需要高度專業(yè)的技術和人才。大量的數據對于普通人來說是一種負擔和困擾,如果沒有足夠的專業(yè)人才來進行數據的處理和分析,那將影響到大數據的應用和發(fā)展。

總而言之,大數據給我們的生活和社會帶來了諸多的變化和好處,但也面臨著一些挑戰(zhàn)和問題。我認為,我們應該在充分利用大數據的優(yōu)勢的同時,加強數據安全的保護和專業(yè)人才的培養(yǎng)。只有這樣,我們才能更好地應對大數據時代的挑戰(zhàn)和機遇,并為我們的生活和社會發(fā)展創(chuàng)造更加美好的未來。

大數據心得體會篇十一

大數據時代已經來臨,數據的價值日益凸顯。為了探討大數據在各個領域的應用和前景,我參加了一場名為“大數據會議”的專題討論。在這次會議中,我深深感受到了大數據對各行各業(yè)的重要性,以及與會專家和學者們對大數據的熱情和追求。在這篇文章中,我將分享我的會議心得體會。

第二段:認識到大數據的重要性與挑戰(zhàn)

在會議的開場白中,主持人首先強調了大數據的重要性。大數據不僅是一種技術和工具,更是企業(yè)和組織決策的支持和指導。與以往不同的是,大數據能夠幫助我們從海量的數據中挖掘出有價值的信息和見解,從而提升決策的準確性和效率。然而,與此同時,大數據也帶來了新的挑戰(zhàn)。如何采集、存儲和處理海量的數據,如何保證數據的隱私和安全,如何提升數據分析和挖掘的能力,都是我們面臨的問題和挑戰(zhàn)。

第三段:了解大數據在不同領域的應用

在會議的過程中,我還了解了大數據在不同領域的具體應用。比如,在金融領域,大數據可以幫助銀行和保險公司更好地進行風險評估和投資決策;在醫(yī)療健康領域,大數據可以輔助醫(yī)生進行疾病診斷和治療方案的制定;在市場營銷領域,大數據可以幫助企業(yè)更好地了解消費者的需求和行為,從而提供個性化的產品和服務。這些應用示范了大數據的巨大潛力和創(chuàng)新價值,也讓我深入認識到大數據對社會和經濟的影響。

第四段:聽取專家與學者的觀點和建議

會議上,我還有幸聽到了多位大數據領域的專家和學者的演講。他們分享了自己的研究成果和實踐經驗,對大數據的未來發(fā)展進行了展望。他們強調了人工智能和機器學習在大數據中的重要作用,提出了如何提升數據的質量和可信度的建議,討論了大數據倫理和隱私保護的問題。這些觀點和建議讓我受益匪淺,也給我在未來的研究和實踐中提供了重要的指導和參考。

第五段:總結與展望

通過這次大數據會議的參與,我不僅對大數據的重要性有了更深刻的認識,還了解了大數據在不同領域的應用和發(fā)展趨勢。同時,我認識到大數據帶來的挑戰(zhàn)和問題,明確了我在學術和職業(yè)發(fā)展中需要進一步提升的方向和能力。展望未來,我將繼續(xù)關注大數據領域的最新動態(tài),深入研究大數據的技術和方法,努力將大數據應用于實際問題解決中,為社會和經濟的發(fā)展做出貢獻。

總之,這次大數據會議給我?guī)砹撕芏鄦l(fā)和思考,讓我深入了解了大數據的重要性和應用前景。我也相信,在不久的將來,大數據將成為推動各行各業(yè)發(fā)展和創(chuàng)新的重要力量。

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