古文是指古代汉族文化圈内流传下来的文学作品和篇章。有哪些技巧可以帮助我们写出一篇出色的总结呢?总结范文中的案例和观点可以启发我们的思考和创新能力。
大数据的心得篇一
10月23日至11月3日,我有幸参加了管理信息部主办的“大数据分析培训班”,不但重新回顾了大学时学习的统计学知识,还初学了python、sql和sas等大数据分析工具,了解了农业银行大数据平台和数据挖掘平台,学习了逻辑回归、决策树和时间序列等算法,亲身感受了大数据的魅力。两周的时间,既充实、又短暂,即是对大数据知识的一次亲密接触,又是将以往工作放在大数据基点上的再思考,可以说收获良多。由衷地感谢管理信息部提供这样好的学习机会,也非常感谢__培训学院提供的完善的软硬件教学服务。
近年来,大数据技术如火如荼,各行各业争先恐后投入其中,希望通过大数据技术实现产业变革,银行作为数据密集型行业,自然不甘人后。我行在大数据分析领域,也进行了有益的'探索,并且有了可喜的成绩。作为从事内部审计工作的农行人,我们长期致力于数据分析工作。但受内部审计工作性质的限制,我们也苦于缺少有效的数据分析模型,不能给审计实践提供有效的支持。这次培训,我正是带着这样一种期待走进了课堂,期望通过培训,打开审计的大数据之门。
应该说,长期以来,农业银行审计工作一直在大规模数据集中探索。但根据审计工作特点,我们更多的关注对行为数据的分析,对状态数据的分析主要是描述性统计。近年来火热的大数据分析技术,如决策树、神经网络、逻辑回归等算法模型,由于业务背景不易移植,结果数据不易解释,在内部审计工作中还没有得到广泛的应用。
通过这次培训,使我对大数据分析技术有了全新的认识,对审计工作如何结合大数据技术也有了一些思考。
一是审计平台技术架构可以借鉴数据挖掘平台。目前,审计平台采用单机关系型数据库。随着全行业务不断发展,系统容量不断扩充。超过45度倾角的数据需求发展趋势,已经令平台不堪重负。这次培训中介绍的数据挖掘平台技术架构,很好地解决了这一难题。挖掘平台利用大数据平台数据,在需要时导入、用后即可删除,这样灵活的数据使用机制,即节省了数据挖掘平台的资源,又保证了数据使用效率。审计平台完全可以借鉴这一思路,也与大数据平台建立对接,缓解审计平台资源紧张矛盾。
二是可尝试在部分场景应用大数据分析技术。目前,审计选样主要通过专家打分法。这次培训中介绍的逻辑回归和决策树算法,也是解决这一方面的问题。通过历史样本和历史底稿的数据,通过训练建立选样模型,将与底稿相关的主要风险特征选入模型,再将模型应用于验证样本。这样就可以应用大数据技术,为审计提供支持。
三是加强与管理信息部和软件开发中心的合作。本次培训中我们也看到,经过一段时间的积累,我行已经具备了一定的大数据分析经验,储备了一批具有相应经验的人才。作为业务部门,我们应加强与管理信息部和软件开发中心的对接,通过相互沟通和配合,确定业务需求,发挥各自优势推动大数据技术的落地。就像行领导所指出的那样,大数据技术哪个部门先投入,哪个部门先获益。目前,我行大数据技术应用正处于井喷前夕,我们应抓住这一有利时机,推动审计工作上一个新台阶。
这次培训对于我来说,只是打开了一扇窗,未来大数据分析的道路还很长、也一定很曲折,但我也坚定信念,要在这条路上继续努力,所谓“独行快、众行远”,有这样一批共同走在大数据分析路上的农行人陪伴,相信农业银行大数据之路必将有无限风光。
大数据的心得篇二
随着云计算和物联网的日渐普及,大数据逐渐成为各行各业的核心资源。然而,海量的数据需要采取一些有效措施来处理和分析,以便提高数据质量和精度。由此,数据预处理成为数据挖掘中必不可少的环节。在这篇文章中,我将分享一些在大数据预处理方面的心得体会,希望能够帮助读者更好地应对这一挑战。
第二段:数据预处理的重要性
作为数据挖掘的第一步,预处理的作用不能被忽视。一方面,在真实世界中采集的数据往往不够完整和准确,需要通过数据预处理来清理和过滤;另一方面,数据预处理还可以通过特征选取、数据变换和数据采样等方式,将原始数据转化为更符合建模需求的格式,从而提高建模的精度和效率。
第三段:常用的数据预处理方法
数据预处理的方法有很多,要根据不同的数据情况和建模目的来选择适当的方法。在我实际工作中,用到比较多的包括数据清理、数据变换和离散化等方法。其中,数据清理主要包括异常值处理、缺失值填充和重复值删除等;数据变换主要包括归一化、标准化和主成分分析等;而离散化则可以将连续值离散化为有限个数的区间值,方便后续分类和聚类等操作。
第四段:实践中的应用
虽然看起来理论很简单,但在实践中往往遇到各种各样的问题。比如,有时候需要自己编写一些脚本来自动化数据预处理的过程。而这需要我们对数据的文件格式、数据类型和编程技巧都非常熟悉。此外,在实际数据处理中,还需要经常性地检查和验证处理结果,确保数据质量达到预期。
第五段:总结
综上所述,数据预处理是数据挖掘中非常重要的一步,它可以提高数据质量、加快建模速度和提升建模效果。在实际应用中,我们需要结合具体业务情况和数据特征来选择适当的预处理方法,同时也需要不断总结经验,提高处理效率和精度。总之,数据预处理是数据挖掘中的一道不可或缺的工序,只有通过正确的方式和方法,才能获得可靠和准确的数据信息。
大数据的心得篇三
一、平台搭建
描述小组在完成平台安装时候遇到的问题以及如何解决这些问题的,要求截图加文字描述。
问题一:在决定选择网站绑定时,当时未找到网站绑定的地方。解决办法:之后小组讨论后,最终找到网站绑定的地方,点击后解决了这个问题。
问题二:当时未找到tcp/ip属性这一栏
解决办法:当时未找到tcp/ip属性这一栏,通过老师的帮助和指导,顺利的点击找到了该属性途径,启用了这一属性,完成了这一步的安装步骤。
问题三:在数据库这一栏中,当时未找到“foodmartsaledw”这个文件
问题四:在此处的sql server的导入和导出向导,这个过程非常的长。
解决办法:在此处的sql server的导入和导出向导,这个过程非常的长,当时一直延迟到了下课的时间,小组成员经讨论,怀疑是否是电脑不兼容或其他问题,后来经问老师,老师说此处的加载这样长的时间是正常的,直到下课后,我们将电脑一直开着到寝室直到软件安装完为止。
问题五:问题二:.不知道维度等概念,不知道怎么设置表间关系的数据源。关系方向不对
解决办法:百度维度概念,设置好维度表和事实表之间的关系,关系有时候是反的——点击反向,最后成功得到设置好表间关系后的数据源视图。(如图所示)
这个大图当时完全不知道怎么做,后来问的老师,老师边讲边帮我们操作完成的。
问题六:由于发生以下连接问题,无法将项目部署到“localhost”服务器:无法建立连接。请确保该服务器正在运行。若要验证或更新目标服务器的名称,请在解决方案资源管理器中右键单击相应的项目、选择“项目属性”、单击“部署”选项卡,然后输入服务器的名称。”因为我在配置数据源的时候就无法识别“localhost”,所以我就打开数据库属性页面:图1-图2 图一:
图二:
解决办法:解决办法: 图2步骤1:从图1到图2后,将目标下的“服务器” 成自己的sql server服务器名称行sql servermanagement studio可以)步骤2:点确定后,选择“处理”,就可以成功部署了。
问题七:无法登陆界面如图:
解决方法:尝试了其他用户登陆,就好了
二、心得体会
(1)在几周的学习中,通过老师课堂上耐心细致的讲解,耐心的指导我们如何一步一步的安装软件,以及老师那些简单清晰明了的课件,是我了解了sql的基础知识,学会了如何创建数据库,以及一些基本的数据应用。陌生到熟悉的过程,从中经历了也体会到了很多感受,面临不同的知识组织,我们也遇到不同困难。
理大数据的规模。大数据进修学习内容模板:
linux安装,文件系统,系统性能分析 hadoop学习原理
大数据飞速发展时代,做一个合格的大数据开发工程师,只有不断完善自己,不断提高自己技术水平,这是一门神奇的课程。
2、在学习sql的过程中,让我们明白了原来自己的电脑可以成为一个数据库,也可以做很多意想不到的事。以及在学习的过程中让我的动手能力增强了,也让我更加懂得了原来电脑的世界是如此的博大精深,如此的神秘。通过这次的学习锻炼了我们的动手能力,上网查阅的能力。改善了我只会用电脑上网的尴尬处境,是电脑的用处更大。让我们的小组更加的团结,每个人对自己的分工更加的明确,也锻炼了我们的团结协作,互帮互助的能力。
3、如果再有机会进行平台搭建,会比这一次的安装更加顺手。而在导入数据库和报表等方面也可以避免再犯相同的错误,在安装lls时可以做的更好。相信报表分析也会做的更加简单明了有条理。
总结
,大数据时代是信息化社会发展必然趋势,在大学的最后一学期里学习了这门课程是我们受益匪浅。让我们知道了大数据大量的存在于现代社会生活中,随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新,数据正在呈指数级增长,所有数据的产生形式,都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。大数据时代是信息化社会发展必然趋势,我们只有紧紧跟随时代的发展才能在以后的工作生活中中获得更多的知识和经验。
三、
结语大数据的心得篇四
随着信息技术的飞速发展,现代社会中产生了大量的数据,而这些数据需要被正确的收集、处理以及存储。这就是大数据数据预处理的主要任务。数据预处理是数据分析、数据挖掘以及机器学习的第一步,这也就意味着它对于最终的数据分析结果至关重要。
第二段: 数据质量问题
在进行数据预处理的过程中,数据质量问题是非常常见的。比如说,可能会存在数据重复、格式不统一、空值、异常值等等问题。这些问题将极大影响到数据的可靠性、准确性以及可用性。因此,在进行数据预处理时,我们必须对这些问题进行全面的识别、分析及处理。
第三段: 数据筛选
在进行数据预处理时,数据筛选是必不可少的一步。这一步的目的是选择出有价值的数据,并剔除无用的数据。这样可以减小数据集的大小,并且提高数据分析的效率。在进行 数据筛选时,需要充分考虑到维度、时间和规模等方面因素,以确保所选的数据具有合适的代表性。
第四段: 数据清洗
数据清洗是数据预处理的核心环节之一,它可以帮助我们发现和排除未知数据,从而让数据集变得更加干净、可靠和可用。其中,数据清洗涉及到很多的技巧和方法,比如数据标准化、数据归一化、数据变换等等。在进行数据清洗时,需要根据具体情况采取不同的方法,以确保数据质量的稳定和准确性。
第五段: 数据集成和变换
数据预处理的最后一步是数据集成和变换。数据集成是为了将不同来源的数据融合为一个更综合、完整的数据集合。数据变换,则是为了更好的展示、分析和挖掘数据的潜在价值。这些数据变换需要根据具体的研究目标进行设计和执行,以达到更好的结果。
总结:
数据预处理是数据分析、数据挖掘和机器学习的基础。在进行预处理时,需要充分考虑到数据质量问题、数据筛选、数据清洗以及数据集成和变换等方面。只有通过这些环节的处理,才能得到满足精度、可靠性、准确性和可用性等要求的数据集合。
大数据的心得篇五
《大数据时代》心得体会
信息时代的到来,我们感受到的是技术变化日新月异,随之而来的是生活方式的转变,我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今,大数据时代成为炙手可热的话题。
信息和数据的定义。维基百科解释:信息,又称资讯,是一个高度概括抽象概念,是一个发展中的动态范畴,是进行互相交换的内容和名称,信息的界定没有统一的定义,但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据:或称资料,指描述事物的符号记录,是可定义为意义的实体,它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述,是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”,如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来,数据是原始的处女地,需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发,只是当数据爆发到无法驾驭的状态,大数据时代应运而生。
在大数据时代,大数据时代区别与转变就是,放弃对因果关系的渴求,而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”,而不需要知道“为什么”。数据的更多、更杂,导致应用主意只能尽量观察,而不是倾其所有进行推理。小数据停留在说明过去,大数据用驱动过去来预测未来。数据的用途意在何为,与数据本身无关,而与数据的解读者有关,而相关关系更有利于预测未来。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进,理论来创立处理非结构化数据的方法,处理结果与未来进行验证。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。小数据时代也即是信息时代,是大数据时代的前提,大数据时代是升华和进化,本质是相辅相成,而并非相离互斥。
数据未来的故事。数据的发展,给我们带来什么预期和启示?金融业业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长,海量机遇和挑战也随之而来,适应变革,适者生存。我们可以有更广阔的学习空间、可以有更精准的决策判断能力这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力,基于脱颖而出的创新思维和执行。因此,建设“数据仓库”,培养“数据思维”,养成“数据治理”,创造“数据融合”,实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代,从数据中攫取价值,笑看风云变换,稳健赢取未来。
一部似乎还没有写完的书
——读《大数据时代》有感及所思
读了《大数据时代》后,感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式,但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前,我的思想被强烈震撼,不禁战栗起来。“在小数据时代,我们会假象世界是怎样运作的,然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡,我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法,也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴,因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大,太权威,太基本了,我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点,毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。
有偏见”,跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。
当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后,我们可以把样本变成全部,再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后,似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯,它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话,就让我很担心了!《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系,而是相关关系”,“知道是什么就够了,没必要知道为什么”,而逻辑学四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的。在同一件事上两种方法对立,应该只有一个结果,就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因。
可我却不能拭目以待,像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”,因为我身处其中。问题不解决,我就没法思考和工作,自然就没法活了!
更何况还有两个更可怕的事情。
其二:人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器没有。《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果,那我还不如现在就趁早跳楼。
都是在胡说八道,所谓的担心根本不存在。但问题出现了,还是解决的好,不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津。
所以想向《大数据时代》的作者提一个合理化建议:把这本书继续写下去,至少加一个第四部分——大数据时代的逻辑思维。
合纤部 车民
2013年11月10日
一、学习总结
采用某些技术,从技术中获得洞察力,也就是bi或者分析,通过分析和优化实现
对企业未来运营的预测。
二、心得体会
在如此快速的到来的大数据革命时代,我们还有很多知识需要学习,许多思维需要转变,许多技术需要研究。职业规划中,也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。当我们掌握大量数据,需要考虑有多少数字化的数据,又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途?在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子,也许可以利用外部的数据,通过多维化、多层面的分析给我们日后创业带来价值。借力,顺势,合作共赢。
大数据的心得篇六
段落一:引言(大数据的重要性)
大数据是指海量、高速、多样化的数据集合,它潜力巨大,能够为企业、政府和个人带来许多机遇。随着科技的发展,我们进入了一个数据爆炸的时代,数据量急剧增加,传统的数据处理方法已不再适用。因此,掌握和利用大数据成为企业和个人在这个信息时代中走向成功的关键。
段落二:大数据的发展和应用
大数据的发展展现出惊人的前景和巨大的潜力。大数据技术可以通过收集和分析各种类型的数据,揭示出隐藏在数据中的规律和信息。在商业领域,大数据分析可以用于市场预测、客户行为分析、销售策略等,帮助企业更好地了解市场需求,提高决策的准确性和效率。在医疗领域,大数据技术可以用于疾病预测、个性化治疗等方面,为患者提供更好的医疗服务。在城市管理方面,大数据分析可以帮助政府了解交通拥堵、治安状况等,从而优化城市规划和管理。
段落三:大数据的挑战与应对
然而,面对海量的数据,我们也需要面临一些挑战。首先是数据的质量问题,大量的数据中可能存在噪声、不准确和不规范的数据,这会影响到数据分析的结果。另外,数据的隐私和安全问题也是一个重要的挑战。在数据处理过程中,我们需要确保数据的隐私和安全,避免数据被滥用和泄露。此外,数据的处理和分析也需要强大的计算能力和技术支持。面对这些挑战,我们需要通过加强数据质量管理、制定严格的数据安全策略和加强技术研究,才能更好地应对。
段落四:利用大数据的经验与心得
在实际应用过程中,我对利用大数据有了一些心得和经验。首先,我们需要明确自己的目标,明确要解决的问题和需要的数据类型,然后有针对性地进行数据收集和分析。此外,我们需要注重数据质量的管理,剔除噪声数据,确保数据的准确性和可信度。同时,我们也应该不断学习和更新知识,紧跟大数据技术的发展,以便更好地应对和利用大数据。另外,团队合作也是很重要的,在大数据分析过程中,团队成员之间需要互相配合,共同解决问题,取得更好的结果。
段落五:总结
大数据是当今信息时代的核心竞争力,它的发展和应用给我们带来了许多机遇和挑战。我们需要不断加强对大数据技术的研究和应用,提升数据处理和分析能力,才能更好地应对和利用大数据。同时,我们也应该加强数据质量管理和数据安全保护,确保数据的准确性和隐私安全。只有通过不断学习和实践,不断提升自己的能力,我们才能更好地抓住大数据带来的机遇,取得成功。
大数据的心得篇七
“大数据”概念早在1980年就有国外的学者提出,可是最近几年才广泛受到大家的关注。当“大数据”这个概念传到中国的时候,瞬间引起了轰动。随即,各种有关“大数据”的资料和书籍充斥的我们的视野。随意打开某个电子商务平台图书类页面,在搜索框中搜索“大数据”三个字,就会出现好多本有关“大数据”的书籍。可是,有一个很有趣的现象就是:几乎所有的平台上,出现的第一本关于“大数据”的书籍一定是《大数据时代》。一点进去,这本书推荐栏里的第一句话就是:迄今为止全世界最好的一本大数据专著。同时,为这本书做推荐的都是各行业的精英领袖。所有“大数据”方面的书籍也是这本书销量最高,评价最好。
我从来不会因为哪本书畅销和很多人推荐就盲目跟风的去看一本书。因为我知道通常在这种情况下选择一本书,整个阅读的体会和感受是无法遵从自己的内心的,整个过程都很容易夹杂着别人对这本书的感受。所以通常我读书的节奏大多都是跟不上“潮流”的,但往往经过风雨洗礼之后沉淀下来的都是精华。坦白讲,阅读这本书的初衷并不是因为我想从书中获取到多少大数据方面的精华,只是很想知道对于这么一个很直白的名词,作者是怎么写出这么厚的一本书的。这种初衷或许很无知和幼稚,可就是这种“愚蠢”的好奇心,让我更透彻的看到书中的精华。
在看《大数据时代》这本书之前,我的所有读后感都是集中在书籍给了我什么思考。对于这本书的读后感,除了观点碰撞之外,我还会加上大部分个人看这本书的体会。因为这本书,已经完全让我模糊了大多数人口中的“全世界最好的书”是一种什么标准。也许《大数据时代》真的无法承载那么高的赞美!
大数据时代的入门书
看完这本书,我随意调查了一些阅读过这本书并且给这本书绝对好评的朋友。询问他们这本书好在哪里?大多数的回答是说《大数据时代》这本书让对大数据一无所知的他们了解了大数据这个概念,同时通过很多案例说明原来大数据能有这么大的用处,影响会有这么大!仅此而已。我看完这本书最大的感受是这本书分为上、下两部分。前120多页为上部分,后120多页为下部分。之所以说《大数据时代》是一本关于大数据的入门书,是因为这本书用了前面120多页的篇幅反复的强调大数据的出现对社会发展影响很大,并且要人们转变小数据时代惯有的思想。所以整本书的前半部分就强调大数据时代的三个转变:1、大数据利用所有的数据,而不再仅仅依靠一小部分数据,不再依赖于随机采样。2、大数据数据多,不再热衷于追求精确性,也不再期待精确性。3、大数据时代不再热衷于寻找因果关系,而是追求相关关系。所以整个上半部分没什么可详说的。我们重点聊聊本书的后半部分。
既然一直都在强调大数据对我们的意义,总要有具体体现。整本书中,我感触最大的一个案例就是某公司通过分析大数据发现:新品发布的时候,旧一代的产品可能会出现短暂的价格上涨。因为人们在心理上就认为新产品的推出,旧产品就会便宜,从而就会提高购买量。这个发现和我们平常的心理是完全违背的,而且如果不用数据来证明,直接讲道理给大家可能还是无法相信。这就是大数据对我们很多传统思维的颠覆。一旦涉及到思维的改变,往往就会引起整个社会的大变动。
大数据这个概念的出现,让大数据逐渐发展形成一条价值链。在这条价值链上,数据本身、技能和思维是最重要的环节。随着互联网技术的发展,越来越多的公司都能收集到大量的数据,这些数据也会越来越公开。可是在这些公司中,不是所有的公司都有从数据中提取价值或者用数据催生创新思想的技能。于是就会出现以下两种公司,一种是掌握了专业技能但不一定拥有数据或者提出数据创新性用途才能的公司,另一种就是拥有超前思维,懂得怎样挖掘数据的新价值的创新公司。短时间内,我们可能会感觉拥有创新思维,懂得挖掘出数据新价值的大数据思维是最重要的。可是等到产业成熟之后,所有人都知晓了大数据的意义,所有人便开始挖掘自己的大数据思维。同时,随着科技的进步,掌握大数据技术的也将成为常态。所以到后来,整个价值链的核心环节还是回到了数据本身。而到那时候,大数据的公开性也就越来越小。
在大谈完大数据对人类发展的积极意义之后,作者也考虑到大数据时代的风险。这一部分是作者脑洞大开的精彩之处,同时也是最荒谬的一部分。书中说大数据时代将要惩罚未来犯罪,这样可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行为给防止。这样的社会,大数据俨然已经延伸到了我们每个人生活的点滴。几乎我们在生活中所做的一切都在大数据的“监控”之下,我想到那时候,别说我们每个人的隐私已经没有的了,严重一点可以说是我们可能连人都不算了。在我们人的社会属性中,自由权利是一项很重要的指标。通过大数据惩罚人的未来犯罪已经否定了人的自由选择能力和人的行为责任自负。同时,由于数据是永久保存,大数据预测也是通过每个人之前的数据来判断,所以大数据同样也否定了人的求善心理。还有,从现在各种大数据预测的结果来看,很多发言人都说大数据不是百分百的准确。所以利用大数据来判断人的行为发展已经违背了大数据不追求精确性的特征,这也是书中自相矛盾的地方。
对于一个新事物,如果能让大家了解这个事物并且对此产生兴趣,这已经算是一本不错的入门书了。
大数据时代的心灵鸡汤
从小到大,鸡汤对于我们来说一直都挺珍贵的。身体虚弱了,喝点鸡汤能够补充营养。心灵受伤了,看点心灵鸡汤可以鼓舞人心。可是近几年,人们生活水平提高了,营养富余,鸡汤已经不是人们补营养的期待了。同样,心灵鸡汤也是如此。
心灵鸡汤其实是一个很虚伪的东西。很多人都被心灵鸡汤诱人的外表给迷惑。在我看来,心灵鸡汤很大的一个特征就是:立人的志,但是就不告诉你实现志的方法。很多人每次在失意的时候就喜欢看心灵鸡汤,希望能得到慰藉。看完后也觉得醍醐灌顶,感觉整个世界都亮了。但又有几个人想过喝完这些鸡汤之后你除了看似重拾梦想,你还获得了什么?你知道怎么去做吗?《大数据时代》就是这样一本书。整本书从头到尾都在向读者讲述大数据的意义,当然期间也会用相应的案例来证明大数据确实有这样的能力。但是,整本书从没有涉及到技术层面的问题。或许对于大数据这种依靠互联网技术的新事物,即使向读者讲技术,也没有几个人看得懂,可是整本书没有一点关于大数据思维的技能引导。给出的案例中只有少数案例向读者讲述了这个公司为什么要利用大数据来解决这种问题,大多数都只是告诉读者国外某家公司运用大数据得出了某种结论。同时,在本书中文译作者写的序里,强调自己翻译这本著作的一大优点是可以结合国内的案例来分析书中的理论,结果,看到最后一页都没有看到一个国内企业关于大数据运用的案例。
之所以我称之为“心灵鸡汤”,还有一个原因就是作者在书中大讲特讲的大数据的作用,事实上按照现在的经济发展水平和社会文明发展程度是很难实现的。书中很多时候的理论都是要建立在社会各项文明都发展健全的基础上才能实现。
大数据的“传销手册”
看到这个标题,大家可能会觉得我夸大其词,受到如此多人好评的书怎么是“传销手册”呢?对于这个表达,我只想说两点:1、此说法仅代表我个人观点,是否认同是个人问题。2、此说法主要针对本书的上部分。
我们都知道传销组织在发展下线的前期是要花大力气去培训的,也就是洗脑。而对于一个陌生又很难以理解的事物,最好的“洗脑”方式就是重复。《大数据时代》这本书就是运用这种方式,前半部分为了让读者能够接受“大数据”这个概念,作者反反复复提醒读者大数据不是随机采样、不追求精确和不寻找因果关系。同时用很多看似很通俗易懂其实看完后还是不知道说了什么的案例来让人信服大数据的作用。书中的后半部分虽然也是用这种方式来感染读者,可后半部分中作者的畅想和对大数据的威胁分析还是对读者有一些实质意义的,所以后半部分的“传销”影响就不是很重要。
大数据时代是未来的趋势,这谁都不会否认。大数据改造了我们的生活,改变着我们的世界。不管它是以一种什么样的姿态面向世界,它都没有错,因为大数据只是一种工具。但当人类开始质疑甚至恐惧大数据的时候,人类就该思考自己是否利用好这个好工具了。
大数据心得体会篇4
大数据的心得篇八
大数据时代的到来,给人们的学习和生活带来了巨大的变革。近期,我读完了一本关于大数据的书籍《大数据》,在书中我了解到了大数据的定义、特点、应用和对社会产生的影响。通过这本书的学习,我深刻认识到了大数据对于现代社会的重要性,并从中汲取了一些启示和体会。
首先,我的第一个体会是对大数据的新认识。在书中,大数据被定义为指数据量巨大、处理难度大,无法通过传统的数据处理工具和方法进行处理和分析的数据。大数据的特点主要包括“四V”,即数据量大(Volume)、处理速度快(Velocity)、数据种类繁多(Variety)和价值密度低(Value)。通过学习这些概念,我意识到了大数据处理的复杂性和重要性。在现代社会中,随着互联网技术的快速发展,海量的数据正在不断产生,而利用这些数据寻找规律、洞察趋势对于企业和科学研究等领域都具有重要意义。
其次,我通过阅读《大数据》这本书,对大数据应用的广泛性有了更深入的了解。大数据不仅可以被用于商业领域的市场调研和用户行为分析,还可以被运用于医疗、金融、政府等各个领域。例如,在医疗领域,大数据分析可以帮助医生更准确地诊断疾病,提高治疗效果;在金融领域,大数据可以用于风险评估和投资策略制定。这些例子让我认识到大数据不仅仅是一个概念,它已经深入到我们的生活和工作中,并对各个领域产生了重要的影响。
第三,大数据在社会中的影响力也让我深受触动。通过大数据的分析,科学家们可以预测自然灾害的发生和规模,帮助人们采取相应的措施减少灾害造成的损失;政府们可以利用大数据分析来改进公共服务和决策,提高社会治理效能。大数据还可以通过对人群行为的分析,为企业提供精准的广告定位和销售策略,帮助企业提高竞争力。大数据的应用正引领着社会的进步和发展,让我感到对于大数据的学习和掌握变得格外重要。
第四,在书中我还学到了大数据的应对方法和技术。大数据处理的复杂性要求我们运用先进的技术和工具。例如,云计算能够提供强大的计算和存储能力,帮助我们处理海量的数据;机器学习和人工智能则能够帮助我们从复杂的数据中提取有价值的信息。了解到这些技术后,我决定在大数据领域继续深入学习,提高自己的技术水平。
最后,通过读完《大数据》,我深刻体会到大数据的革命性和不可逆转性。大数据已经成为了当今社会的一个重要标志,影响着我们生活的各个方面。不仅是企业和科研机构,普通人也需要掌握一定的大数据分析和处理能力,才能适应这个快速变化的时代。因此,在日常生活中,我们要提高自己对于大数据的认识和运用,并不断学习相关的知识和技能。
总之,通过阅读《大数据》,我对大数据有了全新的认识,了解到了其广泛的应用领域和对社会的重要影响。同时,我也学到了一些大数据的应对方法和技术。大数据已经成为一个时代的产物,对于每个人来说,掌握大数据的知识和技能变得愈发重要。我希望通过自己的努力,能够在大数据时代中不断学习和成长,为社会的发展贡献自己的力量。
大数据的心得篇九
第一段:引言(150字)
随着信息技术的不断发展和普及,大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。个人和企业可以通过收集、分析和利用海量的数据,获得更深刻、更全面的洞察力,从而做出更明智的决策。在近期我的工作中,我有幸接触到了大数据分析,并对此有着一些深入的体会。本文将通过五段式的方式,从需求分析、数据收集、数据处理、数据可视化以及价值落地这五个方面,分享我在大数据分析方面的心得体会。
第二段:需求分析(200字)
在进行大数据分析前,正确的需求分析是至关重要的。大数据分析的目的是为了解决某个实际问题,如果无法明确问题的具体需求,那么所做的分析将毫无意义。我在一次项目中,负责分析一个电商平台的用户流失情况。为了明确问题的需求,我首先和相关部门进行了深入的沟通,了解了他们对于用户流失的关注焦点和期望获得的结果。在需求分析的基础上,我才开始设计整个数据分析的框架,确保分析的准确性和可行性。
第三段:数据收集(250字)
在获得明确的需求后,接下来就是收集相关的数据。在大数据分析中,数据的质量和数量直接影响着结果的准确性和可信度。因此,在数据收集的过程中,我始终将标准和精确度放在第一位。一方面,我通过各种渠道获得了大量的数据,包括用户行为数据、用户属性数据、销售数据等。另一方面,我对数据进行了清洗和整理,删除了重复、错误和不完整的数据,以确保数据质量可靠。同时,我还和数据提供方进行了密切的合作,确保数据的准确性和实时性。
第四段:数据处理(300字)
在收集到大量数据之后,下一步就是进行数据处理和分析。我首先使用了统计学的方法,对数据进行了基本的描述性统计和聚类分析,从整体上了解了用户的行为特征和购买偏好。然后,我运用机器学习算法,构建了用户流失的预测模型。通过模型的训练和优化,我成功地发现了一些影响用户流失的主要因素,并提出了相应的解决措施。此外,我还使用了数据挖掘的技术,从大量的数据中挖掘出了一些潜在的规律和联系,为用户流失的原因分析提供了更全面的依据。
第五段:数据可视化与价值落地(300字)
最后,进行数据可视化和价值落地,是大数据分析的最关键的环节。通过将结果用图表、图形和动画等形式进行可视化展示,非常直观地将数据的分析结果传达给相关人员,使他们更容易理解和接受。在我进行用户流失分析的项目中,我利用数据可视化的技术,展示了不同时间段、不同地域和不同商品类别的流失情况,直观地揭示了其中的规律和趋势。同时,我也提出了一些建议和解决方案,帮助企业制定相应的策略,减少用户流失和提升用户满意度。通过数据可视化和价值落地,大数据分析才能真正发挥出它的作用,为企业带来真正的商业价值。
总结(200字)
通过以上的经验总结和实践,我深刻体会到了大数据分析的重要性和能力。只有通过严谨的需求分析、精准的数据收集、科学的数据处理、直观的数据可视化以及实际的价值落地,才能真正实现大数据分析的价值。大数据分析无疑为我们提供了更多的机会和可能性,为个人和企业的发展带来了更多的潜力。然而,对于大数据的应用,仍然需要我们深入研究和学习,不断提升自己的专业素养和能力,与时俱进,不断创新。只有这样,我们才能在大数据时代中立于不败之地,并在海量数据中挖掘出无限的商机和价值。
大数据的心得篇十
Hadoop作为大数据领域中的重要工具,其开源的特性和高效的数据处理能力越来越得到广泛的应用。在实际应用中,我们对Hadoop的使用也逐步深入,从中汲取了许多经验和教训。在此,我会从搭建Hadoop集群、数据清洗、分析处理、性能优化和可视化展示五个方面分享一下我的心得体会。
一、搭建Hadoop集群
搭建Hadoop集群是整个数据处理的第一步,也是最为关键的一步。在这一过程中,我们需要考虑到硬件选择、网络环境、安全管理等方面。过程中的任何一个小错误都可能会导致整个集群的崩溃。基于这些考虑,我们需要进行详细的规划和准备,进行逐步的测试和验证,确保能够成功地搭建起集群。
二、数据清洗
Hadoop的数据处理能力是其最大的亮点,但在实际应用中,数据的质量也是决定分析结果的关键因素。在进行数据处理之前,我们需要对数据进行初步的清洗和预处理。这包括在数据中发现问题和错误,并将其纠正,以及对数据中的异常值进行排除。通过对数据的清洗和预处理,我们可以提高数据的质量,确保更加准确的分析结果。
三、分析处理
Hadoop的大数据处理能力在这一阶段得到了最大的展示。在进行分析处理时,我们首先需要确定分析目标,并对数据进行针对性的处理。数据处理的方式包括数据切分、聚合、过滤等。我们还可以利用MapReduce、Hive、Pig等工具进行分析计算。在处理过程中,我们还需要注意对数据的去重、筛选、转换等方面,从而得到更为准确的结果。
四、性能优化
在使用Hadoop进行数据处理的过程中,内存的使用是其中重要的方面。我们需要在数据处理时对内存使用进行优化,提高算法的效率。在数据读写和网络传输等方面,我们也需要尽可能地提高其效率,来增强Hadoop的处理能力。这一方面需要的是合理的调度策略、良好的算法实现、有效的系统测试等方面的支持。
五、可视化展示
通过对数据的处理和分析,我们需要对获得的结果进行展示。在这一方面,我们可以使用Hadoop提供的一系列Web界面进行展示,同时还可以利用一些可视化工具将数据进行图像化处理。通过这些方式,我们可以更加直观地观察到数据分析的结果,从而更好地应用到实际业务场景中。
总之,Hadoop的应用已逐渐地从科技领域异军突起,成为处于大数据领域变革前沿的重要工具。在实际应用中,我从搭建Hadoop集群、数据清洗、分析处理、性能优化和可视化展示五个方面体会到了很多经验和教训,不断地挑战和改进我们的技术与思路,才能更好地推动Hadoop的应用发展。
大数据的心得篇十一
随着大数据时代的到来,数据成为企业和个人获取信息和分析趋势的主要手段。然而,数据的数量和质量对数据分析的影响不能忽视。因此,在数据分析之前,数据预处理是必须的。数据预处理的目的是为了清理,转换,集成和规范数据,以便数据分析师可以准确地分析和解释数据并做出有效的决策。
二、数据清理
数据清理是数据预处理的第一个步骤,它主要是为了去除数据中的异常,重复,缺失或错误的数据。一方面,这可以帮助分析师得到更干净和准确的数据,另一方面,也可以提高数据分析的效率和可靠性。在我的工作中,我通常使用数据可视化工具和数据分析软件帮助我清理数据。这些工具非常强大,可以自动检测错误和异常数据,同时还提供了人工干预的选项。
三、数据转换
数据转换是数据预处理的第二个步骤,其主要目的是将不规则或不兼容的数据转换为标准的格式。例如,数据集中的日期格式可能不同,需要将它们转换为统一的日期格式。这里,我使用了Python的pandas库来处理更复杂的数据集。此外,我还经常使用Excel公式和宏来转换数据,这些工具非常灵活,可以快速有效地完成工作。
四、数据集成和规范化
数据集成是将多个不同来源的数据集合并成一个整体,以便进行更全面的数据分析。但要注意,数据的集成需要保证数据的一致性和完整性。因此,数据集成时需要规范化数据,消除数据之间的差异。在工作中,我通常使用SQL来集成和规范化数据,这使得数据处理更加高效和精确。
五、总结
数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一步。只有经过数据预处理的数据才能够为我们提供准确和可靠的分析结果。数据预处理需要细心和耐心,同时,数据分析师也需要具备丰富的经验和技能。在我的实践中,我发现,学习数据预处理的过程是很有趣和有价值的,我相信随着数据分析的不断发展和应用,数据预处理的作用将越来越受到重视。
大数据的心得篇十二
应集团公司的安排,20__年12月9日至15日我很荣幸的来到美丽厦门国家会计学院,参加了国资委举办的山西省省属企业高级财务管理研修班。通过5天的学习,让我丰富了知识,开阔了视野,了解了一些当前经济热点问题,转变了思想理念,感受颇多。
通过对可持续发展的财务问题学习使我们了解到了会计改革对国家经济、政治方面起到的助推作用。了解我国会计政策在世界经济大环境当中的重要作用,让我们学会站在社会经济发展的全局上,历史的、全面的、客观的、发展的来观察和认识形势,学会在一个更高的层次上来观察分析问题,我们进一步理解财务管理的内涵和财务管理者在新的形势下,要用可持续发展的目光来决策,实现企业利益的化。
面对总主席提出的一带一路的倡议,我国经济形势有了新的发展方向。作为一个财务人员理应适应新的形式,学以致用,现代社会科技进步日新月异,知识更新日益加快,只有适时掌握学习技巧,加快接受新知识、新理念的速度成为为社会高速发展服务的财务人才。从而实现振兴中华民族复兴大业的梦想,实现我国和周边国家和地区经济发展的双赢。
当前形势离不开数字化和大数据的应用,作为一个新时代的财务人员,理应了解和掌握大数据商务智能化的发展方向,掌握运用好数据及互联网运用,以适应新的时代发展的需求。
总之,通过这次进修学习。感谢集团给我们搭建了一个好的平台。营造了一个良好的学习环境,给我们带来了新的思维,新的理念和新的工作思路。我们会把这次学习到的知识运用到工作当中,与时具进,为企业的发展献计献策。
大数据的心得篇十三
这学期我们学习了数据库应用教程这门课,以前并不知道这门课是干什么的,也不懂得什么是数据库,通过这一学期的学习,虽然了解的不是非常多,但也有了初步的一点认识。
我大概的明白数据库技术是处理信息,管理数据最有效的一种方法。它具有完善的数据管理功能,还具有操作方便,简单实用等特点。因为我是非计算机专业的学生,所以我学起来就感觉很难,在上第一堂课的时候,因为不了解,于是心里充满了对这门课的神秘感,在第一堂课上我听得很认真,我感觉它与其他的课程没有什么联系,不需要其它太多的知识,我想它可能是一门从头开始学的课,就没有太多的担忧,然而事实并不是我想的这样,随着时间的延长,我发现每一堂课都比前一堂课难,逐渐的我听得就越来越吃力,还好书上除了理论知识外还有很多例题和图片,这对我对知识的理解有很大的帮助。
同时老师每堂课都用详细的和书上相似的ppt,并且老师讲的非常细致,书上的每一个知识他都会仔细的给我们讲解,有时遇到比较难的问题他还会很耐心的讲解好几遍直到我们都明白了为止,有时候我们好多人都没有听,但只要有人听,他就会很认真的讲。本书的第一章主要介绍数据库系统的基本概念,vfp的开发环境,项目管理器等知识,还记得上第一章时老师就告诉我们这一门课程对我们来说比较难学,也鼓励我们不要放弃,要慢慢的理解,老师总是态度很和蔼的与我们说话,更减少了我们对这一门课的恐惧感。
为了让我们更好的理解所学的知识,老师还为我们准备了与教学知识相关的实验内容,一般在每堂理论课后都会有实验课,所做的实验都是我们刚学的那些基本的,重点的知识。这种理论与实验相结合的方式加深了我们对教材的理解。刚开始做实验时,因为是初学,所以老师会把所有的步骤都写上,让我们照着做,先熟悉它的基本操作,再慢慢的理解,时间久了,老师就会省去一些简单的步骤,让我们自己练习。并且每次实验之间都有一定的联系,比如下一次实验时当中有的东西就要用到上一次或前几次的实验内容。如果第一次没有做或者没有做完,就会影响到下一次的实验,刚开始我因为不熟就做不完,也不知道与以后的实验是有联系的,偶尔做完了也不知道保存,直到做到下一次实验不会做去问老师时,才知道那是上节课的内容,于是我又从第一次重新开始做起。这样不仅浪费时间,而且赶不上老师的进度,每一节我就会忙于做以前的任务,而不能及时做当天的,从而总觉得自己很忙,但又不知忙了些什么,更不能及时掌握当天所学的知识。使不懂的知识越来越多,自然也就觉得学起来很吃力。
书中第二章给我们介绍了vfp的基础知识及数据运算,这一章内容让我对数据库有了进一步的理解,这也为我以后学习数据库打下了基础,因为基础的东西才是一切学习的前提,没有这些知识又怎能继续学习后面的知识。第三章讲了表的基本操作,如对表结构的认识,如何创建表和修改表操作,排序与索引,数据表的统计,工作区与多表操作,表文件等。这一章内容是数据处理与操作的前提基础。每一章的内容由浅入深,层层相扣,关系密切。这对我们学好这门课有很大帮助。
通过这一学期的学习我了解到数据库有很多优点,对我们的学习和生活非常有用,第一,它可以实现数据共享,所有用户可同时存取数据库中的数据,也可以用各种方式通过接口使用数据库,这样大大方便了我们每一个人的学习与生活。第二,它可以减少数据的冗余度,与其他的一些文件系统相比,因为数据库实现了数据共享,从而避免了用户各自建立应用文件,减少了大量重复数据,减少了数据冗余,这一特点使我们的操作更方便更快捷。减少了时间的浪费,提高了工作的效率。第三,数据库可以确保数据的安全性和可靠性,可以防止数据丢失,保证数据的正确性和有效性,同时数据库可以及时发现故障并修复故障,从而防止数据被破坏。数据库的这一系列特点都决定了它有很强大的功能,可以为我们提供很多方便,提高了我们的学习生活效率和质量,是一门很值得我们去学习的一门课程。我们应该重视它,使其更好地帮助我们。现在想起来还有一点点后悔,当时没有好好听。
在这一学期有限的几次实验课后,我虽然没有学会很多,但也学会了一些简单的操作,我学会了一些简单的数据运算;会建立一些简单的表,修改表的结构和在表中输入简单的记录以及对表记录的定位和修改;创建与编辑数据库等比较容易简单的操作。有时候在做实验时,对于实验中的一些东西我不怎么了解,但我还会去做,因为我想只有多练习才能熟练,也才能理解掌握知识。我不知道这一门课对其他同学来说怎么样,但对我来说却有些难,但我会努力。因为我认为它对我以后考计算机二级有很大的帮助。
很快这一学期马上就要结束了,数据库这一门课也很快就要结束了,但这一学期的学习让我知道了很多,尤其是老师的耐心,老师的敬业精神感动了我,每一次还在午休时就有不想去上课的冲动,但我都克服了,因为我想到老师从那么远来给我们上课,他能来,为什么我不能,所以每次我都会说服自己要好好上课。这不仅仅对我的学习有很大的启示,更重要的是,他也告诉了我在以后的人生中如何去做事,如何去做人。再做任何事时都应该认真负责,任何一个人都应该被尊重。因为有人还是想听,所以每次有人说话时,老师就会说你可以不听,可以睡觉,但不能影响其他人听课。上次清明放假时,好多人想回家,所以大部分人都没有来,老师并没有生气,而是很理解我们,有时候当别人理解我们时,我们应该思考自己有没有去理解过他人,这是相互的,就像老师理解我们一样,我们也应该按时上课,尊重老师,理解老师。
大数据的心得篇十四
应集团公司的安排,12月9日至15日我很荣幸的来到美丽厦门国家会计学院,参加了国资委举办的山西省省属企业高级财务管理研修班。通过5天的学习,让我丰富了知识,开阔了视野,了解了一些当前经济热点问题,转变了思想理念,感受颇多。
通过对可持续发展的财务问题学习使我们了解到了会计改革对国家经济、政治方面起到的助推作用。了解我国会计政策在世界经济大环境当中的重要作用,让我们学会站在社会经济发展的全局上,历史的、全面的、客观的、发展的来观察和认识形势,学会在一个更高的层次上来观察分析问题,我们进一步理解财务管理的内涵和财务管理者在新的形势下,要用可持续发展的目光来决策,实现企业利益的化。
当前形势离不开数字化和大数据的应用,作为一个新时代的财务人员,理应了解和掌握大数据商务智能化的发展方向,掌握运用好数据及互联网运用,以适应新的时代发展的需求。
总之,通过这次进修学习。感谢集团给我们搭建了一个好的平台。营造了一个良好的学习环境,给我们带来了新的思维,新的理念和新的工作思路。我们会把这次学习到的知识运用到工作当中,与时俱进,为企业的发展献计献策。
大数据的心得篇十五
20xx年xx月xx日到xx月xx日,我们在新密市教体局的安排下来到了美丽的北国之城——长春,在东北师范大学开始了为期8天的学习。作为一名老师,能有一次这样的机会出去学习,我觉得自己是幸运的,感谢教体局为我们提供了这样的学习机会。8天的时间虽短,但是大师的教育思想和理念却深深地留在我的脑海里。此次培训领导安排的很周到,给我们授课的全部是专家级别的人物,内容充实,学习紧奏,两位班主任老师尽职尽责,安排具体,服务到位;培训期间学员之间相处和睦,让我感受到集体的温暖,并且认识了新朋友和。此次培训主要采用专题讲座的形式进行理论学习,另外还走进西五小学和东北师范大学附属慧谷中学学习观摩,一路走来,收获良多。
长春市八中校长、特级教师张辉老师用自己的工作经历和经验从两个方面诠释了如何做有大爱、有担当的幸福教师。尤其是张老师对于学生德育的培养,确立“有文化的中国人,会学习的高中生,肯努力的八中人”的培养目标,建设“和润德育”的教育思想,通过让学生种植蔬菜,促进学生个性化的发展。
张教师用经典的实例和风趣的语言围绕以人为本,以生为本的课堂的构建。教师的艺术在于用心做学问,善于挖掘教学技巧,激发学生的兴趣,让自己成为一个让学生喜欢的老师。
梁教授告诉我们小课题是什么,如何从实际问题出发,提炼出课题,然后围绕如何对小课题进行研究,最后再告诉我们进行小课题研究的方法。让我这个对课题感觉力不从心的人有了信心,也为我指明了方向。
郑教授阐述了大数据的内涵与教育变革的需求,尤其是在现如今信息技术飞速发展的时代,教学中如何不能融入大数据,那如何实现教育的快速发展?郑教授让我妈理解了什么事大数据,更认清了大数据在教育教学中的作用。
惊讶于贺教授的深厚的文化底蕴,培育于贺教授的学识渊博。一个吉林大学的哲学博士,生生地把枯燥无味的历史课上成了学生喜欢的课。贺教授语言风趣幽默,名人典故脱口而出,引文用典随意恰当,三个小时的讲课简直就是享受。贺教授说,再累也要看书,再穷也要买书,一个要想成为真正的,必须具有坚实的理论功底、广博的知识背景、灵活的教学艺术、自觉的批判思想、科学的教育研究、强烈的人格魅力,而这些都离不开读书与反思。“好看的皮囊千篇一律,而有趣的灵魂却百里挑一”,好读书,会读书,善思考,于是活得有趣,干得得法。
做一名有自己教育思想的教师是多少教师梦寐以求的事情,能有多少个人一辈子能有自己的教育思想?而黄教授就做到了。他的语言风趣,表情丰富,讲解例子经典恰当。黄教授的“差点教育”其实是让我们再次认识到学生的差异,并且重视差异。人无完人,但人也不会一无是处,“你数学好来数星星,我数学不好来数月亮”,人生要用有限的生命来扬长,不要用有限的生命来补短,一个人早一天发现自己的优长,这个人就早一天走在成功的路上,差点在这里指的就是优点、亮点、闪光点!:他对家长说的“不要拿自己的孩子与别的孩子比,每个孩子都是你的;对老师们说,不要拿自己的学生和其他班上的学生比,每个学生都是不可代替的;对学生说,不要拿自己和别人比,每个人都是独特的自己,我们大家自己和自己比,自己的今天和自己的昨天比,你看到的变化,是成长,”黄老师告诉我们,成为的自己,就是最幸福的!
一直都在上课,但什么是好课,我从来都没总结过。郝教授用自己的工作经历为我们总结了一堂好课的标准,但是这个标准也不是绝对的。年轻的教师我们就是看一堂课的整个环节,而对于老教师,我们看的却是他的教学艺术和技巧。不管是什么,要想上好一节课,只有用心才会得到。
长久以来,我们都被工作和生活的压力压得苦不堪言,已经很少去问过我们到底需要什么,到底在追求什么。张教授说,一个教师,首先得是个人,然后才是教师。张教授结合具体事例运用激情并幽默的语言,用一个个故事启迪着每一个参训者的心灵,引起大家的共鸣,会场中不断传出一次次热烈的掌声,王小英教授的讲座不是用高高在上的学术权威告诫听者,而是用所见所闻所思引起听者的思考和触动。
一天又一天,聆听不同风格专家的讲座,无异于将我于闭塞之中拽出,一点点剥离陈规,掸落陋习;一日又一日,聆听不同内容的讲座,无异于将我于昏沉之中叫醒,一点点打开思路,指明方向;一篇又一篇,书写每日所得与所思,无异于给陷入倦怠中的我补充元气,赋予灵气,让我又有了前进的方向和动力。让我在学习之后重新审视自己,为自己寻找出路。路还有很远,从不止步;学习,永远都在路上。我将以此次学习为契机,秉承着“要想成为教学的高手,首先使自己成为学习的高手”的原则,使自己一路向前,不断成长。
大数据的心得篇十六
10月23日至11月3日,我有幸参加了管理信息部主办的“20xx年大数据分析培训班”,不但重新回顾了大学时学习的统计学知识,还初学了python、sql和sas等大数据分析工具,了解了农业银行大数据平台和数据挖掘平台,学习了逻辑回归、决策树和时间序列等算法,亲身感受了大数据的魅力。两周的时间,既充实、又短暂,即是对大数据知识的一次亲密接触,又是将以往工作放在大数据基点上的再思考,可以说收获良多。由衷地感谢管理信息部提供这样好的学习机会,也非常感谢xx培训学院提供的完善的软硬件教学服务。
近年来,大数据技术如火如荼,各行各业争先恐后投入其中,希望通过大数据技术实现产业变革,银行作为数据密集型行业,自然不甘人后。我行在大数据分析领域,也进行了有益的探索,并且有了可喜的成绩。作为从事内部审计工作的农行人,我们长期致力于数据分析工作。但受内部审计工作性质的限制,我们也苦于缺少有效的数据分析模型,不能给审计实践提供有效的支持。这次培训,我正是带着这样一种期待走进了课堂,期望通过培训,打开审计的大数据之门。
应该说,长期以来,农业银行审计工作一直在大规模数据集中探索。但根据审计工作特点,我们更多的关注对行为数据的分析,对状态数据的分析主要是描述性统计。近年来火热的大数据分析技术,如决策树、神经网络、逻辑回归等算法模型,由于业务背景不易移植,结果数据不易解释,在内部审计工作中还没有得到广泛的应用。
通过这次培训,使我对大数据分析技术有了全新的认识,对审计工作如何结合大数据技术也有了一些思考。
目前,审计平台采用单机关系型数据库。随着全行业务不断发展,系统容量不断扩充。超过45度倾角的数据需求发展趋势,已经令平台不堪重负。这次培训中介绍的数据挖掘平台技术架构,很好地解决了这一难题。挖掘平台利用大数据平台数据,在需要时导入、用后即可删除,这样灵活的数据使用机制,即节省了数据挖掘平台的资源,又保证了数据使用效率。审计平台完全可以借鉴这一思路,也与大数据平台建立对接,缓解审计平台资源紧张矛盾。
目前,审计选样主要通过专家打分法。这次培训中介绍的逻辑回归和决策树算法,也是解决这一方面的问题。通过历史样本和历史底稿的数据,通过训练建立选样模型,将与底稿相关的主要风险特征选入模型,再将模型应用于验证样本。这样就可以应用大数据技术,为审计提供支持。
本次培训中我们也看到,经过一段时间的积累,我行已经具备了一定的大数据分析经验,储备了一批具有相应经验的人才。作为业务部门,我们应加强与管理信息部和软件开发中心的对接,通过相互沟通和配合,确定业务需求,发挥各自优势推动大数据技术的落地。就像行领导所指出的那样,大数据技术哪个部门先投入,哪个部门先获益。目前,我行大数据技术应用正处于井喷前夕,我们应抓住这一有利时机,推动审计工作上一个新台阶。
这次培训对于我来说,只是打开了一扇窗,未来大数据分析的道路还很长、也一定很曲折,但我也坚定信念,要在这条路上继续努力,所谓“独行快、众行远”,有这样一批共同走在大数据分析路上的农行人陪伴,相信农业银行大数据之路必将有无限风光。
大数据的心得篇十七
学习数据库对我来说是一直都计划学的,没接触的时候总是觉得它比较深奥或是不可接近的电脑知识,尽管自己对电脑非常感兴趣,其实还是有些心理上的陌生感,数据库学习心得体会。
学习电脑就和我们平时的其它科目学习一样感觉它有永无止境的知识,在这从初接触电脑时连个电脑的键盘都不敢动到现在连硬盘都也修理,其中的过程是多么长啊,数据库是我在高中时候听过,到了大学渐渐了解了些,但就其原理性的内容还不知道,也就是根本就不清楚什么是数据库,只是知道一个所谓的中国字典里的名词。
我认识它是从我接触网页制作开始的,初用frontpage做网页也就是弄几个框图,没什么东西但还觉得不错,后来听朋友说这是最简单最普通的东东。朋友告诉我真真的网页起码也用到数据库这些东西了,有什么前台的后台的。听我的都晕头转向了,感觉自己是一个长不大的菜鸟了,之后我就去查找相关资料发现在数据库有很多种,这才对它有所了解。
大一、大二的时候想学可不知道怎么学,从什么地方学起。当时也没注意选课本上有这类的课程,到了大三正式的课程也轻松些了,仔细观摩了选修课发现有数据库,有数据库原理和oracle数据库。
当时感觉oracle数据库既然是单独一门课程一定会讲的比较细,也能学到真正实用的内容。选上了这门课以后发现和我想的基本是一样的,老师对学生也比较和蔼可亲,对我们要求也不是很紧。让每个人都觉得轻轻松松就能把这门课程学完,没有多么紧张的作业,也没有太苛刻的要求。
当老师在最后说这个课程结束了,回顾一下以前老师给我们讲过的东西,真的有很多是我们应该去注意的。学习完oracle数据库后感觉oracle可分两大块,一块是开发,一块是管理。开发主要是写写存储过程、触发器什么的,还有就是用oracle的develop工具做form。
有点类似于程序员,当然我可不是什么程序员,有几个程序员朋友他们是我的偶像。开发还需要有较强的逻辑思维和创造能力,自己没有真正做过,但感觉应该会比较辛苦,是青春饭;管理则需要对oracle数据库的原理有深刻的认识,有全局操纵的能力和紧密的思维,责任较大,因为一个小的失误就会down掉整个数据库,相对前者来说,后者更看重经验。这些东西都是从老师哪里和朋友的讨论中得到的心得,也希望其他朋友能多多向老师和朋友请教,如果是个人单独靠自己来完成一个完美的数据库我觉得比较困难,现在基本上都是团队类型的,而且他们的效率高开发的周期也快。
俱乐部认识几个比较历害的人,他们的团队精神我比较佩服,像我这样一个大学生和他们说起来太菜了。由于数据库管理的责任重大,很少公司愿意请一个刚刚接触oracle的人去管理数据库。
对于我们这些初出茅庐的新手来说,个人认为可以先选择做开发,有一定经验后转型,去做数据库的管理。当然,这个还是要看人个的实际情况来定。其实在烟台大学里学生中有做的好的也是有,只不过通常象这些兄弟们我觉得很少能发现在,因为我只知道一个。在烟雨楼台的bbs版块里有个程序版块,这位版主以前就是学校网络中心的牛人。他曾告诉我学习的方法就是:看书、思考、写笔记、做实验、再思考、再写笔记。我觉得说的很对,对于新手来说就要这样,不断的去努力奋斗,最后一定能得到自己想要的成果。
以前没接触过它,现在认识了它才知道oracle的体系很庞大,要学习它,首先要了解oracle的框架。它有物理结构(由控制文件、数据文件、重做日志文件、参数文件、归档文件、密码文件组成),逻辑结构(表空间、段、区、块),内存分配(sga和pga)算机的实际内存中得以分配,如果实际内存不够再往虚拟内存中写,后台进程(数据写进程、日志写进程、系统监控、进程监控、检查点进程、归档进程、服务进程、用户进程),scn(system change number)。
这些东西感觉都比较专业,我对它们也就是个知道,想要真真去认识我还得努力去做。虽然懂得还不是很多,起码会了基本的软件操作,老师说我们用的都是客户端,服务端看不到,也不知道服务端是什么样的,只知道客户端就挺多东西的,没有真正的去学习利用是很难掌握的。
oracle数据库的学习使我对数据库的有了新的进步,以后再看到也就不至于什么也不懂,其实那么多数据库我觉得学好一门就行,只是他们的语言可能不大一样,学好一门后就可去认识其它的,这样应该有事半功倍的效果。就像我学习c语言,当时不能说是学习的棒,但不算差。所以我对以后的语言感觉都不是很困难,了解了vb、c++还有网页中用的html语言、asp语言都能看懂,起码可以对别人的东西进行了一下修改。
因此,我感谢oracle数据库老师给了我有用的知识,以便我在以后学习或认识更多的内容能有新的方法和思维,也能更加有效和快速的去消化吸收新的东西。
希望在今后中,oracle能给我更多帮助,让我在我熟悉的vb中运用上去,我以前的一个目标是要为学校的选课做一个选课助手来帮助大学,就用我的vb。不过因为种种原因一直没有完成,也包括我对数据库的不了解,因为学了oracle以后知道第一项内容是通过sql查询后得到的,如果去把它们联系起来还不是真正明白,不过我相信我的目标能在学习oracle后得到进展。
大数据的心得篇十八
这个星期是我们sql server 数据库管理课的实训,经过一个星期的实训,让我将书本上的理论与实践相结合,领会到了许多平时课堂上所没有接受的课外知识课外训练,懂得如何去运用自己学到的书本上的知识,而进行的一次分析设计综合的训练。而本次实训的目的是让我们掌握数据库系统的原理、技术,将理论与实际相结合,应用现有的数据库管理系统软件,规范、科学地完成一个设计与实现。
其实说心里话,在实训数据库之前我对数据库这门课程是既抗拒又害怕的。从第一节课开始,我在很认真的听老师讲课,而且自己也非常有信心学好这门课程。但是上了一个月的课程后我发现,对于数据库我学的完全是迷迷糊糊,对于查询命令学的也是似懂非懂,后来老师授课的内容开始越积越多,我不会的没弄懂的也越积越多,最后开始害怕这门课上课,更害怕这门课考试。
抱着不想挂科的心理,在数据库实训之前,我抽了一个星期的时间仔细地看了书,并且把课后习题仔仔细细地重新做了一遍,对这本书的整个知识体系在脑袋里面有个大概的印象,后来老师告诉我们这次实训的目标,于是我对这次实训工作胸中就开始有大致的轮廓。 这次我们实训的内容是从数据库、数据表的创建和修改开始的,我知道了:
表是建立关系数据库的基本结构,用来存储数据具有已定义的属性,在表的操作过程中,有查看表信息、查看表属性、修改表中的数据、删除表中的数据及修改表和删除表的操作。从实训中让我更明白一些知识,表是数据最重要的一个数据对象,表的创建好坏直接关系到数数据库的成败,表的内容是越具体越好,但是也不能太繁琐,以后在实际应用中多使用表,对表的规划和理解就会越深刻。
我们实训的另一个内容是数据库的约束、视图、查询。
查询语句的基本结构,和简单select语句的使用,多表连接查询。而在视图的操作中,也了解到了视图是常见的数据库对象,是提供查看和存取数据的另一种途径,对查询执行的大部分操作,使用视图一样可以完成。使用视图不仅可以简化数据操作,还可以提高数据库的安全性,不仅可以检索数据,也可以通过视图向基表中添加、修改和删除数据。
存储过程、触发器也是我们实训的内容之一, 在操作中有建立存储过程,执行存储过程,及查看和修改存储过程,这些都是非常基础的东西,但对用户却是非常重要的呢,只有熟悉了t_sql语言,才能更好的掌握更多的东西。
我们还学习了,sql管理、数据的导入、导出、备份和还原。有sql server 安全访问控制;登录账户的管理;数据库角色的管理;用户权限管理。维护数据库的安全是确保数据库正常运行的重要工作。数据的备份是对sql server数据事务日志进行拷贝,数据库备份记录了在进行备份操作的数据库中所有数据的状态。而数据的备份还分为数据库完整备份、差异备份、事务日志备份、文件及文件组备份。做数据备份就是为了以后的数据库恢复用。在实训内容上我们还做了仓库管理数据库,其中的要求包含了许多数据库的对象,综合了我们所学的许多知识,让我们更努力的把所学到的东西运用上去。
实训课是在学习与探索中度过的,短暂的一星期实训是结束了,但其中让我们学到了许多知识,出现许多未知的为什么,如数据备份与还原的步骤,如何建立视图、触发器等一系列的问题,正是在老师和同学的共同努力之下,我们才一步步把问题解决了,最终完成了自己一个人不可能完成的任务。
这次实训我和冯亚勤组成一个小组来共同完成这次的实训项目,每次实训我都能感受到团队的合作很重要,这次的实训也不例外。我有不会做的题的时候会问冯亚勤,冯亚勤不会的时候我俩会一起看书一起商量着做,当做出来的命令还是不对的时候会请老师帮忙。有的时候是自己太粗心,写错了一个单词执行不出来你工龄的时候就以为自己写的命令语法有问题,老师看到了会耐心的指出来是我单词写错了。于是我认识到在以后的工作中不仅要有头脑还应该认真仔细有耐心。
大数据的心得篇十九
“大数据”概念早在1980年就有国外的学者提出,可是最近几年才广泛受到大家的关注。当“大数据”这个概念传到中国的时候,瞬间引起了轰动。随即,各种有关“大数据”的资料和书籍充斥的我们的视野。随意打开某个电子商务平台图书类页面,在搜索框中搜索“大数据”三个字,就会出现好多本有关“大数据”的书籍。可是,有一个很有趣的现象就是:几乎所有的平台上,出现的第一本关于“大数据”的书籍一定是《大数据时代》。一点进去,这本书推荐栏里的第一句话就是:迄今为止全世界最好的一本大数据专著。同时,为这本书做推荐的都是各行业的精英领袖。所有“大数据”方面的书籍也是这本书销量最高,评价最好。
我从来不会因为哪本书畅销和很多人推荐就盲目跟风的去看一本书。因为我知道通常在这种情况下选择一本书,整个阅读的体会和感受是无法遵从自己的内心的,整个过程都很容易夹杂着别人对这本书的感受。所以通常我读书的节奏大多都是跟不上“潮流”的,但往往经过风雨洗礼之后沉淀下来的都是精华。坦白讲,阅读这本书的初衷并不是因为我想从书中获取到多少大数据方面的精华,只是很想知道对于这么一个很直白的名词,作者是怎么写出这么厚的一本书的。这种初衷或许很无知和幼稚,可就是这种“愚蠢”的好奇心,让我更透彻的看到书中的精华。
在看《大数据时代》这本书之前,我的所有读后感都是集中在书籍给了我什么思考。对于这本书的读后感,除了观点碰撞之外,我还会加上大部分个人看这本书的体会。因为这本书,已经完全让我模糊了大多数人口中的“全世界最好的书”是一种什么标准。也许《大数据时代》真的无法承载那么高的赞美!
大数据时代的入门书
看完这本书,我随意调查了一些阅读过这本书并且给这本书绝对好评的朋友。询问他们这本书好在哪里?大多数的回答是说《大数据时代》这本书让对大数据一无所知的他们了解了大数据这个概念,同时通过很多案例说明原来大数据能有这么大的用处,影响会有这么大!仅此而已。我看完这本书最大的感受是这本书分为上、下两部分。前120多页为上部分,后120多页为下部分。之所以说《大数据时代》是一本关于大数据的入门书,是因为这本书用了前面120多页的篇幅反复的强调大数据的出现对社会发展影响很大,并且要人们转变小数据时代惯有的思想。所以整本书的前半部分就强调大数据时代的三个转变:1、大数据利用所有的数据,而不再仅仅依靠一小部分数据,不再依赖于随机采样。2、大数据数据多,不再热衷于追求精确性,也不再期待精确性。3、大数据时代不再热衷于寻找因果关系,而是追求相关关系。所以整个上半部分没什么可详说的。我们重点聊聊本书的后半部分。
既然一直都在强调大数据对我们的意义,总要有具体体现。整本书中,我感触最大的一个案例就是某公司通过分析大数据发现:新品发布的时候,旧一代的产品可能会出现短暂的价格上涨。因为人们在心理上就认为新产品的推出,旧产品就会便宜,从而就会提高购买量。这个发现和我们平常的心理是完全违背的,而且如果不用数据来证明,直接讲道理给大家可能还是无法相信。这就是大数据对我们很多传统思维的颠覆。一旦涉及到思维的改变,往往就会引起整个社会的大变动。
大数据这个概念的出现,让大数据逐渐发展形成一条价值链。在这条价值链上,数据本身、技能和思维是最重要的环节。随着互联网技术的发展,越来越多的公司都能收集到大量的数据,这些数据也会越来越公开。可是在这些公司中,不是所有的公司都有从数据中提取价值或者用数据催生创新思想的技能。于是就会出现以下两种公司,一种是掌握了专业技能但不一定拥有数据或者提出数据创新性用途才能的公司,另一种就是拥有超前思维,懂得怎样挖掘数据的新价值的创新公司。短时间内,我们可能会感觉拥有创新思维,懂得挖掘出数据新价值的大数据思维是最重要的。可是等到产业成熟之后,所有人都知晓了大数据的意义,所有人便开始挖掘自己的大数据思维。同时,随着科技的进步,掌握大数据技术的也将成为常态。所以到后来,整个价值链的核心环节还是回到了数据本身。而到那时候,大数据的公开性也就越来越小。
在大谈完大数据对人类发展的积极意义之后,作者也考虑到大数据时代的风险。这一部分是作者脑洞大开的精彩之处,同时也是最荒谬的一部分。书中说大数据时代将要惩罚未来犯罪,这样可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行为给防止。这样的社会,大数据俨然已经延伸到了我们每个人生活的点滴。几乎我们在生活中所做的一切都在大数据的“监控”之下,我想到那时候,别说我们每个人的隐私已经没有的了,严重一点可以说是我们可能连人都不算了。在我们人的社会属性中,自由权利是一项很重要的指标。通过大数据惩罚人的未来犯罪已经否定了人的自由选择能力和人的行为责任自负。同时,由于数据是永久保存,大数据预测也是通过每个人之前的数据来判断,所以大数据同样也否定了人的求善心理。还有,从现在各种大数据预测的结果来看,很多发言人都说大数据不是百分百的准确。所以利用大数据来判断人的行为发展已经违背了大数据不追求精确性的特征,这也是书中自相矛盾的地方。
对于一个新事物,如果能让大家了解这个事物并且对此产生兴趣,这已经算是一本不错的入门书了。
大数据时代的心灵鸡汤
从小到大,鸡汤对于我们来说一直都挺珍贵的。身体虚弱了,喝点鸡汤能够补充营养。心灵受伤了,看点心灵鸡汤可以鼓舞人心。可是近几年,人们生活水平提高了,营养富余,鸡汤已经不是人们补营养的期待了。同样,心灵鸡汤也是如此。
心灵鸡汤其实是一个很虚伪的东西。很多人都被心灵鸡汤诱人的外表给迷惑。在我看来,心灵鸡汤很大的一个特征就是:立人的志,但是就不告诉你实现志的方法。很多人每次在失意的时候就喜欢看心灵鸡汤,希望能得到慰藉。看完后也觉得醍醐灌顶,感觉整个世界都亮了。但又有几个人想过喝完这些鸡汤之后你除了看似重拾梦想,你还获得了什么?你知道怎么去做吗?《大数据时代》就是这样一本书。整本书从头到尾都在向读者讲述大数据的意义,当然期间也会用相应的案例来证明大数据确实有这样的能力。但是,整本书从没有涉及到技术层面的问题。或许对于大数据这种依靠互联网技术的新事物,即使向读者讲技术,也没有几个人看得懂,可是整本书没有一点关于大数据思维的技能引导。给出的案例中只有少数案例向读者讲述了这个公司为什么要利用大数据来解决这种问题,大多数都只是告诉读者国外某家公司运用大数据得出了某种结论。同时,在本书中文译作者写的序里,强调自己翻译这本著作的一大优点是可以结合国内的案例来分析书中的理论,结果,看到最后一页都没有看到一个国内企业关于大数据运用的案例。
之所以我称之为“心灵鸡汤”,还有一个原因就是作者在书中大讲特讲的大数据的作用,事实上按照现在的经济发展水平和社会文明发展程度是很难实现的。书中很多时候的理论都是要建立在社会各项文明都发展健全的基础上才能实现。
大数据的“传销手册”
看到这个标题,大家可能会觉得我夸大其词,受到如此多人好评的书怎么是“传销手册”呢?对于这个表达,我只想说两点:1、此说法仅代表我个人观点,是否认同是个人问题。2、此说法主要针对本书的上部分。
我们都知道传销组织在发展下线的前期是要花大力气去培训的,也就是洗脑。而对于一个陌生又很难以理解的事物,最好的“洗脑”方式就是重复。《大数据时代》这本书就是运用这种方式,前半部分为了让读者能够接受“大数据”这个概念,作者反反复复提醒读者大数据不是随机采样、不追求精确和不寻找因果关系。同时用很多看似很通俗易懂其实看完后还是不知道说了什么的案例来让人信服大数据的作用。书中的后半部分虽然也是用这种方式来感染读者,可后半部分中作者的畅想和对大数据的威胁分析还是对读者有一些实质意义的,所以后半部分的“传销”影响就不是很重要。
大数据时代是未来的趋势,这谁都不会否认。大数据改造了我们的生活,改变着我们的世界。不管它是以一种什么样的姿态面向世界,它都没有错,因为大数据只是一种工具。但当人类开始质疑甚至恐惧大数据的时候,人类就该思考自己是否利用好这个好工具了。
大数据的心得体会篇3
大数据的心得篇二十
在学习这门课的过程中,在对数据库的了解过程中,慢慢对数据库有了感观。数据库这一词并不是很难想象,并不是像外人看来很神奇。作为计算机专业的学生,这样的专业术语或者专业知识是最基本的。
学习的时候没有想象中的那么难,只要上课能听懂就基本还可以。但是问题还是出在书本有点厚,有的时候上课的内容都要找很久才能找到,甚至有的时候老师讲的知识书本上是找不到的,是另外补充而且是相当重要的内容。有的时候开小差,没有听到老师讲的知识点,这就导致了以后的学习无法顺利进行,使得学习起来十分困难。所以在数据库这门课的.学习中,上课一定要听牢,就像老师说的那样,这样的专业课如果想凭考试前几天突击是行不通的,必须是日积月累的知识才能取得好成绩。
通过对数据库的学习,我也明白了各行各业都离不开数据库,就算是一个小型的超市也离不开它。可见数据库这门课的广泛性,如果能够认真学好它将来必有成就。我就是抱着这种信念去学习数据库的。第一次接触数据库,第一次接触sql语言,虽然陌生,但是可以让我从头开始学,就算没有基础的人也可以学得很好。刚开始练习sql语言的时候,并不是很难,基本上都是按照老师的步骤来做,还很有成就感。后来学了单表查询和连接查询后,就慢慢发现越学越困难了,每个题目都要思考很久,并且每个题目基本上不止一个答案,所以必须找出最优的答案。后面的删除、插入、修改这些题目都变化蛮大的,书本上的例题根本无法满足我们,好在老师给我们提供了大量的课件,通过这些ppt,我们可以巩固课内的知识,还可以学习内容相关的知识,更好地完成老师布置的作业。
通过网络实现一家杂货店。过程是很复杂的,杂货店需要员工,还有百来种商品,不仅需要大量的数据,还要完成需求说明,数据词典,还有e-r图等,虽然想象起来并不是很难,但是要转化成文字,转化成人们能够读懂的文字就显得十分困难。特别是一个完整的销售系统,对我们来说都是第一次接触,在做大作业的时候经常是前面改改,后面改改,因为一些数据不能很好地对应起来,经常会遗忘一些,所以出现了这样的情况。一个完整的数据库系统也就是在这样修修改改的状态下完成的,也给了我很大的反思。第一、一个数据库的完成一定要考虑各方面的因素,包括现实因素。第二、在完成这类作业时,修修改改是很正常的,不要因此而厌倦。第三、一个完整的数据库一定不能出现错误,否则会在现实生活中带来不必要的麻烦。
通过本学期数据库的学习及大作业的完成,很有去作项目的冲动,但深知自己的能力水平有限,还需要更多的学习。
大数据的心得篇二十一
跟老板做了两个算是比较大的项目,数据库主体都是我设计的。第一个感觉很失败;第二个现在正在用,虽然总结了第一个的教训,但感觉还是有些遗憾把这过程中的一些心得记在这里,以便日后用到时来查阅。若以后还有机会再设计数据库――现在倒还有些期待,呵呵,再有新的体会,也全部补充到这里。
随着磁盘容量的大幅飙升,这一点已经不会产生什么问题。当然冗余归冗余,不能把数据的关联弄的乱七八糟的。
本科数据库课程中学的知识直接拿来,在实际中会出大问题。满足三级范式的数据库结构会(全区抗菌药物合理使用宣传周活动总结及小结)让你面对大量的连表查询,应用程序中会用到大量的数据库访问,既繁琐(烦死你)又使程序运行速度减慢。
这一点主要是用动软代码生成器自动生成代码时,如果varchar的最大长度指定为max,在自动生成代码时,它无法生成这一最大长度,需要手动补进去。
现在感觉用个varchar(1000)就够了。
数据库表(尤其是动态表格),在你把所有字段都设计好了之后,再添加几个备注字段和预留字段。
之前我觉得这样做没多大意义,因为预留字段的。列名是没有实际意义的。这样程序中使用的时候就会让人费解。但现在觉得还是有必要的,很有必要的,即便在用到时需要自己十分清楚之前预留的无意义字段现在表示什么意义不过我的第二个数据库中还是没采用,这也是遗憾之处啊。
个人感觉用note1、note2、r1(r表示reserve)、r2、r3,2个备注字段和3个预留字段就足够了,再多的话就不容易记住哪个字段具体表示什么意义了,容易晕。类型就都用varchar(200)吧。
在我看来,数据库课程设计主要的目标是利用课程中学到的数据库知识和技术较好的开发设计出数据库应用系统,去解决各行各业信息化处理的要求。通过这次的课程设计,可以巩固我们对数据库基本原理和基础理论的理解,掌握数据库应用系统设计开发的基本方法,进一步提高我们综合运用所学知识的能力。
当我们这组决定做大学生就业咨询系统时,我们并没有着手写程序。而是大家一起商量这个系统概述、系统目标、系统需求、业务流程分析、数据流程分析和数据词典。当这些都准备好了之后,我们进行模块的分工。每个人都有自己的模块设计,而且写出来的代码要求可以实现相应模块的功能,得到理想的效果。当每个人都把自己的分工做好了,最后会由一个人把这些全部组合搭建在一起。我们使用的是html和php相互嵌套使用,当一个系统做好了之后,我会好好地把程序都看一遍,理会其中的奥秘。
我所负责的是数据库的备份和还原还有一些界面的实现。还记得自己刚接触html的时候,觉得很感兴趣,所以有一段时间几乎到了痴迷的程度。然而php是我刚接触不久的一种编程语言。不过觉得它的功能真的很强大,可以开发出很多大型的系统。但是在做备份和还原的时候,要考虑的东西还是很多的。当我遇到错误的时候,感到很受打击。值得欣慰的是,在同学的帮助和大量参考书的查阅下,我把自己的模块做好了。这就是我收获最大的地方。而且,我明白了遇到困难永不放弃的重要性,我知道了团队合作的重要性,我领悟了只有坚持不懈才会取得胜利。
数据库设计心得体会
知识的获得是无止境的,只要你想学,只要你行动,没有什么会难倒我们的。回首这一个多星期的课程设计,我很欣慰。因为我有了动力,有了勇气。谢谢老师对我们的不懈帮助,谢谢学校给了我们这一次实践的机会,也谢谢组员们的关怀。这些美好的回忆美好的东西将永远伴随着我。
大数据的心得篇二十二
我校教师20天的网络大数据学习,明白了世界都称本世纪为“信息世纪”。确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后,我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。打开电视,打开电脑,甚至是在街上打开手机、平板电脑等等,你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息:数据、视频、图片、音频……这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值,数据本身有潜在的价值,但价值比较分散;数据高速产生,需高速处理。大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集,其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。遂有了“大数据”技术的应运而生。
1、大数据时代我们如何做教师
我们要明白的是,大数据时代下,教师在知识层面将无任何优势,当学生面对网络这个巨大的知识海洋,老师的半桶水完全失去了意义。老师是在知识和能力之间构造一座桥梁,这个桥梁叫做训练。所以说,未来教师的有可能的体育教练型的,需要为学生制定一对一的训练计划。
2、今天获取知识的渠道和教学方式发生了怎样的变化?
荒蛮时代人们的知识主要来自生活,来自自然与社会;慢慢的,人们学会了书写,有了书籍,于是书籍成了人们知识的来源;再往下,出现了老师,有了学堂,人们的知识,就从老师和课堂那里来了。随着时代和技术的发展,有了无线电、收音机、电视、电脑、网络之后,人们知识来源的渠道就越来越多了。于是幻灯机、收音机、录音机、电视、电脑、网络、电子白板、微格教学技术一拨一拨地走进了教室,也一拨一拨地离开了教室。
现如今,人们获取知识的渠道早已经发生了变化,学习的方式自然也随着发生了变化。过去那种授受关系的教育——老师教、学生听;老师布置作业,学生做作业;老师出试卷,学生考试卷——再不是不可以撼动的了。
学习方式的变化势必带来教学方式和管理方式的变化。可悲的是,在这个大数据时代,我们的教育管理思想、教育观念、教学技术,还停留在农耕时代,甚至原始时期:一味地拼时间,游题海,上班签到,下班签走,上班期间还有没完没了的巡查、通报。管理者更多地将精力转移到备课笔记检查、推门听课、教学质量分析(其实就是开会表扬和批评)上了。
3、我们如何应对?
大数据背景下的教师要走进网络
大数据背景下的教育,许多情况下是要借助网络技术的。比如在线教育、翻转课堂,作为一种教学形式,我们在设计制作的时候,重要的恐怕不只是技术,更重要的是要改变我们的教育教学理念,并借此来影响学生的学习理念和生活观念。
另一个方面,我们必须尽可能从台前走到幕后,从屏前面走到屏后去。我们如果真想要学生的聪明才智得到充分的发挥展示,我们就得走进幕后,给他们以实实在在的帮助与支持,或是默默的支持。所谓“从台前走到幕后”,即尽量让学生真正的成为课堂的主人,而你成为他的帮助者,影响者。而“从屏前面走到屏后”强调的则是课程的开发与设计。
大数据背景下的教师是学习理念生活观念的引导者
我们这些教师去讲授。不要把那些专家的话都奉为神明,譬如一堂课只允许讲15分钟,15分钟能讲个明白吗?但是换过来讲,有些问题需要讲15分钟吗?这都是常识性的问题,其实我们真正要解决的是如何讲的问题。
合作学习这个词语对我们而言,早已经是耳熟能详的了。但合作学习更需要的是对学生有具体的个别化指导,因为不同的人学习的情景和背景是不一样的,他的出生,他的人生经验,尤其是他前一个学段所在学校教学对他的影响是不一样的。比如,实验小学的学生跟乡村小学的学生的知识背景和学习结构肯定会不一样。我师傅曾经常讲,城里的孩子跟乡下的孩子比比,什么都不一样,就连看的广告多少都不一样,你看看城里的孩子,出门就看到广告,乡下的孩子出门看到的是什么,是田野,天空,不一样的。
指导应该是因人而异的,具体化的。我们经常讲头脑风暴,但它还是有一个组织者,教师的功能其实就是一个组织者,不仅是课堂组织者,同时他还是教学资源的组织者。学校教育有一个很重要的任务,恐怕是要设法把学生的“知”与“行”从网络中解放出来,互联网会解决“知”的问题,但是解决不了“行”,基于网络的探究也只是探究而已。如何做?如何实践?我相信这是教师们大展宏图的新领域。
大数据背景下的教师应成为课程资源的开发者和组织者。
如何把学校的课程资源跟教材的内容,跟学校所在的社区以及当下的社会事件组织起来?在这点上我是比较擅长的。我每到一个地方讲课,我都会很自觉地把这个地方的风土人情和最近发生的事件跟主题内容有机地结合起来。一个好教师需要有一种教学敏感,所谓教学敏感,就是遇到某个社会问题,你就思考是否有教育教学价值。实际上,并不是所有的资源都有教学价值的,更不能所有的资源都有教育的价值,尤其是今天这个知识大爆炸的时代,就更需要我们教师的教学敏感。
在大数据背景下,我们早已经不是知识的控制者了,在许多知识面前我们甚至已经落在学生后面一步,几步了。我们的优势或许就只有阅历和经验了,然而,这正是学生身上所缺乏的,也是他们最需要的。
与此同时,不仅要注重课上的学生资源,在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的教育教学显然是不同的,面对大数据时代的到来,教学有所改变是必然的。所以,无论环境怎么变换,数据如何复杂,我们都不能不去改变自己的教学去迎合将来的这个大数据时代。
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