無論是身處學校還是步入社會，大家都嘗試過寫作吧，借助寫作也可以提高我們的語言組織能力。那么我們該如何寫一篇較為完美的范文呢？下面是小編為大家收集的優秀范文，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。
大數據分析師實訓心得篇一
(1)數據(data)
(2)數據處理(data processing)
數據處理是指對各種形式的數據進行收集、整理、存儲、分類、排序、檢索、加工、統計和傳輸等一系列活動的總和。
(3)數據庫(database，db)
(4)數據庫系統(database system，dbs)
數據庫系統是指計算機系統引入數據庫后，利用數據庫技術進行數據管理的計算機系統。他一般由數據庫、數據庫管理系統(及開發工具)、應用系統、數據庫管理員(database administrator，dba)和用戶構成。在不引起混淆的情況下人們常常把數據庫系統簡稱為數據庫。
(5)數據庫管理系統(database management system，dbms)
數據庫管理系統是一個介于用戶和操作系統之間的一層數據管理軟件，是數據庫系統中的一個重要組成部分，可以幫助用戶建立、使用和維護數據庫。目前廣泛使用的大型數據庫管理系統有oracle、sybase等，小型數據庫管理系統有sqlserver、visualfoxpro、access等。
大數據分析師實訓心得篇二
;人大經濟論壇cda大數據分析師培訓學習心得
cda 大數據分析師的課程讓我對“大數據”這個概念有了更為具體的認識。以往對于“大數據”，我的認知還是僅僅停留在概念層面上。而上完課后，尤其是了解如何搭建hadoop 平臺以及其生態環境之后，“大數據”這個概念終于落地了。
hadoop的核心框架是hdfs和mapreduce。hdfs是分布式文件系統，其主要作用是存儲及讀取數據。而mapreduce實際上是hadoop工作的核心思想。任何想要在hadoop集群上完成的算法都必須基于mapreduce的思想實現。因此，我認為想要學習hadoop，其核心在于充分理解mapreduce。而同時，mapreduce的理解也是理解大數據分析思想的關鍵，即如何將龐大的數據分解成可以進行操作的小數據集。
人大經濟論壇hadoop大數據分析師課程大致可分為如下幾個部分(闡述并不是按照時間順序，而是按照個人對于這個課程的理解)。第一部分是原理及背景的講解：個人認為，這一部分其實是重點，因為涉及到了大數據分析的核心，也包括了hadoop的運行原理。例如1.0版本與2.0版本的差異，其核心在于2.0版本增加了獨立的資源管理器yarn，這極大的提升了hadoop處理海量數據時的效率；第二部分是搭建平臺:從最初的單機模式，至偽分布模式，到最終的集群模式。這部分內容中核心的部分是如何寫好配置文件，在這里課程中也會涉及到核心參數的介紹，這對于理解hadoop平臺及今后自己如何配置hadoop集群模式都是十分有用的；第三部分是mahout的介紹: mahout是建立在hadoop平臺上的軟件，其中集成了許多很有用的算法。這些算法往往不是十分前沿的，但在處理海量數據時往往可以顯現出強大的作用。課程中對于mahout的講解也是十分仔細的，因為它是目前最為常用且方便的分析海量數據的軟件；第四部分是java培訓: 由于hadoop是由java編寫的，因此對于自己想編寫mapreduce的學員，這部分內容其實是十分關鍵的。因為我認為想真正成為一個大數據分析師，僅僅會用mahout上現成的算法是遠遠不夠的。修改已有的算法甚至是構造新算法都是一個想真正進入這一行業的從業人員所必需的。課程中也會涉及到怎樣在源文件中修改mapreduce程序，從而實現自帶的算法所不具有的功能。從這一點上也體現了課程的深度；第五部分是對hadoop整體生態環境的介紹，介紹并在hadoop平臺上搭載了如hive, hbase等等常用的應用。對于其優劣勢也有較為詳細的介紹，例如hive可以利用hql語句進行數據庫操作，便于那些熟悉sql語句的db管理人員操作。而hbase是一種面向列的數據庫，使得查詢及插入數據更高效。相較于hive，hbase顯然更適用與海量數據的管理。這些對于hadoop整體生態環境的介紹體現了課程一定的廣度。
總體來講，人大經濟論壇hadoop大數據分析師培訓課程，無論是課程內容的深度和廣度，還是課程的教學質量，都是完美的，學完本人受益匪淺，通過最短的時間使自己快速進入到大數據分析的領域中。八天的培訓中，最讓我感動的是培訓老師的認真負責的態度。課程中每一步驟都由老師一對一，手把手指點，耐心程度讓人點贊。這樣的教學方式保證能讓每個學員都能跟上進度，有些入門級的同學當然問得更多些，老師也能一一解答，相信他們的收獲比我更多。
人大經濟論壇cda大數據分析師第二期課程學員
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;大數據講座學習心得
在前幾年本世紀初的時候，世界都稱本世紀為“信息世紀”。確實在計算機技術與互聯網技術的飛速發展過后，我們面臨了一個每天都可以“信息爆炸”的時代。打開電視，打開電腦，甚至是在街上打開手機、pda、平板電腦等等，你都可以接收到來自互聯網從世界各地上傳的各類信息：數據、視頻、圖片、音頻……這樣各類大量的數據累積之后達到了引起量變的臨界值，數據本身有潛在的價值，但價值比較分散;數據高速產生，需高速處理。大數據意味著包括交易和交互數據集在內的所有數據集，其規模或復雜程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數據集的能力。遂有了“大數據”技術的應運而生。
現在，當數據的積累量足夠大的時候到來時，量變引起了質變。“大數據”通過對海量數據有針對性的分析，賦予了互聯網“智商”，這使得互聯網的作用，從簡單的數據交流和信息傳遞，上升到基于海量數據的分析，一句話“他開始思考了”。簡言之，大數據就是將碎片化的海量數據在一定的時間內完成篩選、分析，并整理成為有用的資訊，幫助用戶完成決策。借助大數據企業的決策者可以迅速感知市場需求變化，從而促使他們作出對企業更有利的決策，使得這些企業擁有更強的創新力和競爭力。這是繼云計算、物聯網之后it產業又一次顛覆性的技術變革，對國家治理模式、對企業的決策、組織和業務流程、對個人生活方式都將產生巨大的影響。后工業社會時代，隨著新興技術的發展與互聯網底層技術的革新，數據正在呈指數級增長，所有數據的產生形式，都是數字化。如何收集、管理和分析海量數據對于企業從事的一切商業活動都顯得尤為重要。
大數據時代是信息化社會發展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代發展的潮流，在技術上、制度上、價值觀念上做出迅速調整并牢牢跟進，才能在接下來新一輪的競爭中擺脫受制于人的弱勢境地，才能把握發展的方向。
了解了“大數據”的“大”之后我們也該了解它所具有的巨大價值。就目前來說“大數據”的來源主要還是互聯網，來自互聯網上的大多數不被重視信息都是具有巨大開發價值的，其具有巨“大”的商業價值，我們所缺少的只是一些數據分析等手段。例如：在如今，網購已經成為了一種風潮，網上也涌現了以淘寶、京東、亞馬遜等一系列的購物網站。而在這些網站之中，顧客的瀏覽記錄，購買記錄等等都是一些巨大商業價值的信息。借鑒“塔吉特”的先例，我們可以利用“大數據”技術收集分析，就可預測需求、供給和顧客習慣等，做到精準采購、精準投放，達到利益放大的效果。從全球范圍來看，很多人都把2012年看做是大數據時代的元年。在這一年里，很多行業在大數據方面的管理、規劃和應用已經覺醒。電商、金融、電信等行業數據有著長期的數據積累。事實上，很多互聯網公司，例如亞馬遜、google、騰訊，更愿意將自己定位為數據企業。因為信息時代，數據成為經營決策的強有力依據，給企業帶來了發展和引領行業的機遇。銀行也同樣擁有豐富的數據礦藏，不僅存儲處理了大量結構化的賬務數據，而且隨著銀行渠道快速滲透到社交網絡、移動端等媒介，海量的非結構化數據也在等待被收集和分析。未來的金融業將更多地受到科技創新力的驅動，也越來越傾向于零售營銷：對于金融業來說，大數據意味著巨大的商機，可強化客戶體驗，提高客戶忠誠度。大數據技術的發展帶來企業經營決策模式的轉變，驅動著行業變革，衍生出新的商機和發展契機。駕馭大數據的能力已被證實為領軍企業的核心競爭力，這種能力能夠幫助企業打破數據邊界，繪制企業運營全景視圖，做出最優的商業決策和發展戰略。金融行業在大數據浪潮中，要以大數據平臺建設為基礎，夯實大數據的收集、存儲、處理能力；重點推進大數據人才的梯隊建設，打造專業、高效、靈活的大數據分析團隊；不斷提升企業智商，挖掘海量數據的商業價值，從而在數據新浪潮的變革中拔得頭籌，贏得先機在如此快速的到來的大數據革命時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。職業規劃中，也需充分考慮到大數據對于自身職業的未來發展所帶來的機遇和挑戰。當我們掌握大量數據，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數
據的分析處理而帶來有價值的用途？在大數據時代制勝的良藥也許是創新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給我們日后創業帶來價值。借力，順勢，合作共贏。把自己的心門打開，像海綿般吸取積極、正能量的東西。篇二：大數據時代書面記錄與心得體會
大數據時代書面記錄與心得體會
2015年5月12日，聽取了大數據時代相關技術的技術講座。當今，大數據的到來，已經成為現實生活中無法逃避的挑戰。每當我們要做出決策的時候，大數據就無處不在。大數據術語廣泛地出現也使得人們漸漸明白了它的重要性。大數據漸漸向人們展現了它為學術、工業和政府帶來的巨大機遇。與此同時，大數據也向參與的各方提出了巨大的挑戰。
大數據，其影響除了經濟方面的，它同時也能在政治、文化等方面產生深遠的影響，大數據可以幫助人們開啟循“數”管理的模式，也是我們當下“大社會”的集中體現，三分技術，七分數據，得數據者得天下。“大數據”的影響，增加了對信息管理專家的需求。事實上，大數據的影響并不僅僅限于信息通信產業，而是正在“吞噬”和重構很多傳統行業，廣泛運用數據分析手段管理和優化運營的公司其實質都是一個數據公司。麥當勞、肯德基以及蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是建立在數據分析基礎之上的精準選址。而在零售業中，數據分析的技術與手段更是得到廣泛的應用，傳統企業如沃爾瑪通過數據挖掘重塑并優化供應鏈，新崛起的電商如卓越亞馬遜、淘寶等則通過對海量數據的掌握和分析，為用戶提供更加專業化和個性化的服務。大數據在個人隱私的方面，大量數據經常含有一些詳細的潛在的能夠展示有關我們的信息，逐漸引起了我們對個人隱私的擔憂。一些處理大數據公司需要認真的對待這個問題。例如美國天睿資訊給人留下比較深刻印象的是他的一個科學家提出，我們不應該簡單地服從法
律方面的隱私保護問題，這些遠遠不夠的，公司都應該遵從谷歌不作惡的原則，甚至更應該做出更積極的努力。
《大數據時代》讀后感
一、學習總結
1、關于作者
維克托·邁爾-舍恩伯格（viktor mayer-sch?nberger），他是十余
年潛心研究數據科學的技術權威，他是最早洞見大數據時代發展趨勢
的數據科學家之一。
2、關于大數據
1）大數據是什么
大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據的4v特點：volume（大量）、velocity（（高）速率）、variety（多樣性）、veracity（真實）。大數據可分成大數據技術、大數據工程、大數據科學和大數據應用等領域。 2）大數據的來源
所謂的“big data”是由ibm和gartner分析師提出的概念，我們比較時髦的稱其為大數據。
3）大數據現狀、應用
通過分析和優化企業數據實現一種對未來的企業運營的精準的預測能力。采用一系列的技術，從技術中獲得洞察力，也就是bi或者分析；另外一個是分析路徑，尋找關鍵績效指標，從儀表盤這樣的工具進行數據分析，實現預測性工作。
4）大數據未來
fayyad曾被視為數據挖掘領域的no.1，他用下圖向我們解釋了為什么說分析是大數據未
來的發展方向。
3、關于大數據時代
1)思維變革
? 更多：不是隨機樣本，而是全體數據；“樣本=總體”。
? 更雜：不是精確性，而是混雜性；允許不精確，最大化利用全體數據。
? 更好：不是因果關系，而是相關關系；“是什么”，而不是“為什么”。
2)商業變革
? 數據化：一切皆可“量化”；關注信息本身。
? 價值：發現、利用數據的價值。
? 角色定位：大數據掌控、大數據技術、大數據思維的三足鼎立。
3)管理變革
? 責任：數據來源有效性、數據存儲安全性、數據使用合法性。
? 自由：反對數據壟斷大亨。
二、讀后感
1、大數據時代，是名符其實的“信息社會”
經歷了口口相傳、紙媒傳播，到現在的網絡技術，我們可以獲得比以前更多的信息并進行分析，可以從更多的維度詮釋世界。
通訊技術的發展，促進了個人/組織在信息獲取上的平等發展，數據不再是限制我們努力的因素了。數據的的爆炸式產生，促使我們必須從海量的信息中做出選擇、掌握數據挖掘技術和篩選工具。
2、大數據技術支持預測工作
大數據的4v特點，及對相對關系的發掘，改變了傳統的基于少量樣本的預測思維。思維的轉變，將會在各行各業中爆發出更多的預測技術和工具，進而支撐預測工作的大力發展。
大數據技術越完善，我們越能更快更全面的獲得更多的有效數據，預測則越準確。
3、知識管理迫在眉睫
大數據的未來是數據分析，而分析的目的是轉化為經驗、規律、總結??，它們的集合就是知識。知識是個人/組織成長的直接推動因素。
知識管理要遵循積累原則（知識積累是實施知識的管理基礎）、共享原則（一個組織內部的信息和知識要盡可能公開，使每一個員工都能接觸和使用公司的知識和信息）、交流原則（知識管理的核心就是要在公司內部建立一個有利于交流的組織結構和文化氣氛，使員工之間的交流毫無障礙）。這三原則不正是大數據技術的組織基礎嗎？
三、在工作中的而應用
1、關注運作工作向數據管理方向的轉化
在倉儲工作中，為物品對象（倉庫、貨物、設備、員工等）、流程對象（如作業、異常處理、管理等）建立屬性列表，關注數據積累。
同時，關注倉儲數據與運輸、客服、園區等各方面環境數據的對應。
2、重視數據挖掘，提高數據分析能力
根據運作問題和目標，通過數據挖掘和分析，尋找有效的數據指標。通過對關鍵指標的趨勢預測，發現潛在風險、發掘改善途徑。
3、推動數據轉化，促進建立知識管理系統
在實際工作中，重視對裸數據、經驗、執行文件的管理，引導各項目的知識轉化。建立從數據積累、知識轉化（數據到知識、隱性知識到顯性知識、個體知識到組織知識等）、知識共享的知識管理體系，形成倉儲管理知識體系及其良性循環。
（正文結束）篇四：大數據心得體會
大數據時代的信息分析平
臺搭建安裝報告
一、平臺搭建
描述小組在完成平臺安裝時候遇到的問題以及如何解決這些問題的，要求截圖加文字描述。
問題一：在決定選擇網站綁定時，當時未找到網站綁定的地方。解決辦法：之后小組討論后，最終找到網站綁定的地方，點擊后解決了這個問題。
問題二：當時未找到tcp/ip屬性這一欄
解決辦法：當時未找到tcp/ip屬性這一欄，通過老師的幫助和指導，順利的點擊找到了該屬性途徑，啟用了這一屬性，完成了這一步的安裝步驟。
問題三：在數據庫這一欄中，當時未找到“foodmartsaledw”這個文件
解決辦法：在數據庫這一欄中，當時未找到“foodmartsaledw”這個文件，后來詢問老師后，得知該文件在第三周的文件里，所以很快的找到了該文件，順利的進行了下一步問題四：在此處的sql server的導入和導出向導，這個過程非常的長。
解決辦法：在此處的sql server的導入和導出向導，這個過程非常的長，當時一直延遲到了下課的時間，小組成員經討論，懷疑是否是電腦不兼容或其他問題，后來經問老師，老師說此處的加載這樣長的時間是正常的，直到下課后，我們將電腦一直開著到寢室直到軟件安裝完為止。
問題五：問題二：.不知道維度等概念，不知道怎么設置表間關系的數據源。關系方向不對
解決辦法：百度維度概念，設置好維度表和事實表之間的關系，關系有時候是反的——點擊反向，最后成功得到設置好表間關系后的數據源視圖。（如圖所示）
這個大圖當時完全不知道怎么做，后來問的老師，老師邊講邊幫我們操作完成的。篇五：大數據時代讀書心得
一部似乎還沒有寫完的書
——讀《大數據時代》有感及所思
讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰栗起來。“在小數據時代，我們會假象世界是怎樣運作的，然后通過收集和分析數據來驗證這種假想。”“隨著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了。”書中幾乎肯定要顛覆統計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。
近幾十年，我們總是在遇到各種各樣的新思維。在新思維面前我們首先應該做到的就是要破和立，要改變自己的傳統，跟上時代的腳步。即使腦子還跟不上，嘴巴上也必須跟上，否則可能會被扣上思想僵化甚至阻礙世界發展的大帽子。既然大數據是“通往未來的必然改變”，那我就必須“不受限于傳統的思維模式和特定領域里隱含的固
有偏見”，跟作者一起先把統計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。
當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節甚至更大之后，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統計學了。
但是由統計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了！
《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規則。兩者似乎是做同一件事。可大數據要的“不是因果關系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學四大基本定律（同一律、矛盾律、排中律和充足理由律）中的充足理由律又“明確規定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了！
更何況還有兩個更可怕的事情。
其一：量子力學搞了一百多年，為了處理好混雜性問題，把質量
和速度結合到能量上去了，為了調和量子力學與相對論的矛盾，又搞出一個量子場論，再七搞八搞又有了蟲洞和羅森橋，最后把四維的時空彎曲成允許時間旅行的樣子，恨不得馬上造成那可怕的時間旅行機器。唯一阻止那些“愛因斯坦”們“瞎胡鬧”的就是因果關系，因為爸爸就是爸爸，兒子就是兒子。那么大數據會不會通過正視混雜性，放棄因果關系最后反而搞出時間機器，讓爸爸不再是爸爸，兒子不再是兒子了呢？
其二：人和機器的根本區別在于人有邏輯思維而機器沒有。《大數據時代》也擔心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現在就趁早跳樓。
還好我知道自己對什么統計學、量子力學、邏輯學和大數據來說都是門外漢，也許上面一大篇都是在胡說八道，所謂的擔心根本不存在。但問題出現了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。
所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。
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