學習心得是對學習過程中所遇到困難和挑戰的總結，要注重積極的思考和改進。下面是一些學習心得的經典范文，供大家學習和參考，希望能幫助大家提高寫作水平。
大數據學習心得分享（優秀18篇）篇一
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，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，一塊是管理。開發主要是寫寫存儲過程、觸發器什么的，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。開發還需要有較強的邏輯思維和創造能力，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，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、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、系統監控、進程監控、檢查點進程、歸檔進程、服務進程、用戶進程)，scn(systemchangenumber)。
這些東西感覺都比較專業，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。
大數據學習心得分享（優秀18篇）篇二
在現今信息化時代，大數據扮演著越來越重要的角色。隨著互聯網的快速發展和普及，人們產生的數據呈現出爆炸性增長的趨勢。大數據技術以其強大的數據處理能力和挖掘價值，正在引領一場數字化革命。自己也開始意識到學習大數據的重要性，于是就積極投入到大數據學習中。在學習大數據的過程中，我積累了許多經驗和體會，想在此與大家分享一下。
第二段：學習過程。
在進行大數據學習時，我們不得不面對龐大的知識體系。我認為，循序漸進是學習大數據的關鍵。剛開始接觸大數據時，應該從最基礎的數據類型、數據結構、算法等入手，逐步掌握各個組件的功能和使用方法。而之后，則應在此基礎上學習分布式計算、數據挖掘、機器學習等高級技術。在學習過程中，應該注重理論知識的理解和實踐操作的強化，相互結合才能更好地掌握技能。
第三段：豐富學習資源。
大數據作為當前最火熱的技術之一，針對它的學習資源也非常豐富。除了各種官方文檔、指南和教程外，網絡上還有很多優秀的課程和視頻。這些資源都可以幫助我們學習大數據知識，并更好地掌握技能。同時，我們還可以借助一些開源軟件和工具的支持來提升學習效果，如：Hadoop，Spark，Flink等。
第四段：合理的實踐操作。
學習大數據除了要重視理論知識的學習，還要注重實踐操作的開展。在實踐操作中，我們可以結合實際應用場景進行搭建，比如搭建自己的數據處理平臺、構建自己的推薦系統等。此外，還可以結合一些開源項目的學習，如：Apache的開源項目等，只有在實踐操作中，我們才能更好地掌握大數據技術。
第五段：總結。
大數據是一門綜合性極強的技術，學習它需要有耐心和毅力。但難度也伴隨著機遇。掌握這門技術可以為我們的工作和學習帶來很大的益處。在學習大數據的過程中，我們需要耐心地學習理論知識，注重實踐操作的開展，豐富學習資源，從基礎入手，有序地進行學習。這樣我們才能更好地掌握這門技術，更好地發揮其作用，為未來的發展積累經驗和貢獻價值。
大數據學習心得分享（優秀18篇）篇三
20xx年xx月xx日到xx月xx日，我們在新密市教體局的安排下來到了美麗的北國之城——長春，在東北師范大學開始了為期8天的學習。作為一名老師，能有一次這樣的機會出去學習，我覺得自己是幸運的，感謝教體局為我們提供了這樣的學習機會。8天的時間雖短，但是大師的教育思想和理念卻深深地留在我的腦海里。此次培訓領導安排的很周到，給我們授課的全部是專家級別的人物，內容充實，學習緊奏，兩位班主任老師盡職盡責，安排具體，服務到位；培訓期間學員之間相處和睦，讓我感受到集體的溫暖，并且認識了新朋友和。此次培訓主要采用專題講座的形式進行理論學習，另外還走進西五小學和東北師范大學附屬慧谷中學學習觀摩，一路走來，收獲良多。
長春市八中校長、特級教師張輝老師用自己的工作經歷和經驗從兩個方面詮釋了如何做有大愛、有擔當的幸福教師。尤其是張老師對于學生德育的培養，確立“有文化的中國人，會學習的高中生，肯努力的八中人”的培養目標，建設“和潤德育”的教育思想，通過讓學生種植蔬菜，促進學生個性化的發展。
張教師用經典的實例和風趣的語言圍繞以人為本，以生為本的課堂的構建。教師的藝術在于用心做學問，善于挖掘教學技巧，激發學生的興趣，讓自己成為一個讓學生喜歡的老師。
梁教授告訴我們小課題是什么，如何從實際問題出發，提煉出課題，然后圍繞如何對小課題進行研究，最后再告訴我們進行小課題研究的方法。讓我這個對課題感覺力不從心的人有了信心，也為我指明了方向。
鄭教授闡述了大數據的內涵與教育變革的需求，尤其是在現如今信息技術飛速發展的時代，教學中如何不能融入大數據，那如何實現教育的快速發展？鄭教授讓我媽理解了什么事大數據，更認清了大數據在教育教學中的作用。
驚訝于賀教授的深厚的文化底蘊，培育于賀教授的學識淵博。一個吉林大學的哲學博士，生生地把枯燥無味的歷史課上成了學生喜歡的課。賀教授語言風趣幽默，名人典故脫口而出，引文用典隨意恰當，三個小時的講課簡直就是享受。賀教授說，再累也要看書，再窮也要買書，一個要想成為真正的，必須具有堅實的理論功底、廣博的知識背景、靈活的教學藝術、自覺的批判思想、科學的教育研究、強烈的人格魅力，而這些都離不開讀書與反思。“好看的皮囊千篇一律，而有趣的靈魂卻百里挑一”，好讀書，會讀書，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師是多少教師夢寐以求的事情，能有多少個人一輩子能有自己的教育思想？而黃教授就做到了。他的語言風趣，表情豐富，講解例子經典恰當。黃教授的“差點教育”其實是讓我們再次認識到學生的差異，并且重視差異。人無完人，但人也不會一無是處，“你數學好來數星星，我數學不好來數月亮”，人生要用有限的生命來揚長，不要用有限的生命來補短，一個人早一天發現自己的優長，這個人就早一天走在成功的路上，差點在這里指的就是優點、亮點、閃光點！：他對家長說的“不要拿自己的孩子與別的孩子比，每個孩子都是你的；對老師們說，不要拿自己的學生和其他班上的學生比，每個學生都是不可代替的；對學生說，不要拿自己和別人比，每個人都是獨特的自己，我們大家自己和自己比，自己的今天和自己的昨天比，你看到的變化，是成長，”黃老師告訴我們，成為的自己，就是最幸福的！
一直都在上課，但什么是好課，我從來都沒總結過。郝教授用自己的工作經歷為我們總結了一堂好課的標準，但是這個標準也不是絕對的。年輕的教師我們就是看一堂課的整個環節，而對于老教師，我們看的卻是他的教學藝術和技巧。不管是什么，要想上好一節課，只有用心才會得到。
長久以來，我們都被工作和生活的壓力壓得苦不堪言，已經很少去問過我們到底需要什么，到底在追求什么。張教授說，一個教師，首先得是個人，然后才是教師。張教授結合具體事例運用激情并幽默的語言，用一個個故事啟迪著每一個參訓者的心靈，引起大家的共鳴，會場中不斷傳出一次次熱烈的掌聲，王小英教授的講座不是用高高在上的學術權威告誡聽者，而是用所見所聞所思引起聽者的思考和觸動。
一天又一天，聆聽不同風格專家的講座，無異于將我于閉塞之中拽出，一點點剝離陳規，撣落陋習；一日又一日，聆聽不同內容的講座，無異于將我于昏沉之中叫醒，一點點打開思路，指明方向；一篇又一篇，書寫每日所得與所思，無異于給陷入倦怠中的我補充元氣，賦予靈氣，讓我又有了前進的方向和動力。讓我在學習之后重新審視自己，為自己尋找出路。路還有很遠，從不止步；學習，永遠都在路上。我將以此次學習為契機，秉承著“要想成為教學的高手，首先使自己成為學習的高手”的原則，使自己一路向前，不斷成長。
大數據學習心得分享（優秀18篇）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，各行各業爭先恐后投入其中，希望通過大數據技術實現產業變革，銀行作為數據密集型行業，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，農業銀行審計工作一直在大規模數據集中探索。但根據審計工作特點，我們更多的關注對行為數據的分析，對狀態數據的分析主要是描述性統計。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。隨著全行業務不斷發展，系統容量不斷擴充。超過45度傾角的數據需求發展趨勢，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。作為業務部門，我們應加強與管理信息部和軟件開發中心的對接，通過相互溝通和配合，確定業務需求，發揮各自優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，相信農業銀行大數據之路必將有無限風光。
大數據學習心得分享（優秀18篇）篇五
隨著互聯網的普及和發展，我們也進入了一個數據大爆炸的時代。每時每刻都有大量的數據產生和流動，而如何從這些數據中提取有價值的信息，對于我們每一個人來說都是一件非常重要的事情。因此，我開始了自己的大數據學習之旅，并在這個過程中領悟到了很多有關大數據的心得體會。
第二段：夯實基礎知識。
在大數據學習的過程中，我發現要想深入理解大數據的本質，就必須要有扎實的計算機知識和數學基礎。因為大數據并不是僅僅靠一個好的算法就能解決的問題，而是需要深入掌握數學和計算機的核心概念和技術，才能在實際應用中解決各種復雜的問題。
第三段：堅持實踐才能成就。
隨著學習的深入，我意識到只有掌握了實際操作和解決實際問題的能力，大數據才能真正發揮它的價值和意義。因此，我堅持進行了大量的實踐和項目經驗的積累。通過和同學們一起參加數據挖掘比賽、完成實際項目的經驗，我不僅掌握了更多的大數據技能，也鍛煉了自己的實際能力和解決問題的能力。
第四段：不斷自我學習。
在大數據領域之中，新的技術、新的理論和新的算法不斷涌現，我們也需要不斷的學習和跟進。因此，我將自己的視野不斷拓寬，不僅通過參加在線課程和閱讀專業書籍來學習新的知識，還通過參加技術交流會和組織自己的技術小組，與其他人分享自己的經驗和收獲。
第五段：結語。
大數據的學習過程是一個漫長而充滿挑戰的旅程，但是只要我們堅持下去，不斷地克服困難，我們就能夠為自己的事業和事業發展帶來更多的機遇和發展空間。因此，我將繼續努力，不斷學習、不斷實踐，為自己的事業創造更好的未來。
大數據學習心得分享（優秀18篇）篇六
應集團公司的安排，20xx年12月9日至1xx日我很榮幸的來到美麗廈門國家會計學院，參加了國資委舉辦的山西省省屬企業高級財務管理研修班。通過xx天的學習，讓我豐富了知識，開闊了視野，了解了一些當前經濟熱點問題，轉變了思想理念，感受頗多。
通過對可持續發展的財務問題學習使我們了解到了會計改革對國家經濟、政治方面起到的助推作用。了解我國會計政策在世界經濟大環境當中的重要作用，讓我們學會站在社會經濟發展的全局上，歷史的、全面的、客觀的、發展的來觀察和認識形勢，學會在一個更高的層次上來觀察分析問題，我們進一步理解財務管理的內涵和財務管理者在新的形勢下，要用可持續發展的目光來決策，實現企業利益的化。
面對一帶一路的倡議，我國經濟形勢有了新的發展方向。作為一個財務人員理應適應新的形式，學以致用，現代社會科技進步日新月異，知識更新日益加快，只有適時掌握學習技巧，加快接受新知識、新理念的速度成為為社會高速發展服務的財務人才。從而實現振興中華民族復興大業的夢想，實現我國和周邊國家和地區經濟發展的雙贏。
當前形勢離不開數字化和大數據的應用，作為一個新時代的財務人員，理應了解和掌握大數據商務智能化的發展方向，掌握運用好數據及互聯網運用，以適應新的時代發展的需求。
總之，通過這次進修學習。感謝集團給我們搭建了一個好的平臺。營造了一個良好的學習環境，給我們帶來了新的思維，新的理念和新的工作思路。我們會把這次學習到的知識運用到工作當中，與時俱進，為企業的發展獻計獻策。
大數據學習心得分享（優秀18篇）篇七
在當下信息撲面而來的時代，大數據已經成為了信息時代的新王，數據成為了企業和個人獲取價值的重要手段。而學習大數據正是為了應對這種趨勢，掌握數據分析的方法，獲取更多的商業價值和科學研究成果。大數據學習的最終目的則是通過對海量數據的掌握和分析，提高數據的產出率和效益，并且實現各種數據應用的需求。
第二段：學習大數據所需要的基礎知識和能力。
大數據學習需要的基礎知識包括統計學、數據結構、算法等等，而熟悉數據庫、Linux等操作系統則是很必要的技能。另外還需要一定的編程基礎和編程能力，例如Python、R和Java等。在大數據領域還要深入學習機器學習、人工智能等相關技術，以及相關數字化技術。
大數據學習的具體內容包括數據采集、數據存儲、數據處理、數據分析和數據挖掘等一系列復雜的流程，還需要涉及到不同的數據分析工具和方法，在學習時，應該根據自己的實際需求進行針對性地學習，最好結合實踐操作，提高學習效率和應用能力。另外，學習大數據還需要積極參加相關行業的論壇、培訓和對話，并加強與同行的交流和分享。
大數據學習絕非易事，因為它要求學習者有一定的數理基礎和編程基礎，而且在應用中也面臨多種挑戰，這包括數據的質量和完備性、數據的處理和分析方法等問題。因此，可采取多種應對策略，如廣泛閱讀、培訓、實踐操作等途徑，還可以利用各種工具和軟件，提升自身的學習效率和提高應對能力。
第五段：總結和展望。
學習大數據需要耐心和恒心，同樣也需要保持開放、靈活的心態，不斷提升自己的學習和實踐能力。未來大數據領域將會越來越重要，可以為企業和科學研究創造無限的機會和價值，值得投入和學習。同時，大數據學習還有待發展，相信未來技術和方法會越來越完善和豐富，大數據的應用也會變得更加廣泛和深入。
大數據學習心得分享（優秀18篇）篇八
10月23日至11月3日，我有幸參加了管理信息部主辦的“大數據分析培訓班”，不但重新回顧了大學時學習的統計學知識，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__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，各行各業爭先恐后投入其中，希望通過大數據技術實現產業變革，銀行作為數據密集型行業，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，農業銀行審計工作一直在大規模數據集中探索。但根據審計工作特點，我們更多的關注對行為數據的分析，對狀態數據的分析主要是描述性統計。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。
一是審計平臺技術架構可以借鑒數據挖掘平臺。目前，審計平臺采用單機關系型數據庫。隨著全行業務不斷發展，系統容量不斷擴充。超過45度傾角的數據需求發展趨勢，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。
二是可嘗試在部分場景應用大數據分析技術。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。
三是加強與管理信息部和軟件開發中心的合作。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。作為業務部門，我們應加強與管理信息部和軟件開發中心的對接，通過相互溝通和配合，確定業務需求，發揮各自優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，相信農業銀行大數據之路必將有無限風光。
大數據學習心得分享（優秀18篇）篇九
這學期我們學習了數據庫應用教程這門課，以前并不知道這門課是干什么的，也不懂得什么是數據庫，通過這一學期的學習，雖然了解的不是非常多，但也有了初步的一點認識。
我大概的明白數據庫技術是處理信息，管理數據最有效的一種方法。它具有完善的數據管理功能，還具有操作方便，簡單實用等特點。因為我是非計算機專業的學生，所以我學起來就感覺很難，在上第一堂課的時候，因為不了解，于是心里充滿了對這門課的神秘感，在第一堂課上我聽得很認真，我感覺它與其他的課程沒有什么聯系，不需要其它太多的知識，我想它可能是一門從頭開始學的課，就沒有太多的擔憂，然而事實并不是我想的這樣，隨著時間的延長，我發現每一堂課都比前一堂課難，逐漸的我聽得就越來越吃力，還好書上除了理論知識外還有很多例題和圖片，這對我對知識的理解有很大的幫助。
同時老師每堂課都用詳細的和書上相似的ppt，并且老師講的非常細致，書上的每一個知識他都會仔細的給我們講解，有時遇到比較難的問題他還會很耐心的講解好幾遍直到我們都明白了為止，有時候我們好多人都沒有聽，但只要有人聽，他就會很認真的講。本書的第一章主要介紹數據庫系統的基本概念，vfp的開發環境，項目管理器等知識，還記得上第一章時老師就告訴我們這一門課程對我們來說比較難學，也鼓勵我們不要放棄，要慢慢的理解，老師總是態度很和藹的與我們說話，更減少了我們對這一門課的恐懼感。
為了讓我們更好的理解所學的知識，老師還為我們準備了與教學知識相關的實驗內容，一般在每堂理論課后都會有實驗課，所做的實驗都是我們剛學的那些基本的，重點的知識。這種理論與實驗相結合的方式加深了我們對教材的理解。剛開始做實驗時，因為是初學，所以老師會把所有的步驟都寫上，讓我們照著做，先熟悉它的基本操作，再慢慢的理解，時間久了，老師就會省去一些簡單的步驟，讓我們自己練習。并且每次實驗之間都有一定的聯系，比如下一次實驗時當中有的東西就要用到上一次或前幾次的實驗內容。如果第一次沒有做或者沒有做完，就會影響到下一次的實驗，剛開始我因為不熟就做不完，也不知道與以后的實驗是有聯系的，偶爾做完了也不知道保存，直到做到下一次實驗不會做去問老師時，才知道那是上節課的內容，于是我又從第一次重新開始做起。這樣不僅浪費時間，而且趕不上老師的進度，每一節我就會忙于做以前的任務，而不能及時做當天的，從而總覺得自己很忙，但又不知忙了些什么，更不能及時掌握當天所學的知識。使不懂的知識越來越多，自然也就覺得學起來很吃力。
書中第二章給我們介紹了vfp的基礎知識及數據運算，這一章內容讓我對數據庫有了進一步的理解，這也為我以后學習數據庫打下了基礎，因為基礎的東西才是一切學習的前提，沒有這些知識又怎能繼續學習后面的知識。第三章講了表的基本操作，如對表結構的認識，如何創建表和修改表操作，排序與索引，數據表的統計，工作區與多表操作，表文件等。這一章內容是數據處理與操作的前提基礎。每一章的內容由淺入深，層層相扣，關系密切。這對我們學好這門課有很大幫助。
通過這一學期的學習我了解到數據庫有很多優點，對我們的學習和生活非常有用，第一，它可以實現數據共享，所有用戶可同時存取數據庫中的數據，也可以用各種方式通過接口使用數據庫，這樣大大方便了我們每一個人的學習與生活。第二，它可以減少數據的冗余度，與其他的一些文件系統相比，因為數據庫實現了數據共享，從而避免了用戶各自建立應用文件，減少了大量重復數據，減少了數據冗余，這一特點使我們的操作更方便更快捷。減少了時間的浪費，提高了工作的效率。第三，數據庫可以確保數據的安全性和可靠性，可以防止數據丟失，保證數據的正確性和有效性，同時數據庫可以及時發現故障并修復故障，從而防止數據被破壞。數據庫的這一系列特點都決定了它有很強大的功能，可以為我們提供很多方便，提高了我們的學習生活效率和質量，是一門很值得我們去學習的一門課程。我們應該重視它，使其更好地幫助我們。現在想起來還有一點點后悔，當時沒有好好聽。
在這一學期有限的幾次實驗課后，我雖然沒有學會很多，但也學會了一些簡單的操作，我學會了一些簡單的數據運算；會建立一些簡單的表，修改表的結構和在表中輸入簡單的記錄以及對表記錄的定位和修改；創建與編輯數據庫等比較容易簡單的操作。有時候在做實驗時，對于實驗中的一些東西我不怎么了解，但我還會去做，因為我想只有多練習才能熟練，也才能理解掌握知識。我不知道這一門課對其他同學來說怎么樣，但對我來說卻有些難，但我會努力。因為我認為它對我以后考計算機二級有很大的幫助。
很快這一學期馬上就要結束了，數據庫這一門課也很快就要結束了，但這一學期的學習讓我知道了很多，尤其是老師的耐心，老師的敬業精神感動了我，每一次還在午休時就有不想去上課的沖動，但我都克服了，因為我想到老師從那么遠來給我們上課，他能來，為什么我不能，所以每次我都會說服自己要好好上課。這不僅僅對我的學習有很大的啟示，更重要的是，他也告訴了我在以后的人生中如何去做事，如何去做人。再做任何事時都應該認真負責，任何一個人都應該被尊重。因為有人還是想聽，所以每次有人說話時，老師就會說你可以不聽，可以睡覺，但不能影響其他人聽課。上次清明放假時，好多人想回家，所以大部分人都沒有來，老師并沒有生氣，而是很理解我們，有時候當別人理解我們時，我們應該思考自己有沒有去理解過他人，這是相互的，就像老師理解我們一樣，我們也應該按時上課，尊重老師，理解老師。
大數據學習心得分享（優秀18篇）篇十
在學習這門課的過程中，在對數據庫的了解過程中，慢慢對數據庫有了感觀。數據庫這一詞并不是很難想象，并不是像外人看來很神奇。作為計算機專業的學生，這樣的專業術語或者專業知識是最基本的。
學習的時候沒有想象中的那么難，只要上課能聽懂就基本還可以。但是問題還是出在書本有點厚，有的時候上課的內容都要找很久才能找到，甚至有的時候老師講的知識書本上是找不到的，是另外補充而且是相當重要的內容。有的時候開小差，沒有聽到老師講的知識點，這就導致了以后的學習無法順利進行，使得學習起來十分困難。所以在數據庫這門課的.學習中，上課一定要聽牢，就像老師說的那樣，這樣的專業課如果想憑考試前幾天突擊是行不通的，必須是日積月累的知識才能取得好成績。
通過對數據庫的學習，我也明白了各行各業都離不開數據庫，就算是一個小型的超市也離不開它。可見數據庫這門課的廣泛性，如果能夠認真學好它將來必有成就。我就是抱著這種信念去學習數據庫的。第一次接觸數據庫，第一次接觸sql語言，雖然陌生，但是可以讓我從頭開始學，就算沒有基礎的人也可以學得很好。剛開始練習sql語言的時候，并不是很難，基本上都是按照老師的步驟來做，還很有成就感。后來學了單表查詢和連接查詢后，就慢慢發現越學越困難了，每個題目都要思考很久，并且每個題目基本上不止一個答案，所以必須找出最優的答案。后面的刪除、插入、修改這些題目都變化蠻大的，書本上的例題根本無法滿足我們，好在老師給我們提供了大量的課件，通過這些ppt，我們可以鞏固課內的知識，還可以學習內容相關的知識，更好地完成老師布置的作業。
通過網絡實現一家雜貨店。過程是很復雜的，雜貨店需要員工，還有百來種商品，不僅需要大量的數據，還要完成需求說明，數據詞典，還有e-r圖等，雖然想象起來并不是很難，但是要轉化成文字，轉化成人們能夠讀懂的文字就顯得十分困難。特別是一個完整的銷售系統，對我們來說都是第一次接觸，在做大作業的時候經常是前面改改，后面改改，因為一些數據不能很好地對應起來，經常會遺忘一些，所以出現了這樣的情況。一個完整的數據庫系統也就是在這樣修修改改的狀態下完成的，也給了我很大的反思。第一、一個數據庫的完成一定要考慮各方面的因素，包括現實因素。第二、在完成這類作業時，修修改改是很正常的，不要因此而厭倦。第三、一個完整的數據庫一定不能出現錯誤，否則會在現實生活中帶來不必要的麻煩。
通過本學期數據庫的學習及大作業的完成，很有去作項目的沖動，但深知自己的能力水平有限，還需要更多的學習。
大數據學習心得分享（優秀18篇）篇十一
我校教師20天的網絡大數據學習，明白了世界都稱本世紀為“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、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。
1、大數據時代我們如何做教師。
我們要明白的是，大數據時代下，教師在知識層面將無任何優勢，當學生面對網絡這個巨大的知識海洋，老師的半桶水完全失去了意義。老師是在知識和能力之間構造一座橋梁，這個橋梁叫做訓練。所以說，未來教師的有可能的體育教練型的，需要為學生制定一對一的訓練計劃。
2、今天獲取知識的渠道和教學方式發生了怎樣的變化？
荒蠻時代人們的知識主要來自生活，來自自然與社會；慢慢的，人們學會了書寫，有了書籍，于是書籍成了人們知識的來源；再往下，出現了老師，有了學堂，人們的知識，就從老師和課堂那里來了。隨著時代和技術的發展，有了無線電、收音機、電視、電腦、網絡之后，人們知識來源的渠道就越來越多了。于是幻燈機、收音機、錄音機、電視、電腦、網絡、電子白板、微格教學技術一撥一撥地走進了教室，也一撥一撥地離開了教室。
現如今，人們獲取知識的渠道早已經發生了變化，學習的方式自然也隨著發生了變化。過去那種授受關系的教育——老師教、學生聽；老師布置作業，學生做作業；老師出試卷，學生考試卷——再不是不可以撼動的了。
學習方式的變化勢必帶來教學方式和管理方式的變化。可悲的是，在這個大數據時代，我們的教育管理思想、教育觀念、教學技術，還停留在農耕時代，甚至原始時期：一味地拼時間，游題海，上班簽到，下班簽走，上班期間還有沒完沒了的巡查、通報。管理者更多地將精力轉移到備課筆記檢查、推門聽課、教學質量分析（其實就是開會表揚和批評）上了。
3、我們如何應對？
大數據背景下的教師要走進網絡。
大數據背景下的教育，許多情況下是要借助網絡技術的。比如在線教育、翻轉課堂，作為一種教學形式，我們在設計制作的時候，重要的恐怕不只是技術，更重要的是要改變我們的教育教學理念，并借此來影響學生的學習理念和生活觀念。
另一個方面，我們必須盡可能從臺前走到幕后，從屏前面走到屏后去。我們如果真想要學生的聰明才智得到充分的發揮展示，我們就得走進幕后，給他們以實實在在的幫助與支持，或是默默的支持。所謂“從臺前走到幕后”，即盡量讓學生真正的成為課堂的主人，而你成為他的幫助者，影響者。而“從屏前面走到屏后”強調的則是課程的開發與設計。
我們這些教師去講授。不要把那些專家的話都奉為神明，譬如一堂課只允許講15分鐘，15分鐘能講個明白嗎？但是換過來講，有些問題需要講15分鐘嗎？這都是常識性的問題，其實我們真正要解決的是如何講的問題。
合作學習這個詞語對我們而言，早已經是耳熟能詳的了。但合作學習更需要的是對學生有具體的個別化指導，因為不同的人學習的情景和背景是不一樣的，他的出生，他的人生經驗，尤其是他前一個學段所在學校教學對他的影響是不一樣的。比如，實驗小學的學生跟鄉村小學的學生的知識背景和學習結構肯定會不一樣。我師傅曾經常講，城里的孩子跟鄉下的孩子比比，什么都不一樣，就連看的廣告多少都不一樣，你看看城里的孩子，出門就看到廣告，鄉下的孩子出門看到的是什么，是田野，天空，不一樣的。
指導應該是因人而異的，具體化的。我們經常講頭腦風暴，但它還是有一個組織者，教師的功能其實就是一個組織者，不僅是課堂組織者，同時他還是教學資源的組織者。學校教育有一個很重要的任務，恐怕是要設法把學生的“知”與“行”從網絡中解放出來，互聯網會解決“知”的問題，但是解決不了“行”，基于網絡的探究也只是探究而已。如何做？如何實踐？我相信這是教師們大展宏圖的新領域。
大數據背景下的教師應成為課程資源的開發者和組織者。
如何把學校的課程資源跟教材的內容，跟學校所在的社區以及當下的社會事件組織起來？在這點上我是比較擅長的。我每到一個地方講課，我都會很自覺地把這個地方的風土人情和最近發生的事件跟主題內容有機地結合起來。一個好教師需要有一種教學敏感，所謂教學敏感，就是遇到某個社會問題，你就思考是否有教育教學價值。實際上，并不是所有的資源都有教學價值的，更不能所有的資源都有教育的價值，尤其是今天這個知識大爆炸的時代，就更需要我們教師的教學敏感。
在大數據背景下，我們早已經不是知識的控制者了，在許多知識面前我們甚至已經落在學生后面一步，幾步了。我們的優勢或許就只有閱歷和經驗了，然而，這正是學生身上所缺乏的，也是他們最需要的。
與此同時，不僅要注重課上的學生資源，在課后還要對這些資源進行跟蹤處理。這與過去的教育教學顯然是不同的，面對大數據時代的到來，教學有所改變是必然的。所以，無論環境怎么變換，數據如何復雜，我們都不能不去改變自己的教學去迎合將來的這個大數據時代。
大數據學習心得分享（優秀18篇）篇十二
隨著大數據時代的到來，金融行業也逐漸開始應用大數據技術進行風險評估、投資決策等方面的分析。在我個人的學習過程中，我深刻意識到大數據對金融領域的影響和重要性。本文將從大數據的定義、在金融領域的應用、學習方法以及未來發展方向等幾個方面來分享我的學習心得體會。
首先，大數據是指規模龐大、類型多樣且變化速度快的數據集合。在金融領域，大數據不僅包括傳統金融數據，如交易數據、財務數據等，還包括社交媒體數據、互聯網數據等非傳統數據。這些數據能夠被分析挖掘出有價值的信息，幫助金融機構進行風險評估、投資決策等方面的工作。
其次，大數據在金融領域的應用越來越廣泛。首先，大數據可以幫助金融機構進行風險評估。傳統的風險評估模型只能基于有限的歷史數據進行分析，而大數據則可以幫助金融機構獲得更全面的數據，從而提高風險評估的準確性和效率。其次，大數據還可以幫助金融機構進行投資決策。通過分析大數據，金融機構可以更好地了解市場趨勢，找到投資機會并制定更有效的投資策略。另外，大數據還可以幫助金融機構進行消費者行為分析、市場營銷等方面的工作，提高客戶滿意度和競爭力。
在學習大數據金融過程中，我發現了一些有效的學習方法。首先，要有一個扎實的數學和統計基礎。在大數據金融分析中，常常需要運用數學和統計知識進行數據建模和分析。如果數學和統計基礎不牢固，將很難理解和運用大數據金融的相關理論和方法。其次，要勤于實踐。理論與實踐相結合，才能真正掌握和應用大數據金融的知識和技能。可以通過參加實際項目、實習或者自己動手分析數據等方式進行實踐。最后，要保持學習的持續性。大數據金融領域發展迅速，新的理論和方法不斷涌現，需要我們持續學習和更新知識。
最后，展望未來，大數據金融的發展潛力巨大。隨著技術的不斷創新和進步，大數據金融將會發展出更多的應用和技術。例如，人工智能技術的發展可將大數據金融領域的分析和決策自動化，提升效率和準確性。另外，區塊鏈技術的應用也將為大數據金融提供更加安全和可靠的數據存儲和傳輸方式。未來還有許多挑戰和機遇等待我們去探索和應對。
綜上所述，大數據金融是一個重要而有前景的領域。通過學習大數據金融，我們可以了解到金融領域的發展趨勢和方法，掌握分析工具和技能，為金融機構提供價值。通過掌握扎實的數學和統計基礎，勤于實踐和持續學習，我們可以在大數據金融領域有所建樹。希望未來在大數據金融領域能夠有更多的發展和創新，為金融行業提供更多的應用和價值。
大數據學習心得分享（優秀18篇）篇十三
1.引言（150字）。
隨著互聯網技術的迅猛發展，大數據領域也隨之興起，成為了當今最熱門的專業之一。在我接觸大數據專業的過程中，我發現在這個領域學習還需要具備一定的專業知識和技能。因此，我在學習過程中積極探索，逐漸體會到了一些心得和體會。
大數據是一個非常寬泛的概念，它不僅指數據量的大小，還包括數據的處理、存儲和分析等方面。在學習大數據專業之前，我首先要認識到這個專業的核心是數據挖掘和數據分析。通過掌握相關的編程語言和工具，可以深入挖掘數據背后的信息，進行數據分析和預測。在深入學習過程中，我也意識到學好大數據要從基礎知識入手，如計算機網絡、數據結構等。因此，在學習大數據之前，打好基礎十分重要。
3.學習方法（350字）。
大數據學習心得分享（優秀18篇）篇十四
在目前互聯網經濟的時代，數據已成為企業的核心資產，對數據的應用、管理能力也已成為企業核心競爭力。在我們生活中大數據的應用也越來越廣泛，比如網上購物、新聞推送等領域，銀行業的大數據應用也具有巨大潛力，大數據分析的熱度不斷提升。基于市場形勢及同業的快速發展，行領導對我行大數據體系的建設給予了高度的重視，董事長指示“大數據是商業銀行極其重要的資產和資源，在銀行經營管理中發揮越來越重要的作用。誰跟不上大數據發展的形勢，誰就會被市場競爭所淘汰。”，趙行長也多次提到“大數據是一個金礦，哪個部門先用，哪個部門先受益”。為了將大數據分析有效應用到實際業務工作中，支持我部業務發展，本人參加了管理信息部牽頭組織的本次培訓。
前期在管理信息部的牽頭組織下，我部申請將“貴金屬交易潛在客戶挖掘”項目為大數據分析示范項目，希望以貴金屬業務為切入點，探索大數據分析在金融市場領域的應用。隨著項目的推進，我對數據分析在貴金屬業務領域的應用有了簡單認識，但仍局限于對數據庫表的統計、加工。通過本次的學習，加深了對我行大數據服務體系建設方案的了解，初步掌握了大數據分析的理論基礎、方法流程，并嘗試應用工具開展簡單的分析工作，主要學習成果總結如下：
一、深入理解我行大數據體系建設方案。
今年年初，行黨委審議通過了大數據分析的總體思路和實施方式，即建設“一個平臺、一套機制、一支隊伍”，以數據分析示范項目為驅動，帶動“一個平臺、一套機制、一支隊”滾動發展，逐步建立完善大數據分析服務體系。經管理信息部及軟件開發中心2年的不懈努力下，我行大數據分析的基礎平臺已搭建完成，為數據分析人員提供了一站式數據服務基礎，同時也初步形成了一套健全的運營管理機制保障高效優質的數據服務，包括分析用戶管理、數據安全管理、項目管理等。而一支隊伍則是本次培訓的主要目的，也是大數據分析工作的的關鍵，即形成一支我行自有的專業的數據分析師團隊。
二、初步掌握大數據分析的理論基礎及方法。
理論是支持實踐的基礎，可有效指導實踐，大數據分析工作也不例外。數據分析的理論基礎為概率論及數理統計，在大學時作為一門必修課，有一個學期的時間來學習，本次培訓在講師的帶領下，則通過一天進行了回顧。同時也學習了統計學及常用統計模型，并結合實際簡單案例了解應用場景，重點的學習模型包括logistic回歸、決策樹、時間序列，這些模型后續如何應用到實際業務分析中仍需要不斷的探索實驗。
理論是支持實踐的基礎，可有效指導實踐，大數據分析工作也不例外。數據分析的理論基礎為概率論及數理統計，在大學時作為一門必修課，有一個學期的時間來學習，本次培訓在講師的帶領下，則通過一天進行了回顧。同時也學習了統計學及常用統計模型，并結合實際簡單案例了解應用場景，重點的學習模型包括logistic回歸、決策樹、時間序列，這些模型后續如何應用到實際業務分析中仍需要不斷的探索實驗。
大數據分析工作也有一套方法、流程，一般數據分析的主要步驟包括業務理解、數據理解、數據準備、建模、評估/報告、應用、監測，在不斷的循環迭代中加強數據對業務發展的支持。
三、嘗試應用工具開展簡單分析。
工欲善其事，必先利其器。在了解大數據分析的理論基礎后，本次培訓還介紹了我行現有數據分析工具：woody、mole及sas，以及對應的sql、python及sas編程基礎，也通過一些簡單的案例開展數據處理、建模、模型訓練、評估等操作，將理論知識有效的結合實踐中，也為往后開展實際業務分析打下了基礎。
四、確定后續學習方向及定位。
兩周的學習使我對大數據分析有了更加深入的認識，但仍局限于框架、概況，大數據分析的學習是持續的，而不同角色的分析人員需要關注的方向也不盡相同。正如孫總所提到的，數據分析師必須是復合型人才，作為業務部門的一名業務分析師，在加強對業務痛點理解的同時，后續仍需進一步學習分析工作所需的專業知識，不斷自我提升，包括掌握常用的統計模型，結合實際業務場景選取盡可能合適的模型，掌握python語言，靈活運用woody及sas等分析工具，提高分析效率，成長為一名懂業務、懂技術、懂模型、懂市場的分析師。
大數據學習心得分享（優秀18篇）篇十五
在目前互聯網經濟的時代，數據已成為企業的核心資產，對數據的應用、管理能力也已成為企業核心競爭力。心得體會范文錦集在我們生活中大數據的應用也越來越廣泛，比如網上購物、新聞推送等領域，銀行業的大數據應用也具有巨大潛力，大數據分析的熱度不斷提升。基于市場形勢及同業的快速發展，行領導對我行大數據體系的建設給予了高度的重視，董事長指示“大數據是商業銀行極其重要的資產和資源，在銀行經營管理中發揮越來越重要的作用。誰跟不上大數據發展的形勢，誰就會被市場競爭所淘汰。”，趙行長也多次提到“大數據是一個金礦，哪個部門先用，哪個部門先受益”。為了將大數據分析有效應用到實際業務工作中，支持我部業務發展，本人參加了管理信息部牽頭組織的本次培訓。
前期在管理信息部的牽頭組織下，我部申請將“貴金屬交易潛在客戶挖掘”項目為大數據分析示范項目，希望以貴金屬業務為切入點，探索大數據分析在金融市場領域的應用。隨著項目的推進，我對數據分析在貴金屬業務領域的應用有了簡單認識，但仍局限于對數據庫表的統計、范文大全加工。通過本次的學習，加深了對我行大數據服務體系建設方案的了解，初步掌握了大數據分析的理論基礎、方法流程，并嘗試應用工具開展簡單的分析工作，主要學習成果總結如下：
一、深入理解我行大數據體系建設方案。
今年年初，行黨委審議通過了大數據分析的總體思路和實施方式，即建設“一個平臺、一套機制、一支隊伍”，以數據分析示范項目為驅動，帶動“一個平臺、一套機制、一支隊”滾動發展，逐步建立完善大數據分析服務體系。經管理信息部及軟件開發中心2年的不懈努力下，我行大數據分析的基礎平臺已搭建完成，為數據分析人員提供了一站式數據服務基礎，同時也初步形成了一套健全的運營管理機制保障高效優質的數據服務，包括分析用戶管理、數據安全管理、項目管理等。而一支隊伍則是本次培訓的主要目的，也是大數據分析工作的的關鍵，即形成一支我行自有的專業的數據分析師團隊。
二、初步掌握大數據分析的理論基礎及方法。
理論是支持實踐的基礎，可有效指導實踐，大數據分析工作也不例外。數據分析的理論基礎為概率論及數理統計，在大學時作為一門必修課，有一個學期的時間來學習，本次培訓在講師的帶領下，則通過一天進行了回顧。同時也學習了統計學及常用統計模型，并結合實際簡單案例了解應用場景，重點的學習模型包括logistic回歸、決策樹、時間序列，這些模型后續如何應用到實際業務分析中仍需要不斷的探索實驗。
理論是支持實踐的基礎，可有效指導實踐，大數據分析工作也不例外。數據分析的理論基礎為概率論及數理統計，在大學時作為一門必修課，入黨申請書有一個學期的時間來學習，本次培訓在講師的帶領下，則通過一天進行了回顧。同時也學習了統計學及常用統計模型，并結合實際簡單案例了解應用場景，重點的學習模型包括logistic回歸、決策樹、時間序列，這些模型后續如何應用到實際業務分析中仍需要不斷的探索實驗。
大數據分析工作也有一套方法、流程，一般數據分析的主要步驟包括業務理解、數據理解、數據準備、建模、評估/報告、應用、監測，在不斷的循環迭代中加強數據對業務發展的支持。
三、嘗試應用工具開展簡單分析。
工欲善其事，必先利其器。在了解大數據分析的理論基礎后，本次培訓還介紹了我行現有數據分析工具：woody、mole及sas，以及對應的sql、python及sas編程基礎，也通過一些簡單的案例開展數據處理、建模、模型訓練、評估等操作，將理論知識有效的結合實踐中，也為往后開展實際業務分析打下了基礎。
四、范文參考網確定后續學習方向及定位。
兩周的學習使我對大數據分析有了更加深入的認識，但仍局限于框架、概況，大數據分析的學習是持續的，而不同角色的分析人員需要關注的方向也不盡相同。正如孫總所提到的，數據分析師必須是復合型人才，作為業務部門的一名業務分析師，在加強對業務痛點理解的同時，后續仍需進一步學習分析工作所需的專業知識，不斷自我提升，包括掌握常用的統計模型，結合實際業務場景選取盡可能合適的模型，掌握python語言，靈活運用woody及sas等分析工具，提高分析效率，成長為一名懂業務、懂技術、懂模型、懂市場的分析師。
大數據學習心得分享（優秀18篇）篇十六
隨著信息技術的不斷進步，大數據技術逐漸成為熱門職業領域。目前，大數據技術已經廣泛應用于互聯網金融、醫療保健、電商、社交媒體等行業。因此學習大數據技術成為了現在的一個重要課題。最近我參加了一次大數據技術的學習，下面分享一下我的學習心得體會。
第二段：學習內容。
在學習大數據技術過程中，主要學習了數據分析、大數據架構等方面的知識。其中，數據分析是整個學習過程中的核心，包括了數據預處理、數據清洗、數據整合等內容。另外，學習大數據架構也是非常重要的，需要了解Hadoop、Spark、Flink等技術的基本使用和原理。
學習大數據技術的過程并不簡單，但是也非常有趣。在學習過程中，我發現了自己的不足和不足之處，例如對于大數據的理解不夠深刻，還需繼續學習和提高。在大量練習的過程中，學習得到了一定的效果，但仍需要加強自己的實戰能力。
第四段：學習方法。
學習大數據技術要注重理論學習和實踐能力的提升。在課堂學習過程中，老師會講解理論知識，還會提供實驗平臺供我們練習。另外，我認為通過參加相關的比賽和項目來鍛煉自己也是非常有效的方法。在實際項目中，我們要不斷探索和學習，了解最新的技術發展趨勢，注重團隊合作和交流，從而提高整體的實戰能力。
第五段：總結。
通過這次學習，我不僅積累了大量的知識，提高了自己的實踐能力，而且也懂得了自己的不足和不足之處。在今后的學習和實踐中，我將持續不斷地提升自己的能力和技能，不斷探索和學習新技術，不斷在實戰中錘煉自己，在實現自我價值的同時，也創造更大的價值。
大數據學習心得分享（優秀18篇）篇十七
大數據時代的到來，給金融行業帶來了巨大的挑戰和機遇。為了適應這個新的時代，不斷學習和更新的能力顯得尤為重要。在我對大數據金融學習的過程中，不僅深入了解了大數據在金融領域的應用，還學到了很多實用的工具和方法。下面將從三個方面分享我在學習大數據金融時的心得體會。
在學習大數據金融的過程中，我意識到了大數據對金融業的重要性。大數據金融是將海量的數據與金融領域的問題相結合，通過數據的分析和挖掘，為金融機構提供科學的決策支持。在傳統金融業中，由于數據收集和分析的限制，很多決策都是基于經驗和直覺做出的。而通過大數據金融的學習，我了解到借助大數據的分析工具和技術，可以更加準確地分析客戶的需求和行為，為金融機構提供更加智能化的服務和產品，提高金融機構的競爭力和盈利能力。
第三段：學習大數據金融的方法與工具。
學習大數據金融的過程中，我接觸到了很多實用的方法和工具。例如，數據挖掘和機器學習是大數據金融中常用的分析方法，可以通過對金融數據的挖掘和模型的構建，發現隱藏在數據中的規律和趨勢。此外，Python和R語言是在大數據金融學習中經常使用的編程語言，通過編寫代碼，可以更加靈活地處理和分析金融數據。還有一些常用的數據可視化工具，如Tableau和PowerBI，可以將分析結果以圖形化的方式展示出來，更加直觀地呈現數據的信息。
學習大數據金融不僅僅是學習一些方法和工具，還需要了解其在實際應用中所面臨的挑戰和機遇。一方面，大數據金融的應用需要進行數據的采集和清洗工作，以保證所分析的數據具有高質量和完整性。另一方面，大數據金融的應用要考慮數據隱私和安全等問題，確保使用數據的合法性和保護客戶的個人信息。然而，隨著科技的進步和技術的不斷發展，大數據金融的應用將會帶來更多的機遇。隨著數據規模的不斷擴大和計算能力的提升，將能夠發現更多有價值的信息，在金融業中開創出更多的機會。
第五段：總結與展望。
通過學習大數據金融，我深刻認識到大數據對金融業的重要性，并掌握了一些實用的方法和工具。學習大數據金融不僅能夠提高金融機構的競爭力和盈利能力，還能為金融行業帶來更多的機遇和發展空間。然而，大數據金融的學習僅僅是一個開始，要想更好地應對未來的挑戰，我會繼續深入學習和研究，不斷更新自己的知識和技能，以適應大數據時代的要求，為金融行業的發展貢獻自己的力量。
大數據學習心得分享（優秀18篇）篇十八
10月23日至11月3日，我有幸參加了管理信息部主辦的“20__年大數據分析培訓班”，不但重新回顧了大學時學習的統計學知識，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__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，各行各業爭先恐后投入其中，希望通過大數據技術實現產業變革，銀行作為數據密集型行業，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，農業銀行審計工作一直在大規模數據集中探索。但根據審計工作特點，我們更多的關注對行為數據的分析，對狀態數據的分析主要是描述性統計。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。
一是審計平臺技術架構可以借鑒數據挖掘平臺。目前，審計平臺采用單機關系型數據庫。隨著全行業務不斷發展，系統容量不斷擴充。超過45度傾角的數據需求發展趨勢，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。
二是可嘗試在部分場景應用大數據分析技術。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。
三是加強與管理信息部和軟件開發中心的合作。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。作為業務部門，我們應加強與管理信息部和軟件開發中心的對接，通過相互溝通和配合，確定業務需求，發揮各自優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，相信農業銀行大數據之路必將有無限風光。