无论是身处学校还是步入社会，大家都尝试过写作吧，借助写作也可以提高我们的语言组织能力。那么我们该如何写一篇较为完美的范文呢？下面是小编为大家收集的优秀范文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
大数据分析师实训心得篇一
(1)数据(data)
(2)数据处理(data processing)
数据处理是指对各种形式的数据进行收集、整理、存储、分类、排序、检索、加工、统计和传输等一系列活动的总和。
(3)数据库(database，db)
(4)数据库系统(database system，dbs)
数据库系统是指计算机系统引入数据库后，利用数据库技术进行数据管理的计算机系统。他一般由数据库、数据库管理系统(及开发工具)、应用系统、数据库管理员(database administrator，dba)和用户构成。在不引起混淆的情况下人们常常把数据库系统简称为数据库。
(5)数据库管理系统(database management system，dbms)
数据库管理系统是一个介于用户和操作系统之间的一层数据管理软件，是数据库系统中的一个重要组成部分，可以帮助用户建立、使用和维护数据库。目前广泛使用的大型数据库管理系统有oracle、sybase等，小型数据库管理系统有sqlserver、visualfoxpro、access等。
大数据分析师实训心得篇二
;人大经济论坛cda大数据分析师培训学习心得
cda 大数据分析师的课程让我对“大数据”这个概念有了更为具体的认识。以往对于“大数据”，我的认知还是仅仅停留在概念层面上。而上完课后，尤其是了解如何搭建hadoop 平台以及其生态环境之后，“大数据”这个概念终于落地了。
hadoop的核心框架是hdfs和mapreduce。hdfs是分布式文件系统，其主要作用是存储及读取数据。而mapreduce实际上是hadoop工作的核心思想。任何想要在hadoop集群上完成的算法都必须基于mapreduce的思想实现。因此，我认为想要学习hadoop，其核心在于充分理解mapreduce。而同时，mapreduce的理解也是理解大数据分析思想的关键，即如何将庞大的数据分解成可以进行操作的小数据集。
人大经济论坛hadoop大数据分析师课程大致可分为如下几个部分(阐述并不是按照时间顺序，而是按照个人对于这个课程的理解)。第一部分是原理及背景的讲解：个人认为，这一部分其实是重点，因为涉及到了大数据分析的核心，也包括了hadoop的运行原理。例如1.0版本与2.0版本的差异，其核心在于2.0版本增加了独立的资源管理器yarn，这极大的提升了hadoop处理海量数据时的效率；第二部分是搭建平台:从最初的单机模式，至伪分布模式，到最终的集群模式。这部分内容中核心的部分是如何写好配置文件，在这里课程中也会涉及到核心参数的介绍，这对于理解hadoop平台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的介绍: mahout是建立在hadoop平台上的软件，其中集成了许多很有用的算法。这些算法往往不是十分前沿的，但在处理海量数据时往往可以显现出强大的作用。课程中对于mahout的讲解也是十分仔细的，因为它是目前最为常用且方便的分析海量数据的软件；第四部分是java培训: 由于hadoop是由java编写的，因此对于自己想编写mapreduce的学员，这部分内容其实是十分关键的。因为我认为想真正成为一个大数据分析师，仅仅会用mahout上现成的算法是远远不够的。修改已有的算法甚至是构造新算法都是一个想真正进入这一行业的从业人员所必需的。课程中也会涉及到怎样在源文件中修改mapreduce程序，从而实现自带的算法所不具有的功能。从这一点上也体现了课程的深度；第五部分是对hadoop整体生态环境的介绍，介绍并在hadoop平台上搭载了如hive, hbase等等常用的应用。对于其优劣势也有较为详细的介绍，例如hive可以利用hql语句进行数据库操作，便于那些熟悉sql语句的db管理人员操作。而hbase是一种面向列的数据库，使得查询及插入数据更高效。相较于hive，hbase显然更适用与海量数据的管理。这些对于hadoop整体生态环境的介绍体现了课程一定的广度。
总体来讲，人大经济论坛hadoop大数据分析师培训课程，无论是课程内容的深度和广度，还是课程的教学质量，都是完美的，学完本人受益匪浅，通过最短的时间使自己快速进入到大数据分析的领域中。八天的培训中，最让我感动的是培训老师的认真负责的态度。课程中每一步骤都由老师一对一，手把手指点，耐心程度让人点赞。这样的教学方式保证能让每个学员都能跟上进度，有些入门级的同学当然问得更多些，老师也能一一解答，相信他们的收获比我更多。
人大经济论坛cda大数据分析师第二期课程学员
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;大数据讲座学习心得
在前几年本世纪初的时候，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、pda、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。
现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网“智商”，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。这是继云计算、物联网之后it产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。后工业社会时代，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发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。
了解了“大数据”的“大”之后我们也该了解它所具有的巨大价值。就目前来说“大数据”的来源主要还是互联网，来自互联网上的大多数不被重视信息都是具有巨大开发价值的，其具有巨“大”的商业价值，我们所缺少的只是一些数据分析等手段。例如：在如今，网购已经成为了一种风潮，网上也涌现了以淘宝、京东、亚马逊等一系列的购物网站。而在这些网站之中，顾客的浏览记录，购买记录等等都是一些巨大商业价值的信息。借鉴“塔吉特”的先例，我们可以利用“大数据”技术收集分析，就可预测需求、供给和顾客习惯等，做到精准采购、精准投放，达到利益放大的效果。从全球范围来看，很多人都把2012年看做是大数据时代的元年。在这一年里，很多行业在大数据方面的管理、规划和应用已经觉醒。电商、金融、电信等行业数据有着长期的数据积累。事实上，很多互联网公司，例如亚马逊、google、腾讯，更愿意将自己定位为数据企业。因为信息时代，数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来了发展和引领行业的机遇。银行也同样拥有丰富的数据矿藏，不仅存储处理了大量结构化的账务数据，而且随着银行渠道快速渗透到社交网络、移动端等媒介，海量的非结构化数据也在等待被收集和分析。未来的金融业将更多地受到科技创新力的驱动，也越来越倾向于零售营销：对于金融业来说，大数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提高客户忠诚度。大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。金融行业在大数据浪潮中，要以大数据平台建设为基础，夯实大数据的收集、存储、处理能力；重点推进大数据人才的梯队建设，打造专业、高效、灵活的大数据分析团队；不断提升企业智商，挖掘海量数据的商业价值，从而在数据新浪潮的变革中拔得头筹，赢得先机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。把自己的心门打开，像海绵般吸取积极、正能量的东西。篇二：大数据时代书面记录与心得体会
大数据时代书面记录与心得体会
2015年5月12日，听取了大数据时代相关技术的技术讲座。当今，大数据的到来，已经成为现实生活中无法逃避的挑战。每当我们要做出决策的时候，大数据就无处不在。大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨大机遇。与此同时，大数据也向参与的各方提出了巨大的挑战。
大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。大数据在个人隐私的方面，大量数据经常含有一些详细的潜在的能够展示有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。例如美国天睿资讯给人留下比较深刻印象的是他的一个科学家提出，我们不应该简单地服从法
律方面的隐私保护问题，这些远远不够的，公司都应该遵从谷歌不作恶的原则，甚至更应该做出更积极的努力。
《大数据时代》读后感
一、学习总结
1、关于作者
维克托·迈尔-舍恩伯格（viktor mayer-sch?nberger），他是十余
年潜心研究数据科学的技术权威，他是最早洞见大数据时代发展趋势
的数据科学家之一。
2、关于大数据
1）大数据是什么
大数据(big data)，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（大量）、velocity（（高）速率）、variety（多样性）、veracity（真实）。大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。 2）大数据的来源
所谓的“big data”是由ibm和gartner分析师提出的概念，我们比较时髦的称其为大数据。
3）大数据现状、应用
通过分析和优化企业数据实现一种对未来的企业运营的精准的预测能力。采用一系列的技术，从技术中获得洞察力，也就是bi或者分析；另外一个是分析路径，寻找关键绩效指标，从仪表盘这样的工具进行数据分析，实现预测性工作。
4）大数据未来
fayyad曾被视为数据挖掘领域的no.1，他用下图向我们解释了为什么说分析是大数据未
来的发展方向。
3、关于大数据时代
1)思维变革
? 更多：不是随机样本，而是全体数据；“样本=总体”。
? 更杂：不是精确性，而是混杂性；允许不精确，最大化利用全体数据。
? 更好：不是因果关系，而是相关关系；“是什么”，而不是“为什么”。
2)商业变革
? 数据化：一切皆可“量化”；关注信息本身。
? 价值：发现、利用数据的价值。
? 角色定位：大数据掌控、大数据技术、大数据思维的三足鼎立。
3)管理变革
? 责任：数据来源有效性、数据存储安全性、数据使用合法性。
? 自由：反对数据垄断大亨。
二、读后感
1、大数据时代，是名符其实的“信息社会”
经历了口口相传、纸媒传播，到现在的网络技术，我们可以获得比以前更多的信息并进行分析，可以从更多的维度诠释世界。
通讯技术的发展，促进了个人/组织在信息获取上的平等发展，数据不再是限制我们努力的因素了。数据的的爆炸式产生，促使我们必须从海量的信息中做出选择、掌握数据挖掘技术和筛选工具。
2、大数据技术支持预测工作
大数据的4v特点，及对相对关系的发掘，改变了传统的基于少量样本的预测思维。思维的转变，将会在各行各业中爆发出更多的预测技术和工具，进而支撑预测工作的大力发展。
大数据技术越完善，我们越能更快更全面的获得更多的有效数据，预测则越准确。
3、知识管理迫在眉睫
大数据的未来是数据分析，而分析的目的是转化为经验、规律、总结??，它们的集合就是知识。知识是个人/组织成长的直接推动因素。
知识管理要遵循积累原则（知识积累是实施知识的管理基础）、共享原则（一个组织内部的信息和知识要尽可能公开，使每一个员工都能接触和使用公司的知识和信息）、交流原则（知识管理的核心就是要在公司内部建立一个有利于交流的组织结构和文化气氛，使员工之间的交流毫无障碍）。这三原则不正是大数据技术的组织基础吗？
三、在工作中的而应用
1、关注运作工作向数据管理方向的转化
在仓储工作中，为物品对象（仓库、货物、设备、员工等）、流程对象（如作业、异常处理、管理等）建立属性列表，关注数据积累。
同时，关注仓储数据与运输、客服、园区等各方面环境数据的对应。
2、重视数据挖掘，提高数据分析能力
根据运作问题和目标，通过数据挖掘和分析，寻找有效的数据指标。通过对关键指标的趋势预测，发现潜在风险、发掘改善途径。
3、推动数据转化，促进建立知识管理系统
在实际工作中，重视对裸数据、经验、执行文件的管理，引导各项目的知识转化。建立从数据积累、知识转化（数据到知识、隐性知识到显性知识、个体知识到组织知识等）、知识共享的知识管理体系，形成仓储管理知识体系及其良性循环。
（正文结束）篇四：大数据心得体会
大数据时代的信息分析平
台搭建安装报告
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
解决办法：在数据库这一栏中，当时未找到“foodmartsaledw”这个文件，后来询问老师后，得知该文件在第三周的文件里，所以很快的找到了该文件，顺利的进行了下一步问题四：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。篇五：大数据时代读书心得
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。
近几十年，我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应该做到的就是要破和立，要改变自己的传统，跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上，嘴巴上也必须跟上，否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”，那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固
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。
其一：量子力学搞了一百多年，为了处理好混杂性问题，把质量
和速度结合到能量上去了，为了调和量子力学与相对论的矛盾，又搞出一个量子场论，再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥，最后把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子，恨不得马上造成那可怕的时间旅行机器。唯一阻止那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系，因为爸爸就是爸爸，儿子就是儿子。那么大数据会不会通过正视混杂性，放弃因果关系最后反而搞出时间机器，让爸爸不再是爸爸，儿子不再是儿子了呢？
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。
还好我知道自己对什么统计学、量子力学、逻辑学和大数据来说都是门外汉，也许上面一大篇都是在胡说八道，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。
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