在日常学习、工作或生活中，大家总少不了接触作文或者范文吧，通过文章可以把我们那些零零散散的思想，聚集在一块。范文怎么写才能发挥它最大的作用呢？下面是小编帮大家整理的优质范文，仅供参考，大家一起来看看吧。
大数据培训篇一
有两个重要的趋势使得目前的这个时代（大数据时代）与之前有显著的差别：其一，社会生活的广泛数字化，其产生数据的规模、复杂性及速度都已远远超过此前的任何时代；其二，人类的数据分析技术和工艺使得各机构、组织和企业能够以从前无法达到的复杂度、速度和精准度从庞杂的数据中获得史无前例的洞察力和预见性。
大数据的概念
大数据（big data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。
数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。
大数据的三层关系
第一层关系：数据与机器的关系。大数据纪元刚开始，产业界碰到的第一个核心问题就是“大”的问题。做了几十年的数据仓库甚至海量并行处理的数据库都不能处理那么大的数据，怎么办？需要范式切换。主要有三个方面，新型的数据与机器关系当中的第一条就是重新考虑架构与算法，重新考虑舍得，有舍才能得，天下没有免费的午餐，所以必须要舍弃一些，得到一些新的。必须舍弃贵族化的高端小型机和unix服务器，得到平民化的更大量的x86服务器。通过这样一种可横向、可水平扩展服务器处理每两年翻番的数据量的挑战。第二个舍得是舍弃硬件的可靠性和可用性，得到软件的可靠性和可用性。这也就是谷歌三大论文以及hadoop的核心重点。第三个舍得是舍弃传统数据库的强一致性，获得更放松一致性、可扩展架构，如nosql。第四个舍得是传统算法强调非常严格的精确性，现在要放弃一些精确性，通过近似、采样这种方式来获得更好的扩展性。
最早大数据的处理范式是mapreduce的批量处理，英特尔慢慢有其他的需求，实时的流处理、多迭代的处理、图计算、即时查询等等新的范式百花齐放，最后万法归宗。刚才王斌老师将讲的sap的hana本身就是数据管理和分析的融合，现在非常流行的hadoop之后的spark，就是把前面的各种范式进行了融合。存储与内存的消长，大数据第一个要解决把数据存储下来，后来发现要把它放到大的内存里进行处理，获得实时性，接着在存储和内存之间现在又出现了闪存，有闪存化甚至全闪存的存储，也有闪存化的内存，把所有的计算在闪存里面处理，已经被微软、facebook等等大量使用。大家可以预期，两年以后出现新的非易失性的闪存，它的速度可能要比闪存快几百倍，和内存相似，这又会极大地颠覆数据与机器的关系。
第二层关系：数据与人的关系。主要是价值的觉醒，如果数据不能产生价值它可能是负面资产。数据怎么能够给人带来价值？我们介绍一下它的价值维度，把它映射到二维的时空象限里，用六个关键词来描述它。第一是“volume”，两个关键词，小数据见微对个人进行刻划，大数据知著能够了解宏观规律，它是空间概念，同时也是时间概念，数据刚刚产生的时候，它的个性化价值、见微的价值最大，而随着时间的推移，它渐渐退化到只有集合价值。第二是velocity，时间轴的原点是当下实时价值，副轴是过往，正轴是预测未来，如果知道知前后就能够做到万物的皆明。第三是variety，多源异质的数据，能够过滤噪声、查漏补缺、去伪存真，就是辩讹。还有晓意，能够从大量的非结构化数据中获得语意，从而能够使机器窥探人的思维境界，这六个价值维度怎么去实现？主要是两部分人，一是数据科学家要洞察数据，另外一个是终端用户和领域专家要去解读数据并利用数据。首先看洞察数据，数据科学，人和机器作用发生了消长，讲个例子，机器学习大家觉得是机器的问题，其实人在里面起到很重要的作用，尤其是机器学习是模型加特征，而特征工程是一个人力工程，你要有经验非常丰富的特征团队去死磕特征，找出更好、更多的特征，才能够使机器学习的效果更好。但是现在深度学习这些新技术出来，能够用机器学习特征，能够在大量非结构化数据中找到丰富的信息维度用特征表达出来，这远远超出了人的能力。大家知道黑客帝国描述了一个场景，人脑袋后面插一个插头，给机器提供营养，我可能不会那么悲观，但是像这样的互动关系以一种更良性的方式出现了，现在人的一言一行、社交行为、金融行为都已经成为机器的养料、机器的数据，使得机器获得更好的洞察。
大数据培训篇二
公司在2017年08月24日 — 08月27日组织参加了在北京举办的“大数据建模与分析挖掘”培训班，首先感谢公司给予的这次难得的机会，虽然只有短短的3天时间，但是我觉得在这3天我得到了一个充分的学习。下面我就谈谈这次培训的一些体会。
1、对数据建模和挖掘体系有了更深入的了解
培训中讲了大数据底层架构hadoop、spark的组成、了解了hdfs、mapreduce、hive、hbase等组建的应用场景，并且也涉及了大数据架构与数据挖掘技术的结合，对整个大数据体系架构及数据挖掘流程更进了一步。
2、了解了挖掘模型的底层的原理
虽然实际工作中对数据挖掘模型更多的是侧重应用，但是了解了模型原理有利于对模型进行改造升级。培训中学习了一些模型求最优解的方法和策略，了解了最小二乘法、贪心算法、熵值法在求解模型系数时的应用原理，通过培训对模型底层算法有了一定了解。
3、学习了一些最新的建模方法
在以往的建模中往往采用单一模型或者多个模型权重结合的方式进行模型建立，此次培训中老师讲到了级联模型的应用，通过多个模型的等级级联，使预测模型的损失函数值最小且避免过拟合，并引入了xgboost高拟合模型，通过此次培训，对最新的建模方法和模型包有了一些了解。
4、确定了下一步学习的方向和目标 通过此次培训了解到自己在数据挖掘的道路还很长，对整个体系的全面掌控、建模的高准确性、深度学习等方面都是自己未来发展的方向，后续工作和学习中，根据公司需要确定优先深入学习的方向。
5、规划将学习的知识应用到实际工作中
在当前工作中也会涉及到预测模型，后期当不注重模型的可解释性时，可考虑使用黑盒方式进行数据挖掘，采用级联模型完成高拟合度的模型。在数据挖掘框架方面，虽然当前项目中没有涉及到的大数据体系架构的知识，但后期随着数据挖掘工作的深入，在模型部署阶段，可考虑将关系型数据库升级为大数据生态框架体系。
大数据培训篇三
【摘 要】大数据时代对我们的工作和生活带来了较大的变化。大数据具有数据分析师巨大、数据类型繁多、处理速度快等诸多特征，其将海量数据有效的集中于一体，主要包括半结构化数据、结构化数据和非结构化数据三种类型。在大数据时代，人力资源管理工作面临着全新的挑战和重大的机遇，因此将大数据引入到人力资源管理工作中来，以此来促进人力资源管理工作的顺利开展。文中分析了大数据应用对人力资源管理的重要作用，并进一步对大数据大人力资源管理工作中的应用进行了具体的阐述。
【关键词】大数据；人力资源管理；作用；应用
一、大数据应用在人力资源管理中的作用？
在人力资源管理工作中应用大数据，进一步拓宽了人力资源管理系统的数据来源，提升了人力资源信息采集的能力，实现了数据量的最大化，对人力资源管理工作精确性、客观性都具有非常重要的作用。在人事工作中利用大数据可以提供量化的参考依据，通过对人员流动、绩效考核结果及培训需求等方面运用大数据进行分析，能够为人力资源管理工作预判能力的提升奠定良好的基础。在大数据时代，人力资源管理系统与普遍员工更为靠近，这也使其在与员工交流过程中有大量交互笥数据产生，这不仅有利于人力资源组织结构的优化，而且还能够为员工服务创造有利的条件，促进人力资源管理工程流程的规范。
在当前大数据时代，人才核心竞争力也发生了较大的变化，通过利用大数据能够建立起高效的人才数据管理模式，可以说在大数据时代，数据已成为各单位的核心资产，而且在大数据应用下，单位的一切信息都进行录入及存储，有利于更加全面的对员工群体的信息进行分析和总结，从而提升人力资源管理水平。
二、大数据在人力资源管理中的应用？
1.在人力资源源管理工作中的应用
在人力资源管理工作中应用大数据，有效的提高了人力资源管理的科学化水平。充分的将大数据在选人、育人、用人和留人等各个环节进行运用，可以实现人力资源管理全过程的定量化和指标化，而且通过大数据来对各个环节进行有效分析，可以对人力资源管理的状态进行衡量，进一步改善人力资源管理的职能。而且通过将大数据应用在人力资源学科发展上，有效的提升了人力资源管理的专业性水平，现了人力资源管理的科学化和规范化。
2.在员工职业生涯规划的应用
大部分行业为各种类别员工建立了较为完备的职业生涯规划体系，但对于职业发展过程中的“学习―运用―评估”的持续性较差，导致对于员工的职业胜任能力缺乏长期评估，针对性的学习和运用更加无从谈起。在一个基于大数据理念的职业生涯规划体系中，一般按不同员工类别建立不同的职业生涯发展模型，并采集专项培训、日常评估、业务考察等多种方式的“大数据”对各类别人员的职业胜任能力表现进行记录、分析与指导，为每个人量身定制出职业生涯发展路线图，提供个性化的职业引导，有效降低员工的离职率。
3.优化企业资源配置方面的应用
以前人才晋升的主动权掌握在各级管理层的管理人员手中，选择方法主观性比较强。但利用大数据，对人才进行精细化研究，考虑智商、情商、经历、价值观、晋升意愿、工作业绩，以及用人单位的劳动成本和需求，建立优秀人才的“自画像”，把优秀的人才安排合适、重要的岗位，这样才能让人才为单位创造最大化的价值，也避免人才产生怀才不遇的感觉而影响工作。
4.在考核评价的应用
将员工日常的工作内容和完成情况进行详细记录，通过大数据强大的数据获取和处理能力，进行分析处理。以单位绩效考核标准为依据，来对员工绩效考核结果进行自动计算，有效的保证了绩效考核结果的全面性、科学性和客观性，而且利用数据来实现对员工业绩进行考核，有效的避免传统考核过程中主观的发生，保证了考核的公平性和公正性。
5.在培训管理中的应用
在人力资源管理工作中，培训作为其中非常重要的一项内容，是人力资源增值的重要途径。一直以来，各行业管理者和经营者都意识到培训工作的重要性，并建立了相对完善的培训管理制度和培训体系，但多数情况下培训缺乏持续性，这对培训的效果带来了较大的影响。在当前新形势下，可以充分的利用大数据来分析每个员工的行为模式和擅长的学习方式，从而找出适宜的个体培训方式和内容，针对员工的特点来缺乏针对性的培训课程和计划，这有利于提高员工培训的积极性，而且培训内容与岗位具有较好的契合性，有利于优秀人才的培养。
大数据培训篇四
1． 大数据的定义
也叫巨量资料，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，在合理的时间内达到采集、管理、处理、并整理成为帮助企业营或政府更积极目的资讯。
规模性（volume）、高速性（velocity）、多样性（variety）、价值性（value）
3.应用
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。
大数据培训篇五
我在想，大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢？一直以来，中国教育在研究教育的数字化，比如数字化校园，这个思路就是把我们教育的内容进行数字化，其结果指向的就是电子教材的研发或者是教学过程的数字化。美其名曰，这是教育技术的重要内涵。
在教学过程中，学生的行为表现都可以被数据化，而这项研究不是任何一个专业可以深入下去的，它的专业性太强，所以我才会想到，所谓教育技术与其研究教育的数字化，不如研究教育的数据化来得实在，来的有意义。长期以来，我们并不了解教育对一个人的影响具体会如何表现，我们有的只是一个轮廓，我们也并不确定一个教师的行为对学生具体产生了哪些影响。
所以，人们对教育一直有一个深深的质疑，它是不是科学的？大数据概念至少提出了关注“是什么”比“为什么”要有实际意义得多。
而我们的教育恰好需要把注意力从“为什么”转移到“是什么”上面来，只有如此，才能把教育从为什么发展成“可能成为什么”上来，这会是一次思想上的革命。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说，把研究的重点从数字化转移到数据化上面，这才是它的出路。
如何将数据融入教学，教育者首先通过标准化全科教学处方，实现了教师授课模板和教学内容的标准化，保证每个教学过程和内容是可控的，然后结合每天的教学内容，处理好面对的数据，处理好数据，自然也就处理好了课堂的反馈，最终形成了既注重教学体验又以教学结果为导向的教学体系。
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。