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大数据培训心得体会800字范文 (5篇)

发布时间:2024-08-30 23:13:23

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“大数据培训心得体会”是指一个人在参加大数据培训课程后,对所学知识和技能的理解和感悟,以及对自己未来在大数据领域发展的思考和总结。它通常包括对培训课程内容的回顾、个人收获的总结、对未来职业发展的展望等内容。心得体会是个人在学习、培训、实践等过程中获得的心得感受,是个人对自己经历的事情的反思和总结。以下是有关于大数据培训心得体会的有关内容,欢迎大家阅读!

大数据培训心得体会800字范文 (5篇)

大数据培训心得体会1

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。

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。

大数据培训心得体会2

在目前互联网经济的时代,数据已成为企业的核心资产,对数据的应用、管理能力也已成为企业核心竞争力。在我们生活中大数据的应用也越来越广泛,比如网上购物、新闻推送等领域,银行业的大数据应用也具有巨大潜力,大数据分析的热度不断提升。基于市场形势及同业的快速发展,行领导对我行大数据体系的建设给予了高度的重视,董事长指示“大数据是商业银行极其重要的资产和资源,在银行经营管理中发挥越来越重要的作用。谁跟不上大数据发展的形势,谁就会被市场竞争所淘汰。”,赵行长也多次提到“大数据是一个金矿,哪个部门先用,哪个部门先受益”。为了将大数据分析有效应用到实际业务工作中,支持我部业务发展,本人参加了管理信息部牵头组织的本次培训。

前期在管理信息部的牵头组织下,我部申请将“贵金属交易潜在客户挖掘”项目为大数据分析示范项目,希望以贵金属业务为切入点,探索大数据分析在金融市场领域的应用。随着项目的推进,我对数据分析在贵金属业务领域的应用有了简单认识,但仍局限于对数据库表的统计、加工。通过本次的学习,加深了对我行大数据服务体系建设方案的了解,初步掌握了大数据分析的理论基础、方法流程,并尝试应用工具开展简单的分析工作,主要学习成果总结如下:

一、深入理解我行大数据体系建设方案

今年年初,行党委审议通过了大数据分析的总体思路和实施方式,即建设“一个平台、一套机制、一支队伍”,以数据分析示范项目为驱动,带动“一个平台、一套机制、一支队”滚动发展,逐步建立完善大数据分析服务体系。经管理信息部及软件开发中心2年的不懈努力下,我行大数据分析的基础平台已搭建完成,为数据分析人员提供了一站式数据服务基础,同时也初步形成了一套健全的运营管理机制保障高效优质的数据服务,包括分析用户管理、数据安全管理、项目管理等。而一支队伍则是本次培训的主要目的,也是大数据分析工作的的关键,即形成一支我行自有的专业的数据分析师团队。

二、初步掌握大数据分析的理论基础及方法

理论是支持实践的基础,可有效指导实践,大数据分析工作也不例外。数据分析的理论基础为概率论及数理统计,在大学时作为一门必修课,有一个学期的时间来学习,本次培训在讲师的带领下,则通过一天进行了回顾。同时也学习了统计学及常用统计模型,并结合实际简单案例了解应用场景,重点的学习模型包括Logistic回归、决策树、时间序列,这些模型后续如何应用到实际业务分析中仍需要不断的探索实验。

理论是支持实践的基础,可有效指导实践,大数据分析工作也不例外。数据分析的理论基础为概率论及数理统计,在大学时作为一门必修课,有一个学期的时间来学习,本次培训在讲师的带领下,则通过一天进行了回顾。同时也学习了统计学及常用统计模型,并结合实际简单案例了解应用场景,重点的学习模型包括Logistic回归、决策树、时间序列,这些模型后续如何应用到实际业务分析中仍需要不断的探索实验。

大数据分析工作也有一套方法、流程,一般数据分析的主要步骤包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估/报告、应用、监测,在不断的循环迭代中加强数据对业务发展的支持。

三、尝试应用工具开展简单分析

工欲善其事,必先利其器。在了解大数据分析的理论基础后,本次培训还介绍了我行现有数据分析工具:woody、mole及sas,以及对应的sql、python及sas编程基础,也通过一些简单的案例开展数据处理、建模、模型训练、评估等操作,将理论知识有效的结合实践中,也为往后开展实际业务分析打下了基础。

四、确定后续学习方向及定位

两周的学习使我对大数据分析有了更加深入的认识,但仍局限于框架、概况,大数据分析的学习是持续的,而不同角色的分析人员需要关注的方向也不尽相同。正如孙总所提到的,数据分析师必须是复合型人才,作为业务部门的一名业务分析师,在加强对业务痛点理解的同时,后续仍需进一步学习分析工作所需的专业知识,不断自我提升,包括掌握常用的统计模型,结合实际业务场景选取尽可能合适的模型,掌握python语言,灵活运用woody及sas等分析工具,提高分析效率,成长为一名懂业务、懂技术、懂模型、懂市场的分析师。

大数据培训心得体会3

经过前期的mooc课程自学和集中面授学习,我顺利地通过选拔考试,获得湖北_“菁英计划”人才培养第三阶段大数据专业的培训资格。11月12日至22日,我与省内其他24名学员一起,参加了在杭州华为全球培训中心举办的“_计划”第三阶段大数据专业培训。与7月份开展的第二阶段培训相比,本次培训在数学基础知识、python编程语言、数据挖掘模型与算法方面有了更深入的讲解,同时新增了_云机器学习服务mls、大数据架构和大数据治理等内容,并强化了本课程的实验教学。

本次培训中,全体25名学员都表现出了积极端正的学习态度。在_x老师的指导下,大家刻苦专研大数据挖掘知识,课上遇到问题主动向老师请教,课后积极复习消化新知识,基于自身学习情况及时与老师协商调整授课和学习方式。面对课程内容多、难度大而课时少的情况,大家都欣然接受由原来每周2次晚自习调整为每天上晚自习并且晚自习时间延长1小时的安排。培训期间,大家仔细琢磨常见的分类、回归和聚类算法,比较不同算法的优缺点;在理论学习的基础上,大家通过上机实操对所学知识做进一步巩固和强化;在实验室搭建环节,虽然大家碰到了许多棘手问题,但通过老师的悉心点拨、学员间的激烈讨论,所有问题逐一解决;面对课时紧、学习任务重的挑战,大家自觉利用课余时间,针对课堂上未消化的内容自行查漏补缺。

本次培训虽不能保证让所有学员都成为大数据挖掘方面的专家,但它让大家有机会更加深入地了解大数据挖掘这门技术,并且点燃了大家对大数据挖掘的学习热情。面对课程庞大的知识架构和体系,大家纷纷表示,虽然很难在10天内对所有知识有充分的认识和掌握,但培训结束后仍会卯足干劲,主动做到持续性学习,争取在大数据挖掘道路上越走越远。

大数据培训心得体会4

第一段:介绍大数据培训班的背景和意义(200字)。

如今,随着科技的飞速发展,大数据已经成为当今社会中不可或缺的一部分。越来越多的企业和组织开始意识到,通过分析和利用大量的数据,可以为他们带来巨大的商业机会和竞争优势。因此,大数据分析能力的需求逐渐增加,相应地,大数据培训班应运而生。大数据培训班旨在通过系统性的培训,帮助学员掌握大数据分析的基本理论和实际应用技能,以满足企业对于数据分析人才的需求。

在大数据培训班中,我学到了丰富的理论知识和实际操作技能。从数据的采集和清洗,到数据的存储和处理,再到数据的可视化和分析,在每个环节中,我都得到了耐心、详细的讲解和示范,并进行了大量的实践操作。不仅如此,培训班还组织了一系列有趣的案例分析和团队项目,让我能够全面了解和应用所学知识。同时,大数据培训班采用了多种教学方法,包括课堂讲解、小组讨论、实践演练、个人学习等,使学习过程更加丰富多样,提高了效果。

第三段:大数据培训班对个人能力的提升和职业发展的帮助(300字)。

通过参加大数据培训班,我的专业能力和综合素质得到了显著提升。首先,我熟练掌握了大数据分析的基本概念和方法,能够独立完成数据的采集、清洗、存储、处理和可视化等工作。其次,我学会了如何运用大数据工具和技术,例如Hadoop、Spark等,以及如何利用统计学和机器学习算法进行数据分析和预测。这些能力的提升使我更具竞争力,能够在职场中胜任大数据分析相关的工作。同时,大数据培训班还有助于培养我的团队合作精神和项目管理能力,使我能够更好地与他人合作,推动团队取得更好的成绩。

第四段:大数据培训班的不足之处和改进建议(200字)。

尽管大数据培训班的效果非常显著,但仍然存在一些不足之处。首先,由于大数据领域的快速发展,培训内容需要及时更新与调整,以保证学员接触到最新的理论和技术。其次,培训班的时间安排相对较短,每一个知识点都只能简单介绍,缺乏深入的讲解和实践。最后,个别培训班的师资力量不够强大,部分讲师的专业水平和教学能力还有待提升。因此,我建议培训机构在招聘师资时要严格把关,注重专业水平和教学经验,同时加强与行业实际需求的对接,提供更加实用、实践性强的培训内容。

第五段:总结大数据培训班的意义和价值(200字)。

综上所述,大数据培训班不仅为我提供了全面系统的大数据分析知识和技能,而且促使我在职场中更加具备竞争力。通过培训,我的专业能力得到了提升,不仅能够满足企业对于数据分析人才的需求,而且能够在日常工作中更加高效地处理和分析数据,为企业的决策提供有力的支持。同时,大数据培训班还提供了更广阔的职业发展空间,使我能够在大数据行业中寻求更好的发展机会。因此,参加大数据培训班是我职业生涯中一个重要的里程碑,带给我很多收获和启示。

大数据培训心得体会5

大数据创新已经成为当今信息技术发展的一大趋势,为了跟上这一潮流,我参加了一次大数据创新培训。通过这次培训,我对大数据的概念、应用和发展有了更深入的了解。在这篇文章中,我将结合自己的学习经历和心得,谈谈我对大数据创新培训的体会。

第二段:培训内容。

在培训中,我们学习了大数据的基本概念和原理,了解了大数据的特点以及其在不同领域中的应用。我们还学习了大数据分析和处理的方法和工具,掌握了数据挖掘、机器学习和模型构建等技能。通过讲座、案例分析和实践操作等形式,我们系统地学习了大数据的理论和实践。

第三段:学习收获。

在这次培训中,我收获了丰富的知识和实践经验。首先,我对大数据的发展趋势和应用前景有了更清晰的认识。大数据在各个领域都具有广泛的应用,可以帮助企业做出更明智的决策和提高效率。其次,我学习到了大数据分析和处理的方法和工具,对数据的处理和分析有了更深入的了解。最后,我通过实践操作,掌握了大数据分析和处理的一些基本技能,增强了自己解决实际问题的能力。

第四段:习得技能的应用。

通过这次培训,我学习到的大数据分析和处理的技能可以应用在我的实际工作中。比如,我可以利用这些技能分析销售数据,找出销售数据背后的规律和趋势,为决策提供参考。另外,我还可以利用这些技能进行市场调研和用户行为分析,了解用户需求并提供个性化的服务。这些应用可以帮助提高工作效率和竞争力。

第五段:总结。

通过这次大数据创新培训,我不仅扩展了自己的知识和技能,也增长了见识和思维方式。大数据创新正处于高速发展阶段,参加这次培训使我对大数据创新的前景和应用有了更深入的认识。我希望能够将所学所得应用于实际工作中,并不断学习和探索大数据创新的更多领域。大数据时代已经来临,只有不断学习和创新,才能跟上时代的步伐。

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