大数据心得体会1500字（第1篇）

　　据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。

　　据职业社交平台LinkedIn发布的《20XX年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。

　　根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

　　大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。

　　在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。

　　北京数据分析平均工资：10630/月，取自15526份样本，较2016年，增长9.4%。

　　数据分析师岗位职责

　　工作职责:

　　1.根据公司产品和业务需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，建设征信分析模型并优化，为公司征信运营决策、产品设计等方面提供数据支持；

　　2.负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测；

　　3.参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估；

　　4.整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中变化和问题，为业务发展提供决策支持；

　　5.独立完成项目需求管理、方案设计、实施管理和项目成果质量的把控；

　　6.参与编写项目相关文档。

　　北京大数据开发平均工资：30230/月。

　　大数据开发工程师/专家岗位指责：

　　职位描述：

　　1、构建分布式大数据服务平台，参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询，大数据系统运维等系统；

　　2、服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量；

　　3、深入源码内核改进优化开源项目，解决各种hadoop、spark、hbase疑难问题，参与到开源社区建设和代码贡献；

　　北京hadoop平均工资：20130/月，取自1734份样本。

　　Hadoop开发工程师岗位职责：

　　职位描述：

　　1.参与优化改进新浪集团数据平台基础服务，参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化，日处理量超过PB级别的数据处理平台改进，多维实时查询分析系统的构建优化；

　　2.分布式机器学习算法在数据平台的构建与优化（包括常见的LR、GBDT、FM、LDA、Word2Vec及DNN等）；

　　3.深入源码改进各种开源大数据项目（包括Hadoop、Spark、Kafka、HBase等）。

　　北京数据挖掘平均工资：21740/月，取自3449份样本，较2016年，增长20.3%；

　　北京算法工程师平均工资：22640/月，取自10176份样本。

　　算法工程师招聘要求（引自美团点评数据平台部）：

　　职位描述：

　　互联网公司背景优先

　　A、广告算法

　　岗位职责：

　　1.负责点击率预估等主要广告算法的技术选型；

　　2.负责核心算法的开发；

　　3.负责广告大数据处理流程的建设及相关工具的研发；

　　4.负责广告技术研究项目的推进与管理；

　　B、推荐算法

　　职位描述：

　　1.参与各个产品线的个性化推荐系统的研发；

　　2.分析用户行为数据，并设计合理的推荐算法模型及策略，并优化推荐排序；

　　3.通过对用户行为数据的挖掘，对用户进行建模，精准刻画用户各种属性；

　　C、算法工程师

　　岗位职责:

　　1、开发和优化用户行为数据挖掘，文本分类和语义理解，社交网络分析，网页搜索，推荐系统等领域的特定算法。

　　2、能够很快学习和利用state-of-the-art的算法解决实际产品问题，提升产品用户体验。

　　最后一个问题，哪些公司需求大数据人才？

　　答：所有的公司。大到世界500强，BAT这样的公司，小到创业公司，他们都需求数据人才。

　　马云爸爸说“我们已从IT时代进入了DT时代，未来我们的汽车、电灯泡、电视机、电冰箱等将全部装上操作系统，并进行数据集成，数据将会让机器更“聪明”。DT时代，数据将成为主要的能源，离开了数据，任何组织的创新都基本上是空壳。”

大数据心得体会1500字（第2篇）

　　20xx年5月5日到5月13日，我们在新密市教体局的安排下来到了美丽的北国之城——长春，在东北师范大学开始了为期8天的学习。作为一名老师，能有一次这样的机会出去学习，我觉得自己是幸运的，感谢教体局为我们提供了这样的学习机会。8天的时间虽短入党志愿书，但是大师的教育思想和理念却深深地留在我的脑海里。此次培训领导安排的很周到，给我们授课的全部是专家级别的人物，内容充实，学习紧奏，两位班主任老师尽职尽责，安排具体，服务到位;培训期间学员之间相处和睦，让我感受到集体的温暖，并且认识了新朋友和。此次培训主要采用专题讲座的形式进行理论学习，另外还走进西五小学和东北师范大学附属慧谷中学学习观摩，一路走来，收获良多。

　　一、聆听张辉老师《做有大爱、有担当的幸福教师》

　　长春市八中校长、特级教师张辉老师用自己的工作经历和经验从两个方面诠释了如何做有大爱、有担当的幸福教师。尤其是张老师对于学生德育的培养，确立“有文化的中国人，会学习的高中生，肯努力的八中人”的培养目标，建设“和润德育”的教育思想，通过让学生种植蔬菜，促进学生个性化的发展。

　　二、聆听张永军教授的《基于核心素养的生命课堂的构建》

　　张教师用经典的实例和风趣的语言围绕以人为本，以生为本的课堂的构建。教师的艺术在于用心做学问，善于挖掘教学技巧，激发学生的兴趣，让自己成为一个让学生喜欢的老师。

　　三、学习梁红梅教授的《小课题研究引领教师专业发展》

　　梁教授告诉我们小课题是什么，如何从实际问题出发，提炼出课题，然后围绕如何对小课题进行研究，最后再告诉我们进行小课题研究的方法。让我这个对课题感觉力不从心的人有了信心，也为我指明了方向。

　　四、感慨郑燕林教授《大数据背景下的教学改革》

　　工作总结范文郑教授阐述了大数据的内涵与教育变革的需求，尤其是在现如今信息技术飞速发展的时代，教学中如何不能融入大数据，那如何实现教育的快速发展?郑教授让我妈理解了什么事大数据，更认清了大数据在教育教学中的作用。

　　五、佩服贺庆国教授的《读书与反思》

　　惊讶于贺教授的深厚的文化底蕴，培育于贺教授的学识渊博。一个吉林大学的哲学博士，生生地把枯燥无味的历史课上成了学生喜欢的课。贺教授语言风趣幽默，名人典故脱口而出，引文用典随意恰当，三个小时的讲课简直就是享受。贺教授说，再累也要看书，再穷也要买书，一个要想成为真正的，必须具有坚实的理论功底、广博的知识背景、灵活的教学艺术、自觉的批判思想、科学的教育研究、强烈的人格魅力，而这些都离不开读书与反思。“好看的皮囊千篇一律，而有趣的灵魂却百里挑一”，好读书，会读书，善思考，于是活得有趣，干得得法。

　　六、追求黄宝国教授《做一名有自己教育思想的教师》

　　做一名有自己教育思想的教师是多少教师梦寐以求的事情，能有多少个人一辈子能有自己的教育思想?而黄教授就做到了。他的语言风趣，表情丰富，讲解例子经典恰当。黄教授的“差点教育”其实是让我们再次认识到学生的差异，思想汇报范文并且重视差异。人无完人，但人也不会一无是处，“你数学好来数星星，我数学不好来数月亮”，人生要用有限的生命来扬长，不要用有限的生命来补短，一个人早一天发现自己的优长，这个人就早一天走在成功的路上，差点在这里指的就是优点、亮点、闪光点!：他对家长说的“不要拿自己的孩子与别的孩子比，每个孩子都是你的;对老师们说，不要拿自己的学生和其他班上的学生比，每个学生都是不可代替的;对学生说，不要拿自己和别人比，每个人都是独特的自己，我们大家自己和自己比，自己的今天和自己的昨天比，你看到的变化，是成长，”黄老师告诉我们，成为的自己，就是最幸福的!

　　七、领会郝淑霞教授的《一堂好课的标准》

　　一直都在上课，但什么是好课，我从来都没总结过。郝教授用自己的工作经历为我们总结了一堂好课的标准，但是这个标准也不是绝对的。年轻的教师我们就是看一堂课的整个环节，而对于老教师，我们看的却是他的教学艺术和技巧。不管是什么，要想上好一节课，只有用心才会得到。

　　八、学会张小英教授的《快乐人生，从新开始》

　　长久以来，我们都被工作和生活的压力压得苦不堪言，已经很少去问过我们到底需要什么，到底在追求什么。张教授说，一个教师，首先得是个人，然后才是教师。张教授结合具体事例运用激情并幽默的语言，用一个个故事启迪着每一个参训者的心灵，引起大家的共鸣，会场中不断传出一次次热烈的掌声，王小英教授的讲座不是用高高在上的学术权威告诫听者，入党申请书而是用所见所闻所思引起听者的思考和触动。

　　一天又一天，聆听不同风格专家的讲座，无异于将我于闭塞之中拽出，一点点剥离陈规，掸落陋习;一日又一日，聆听不同内容的讲座，无异于将我于昏沉之中叫醒，一点点打开思路，指明方向;一篇又一篇，书写每日所得与所思，无异于给陷入倦怠中的我补充元气，赋予灵气，让我又有了前进的方向和动力。让我在学习之后重新审视自己，为自己寻找出路。路还有很远，从不止步;学习，永远都在路上。我将以此次学习为契机，秉承着“要想成为教学的高手，首先使自己成为学习的高手”的原则，使自己一路向前，不断成长。

大数据心得体会1500字（第3篇）

　　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20xx年湖北xx“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“xx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xx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xxx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。

大数据心得体会1500字（第4篇）

　　通过几天网络营销的培训，个人的感受主要有以下几点：

　　一、开展网络营销是一个长期积累的过程，所以必须要有一个长久作战的准备，需要领导的高度重视，积极支持与充分信用。

　　二、“互联网+”，通俗来说，就是“互联网+各个传统行业”，但这并不是两者简单的相加，而是通过信息通信技术以及互联网平台，让互联网与传统行业进行深度融合，创造新的发展生态。在现在的信息社会，消费者消费渠道和信息获取习惯都发生了极大改变，相应的企业的营销方式也应该随之改变，特别要注重对网络营销平台的选择，客户群体出现在那个平台，产品就出现在哪里；同时也应对传统的营销方式作出相应的调整，探寻出一条符合本企业的方式，特别是在企业创立之初，应该更加重视营销方式的创新。

　　三、网络营销要尽早组建专业的团队，知己知彼，在充分的了解市场后，才能够更有把握的做好网络推广和营销的工作；同时，在信息传播如此广泛而快速的时代，如果可以做到人人参与，全民营销，同时借助当下的热点事件，广泛传播，相信可以让更多的人了解我们的企业和产品。

　　四、相对于网络营销做得好的企业来说，我们公司的网站太过于简洁和死板。首先要对网站进行搜索引擎优化，利用搜索引擎的搜索规则来提高网站在有关搜索引擎内的排名，从而提高网站的访问量与关注度；其次要对网页内容进行优化，首页上可以放上客户最关注的那些内容，提高网站的转化率。

　　五、用信息化的思维与技术改进传统产业，改造传统产业的生产方式、经济模式、产业结构，“互联网+”是部分传统产业升级的催化剂，它与工业制造业领域的结合将带来重大发展机遇。这一结合的关键就在于“智能制造”，主要体现在：1.个性化定制，战略转型是用户导向，未来的制造业，不一定是现在的以大生产、大批量、大工程的形式来表现的制造业，而是以满足客户需求，甚至是创新客户需求来产生的新的制造形态，一切以满足客户需求为导向；2.促进新业态、新模式的形成，特别是制造业服务化的趋势会越发明显，企业要生存必然需要线上线下结合，线上营销，线下成交；线上成交，线下体验，所以在线上的交流与服务就显得尤为重要；3.利用互联网信息，可以了解到行业内的最新生产技术与发展动态，取长补短，优化资源与能源的配置，提高生产与利用效率。

　　六、“互联网+”的本质不是把互联网当作工具和媒体，而是营造新业态、新的供应链、新的增值服务，从信息服务转向全产业链各要素的整合。但是“互联网+”也有可能带来严重的泡沫，现在既是互联网+的最好时机，也是最危险的时候，互联网+什么都可以，但是互联网+绝对不能加传统思维，绝对不能加既得利益。

大数据心得体会1500字（第5篇）

　　20xx年12月，我有幸到大连参加教育信息化培训，非常感谢领导给我的这次外出学习的机会。在几天的学习中，我们认真聆听了专家们精彩的专题报告，观摩了大连信息化示范学校的电子课堂，参观了大连青少年科技馆，积极参与教师互动交流。在这几天里，每天的感觉是幸福而又充实的，因为每一天都要面对不同风格的名师、专家，每一天都能听到不同类型的讲座，每一天都能感受到思想火花的冲击。现将在潜移默化中学到、感悟到以下几个方面与大家分享：

　　一、电子化教学在课堂中的应用

　　在参观的小学中，观摩了几节IPAD课堂展示，包括特色的远程教学。在展示课中，学生利用手中的平板电脑与教师进行课堂互动，教师可以更直观快速的查看学生对课堂知识的理解程度，并能通过光电展示，提高学生的兴趣，增加学生在课上的注意力，更能激发学生对课堂学习的兴趣。这种电子化教学，能更好的解决学生上课注意力不集中，教师对学生课堂知识理解的掌握不足的问题，是在现今高新科技普及情况下对课堂延伸的非常好的尝试。

　　令我印象深刻的是远程教学的应用，在一节课程中由2-3名老师进行远程互动教学，两个班级的学生同时上课，脱离的地域的限制，把互联网充分的利用了起来，平衡了地区间的教育水平，由高带低，保证了教师教学水平提升的同时，也使学生在竞争中有了提高的动力，是非常好的一种尝试。

　　二、我理解的创客教育

　　创客教育是创客文化与教育的结合，基于学生兴趣，以项目学习的方式，使用数字化工具，倡导造物，鼓励分享，培养跨学科解决问题能力、团队协作能力和创新能力的一种素质教育。

　　对于学生而言，创客教育不是某方面知识的应用，而是要实现培养学生创新能力的体系建设，让创新教育落到实处，它既是学生个性发展的内在需求，也是时代发展的大势所趋。我们所倡导的创客教育，是培育学生提出问题、研究问题、解决问题、动手制作的综合能力，初步融合了科学研究、技术制作、艺术创作的全过程，能够培养学生的主动探索精神、批判性思维能力、自主创新能力、合作研究能力、语言表达能力、艺术创作能力等。

　　其次，作为创客教育的平台，创客空间是要为创客们创新应用的实现提供有力的帮助和支持，而不是简单完成一个专业人才的培训。同时，创客们的团队合作，在交流中进行智慧的碰撞，得到大家的智慧结晶最终变成创新的理论成果，然后在创客空间里，将创意变成现实。

　　最后，创客教育的目标：让学生从内心体会创新与分享的快乐，进而形成健康的人格，成就一个幸福的人生。

　　三、今后的努力方向

　　电子化教学、创客教育，契合了学生富有好奇心和创造力的天性。课程为载体，在信息化平台下，融合科学、数学、物理、化学、艺术等学科知识，培养学生的想象力、创造力以及解决问题的能力。

　　教师要学会把课堂变成一个充满活力空间，鼓励学生利用电子化工具进行高效、欢乐的学习，使学生充满对学习的兴趣，提高学习的效率。在创客教育中，要让学生人人成为创客，教师必须先于学生成为创客。每一个学科课程都应该是创客课程。教师要提升课程整合的能力，学科内学习需要整合，学科之间需要整合，要让学生学科学习过程要成为知识创造的过程。教师要从一个知识的传授者蜕变为一个创客型教师。其实，基于推进创客教育的要求，学校的每一位教师都应该是创客型教师。

　　大连一行虽然短暂，但如果我们能以人之长，补己之短，发挥优势，讲“落实与坚持”用于教育、教学、教研工作的各个方面，努力在日常教学中扎实地推进，执着地践行，相信也能打造富有个性特色的电子化创新教育。

大数据心得体会1500字（第6篇）

　　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，范文网哪个部门先用，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，全面的范文参考写作网站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。