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最新大数据心得心得体会 大数据心得体会(汇总8篇)

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最新大数据心得心得体会 大数据心得体会(汇总8篇)
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心得体会是对一段经历、学习或思考的总结和感悟。大家想知道怎么样才能写得一篇好的心得体会吗?接下来我就给大家介绍一下如何才能写好一篇心得体会吧,我们一起来看一看吧。

大数据心得心得体会篇一

大数据讲座学习心得

大数据时代已经悄然到来,如何应对大数据时代带来的挑战与机遇,是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。大数据时代是我们的一个黄金时代,对我们的意义可以说就像是另一个“80年代”。在讲座中秦永彬博士由一个电视剧《大太监》中情节来深入浅出的简单介绍了“大数据”的基本概念,并由“塔吉特”与“犯罪预测”两个案例让我们深切的体会到了“大数据”的对现今这样一个信息时代的不可替代的巨大作用。

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。

首先,“大数据”究竟是什么?它有什么用?这是当下每个人初接触“大数据”都会有的疑问,而这些疑问在秦博士的讲座中我们都了解到了。“大数据”的“大”不仅是单单纯纯指数量上的“大”,而是在诸多方面上阐释了“大”的含义,是体现在数据信息是海量信息,且在动态变化和不断增长之上。同时“大数据”在:速度(velocity)、多样性(variety)、价值密度(value)、体量(volume)这四方面(4v)都有体现。其实“大数据”归根结底还是数据,其是一种泛化的数据描述形式,有别于以往对于数据信息的表达,大数据更多地倾向于表达网络用户信息、新闻信息、银行数据信息、社交媒体上的数据信息、购物网站上的用户数据信息、规模超过tb级的数据信息等。

一、学习总结

1. 大数据的定义

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。

一、什么是大数据?

百度百科中是这么解释的:大数据(big data),指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。我最开始了解大数据是从《大数据时代》了解到的。

大数据在几年特别火爆,不知道是不是以前没关注的原因,从各种渠道了解了大数据以后,就决定开始学习了。

二、开始学习之旅

在科多大数据学习这段时间,觉得时间过的很快,讲课的老师,是国家大数据标准制定专家组成员,也是一家企业的大数据架构师,老师上课忒耐心,上课方式也很好,经常给我们讲一些项目中的感受和经验,果然面对面上课效果好!

如果有问题,老师会一直讲到你懂,这点必须赞。上课时间有限,我在休息时间也利用他们的仿真实操系统不断的练习,刚开始确实有些迷糊,觉得很难学,到后来慢慢就入门了,学习起来就容易多了,坚持练习,最重要的就是坚持。

大数据心得心得体会篇二

随着信息技术的迅猛发展,大数据已然成为了这个时代的新宠。大数据作为一种时尚,越来越多的学生选择了学习与研究这一领域。在大数据学习的过程中,我深刻体会到了大数据技术的魅力和应用的广泛性。以下是我对大数据学习的心得体会。

首先,大数据的学习需要扎实的数学基础。大数据技术的核心是数据分析和数据挖掘,而这两项技术离不开数学的支撑。在大数据学习的过程中,我意识到了数学基础的重要性。数学为我们提供了强大的工具和思维方式,使得我们能够更加深入地理解和掌握大数据技术。因此,在学习大数据的过程中,我努力提升自己的数学水平,加强对概率论、线性代数等数学知识的学习和理解,以便更好地应用到大数据技术中。

其次,大数据学习需要具备良好的编程能力。大数据技术的实现离不开编程语言的支持,而对于学生而言,掌握一门或多门编程语言是必不可少的。在大数据学习的过程中,编程成为了一种常见的操作。学生需要运用编程技术,对数据进行清洗、整理和分析。因此,在学习大数据的过程中,我积极提高自己的编程能力,学习了Python、R、Java等编程语言,并掌握了它们在大数据处理和分析中的应用。

再次,大数据学习需要不断提高自己的数据分析能力。因为在大数据时代,数据是价值的源泉,只有通过对数据的深入分析,才能挖掘出其中的潜在价值。在大数据学习的过程中,我不断提高自己的数据分析能力,学习了数据清洗、数据可视化、模型构建等相关技术。通过对实际数据的分析,我逐渐掌握了数据分析的方法和技巧,能够通过对各种数据进行分析,提取出其中的规律和价值,并为决策提供有力的支持。

最后,大数据学习需要拥有创新思维和团队合作能力。大数据技术总是在不断创新,对学生而言,掌握创新思维和团队合作能力是必不可少的。在大数据学习的过程中,我积极培养自己的创新思维能力,探索新的方法和思路,不断改进和创新。同时,大数据学习也需要与他人进行团队合作,通过与团队成员的合作,共同完成各种大数据项目。通过与他人的交流和协作,我学会了倾听和尊重他人的意见,也更深刻地理解到团队合作所带来的价值。

综上所述,大数据的学习是一项综合能力的培养过程。学生需要具备扎实的数学基础、良好的编程能力、优秀的数据分析能力,同时还要拥有创新思维和团队合作能力。通过大数据学习,我不仅深入了解了大数据技术的魅力和应用的广泛性,还培养了自己的综合素质。我相信,随着大数据技术的不断发展和应用,大数据学习将会为我打开更加广阔的职业发展道路。

大数据心得心得体会篇三

在当今信息爆炸的时代,大数据已经成为各行各业的一个重要工具。作为一名对大数据感兴趣的计算机专业学生,我决定自学大数据,以期在未来的工作中能够更加熟练地运用它。通过自学大数据,我收获颇丰,不仅提高了自己的专业水平,还培养了一系列重要的学习和工作能力。下面我将围绕这几个方面,谈谈我在自学大数据过程中的心得体会。

第一,自学大数据要善于利用网络资源。互联网是人类最伟大的发明之一,它提供了丰富的学习资源。自学大数据时,我充分利用网络上的教学视频、在线教程和大数据平台等资源,从基础知识到高级技术都能够找到合适的学习材料。例如,我经常参考网上的大数据教材,掌握了大数据的基本概念、相关算法和数据处理技术。此外,我还通过参加大数据社区的讨论和博客的阅读,与其他志同道合的人交流经验,共同提高。

第二,自学大数据需要有坚实的编程基础。在大数据领域,编程是一项非常重要的技能。自学大数据之前,我已经具备了一定的编程基础,这为我学习大数据打下了良好的基础。通过自学大数据,我进一步熟悉和掌握了常用的编程语言,如Python和Java,并且学会了如何运用这些语言处理海量数据。此外,我还学习了大数据的编程工具和框架,如Hadoop和Spark,这些工具和框架可以帮助我高效地处理和分析大量数据。

第三,自学大数据要注重实践。理论知识只有通过实践才能巩固和运用。在自学大数据的过程中,我努力寻找实践机会,通过实际操作来巩固所学的知识。我下载了一些公开的大数据集,运用所学的技术对数据进行分析和挖掘。通过实践,我不仅掌握了大数据处理的具体步骤和方法,还培养了解决实际问题的能力。

第四,自学大数据需要有自我驱动力。自学大数据是一项艰巨的任务,需要付出大量的时间和精力。在自学过程中,我常常面对各种困难和挑战。有时候会遇到难以理解的概念,有时候会遇到棘手的问题。这时候,自我驱动力是非常重要的。我在自学大数据过程中,时刻保持着积极的心态,持之以恒地学习和实践。我还制定了详细的学习计划,每天确定一些具体的学习目标,并按计划进行学习。通过自我驱动力,我能够坚持学习,并获得良好的学习效果。

第五,自学大数据需要与他人合作。作为一个多样的学科领域,大数据需要不同专业背景和技术能力的人才共同合作。在自学大数据的过程中,我积极与其他同学和专业人士进行交流和合作。通过与他人合作,我能够学习到其他人的经验和见解,拓宽自己的视野,并进一步提高自己的能力。此外,与他人合作还能够培养自己的团队合作精神和沟通能力,这对未来的职业发展具有重要的意义。

总之,自学大数据是一项具有挑战性但也非常有意义的任务。通过自学大数据,我不仅提高了自己的专业水平,还培养了一系列重要的学习和工作能力。在未来的工作和学习中,我相信这些能力将会起到重要的作用。我将继续努力,不断学习和探索,为大数据领域的发展做出自己的贡献。

大数据心得心得体会篇四

在过去十几年里,数据已经成为我们生活中无处不在的一部分。从社交媒体到通信应用程序,我们的行为留下了大量可挖掘的数据。而这些数据可以帮助企业和政府机构以一种无以伦比的方式进行分析,以实现效率和决策的优化。自己也在参加了一些大数据考察活动后,我对大数据的观念有了新的认识,也掌握了更多的技能。

首先,对数据的转化和呈现有了更深入的理解。通过参加数据考察活动,我理解了数据趋势和数据可视化的概念。这让我明白了如何将大量数据转化成更可读的形式。即便是在巨量数据的情况下,我们完全可以在不失精度情况下挖掘更多信息。这些数据可视化的技巧也使得我可以在不使用复杂软件的情况下,更简单地制作和展示数据。

其次,大数据考察也让我更深入地理解了机器学习和AI深度神经网络的原理。在机器学习的过程中,我们可以将模型训练成对数据进行更精细的预测。这些预测只需要使用算法和预处理数据即可实现。这种预测能够帮我们挖掘出数据中的趋势,利用这些信息可以提高企业的效益和优化决策。而深度神经网络设计的算法可以使我们更好地模拟人类大脑的学习机制,从而提高人工智能的性能和鲁棒性。

此外,数据考察活动还让我明白了数据隐私和安全的意义和重要性。随着数据的采集和处理越来越普遍,我们也面临着数据泄露和滥用的风险。因此,在这个时代,我们需要主动保护我们的个人数据和隐私。政府和企业也应该做出足够的保障,保障公民和客户的数据安全和隐私性。

最后,数据考察活动也让我体验到了团队协作真正的力量。在处理复杂的数据时,一种比较省时和成本效益的方式是组织一个有能力和资格的团队进行工作。团队协助,调动每个人的聪明才智,才能获得最好的结果。因此,关键的一点往往就是团队协作,这也是数据考察活动带给我的最大感受。

总之,数据和大数据已经成为我们社会不可或缺的一部分。只有掌握了大数据的核心技能,我们才能在这个时代立足。而大数据考察活动,不仅仅让我们学会了如何存储,处理和展示大量的数据,也让我们尝试着用数据解决复杂实际问题的过程中懂得了更多。

大数据心得心得体会篇五

《大数据时代》心得体会

信息时代的到来,我们感受到的是技术变化日新月异,随之而来的是生活方式的转变,我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今,大数据时代成为炙手可热的话题。

信息和数据的定义。维基百科解释:信息,又称资讯,是一个高度概括抽象概念,是一个发展中的动态范畴,是进行互相交换的内容和名称,信息的界定没有统一的定义,但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据:或称资料,指描述事物的符号记录,是可定义为意义的实体,它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述,是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”,如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来,数据是原始的处女地,需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发,只是当数据爆发到无法驾驭的状态,大数据时代应运而生。

在大数据时代,大数据时代区别与转变就是,放弃对因果关系的渴求,而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”,而不需要知道“为什么”。数据的更多、更杂,导致应用主意只能尽量观察,而不是倾其所有进行推理。小数据停留在说明过去,大数据用驱动过去来预测未来。数据的用途意在何为,与数据本身无关,而与数据的解读者有关,而相关关系更有利于预测未来。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进,理论来创立处理非结构化数据的方法,处理结果与未来进行验证。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。小数据时代也即是信息时代,是大数据时代的前提,大数据时代是升华和进化,本质是相辅相成,而并非相离互斥。

数据未来的故事。数据的发展,给我们带来什么预期和启示?金融业业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长,海量机遇和挑战也随之而来,适应变革,适者生存。我们可以有更广阔的学习空间、可以有更精准的决策判断能力这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力,基于脱颖而出的创新思维和执行。因此,建设“数据仓库”,培养“数据思维”,养成“数据治理”,创造“数据融合”,实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代,从数据中攫取价值,笑看风云变换,稳健赢取未来。

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。

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。

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。

合纤部 车民

2013年11月10日

一、学习总结

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。

大数据心得心得体会篇六

随着信息技术的飞速发展,大数据分析成为了当今社会的热门技术。许多人纷纷投身于大数据领域,并希望能够通过自学来成为一名合格的数据分析师。作为一名自学者,我也深深地体会到了学习大数据的过程中的艰辛与收获。在这篇文章中,我将分享我在自学大数据过程中的体会和心得,包括挑战和困惑,以及如何克服它们并取得有效的学习结果。

首先,自学大数据面临的最大挑战是缺乏系统性和指导性。大数据领域的知识庞杂而且繁多,如果没有一个系统的学习计划和具体的指导,很容易迷失在知识的海洋中。因此,我首先花了大量的时间来寻找合适的学习资料和课程。在不断试错和优化的过程中,我终于找到了一些好的学习资源,包括一些专业的在线课程和教材。这些资源为我提供了一个有组织的学习框架,帮助我更好地理解和掌握大数据的基本知识和技能。

其次,自学大数据需要坚持和耐心。大数据技术的学习过程是长期而繁琐的,需要长时间的积累和持续的学习。在学习的过程中,我常常会遇到疲倦和厌烦的情绪,甚至有时会怀疑自己的能力和付出的价值。然而,我意识到这是学习过程中的一种常见反应,只有坚持和耐心,才能够克服困难,取得学习的进展。因此,我制定了每天固定的学习计划,并且坚持不懈地执行它。通过不断的坚持,我逐渐养成了每天学习的习惯,并且在学习的过程中逐渐积累了大量的知识和技能。

然而,自学大数据也存在着困惑和困难。大数据领域的知识体系广泛而复杂,有时候我会感到困惑和迷失,不知道应该从何处入手或者如何更好地理解和应用所学知识。为了克服这些困难,我主动参加了一些大数据相关的讨论和研讨会,并且积极地与其他自学者和专业人士进行交流和讨论。这些交流和讨论不仅帮助我更好地理解和消化所学知识,还为我提供了实际问题解决的思路和方法。此外,我还会主动寻找一些实际应用和项目来加深和巩固所学知识。通过实践和实际操作,我能够更好地理解和掌握所学内容,并且更快地提高自己的技能水平。

最后,自学大数据需要不断更新和学习的意识。大数据技术日新月异,更新换代的速度非常快。为了跟上行业的发展和要求,我意识到只靠传统的学习方法和资源已经不够了,需要不断地学习和追求进步。因此,我积极参加一些线下培训和研讨会,并且关注一些优秀的大数据博客和论坛。通过学习最新的技术和动态,我不仅能够了解到行业的最新趋势和要求,还能够与行业内的专家和从业者进行交流和讨论,拓宽自己的视野和知识背景。同时,我还通过参加一些大数据竞赛和项目来锻炼和提升自己的实际能力。

综上所述,自学大数据是一项具有挑战性的任务,但同时也是一种乐趣和成就感满满的学习过程。通过不断地学习和实践,我逐渐克服了学习中的困惑和困难,并且取得了一些显著的学习成果。我相信,只要坚持不懈,不断提升自己的能力和素质,就能够在大数据领域中取得更好的发展和成就。

大数据心得心得体会篇七

这本书里主要介绍的是大数据在现代商业运作上的应用,以及它对现代商业运作的影响。

《大数据时代》这本书的结构框架遵从了学术性书籍的普遍方式。也既,从现象入手,继而通过对现象的解剖提出对这一现象的解释。然后在通过解释在对未来进行预测,并对未来可能出现的问题提出自己看法与对策。

下面来重点介绍《大数据时代》这本书的主要内容。

《大数据时代》开篇就讲了google通过人们在搜索引擎上搜索关键字留下的数据提前成功的预测了20__年美国的h1n1的爆发地与传播方向以及可能的潜在患者的事情。google的预测比政府提前将近一个月,相比之下政府只能够在流感爆发一两个周之后才可以弄到相关的数据。同时google的预测与政府数据的相关性高达97%,这也就意味着google预测数据的置信区间为3%,这个数字远远小于传统统计学上的常规置信区间5%!而这个数字就是大数据时代预测结果的相对准确性与事件的可预测性的最好证明!通过这一事以及其他的案例,维克托提出了在大数据时代“样本=总体”的思想。我们都知道当样本无限趋近于总体的时候,通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。而之前采取的“样本总体”的做法很大程度上无法做到更进一步的描述事物,因为之前的时代数据的获取与存储处理本身有很大的难度只导致人们采取抽样的方式来测量事物。而互联网终端与计算机的出现使数据的获取、存储与处理难度大大降低,因而相对准确性更高的“样本=总体”的测算方式将成为大数据时代的主流,同时大数据时代本身也是建立在大批量数据的存储与处理的基础之上的。

接下来,维克多又通过了ibm追求高精确性的电脑翻译计划的失败与google只是将所有出现过的相应的文字语句扫描并储存在词库中,所以无论需要翻译什么,只要有联系google词库就会出现翻译,虽然有的时候的翻译很无厘头,但是大多数时候还是正确的,所以google的电脑翻译的计划的成功,表明大数据时代对准确性的追求并不是特别明显,但是相反大数据时代是建立在大数据的基础住上的,所以大数据时代追求的是全方位覆盖的数字测度而不管其准确性到底有多高,因为大量的数据会湮埋少数有问题的数据所带来的影响。同时大量的数据也会无限的逼近事物的原貌。

之后,维克托又预测了一个在大数据时代催生的重要职业——数据科学家,这是一群数学家、统计学与编程家的综合体,这一群人将能够从获取的数据中得到任何他们想要的结果。换言之,只要数据充足我们的一切外在的与内在的我们不想让他人知道的东西都见会在这一群家伙的面前展现得淋漓尽致。所以为了避免个人隐私在大数据时代被这一群人利用,维克托建议将这一群人分为两部分,一部分使用数据为商业部门服务,而另一群人则负责审查这一些人是否合法的获得与应用数据,是否侵犯了个人隐私。

无论如何,大数据时代将会到来,不管我们接受还是不接受!

我觉得《大数据时代》这本书写的很好,很值得一读。因为会给我们很多启发,比如你在相关的社交网站发表的言论或者照片都很有可能被“数据科学家”们利用,从而再将相关数据卖给各大网店。不过,事实就是我们将会成为被预测被引诱的对象。所以说,小心你在网上留下的痕迹。

我喜欢这本书是因为它给我展现了一个新的世界。

大数据的心得体会篇2

大数据心得心得体会篇八

大数据已经成为当下的热门话题,越来越多的企业开始将其融入到自己的发展中。在这样的背景下,由中国数据产业领袖峰会举办的“大数据之夜”活动吸引了许多人前来参加。我也深感荣幸能够参加其中,下面我将分享一下我在这次活动中的心得体会。

第二段:活动内容介绍

在本次活动中,一些著名的企业家、学者和专家出席了会议,他们主要从大数据方面给我们进行了分享。在会上,他们分别从不同的角度,就大数据在各个行业中的应用、数据分析技术的发展等方面进行了深入的探讨和阐述。此外,在现场还有一些实际的案例和产品展示,都让我们深刻感受到了大数据技术的强大。

第三段:启发

本次活动最让我印象深刻的是各位嘉宾的演讲。他们不仅仅是为我们介绍了各种大数据技术,在实际的应用中也给予了我们很多启发。其中,有一位演讲者告诉我们:“大数据不是简单地获取数据,而是如何将数据转化为价值”。这让我意识到,我们在使用大数据方面不仅仅要注重数据的收集和分析,更要考虑如何将其转化为实际的应用。

第四段:思考

本次活动给我带来了很多启发和思考。我深感到,大数据技术虽然十分强大,但仅仅是技术的积累和应用还远远不够。我们需要考虑从多个角度进行创新和思考,将大数据技术运用到我们的现实生活中。同时,我们也要深入了解各种大数据技术的适用场景,这样才能更好地运用它,落地实现。

第五段:总结

通过本次活动,我感受到了大数据技术的应用和价值,在思考和学习的过程中,也开启了我对大数据技术的探索。我相信,随着技术的不断发展,大数据将在未来的发展中扮演着越来越重要的角色。我也希望,在这个时代的浪潮下,我们都能够把握机遇,为自己和这个时代创造更多的价值。

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