推荐第1篇：大数据培训心得
一、学习总结
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。
2. 4V特点
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。
推荐第2篇：大数据心得
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。
推荐第3篇：《大数据》读书心得
《大数据》读书心得
进入2012年大数据一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新，人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者消费浪潮的到来。“大数据”的运用在各个领域发挥着前所未有的重要作用，渗透到了当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素，并对人类的数据驾驭能力提出了更新的挑战。
一、传统的信息格局被打破
不是我不明白，这世界变化快。2000年还是一张软盘打天下的时代，短短十多年光景，硬盘的存储容量已从4GB、16GB、32GB迅速攀升到1TB（相当于1024GB的容量）。原来仅有1.44MB的软盘在当时感觉存储容量还是蛮大的，到现在硬盘容量蹿升至1TB了，反而感觉存储空间捉襟见肘，到底是哪里出现了问题呢？1965年英特尔的创始人之一戈登摩尔考察了计算机硬件的发展规律，提出了著名的摩尔定律。该定律认为，同一个面积集成电路上可容纳的晶体管数目，一到两年将增加一倍，换句话说，计算机硬件的处理速度和存储能力，一到两年将提升一倍。这一定律，得到验证。
大数据！一语惊醒梦中人，大数据时代已经悄然来临。随着社交网络的逐渐成熟，移动宽带迅速提升，云计算、互联网应用更加丰富。更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此产生的数据及增长速度迅速攀升。那么什么是大数据呢，正如IBM总结的那样：“大量化(Volume)、多样化(Variety)和快速化(Velocity)”就是“大数据”的显著特征。
二、管理法则：质量是数据时代的根本
数据能满足其既定的用途，它才有质量。如果不能满足既定的目标和用途，就谈不上质量。换句话说，数据的质量不仅取决于它本身，还取决于它的用途（引致数据库专家杰克.奥尔森）。
随着网络的出现，政府开始在网上发布信息和数据，对政府而言，是一个很大的挑战，因为数据一经政府发布，往往被视为权威，对社会的各个领域都可能产生重大的影响。任何一份通过网络发布的信息，面对的都不是一定特定群体，而是全体国民，如果政府发布数据的质量不可靠，将受到频繁的、大范围的质疑，特别是一些可以会影响到公共政策和行业管制标准的数据，将引起巨大的争议。
例如：单位奶制品中蛋白质含量、菌落总数应该是多少 ？饮用水里能混杂多少含量的微量元素？新鲜蔬菜能带有多少指标的杀虫剂残留？工厂排放的废气、汽车的尾气以及车间的通风条件都要符合怎样的标准等等，这些标准，都是数据。随着社会的发民、科学的进步，这些标准越来越多越来越细，每一个都和国民生活和经济发展息息相关。所以政府在网上发布数据，必须慎之又慎，保证质量。
三、大数据在各领域中的价值表现
1、数据竞争：企业赢利之道
企业以“低成本、高效率”的方式来开展公司的业务，而要做到“低成本、高效率”的运营以及决策正确，企业必须广泛推选以事实为基础的决策方法、大量使用数据分析来优化企业的各个运营环节，通过基于数据的优化和对接，把业务流程和决策过程当中存在的每一分潜在的价值都“挤”出来，从而节约成本，战胜对手，在市场上幸存。这种竞争，就是一种基于数据的竞争。
已经有越来越多令人信服的证据表明：只要实施正确的政策和激励，大数据将成为竞争的关键性基础，并成为下一波生产率提高、创新和为消费者创造价值的支柱。信息时代的竞争，不是劳动生产率的竞争，而是知识生产率的竞争。数据，是信息的载体、是知识的源泉，当然也就可以创造价值和利润，可以预见，基于知识的竞争，将集中表现为基于数据的竞争，这种数据竞争，将成为经济发展的必然。
2、通讯、电信、商务智能、互联网的逐步演变
近年来，随着大数据的迅猛增加，各个行业、政府部门都在尝试“用数据来决策”、“用数据来管理”、“用数据来创新”，在这个过程中，涌现了一大批既务实管用，又令人耳目一新的做法和应用。 回顾历史，我们从广播的年代到电视的年代再到本世纪初互联网的年代，从音频对话到可视电话，数据技术一直在我们的生活中扮演重要的角色，互联网出现之后，就交流和互动而言，广播和电视无疑相形见绌。
“大数据”可能带来的巨大价值正渐渐被人们认可，它通过技术的创新与发展，以及数据的全面感知、收集、分析、共享，为人们提供了一种全新的看待世界的方法。
四、总结
涂先生从数据本身的革命、社会科学的革命、企业管理的革命、社会管理的革命四个方面深刻阐述了大数据的重要意义，以最前沿的视野、直接的解读和剖析为我们理清了《大数据》一书的脉络和精髓，为我们如何能更好地阅读、理解、领会《大数据》一书的精神实质提供了很好的帮助，让我们意识到：大数据的时代，是不可逃避的。
推荐第4篇：大数据课后心得
大数据课后心得
专业班级：管科1501班 姓名：范泽慧
学号：2015210728
一、什么是大数据
1.大数据定义：
指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、关了和处理的数据集合，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的海量、高增长率和多样挂的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库团建工具能力范围的数据集合。
2.大数据的价值：
站在社交网络的方面来讲，社交网络为大数据提供了信息汇集、分析的第一手资料。从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和爱好，找出更符合用户“口味”的产品和服务，并结合用户需求用针对性地调整和优化自身，就是大数据的价值。
站在商业价值的角度上讲：客户群体细分，然后为每个群体量定制他别的服务；模拟现实环境，挖掘心的需求同时提高投资的回报率；加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率；降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
举例让你了解大数据的价值：如果银行能即使地了解风险，我们的经济讲更加强大；如果枕骨能够降低欺诈开支，我们的税收将更加合理；如果医院能够更早发现疾病，我们的身体将更加将抗；如果电信公司能够降低成本，我们的话费将更加便宜；如果交通动态天气能够掌握，我们的出行将更加方便；如果商场能够动态调整库存，我们的商品将更加实惠。最终，我们都将从大数据分析中获益。 3.大数据的类型:
(1)传统企业数据：包括CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。（2）机器和是传感器数据：包括呼叫记录，智能仪表，工业设备传感器，设备日至，交易数据等。（3）社交数据：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter Facebook这样的社交媒体平台。 4.大数据的核心价值——“资源优化配置”
滴滴打车更名为“滴滴出行”之后，也抛出了他们伟大的愿景，那就是利用大数据分析实时综合调度“快车”、“专车”、“出租车”、“顺风车”甚至是滴滴巴士的资源，实现全局的交通资源优化。事实也是如此，滴滴的司机们越来越多的需要完成“指派任务”，而不是集中去抢高净值客户。也许对于个别单体来说他们的利益降低了，但全局的资源配置却避免了全局的资源浪费和过度竞争，无疑大大提高了交通资源的使用效率。所以我们说’基于大数据分析的结果，进行资源优化配置，才是大数据应用的落脚点和真正价值。 5.专家对大数据的评价
舍恩伯格：不是随机样本，而是全体数据；不是准确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。
埃里克·西格尔：大数据时代下的核心，预测分析已在商业和社会中得到广泛应用。随着越来越多的数据被记录和整理，未来预测分析必定会成为所有领域的关键技术。
城田真琴：从数据的类别上看，“大数据”值得是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。
二、大数据的特点。
1.数据体量巨大。
截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大学时5EB。这样打的数据量意味着什么？据估算，如果把这些数据全部记载书中，这些书可以覆盖整个美国52次。如果粗存在只读光盘上，这些光盘可以堆成5堆，每堆都可以伸到月球。
在公元前3世纪，希腊是带最著名的图书馆亚历山大图书馆竭力搜集了当时所有搜集到的书写作品，可以代表当时世界上其所能搜集到的知识量。但当数字数据洪流席卷世界之后，没二恶你都可以获得大量的数据信息，相当于当时亚历山大图书馆储存的数据总量的320倍之多。 2.数据类型繁多。 相对于以往便于储存的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志。
音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
发觉这些形态各异、快慢不易的数据流之间的相关性，是大数据做前任未能做、能前人所不能的机会。大数据不仅是处理巨量数据的利器，更为处理不同俩元、不同形式的多元数据提供了可能。
例如：为了让Siri足够聪明，苹果公司引进了谷歌、维基百科等外部数据源，在语音识别、和语音很撑方面，未来版本的Siri或许可以让我们听到中国各地的方言，比如四川话、湖南话和河南话。 3.价值密度低（真实性）。
价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器宣发更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
数据的重要性就在于对巨额被的支持，数据的规模并不能决定其能否为决策提供帮助，数据的真实性和质量才是获得真知和思路最重要的因素，是指定成功决策最坚实的基础。
追求搞数据质量是一项重要的大数据要求和挑战，即使最优秀的数据清理方式也无法小女胡某些数据固有的不可预测性，例如，认得感情和城市和诚实性、天气形势、经济因素以及未来。 4.处理速度快。
大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数据宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。
（1）数据产生得快。有的数据是爆发式产生，例如，欧洲核子研究中心的大型强子对装机在工作状态下每秒产生PB级的数据；有的数据是涓涓细流式产生，但是由于用户众多，短时间内产生的胡巨量依然非常庞大，例如，点击流、日志、射频识别数据、GPS位置信息。
（2）数据处理地快。正如水处理系统可以从水库调出水进行处理，也可以处理直接对涌出来的新水流。大数据也有批处理和流处理两种范式，已实现快速的数据处理。 三．关于大数据的三个小故事
第一个故事，搜狗热词里的商机
王建峰是某综合类网络的编辑，基于访问量的考核是这个编辑每天都要面对的事情。但每年的评比中，他都号称是PV王。原来他的秘密就是只做热点新闻。王建峰养成了看百度搜索风云榜和搜狗热搜榜的习惯，所以，他会优先挑选热情榜上的新闻事件来编辑整理，关注的人自然多
点评：搜狗拥有输入法，搜索引擎，那些在输入法和搜索引擎上反复出现的热词，就是搜狗热搜榜的来源。通过对海量词汇的对吧，找出哪些是网民关注的。这就是大数据的应用。
第二个故事，阿里云知道谁需要贷款
这是阿里人讲述的一个故事。每天，海量的交易和数据在阿里的平台上跑着，阿里通过对商户最近100天的数据分析，就能知道哪些商户可能存在资金问题，此时的阿里贷款平台就有可能出马，同潜在的贷款对象进行沟通。
点评：电厂来说，数据比文字更绅士，更能反映一个公司的正常运营情况。通过海量的分析得出企业的经营情况，这就是大数据的应用。
第三个故事，中移动挽留流失客户
Iphone 进入中国后，铁杆的移动用户王永明加入了联通合约机大军。鱿鱼合约机承担了大量通话内容，王永明将全称通换成了动感地带。三个月之后，王永明接到了中国移动的10086电话，向他介绍中移动弄的优惠资费活动。一位移动的工作人员称，运营商会保管用户数据，如果话费锐减，基本上就是流失先兆。 点评：给数亿用户建立一个数据库，通过根据用户的话费消耗情况，运营商就知道哪些用户在流失。这就是大数据的应用。
推荐第5篇：参加大数据审计应用培训心得
近日，**市审计局开展了面向全体业务人员的大数据应用审计业务培训会，旨在提升业务人员在项目审计过程中的审计效率，运用大数据审计思维和计算机审计手段，充分发挥审计功能。通过培训，审计人员不仅学习了新的技术，还对当前我国审计事业的发展有了新的认识,为共同创造我省审计事业的新成绩，打下了基础。
一、着力大数据审计，是现代审计技术发展的必然趋势
2015年12月12日，国家行政学院常务副院长马建堂在国家行政学院召开的“大数据与国家治理”圆桌论坛上表示“要积极拥抱使用大数据，以提高政府公共管理能力、公共服务水平、公共政策质量。”随着当代信息技术的蓬勃发展，各行各业均所产生的数据量将呈指数级增长，数据种类和格式也日渐丰富，除了储存这些数据，审计人员更多是要利用这些大数据，对它们进行收集，整理，清洗，分析，利用这些数据创造新的价值。随着被审计单位财务软件和业务软件的不断更新升级，审计人员运用“低成本、低风险、高效率”的审计技术变得尤为重要。**省审计厅审计云系统的搭建，为基层审计工作者节约了数据采集、整理及转换的时间，同时通过云系统进行数据分析，进一步的提高了审计工作效率，变审计工作重点从“现场审计找疑点”为“现场审计核实疑点”，实现“快、准、稳”的审计目标要求。
二、充分应用计算机，是实现大数据审计的重要手段
计算机审计的效果，取决于审计人员将计算机技术与审计方法结合能力的高低。要推动大数据审计的落实与发展，基层审计机关必须建立高素质的计算机审计队伍。加强审计人员计算机操作技能的培训，是推进基层大数据审计的重要手段。此次**市审计局开展的业务培训会，除了对word￥excel及审计软件的基本操作进行解析外，着重强调了审计人员应当培养充分应用计算机审计的工作意识。在此基础上，加入了计算机软硬件及网络应有的安全控制方法、计算机知识与审计知识的融合两方面培训内容，旨在培养具备计算机常识、网络知识以及掌握信息系统审计技术的现代审计业务人员，促使审计人员在审计工作中将审计知识与计算机技术进行有效结合。
三、跨板块数据分析，是实现审计全覆盖的必然要求
2015年12月8日，中国政府网公布中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于实行审计全覆盖的实施意见》，是对国家审计监督提出实现审计监督全覆盖的时代要求。面对一个个数量庞大、种类繁杂的数据信息源，如何整合审计数据中心数据资源、挖掘跨行业、跨单位、跨系统的核心数据就变得十分重要。此次**市审计局开展的业务培训会，以本级财政预算审计为例，将财政四大业务系统与财务系统进行跨系统数据整理及对比分析方法及操作核心详细解读，为审计业务人员提供了跨系统数据比对分析思路，激发了审计业务人员对进一步实现跨单位、跨行业的全覆盖审计思路。
在大数据时代，挑战与机遇并存，计算机信息技术的广泛运用和审计业务已经深度融合，为审计事业带来了新发展。
推荐第6篇：大数据培训心得及知识总结
大数据培训心得及知识总结
来源：扣丁学堂
给大家分享一个大数据培训心得，这是在扣丁学堂大数据视频教程学习大数据课程同学的培训心得。关于大数据培训心得每个学员都会有所不同，小编整理了一下同学的知识小结，也算是对数据库知识的学习心得，分享给初学者。
一：一般命令
(1)conn 连接
(2)paw 更改密码
(3)show users 查看当前用户
(4)start d:\\a.sql; 执行指定的.sql文件
(5) select *from liu where name1=\'&name1\'; 在查询中如果出现条件中加上&表示需要用户输入
二：
(6)创建新用户(密码必须以字母开头)
create user chuan identified by m123;
(7)修改用户的密码
pawordchuan
(8)删除用户
注意：如果要删除的用户已经创建了表，那么需要带一个参数cascade
三：用户权限
(1) 付给用户登陆权限。(必须为sys或者system)
grant connect to chuan;
(2)权限的划分
《1》系统权限：用户对数据库的相关权限
《2》对象权限：用户对其他用户的数据对象的操作权限
(3)查看用户拥有的权限
常见的三个角色：connect，dba，resource(可以操作其他空间)
select * from user_role_privs;--用户所拥有的oracle角色
select * from user_sys_privs; --用户所用户的系统权限
当前用户可以赋给别的用户一些对象权限(select,update,delete,insert,all)
grant select on emp to chuan (当前用户赋给chuan可以查看emp表的权限)
注意：当chuan这个用户查看emp表时，select *from sys.emp;
当前用户收回赋给别的用户的权限。
revoke select on emp from chuan
赋给当前用户可以再赋给别的用户权限
grant select on emp to chuan with grant option(当收回这个权限时，别的用户也没有此权限)
一些可能会用到的数据库操作：
1、增加一个列：
ALTER TABLE 表名 ADD(列名 数据类型);
如：
ALTER TABLE empADD(license varchar2(256));
2、修改一个列的数据类型(一般限于修改长度，修改为一个不同类型时有诸多限制)
ALTER TABLE 表名 MODIFY(列名 数据类型);
如：
ALTER TABLE empMODIFY(weight NUMBER(3,0) NOT NULL);
3、给列改名：
ALTER TABLE 表名 RENAME COLUMN 当前列名 TO 新列名;
如：
ALTER TABLE emp RENAME COLUMN abcTOabc_new;
4、删除一个列：
ALTER TABLE 表名 DROP COLUMN 列名;
如：
ALTER TABLE emp DROP COLUMN memo;
5、将一个表改名：
ALTER TABLE 当前表名 RENAME TO 新表名;
如：
ALTER TABLE client RENAME TO client_new
6、sql公式：
select name||\':\'||salay from emp
如果你对大数据感兴趣的话也可以加入扣丁学堂大数据视频教程进行学习，扣丁学堂大数据视频教程是免费向学员开放的，在扣丁学堂大数据视频教程中你定会受益匪浅。
推荐第7篇：参加大数据审计应用培训心得
参加大数据审计应用培训心得
参加大数据审计应用培训心得
近日，**市审计局开展了面向全体业务人员的大数据应用审计业务培训会，旨在提升业务人员在项目审计过程中的审计效率，运用大数据审计思维和计算机审计手段，充分发挥审计功能。通过培训，审计人员不仅学习了新的技术，还对当前我国审计事业的发展有了新的认识,为共同创造我省审计事业的新成绩，打下了基础。
一、着力大数据审计，是现代审计技术发展的必然趋势
2015年12月12日，国家行政学院常务副院长马建堂在国家行政学院召开的“大数据与国家治理”圆桌论坛上表示“要积极拥抱使用大数据，以提高政府公共管理能力、公共服务水平、公共政策质量。”随着当代信息技术的蓬勃发展，各行各业均所产生的数据量将呈指数级增长，数据种类和格式也日渐丰富，除了储存这些数据，审计人员更多是要利用这些大数据，对它们进行收集，整理，清洗，分析，利用这些数据创造新的价值。随着被审计单位财务软件和业务软件的不断更新升级，审计人员运用“低成本、低风险、高效率”的审计技术变得尤为重要。**省审计厅审计云系统的搭建，为基层审计工作者节约了数据采集、整理及转换的时间，同时通过云系统进行数据分析，进一步的提高了审计工作效率，变审计工作重点从“现场审计找疑点”为“现场审计核实疑点”，实现“快、准、稳”的审计目标要求。
二、充分应用计算机，是实现大数据审计的重要手段
计算机审计的效果，取决于审计人员将计算机技术与审计方法结合能力的高低。要推动大数据审计的落实与发展，基层审计机关必须建立高素质的计算机审计队伍。加强审计人员计算机操作技能的培训，是推进基层大数据审计的重要手段。此次**市审计局开展的业务培训会，除了对word￥excel及审计软件的基本操作进行解析外，着重强调了审计人员应当培养充分应用计算机审计的工作意识。在此基础上，加入了计算机软硬件及网络应有的安全控制方法、计算机知识与审计知识的融合两方面培训内容，旨在培养具备计算机常识、网络知识以及掌握信息系统审计技术的现代审计业务人员，促使审计人员在审计工作中将审计知识与计算机技术进行有效结合。
三、跨板块数据分析，是实现审计全覆盖的必然要求
2015年12月8日，中国政府网公布中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于实行审计全覆盖的实施意见》，是对国家审计监督提出实现审计监督全覆盖的时代要求。面对一个个数量庞大、种类繁杂的数据信息源，如何整合审计数据中心数据资源、挖掘跨行业、跨单位、跨系统的核心数据就变得十分重要。此次**市审计局开展的业务培训会，以本级财政预算审计为例，将财政四大业务系统与财务系统进行跨系统数据整理及对比分析方法及操作核心详细解读，为审计业务人员提供了跨系统数据比对分析思路，激发了审计业务人员对进一步实现跨单位、跨行业的全覆盖审计思路。
在大数据时代，挑战与机遇并存，计算机信息技术的广泛运用和审计业务已经深度融合，为审计事业带来了新发展。
推荐第8篇：国培计划大数据培训心得
2016年参加国培计划－中小学大数据应用普及培训项目学习总结
当我看到国培的内容是“中小学大数据应用普及培训”时，我就在想这“大数据”究竟是什么，它在我们的教育中能够应用吗？带着这个疑问我来参加了培训，通过这10天的培训，使我知道了什么是大数据，大数据如何在教学当中去应用。国培计划给我们一线教师提供了学习、交流平台，使我获益匪浅，提高了自身的专业水平与知识素养，完善了教学理念。使我在教育教学理念上接受了一次深刻的洗礼，让我有机会再次来充实和完善自己。在这次培训的过程中，我聆听了多位教育专家的生动、形象而精彩的授课，提高了自身的业务水平和业务知识。同时我也深深的感到自身存在的不足，我决定细品所学，总结所得，把此次培训的所学，所得用于现实教学中。下面谈谈我这次学习的收获。
“大数据”是什么？它是信息爆炸时代产生的海量数据，能够改变组织看待和使用数据的方式，迫使公司改变商业模式，同时也会改变我们的教育模式。听了各位教授和名师讲的大数据教学内容，我多有感触，这是对教师的挑战，也是对传统教育的挑战。这样的情形下，在大数据时代，我们教师如何去做教师? 在这样的背景下，我们必须走进网络，关注网络上与我们所教学科有关的甚至没有关联的新动态、新知识、新技术、新思想
在培训中，无论是每一次听课学习，还是教师的课堂教学展示，都让我感受着大数据在教育应用的新理念，我异常珍惜这次学习机会。因为他们为我提供了宝贵的教学理论和案例，让我从自身出发寻找差距，反复地琢磨和专研，不断地反思和总结。在学习中，也结识了很多专业上的伙伴，我们也进行了很多沟通交流。我庆幸自己拥有这次机会，我也很好地把握了这次机会，在收获知识的同时，也收获了珍贵的友谊。通过这些教育教学专家们的精彩传授，学员们私下里热烈交流讨论，人人坦言收获甚丰。我觉得自己在今后的教育教学实践中，在对教育工作的宗旨认识、数学教师肩负的育人责任、新课程理念的探索与思考、数学课堂教学的模式实践、科研课题的立项与实践、师生和谐关系的协调都应该有更高的追求。
我将会在这里学到的新知识尽快地内化为自己的东西，在今后的教育教学中，我要慢慢摸索经验，使自己能够尽快适应教学的信息化，在教学中去应用大数据。我要时刻告诫自己，解放思想，更新观念，确立创新意识，善于动脑，勤于思考，开拓进取，始终站在时代的前头，不断研究新情况，解决新问题，使自己的工作上一个新台阶。我还要结合我校的实际情况，及时地为学校的建设和发展出谋划策，努力学习同行们的学习态度，求知精神，协作能力，加强平时的学习、充电。我一定学以致用，将学到的知识运用于教育教学实践中去，让培训的硕果在教学事业的发展中大放光彩。
推荐第9篇：大数据培训简报
习水企业家商会 举办《大数据》专题讲座
在新的经济模式和新的经济业态下，习水企业家商会为提升会员单位的经营管理理念，提高经营管理水平，拓宽管理团队的洞察力和决策能力，科学的应对信息技朮带来的机遇和挑战，降低经营管理风险，于8月2日，邀请中国科技大学博士生导师，计算机信息技术学院副院长陈恩红教授，在习水党校专题讲授《大数据运用》。企业家商会各会员单位的中高层管理干部，习水10家行业商会的负责人约160人参加了为期一天的专题培训讲座。
陈恩红教授在讲座中，分别对\"大数据” 的概念和产生的背景，大数据的发展趋势，大数据在经济中的作用和价值，大数据的发展方向，大数据在企业经营管理中的具体运用，作了深入浅出的解读，并用提问的方式，与参培人员进行互动交流，解难解惑，培训反应积极强烈，初步收到了预期的培训效果。
培训会结束后，企业家商会会长李彬，作了简要的点评总结。他强调：企业的经营发展要想立于不败之地，必须首先打造一支学习型的管理团队，培养一支有知识，有视野，有担当，有创新，有能力迎接机遇和应对挑战的管理队伍，学会运用现代信息技术，在“六化\"的基础上，创新企业经营管理模式和标准，与时俱进，全方位，多侧面，多层次增加自身的管理养份，让每一个管理者和中层干部，勇当企业的先锋队和排头兵，为营造企业的稳健发展创造一切必要条件。
推荐第10篇：大数据学习之旅心得
可能大家都已经非常清楚大数据行业现在有多吃香，我作为一个已经做了java开发两年的程序员当然想往这方面发展，心里想着边上班边学习，现在还有一个月就要毕业了，真的已经超出了我的预期，学完有种百万年薪离我不远的感觉。
边上班边学习有多辛苦？真的很辛苦，幸好加米谷离我公司不远，不然会更加奔波。不过这种辛苦是完全可以克服的，经过我自身的调整已经能够接受了。每天学到了新东西我也很开心，毕竟现在也没有女朋友，哈哈，不用担心其他的。
在选择培训机构的时候，我比较了很多家，市区去了达内，感觉他们的课程有点水，虽然品牌大。又考虑到我工作是在世纪城这边，就在高新区找大数据培训班学吧。这边的话培训机构不是很多，我了解了两三家，最终决定在加米谷学了，打动我的肯定是课程专业，还有就是和曾老师聊了半天技术，作为一名技术人员，我懂他真的懂。
对于我这种学员的话，很看重技术的，肯定首先课程要能入我的眼，专业度什么的要有我才会选择，而且我之前看了很多大数据招聘，也在我做大数据的朋友那里了解了情况，课程要有什么内容我还是比较清楚的。
嗯，好吧，就讲到这里，我去敲代码去了啊。
以上来自加米谷6月大数据提高班学员采访反馈！
第11篇：大数据时代读书心得
生活，工作以及思维的大变革
——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。
本书从思维、商业、管理三个方面阐述了在大数据时代在下的变革，这些变革涉及到我们生活的方方面面，几乎其影响程度可以与两次工业革命相媲美。作者在第一部分提出了三个比较令人震惊的观点，也就是大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这三个转变将改变我们的理解和组建社会的方法。并且作者将生活，工作思维的大变革和这几个方面紧紧联系在一起。
第一个转变是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。也就是说样本等于总体；第二个转变是对研究数据不会追求精度，而且追求混杂性，小数据时代下，追求精确度是合理的，因为我们收集的数据很少，所以要越精确越好，包括如今仍然也在使用这种办法；但是在某些时代，尤其是在大数据时代背景下，快速获得一个大概轮廓和发展脉络，要比精确性重要得多，既然选择了整体性，肯定要忽视细节和确定性；第三个改变是不是因果关系而是相关关系，在大数据时代，我们更需要了解一个东西是什么，而不是为什么，要找到关联无，通过一个良好的关联物的相关关系可以帮助我们捕捉预测未来。
这三个方面是大数据时代所给我们带来的思维上的改变，所谓思路决定出路，思路有了创新，有了拓展，相应的社会也就会有很大的变化。紧接着第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力。第三部分则是阐述了大数据时代下的弊端以及在管理上的措施。个人认为本书的精髓部分是第一部分，第一部分的三个观点涉及的面很广，包括统计学、逻辑学、哲学等。后两个部分都是以第一部分这三个观点为基础展开阐述的。
这本书给我感触最深的就是这三个转变，或者说是三个观点，可以说是哲学上说的世界观，因为世界观决定方法论，所以这三个观点对传统看法的颠覆，就会导致各种变革的发生。首先是第一个，作者认为在抽样研究时期，由于研究条件的欠缺，只能以少量的数据获取最大的信息，而在大数据时代，我们可以获得海量的数据，抽样自然就失去它的意义了。放弃了随机分析法这种捷径，采用所有的数据。作者用大数据与乔布斯的癌症治疗例子说明了使用全部数据而非样本的意义，列举了日本“相扑”等来证明使用全体数据的重要性。这个观点足以引起统计学乃至社会文明的变革，因为统计抽样和几何学定理、万有引力一样被看做文明得以建立牢固的基石。我对这个观点还是比较认同的，如果真能收集到整体的数据而且分析数据的工具也足够先进，自然是全体数据研究得出的结果更令人信服。但是这个观点也过于绝对，就算是在大数据时代要想收集到全体数据还是不太可能实现的，因为收集全体数据要付出的代价有时会很大。比如说，你要检测食品中致癌物质是否超标，你不可能每一件食品你都检测一遍吧。
第二，要效率不要绝对的精确。作者说，执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物，只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法被利用。作者是基于数据不可能百分之百正确的考虑而做出这样的判断的，如果采用小数据一个数据的错误就会导致结
1 果的误差很大，但是如果数据足够多、数据足够杂那得出的结果就越靠近正确答案。大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣，甚至还说到大数据不仅让我们不再期待精确性，也让我们无法实现精确性。谷歌翻译的成功很好地证明了这一点，谷歌的翻译系统不像Candide那样精确地翻译每一句话，它谷歌翻译之所以优于IBM的Candide系统并不是因为它拥有更好的算法机制，和微软的班科和布里尔一样，谷歌翻译增加了各种各样的数据，并且接受了有错误的数据。
而在阅读这本书时，发现这本书中争议最大的一个观点，不仅是读者，就算是本书的译者也在序言中明确地说到他不认同“相关关系比因果关系更重要”的观点。作者觉得相关关系对于预测一些事情已经足够了，不用花大力气去研究他们的因果关系。作者用林登的亚马逊推荐系统的成功，证实了大数据在分析相关性方面的优势以及在销售中获得的成功。沃尔玛也是充分利用并挖掘各类数据信息的代表，从啤酒和尿布的案例，以及作者举的有关蛋挞和飓风天气的案例，都说明了掌握了相关关系对于他们策略的帮助。一句话，知道是什么就够了，不用知道为什么。很明显作者所举的例子都是属于商业领域的，但是对于其他领域来说这个观点就值得商榷了。比如说，在科学研究领域，你需要知其然也需要知道其所以然，找到事件发生的原理。用文中的一个例子说明，乔布斯测出整个基因图谱来治疗癌症，但是你治疗癌症你必须知道癌症发病的原理，知道哪一段基因导致了这种疾病，不可能只是说收集各种数据，然后利用其相关性来判断哪里出现了问题。
过度依赖所带来的后果。也用《少数派的报告》这部电影来说明如果痴迷于数据会导致我们将生活在一个没有独立选择和自由意志的社会，如果一切变为现实，我们将被禁锢在大数据的可能性之中。所以书中提出了几种解决方法，一种是使用数据时征询数据所有个人的知晓和授权。第二个技术途径就是匿名化。毫无疑问，大数据将会给社会管理带来巨大的变革。
在这个信息爆炸的时代，大数据给人类社会的方方面面带来了巨大的变革，这是社会发展的潮流，不可逆转，我们只有顺应这种潮流，把握住大数据时代变革的思想，才能在时代潮流中成为佼佼者，在思维上思路上略高一筹，才能在行动中占得先机！
2
第12篇：《大数据时代》读书心得
大数据时代，引领信息全球化
——读《大数据时代》有感
如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就OUT了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典著作——舍恩佰格的《大数据时代》。维克托·迈尔——舍恩伯格何许人也？他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和IBM等全球顶级企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为：大数据时代的预言家“的牛津教授真牛！那么，这位大师说的都是金科玉律吗？并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，如果能做足功课又具备相应的理论功底，就能与之进行一场思想上的对话。
粗浅认识之我见
舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。在第一部分“大数据时代的思维变革”中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：
一、更多：不是随机样本，而是全体数据；
二、更杂：不是精确性，而是混杂性；
三、更好：不是因果关系，而是相关关系。对于第一个观点，我不敢苟同。一方面是对全体数据进行处理，在技术和设备上有相当高的难度。另一方面是不是都有此必要，对于简单事实进行判断的数据分析难道也要采集全体数据吗？我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。“大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。”更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点，我也不能完全赞同。“不是因果关系，而是相关关系。”不需要知道“为什么”，只需要知道“是什么”。传播即数据，数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系，对相关关系认识不足，大数据时代相关关系举足轻重，如何强调都不为过，但不应该完全排斥它。大数据从何而来？为何而用？如果我们完全忽略因果关系，不知道大数据产生的前因后果，也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人，对旧有观念进行彻底的否定。
世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单，舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗？其实不然，读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的，不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出“不是因果关系，而是相关关系。”这一论断时，他在书中还说道：“在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时，我们就会继续向更深层次研究的因果关系，找出背后的‘为什么’。”由此可见，他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的，是在数据挖掘中的选项。
大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可“量化”，大数据的定量分析有力地回答“是什么”这一问题，但仍然无法完全回答“为什么”。因此，我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。在风险社会中信息安全问题日趋凸显，数据独裁与隐私保护成为一对矛盾。如何摆脱大数据的困境？舍恩伯格在最后一节“掌控”中试图回答，但基本上属于老生常谈。我想，或许凯文·凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题？至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道：“大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。”谢谢舍恩伯格！让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断，《大数据时代》不是最终答案，也不是标准答案，只是参考答案。
此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据？什么叫大数据？数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同？读前做些功课读起来就比较好懂了。
浅薄之语抒我意
概念是研究的逻辑起点，“大数据”到底是什么？在百度上搜索到的解释是，“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：数量（Volume）、速度（Velocity）、品种（Variety）和真实性（Veracity）。但舍恩伯格认为大数据并非一个确切的概念。他在书中的一段诠释更具人文色彩和社会意义：“大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法。”其实，概念的界定要看研究者从哪个角度来研究它而定。
科学家的治学态度是严谨的，而人文学家更具有想象力。一些对大数据不甚了然的人往往夸大了它的作用，甚至把它神化。舍恩伯格认为大数据的核心是预测。“大数据不是要教机器像人一样思考。相反，把数学算法运用到海量的数据上来预期事情发生的可能性。”舍恩伯格甚至不回避大数据所产生的负面影响，他在第七章里谈到让数据主宰一切的隐忧。我觉得这是实事求是的科学态度。在量子力学里有一个测不准原理：一个微观粒子的某些物理量（如位置和动量，或方位角与动量矩，还有时间和能量等），不可能同时具有确定的数值，其中一个量越确定，另一个量的不确定程度就越大。它是解释微观世界的物理现象，信息社会中的大数据会不会也有类似情况呢？如果我们再把凯文·凯利的《失控》对比来读的话就更有意思了，这样我们对整个物质世界及至人类社会就有了更全面更深刻的洞察，从物理王国到生物世界，再到信息社会。从公共卫生到商业应用，从个人隐私到政府管理，大数据无处不在。与此同时，从哪个角度探讨用什么方法研究，舍恩伯格都不会忘记大数据服务人类造福人类的终极目的和价值所在。“大数据并不是一个充斥着运算法则和机器的冰冷世界，其中仍需要人类扮演重要角色。人类独有的弱点、错觉、错误都是十分必要的，因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。偶尔也会带来屈辱或固执的同样混乱的大脑运作，也能带来成功，或在偶然间促成我们的伟大。这提示我们应该乐于接受类似的不准确，因为不准确正是我们之所以为人的特征之一。”用中国话来说就是“人无完人”，人类在收获大数据带来的红利的同时也要承受它带来的危害。这不是对立统一的辩证唯物主义？我把它看作带着欧洲批判学派色彩的科学发展观。 问题是研究的价值基点，“大数据”不是舍恩伯格研究的问题，而是研究对象，他研究的是数据处理和信息管理问题，同时也讨论信息安全和网络伦理问题，还引发哲学上的思考，哲学史上争论不休的世界可知论和不可知论转变为实证科学中的具体问题。可知性是绝对的，不可知性是相对的。“大数据”之所以为大是因它引发人类生活、工作和思维的大变革，从这个意义上来看，《大数据时代》的意义不仅在于它讨论了若干重大问题，而且对研究者开出了一个问题清单，从而引发更多人来探讨这些有趣的问题。
《大数据时代》实际上主要是一本讨论数据挖掘的书，数据挖掘与数据分析是不同的概念，数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。而数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。数据挖掘主要运用计算机来进行处理，而数据分析既要用计算机也要人工分析，是计算机科学与人文价值判断的统一结合。换言之，《大数据时代》并不是一本讨论大数据所有问题的书。
《大数据时代》也是一本讨论互联网发展的书，从数字化到数据化，同时有浓厚的未来学色彩。当文字变成数据，我们进入了互联网；当方位变成数据，我们进入了物联网；当沟通变成数据，我们进入了下一代互联网。一切可量化，万物皆数据，正是当今互联网世界的真实写照。面对于这样的世界及世界的未来，在《大数据时代》出现最多的词是“思维”和“方法”，因此也可以把这本书视为思维科学应用研究的书。
此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据？什么叫大数据？数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同？读前做些功课读起来就比较好懂了。
走出去，理论联系实际之我看
今年的9月30日，总书记将他命名为“烈士纪念日”。在新一届党中央领导班子的领导下，举国上下开展了系列的调研、讲解、讨论创新驱动发展战略。包括习近平总书记、李克强总理在内的七位常委全部出动来到中关村，这是历史上没有过的，百度、联想和小米的负责人，有了一次直面最高层汇报工作的机会。雷军和柳传志，讲解的都是本公司的各种情况，李彦宏则没有讲百度的广告业务发展得如何好，而是讲起了大数据。在讲解中，李彦宏认为大数据有两个重要价值，一是促进信息消费，加快经济转型升级；二是关注社会民生，带动社会管理创新。这些价值也是目前党和国家领导人最为重视的，可见《大数据时代》既有理论价值也有现实意义。 当今大数据正在影响着新闻传媒业，大数据新闻、大数据营销、舆情分析、受众（用户）研究„„数据分析师变身新闻编辑，大数据正改变新闻生产流程、大数据在创造传媒新业态。“不妨想象一下，随着数据的进一步增加，坐拥用户资源的新媒体们完全有能力通过数据挖掘，分析用户癖好，向电视台定制一部电视剧甚至向好莱坞定制一部电影。到那个时候，电视台一如那些家电厂商们，曾经产业链的上游‘王者’，将彻底成为一个产业链最低端的内容代工厂。”然而，情形也远没有人们想象的那么乐观，李彦宏指出目前多数所谓的大数据公司其实还是空壳子，因为数据还没有完全开放。他认为必须在政府层面上推动才能真正实现大数据的开发与利用。我在讨论大数据时代的舆情监测与预警时说道：“经典自由主义传播学说对媒体的定位：秉持公正、客观立场的媒体被称为代表公众监督政府行为的‘看门狗’。其实，媒体既是公众利益也是国家利益的‘看门狗’。要看好门就要瞭望、洞察社情民意，传统媒体信息反馈渠道单一，视野、人力十分有限。而开放互动的新媒体平台却大有可为。作为公共信息发布平台的微博可以成为政府及时了解社情民意，从而选择正确治理路径的‘导盲犬’。”遗憾的是目前我国的数据平台还没有完全开放，真正的大数据时代还没有到来。
与国内不少教科书写法的专著相比，国外的书写得更有趣，尤其是大学者写的，不仅视野开阔，而且能够深入浅出。《大数据时代》不到22万字，却有上百个学术和商业的实例，丰富翔实的例子让读者感到通俗易懂，深奥的理论看起来也不费劲。这恐怕与舍恩伯格既是学者也是专家，既有理论又有实践有关。反观我们些学者故弄玄虚而示高明，实际上是把读者拒之门外。我觉得优秀的科学家也应该是一个科普作家，优秀的学者也应该是一个不错的传播者。当然国外学术著作也有一个翻译问题，这本书译得还不错。此外，《大数据时代》还附有不少IT界名流的推荐意见，虽是出版商的发行所为，对解读此书也不无益处。
除了《大数据时代》，舍恩伯格还有一本《删除》也值得一读。要研究大数据不能只读一本书，该书译者周涛教授还推荐了三部国内出版的大数据方面的专著：《证析》、《大数据》、《个性化：商业的未来》。相比《大数据时代》的宏大视野，这些书就大数据某一局部问题给出深刻的介绍和洞见。我也推荐读一读中国工程院李国杰院士和中科院计算所副总工程学旗合写的文章《大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考》。
虽说开卷有益，但是由于每个人的时间精力有限，对于一个研究者来说，不读什么书甚至比读什么书更重要。我认为书有三种：有用的书，主要是应用类的专业书；无用的书，主要是形而上的思想类；无字的书，人间百态，社会现实。可偏重但不应偏废。对于学生来讲这三类“书”都该读一些，对于研究者则要读哪些解决关键问题的书，《大数据时代》就是这样一部书。当然，并非第一个读者都是研究大数据的，但进入大数据时代，还有什么东西与数据完全没有关系呢？麦肯锡全球研究机构认为，未来十年里有12项对经济发展产生重大影响的技术，其中包括三项新媒体技术：移动互联网、物联网和云计算。这三项新媒体技术都与大数据密切相关，而这些新媒体新技术的发展都影响着当今的新闻传播业。阅读此书至少给我们研究新闻传播学带来一些启迪。我觉得一本书的价值不在于让你顶礼膜拜，而是引发广泛而深入的讨论。
“凡是过去，皆为序曲。”读完此书，我们对大数据的认识才刚刚开始。
第13篇：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。
合纤部车民
2013年11月10日
第14篇：大数据培训总结材料
为期5天的“云计算与大数据技术及其应用高级研修班”已经结束。作为一名学员，我在这5天时间里聆听了王家耀院士、郭殿升教授、郑宇研究员等人的研究报告，对云计算、大数据和互联网+相关概念、技术有了更深的认识，对它们在各个领域的应用有了更进一步的了解，拓宽了思路，对我们接下来在科研和教学工作中研究云计算和大数据、讲授云计算和大数据、使用云计算和大数据都有很大的促进作用。下面我将对自己对云计算和大数据的认识以及如何使用相关技术服务于工作的设想做一个简单介绍。
1．云计算
云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源，它还没有一个一个统一的概念。美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。云计算（Cloud Computing）是分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）、效用计算（Utility Computing）、网络存储（Network Storage Technologies）、虚拟化（Virtualization）、负载均衡（Load Balance）、热备份冗余（High Available）等传统计算机和网络技术发展融合的产物。
2006年8月9日，Google首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会（SES San Jose 2006）首次提出“云计算”（Cloud Computing）的概念。它一出现就吸引了各方的关注：2007年10月，Google与IBM开始在美国大学校园，推广云计算的计划；2008年2月1日，IBM（NYSE: IBM）宣布将在中国无锡太湖新城科教产业园为中国的软件公司建立全球第一个云计算中心（Cloud Computing Center）；2008年7月29日，雅虎、惠普和英特尔宣布一项涵盖美国、德国和新加坡的联合研究计划，推出云计算研究测试床，推进云计算；2010年7月，美国国家航空航天局和包括Rackspace、AMD、Intel、戴尔等支持厂商共同宣布“OpenStack”开放源代码计划。云计算的核心与效用计算和网格计算非常类似，也是希望IT技术能像使用电力那样方便，并且成本低廉，截至到2014年，云计算在需求方面已经有了一定的规模、在技术方面也已经基本成熟了。当前已经出现的云计算研究和应用主要体现在：云物联、云安全、云存储、云游戏、云计算等。
云计算包括基础设施即服务（Infrastructure-as-a- Service ，IaaS）、平台即服务（Platform-as-a- Service，PaaS）和软件即服务（Software-as-a- Service ，SaaS）三个层次的服务，涉及编程模式、海量数据分布存储、海量数据管理、虚拟化、云计算平台管理等热门技术，是当前最热门的科技词汇。当然云计算也存在一些问题，如数据隐私问、数据安全性、用户的使用习惯、网络传输问题、缺乏统一的技术标准等。
2．大数据
简单的说，大数据（big data），是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的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，其关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 大数据具有容量大、种类多、速度快、可变性强以及真实、复杂等特征，其价值价值体现在：对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型；面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
为了加快大数据产业的发展，国务院于2015年9月印发《促进大数据发展行动纲要》，要求大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化，推进商事服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化；发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链；健全大数据安全保障体系，强化安全支撑。以此为基础，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。
4．高校的云计算和大数据
在当前时代，云计算和大数据已经成为时代需求，在这种潮流中，作为直接培养人才的高校应该走在研究大数据和使用大数据的前列。
（1）针对性教学。大数据应用于课堂教学，最大的影响可能就是我们将有能力去关注每一个学生的微观表现。运用大数据技术，不仅可以获得一个学生在课堂中的表现和行为，还可以对这个学生在课堂学习过程中的各种行为表现、情绪态度等进行全方位分析，从而得出学生学业的优缺点和对待学业的态度等。如果大数据技术能广泛地运用于课堂教学，那么我们在课堂中进行针对性教学就有了可能。
（2）开放式教育。近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世，也使教育领域中的大数据获得了更为广阔的应用空间。专家指出，大数据将掀起新的教育革命，比如革新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。
（3）大数据考试。教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。学生的作业和考试中有一系列重要 的信息往往被我们常规的研究所忽视。而通过分析大数据，我们就能发现这些重要信息，并利用它们为改善学生的成绩提供个性化的服务。与此同时，它还能改善学 生期末考试的成绩、平时的出勤率、辍学率、升学率等。测学生是“如何”考试的能让研究者有效定型学生的学习行为。大数据要求教育工作者必须超越传统，不能只追求正确的答案，学生是如何朝着正确答案努力 的过程也同样重要。在一次考试中，学生个人和整体在每道题上花费了多少时间?最长的是多少?最短的是多少?平均又是多少?哪些此前已经出现过的问题学生答 对或答错了?哪些问题的线索让学生获益了?通过监测这些信息，形成数据档案，能够帮助教育工作者理解学生为了掌握学习内容而进行学习的全过程，并有助于向 他们提供个性化的学习模式。
现在，大数据分析已经被应用到美国的公共教育中，创造了“学习分析系统”——一个数据挖掘、模化和案例运用的联合框架，成为教学改革的重要力量。“学习分析系统”旨在向教育工作者提供了 解学生到底是在“怎样”学习的更多、更好、更精确的信息。举例来说，一个学生成绩不好是由于他因为周围环境而分心了吗?期末考试不及格是否意味着该学生并 没有完全掌握这一学期的学习内容，还是因为他请了很多病假的缘故?利用大数据的学习分析能够向教育工作者提供有用的信息，从而帮助其回答这些不太好回答的 现实问题。
教育工作者和研究者已经开发出从大数据中提取价值的5种主要的技术：
预测——觉知预料中的事实的可能性。聚类——发现自然集中起来的数据点。相关性挖掘——发现各种变量之间的关系，并对其进行解码以便今后使用它们。升华人的判断——建立可视的机器学习的模式。用模式进行发现——使用通过大数据分析开发出的模式进行“元学习”。实施这些技术就能够通过大数据来创建为提高学生成绩提供支持的学习分析系统。研究者们相信这些技术将帮助教育工作者更加有效地指导学生朝着更加个性化的学习进程迈进。
第15篇：大数据
大数据时代带来的大变革
中国社会科学评价中心 荆林波 《 中国青年报 》（ 2014年05月26日 02 版）
大数据时代的来临，带给我们众多的冲击，每个人都应当与时俱进、不断提升，放弃残缺的守旧思想，大胆接受新的挑战。
探讨大数据时代将给我们带来哪些变革，首先要搞清楚什么是大数据，其次，要厘清大数据会带来哪些变革，最后，要思考如何应对大数据时代的挑战。
什么是大数据？
国际数据公司定义了大数据的四大特征：海量的数据规模（vast）、快速的数据流转和动态的数据体系（velocity）、多样的数据类型（variety）和巨大的数据价值（value）。仅从海量的数据规模来看，全球IP流量达到1EB所需的时间，在2001年需要1年，在2013年仅需1天，到2016年则仅需半天。全球新产生的数据年增40%，全球信息总量每两年就可翻番。
而根据2012年互联网络数据中心发布的《数字宇宙2020》报告，2011年全球数据总量已达到1.87ZB（1ZB=10万亿亿字节），如果把这些数据刻成DVD，排起来的长度相当于从地球到月亮之间一个来回的距离，并且数据以每两年翻一番的速度飞快增长。预计到2020年，全球数据总量将达到35～40ZB，10年间将增长20倍以上。
需要强调的是：所谓大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。也正是因为应用了大数据技术，美国谷歌公司才能比政府的公共卫生部门早两周时间预告2009 年甲型H1N1流感的暴发。
厘清大数据带来了哪些变革
就像电力技术的应用不仅仅是发电、输电那么简单，而是引发了整个生产模式的变革一样，基于互联网技术而发展起来的“大数据”应用，将会对人们的生产过程和商品交换过程产生颠覆性影响，数据的挖掘和分析只是整个变革过程中的一个技术手段，而远非变革的全部。“大数据”的本质是基于互联网基础上的信息化应用，其真正的“魔力”在于信息化与工业化的融合，使工业制造的生产效率得到大规模提升。
简而言之，“大数据”并不能生产出新的物质产品，也不能创造出新的市场需求，但能够让生产力大幅提升。正如，《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》作者肯尼思·库克耶和维克托·迈尔-舍恩伯格指出：数据的方式出现了3个变化：第一，人们处理的数据从样本数据变成全部数据；第二，由于是全样本数据，人们不得不接受数据的混杂性，而放弃对精确性的追求；第三，人类通过对大数据的处理，放弃对因果关系的渴求，转而关注相互联系。这一切代表着人类告别总是试图了解世界运转方式背后深层原因的态度，而走向仅仅需要弄清现象之间的联系以及利用这些信息来解决问题。
如何应对大数据带来的挑战
第一， 大数据将成为各类机构和组织，乃至国家层面重要的战略资源。
在未来一段时间内，大数据将成为提升机构和公司竞争力的有力武器。从某一层面来讲，企业与企业的竞争已经演变为数据的竞争，工业时代引以自豪的厂房与流水线，变成信息时代的服务器。阿里巴巴集团的服务器多达上万台，而谷歌的服务器超过了50万台。重视数据资源的搜集、挖掘、分享与利用，成为当务之急。
第二，大数据的公开与分享成为大势所趋，政府部门必须身先士卒。
2013年6月在英国北爱尔兰召开G8会议，签署了《开放数据宪章》，要求各国政府对数据分类，并且公开14类核心数据，包括：公司、犯罪与司法、地球观测、教育、能源与环境、财政与合同、地理空间、全球发展、治理问责与民主、保健、科学与研究、统计、社会流动性与福利和交通运输与基础设施。同年7月，我国国务院就要求推进9个重点领域信息公开工作。正如李克强总理所强调的，社会信用体系建设包括政务诚信、商务诚信、社会诚信的建设，而政务诚信是“三大诚信”体系建设的核心，政府言而有信，才能为企业经营作出良好示范。作为市场监督和管理者，政府应首当其冲推进政务公开，建设诚信政府。为此，国务院通过《社会信用体系建设规划纲要（2014～2020年）》，要求依法公开在行政管理中掌握的信用信息，提高决策透明度，以政务诚信示范引领全社会诚信建设。
第三，机构组织的变革与全球治理成为必然的选择。
在工业时代，以高度的专业分工形成的韦伯式官僚制组织形态，确实具有较高的效率。然而，这种专业化分工一旦走向极致，就容易出现分工过细、庞大臃肿、条块分割等弊端，无法有效应对新的挑战。大数据技术提供了一种解困之道：在管理的流程中，管理对象和事务产生的数据流只遵循数据本身性质和管理的要求，而不考虑专业分工上的区隔，顺应了全球治理的需要。
1990年，时任国际发展委员会主席勃兰特，首次提出“全球治理”的概念。所谓全球治理，指的是通过具有约束力的国际规制（regimes）和有效的国际合作，解决全球性的政治、经济、生态和安全问题，以维持正常的国际政治经济秩序。为了顺应全球治理的浪潮，我国应当构建自己的全球治理理论。深化对全球化和全球治理的研究，为世界贡献中国对全球治理的先进理念。
当然，构建我国最新的全球治理理论，当务之急是构建我们的国家治理理论，夯实基础。《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》指出，“全面深化改革的总目标是完善和发展中国特色社会主义制度，推进国家治理体系和治理能力现代化”。这充分体现了与时俱进的治理理念，切中了我们国家运行中的核心问题。
第16篇：大数据
猴场乡大数据工作开展情况汇报
猴场乡是全省100个一类贫困乡镇之一，贫困面大，贫困发生率高，扶贫工作任务艰巨。为更好的实施精准扶贫，帮助全乡群众早日脱贫致富，与全县实现同步小康，今年与来，在上级各部门的帮助和指导下，猴场乡的大数据工作有续开展，取得了一定实效，现将工作情况汇报如下：
一、进村入户、摸清底数
弄清群众真实状况，弄清群众所需所盼，是实施精准扶贫的基础。“欲知民事，必入民屋”。了解民情，按照上级政府部门的要求，在各级领导部门的帮助下，我乡充分发挥驻村干部、包村干部及村干部的基础性作用，在乡联系领导的带领下，按照不漏一户，不漏一人的工作要求，在各村开展民情调查，并将调查内容制成电子档案。即将每个自然村按村民组进行分组，把村干部和驻村、包村干部进行分组，一名村干部和一名驻村干部或包村干部为一组，分组对各村民组进行入户调查。调查内容包括家庭人口、家庭收入、主要经济来源、是否贫困户、贫困户致贫原因，非贫困户能否带动发展、群众发展意愿等60余个项目。通过调查，建立了瞄准机制，摸清了全乡群众的真实情况，实现了 “一家一户调研摸底、一家一户一本台账”。全乡共调查7357户26066人。其中贫困户4182户12158人，贫困户中低保户1700户4592人，需要政策兜底的288户475人；非贫困户3175户13908人，其中能自己致富的？？户多人，到带富的？？户？？人；一般户？？户？？人；离任村干部108人，党员272人，退伍军人137人；初中以上非在校群众9321人，其中高中414人，大专及以上192人；在校初中及以上2006人，其中初中1548人，高中350人，中专64人，大专以上39人。
二、能人带动，产业致富，有效帮助群众致富
通过对大数据的科学分析论证，综合分析各类群众的具体情况，我乡制定了初步的帮扶方案。总体上以种养殖业为主导，通过对能人带富的帮扶，帮助发展产业，培育大户，进而利用大户带小户，小户带散户的模式，逐步实现总体致富的目标。
（一）特殊人群，特殊处理
第一是需要政策兜底的群众。这部分群众多为丧失劳动力的高龄老人和残疾群众，是社会的弱视群体，无力通过自身的发展来实现脱贫致富。针对这类人群，充分利用低保、新农合、乡养老院等，保证这类群众有所养，有所依，有所乐；
第二是对有孩子正在接受教育的家庭，通过教育扶贫方式帮扶。知识是第一生产力，教育改变命运。一个家庭，如果能出一个大学生，就给这个家庭注入了发展的活力，家庭的情况也将发生质的变化。我乡以“改善山区教育条件、推动教育事业均衡发展、培育新型农村实用人才”为扶持重点，努力实现教育均衡化。从孩子教育上下功夫，加大教育投入力度。目前，已建成猴场中学、猴场中心校和西北小学寄宿制学校，解决学生长途跋涉之苦；在西北小学、乡中心校、谷毛小学、中学建设教师周转房；在中心校和中学建设少年宫，是全县唯一一个同时建设两所乡村少年宫的乡镇；实现了中心幼儿园和谷毛幼儿园的公助民办；充分利用“金秋助学”、“雨露计划”等，全面覆盖，开展智力帮扶，帮助他们顺利完成学业，自2013年以来，实现辖区内二本以上大学生扶持资助全覆盖。
第三是留守儿童，一是建立留守儿童爱心之家，做好“四个一”管理，即：“一份成长档案、一张爱心联系卡、一个心理咨询台、一套规章制度。”二是开展专题心理讲座。在各中小学校开设心理辅导课，针对留守儿童“关爱缺失”引起严重的“情感饥饿”及情感缺失形成的心理障碍开展巡回专题辅导，孩子在心理老师的引导下，情感得到丰富，性格也由内向向开朗转变。三是开展“凤还巢”帮扶活动。对全乡外出务工人员及返乡农民工，摸清底数，摸清特长、摸清创业意向，确保全覆盖。由乡党委政府牵头、信用社组织力量对这部分人群进行评估，主动联系，发放贷款，助力创业，让更多的外出务工人员愿意、主动返乡创业，使留守儿童数量不断降低。四是开展结对帮扶留守儿童。有针对性安排乡直机关干部职工、学校教师对留守儿童进行“1+1”结对帮扶。帮扶过程实行动态管理、动态上报、动态帮扶。五是开展联系留守儿童家长活动。联系留守儿童家长，请家长做到“五个一”，即：每周与孩子通电话一次、每月与孩子的班主任联系一次、每月与孩子的临时监护人联系一次、争取每半年与孩子见一次面、每学期到学校与老师当面交谈一次。
（二）普通人群，致富引导
第一、配强村级一把手。在选拔各村支部书记时，坚持“选能人、用好人，为民选好领头人”的原则，拓宽选拔层面，面向社会大户能人、乡土人才、产业协会党组织负责人、大中专毕业生、复转军人等群体，选贤任能，把政治素质强、带领群众致富能力强的“双强”型人才，依法选拔进村两委班子，增强村级组织整体功能，建设一批村干部精英群体，为群众致富树立导向。引导村级“一把手”用党的理论武装头脑、指导实践、推动工作。通过“三严三实”教育活动、上党课等方式对各村支部书记进行培训充电，进一步提高他们运用科学理论分析和解决实际问题的能力，为全村的经济发展想思路、谋发展，并把国家的相关政策法规宣传到户，为人民群众排忧解难。
第二、打造致富“集团军”。一方面各村结合实际，因地制宜，按照“大户带小户，小户带散户”的工作思路，建立种植、养殖群体，形成了一点成线、以线覆面的“集团化”产业发展格局。另一方面坚持“一村一特、一村一品”，重点打造山地高效农业小区，扶持大户种植核桃，小红蒜，林下养殖本地土鸡，养兔、养牛等。组织全乡群众跟进大户步伐，以家庭为单位，在大户核心区的带动下，大力发展种养殖业。
第三、引进科技“领头雁”。扎实开展“支部带富、党员致富、能人带富”三带工程，将返乡农民工自助创业工程纳入扶贫工作范围，把贫困户作为重点帮扶对象，扶持一批有技术、有本事的科技示范户，并利用他们的影响力，加大宣传力度，让群众知晓科学技术在农业产业发展中的重要性，让群众改变传统观念，学到新的生产生活技能。另一方面，扩大资金支持。积极推动三个“十五万”、妇女小额贷款、院坝经济等项目支持自主创业的大户能人，通过先扶持一批能人创业致富人的方式，带动群众创业发家。
第四、坚持“递进式重实效”扶贫模式，走“生态产业化、产业生态化”道路。我乡在省总工会及各级各部门的支持和帮助下，形成了四种精准扶贫开发经验，“自购补贴、分级分时补贴、1：1资金滚动补贴、小额贷款”等四种扶贫模式。下步工作中，将继续以“生态产业化，产业生态化”为总要求，重点发展种植业和畜牧业，以扩大、提高传统种植特色产品的规模及品质为目标，着力培育绿色生态特色产品，在2020年前全乡逐步建成“一核心四片区”现代特色生态农业产业发展格局，即：即以水落洞村为核心，建成以优质水稻、生态畜牧业、精品水果产业为主体的现代特色生态农业和休闲农业示范核心区，形成猴场、西北、谷毛片区以核桃、马铃薯、中药材为主的产业带；猛舟片区以时令水果、蔬菜和粮食增产工程为主的产业带。通过产业的发展，带领群众脱贫致富。
第五是培育一批地方知名品牌。通过品牌效应，增加家产品的销路和收益，壮大经济实力，引导群众致富。积极推动产品商标注册、绿色产品认定及地理标识注册工作，加大特色农产品及其制品的宣传推介和市场开拓力度，大力宣传猴场生态产业品牌，树立品牌意识，努力打造品牌产品，使种养殖户和企业获得最大的经济效益。把生态做成产业，把产业做成生态，依靠品牌不断提升猴场乡特色农产品的市场知名度，推动特色产业的发展壮大。创建产地品牌，打造仙马牌系列生态产品，利用知识产权保护，将资源优势转化为市场优势，将资源转化为资产，增加产品的市场占有率和竞争力。一是找准优势主导产业。要想富，产业发展是出路。结合我乡生态良好的特点，重点打造以下产业。核桃种植：猴场的气候非常适合核桃生长，群众历来都有种植核桃的传统，因此，我们在全乡范围内广种核桃。
总的来说，通过大数据，将特殊人群、能致富人群、能带动致富人群等有效的区别开来，通过对特殊人群进行特殊帮扶，配强村级一把手、找准致富带头人，找准产业致富路，从而达到精准扶贫的效果。
第17篇：学习《大数据时代》读书心得
读《大数据时代》心得体会
根据公司《关于下发中国共产党员全年学习计划的通知》组织分公司全体党员个人学习《大数据时代》，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。
1 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。
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第18篇：大数据培训学费大约多少
稀有品质
www.daodoc.com 大数据培训学费大约多少
全程面授
关于大数据的培训学费问题，相信是很多想学习大数据的同学都想了解的。据了解国内以千锋为代表的大数据培训机构收费标准在两万左右，甚至更多，一般都是培训6个月左右。大数据课程的费用之所以会很高，一是因为现在大数据老师很稀缺，二是因为大数据培训需要的技术和项目都是很珍贵的。
我这样和你说吧，5年前，北京的一套房子，平均每平米3万仍然有很多人买，因为，大家知道，房子是投资，以后可能就是5万或者10万。 在来看培训，也要看它能给你带来多少价值，而不是多1千少八百。优秀的学员花2万学费以后，一下拿到年薪20万30万，显然对他来说这次培训“性价比高的惊人”“学费低的惊人”。普通学员毕业后拿10万15万年薪，也是一笔划算的投资，毕竟通过培训你已经进入行业，再努努力，年薪15万，20万，30万也是可以预期的。
所以，“培训是投资自己，让自己身价倍增的快方法”，它所带来的价值远远超过学费本身。
做真实的自己-用良心做教育
稀有品质
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当然，如果你交了学费，不好好学习，天天睡觉，那来参加大数据培训就很不划算了。我分享一句很好的话没有白花的钱，花了就有价值。学习的价值是最高、最值的。你把这项培训话费当做投资，收益绝对良多。有一个学员来的时候薪水只有4000元，学完后，一下拿到了6个offer，最低的薪水也有1.5万元当然这也有地域性问题。 资金困难，能先学后付吗？ 可以的，千锋教育推出先学习后付款就是为了帮助这些学生，学完后一年才开始付款，压力也会非常轻松。
就像我上面所说，学习是一个好的投资，拿人生的80年计算，也只有900个月。那么让你奋斗时期只顶多100个月，如何让自己及父母或以后儿女在往后生活无忧，你花6个月的时间就能办到，为什么不去尝试下呢？花6个月的时间赚取别人100个月的一生，这好像是一笔非常划得来的时间帐，所以不要再纠结了！
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第19篇：大数据培训招生方案（推荐）
中智互联IT学院项目招生方案
市场区域：济南
项目内容：互联网大数据-银行金融大数据开发方向 渠道来源：网络推广，线下渠道。
1、其中网络推广包括推广专业的课程话术，关键词，问答提问形式，社交工具（QQ、陌陌、微信、脉脉、微博、快手），招聘平台，视频网站，购物平台，团购平台，电商平台（教育方向），各大门户网站的教育论坛，贴吧类似平台（职业，就业，考试，高考，艺术类等）。
2、线下渠道由全职工作人员分布式定点在济南市区大学比较密集的地方成立招生点，每三个大学一个负责人，他们的工作任务是每个大学要招到自己的校园助理两名（产生竞争力），校园助理是由驻点招生老师给发放薪资，但驻点招生老师由公司发放薪资。驻点招生老师根据校园招生情况给校园助理发放和制定薪资标准+提成标准（校园助理可以免费学习相关技术），驻点招生老师的校园助理要求必须是计算机本专业学生或特别想学习互联网技术的学生，自主能力强，必须是学员之一，但是招到3人以上可以免费学习提供就业。
3、社会招生，可由另一部分全职人员定义为市级或县级区域负责人，并且从县级招募到自己的县级招生助理（市场经理），还是由县级负责人给发放薪资，而且是必须有薪资，一千元也是薪资，县级负责人可以从县级助理的提成里面扣出来当作底薪。
备注：所有公司全职人员下的助理都需要签署任职协议书，由本人签署并做存档备案，需要提交身份证复印件，照片和简历，学历证明等
第20篇：苏大培训心得
走心：在技巧之上
河南师范大学实验中学
师玉杰
为期一周的苏州之行，行程短暂，记忆难忘。难忘这座二千五百多年历史的文化古城，难忘这所117年历史的百年名校（前身是创办于1900年的东吴大学），以及专家们走心的教师培训。各位专家的讲座精彩纷呈，一篇小文难以承载这许多的感慨和想法，择其中三位专家讲座的听后感与大家分享。
一、轻松随和的张翔教授互动讲座
张教授的讲座是整个培训安排的开场，以心理学专家的身份亮相，自然深知参训教师内心的真实想法，外地远道而来，学习之余，想趁闲暇对这座古城多些了解。所以张教授上课之初不急于展开课程，而是贴心介绍苏州特色：一馆（苏州博物馆）、一园（拙政园）、一街（平江老街）、一面（同德兴的枫镇大面）、一鱼（松鹤楼的松鼠桂鱼）、一曲（昆曲），瞬间抓住老师们的注意力。知道参训教师心中所想并给予指点，这是走心，以此为引吸引注意力，聚焦讲座会场，这是技巧。
张教授课程的核心观点：教师要关注学生。教师与学生之间的关系如何从“萍水相逢”发展到“有情感”？教师需要从更多视角与孩子互动，借助各种各样的活动，使孩子能够被看到、被听到。在后面的讲座中，张教授穿插了与现场全体教师的十指操互动，展示了对话活动中主持人、嘉宾与台下观众的三方互动，整个讲座过程中，笑声不断，气氛活跃，参训教师以亲身体验领悟活动的意义和作用。培养与学生的情感是走心，开展互动活动是技巧。
二、气质温婉的于洁老师深情叙事
于洁老师，从事班主任26年，用书信和纸条和学生倾心交流，被称为\"天使老师\"。她说班主任工作就像农民种地，会遇到灾害、洪水、虫子、甚至种子也不好，可是农民没有放弃，因为他爱自己的土地，就这样一个又一个故事从于老师口中娓娓道来：一个迟到了一年的女生；头发的故事；家校联系本成了父亲留给女儿遗言；他今天姓什么：四大金刚之首来了；感动班级的“不大人物”，一篇作文写了三年„„
每一个故事中的主角，听上去都让人头疼，然而在于老师的陪伴下，虽然没有变成传统意义上的优秀生，但却得到了好的发展。给每一个孩子阳光和空气，看着他们成长，这是众所周知的技巧；能做到，并且用一年甚至更长的时间去等待，内心承受着巨大的“值不值得”的煎熬，这是走心了。真正的教育之爱就是这样吧。
三、知性干练的李利教授案例串讲
作为信息技术教师，听完李教授的讲座，忍不住直呼“干货满满”！李教授用三个关键词“混合学习”、“互动课堂”、“深度学习”搭建了讲座的骨架。这三个词，每一个拿出来，都是当前中小学课题研究的热门关键词，更是代表了教育可能的发展方向。然后又用“MOOC”、“扇贝英语全系列”、“抛锚式学习”、“泛在学习”、“翻转课堂”、“PHET免费在线模拟实验”、“UMU优幕”、“kahoot”、“SOLO分类理论”、“思维导图”、“PBL项目式学习”等等一系列名词与工具丰富了讲座的内容。最值得一提的，是李利教授用“雨课堂”作为开展讲座的线上平台。“雨课堂”是清华大学和学堂在线（最大的中文慕课平台）共同推出的新型智慧教学解决方案。我个人关注这个平台一年多了，我记得汪校长也曾经在朋友圈中分享过关于“雨课堂”的介绍。这次能够亲身体验雨课堂授课的过程，非常有意义。
作为技术类的培训，告诉参训教师怎么做，这是技巧，同时告诉参训教师为什么这么做，这是走心。
短短六天，聆听了专家们的思想和见解，了解了他们分享的很多技巧，最重要是明白了为什么要走心。教育是慢的艺术，只有技巧，经不起时间的考验，惟有走心，才能持久，才能守得云开见月明。从新乡到苏州约900公里，千里取经可谓是学习之旅，通过培训开阔了眼界，增长了见识，可谓是收获之旅，如果能改变一点点观念，增添一点点信心，更将是一次动力之旅！
