2020大数据培训心得体会3篇
大数据培训心得
大数据培训心得在参加大数据培训的过程中，我深刻体会到了大数据在现代社会中的重要性和应用价值。
通过学习和实践，我对大数据的基本概念、技术原理以及应用场景有了更加深入的了解。
以下是我在大数据培训中的心得体会：一、大数据的基本概念和技术原理1. 大数据的定义：大数据是指规模巨大、种类繁多且难以通过传统的数据处理方法进行管理和分析的数据集合。
它具有“四个V”特征，即Volume（数据量大）、Variety（数据种类多）、Velocity（数据处理速度快）和Value（数据价值高）。
2. 大数据的技术原理：大数据的处理涉及到分布式计算、分布式存储和并行处理等技术。
常用的大数据技术包括Hadoop、Spark、NoSQL数据库等。
二、大数据的应用场景1. 商业智能和数据分析：通过对大数据的处理和分析，企业可以获取用户行为数据、市场趋势等信息，从而进行商业智能和数据驱动的决策。
2. 金融风控：大数据可以帮助金融机构进行风险评估和反欺诈分析，提高金融交易的安全性和效率。
3. 医疗健康：通过对大数据的分析，可以实现精准医疗、疾病预测和药物研发等领域的突破。
4. 物流和供应链管理：通过对大数据的分析，可以优化物流路径、减少运输成本，提高供应链的效率和可靠性。
三、大数据培训的收获和体会1. 深入了解大数据技术：通过培训，我学习了Hadoop、Spark等大数据技术的基本原理和使用方法，了解了它们在大数据处理中的作用和优势。
2. 实践能力的提升：培训中，我们进行了大量的实践项目，通过实际操作和解决实际问题，我提升了自己的实践能力和解决问题的能力。
3. 团队合作意识的培养：在培训中，我们进行了团队项目，通过与队友的合作，我学会了与他人协作、沟通和解决问题的能力。
4. 拓宽了职业发展的视野：通过大数据培训，我了解到了大数据在各个行业中的应用和发展前景，对自己的职业发展有了更加明确的规划。
四、对未来的展望在大数据技术不断发展的今天，我深信大数据将会在各个领域中发挥越来越重要的作用。
大数据培训心得体会,给想学习的你
大数据培训心得体会,给想学习的你第一篇：大数据培训心得体会,给想学习的你一、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。
第二篇：数据网学习心得体会数据通信技术与维护管理学习心得体会在我们的仔细聆听中，我们期盼已久的培训学习在我们的恋恋不舍中敲响了结尾的钟声。
对于一个月的培训课程，我想我只能用受益匪浅这四个字来形容了。
老师们的博文广识、生动讲解、精彩案例无不在我的脑海里留下了深刻的印象，我只恨自己才疏学浅、文笔糟糕，不能够将所有的感触都通过文字显然于纸上。
但是我还是尽力绞尽脑汁，以祈求能将培训完后心中所想所获能表达出来。
此次精彩的培训学习主要心得有以下几个方面：一、让自己更加了解数据通信系统，了解数据通信原理，了解局域网技术和网络协议。
通过这次的培训学习，我知道了是一个由分布在各地的数据终端设备、数据交换设备和数据传输链路构成的网络，其功能是在网络协议支持下，实现数据终端间的数据传输和交换。
数据通信网的组成包括:数据终端设备；数据交换设备；数据传输链路；通信协议。
大数据培训心得体会
大数据培训心得体会大数据培训是近年来非常热门的培训课程之一，我也有幸参加了一次大数据培训课程。
在这次培训中，我收获了很多知识和经验，下面是我对这次培训的心得体会。
首先，在大数据培训中，我对大数据的概念和应用有了更深入的理解。
以前我对大数据的认识只是停留在数据量很大的层面，对于如何处理和分析大数据并没有太多的了解。
而在培训中，我学到了很多关于大数据处理和分析的方法和工具。
我学会了如何使用Hadoop和Spark等大数据处理框架，以及如何使用SQL和Python等编程语言进行大数据分析。
通过实际操作和案例分析，我深入理解了大数据处理和分析的流程和方法，能够更好地应用这些知识和技能。
其次，在大数据培训中，我接触到了很多实际案例和项目，并学会了如何在实际项目中应用所学知识。
培训中的讲师不仅仅是传授理论知识，还会分享自己在实际项目中的经验和教训。
通过这些实际案例和项目，我学到了在实际项目中如何选择适合的大数据处理和分析方法，如何提高数据处理和分析的效率和准确性，以及如何解决在实际项目中遇到的问题和难题。
这些实际案例和项目的学习让我对大数据处理和分析有了更深入和全面的认识，并为以后的工作打下了坚实的基础。
再次，在大数据培训中，我结识了很多志同道合的小伙伴。
培训中我们一起学习、一起讨论、一起解决问题，通过合作和交流，我们不仅加深了对知识的理解，还互相帮助和支持，共同进步。
在这个过程中，我学会了如何与同伴合作，如何有效地沟通和协作，这对于今后的工作和学习都是非常重要的能力。
而且，通过和小伙伴的交流，我也了解到了不同行业和领域对大数据的需求和应用，这对于我以后的发展也是非常有帮助的。
最后，在大数据培训中，我体会到了学习的重要性和持续学习的必要性。
大数据技术和工具在不断发展和更新，要保持自己的竞争力，就要不断学习和更新知识。
培训过程中的学习只是一个起点，接下来的路还很长，我们要继续学习和实践，才能不断提高自己的技能和能力。
大数据分析培训心得体会范文(5篇)
大数据分析培训心得体会范文(5篇)大数据分析培训心得体会范文篇1电子工艺实训是一门技术性很强的技术基础课，也是我们理工科进行工程训练，学习工艺知识，提高综合素质的重要实践环节。
从第2周到第5周每周周二下午四个小时来进行这次实训。
实训任务是制作一台万用表，刚开始时我并不清楚电子工艺实训到底要做些什么，以为像以前的金工实训那样这做做那做做。
之后得知是自我做一个万用表，而且做好的作品能够带回去。
听起来真的很搞笑，做起来就应也挺好玩的吧!就这样，我抱着极大的兴趣和玩的心态开始这次的实训旅途。
实训第一天也就是第二周，透过看录像中电子工艺实训的范围与技术，还有录像中老师高-潮的技艺让我艳羡不已，这个下午，我对电子工艺实训有了初步的认识，对电路板，电路元件有了必须的认识，对我接下类的三周的实际操作给予了必须的指导。
第3周也并不是学制作，而是做一些基本工的练习，练习如何用电烙铁去焊接电阻，导线。
电烙铁对我来说很陌生，所以我很认真地对待这练习的机会。
我再说说焊接的过程。
先将准备好的元件插入印刷电路板规定好的位置上，待电烙铁加热后用烙铁头的刃口上些适量的焊锡，上的焊锡多少要根据焊点的大小来决定。
焊接时，要将烙铁头的刃口接触焊点与元件引线，根据焊点的形状作必须的移动，使流动的焊锡布满焊点并渗入被焊物的缝隙，接触时间大约在3-5秒左右，然后拿开电烙铁。
拿开电烙铁的时间，方向和速度，决定了焊接的质量与外观的正确的方法是，在将要离开焊点时，快速的将电烙铁往回带一下，后迅速离开焊点，这样焊出的焊点既光亮，圆滑，又不出毛刺。
在焊接时，焊接时间不要太长，免得把元件烫坏，但亦不要太短，造成假焊或虚焊。
焊接结束后，用镊子夹住被焊元件适当用力拔一下，检查元件是否被焊牢。
如果发现有松动现象，就要重新进行焊接。
焊接看起来很简单但其中有很多技巧要讲究的，比如说用偏口钳掐导线的力度、焊锡丝的量和在焊的过程中时间都要把握准才行，多了少了都不行!我觉得最难的就是托焊了，总是把握不好焊锡丝的量和电烙铁托的时间。
大数据培训心得体会(精选)
大数据培训心得体会(精选)标题：大数据培训心得体会(精选)随着科技的飞速发展，大数据已经成为了当今社会的一个重要领域。
我有幸参加了一次大数据培训课程，收获颇丰。
在这篇文章中，我将分享我的心得体会，以及如何更好地学习大数据。
首先，我认识到大数据不仅仅是一个技术名词，更是一种思维方式。
在培训过程中，我了解到大数据的核心理念是利用海量数据进行分析，从而揭示出数据背后的规律和趋势。
这要求我们具备数据敏感性和分析能力，能够从繁杂的数据中提取有价值的信息。
同时，大数据也需要我们具备创新思维，能够提出新的问题和解决方案。
其次，我学到了大数据技术的基本原理和方法。
培训课程涵盖了数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个方面。
我了解到，大数据技术的核心是分布式计算和存储，这可以有效地处理海量数据。
同时，我还学习了各种数据分析算法和模型，如机器学习、数据挖掘等，这些方法可以帮助我们更好地理解和利用数据。
第三，我认识到大数据的应用领域非常广泛。
在培训过程中，我们学习了大数据在金融、医疗、电商、社交网络等领域的应用案例。
这些案例让我深刻地认识到大数据在各个行业中的重要性和价值。
同时，我也意识到大数据应用需要结合具体行业和业务场景，才能发挥出最大的效果。
第四，我了解到大数据的安全和隐私问题。
在培训课程中，我们学习了数据安全和隐私保护的基本原则和方法。
我认识到，在大数据时代，保护数据的安全和隐私是非常重要的。
这不仅需要技术手段的支持，也需要法律和道德的约束。
我们应该在使用大数据的同时，尊重和保护个人隐私，确保数据的合法合规使用。
最后，我认识到学习大数据需要不断更新知识和技能。
大数据是一个快速发展的领域，新的技术和方法不断涌现。
在培训过程中，我了解到，要想在这个领域保持竞争力，就需要不断学习和更新知识。
这包括学习新的编程语言、算法、工具等，同时也需要关注行业动态和发展趋势。
总结起来，这次大数据培训让我受益匪浅。
我不仅学到了大数据的基本原理和方法，也认识到了大数据的重要性和应用领域。
大数据培训心得
大数据培训心得在参加大数据培训课程的过程中，我深刻体会到了大数据对于企业发展的重要性和应用的广泛性。
以下是我对于大数据培训的心得体会：1. 大数据的定义和概念：在培训课程中，我们首先学习了大数据的定义和概念。
大数据是指规模庞大、变化快速且难以用传统的数据管理工具进行处理和分析的数据集合。
它具有“4V”特征，即数据量大、数据速度快、数据种类多样、数据价值高。
2. 大数据技术与工具：在培训中，我们学习了大数据处理的常用技术和工具。
其中，Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据；Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以进行实时数据处理和批处理；NoSQL数据库则是一种非关系型数据库，适用于大规模数据存储和查询。
3. 大数据分析方法与技巧：在培训中，我们学习了大数据分析的方法和技巧。
数据清洗是大数据分析的重要步骤，通过对数据进行清洗和预处理，可以提高数据质量和分析结果的准确性。
数据挖掘是一种通过发现隐藏在大数据中的模式和关联来提取有用信息的方法。
机器学习则是一种通过训练模型和预测未知数据的方法，可以帮助企业做出更准确的决策。
4. 大数据应用案例分析：在培训中，我们还学习了一些大数据在实际应用中的案例分析。
例如，大数据可以应用于市场营销领域，通过分析用户行为和偏好，帮助企业精准定位目标用户和制定营销策略。
另外，大数据还可以应用于金融领域，通过分析市场数据和风险模型，帮助企业进行风险评估和投资决策。
5. 大数据安全和隐私保护：在培训中，我们也学习了大数据安全和隐私保护的重要性。
由于大数据涉及的数据量大且敏感性高，保护用户隐私和数据安全成为了一个重要的问题。
在大数据应用过程中，企业需要采取合适的加密和访问控制措施，以确保数据的安全性和隐私性。
通过参加大数据培训课程，我对大数据的概念、应用和技术有了更深入的了解。
我认识到大数据对于企业的竞争优势和创新能力有着重要的影响。
未来，我将继续深入学习和应用大数据技术，为企业的发展和决策提供更准确、可靠的数据支持。
大数据培训心得范文5篇
大数据培训心得范文5篇想要让我们写出的心得体会能得到跟多读者的认可，就不能只是简单描写事情的经过，我们可以把经历的重要的事情所收获的感想以心得体会的方式记录下来，下面是网作者为您分享的大数据培训心得内容5篇，感谢您的参阅。
大数据培训心得内容篇1这学期我们学习了数据库应用教程这门课，以前并不知道这门课是干什么的，也不懂得什么是数据库，通过这一学期的学习，虽然了解的不是非常多，但也有了初步的一点认识。
现在我们要持续三天数据库实训。
我大概的明白数据库技术是处理信息，管理数据最有效的一种方法。
它具有完善的数据管理功能，还具有操作方便，简单实用等特点。
因为我是非计算机专业的学生，所以我学起来就感觉很难，在上第一堂课的时候，因为不了解，于是心里充满了对这门课的神秘感，在第一堂课上我听得很认真，我感觉它与其他的课程没有什么联系，不需要其它太多的知识，我想它可能是一门从头开始学的课，就没有太多的担忧，然而事实并不是我想的这样，随着时间的延长，我发现每一堂课都比前一堂课难，逐渐的我听得就越来越吃力，还好书上除了理论知识外还有很多例题和图片，这对我对知识的理解有很大的帮助。
同时老师每堂课都用详细的和书上相似的ppt，并且老师讲的非常细致，书上的每一个知识他都会仔细的给我们讲解，有时遇到比较难的问题他还会很耐心的讲解好几遍直到我们都明白了为止，有时候我们好多人都没有听，但只要有人听，她就会很认真的讲。
现在很尴尬啊，做实训题的时候，老得翻书。
很快这一学期马上就要结束了，数据库这一门课也很快就要结束了，但这一学期的学习让我知道了很多，尤其是老师的耐心，老师的敬业精神感动了我，每一次还在睡得正酣时就有不想去上课的冲动，但我都克服了，因为我想到老师从那么远来给我们上课，她能来，为什么我不能，所以每次我都会说服自己要好好上课。
这不仅仅对我的学习有很大的启示，更重要的是，她也告诉了我在以后的人生中如何去做事，如何去做人。
再做任何事时都应该认真负责，任何一个人都应该被尊重。
大数据学习心得体会(通用5篇)
大数据学习心得体会(通用5篇)大数据学习心得体会篇1大数据学习心得体会随着数字化时代的快速发展，大数据已经成为各行各业关注的热点。
作为一名对大数据领域感兴趣的学生，我也开始了自己的大数据学习之旅。
在这篇心得体会中，我将分享我的学习过程、体验和收获。
首先，我介绍一下自己的背景。
我是一名计算机专业的学生，对大数据有着浓厚的兴趣。
我选择学习大数据，是因为看好其未来的发展前景，并且认为大数据技术能够为我的职业发展带来更多的机会。
在开始学习大数据之前，我对大数据的概念和价值有了初步的了解。
我了解到大数据技术能够处理海量数据，挖掘出有价值的信息，为企业和个人的决策提供支持。
在学习过程中，我逐渐掌握了大数据技术的核心知识点，包括数据采集、处理、存储、分析和可视化等方面。
在学习过程中，我遇到了一些问题和挑战。
例如，在学习大数据处理技术时，我需要对数据进行清洗、去重和转换，这需要我具备一定的算法和编程能力。
有时候，这些技术实现起来比较复杂，我需要进行反复的实验和调试。
但是，通过不断地努力和实践，我逐渐克服了这些困难，并取得了一定的成果。
在这个过程中，我收获了很多。
我学会了使用各种数据处理工具和框架，如Hadoop、Spark等。
我掌握了数据清洗和去重的技巧，能够使用机器学习和算法对数据进行深入分析。
最重要的是，我学会了如何将理论知识运用到实践中，提高了自己的动手能力和解决问题的能力。
通过学习大数据，我不仅掌握了新的技能，还对数据有了更深入的理解。
我意识到数据是企业和个人决策的基础，而大数据技术能够帮助我们更好地利用和管理数据。
在未来，我将继续深入学习大数据技术，并期待在实践中发挥自己的优势，为社会做出更大的贡献。
总之，大数据学习之旅是一次充满挑战和收获的过程。
我深刻体会到学习大数据需要不断地实践和探索，同时也锻炼了自己的动手能力和解决问题的能力。
在未来，我将继续努力学习和实践，将大数据技术运用到更多的领域中，为企业和个人的发展带来更多的可能性。
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2020大数据培训心得体会3篇
【篇一】大数据培训心得体会汇集
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。
【篇二】大数据培训心得体会汇集
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。
【篇三】大数据培训心得体会汇集
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2019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。