大数据培训学习心得
大数据培训学习心得（精选6篇）
大数据培训学习心得 第1篇
普开数据大数据课程培训学习心得：重点分享、交流经验
大家好！很高兴给大家分享一些大数据知识，同时感谢普开数据能提供这么一个好的机会。谢谢！你们的好评是对我的鼓励，请大家多多支持我，我会拿出自己的最大的精力来与大家分享我所学的。
J2EE本身是一个标准，一个为企业分布式应用的开发提供的标准平台。J2EE也是一个框架，包括JDBC、JNDI、RMI、JMS、EJB、JTA等技术。java EE 的体系结构：
1、表示层（HTML、JavaScript、Ajax）
2、中间层（JSP、Servlet、JSTL、JavaBean）（Struts）
3、数据层（JDBC）（Hibernate）
三层体系结构的优点
1、耦合性低
2、扩展性好
3、复用性好
4、便于分工
j2ee常用的设计模式：
Java中的23种设计模式：
Factory（工厂模式），Builder（建造模式），Factory Method（工厂方法模式），Prototype（原始模型模式），Singleton（单例模式），Facade（门面模式），Adapter（适配器模式），Bridge（桥梁模式），Composite（合成模式），Decorator（装饰模式），Flyweight（享元模式），Proxy（代理模式），Command（命令模式），Interpreter（解释器模式），Visitor（访问者模式），Iterator（迭代子模式），Mediator（调停者模式），Memento（备忘录模式），Observer（观察者模式），State（状态模式），Strategy（策略模式），Template Method（模板方法模式），Chain Of Responsibility（责任链模式）
工厂模式：工厂模式是一种经常被使用到的模式，根据工厂模式实现的类可以根据提供的数据生成一组类中某一个类的实例，通常这一组类有一个公共的抽象父类并且实现了相同的方法，但是这些方法针对不同的数据进行了不同的操作。首先需要定义一个基类，该类的子类通过不同的方法实现了基类中的方法。然后需要定义一个工厂类，工厂类可以根据条件生成不同的子类实例。当得到子类的实例后，开发人员可以调用基类中的方法而不必考虑到底返回的是哪一个子类的实例。
HTTP协议的提交方式：
1、GET——用URL传递数据
2、POST——用流的方式传递数据
Servlet是一个java程序，是在服务器端运行的以处理客户端请求并做出响应的程序。Servlet类一定要继承HttpServlet，Servlet必须和Servlet容器配合运行，Servlet要嵌入容器才能运行。
Web应用程序的结构：
tomcat—webapps—appName：
http：//ip：port/appName/index.jsp
1、页面和图片（可以自己组织结构，可以从客户端直接访问，jsp、html、js、jpg.....)
2、WEB-INF 目录（必须有的其中的东西不能从客户端直接访问）
a、web.xml（必须有 Web程序的总体配置，是一个核心）
b、classes文件夹（必须的 Servlet和JavaBean编译成Class后存放于该文件夹）
c、lib文件夹（存放该程序用的类库jar包）
Web.xml中要对Servlet进行一些配置
JSP在运行时需要翻译成一个Servlet程序，然后再编译成Class文件，然后才可以运行。
Servlet的生命周期由Servlet容器来管理
Servlet的声明周期：
1、加载和实例化（构造方法）: 在Web容器中查找用户请求的Servlet，如果没有找到，则实例化，如果找到，则加载。
2、初始化（init）:在实例化后调用的方法，可以初始化一些资源。
3、服务（service）: 接受请求并做出响应。根据请求的方式不同，调用doXXX方法。
4、销毁（destory）: 主要用来销毁初始化时创建的资源，在destory方法中我们标识哪些资源可以回收，并不能马上回收。
如何获得请求参数？
1.request。getParameter(“name”);2.如果一个请求参数有多个值，需要返回一个数组！
String []size=request.getParameter（“name”）；
For(int i=0;i out.print(size[0]);} 除了参数，还可以获得其他 1与请求相关的cookie Cookie [] cookies=request.getCookies(); 2与会话相关的session Session session=request.getSession(); 3请求的HTTP方法 String methed=request.getMethed(); 初始化参数： 在web.xml中设置servlet初始化参数 driverClass org.gjt.mm.mysql.Driver 在servlet 代码中获得初始化参数的值： getServletConfig(),getInitParameter(“param-name”); 上下文初始化参数 name John 在servlet 代码中获得上下文初始化参数的值： getServletContext().getInitParameter(“name”); ServletContext 用于在Web应用范围内存取共享数据的方法。注：web应用范围具有以下两层含义： （1） 表示有web应用的生命周期构成的时间段.（2） 表示在web应用的生命周期内所有web组件的集合。 * setAttribute(String name,java.lang.Object object)：把一个java对象和一个属性名绑定，并存放到ServletContext中，参数name指定属性名，参数Object表示共享数据。* getAttribute(String name)：根据参数给定的属性名，返回一个Object类型的对象。* getAttributeNames()：返回一个Enumeration对象，该对象包含了所有存放在ServletContext中的属性名。 * removeAttribute(String name)：根据参数指定的属性名，从servletContext对象中删除匹配的属性。 访问当前Web应用的资源 * getContextpath（）:返回当前web应用的URL入口。* getInitParameter(String name)：返回web应用方位内的匹配的初始化参数值。在web.xml中 * getRequestDispatcher(String path)：返回一个用于向其他web组件转发请求的RequestDispatcher对象。 web.xml文件 web.xml文件是用来初始化配置信息：比如Welcome页面、servlet、servlet-mapping、filter、listener、启动加载级别等 1、指定欢迎页面，例如： PS：指定了2个欢迎页面，显示时按顺序从第一个找起，如果第一个存在，就显示第一个，后面的不起作用。如果第一个不存在，就找第二个，以此类推。 2、命名与定制URL。我们可以为Servlet和JSP文件命名并定制URL,其中定制URL是依赖命名的，命名必须在定制URL前。下面拿serlet来举例： (1)、为Servlet命名： (2)、为Servlet定制URL、 3、定制初始化参数：可以定制servlet、JSP、Context的初始化参数，然后可以再servlet、JSP、Context中获取这些参数值。 下面用servlet来举例： userName Daniel E-mail 125485762@qq.com 经过上面的配置，在servlet中能够调用getServletConfig().getInitParameter(“param1”)获得参数名对应的值。 4、指定错误处理页面，可以通过“异常类型”或“错误码”来指定错误处理页面。 ----------------------------- 5、设置过滤器：比如设置一个编码过滤器，过滤所有资源 6、设置监听器： 7、设置会话(Session)过期时间，其中时间以分钟为单位，假如设置60分钟超时： 8．设置上下文初始化参数(对于整个web应用都适用) foo bar 在servlet中获取上下文参数初始化 String s=getContex().getInitParameter(＂ｆｏｏ＂);3.重定向和请求分派的比较 <1>请求分派只能将请求转发给同一个web应用中的其他组件，而重定向不仅可以定向到当前应用程序中的其他资源，也可重定向到其他站点的资源上 <2>重定向的访问过程结束后，浏览器的地址栏显示的URL会发生改变，变成重定向的目标URL，而请求分派的浏览器地址栏保持初始的URL <3>请求分派的发起者和被调者之间共享相同的request实例和response实例，属于同一个“请求/响应”而重定向的发起者和被调用者使用各自的request实例和response实例，各自属于独立的“请求/响应”过程。 请求转发 RequestDispatcher dis=request.getRequestDispatcher(“Servlet2”); dis.forward(request, response);重定向 response.sendRedirect(“Servlet2”);//重定向到指定路径的资源 get 和post 比较 1.get是从服务器上获取数据，post是向服务器传送数据。 2.get是把参数数据队列加到提交表单的ACTION属性所指的URL中，值和表单内各个字段一一对应，在URL中可以看到。post是通过HTTP post机制，将表单内各个字段与其内容放置在HTML HEADER内一起传送到ACTION属性所指的URL地址。用户看不到这个过程。 3.对于get方式，服务器端用Request.QueryString获取变量的值，对于post方式，服务器端用Request.Form获取提交的数据。 4.get传送的数据量较小，不能大于2KB。post传送的数据量较大，一般被默认为不受限制。但理论上，IIS4中最大量为80KB，IIS5中为100KB。 5.get安全性非常低，post安全性较高。但是执行效率却比Post方法好。 Tomcat服务器 运行Java Web程序必须有相应Web容器支持，所有的动态程序代码都在Web容器中执行，Tomcat是一个web容器； 静态请求的所有代码操作都是固定的，动态请求操作的所有代码都是拼凑的； Tomcat是有Apache软件基金会的Jakarta项目中的一个核心项目，有Apache、sun和其他一些公司及个人共同开发而成； 使用Tomcat必须有JDK的支持 Tomcat中主要文件夹：bin/conf/lib/logs/webapps/work 任何服务器都是依靠端口号进行监听的服务器配置 （1）修改端口号——conf/server.xml（2）配置虚拟目录——磁盘下建立文件夹、建立WEB-INF文件、复制web.xml文件，服务器端配置 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 大数据时代到来究竟会给我们的学习带来怎样的冲击呢?首先来看看知识信息的增速对我们的影响。英国技术预测专家詹姆斯·马丁研究发现,“人类的知识,19世纪是每50年增长一倍,20世纪中叶每10年增长一倍,20世纪70年代每5年增长一倍,而目前是每3年增长一倍。知识折旧:如果一年不学习,你所拥有的全部知识就会折旧80﹪。随着知识经济浪潮席卷而来,科学技术的‘裂变效应’将导致知识更新速度的不断加快。”这是马丁在20世纪90年代的研究。而当今随着以移动互联为特征的云时代的到来,数据裂变效应加剧。从风靡世界的PPT Did You Know?中你一定能感受到大数据所引发的世界突变,“世界上每天出版书籍至少3000册以上,全球每天产生的数据信息高达255亿亿B,新的科学知识大约每两年翻一翻……”这意味着什么呢?知识每天都在更新,数据每天都在加速裂变。因此,我们必须养成终身学习的习惯,不断刷新自己才能顺应大数据时代的发展。 大数据时代我们应该具备怎样的基本能力?我非常赞同英国纽卡斯尔大学教育技术学教授苏伽特·米特拉的观点。他认为,在大数据时代学习者必须掌握三种最基本的技能,“第一是阅读,第二是搜索,第三是辨别真伪”。面对海量的大数据,我们首先要学会阅读,特别是数字化阅读。随着以互联网为依托的大数据时代的到来,“读写”的内涵已经发生了改变,基于海量网络信息的超链接跳跃式阅读,文本、图片、声音、视频等相融合的阅读资料,多方式的言语表达,学生“数字读写能力”显得尤为重要。但遗憾的是当前大部分一线教师基本不关注基于海量信息的数字读写能力培养,还是用传统的学习方式教授数字时代的学生。同时,在海量的大数据里要准确地找到自己需要的正确信息,搜索能力和辨别真伪的能力是关键,否则我们的学习就是无效的。 互联网和移动通信引爆了大数据革命,站在这样的大数据面前,我们应该如何学习?英国学者维克托·迈尔·舍恩伯格教授在其专著《与大数据同行——学习和教育的未来》中指出,“大数据为学习带来了三大改变:我们能够搜集对过去而言,既不现实也不可能集聚起来的反馈数据;我们可以实现迎合学生个体需求,而不是为一组类似的学生定制的个性化学习;我们可以通过概率预测优化学习内容、学习时间和学习方式”。也就是说,大数据时代学习具有三大特征:反馈数据、个性化学习、概率预测。 从我的教学实践经验看,“反馈数据”可以让学生学习过程可视化。教师可以通过对学生课前、课中和课后的学习数据分析,随时调整教学策略,开展有针对性的教学,从而提升教学质效。同时,大数据让学生开展基于需求的个性化学习成为可能。比如,公众微信号订阅,可以让学生很方便地定制自己感兴趣的学习内容;基于微课的云资源,可以让学生突破知识的难点和重点,进行真正意义上的翻转学习;云标签的运用,让学生将在社会化媒体上创建的知识轻松归类,并能便捷有效地进行基于关键词的搜索;RSS的运用,可以让学生很轻松地订阅自己喜欢的学习内容,促进知识汇聚;网络书签,很便捷地收藏网址及学习者喜欢的网络资源…… 关键词：大数据时代;在线学习;慕课;翻转课堂;未来教育;未来学习 一、利用大数据来学习 我非常高兴来到华东师范大学，和大家在一起进行探讨。学习的未来、教育的未来都与我现在所做的工作相关。和学习者坐在一起，我们就可以探讨改变学习的方式，思考如何提高教学的质量。这不仅仅是对那些优秀的人来说的，而是对所有人。每个人都配得上达到他们的潜力。所以，我和你们在一起，我也想向你们学习怎样获得知识和洞见。因为我在向你们学习的同时，也可以帮助你们学得更好。这就是我最基本的观点——利用大数据来学习。 我给大家讲一个故事。几年前，我访问美丽的国家——不丹，它在中国和印度的边界线上。不丹的唐卡描画非常著名。我访问了一所学校，学生们正非常专注地描绘唐卡，完全和他们老师所做的一样，和上一代的老师做的也一样。几千年过去了，这些学生和老师描绘的唐卡是完全一样的。 教育对他们来讲就是学习如何模仿过去。最好的学生就是“不偏离”的学生，和其他人所做的一模一样。我看到这些唐卡时非常惊叹，对他们极强的精确度感到吃惊，因为他们强调的只是模仿，而不是自己的思想，不是创造，不是原创，不是创新。 比较一下吴恩达。他是斯坦福大学的教授，一位计算机科学家，专长的领域是人工智能。吴恩达是一个聪明人，他开了家公司，这个公司表面上和人工智能没有关系，但事实上它是一个在线学习的平台，大家可以在上面选择课程，学习人工智能。他第一次做在线学习平台的时候大概有10万人参与了选课，100个课时后竟然有约1.3万人学完了相关课程，这些人来自世界各地，比吴恩达一生在大学里教的学生都多。他创建了在线学习体系的平台之后，用这种平台的理念改变了整个世界。这个理念就是利用平台提供在线课程给全世界的人。这只是冰山一角，现在人们对于在线课程已经阐述了很多，它叫慕课（MOOC），即大规模在线开放课程。人们都认为MOOC课程主要关乎获取，我想这是完全错误的。我认为MOOC主要是关于数据。我们怎样获得知识？怎样获得洞见？通过理解并考察这些数据，我们可以更好地理解怎样学习，从而提高学习效果，最根本的好处就是MOOC将改变我们学习的方式。 现在让我们想想，人们到底是怎么学习的？200多年来，学习一直是学校体系的一部分。在那以前几乎没有什么大学或者学校，学校的教育基本是以个人形态存在的，一个富家子弟可以请得起一位导师，教育只有少数人才能获得。而现在的教育是面向普通大众的，这是一个很大的进步，但还不够。因为我们每个人都有独特的个性和个性化的学习需求。目前的教育系统没法支持这一点。那么，如何才可以改变这个系统？就是要通过对数据的利用。 二、大数据将重塑学习的三个主要特征 我想向大家介绍一个人，他叫路易斯·冯·安（Luis Von Ahn），也是一位很著名的计算机学教授。他首创了一项通过网站和智能手机帮助人们学习外语的应用，叫做“多邻国”（Duolingo），下载是免费的。我们在这个应用中可以学习国外的语言，非常有意思，使用起来也很轻松。现在，有成千上万的人用它学习语言。无论他们每天花几分钟，还是几小时，Duolingo都可以通过跟踪应用程序来收集人们学习语言的数据。安可以和他的团队获得这些数据并分析人们的学习方式。安说：“其实，我们对于到底如何学习外语知道的还不多，但是可以通过对数据的分析来了解学生犯了什么样的错误，怎样才能够帮助他们更好地学习。” 目前，大家通过考试来获得关于学习的反馈。考试之后你会得到一个分数，我觉得分数对你的帮助很有限，也不能帮助你好好改善学习。因为它没办法分析学习的过程，只能让你看到学习的结果。可能你学习的方式本来就是错的，或者你用的教科书不对，或者教师的教学方式有问题，但是你都不知道。目前我们并没有去收集正确的数据来提供更好的反馈，即使我们在收集，数量也可能没有达到Duolingo的规模。 通常而言，我们只收集容易收集的数据，而不是那些帮助我们知道如何改善学习方法的数据。但现在这一切都在改变。大家都知道亚马逊的Kindle电子书，这个产品的精髓就是可以收集很多数据，它能知道你阅读每一页花费了几分钟，为什么你在读某一个章节时停下来。你所有的行为都会在这个电子书上记录下来，甚至会记录你因为这本书很乏味不愿意读下去的行为。有了这些数据之后，Kindle可以研究这本书中可能存在的改进机会。《大数据时代》出版以后，我们也把它放到Kindle商店，世界各地有成千上万人读这本书。我要跟大家分享一个秘密，读者对这本书划线最多的10句话我一句都没猜中！换句话说，我的读者读这本书的角度和我的角度是不一样的，这些数据让我知道读者关注的是什么，这对我下一本书的写作很有帮助。 刚刚说到的吴恩达先生，他就很好地运用了反馈机制。他发现在大家做考题的时候，如果有一个知识点学生学得不好，会回过头来看前面一课中自己要补充的知识。换句话说，如果学生没有100%弄懂，他们可以利用这种反馈机制来改善。这同时也完善了吴恩达先生的教学方式、教科书和教学材料。 如果你对某一本书有意见，可以写信给作者，但是作者为了你修改这本书的可能性不大。因为作者可能认为只是某个读者对这本书有意见，不具有代表性。然而，大数据的精髓就在于收集到足够多的信息，覆盖很大的面。通过这种收集和反馈，我们终于能用正确的方式来编写好我们的教科书了，但这仍然只是冰山一角，只有在我们理解个性化需求的时候才会发生。 刚刚我说到目前的教学体系其实是为大众生产的，就像福特汽车公司创始人亨利·福特先生最早将流水线付诸实际应用一样。每个人无论贫穷还是富裕都可以获得受教育的机会，但任何国家都存在教学系统方面的问题。例如，在中国，现在在校读书的学生约2亿多名，却没有一套教学方式涉及个人——除非你有电子化的工具。如果我们必须通过改变教育，从大量生产的方式中设计出一套适合个人的方式，我们可以做什么？美国纽约有一个专门为数学系学生设计的项目。在这个项目中，每个学生都有一张自己的课程单，并且是根据他们的需求以及要学的内容来设计的，当然也考虑到他们的潜能。这就是纽约现在实行的个性化课程。 我们用智能的方法做这些的根本目的是促进和提高教育和学习成功的机会。其中，最核心的理念是我们在使用数据的时候从那些学习材料和学习过程中提取最佳元素，并用一种个性化的方法组合。对你而言是个性化的，对于一个班级来说也是个性化的。因为每个班级、每个学生都不一样。我作为一个老师，必须学习怎样把你们教得更好。我在哈佛大学可以这么做，在牛津大学也可以这么做，因为学生人数少。教15名学生的时候，我可以给每门课程写一个报告，但这种学习的方法不能扩大，不能同时用于200名学生，但运用科技就可以。所以，个性化是仅次于反馈的第二大要点。 了解世界主要是通过概率性的预测。我们必须认识到世界充满了概率，充满了不确定的机会，而不是确定性。确定性在我们的世界不存在，我们只能说某件事有90%的可能性，或者30%的可能性，永远不能说是100%确定的。我们的生活没有多少确定性，但教育充满了确定性，教育在很多情况下教的知识是确定的。如果你告诉一位家长，改变教材后，他的子女有30%的可能性会提高分数，但也有5%的可能性会不及格，你该怎么做？怎么通过比较风险来决策？这就很困难，因为我们作为个人没有多少关于教育概率的预测。然而，未来所有的一切都将和概率预测有关。 通过数据分析我们获得相关性，但很少获得因果关系，即我们看到发生了什么，只能看到表面的联系性，不能确切知道这种联系为什么存在。我经常开一个玩笑，冬天的时候我回老家，86岁的母亲说：“我要感冒了，得戴帽子。”这看似是因果关系，而实际情况是你的鼻子里面有病毒侵入才会感冒。我母亲却不这么认为。我们应该理解正在发生什么事，而不是冒失地获得表面的理解，所以反馈、个性化和概率可能性会形成我们用大数据学习的基础。 反馈将会增加我们改变教材的可能性。基于学生真实的反馈，个性的信息将会让我们重设教材和学习环境。现在，全世界几乎所有地方都能看到用大数据搭建的新的学习平台。孟加拉裔美国人萨尔曼·可汗（Salman Kahan）创建的可汗学院是个很好的例子。这个学院有分布在200多个国家的5000万学生，在线教学平台上有5000多门视频课程。你们不知道的是，这个学院从一开始就理解了数据的力量，他们获取所有能够被获取的数据，比如你选了哪些课，多久看一次课程视频等。他们把所有数据收集起来用于反馈，实现个性化。可汗学院的教学平台拥有超过10亿道已经完成的习题，它改变了很多学校、乡村、社区的教育质量。例如，在加利福尼亚的一个低收入家庭社区，可汗学院帮助这个社区里的孩子学习数学。有一个7年级的女学生数学不好，你在数据里就可以看到她反复地学习数学课。然后，她突然学了别的课，数学竟然开窍了。她的反应越来越快，在夏季学期结束时成为最好的学生之一。 你们也可以获得这样的成绩。如果内容个性化，适合你的偏好和需求，这种平台学习意味着翻转课堂。翻转课堂让学生在课外阅读材料准备内容，进入课堂时脑子里充满了问题，进而讨论问题。所以，学生不是用在学校里的时间读书或者听教授读书，而是彼此互动。因为学习是系统行为，翻转课堂就是重构学校。学生们观看视频，学习全世界最好的教授讲授的课程，然后在自己的学校里和教师进行探讨，巩固已经学过的知识，这就是所谓的翻转课堂。 未来还会有现在这样的学校吗？学校会成为私立的公司吗？这个问题没有答案，不过我知道这场竞争的赢家将会是那些驾驭了大数据的人，并以此改变每个人的学习方式。 三、大数据带来的挑战 此外，我还要谈一谈大数据带来的挑战。一方面，大数据为我们带来很多好处，但这些数据也可能被滥用。我一直主张用大数据改善学习，但如果在学习过程中犯的错误也被大数据系统永久记录就糟了。学习本身是一个不断尝试和试验的过程，必须确保曾经犯过的错误不在接下来的一生中重犯。我们不希望大数据把你锁定在过去的错误中。 另一方面，当我们利用大数据这个工具的时候，一些很聪明的人认为大数据并没有帮他们改善学习。大数据在找到那些真正聪颖的学生的同时，却把不太聪明的学生淘汰了。他们认为不该把学习成绩不好的人收进哈佛这样的好学校。但我认为，对于老师来说，教导水平好的学生是很简单的事情，相对来说较容易;更具挑战的是教导水平参差不齐的学生，帮助这些学生挖掘潜能，帮助并不是很有动力的学生激发学习动力。 新的大时代已经开始了，我们希望用最好的教学方式让所有人得到更好的学习经验，这就要利用大数据。然而就像我刚才说的，这不是100%确定的事，只有一点是肯定的：万事在不断改变。 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 成都大数据培训班哪家好？学习大数据正是时候 成都国信安大数据培训由副教学总监，优秀讲师带队并亲自授课，秉承成都国信安一贯的专业品质态度，在课程质量，学生素质，就业服务上相当严格要求，并以学业满意就业为目标，打造国内优秀大数据培训班，感兴趣的同学不妨关注国信安教育基地了解一下 在入门阶段对计算机水平的要求并不算高，比如有人建议你学这学那，于是新手们又开始学习这种语言，搞到最后，什么语言都没搞懂，时间大把大把的流失，热情消耗殆尽。要解决这个问题，首先要明白一个根本问题，怎样挑选适合入门的编程语言？ 首先，这门语言必须简单易学，有趣，而且要有一定的热度，有热度才能有更多的人一起交流讨论。不仅要想学，还要会学、学好IT技术。未来随着人工智能等一大批新兴行业的兴起势必会引起行业的快速发展。 现在是大数据时代，信息化社会。有人说，掌握大数据，就是掌握着机遇。现在网上的信息技术，程序也好，大数据也好，这些都是编程的各种语言衍生出来的结果，那么初学编程到底该选哪门语言学习呢，下面小编给你说道说道，希望对想要学习编程语言的新人有所帮助。 不同的领域有不同的应用语言，作为初学编程语言的新人该如何选择自己喜欢的编程语言呢？ 四川地处中国大西南，肥沃的土地，丰富的自然资源，悠久的历史和绚烂多彩的少数民族文化，构成了多样性的自然和文化旅游资源。随着IT培训的飞速发展以及人们生活水平的提高，IT培训已成为很多80后、90后、00后学技术的首选。但是，没有基础能不能学会成了很多学生和家长担心的首要问题。为此，小编前往学校教学一线，与众多实操大师一起探讨并分析了四川国信安职业培训学校的教学模式以及能否学会等诸多问题。 IT培训这点事，外行看热闹，内行看门道。对于一些相关经验，还是听老师傅的~好了，废话少说，下面来看看小编为大家带来的IT培训相关资讯吧～ 国信安教育基地 近年来，我国大数据产业发展进入爆发期，由于成熟的人才培训体系尚未建立，直接导致人才短缺的问题日益突出。“我们面临的很严重的问题就是应用场景和人才的问题，应用场景的问题是需要时间，人才问题是我这么多年来碰到的最严峻的问题。” 人才不足限制了大数据产业创新发展的成效。清华大学计算机系教授武永卫透露的数据显示，未来3至5年，中国需要180万数据人才，截至目前，中国大数据从业人员只有约30万人。LinkedIn（领英）发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》则显示，数据分析是当下中国互联网行业需求旺盛的6类人才职位之一。 同时，大数据行业选才的标准也不断变化。初期，大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域，以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域的延伸发展，对统计学、数学专业的人才，主要从事数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。在高端人才稀缺的现实情况下，企业多选择从海外和传统行业挖掘跨界人才，但仍然无法满足国内市场的大量需求。针对大数据人才供应不足的现象，各种培训机构和各大高校也开始强化大数据人才的培养。但培养大数据人才需要时间，在短期内对于大数据领域的高端人才仍然会呈现出供不应求的现象。值得注意的是，今年3月份，教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单，加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大学，一共35所高校获批开设该专业。今年开始，部分院校将招收第一届大数据专业本科生。国信安教育基地 对于大数据人才建设，潘文表示，要建立适应大数据发展需求的人才培养和评价机制，并建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。同时，还要完善配套措施，培养大数据领域创新型领军人才，吸引海外大数据高层次人才来华就业、创业。 成都国信安信息产业基地有限公司（简称“国信安”）是中国电子科技集团公司（简称“中国电科”）下属子集团——中国电子科技网络信息安全有限公司（简称“中国网安”）的全资子公司。于2002年由成都市政府倡导发起，依托中国电科、中国网安的行业和产业集团资源，形成了以信息化和软件技术为核心的教育培训、检测评测、产业促进服务的三大业务群。建立起了研发、测试、教育、人才培训、就业服务为一体的教育业务，旨在为中国电科集团单位，成都乃至西部地区电子信息、信息安全、服务外包等产业领域的发展提供源源不断的人才储备和输送。截至目前，成都国信安已经培养了上千万名学员，学员毕业之后的薪资远远超过其他IT技能培训。独立研发大数据教材，开设的大数据工程师课程、大数据分析课程、大数据可视化课程以及 大数据运维课程，等都受到了广大学员的欢迎！ 如果大家需要了解大数据课程或者是获取相关课程资料，可以登陆我们的官网http://进行了解大数据培训学习心得 第2篇
大数据与学习变革 第3篇
用大数据改变未来的学习和教育 第4篇
大数据培训心得感悟 第5篇
大数据培训学习心得 第6篇
大数据培训学习心得
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