心得体会是指一种读书、实践后所写的感受性文字。心得体会对于我们是非常有帮助的，可是应该怎么写心得体会呢？下面小编给大家带来关于学习心得体会范文，希望会对大家的工作与学习有所帮助。
大数据创新培训心得感悟大数据培训心得体会篇一
有两个重要的趋势使得目前的这个时代（大数据时代）与之前有显著的差别：其一，社会生活的广泛数字化，其产生数据的规模、复杂性及速度都已远远超过此前的任何时代；其二，人类的数据分析技术和工艺使得各机构、组织和企业能够以从前无法达到的复杂度、速度和精准度从庞杂的数据中获得史无前例的洞察力和预见性。
大数据的概念
大数据（big data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。
数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。
大数据的三层关系
第一层关系：数据与机器的关系。大数据纪元刚开始，产业界碰到的第一个核心问题就是“大”的问题。做了几十年的数据仓库甚至海量并行处理的数据库都不能处理那么大的数据，怎么办？需要范式切换。主要有三个方面，新型的数据与机器关系当中的第一条就是重新考虑架构与算法，重新考虑舍得，有舍才能得，天下没有免费的午餐，所以必须要舍弃一些，得到一些新的。必须舍弃贵族化的高端小型机和unix服务器，得到平民化的更大量的x86服务器。通过这样一种可横向、可水平扩展服务器处理每两年翻番的数据量的挑战。第二个舍得是舍弃硬件的可靠性和可用性，得到软件的可靠性和可用性。这也就是谷歌三大论文以及hadoop的核心重点。第三个舍得是舍弃传统数据库的强一致性，获得更放松一致性、可扩展架构，如nosql。第四个舍得是传统算法强调非常严格的精确性，现在要放弃一些精确性，通过近似、采样这种方式来获得更好的扩展性。
最早大数据的处理范式是mapreduce的批量处理，英特尔慢慢有其他的需求，实时的流处理、多迭代的处理、图计算、即时查询等等新的范式百花齐放，最后万法归宗。刚才王斌老师将讲的sap的hana本身就是数据管理和分析的融合，现在非常流行的hadoop之后的spark，就是把前面的各种范式进行了融合。存储与内存的消长，大数据第一个要解决把数据存储下来，后来发现要把它放到大的内存里进行处理，获得实时性，接着在存储和内存之间现在又出现了闪存，有闪存化甚至全闪存的存储，也有闪存化的内存，把所有的计算在闪存里面处理，已经被微软、facebook等等大量使用。大家可以预期，两年以后出现新的非易失性的闪存，它的速度可能要比闪存快几百倍，和内存相似，这又会极大地颠覆数据与机器的关系。
第二层关系：数据与人的关系。主要是价值的觉醒，如果数据不能产生价值它可能是负面资产。数据怎么能够给人带来价值？我们介绍一下它的价值维度，把它映射到二维的时空象限里，用六个关键词来描述它。第一是“volume”，两个关键词，小数据见微对个人进行刻划，大数据知著能够了解宏观规律，它是空间概念，同时也是时间概念，数据刚刚产生的时候，它的个性化价值、见微的价值最大，而随着时间的推移，它渐渐退化到只有集合价值。第二是velocity，时间轴的原点是当下实时价值，副轴是过往，正轴是预测未来，如果知道知前后就能够做到万物的皆明。第三是variety，多源异质的数据，能够过滤噪声、查漏补缺、去伪存真，就是辩讹。还有晓意，能够从大量的非结构化数据中获得语意，从而能够使机器窥探人的思维境界，这六个价值维度怎么去实现？主要是两部分人，一是数据科学家要洞察数据，另外一个是终端用户和领域专家要去解读数据并利用数据。首先看洞察数据，数据科学，人和机器作用发生了消长，讲个例子，机器学习大家觉得是机器的问题，其实人在里面起到很重要的作用，尤其是机器学习是模型加特征，而特征工程是一个人力工程，你要有经验非常丰富的特征团队去死磕特征，找出更好、更多的特征，才能够使机器学习的效果更好。但是现在深度学习这些新技术出来，能够用机器学习特征，能够在大量非结构化数据中找到丰富的信息维度用特征表达出来，这远远超出了人的能力。大家知道黑客帝国描述了一个场景，人脑袋后面插一个插头，给机器提供营养，我可能不会那么悲观，但是像这样的互动关系以一种更良性的方式出现了，现在人的一言一行、社交行为、金融行为都已经成为机器的养料、机器的数据，使得机器获得更好的洞察。
大数据创新培训心得感悟大数据培训心得体会篇二
虽然学习金融也有3年了，但没有真正去证券公司体会过那种与风险和收益打交道的日子。知道学校安排这样一次实训后，内心无比的激动，同时也很感谢学校给我们这样一次实训的机会，让我们不再机械地学习那些枯燥、抽象的金融知识、概念和理论。
怀着期待的心情来到了传说中的证券公司，到了公司营业部的大厅后，大堂经理就为我们安排实习的任务和内容，主要是和其他实习生一起在大厅里协助大堂经理和其他职员工作。
实习的第一天，基本没什么事儿可干，感觉他们都不太信任我们的能力，不太愿意让我们帮忙做事，我就四处看看，了解了一下公司的基本情况。这边主要是由很多间办公室组成的，有3间中型客户室（资金在60万以上的为中型客户），有4间大型客户室（资金在80万以上的为大型客户），还有4间比较大的小型客户操作室。从第二天到第一周结束，我的主要任务就是帮忙柜台上的散户开户，可别小看了这个散户开户，它可是很关键也很复杂的一道程序，千万不能马虎。首先要了解客户需要的是证券账户还是资金账户的开户，对于不同账户的开户所要填写的资料是不同的，差不多有10多份不同用途的表格是需要我记住它们的用途，以便在客户开户的时候把这些资料全部准确的拿齐给客户，并且告诉他们哪些地方需要填写，哪些地方需要签名。在柜台职员示范了一遍之后，我就开始上路了。
在这几天的日子里，自然有一些客户是在我手里办的开户，其中有一位大叔给我的印象很深刻，他问我开户需要些什么资料，在了解到他已经有了证券账户之后，我向他确认了一下开户所需资料，然后把相关的表格拿给他，并告知哪些地方需要填写，他填完以后，微笑着对我说：“小姑娘，谢谢你啊！你很适合这份工作。”这是对我莫大的肯定，我心里当时就乐开花儿了。
实习的第二周，我的工作主要还是引导客户填写各种资料，虽然是重复和繁琐的事情，但却看似简单，实则不然，正所谓“知易行难”啊！就开户而言，要注意填表时的每个细节，还要复印相关资料，最难的是有时候面对客户各式各样的问题却不知道怎么回答，觉得自己学了3年，但基本没用。因为在柜台工作，柜台就是公司的脸面，不能给公司丢脸啊，我还是硬着头皮回答了一些关于大盘股票、如何炒股之类的问题，当然还得提醒客户向我们公司的专业人士咨询。在众多表格中，有一份表格引起了我的注意，这是一份心理测试的表格，通过一系列的选择题来评估投资者的投资风险偏好，是激进型还是稳健型。通过这样一种方式，更有利于我们公司的投资部门为每个投资者提供更符合他们的投资组合与投资策略，这是一种非常人性化的服务方式，也深刻地体现了我们公司以客户需要为中心的服务理念。
在这两周的实习中，我确实学到了不少知识，有以下方面：
柜台人员的举止和专业化程度是一个公司形象的首要体现。我们柜台人员都是很有魅力的，柜台工作人员就是要以客户为中心，以客户需求为中心，为客户办理业务并保证客户资料和资产的保密性和安全性是我们的主要职责。我们的原则是确保客户和证件的匹配性、真实性；客户身份证的有效性、合法性；客户资料的真实性、完整性；深切体会到一个柜员应具备的职业操守和职业道德就是谨慎对到工作和亲切接待客户，为客户资料保密。当然，也学会了怎样和客户打交道，认真听取客户的需求才能事半功倍。对于开户而言，这种工作需要有耐心和足够的细心，千万不能马虎，否则就会延误客户开户的效率，让公司的形象大打折扣。对于一向比较粗心的我，自然做错过许多事，但都得到了大家的谅解，我很感谢她们大大度，也会在今后的工作中继续培养自己的耐心和细心。俗话说：“细节决定成败”，今后我会更加注重每一个细节，尽量不要粗心犯错。
大数据创新培训心得感悟大数据培训心得体会篇三
大数据学习心得
俗话说，没有bug的程序不是好程序。其实，在开发过程中遇到bug和各式各样的问题是常事，所以一定要锻炼自己独立解决问题的能力。想尽一切办法，总能找到办法解决，正所谓方法总比困难多。如果实在解决不了，就要学会去请教别人，借鉴别人的方法。只有独立思考问题，才能不断提高自己。
良好的沟通，是融入职场上至关重要的第一步。在开发过程中，需要详细的沟通，才能避免很多问题。也会针对各种问题提出疑问，如此才能解决很多需求中的各种问题。由于很多开发人员都是理科生出身，不擅长表达，容易出现只会埋头苦干的现象，期间缺乏沟通的话，开发出来的产品往往不尽如人意，特别是客户不满意，就得返工。由此可见，沟通表达能力也是衡量一个优秀的程序员很重要的标准。
特的就