學習中的快樂，產生于對學習內容的興趣和深入。世上所有的人都是喜歡學習的，只是學習的方法和內容不同而已。那么我們寫心得體會要注意的內容有什么呢？接下來我就給大家介紹一下如何才能寫好一篇心得體會吧，我們一起來看一看吧。

大數據的體會心得 大數據的心得體會篇一

一、聆聽張輝老師《做有大愛、有擔當的幸福教師》

長春市八中校長、特級教師張輝老師用自己的工作經歷和經驗從兩個方面詮釋了如何做有大愛、有擔當的幸福教師。尤其是張老師對于學生德育的培養，確立“有文化的中國人，會學習的高中生，肯努力的八中人”的培養目標，建設“和潤德育”的教育思想，通過讓學生種植蔬菜，促進學生個性化的發展。

二、聆聽張永軍教授的《基于核心素養的生命課堂的構建》

張教師用經典的實例和風趣的語言圍繞以人為本，以生為本的課堂的構建。教師的藝術在于用心做學問，善于挖掘教學技巧，激發學生的興趣，讓自己成為一個讓學生喜歡的老師。

三、學習梁紅梅教授的《小課題研究引領教師專業發展》

梁教授告訴我們小課題是什么，如何從實際問題出發，提煉出課題，然后圍繞如何對小課題進行研究，最后再告訴我們進行小課題研究的方法。讓我這個對課題感覺力不從心的人有了信心，也為我指明了方向。

四、感慨鄭燕林教授《大數據背景下的教學改革》

鄭教授闡述了大數據的內涵與教育變革的需求，尤其是在現如今信息技術飛速發展的時代，教學中如何不能融入大數據，那如何實現教育的快速發展?鄭教授讓我媽理解了什么事大數據，更認清了大數據在教育教學中的作用。

五、佩服賀慶國教授的《讀書與反思》

驚訝于賀教授的深厚的文化底蘊，培育于賀教授的學識淵博。一個吉林大學的哲學博士，生生地把枯燥無味的歷史課上成了學生喜歡的課。賀教授語言風趣幽默，名人典故脫口而出，引文用典隨意恰當，三個小時的講課簡直就是享受。賀教授說，再累也要看書，再窮也要買書，一個要想成為真正的，必須具有堅實的理論功底、廣博的知識背景、靈活的教學藝術、自覺的批判思想、科學的教育研究、強烈的人格魅力，而這些都離不開讀書與反思。“好看的皮囊千篇一律，而有趣的靈魂卻百里挑一”，好讀書，會讀書，善思考，于是活得有趣，干得得法。

六、追求黃寶國教授《做一名有自己教育思想的教師》

做一名有自己教育思想的教師是多少教師夢寐以求的事情，能有多少個人一輩子能有自己的教育思想?而黃教授就做到了。他的語言風趣，表情豐富，講解例子經典恰當。黃教授的“差點教育”其實是讓我們再次認識到學生的差異，并且重視差異。人無完人，但人也不會一無是處，“你數學好來數星星，我數學不好來數月亮”，人生要用有限的生命來揚長，不要用有限的生命來補短，一個人早一天發現自己的優長，這個人就早一天走在成功的路上，差點在這里指的就是優點、亮點、閃光點!：他對家長說的“不要拿自己的孩子與別的孩子比，每個孩子都是你的;對老師們說，不要拿自己的學生和其他班上的學生比，每個學生都是不可代替的;對學生說，不要拿自己和別人比，每個人都是獨特的自己，我們大家自己和自己比，自己的今天和自己的昨天比，你看到的變化，是成長，”黃老師告訴我們，成為的自己，就是最幸福的!

七、領會郝淑霞教授的《一堂好課的標準》

一直都在上課，但什么是好課，我從來都沒總結過。郝教授用自己的工作經歷為我們總結了一堂好課的標準，但是這個標準也不是絕對的。年輕的教師我們就是看一堂課的整個環節，而對于老教師，我們看的卻是他的教學藝術和技巧。不管是什么，要想上好一節課，只有用心才會得到。

八、學會張小英教授的《快樂人生，從新開始》

長久以來，我們都被工作和生活的壓力壓得苦不堪言，已經很少去問過我們到底需要什么，到底在追求什么。張教授說，一個教師，首先得是個人，然后才是教師。張教授結合具體事例運用激情并幽默的語言，用一個個故事啟迪著每一個參訓者的心靈，引起大家的共鳴，會場中不斷傳出一次次熱烈的掌聲，王小英教授的講座不是用高高在上的學術權威告誡聽者，而是用所見所聞所思引起聽者的思考和觸動。

一天又一天，聆聽不同風格專家的講座，無異于將我于閉塞之中拽出，一點點剝離陳規，撣落陋習;一日又一日，聆聽不同內容的講座，無異于將我于昏沉之中叫醒，一點點打開思路，指明方向;一篇又一篇，書寫每日所得與所思，無異于給陷入倦怠中的我補充元氣，賦予靈氣，讓我又有了前進的方向和動力。讓我在學習之后重新審視自己，為自己尋找出路。路還有很遠，從不止步;學習，永遠都在路上。我將以此次學習為契機，秉承著“要想成為教學的高手，首先使自己成為學習的高手”的原則，使自己一路向前，不斷成長。

大數據的體會心得 大數據的心得體會篇二

在目前互聯網經濟的時代，數據已成為企業的核心資產，對數據的應用、管理能力也已成為企業核心競爭力。在我們生活中大數據的應用也越來越廣泛，比如網上購物、新聞推送等領域，銀行業的大數據應用也具有巨大潛力，大數據分析的熱度不斷提升。基于市場形勢及同業的快速發展，行領導對我行大數據體系的建設給予了高度的重視，董事長指示“大數據是商業銀行極其重要的資產和資源，在銀行經營管理中發揮越來越重要的作用。誰跟不上大數據發展的形勢，誰就會被市場競爭所淘汰。”，趙行長也多次提到“大數據是一個金礦，哪個部門先用，哪個部門先受益”。為了將大數據分析有效應用到實際業務工作中，支持我部業務發展，本人參加了管理信息部牽頭組織的本次培訓。

前期在管理信息部的牽頭組織下，我部申請將“貴金屬交易潛在客戶挖掘”項目為大數據分析示范項目，希望以貴金屬業務為切入點，探索大數據分析在金融市場領域的應用。隨著項目的推進，我對數據分析在貴金屬業務領域的應用有了簡單認識，但仍局限于對數據庫表的統計、加工。通過本次的學習，加深了對我行大數據服務體系建設方案的了解，初步掌握了大數據分析的理論基礎、方法流程，并嘗試應用工具開展簡單的分析工作，主要學習成果總結如下：

一、深入理解我行大數據體系建設方案

今年年初，行黨委審議通過了大數據分析的總體思路和實施方式，即建設“一個平臺、一套機制、一支隊伍”，以數據分析示范項目為驅動，帶動“一個平臺、一套機制、一支隊”滾動發展，逐步建立完善大數據分析服務體系。經管理信息部及軟件開發中心2年的不懈努力下，我行大數據分析的基礎平臺已搭建完成，為數據分析人員提供了一站式數據服務基礎，同時也初步形成了一套健全的運營管理機制保障高效優質的數據服務，包括分析用戶管理、數據安全管理、項目管理等。而一支隊伍則是本次培訓的主要目的，也是大數據分析工作的的關鍵，即形成一支我行自有的專業的數據分析師團隊。

二、初步掌握大數據分析的理論基礎及方法

理論是支持實踐的基礎，可有效指導實踐，大數據分析工作也不例外。數據分析的理論基礎為概率論及數理統計，在大學時作為一門必修課，有一個學期的時間來學習，本次培訓在講師的帶領下，則通過一天進行了回顧。同時也學習了統計學及常用統計模型，并結合實際簡單案例了解應用場景，重點的學習模型包括logistic回歸、決策樹、時間序列，這些模型后續如何應用到實際業務分析中仍需要不斷的探索實驗。

理論是支持實踐的基礎，可有效指導實踐，大數據分析工作也不例外。數據分析的理論基礎為概率論及數理統計，在大學時作為一門必修課，有一個學期的時間來學習，本次培訓在講師的帶領下，則通過一天進行了回顧。同時也學習了統計學及常用統計模型，并結合實際簡單案例了解應用場景，重點的學習模型包括logistic回歸、決策樹、時間序列，這些模型后續如何應用到實際業務分析中仍需要不斷的探索實驗。

大數據分析工作也有一套方法、流程，一般數據分析的主要步驟包括業務理解、數據理解、數據準備、建模、評估/報告、應用、監測，在不斷的循環迭代中加強數據對業務發展的支持。

三、嘗試應用工具開展簡單分析

工欲善其事，必先利其器。在了解大數據分析的理論基礎后，本次培訓還介紹了我行現有數據分析工具：woody、mole及sas，以及對應的sql、python及sas編程基礎，也通過一些簡單的案例開展數據處理、建模、模型訓練、評估等操作，將理論知識有效的結合實踐中，也為往后開展實際業務分析打下了基礎。

四、確定后續學習方向及定位

兩周的學習使我對大數據分析有了更加深入的認識，但仍局限于框架、概況，大數據分析的學習是持續的，而不同角色的分析人員需要關注的方向也不盡相同。正如孫總所提到的，數據分析師必須是復合型人才，作為業務部門的一名業務分析師，在加強對業務痛點理解的同時，后續仍需進一步學習分析工作所需的專業知識，不斷自我提升，包括掌握常用的統計模型，結合實際業務場景選取盡可能合適的模型，掌握python語言，靈活運用woody及sas等分析工具，提高分析效率，成長為一名懂業務、懂技術、懂模型、懂市場的分析師。

大數據的體會心得 大數據的心得體會篇三

10月23日至11月3日，我有幸參加了管理信息部主辦的“20__年大數據分析培訓班”，不但重新回顧了大學時學習的統計學知識，還初學了python、sql和sas等大數據分析工具，了解了農業銀行大數據平臺和數據挖掘平臺，學習了邏輯回歸、決策樹和時間序列等算法，親身感受了大數據的魅力。兩周的時間，既充實、又短暫，即是對大數據知識的一次親密接觸，又是將以往工作放在大數據基點上的再思考，可以說收獲良多。由衷地感謝管理信息部提供這樣好的學習機會，也非常感謝__培訓學院提供的完善的軟硬件教學服務。

近年來，大數據技術如火如荼，各行各業爭先恐后投入其中，希望通過大數據技術實現產業變革，銀行作為數據密集型行業，自然不甘人后。我行在大數據分析領域，也進行了有益的探索，并且有了可喜的成績。作為從事內部審計工作的農行人，我們長期致力于數據分析工作。但受內部審計工作性質的限制，我們也苦于缺少有效的數據分析模型，不能給審計實踐提供有效的支持。這次培訓，我正是帶著這樣一種期待走進了課堂，期望通過培訓，打開審計的大數據之門。

應該說，長期以來，農業銀行審計工作一直在大規模數據集中探索。但根據審計工作特點，我們更多的關注對行為數據的分析，對狀態數據的分析主要是描述性統計。近年來火熱的大數據分析技術，如決策樹、神經網絡、邏輯回歸等算法模型，由于業務背景不易移植，結果數據不易解釋，在內部審計工作中還沒有得到廣泛的應用。

通過這次培訓，使我對大數據分析技術有了全新的認識，對審計工作如何結合大數據技術也有了一些思考。

一是審計平臺技術架構可以借鑒數據挖掘平臺。目前，審計平臺采用單機關系型數據庫。隨著全行業務不斷發展，系統容量不斷擴充。超過45度傾角的數據需求發展趨勢，已經令平臺不堪重負。這次培訓中介紹的數據挖掘平臺技術架構，很好地解決了這一難題。挖掘平臺利用大數據平臺數據，在需要時導入、用后即可刪除，這樣靈活的數據使用機制，即節省了數據挖掘平臺的資源，又保證了數據使用效率。審計平臺完全可以借鑒這一思路，也與大數據平臺建立對接，緩解審計平臺資源緊張矛盾。

二是可嘗試在部分場景應用大數據分析技術。目前，審計選樣主要通過專家打分法。這次培訓中介紹的邏輯回歸和決策樹算法，也是解決這一方面的問題。通過歷史樣本和歷史底稿的數據，通過訓練建立選樣模型，將與底稿相關的主要風險特征選入模型，再將模型應用于驗證樣本。這樣就可以應用大數據技術，為審計提供支持。

三是加強與管理信息部和軟件開發中心的合作。本次培訓中我們也看到，經過一段時間的積累，我行已經具備了一定的大數據分析經驗，儲備了一批具有相應經驗的人才。作為業務部門，我們應加強與管理信息部和軟件開發中心的對接，通過相互溝通和配合，確定業務需求，發揮各自優勢推動大數據技術的落地。就像行領導所指出的那樣，大數據技術哪個部門先投入，哪個部門先獲益。目前，我行大數據技術應用正處于井噴前夕，我們應抓住這一有利時機，推動審計工作上一個新臺階。

這次培訓對于我來說，只是打開了一扇窗，未來大數據分析的道路還很長、也一定很曲折，但我也堅定信念，要在這條路上繼續努力，所謂“獨行快、眾行遠”，有這樣一批共同走在大數據分析路上的農行人陪伴，相信農業銀行大數據之路必將有無限風光。