大数据学习心得(5篇).docx

2、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_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,

5、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。大数据学习心得2在目前互联网

6、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。

7、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

10、、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

15、用和地位。企业的现金流量是与企业的日常经营管理活动密不可分的,因此企业基于自身现金流量状况建立财务预警系统,能够使得风险得到更好的防范和化解。我国的现金流量管理水平相比之下仍较为落后,尤其是在预防控制方面存在严重的缺陷,在目前企业纷纷重新定位发展战略和管理机制的新局面下,现金流量管理工作也要随之变革,创新管理理念,优化企业的资金结构,提高其使用效益,才能促使财务管理工作有利于企业的整体发展通过对可持续发展的财务问题学习使我们了解到了会计改革对国家经济、政治方面起到的助推作用。了解我国会计政策在世界经济大环境当中的重要作用,让我们学会站在社会经济发展的全局上,历史的、全面的、客观的、发展的来观

16、察和认识形势,学会在一个更高的层次上来观察分析问题,我们进一步理解财务管理的内涵和财务管理者在新的形势下,要用可持续发展的目光来决策,实现企业利益的化。当前形势离不开数字化和大数据的应用,作为一个新时代的财务人员,理应了解和掌握大数据商务智能化的发展方向,掌握运用好数据及互联网运用,以适应新的时代发展的需求。总之,通过这次进修学习。感谢集团给我们搭建了一个好的平台。营造了一个良好的学习环境,给我们带来了新的思维,新的理念和新的工作思路。我们会把这次学习到的知识运用到工作当中,与时具进,为企业的发展献计献策。大数据学习心得520_年5月5日到5月13日,我们在新密市教体局的安排下来到了美

18、辉老师用自己的工作经历和经验从两个方面诠释了如何做有大爱、有担当的幸福教师。尤其是张老师对于学生德育的培养,确立“有文化的中国人,会学习的高中生,肯努力的八中人”的培养目标,建设“和润德育”的教育思想,通过让学生种植蔬菜,促进学生个性化的发展。二、聆听张永军教授的基于核心素养的生命课堂的构建张教师用经典的实例和风趣的语言围绕以人为本,以生为本的课堂的构建。教师的艺术在于用心做学问,善于挖掘教学技巧,激发学生的兴趣,让自己成为一个让学生喜欢的老师。三、学习梁红梅教授的小课题研究引领教师专业发展梁教授告诉我们小课题是什么,如何从实际问题出发,提炼出课题,然后围绕如何对小课题进行研究,最后再

19、告诉我们进行小课题研究的方法。让我这个对课题感觉力不从心的人有了信心,也为我指明了方向。四、感慨郑燕林教授大数据背景下的教学改革郑教授阐述了大数据的内涵与教育变革的需求,尤其是在现如今信息技术飞速发展的时代,教学中如何不能融入大数据,那如何实现教育的快速发展郑教授让我妈理解了什么事大数据,更认清了大数据在教育教学中的作用。五、佩服贺庆国教授的读书与反思惊讶于贺教授的深厚的文化底蕴,培育于贺教授的学识渊博。一个吉林大学的哲学博士,生生地把枯燥无味的历史课上成了学生喜欢的课。贺教授语言风趣幽默,名人典故脱口而出,引文用典随意恰当,三个小时的讲课简直就是享受。贺教授说,再累也要看书,再穷也

20、要买书,一个要想成为真正的,必须具有坚实的理论功底、广博的知识背景、灵活的教学艺术、自觉的批判思想、科学的教育研究、强烈的人格魅力,而这些都离不开读书与反思。“好看的皮囊千篇一律,而有趣的灵魂却百里挑一”,好读书,会读书,善思考,于是活得有趣,干得得法。六、追求黄宝国教授做一名有自己教育思想的教师做一名有自己教育思想的教师是多少教师梦寐以求的事情,能有多少个人一辈子能有自己的教育思想而黄教授就做到了。他的语言风趣,表情丰富,讲解例子经典恰当。黄教授的“差点教育”其实是让我们再次认识到学生的差异,并且重视差异。人无完人,但人也不会一无是处,“你数学好来数星星,我数学不好来数月亮”,人生要用有限的生命来扬长,不要用有限的生命来补短,一个人早一天发现自己的优长,这个人就早一天走在成功的路上,差点在这里指的就是优点、亮点、闪光点!:他对家长说的“不要拿自己的孩子与别的孩子比,每个孩子都是你的;对老师们说,不要拿自己的学生和其他班上的学

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1.2024最全大数据学习路线(建议收藏)注意:在这个阶段,Scala 语言可以先不学,可以在学习 Spark 之前学习! 数据结构与算法:强烈推荐左神的视频,他讲的内容基本上和企业面试相关,通俗易懂。我当时看的是一个在牛客网上讲视频:其中包括算法初级和进阶。在听这个视频前,最好去了解下基本的数据结构!可以从下面百度网盘中获取视频资料和课件!看完视频后,具https://blog.csdn.net/2401_84181801/article/details/138851968
2.从零开始学大数据15让你一看就懂的数据挖掘四大经典算法上一讲,我们从流程上介绍了数据挖掘,而在整个数据挖掘实施的流程中,数据挖掘算法可能是我们的算法工程师最关注的环节。在常见的数据挖掘过程中,通常会用到什么类型的算法,不同的算法又应对什么样的问题?在实际工作中遇到的问题,该如何转化成算法可解决的问题呢?带着这些疑问,让我们开始这节课吧。 数据挖掘算法有什https://zhuanlan.zhihu.com/p/550336239
3.最全解析:大数据和机器学习有什么区别小码哥0520大数据的核心是利用数据的价值,机器学习是利用数据价值的关键技术,对于大数据而言,机器学习是不可或缺的。相反,对于机器学习而言,越多的数据会越 可能提升模型的精确性,同时,复杂的机器学习算法的计算时间也迫切需要分布式计算与内存计算这样的关键技术。因此,机器学习的兴盛也离不开大数据的帮助。 大数据与机器学习两者https://www.cnblogs.com/kylinsblog/p/7760256.html
4.经验之谈:零基础学大数据算法怎么学?六年码农告诉大家,零基础学大数据算法怎么学?零基础学大数据算法怎么学?现在学习大数据的人越来越多,如果你有编程基础,自学也是可以的。但如果你是零基础的学员,建议跟着专业老师进行系统学习,能够更快的掌握专业知识,具备足够的能力,那选择报班的帮助作用会更大。机构有专业的老师,有系统的课程安排,学起来要https://baijiahao.baidu.com/s?id=1782011330946569097&wfr=spider&for=pc
5.不懂这25个名词,好意思说你懂大数据?本文先介绍了25 个基本大数据术语,帮助你温故知新,那么开始吧~ 01 算法(Algorithm) 算法可以理解成一种数学公式或用于进行数据分析的统计学过程。那么,「算法」又是何以与大数据扯上关系的呢?要知道,尽管算法这个词是一个统称,但是在这个流行大数据分析的时代,算法也经常被提及且变得越发流行。 https://gxq.guiyang.gov.cn/zjgxq/zjgxqxyzs/zjgxqxyzsdsjqy/201710/t20171013_17120534.html
6.量子计算应对大数据挑战:中国科大首次实现量子机器学习算法中国科学技术大学潘建伟教授及其同事陆朝阳、刘乃乐等组成的研究团队在国际上首次实现量子机器学习算法。日前,国际权威物理学期刊《物理评论快报》发表了这一论文[Phys. Rev. Lett. 114, 11050https://news.ustc.edu.cn/info/1055/56642.htm
7.观点有一种说法,算法工程师的薪酬只有三档(附大数据工程师本文从当前炙手可热的算法工程师就业开始讲起,详细的和朋友们探讨一下,普通程序员如何转型成为算法工程师? 先谈钱。 有一种说法,算法工程师薪酬区间基本就是三挡: 薪酬范围人才背景能力特征 15~30W科班毕业的数学系硕士研究生或有ACM铜奖以上熟悉通用的模型,知道如何用合适的模型去做数据 https://blog.itpub.net/69903766/viewspace-2286314/
8.人工智能的深度学习算法建立在大数据的基础上目前人工智能的深度学习算法是建立在大数据的基础上的,人工智能在工作过程中首先要对大数据进行挖掘,然后再利用大数据训练人工智能模型。 对于图片数据来说,这一工作说起来好像很简单,但实际上整个工作过程并不智能,这背后隐藏着一个赚钱十分辛苦而且工作内容非常枯燥的劳动密集型的产业。 https://m.hqew.com/tech/fangan_2009016
9.大数据学习心得(通用16篇)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https://www.ruiwen.com/xuexixinde/5805944.html
10.科学网—[转载]联邦学习算法综述关键词:联邦学习;算法优化;大数据;数据隐私 论文引用格式: 王健宗,孔令炜,黄章成, 等. 联邦学习算法综述[J]. 大数据, 2020, 6(6): 64-82. WANG J Z, KONG L W, HUANG Z C, et al. Research review of federated learning algorithms[J]. Big Data Research, 2020, 6(6): 64-82. https://blog.sciencenet.cn/blog-3472670-1280769.html
11.新手学大数据技术,可以按照什么样的流程来学习?很多人了解到大数据发展的前景和空间很好,适合发展自己的职业生涯,那么零基础的新手想转行学习大数据,可以按照什么样的流程来安排学习呢? 1、首先,0基础入门大数据,先从一门编程语言入手。如果你想往大数据开发方向走,学习Java,想学数据分析或者数据挖掘,那就选Python。 https://cloud.tencent.com/developer/news/596827
12.机密计算差分隐私全搞清楚了!亿信华辰同态加密是一种允许在加密之后的密文上直接进行计算,且计算结果解密后和明文的计算结果一致的加密算法。 这个特性属性对于保护信息的安全具有重要意义,利用同态加密技术可以先对多个密文进行计算之后再解密,不必对每一个密文解密而花费高昂的计算代价;利用同态加密技术可以实现无密钥方对密文的计算,密文计算无须经过密钥方https://www.esensoft.com/industry-news/dx-5995.html
13.大数据常用分聚类算法区别大数据聚类分析方法大数据常用分聚类算法区别 大数据聚类分析方法 1.聚类的基本有关概念 聚类分析:将物理或抽象对象的集合分成相似的对象类的过程称为聚类。 簇:数据对象的集合,对象与同一簇中的对象批次相似,而与其他簇中的对象相异。 无监督学习:没有事先定义好的类 典型应用:①作为获得数据集中数据分布的工具②作为其他数据挖掘https://blog.51cto.com/u_16099196/10583387
14.大数据&人工智能学习总结(一)·学习地图虽然在理论研究上没进展,但是自从有了大数据和规模运算能力之后,就对人工智能有了更具体的应用上的诉求:如何用机器对数据进行识别、提取和分析?对应到的技术就是人工智能中的一个分支叫“机器学习”,即从数据中习得学习算法,进而解决实际的应用问题。 认知4:机器学习是怎么工作的 https://www.jianshu.com/p/a77951458d43
15.深度学习高手笔记卷1:基础算法本书通过扎实、详细的内容和清晰的结构,从算法理论、算法源码、实验结果等方面对深度学习算法进行分析和介绍。本书共三篇,第一篇主要介绍深度学习在计算机视觉方向的一些卷积神经网络,从基础骨干网络、轻量级 CNN、模型架构搜索 3 个方向展开,介绍计算机视觉方向的里程碑算法;第二篇主要介绍深度学习在自然语言处理方向的https://www.epubit.com/bookDetails?id=UB7d8623610d375
16.零基础学大数据算法高清pdf完整版[98MB]电子书下载零基础学算法下载 投诉报错 书籍大小:98.2MB 书籍语言:简体中文 书籍类型:国产软件 书籍授权:免费软件 书籍类别:其它相关 应用平台:Windows平台 更新时间:2019-08-30 购买链接:京东异步社区 网友评分: 360通过腾讯通过金山通过 98.2MB 详情介绍 《零基础学大数据算法》是通俗易懂的大数据算法教程。通篇采用师生对话的https://www.jb51.net/books/690828.html
17.大数据分析建模有哪些算法帆软数字化转型知识库大数据分析建模有多种算法,包括决策树算法、支持向量机(SVM)算法、随机森林算法、K-means聚类算法、线性回归算法、逻辑回归算法、神经网络算法和贝叶斯分类算法。其中,决策树算法是一种使用树状模型对数据进行分类和回归的方法。决策树算法通过递归地将数据集分成更小的子集,同时相应地构建树结构,使其能够对未知数据进行https://www.fanruan.com/blog/article/71906/
18.干货一文读懂工业大数据的算法与模型基本知识与应用工业大数据分析面对的数据不仅包括传统统计学中的结构化数据,也包括非结构化和异型数据。 传统的统计学方法在对大规模数据进行处理时的效率较低,因此神经网络和遗传算法等机器学习和人工智能算法是工业大数据经常采用的方法。 常见算法及分类介绍 01.预测算法 https://www.evget.com/doclib/s/14/10645
19.cv算法工程师和大数据工程师有什么区别3、负责虚拟数字人驱动相关算法的研发工作,包括但不限于视频生成(动作、表情、口型)对话机器人等方向; 4、基于图形学,深度学习等技术进行模型训练以及性能优化,将前沿算法理论转换为原型并落地产品,达成业界竞争力目标。 职位要求: 1、计算机、数学、统计学或相关专业,有数字人直播方向的项目研究方向优先; 2、https://www.jobui.com/gangwei/pk/cvsuanfagongchengshi-dashujugongchengshi/
20.大数据处理的五大关键技术及其应用——CDA人工智能学院数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看,而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据,挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量,同时还具有很高的处理速度。 预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。 https://bbs.pinggu.org/jg/kaoyankaobo_kaoyan_8513784_1.html