大数据创新培训心得范文 第一篇

【摘 要】大数据时代对我们的工作和生活带来了较大的变化。大数据具有数据分析师巨大、数据类型繁多、处理速度快等诸多特征，其将海量数据有效的集中于一体，主要包括半结构化数据、结构化数据和非结构化数据三种类型。在大数据时代，人力资源管理工作面临着全新的挑战和重大的机遇，因此将大数据引入到人力资源管理工作中来，以此来促进人力资源管理工作的顺利开展。文中分析了大数据应用对人力资源管理的重要作用，并进一步对大数据大人力资源管理工作中的应用进行了具体的阐述。

【关键词】大数据；人力资源管理；作用；应用

一、大数据应用在人力资源管理中的作用？

在人力资源管理工作中应用大数据，进一步拓宽了人力资源管理系统的数据来源，提升了人力资源信息采集的能力，实现了数据量的最大化，对人力资源管理工作精确性、客观性都具有非常重要的作用。在人事工作中利用大数据可以提供量化的参考依据，通过对人员流动、绩效考核结果及培训需求等方面运用大数据进行分析，能够为人力资源管理工作预判能力的提升奠定良好的基础。在大数据时代，人力资源管理系统与普遍员工更为靠近，这也使其在与员工交流过程中有大量交互笥数据产生，这不仅有利于人力资源组织结构的优化，而且还能够为员工服务创造有利的条件，促进人力资源管理工程流程的规范。

在当前大数据时代，人才核心竞争力也发生了较大的变化，通过利用大数据能够建立起高效的人才数据管理模式，可以说在大数据时代，数据已成为各单位的核心资产，而且在大数据应用下，单位的一切信息都进行录入及存储，有利于更加全面的对员工群体的信息进行分析和总结，从而提升人力资源管理水平。

二、大数据在人力资源管理中的应用？

1.在人力资源源管理工作中的应用

在人力资源管理工作中应用大数据，有效的提高了人力资源管理的科学化水平。充分的将大数据在选人、育人、用人和留人等各个环节进行运用，可以实现人力资源管理全过程的定量化和指标化，而且通过大数据来对各个环节进行有效分析，可以对人力资源管理的状态进行衡量，进一步改善人力资源管理的职能。而且通过将大数据应用在人力资源学科发展上，有效的提升了人力资源管理的专业性水平，现了人力资源管理的科学化和规范化。

2.在员工职业生涯规划的应用

大部分行业为各种类别员工建立了较为完备的职业生涯规划体系，但对于职业发展过程中的“学习―运用―评估”的持续性较差，导致对于员工的职业胜任能力缺乏长期评估，针对性的学习和运用更加无从谈起。在一个基于大数据理念的职业生涯规划体系中，一般按不同员工类别建立不同的职业生涯发展模型，并采集专项培训、日常评估、业务考察等多种方式的“大数据”对各类别人员的职业胜任能力表现进行记录、分析与指导，为每个人量身定制出职业生涯发展路线图，提供个性化的职业引导，有效降低员工的离职率。

3.优化企业资源配置方面的应用

以前人才晋升的主动权掌握在各级管理层的管理人员手中，选择方法主观性比较强。但利用大数据，对人才进行精细化研究，考虑智商、情商、经历、价值观、晋升意愿、工作业绩，以及用人单位的劳动成本和需求，建立优秀人才的“自画像”，把优秀的人才安排合适、重要的岗位，这样才能让人才为单位创造最大化的价值，也避免人才产生怀才不遇的感觉而影响工作。

4.在考核评价的应用

将员工日常的工作内容和完成情况进行详细记录，通过大数据强大的数据获取和处理能力，进行分析处理。以单位绩效考核标准为依据，来对员工绩效考核结果进行自动计算，有效的保证了绩效考核结果的全面性、科学性和客观性，而且利用数据来实现对员工业绩进行考核，有效的避免传统考核过程中主观的发生，保证了考核的公平性和公正性。

5.在培训管理中的应用

在人力资源管理工作中，培训作为其中非常重要的一项内容，是人力资源增值的重要途径。一直以来，各行业管理者和经营者都意识到培训工作的重要性，并建立了相对完善的培训管理制度和培训体系，但多数情况下培训缺乏持续性，这对培训的效果带来了较大的影响。在当前新形势下，可以充分的利用大数据来分析每个员工的行为模式和擅长的学习方式，从而找出适宜的个体培训方式和内容，针对员工的特点来缺乏针对性的培训课程和计划，这有利于提高员工培训的积极性，而且培训内容与岗位具有较好的契合性，有利于优秀人才的培养。

大数据创新培训心得范文 第二篇

转眼间，为其八周的实训工作就要结束了，回顾在这期间的工作，我受益匪浅。这将近两个月的时间里，在指导老师的指导下，通过我的努力，我学到了很多在学校的课堂上没有学到的东西，也使我加深了对自己专业的认知，从而确定了自己以后的努力方向。

虽然在学校安排的课程里，我有过和同学一起完成一个项目的经历，但在这次实训里，当真正地接触到一个公司的产品，参与到公司的法规智库系统云端版的调研、设计、测试等工作时，我还是显得有些心有余而力不足的，比如在进行系统的业务需求整理时，与在学校课程里学到的需求分析不太一样，导致我刚开始无从下手，经过老师的指导，我了解并学会了业务需求的分析及设计，并参与到了法规智库系统原型的设计工作。

在这期间，我也认识到了与指导老师进行及时沟通的重要性，当工作遇到问题时，应该及时与老师进行沟通，而不是按照自己的想法接着进行下去。这样如果自己的想法不正确，便会需要重新开始这份工作，这样就浪费了很多的时间。除此之外。我也学到了在做事情时，要注意QCT的思路问题。在进行调研工作时，由于我没有这个清晰的思路，导致调研工作进行地并不是很顺利，老师指出了我存在的思路问题，我的思路一下子豁然开朗，调研工作进展地也很顺利。我深深地体会到了一个正确的思路对一份工作的重要性。

经过这次的实训，我不仅巩固了学到的专业知识，也开阔了眼界，还积累了许多实践经验，更领会到除了在学校学到的理论知识，实践经验也显得尤为重要。我相信，此次的实训体验，会为我以后进一步走向社会打下坚实的基础。

大数据创新培训心得范文 第三篇

大数据建模与数据挖掘培训心得体会

公司在2017年08月24日 — 08月27日组织参加了在北京举办的“大数据建模与分析挖掘”培训班，首先感谢公司给予的这次难得的机会，虽然只有短短的3天时间，但是我觉得在这3天我得到了一个充分的学习。下面我就谈谈这次培训的一些体会。

1、对数据建模和挖掘体系有了更深入的了解

培训中讲了大数据底层架构hadoop、spark的组成、了解了HDFS、mapreduce、hive、Hbase等组建的应用场景，并且也涉及了大数据架构与数据挖掘技术的结合，对整个大数据体系架构及数据挖掘流程更进了一步。

2、了解了挖掘模型的底层的原理

虽然实际工作中对数据挖掘模型更多的是侧重应用，但是了解了模型原理有利于对模型进行改造升级。培训中学习了一些模型求最优解的方法和策略，了解了最小二乘法、贪心算法、熵值法在求解模型系数时的应用原理，通过培训对模型底层算法有了一定了解。

3、学习了一些最新的建模方法

在以往的建模中往往采用单一模型或者多个模型权重结合的方式进行模型建立，此次培训中老师讲到了级联模型的应用，通过多个模型的等级级联，使预测模型的损失函数值最小且避免过拟合，并引入了xgboost高拟合模型，通过此次培训，对最新的建模方法和模型包有了一些了解。

4、确定了下一步学习的方向和目标 通过此次培训了解到自己在数据挖掘的道路还很长，对整个体系的全面掌控、建模的高准确性、深度学习等方面都是自己未来发展的方向，后续工作和学习中，根据公司需要确定优先深入学习的方向。

5、规划将学习的知识应用到实际工作中

在当前工作中也会涉及到预测模型，后期当不注重模型的可解释性时，可考虑使用黑盒方式进行数据挖掘，采用级联模型完成高拟合度的模型。在数据挖掘框架方面，虽然当前项目中没有涉及到的大数据体系架构的知识，但后期随着数据挖掘工作的深入，在模型部署阶段，可考虑将关系型数据库升级为大数据生态框架体系。

大数据创新培训心得范文 第四篇

去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的CIO也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。

不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。

当然，很多IT知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的BI，觉得也差不多，可能就是更多的.数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧—。

巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时BI的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。

看完此书，我心中的一些问题：

1、什么是大数据？

查了查百度百科，是这样定义的：大数据（bigdata），或称巨量资料，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，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity这个好像是IBM的定义吧。

以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。

2、大数据适合什么样的企业？

同样，在公共事业类的政府机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据，似乎有点大题小作。书中说：大数据是企业竞争力。诚然，数据是一个企业的核心无形资源（利用得好的话），但是否所有的数据，或都换则方式说：所有的企业都以大数据为竞争力，是否真的合适么？是否在中小企业中，会显示得小题大做呢？

3、大数据带来的影响

大数据创新培训心得范文 第五篇

很快地实训告一段落了！有点舍不得。

在实训的期间里，我们明白，综合实践活动是在教师的指导下，由学生自主进行的综合性学习活动。我们选取了“爱上吃蔬菜”的综合实践活动的课题，经过了一番的讨论及老师对活动的方案进行优化后，分了组，我被安排在户外调查组里进行户外的调查访问工作，我们小组到了农田菜市场了解到了很多蔬菜知识也认识到了农民种菜的不容易。在期间我还担任摄影师，拍了组员的各种活动照片也录制了组员咨询当地人的一些关于蔬菜种植知识的录像，我觉得我们户外调查组的工作做的很成功！

在小组演练活动方案的实施中，我们一边把要探究的成果能更好的呈现做了准备，同时还对老师表现和小学生的言行进行探讨，提出各自的意见进一步完善并多次的进行模拟教学。

在教学录像中，我们的表现很用心，能从一个小学生的形态与老师进行互动。

但是美中不足的是在我们小组成果汇报时，播放采访视频时时间没有控制好，采访视频未能更好的剪辑，在研究小学生的表现时，低估了小学生的调查处理潜力，未能更好的分析和汇报活动调查的成果，还有就是蔬菜的知识没有很好的在汇报中得到宣传，虽然有不少的漏洞但是总体的课堂效果还是不错的！

我觉得在这周的实训中过得很充实，调查得很认真，结果也不错，我觉得这是这学期最开心的时刻，虽然只有一周，但真的真的很高兴能体会到合作的快乐！

大数据创新培训心得范文 第六篇

[摘 要]近年来，大数据逐步纳入国家行动方略，其中的大数据发展纲要更是对大数据产业发展、大数据创新应用进行了顶层设计，将大数据发展上升到培育经济发展新引擎和打造国际竞争力新优势的国家战略层面。如何推进大数据分析应用，特别是对基于生产制造过程的数据到信息、信息到知识、知识到能力的大数据应用推进进行了有益尝试。

[关键词]工业；大数据；应用

中图分类号：TP106 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）14-0209-01

现代工业企业通过各类底层自控系统和上层管理系统，基本实现对生产、质量、消耗、设备运行等数据的全样本采集和处理，系统数据也以每天千万条的速度持续增长。为了更好的将数据转化成企业财富并挖掘出“数据金矿”的最大价值，应根据生产制造企业特点制定相应的大数据推进计划。

一、背景与意义

近来，大数据逐步纳入国家行动方略，诸多行业和企业都积极响应并部署实施。xxx近日通过的大数据发展纲要更是对大数据产业发展、大数据创新应用进行了顶层设计，将大数据发展上升到培育经济发展新引擎和打造国际竞争力新优势的国家战略层面。生产制造企业应根据发展战略，加紧谋划提前布局，努力从战略高度抢占发展先机，重点就是要强化大数据分析应用，探索并不断完善基于生产制造过程大数据的数据到信息、信息到知识、知识到能力的大数据应用推进。

二、目标任务

（一）大数据分析应用工作以信息系统采集的结构化、半结构化数据多维分析为主线，通过对企业生产内外环境数据开展持续深入的分析研究，实现对生产过程中各类指标的问题精准定位、趋势走向分析和预判预警预控；

（二）大数据分析应用工作围绕“平台、数据、机制、团队”四个关键词，为企业探索一条大数据工作机制、培养一支大数据工程师队伍。

三、工作原则

（一）理念先行。大数据工作推进首先应树立大数据思维，积极思考、主动作为，重视用大数据的方法和意识来开展工作和处理碰到的各类问题。

（二）需求引领。大数据分析应用要突出需求引领作用，以大数据环境下的数据钻取和多维分析为主线，开展大数据分析，并以分析结果运用引领管理提升。

（三）问题导向。大数据分析应用工作要坚持问题导向原则，将大数据与企业各项业务特别是生产中的问题结合起来综合考虑，作为大数据应用的出发点。

（四）可管可控。大数据分析应用要把对分析结果所定位问题的可防可管可控和实施后容易见成效作为一个重要原则，着力解决生产运行中存在的问题。

四、推进措施

（一） 大数据基础知识普及

大数据创新培训心得范文 第七篇

一、学习总结

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。

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

在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。当我们掌握大量数据，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途？在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给我们日后创业带来价值。借力，顺势，合作共赢。

大数据创新培训心得范文 第八篇

大数据心得体会

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。

在人类文明史上，人类一直执着探索我们处的世界以及人类自身，一直试图测量、计量这个世界以及人类自身，试图找到隐藏其中的深刻关联、运行规律及终极答案。大数据以其人类史上从未有过的庞大容量、极大的复杂性、快速的生产及经济可得性，使人类第一次试图从总体而非样本，从混杂性而非精确性，从相关关系而非因果关系来测量、计量我们这个世界。人类的思维方式、行为方式及社会生活的诸多形态（当然包括商业活动）正在开始发生新的变化。或许是一场革命性、颠覆性的变化。从这个意义上讲，大数据不仅是一场技术运动，更是一次哲学创新。1 大数据的概述

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范文 第九篇

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_“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“_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_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_x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。

大数据创新培训心得范文 第十篇

透过这周的实训，我学习到了很多从前没有接触过的知识。使我们把知识和动手实践有效的结合起来。让我们也深深的体会到了动手和理论是密不可分的。

在实训中，我们认识了很多电动设备，了解了它们的性能，使用方法及作用。它们为我们的生活带来了很多的便捷。透过实训，同学们的友谊也增进了不少，很多不太会做的实验在同学们的帮忙下完成了。我们透过相互学习，相互沟通，一齐研究，让很多的实验都做得相当的成功，心中的成就感与自豪感油然而生。班级的那种团结氛围填满了整个实训间。

还有我们兢兢业业的老师，他们也顶着酷热和我们一齐忙活，看着围在他身边的那一圈圈的人，他也总会耐心的为我们讲解，直到我们听懂为止。所以要个性感谢我们的老师！老师，您辛苦了！

大数据创新培训心得范文 第十一篇

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范文 第十二篇

我在想，大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢？一直以来，中国教育在研究教育的数字化，比如数字化校园，这个思路就是把我们教育的内容进行数字化，其结果指向的就是电子教材的研发或者是教学过程的数字化。美其名曰，这是教育技术的重要内涵。

在教学过程中，学生的行为表现都可以被数据化，而这项研究不是任何一个专业可以深入下去的，它的专业性太强，所以我才会想到，所谓教育技术与其研究教育的数字化，不如研究教育的数据化来得实在，来的有意义。长期以来，我们并不了解教育对一个人的影响具体会如何表现，我们有的只是一个轮廓，我们也并不确定一个教师的行为对学生具体产生了哪些影响。

所以，人们对教育一直有一个深深的质疑，它是不是科学的？大数据概念至少提出了关注“是什么”比“为什么”要有实际意义得多。

而我们的教育恰好需要把注意力从“为什么”转移到“是什么”上面来，只有如此，才能把教育从为什么发展成“可能成为什么”上来，这会是一次思想上的革命。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说，把研究的重点从数字化转移到数据化上面，这才是它的出路。

如何将数据融入教学，教育者首先通过标准化全科教学处方，实现了教师授课模板和教学内容的标准化，保证每个教学过程和内容是可控的，然后结合每天的教学内容，处理好面对的数据，处理好数据，自然也就处理好了课堂的反馈，最终形成了既注重教学体验又以教学结果为导向的教学体系。

与此同时，不仅要注重课上的学生资源，在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的教育教学显然是不同的，面对大数据时代的到来，教学有所改变是必然的。所以，无论环境怎么变换，数据如何复杂，我们都不能不去改变自己的`教学去迎合将来的这个大数据时代。

大数据创新培训心得范文 第十三篇

千锋大数据培训

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。

千锋大数据培训就业体系依据企业需求，完全从学员角度出发，本着“以良心做教育”的理

念，对内注重学员就业素质提升，对外注重企业合作，即时关注企业技术动态，调整课程体系。千锋的就业有自己独特的就业体系，尤其经过2015年一年1万人的就业指导经验，在挑战中总结

特的就

大数据创新培训心得范文 第十四篇

两周的实训就这样结束了，心里还有点儿舍不得。在这两周的时间里，我和队友一起研究我们的课题----锁相环路频率合成器。

开始的时候，我们对这似乎是一窍不通，两者都相见陌生，但是，一个星期足以拉近我们的距离。为了追求好的结果，我们要付出很多，但这也是值得的。因为老师说过嘛，出来了结果会加分的。考试已经结束，我们没有了顾虑，所以能专心研究我们的电路。拿到课题的瞬间，我们直奔图书馆三楼，我们的选择似乎很明智，图书馆里面有很多关于锁相环路频率合成器的书。我们分别借了几本关于锁相环的书，坐在里面狂补关于这的知识，想想有点好笑。俗话说，书到用时方恨少。找了很多，还是没能总结出完整的方案，无奈啊！我们只好求助百度了，众里寻他好几处，终于找到了。忙了一天，下午的时候终于水到渠成，拿出了一个方案来，我们心里很是高兴。

周二我们继续对方案进行审查、改正，一上午确定了下来，并且上报我们的元件清单。周三来了元件，我们匆匆开始了焊接。显然焊工不强，电路板的背面很杂乱，让人心里看了不爽。当然这不是最主要的，我们最关心结果。虽然焊工不行，但焊接速度似乎很给力啊！我们焊完之后，有的小组居然还没有开始，我们有点儿窃喜。令人紧张的时刻来了，接上电源、示波器，似乎没有出来我们要的结果。运行的时候出现了一些问题，我们按照电路的原理图从头到尾检查了一遍，查处了一些问题，不得不将焊接好的部分电路拆掉，重新焊接。我们重新尝试了，结果还是没有出来，好无奈。我们不得不请教万能的老师。老师的讲解，使我们有了一定的了解，我们重新检查的很顺利。最后真的出来了，我们很高兴。现实与理论终归是有区别的，这次的课程设计让我感触良多。

首先，团队合作很重要的。古人云，众人拾柴火焰高。在实训过程中，我们团结一致，众志成城，互帮互助，共同进步。遇到不同的问题，我们相互讨论，靠自己解决问题。 其次，遇到解决不了的困难要找老师。务学不如务求师。老师之所以成为老师，都有一定的学识和道德修养。当我们遇到解决不了的问题时，老师是我们最好的朋友。

生活就是这样，汗水代表着付出也见证着收获。劳动是人类生存生活永恒不变的主题。通过实训，我才真正领略到“艰苦奋斗”这一词的真正含义，也意识到那些推动电子发展的先辈们多麽的有智慧。

在整个的实习中我学到了很多的东西，特别是中国自主研制的TD—SCDMA通信系统，让我感受颇深。对于这一先进的通信系统，我们付出了很多，同时也打破了国外对我国通信方面的垄断。同时中国的华为和中兴这两个通信方案供应商如今已经跻身世界一流水平。这些都是通信方面的前辈们的贡献。这将继续激励我们学习专业知识，争取为我国通信事业的发展贡献自己的一份力量。