大數據學習心得 篇1

　　奧倫·艾奇奧倫(Oren Etzioni)創立的從文本中挖掘信息的公司ClearForest，已經被路透社收購。

　　美國股市每天成交量高達70億股，而其中三分二的交易都是由建產在數學模型和算法之上的計算機程序自動完成的。

　　farecast經過了20xx年立項，到20xx年被收購。經歷了5年的時間，數據從最早了120xx條到20xx億條。

　　大數據的平臺有：谷歌的MAPREDUCE 和開源HADOOP平臺(最初源于雅虎)。NOSQL更優先于MYSQL.

　　大數據所用的數據記錄單位：拍字節PB(2的50次方)和艾字節EB(2的60次方)，澤字節ZB (2的70次方)，太字節TB。1EB=10億GB。1ZB=1024EB

　　20xx年，所有數據中只有7%是存儲在報紙、書籍、圖片等媒價上的模擬數據，其余全部是數字數據。

　　20xx年世界上存儲的數據預計能達到約1.2澤字節，其中非數字數據只占不到2%。

　　人類存儲信息量的增長速度比世界經濟的增長速度快4倍。而計算機數據處理能力的增長速度則比世界經濟的增長速度快9倍。

　　大數據告訴我們“是什么”而不是“為什么”。在大數據時代，我們不必知道現象背后的原因。

　　大數據的算法從因果關系向相關關紗轉化。這也是思維方式的轉變。

　　推薦電影《點球成金》MONEYBALL

　　大數據的三個思維方式：

　　1、不要依靠分析少量的數據樣本，不要抽樣調查。要分析與某事物相關的所有數據。

　　2、不要追求精確性，要樂于接受紛繁復雜的數據。

　　3、不要探求難以捉摸的因果關系，轉而關注事物的相關關系。

大數據與互聯網心得體會 篇1

　　在學習這門課的過程中，在對數據庫的了解過程中，慢慢對數據庫有了感觀。數據庫這一詞并不是很難想象，并不是像外人看來很神奇。作為計算機專業的學生，這樣的專業術語或者專業知識是最基本的。

　　學習的時候沒有想象中的那么難，只要上課能聽懂就基本還可以。但是問題還是出在書本有點厚，有的時候上課的內容都要找很久才能找到，甚至有的時候老師講的知識書本上是找不到的，是另外補充而且是相當重要的內容。有的時候開小差，沒有聽到老師講的知識點，這就導致了以后的學習無法順利進行，使得學習起來十分困難。所以在數據庫這門課的學習中，上課一定要聽牢，就像老師說的那樣，這樣的專業課如果想憑考試前幾天突擊是行不通的，必須是日積月累的知識才能取得好成績。

　　通過對數據庫的學習，我也明白了各行各業都離不開數據庫，就算是一個小型的超市也離不開它。可見數據庫這門課的廣泛性，如果能夠認真學好它將來必有成就。我就是抱著這種信念去學習數據庫的。第一次接觸數據庫，第一次接觸SQL語言，雖然陌生，但是可以讓我從頭開始學，就算沒有基礎的人也可以學得很好。剛開始練習SQL語言的時候，并不是很難，基本上都是按照老師的步驟來做，還很有成就感。后來學了單表查詢和連接查詢后，就慢慢發現越學越困難了，每個題目都要思考很久，并且每個題目基本上不止一個答案，所以必須找出最優的答案。后面的刪除、插入、修改這些題目都變化蠻大的，書本上的例題根本無法滿足我們，好在老師給我們提供了大量的課件，通過這些PPT，我們可以鞏固課內的知識，還可以學習內容相關的知識，更好地完成老師布置的作業。

大數據學習心得 篇1

　　大數據時代已經悄然到來，如何應對大數據時代帶來的挑戰與機遇，是我們當代大學生特別是我們計算機類專業的大學生的一個必須面對的嚴峻課題。大數據時代是我們的一個黃金時代，對我們的意義可以說就像是另一個“80年代”。 在講座中秦永彬博士由一個電視劇《大太監》中情節來深入淺出的簡單介紹了“大數據”的基本概念，并由“塔吉特”與“犯罪預測”兩個案例讓我們深切的體會到了“大數據”的對現今這樣一個信息時代的不可替代的巨大作用。

　　在前幾年本世紀初的時候，世界都稱本世紀為“信息世紀”。確實在計算機技術與互聯網技術的飛速發展過后，我們面臨了一個每天都可以“信息爆炸”的時代。打開電視，打開電腦，甚至是在街上打開手機、PDA、平板電腦等等，你都可以接收到來自互聯網從世界各地上傳的各類信息：數據、視頻、圖片、音頻……這樣各類大量的數據累積之后達到了引起量變的臨界值，數據本身有潛在的價值，但價值比較分散;數據高速產生，需高速處理。大數據意味著包括交易和交互數據集在內的所有數據集，其規模或復雜程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數據集的能力。遂有了“大數據”技術的應運而生。

　　現在，當數據的積累量足夠大的時候到來時，量變引起了質變。“大數據”通過對海量數據有針對性的分析，賦予了互聯網“智商”，這使得互聯網的作用，從簡單的數據交流和信息傳遞，上升到基于海量數據的分析，一句話“他開始思考了”。簡言之，大數據就是將碎片化的海量數據在一定的時間內完成篩選、分析，并整理成為有用的資訊，幫助用戶完成決策。借助大數據企業的決策者可以迅速感知市場需求變化，從而促使他們作出對企業更有利的決策，使得這些企業擁有更強的創新力和競爭力。這是繼云計算、物聯網之后IT產業又一次顛覆性的技術變革，對國家治理模式、對企業的決策、組織和業務流程、對個人生活方式都將產生巨大的影響。后工業社會時代，隨著新興技術的發展與互聯網底層技術的革新，數據正在呈指數級增長，所有數據的產生形式，都是數字化。如何收集、管理和分析海量數據對于企業從事的一切商業活動都顯得尤為重要。

大數據與互聯網心得體會 篇1

　　一、 平臺搭建

　　描述小組在完成平臺安裝時候遇到的問題以及如何解決這些問題的，要求截圖加文字描述。

　　問題一：在決定選擇網站綁定時，當時未找到網站綁定的地方。解決辦法：之后小組討論后，最終找到網站綁定的地方，點擊后解決了這個問題。

　　問題二：當時未找到TCP/IP屬性這一欄

　　解決辦法：當時未找到TCP/IP屬性這一欄，通過老師的幫助和指導，順利的點擊找到了該屬性途徑，啟用了這一屬性，完成了這一步的安裝步驟。

　　問題三：在數據庫這一欄中，當時未找到“foodmartsaleDW”這個文件

　　解決辦法：在數據庫這一欄中，當時未找到“foodmartsaleDW”這個文件，后來詢問老師后，得知該文件在第三周的文件里，所以很快的找到了該文件，順利的進行了下一步。

　　問題四：在此處的SQL server的導入和導出向導，這個過程非常的長。

　　解決辦法：在此處的SQL server的導入和導出向導，這個過程非常的長，當時一直延遲到了下課的時間，小組成員經討論，懷疑是否是電腦不兼容或其他問題，后來經問老師，老師說此處的加載這樣長的時間是正常的，直到下課后，我們將電腦一直開著到寢室直到軟件安裝完為止。

　　問題五：問題二：.不知道維度等概念，不知道怎么設置表間關系的數據源。關系方向不對

　　解決辦法：百度維度概念，設置好維度表和事實表之間的關系，關系有時候是反的——點擊反向，最后成功得到設置好表間關系后的數據源視圖。

　　這個大圖當時完全不知道怎么做，后來問的老師，老師邊講邊幫我們操作完成的。

大數據時代優秀讀后感 篇1

　　信息時代的到來，我們感受到的是技術變化日新月異，隨之而來的是生活方式的轉變„„我們這樣評論著的信息時代已經變為曾經。如今，大數據時代成為炙手可熱的話題。筆者在這說明信息和數據，只是試圖首先說明信息、數據的關系和不同，也試圖說明，為什么信息時代轉變為了大數據時代?大數據時代帶給了我們什么?

　　信息和數據的定義。維基百科解釋：信息，又稱資訊，是一個高度概括抽象概念，是一個發展中的動態范疇，是進行互相交換的內容和名稱，信息的界定沒有統一的定義，但是信息具備客觀、動態、傳遞、共享、經濟等特性卻是大家的共識。數據：或稱資料，指描述事物的符號記錄，是可定義為意義的實體，它涉及到事物的存在形式。它是關于事件之一組離散且客觀的事實描述，是構成信息和知識的原始材料。數據可分為模擬數據和數字數據兩大類。數據指計算機加工的“原料”，如圖形、聲音、文字、數、字符和符號等。從定義看來，數據是原始的處女地，需要耕耘。信息則是已經處理過的可以傳播的資訊。信息時代依賴于數據的爆發，只是當數據爆發到無法駕馭的狀態，大數據時代應運而生。這是否是《大數據時代》一書所未曾闡述的背景材料?

　　在《大數據時代》一書中，大數據時代與小數據時代的區別：1、思維慣例。大數據時代區別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。作者語言絕對，卻反思其本質區別。數據的更多、更雜，導致應用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進行推理?這也是明智之舉2、使用用途。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。筆者認為數據的用途意在何為，與數據本身無關，而與數據的解讀者有關，而相關關系更有利于預測未來。3、結構。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭并進，理論來創立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來進行驗證。4、分析基礎。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。筆者認為，小數據時代也即是信息時代，是大數據時代的前提，大數據時代是升華和進化，本質是相輔相成，而并非相離互斥。

大數據讀書心得體會精彩 篇1

　　《大數據》是去年的一本暢銷書，在20__年的廣州南國書香節上曾有過一瞥，后來又幾次聽聞，一直想好好看看。現在是一個技術奔騰、信息爆炸的社會，大數據這個新鮮熱辣的概念一經推出，就受到了人們極大的熱捧。這也難怪，每天都身處網絡的信息海洋中，常常會有被數據、信息“淹沒”窒息感和無力感，不識廬山真面目，只緣身在此山中，我們向魚兒一樣亟待跳出海面，看看當下網絡之海中正涌動著的大數據暗流，看看這個大家都在談論的大數據到底是個什么東西?

　　書的扉頁上寫著作者涂子沛對大數據的定義：大數據(big data)指一般的軟件工具難以捕捉、管理和分析的大容量非結構數據，一般以“太字節”為單位。構成大數據的信息主要包括：寬帶普及帶來的巨量日志和通訊記錄，社交網絡每天不斷更新的個人信息，視頻通訊、醫療影像、地理信息、監控錄像等視頻記錄，傳感器、導航設備等非傳統 IT 設備產生的數據信息，以及持續增加的各種智能終端產生的圖片及信息，這些信息呈爆炸性增長，不斷涌入網絡海洋。大數據之大并不僅僅在于容量之大，更大的意義在于：通過對海量數據的交換、整合和分析，發現新的知識，創造新的價值，帶來大知識、大科技、大利潤和大發展。當然這個定義并不是唯一的，Intel試圖用視頻解說的方式告訴我們什么是大數據：《大數據入門：大數據如何產生巨大影響力》。

　　這本書將美國的奧巴馬大選作為引子，從他的建立透明和開放的政府的雄心壯志講起，陽光是最好的防腐劑，信息公開和公民社會緊密相連，從政府信息公開化的必要性，到如何篩選、甄別、分析、管理、利用海量的政府部門的數據，因為政府部門涉及人類生活的方方面面，也就逐漸引出信息社會大數據的概念，給我們帶來如何應對大數據時代的到來的挑戰和機遇的思考。因為這本書信奉一句至理名言：除了上帝，任何人都必須用數據說話。