心得體會是對一段經歷、學習或思考的總結和感悟。大家想知道怎么樣才能寫得一篇好的心得體會嗎？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。
大數據心得心得體會篇一
大數據講座學習心得
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?！按髷祿蓖ㄟ^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。大數據時代是信息化社會發展必然趨勢，我們只有緊緊跟隨時代發展的潮流，在技術上、制度上、價值觀念上做出迅速調整并牢牢跟進，才能在接下來新一輪的競爭中擺脫受制于人的弱勢境地，才能把握發展的方向。
首先，“大數據”究竟是什么？它有什么用？這是當下每個人初接觸“大數據”都會有的疑問，而這些疑問在秦博士的講座中我們都了解到了。“大數據”的“大”不僅是單單純純指數量上的“大”，而是在諸多方面上闡釋了“大”的含義，是體現在數據信息是海量信息，且在動態變化和不斷增長之上。同時“大數據”在：速度（velocity）、多樣性（variety）、價值密度（value）、體量（volume）這四方面（4v）都有體現。其實“大數據”歸根結底還是數據，其是一種泛化的數據描述形式，有別于以往對于數據信息的表達，大數據更多地傾向于表達網絡用戶信息、新聞信息、銀行數據信息、社交媒體上的數據信息、購物網站上的用戶數據信息、規模超過tb級的數據信息等。
一、學習總結
1． 大數據的定義
采用某些技術，從技術中獲得洞察力，也就是bi或者分析，通過分析和優化實現
對企業未來運營的預測。
二、心得體會
在如此快速的到來的大數據革命時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。職業規劃中，也需充分考慮到大數據對于自身職業的未來發展所帶來的機遇和挑戰。當我們掌握大量數據，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途？在大數據時代制勝的良藥也許是創新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給我們日后創業帶來價值。借力，順勢，合作共贏。
一、什么是大數據？
百度百科中是這么解釋的：大數據（big data），指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。我最開始了解大數據是從《大數據時代》了解到的。
大數據在幾年特別火爆，不知道是不是以前沒關注的原因，從各種渠道了解了大數據以后，就決定開始學習了。
二、開始學習之旅
在科多大數據學習這段時間，覺得時間過的很快，講課的老師，是國家大數據標準制定專家組成員，也是一家企業的大數據架構師，老師上課忒耐心，上課方式也很好，經常給我們講一些項目中的感受和經驗，果然面對面上課效果好！
如果有問題，老師會一直講到你懂，這點必須贊。上課時間有限，我在休息時間也利用他們的仿真實操系統不斷的練習，剛開始確實有些迷糊，覺得很難學，到后來慢慢就入門了，學習起來就容易多了，堅持練習，最重要的就是堅持。
大數據心得心得體會篇二
隨著信息技術的迅猛發展，大數據已然成為了這個時代的新寵。大數據作為一種時尚，越來越多的學生選擇了學習與研究這一領域。在大數據學習的過程中，我深刻體會到了大數據技術的魅力和應用的廣泛性。以下是我對大數據學習的心得體會。
首先，大數據的學習需要扎實的數學基礎。大數據技術的核心是數據分析和數據挖掘，而這兩項技術離不開數學的支撐。在大數據學習的過程中，我意識到了數學基礎的重要性。數學為我們提供了強大的工具和思維方式，使得我們能夠更加深入地理解和掌握大數據技術。因此，在學習大數據的過程中，我努力提升自己的數學水平，加強對概率論、線性代數等數學知識的學習和理解，以便更好地應用到大數據技術中。
其次，大數據學習需要具備良好的編程能力。大數據技術的實現離不開編程語言的支持，而對于學生而言，掌握一門或多門編程語言是必不可少的。在大數據學習的過程中，編程成為了一種常見的操作。學生需要運用編程技術，對數據進行清洗、整理和分析。因此，在學習大數據的過程中，我積極提高自己的編程能力，學習了Python、R、Java等編程語言，并掌握了它們在大數據處理和分析中的應用。
再次，大數據學習需要不斷提高自己的數據分析能力。因為在大數據時代，數據是價值的源泉，只有通過對數據的深入分析，才能挖掘出其中的潛在價值。在大數據學習的過程中，我不斷提高自己的數據分析能力，學習了數據清洗、數據可視化、模型構建等相關技術。通過對實際數據的分析，我逐漸掌握了數據分析的方法和技巧，能夠通過對各種數據進行分析，提取出其中的規律和價值，并為決策提供有力的支持。
最后，大數據學習需要擁有創新思維和團隊合作能力。大數據技術總是在不斷創新，對學生而言，掌握創新思維和團隊合作能力是必不可少的。在大數據學習的過程中，我積極培養自己的創新思維能力，探索新的方法和思路，不斷改進和創新。同時，大數據學習也需要與他人進行團隊合作，通過與團隊成員的合作，共同完成各種大數據項目。通過與他人的交流和協作，我學會了傾聽和尊重他人的意見，也更深刻地理解到團隊合作所帶來的價值。
綜上所述，大數據的學習是一項綜合能力的培養過程。學生需要具備扎實的數學基礎、良好的編程能力、優秀的數據分析能力，同時還要擁有創新思維和團隊合作能力。通過大數據學習，我不僅深入了解了大數據技術的魅力和應用的廣泛性，還培養了自己的綜合素質。我相信，隨著大數據技術的不斷發展和應用，大數據學習將會為我打開更加廣闊的職業發展道路。
大數據心得心得體會篇三
在當今信息爆炸的時代，大數據已經成為各行各業的一個重要工具。作為一名對大數據感興趣的計算機專業學生，我決定自學大數據，以期在未來的工作中能夠更加熟練地運用它。通過自學大數據，我收獲頗豐，不僅提高了自己的專業水平，還培養了一系列重要的學習和工作能力。下面我將圍繞這幾個方面，談談我在自學大數據過程中的心得體會。
第一，自學大數據要善于利用網絡資源?；ヂ摼W是人類最偉大的發明之一，它提供了豐富的學習資源。自學大數據時，我充分利用網絡上的教學視頻、在線教程和大數據平臺等資源，從基礎知識到高級技術都能夠找到合適的學習材料。例如，我經常參考網上的大數據教材，掌握了大數據的基本概念、相關算法和數據處理技術。此外，我還通過參加大數據社區的討論和博客的閱讀，與其他志同道合的人交流經驗，共同提高。
第二，自學大數據需要有堅實的編程基礎。在大數據領域，編程是一項非常重要的技能。自學大數據之前，我已經具備了一定的編程基礎，這為我學習大數據打下了良好的基礎。通過自學大數據，我進一步熟悉和掌握了常用的編程語言，如Python和Java，并且學會了如何運用這些語言處理海量數據。此外，我還學習了大數據的編程工具和框架，如Hadoop和Spark，這些工具和框架可以幫助我高效地處理和分析大量數據。
第三，自學大數據要注重實踐。理論知識只有通過實踐才能鞏固和運用。在自學大數據的過程中，我努力尋找實踐機會，通過實際操作來鞏固所學的知識。我下載了一些公開的大數據集，運用所學的技術對數據進行分析和挖掘。通過實踐，我不僅掌握了大數據處理的具體步驟和方法，還培養了解決實際問題的能力。
第四，自學大數據需要有自我驅動力。自學大數據是一項艱巨的任務，需要付出大量的時間和精力。在自學過程中，我常常面對各種困難和挑戰。有時候會遇到難以理解的概念，有時候會遇到棘手的問題。這時候，自我驅動力是非常重要的。我在自學大數據過程中，時刻保持著積極的心態，持之以恒地學習和實踐。我還制定了詳細的學習計劃，每天確定一些具體的學習目標，并按計劃進行學習。通過自我驅動力，我能夠堅持學習，并獲得良好的學習效果。
第五，自學大數據需要與他人合作。作為一個多樣的學科領域，大數據需要不同專業背景和技術能力的人才共同合作。在自學大數據的過程中，我積極與其他同學和專業人士進行交流和合作。通過與他人合作，我能夠學習到其他人的經驗和見解，拓寬自己的視野，并進一步提高自己的能力。此外，與他人合作還能夠培養自己的團隊合作精神和溝通能力，這對未來的職業發展具有重要的意義。
總之，自學大數據是一項具有挑戰性但也非常有意義的任務。通過自學大數據，我不僅提高了自己的專業水平，還培養了一系列重要的學習和工作能力。在未來的工作和學習中，我相信這些能力將會起到重要的作用。我將繼續努力，不斷學習和探索，為大數據領域的發展做出自己的貢獻。
大數據心得心得體會篇四
在過去十幾年里，數據已經成為我們生活中無處不在的一部分。從社交媒體到通信應用程序，我們的行為留下了大量可挖掘的數據。而這些數據可以幫助企業和政府機構以一種無以倫比的方式進行分析，以實現效率和決策的優化。自己也在參加了一些大數據考察活動后，我對大數據的觀念有了新的認識，也掌握了更多的技能。
首先，對數據的轉化和呈現有了更深入的理解。通過參加數據考察活動，我理解了數據趨勢和數據可視化的概念。這讓我明白了如何將大量數據轉化成更可讀的形式。即便是在巨量數據的情況下，我們完全可以在不失精度情況下挖掘更多信息。這些數據可視化的技巧也使得我可以在不使用復雜軟件的情況下，更簡單地制作和展示數據。
其次，大數據考察也讓我更深入地理解了機器學習和AI深度神經網絡的原理。在機器學習的過程中，我們可以將模型訓練成對數據進行更精細的預測。這些預測只需要使用算法和預處理數據即可實現。這種預測能夠幫我們挖掘出數據中的趨勢，利用這些信息可以提高企業的效益和優化決策。而深度神經網絡設計的算法可以使我們更好地模擬人類大腦的學習機制，從而提高人工智能的性能和魯棒性。
此外，數據考察活動還讓我明白了數據隱私和安全的意義和重要性。隨著數據的采集和處理越來越普遍，我們也面臨著數據泄露和濫用的風險。因此，在這個時代，我們需要主動保護我們的個人數據和隱私。政府和企業也應該做出足夠的保障，保障公民和客戶的數據安全和隱私性。
最后，數據考察活動也讓我體驗到了團隊協作真正的力量。在處理復雜的數據時，一種比較省時和成本效益的方式是組織一個有能力和資格的團隊進行工作。團隊協助，調動每個人的聰明才智，才能獲得最好的結果。因此，關鍵的一點往往就是團隊協作，這也是數據考察活動帶給我的最大感受。
總之，數據和大數據已經成為我們社會不可或缺的一部分。只有掌握了大數據的核心技能，我們才能在這個時代立足。而大數據考察活動，不僅僅讓我們學會了如何存儲，處理和展示大量的數據，也讓我們嘗試著用數據解決復雜實際問題的過程中懂得了更多。
大數據心得心得體會篇五
《大數據時代》心得體會
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。
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。
在大數據時代，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”。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。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。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。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。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。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。
數據未來的故事。數據的發展，給我們帶來什么預期和啟示？金融業業天然有大數據的潛質?？蛻魯祿?、交易數據、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的學習空間、可以有更精準的決策判斷能力這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基于脫穎而出的創新思維和執行。因此，建設“數據倉庫”，培養“數據思維”，養成“數據治理”，創造“數據融合”，實現“數據應用”才能擁抱“大數據”時代，從數據中攫取價值，笑看風云變換，穩健贏取未來。
一部似乎還沒有寫完的書
——讀《大數據時代》有感及所思
讀了《大數據時代》后，感覺到一個大變革的時代將要來臨。雖然還不怎么明了到底要徹底改變哪些思維和操作方式，但顯然作者想要“終結”或顛覆一些傳統上作為我們思維和生存基本理論、方法和方式。在這樣的想法面前，我的思想被強烈震撼，不禁戰栗起來?！霸谛祿r代，我們會假象世界是怎樣運作的，然后通過收集和分析數據來驗證這種假想?！薄半S著由假想時代到數據時代的過渡，我們也很可能認為我們不在需要理論了?！睍袔缀蹩隙ㄒ嵏步y計學的理論和方法，也試圖通過引用《連線》雜志主編安德森的話“量子物理學的理論已經脫離實際”來“終結”量子力學。對此我很高興，因為統計學和量子力學都是我在大學學習時學到抽筋都不能及格的課目。但這兩個理論實在太大，太權威，太基本了，我想我不可能靠一本書就能擺脫這兩個讓我頭疼一輩子的東西。作者其實也不敢旗幟鮮明地提出要顛覆它們的論點，畢竟還是在前面加上了“很可能認為”這樣的保護傘。
有偏見”，跟作者一起先把統計學和量子力學否定掉再說。反正我也不喜歡、也學不會它們。
當我們人類的數據收集和處理能力達到拍字節甚至更大之后，我們可以把樣本變成全部，再加上有能力正視混雜性而忽視精確性后，似乎真的可以拋棄以抽樣調查為基礎的統計學了。但是由統計學和量子力學以及其他很多“我們也很可能認為我們不再需要的”理論上溯，它們幾乎都基于一個共同的基礎——邏輯。要是不小心把邏輯或者邏輯思維或者邏輯推理一起給“不再需要”的話，就讓我很擔心了！《大數據時代》第16頁“大數據的核心就是預測”。邏輯是——描述時空信息“類”與“類”之間長時間有效不變的先后變化關系規則。兩者似乎是做同一件事。可大數據要的“不是因果關系，而是相關關系”，“知道是什么就夠了，沒必要知道為什么”，而邏輯學四大基本定律（同一律、矛盾律、排中律和充足理由律）中的充足理由律又“明確規定”任何事物都有其存在的充足理由。且邏輯推理三部分——歸納邏輯、溯因邏輯和演繹邏輯都是基于因果關系。兩者好像又是對立的。在同一件事上兩種方法對立，應該只有一個結果，就是要否定掉其中之一。這就是讓我很擔心的原因。
可我卻不能拭目以待，像旁觀者一樣等著哪一個“脫穎而出”，因為我身處其中。問題不解決，我就沒法思考和工作，自然就沒法活了！
更何況還有兩個更可怕的事情。
其二：人和機器的根本區別在于人有邏輯思維而機器沒有?！洞髷祿r代》也擔心“最后做出決策的將是機器而不是人”。如果真的那一天因為放棄邏輯思維而出現科幻電影上描述的機器主宰世界消滅人類的結果，那我還不如現在就趁早跳樓。
都是在胡說八道，所謂的擔心根本不存在。但問題出現了，還是解決的好，不然沒法睡著覺。自己解決不了就只能依靠專家來指點迷津。
所以想向《大數據時代》的作者提一個合理化建議：把這本書繼續寫下去，至少加一個第四部分——大數據時代的邏輯思維。
合纖部 車民
2013年11月10日
一、學習總結
采用某些技術，從技術中獲得洞察力，也就是bi或者分析，通過分析和優化實現
對企業未來運營的預測。
二、心得體會
在如此快速的到來的大數據革命時代，我們還有很多知識需要學習，許多思維需要轉變，許多技術需要研究。職業規劃中，也需充分考慮到大數據對于自身職業的未來發展所帶來的機遇和挑戰。當我們掌握大量數據，需要考慮有多少數字化的數據，又有哪些可以通過大數據的分析處理而帶來有價值的用途？在大數據時代制勝的良藥也許是創新的點子，也許可以利用外部的數據，通過多維化、多層面的分析給我們日后創業帶來價值。借力，順勢，合作共贏。
大數據心得心得體會篇六
隨著信息技術的飛速發展，大數據分析成為了當今社會的熱門技術。許多人紛紛投身于大數據領域，并希望能夠通過自學來成為一名合格的數據分析師。作為一名自學者，我也深深地體會到了學習大數據的過程中的艱辛與收獲。在這篇文章中，我將分享我在自學大數據過程中的體會和心得，包括挑戰和困惑，以及如何克服它們并取得有效的學習結果。
首先，自學大數據面臨的最大挑戰是缺乏系統性和指導性。大數據領域的知識龐雜而且繁多，如果沒有一個系統的學習計劃和具體的指導，很容易迷失在知識的海洋中。因此，我首先花了大量的時間來尋找合適的學習資料和課程。在不斷試錯和優化的過程中，我終于找到了一些好的學習資源，包括一些專業的在線課程和教材。這些資源為我提供了一個有組織的學習框架，幫助我更好地理解和掌握大數據的基本知識和技能。
其次，自學大數據需要堅持和耐心。大數據技術的學習過程是長期而繁瑣的，需要長時間的積累和持續的學習。在學習的過程中，我常常會遇到疲倦和厭煩的情緒，甚至有時會懷疑自己的能力和付出的價值。然而，我意識到這是學習過程中的一種常見反應，只有堅持和耐心，才能夠克服困難，取得學習的進展。因此，我制定了每天固定的學習計劃，并且堅持不懈地執行它。通過不斷的堅持，我逐漸養成了每天學習的習慣，并且在學習的過程中逐漸積累了大量的知識和技能。
然而，自學大數據也存在著困惑和困難。大數據領域的知識體系廣泛而復雜，有時候我會感到困惑和迷失，不知道應該從何處入手或者如何更好地理解和應用所學知識。為了克服這些困難，我主動參加了一些大數據相關的討論和研討會，并且積極地與其他自學者和專業人士進行交流和討論。這些交流和討論不僅幫助我更好地理解和消化所學知識，還為我提供了實際問題解決的思路和方法。此外，我還會主動尋找一些實際應用和項目來加深和鞏固所學知識。通過實踐和實際操作，我能夠更好地理解和掌握所學內容，并且更快地提高自己的技能水平。
最后，自學大數據需要不斷更新和學習的意識。大數據技術日新月異，更新換代的速度非常快。為了跟上行業的發展和要求，我意識到只靠傳統的學習方法和資源已經不夠了，需要不斷地學習和追求進步。因此，我積極參加一些線下培訓和研討會，并且關注一些優秀的大數據博客和論壇。通過學習最新的技術和動態，我不僅能夠了解到行業的最新趨勢和要求，還能夠與行業內的專家和從業者進行交流和討論，拓寬自己的視野和知識背景。同時，我還通過參加一些大數據競賽和項目來鍛煉和提升自己的實際能力。
綜上所述，自學大數據是一項具有挑戰性的任務，但同時也是一種樂趣和成就感滿滿的學習過程。通過不斷地學習和實踐，我逐漸克服了學習中的困惑和困難，并且取得了一些顯著的學習成果。我相信，只要堅持不懈，不斷提升自己的能力和素質，就能夠在大數據領域中取得更好的發展和成就。
大數據心得心得體會篇七
這本書里主要介紹的是大數據在現代商業運作上的應用，以及它對現代商業運作的影響。
《大數據時代》這本書的結構框架遵從了學術性書籍的普遍方式。也既，從現象入手，繼而通過對現象的解剖提出對這一現象的解釋。然后在通過解釋在對未來進行預測，并對未來可能出現的問題提出自己看法與對策。
下面來重點介紹《大數據時代》這本書的主要內容。
《大數據時代》開篇就講了google通過人們在搜索引擎上搜索關鍵字留下的數據提前成功的預測了20__年美國的h1n1的爆發地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。google的預測比政府提前將近一個月，相比之下政府只能夠在流感爆發一兩個周之后才可以弄到相關的數據。同時google的預測與政府數據的相關性高達97%，這也就意味著google預測數據的置信區間為3%，這個數字遠遠小于傳統統計學上的常規置信區間5%!而這個數字就是大數據時代預測結果的相對準確性與事件的可預測性的最好證明!通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數據時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當樣本無限趨近于總體的時候，通過計算得到的描述性數據將無限的趨近于事件本身的性質。而之前采取的“樣本總體”的做法很大程度上無法做到更進一步的描述事物，因為之前的時代數據的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導致人們采取抽樣的方式來測量事物。而互聯網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對準確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數據時代的主流，同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。
接下來，維克多又通過了ibm追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與google只是將所有出現過的相應的文字語句掃描并儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什么，只要有聯系google詞庫就會出現翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數時候還是正確的，所以google的電腦翻譯的計劃的成功，表明大數據時代對準確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的，所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其準確性到底有多高，因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。
之后，維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業——數據科學家，這是一群數學家、統計學與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之，只要數據充足我們的一切外在的與內在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數據為商業部門服務，而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據，是否侵犯了個人隱私。
無論如何，大數據時代將會到來，不管我們接受還是不接受!
我覺得《大數據時代》這本書寫的很好，很值得一讀。因為會給我們很多啟發，比如你在相關的社交網站發表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用，從而再將相關數據賣給各大網店。不過，事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說，小心你在網上留下的痕跡。
我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。
大數據的心得體會篇2
大數據心得心得體會篇八
大數據已經成為當下的熱門話題，越來越多的企業開始將其融入到自己的發展中。在這樣的背景下，由中國數據產業領袖峰會舉辦的“大數據之夜”活動吸引了許多人前來參加。我也深感榮幸能夠參加其中，下面我將分享一下我在這次活動中的心得體會。
第二段：活動內容介紹
在本次活動中，一些著名的企業家、學者和專家出席了會議，他們主要從大數據方面給我們進行了分享。在會上，他們分別從不同的角度，就大數據在各個行業中的應用、數據分析技術的發展等方面進行了深入的探討和闡述。此外，在現場還有一些實際的案例和產品展示，都讓我們深刻感受到了大數據技術的強大。
第三段：啟發
本次活動最讓我印象深刻的是各位嘉賓的演講。他們不僅僅是為我們介紹了各種大數據技術，在實際的應用中也給予了我們很多啟發。其中，有一位演講者告訴我們：“大數據不是簡單地獲取數據，而是如何將數據轉化為價值”。這讓我意識到，我們在使用大數據方面不僅僅要注重數據的收集和分析，更要考慮如何將其轉化為實際的應用。
第四段：思考
本次活動給我帶來了很多啟發和思考。我深感到，大數據技術雖然十分強大，但僅僅是技術的積累和應用還遠遠不夠。我們需要考慮從多個角度進行創新和思考，將大數據技術運用到我們的現實生活中。同時，我們也要深入了解各種大數據技術的適用場景，這樣才能更好地運用它，落地實現。
第五段：總結
通過本次活動，我感受到了大數據技術的應用和價值，在思考和學習的過程中，也開啟了我對大數據技術的探索。我相信，隨著技術的不斷發展，大數據將在未來的發展中扮演著越來越重要的角色。我也希望，在這個時代的浪潮下，我們都能夠把握機遇，為自己和這個時代創造更多的價值。
