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大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)心得體會范文最新
在平日里,心中難免會有一些新的想法,可以尋思將其寫進(jìn)心得體會中,從而不斷地豐富我們的思想。應(yīng)該怎么寫才合適呢?下面是小編為大家整理的大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)心得體會范文最新,歡迎大家借鑒與參考,希望對大家有所幫助。
大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)心得體會范文最新1
經(jīng)過前期的MOOC課程自學(xué)和集中面授學(xué)習(xí),我順利地通過選拔考試,獲得20xx年湖北xx“菁英計劃”人才培養(yǎng)第三階段大數(shù)據(jù)專業(yè)的培訓(xùn)資格。11月12日至22日,我與省內(nèi)其他24名學(xué)員一起,參加了在杭州華為全球培訓(xùn)中心舉辦的“xx計劃”第三階段大數(shù)據(jù)專業(yè)培訓(xùn)。與7月份開展的第二階段培訓(xùn)相比,本次培訓(xùn)在數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識、Python編程語言、數(shù)據(jù)挖掘模型與算法方面有了更深入的講解,同時新增了xx云機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)MLS、大數(shù)據(jù)架構(gòu)和大數(shù)據(jù)治理等內(nèi)容,并強(qiáng)化了本課程的實驗教學(xué)。
本次培訓(xùn)中,全體25名學(xué)員都表現(xiàn)出了積極端正的學(xué)習(xí)態(tài)度。在xx老師的指導(dǎo)下,大家刻苦專研大數(shù)據(jù)挖掘知識,課上遇到問題主動向老師請教,課后積極復(fù)習(xí)消化新知識,基于自身學(xué)習(xí)情況及時與老師協(xié)商調(diào)整授課和學(xué)習(xí)方式。面對課程內(nèi)容多、難度大而課時少的情況,大家都欣然接受由原來每周2次晚自習(xí)調(diào)整為每天上晚自習(xí)并且晚自習(xí)時間延長1小時的`安排。培訓(xùn)期間,大家仔細(xì)琢磨常見的分類、回歸和聚類算法,比較不同算法的優(yōu)缺點(diǎn);在理論學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上,大家通過上機(jī)實操對所學(xué)知識做進(jìn)一步鞏固和強(qiáng)化;在實驗室搭建環(huán)節(jié),雖然大家碰到了許多棘手問題,但通過老師的悉心點(diǎn)撥、學(xué)員間的激烈討論,所有問題逐一解決;面對課時緊、學(xué)習(xí)任務(wù)重的挑戰(zhàn),大家自覺利用課余時間,針對課堂上未消化的內(nèi)容自行查漏補(bǔ)缺。
本次培訓(xùn)雖不能保證讓所有學(xué)員都成為大數(shù)據(jù)挖掘方面的專家,但它讓大家有機(jī)會更加深入地了解大數(shù)據(jù)挖掘這門技術(shù),并且點(diǎn)燃了大家對大數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)熱情。面對課程龐大的知識架構(gòu)和體系,大家紛紛表示,雖然很難在10天內(nèi)對所有知識有充分的認(rèn)識和掌握,但培訓(xùn)結(jié)束后仍會卯足干勁,主動做到持續(xù)性學(xué)習(xí),爭取在大數(shù)據(jù)挖掘道路上越走越遠(yuǎn)。
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10月23日至11月3日,我有幸參加了管理信息部主辦的“20xx年大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)班”,不但重新回顧了大學(xué)時學(xué)習(xí)的統(tǒng)計學(xué)知識,還初學(xué)了Python、SQL和SAS等大數(shù)據(jù)分析工具,了解了農(nóng)業(yè)銀行大數(shù)據(jù)平臺和數(shù)據(jù)挖掘平臺,學(xué)習(xí)了邏輯回歸、決策樹和時間序列等算法,親身感受了大數(shù)據(jù)的魅力。兩周的時間,既充實、又短暫,即是對大數(shù)據(jù)知識的一次親密接觸,又是將以往工作放在大數(shù)據(jù)基點(diǎn)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(xué)習(xí)機(jī)會,也非常感謝xx培訓(xùn)學(xué)院提供的'完善的軟硬件教學(xué)服務(wù)。
近年來,大數(shù)據(jù)技術(shù)如火如荼,各行各業(yè)爭先恐后投入其中,希望通過大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)變革,銀行作為數(shù)據(jù)密集型行業(yè),自然不甘人后。我行在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,也進(jìn)行了有益的探索,并且有了可喜的成績。作為從事內(nèi)部審計工作的農(nóng)行人,我們長期致力于數(shù)據(jù)分析工作。但受內(nèi)部審計工作性質(zhì)的限制,我們也苦于缺少有效的數(shù)據(jù)分析模型,不能給審計實踐提供有效的支持。這次培訓(xùn),我正是帶著這樣一種期待走進(jìn)了課堂,期望通過培訓(xùn),打開審計的大數(shù)據(jù)之門。
應(yīng)該說,長期以來,農(nóng)業(yè)銀行審計工作一直在大規(guī)模數(shù)據(jù)集中探索。但根據(jù)審計工作特點(diǎn),我們更多的關(guān)注對行為數(shù)據(jù)的分析,對狀態(tài)數(shù)據(jù)的分析主要是描述性統(tǒng)計。近年來火熱的大數(shù)據(jù)分析技術(shù),如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、邏輯回歸等算法模型,由于業(yè)務(wù)背景不易移植,結(jié)果數(shù)據(jù)不易解釋,在內(nèi)部審計工作中還沒有得到廣泛的應(yīng)用。
通過這次培訓(xùn),使我對大數(shù)據(jù)分析技術(shù)有了全新的認(rèn)識,對審計工作如何結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)也有了一些思考。一是審計平臺技術(shù)架構(gòu)可以借鑒數(shù)據(jù)挖掘平臺。目前,審計平臺采用單機(jī)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。隨著全行業(yè)務(wù)不斷發(fā)展,系統(tǒng)容量不斷擴(kuò)充。超過45度傾角的數(shù)據(jù)需求發(fā)展趨勢,已經(jīng)令平臺不堪重負(fù)。這次培訓(xùn)中介紹的數(shù)據(jù)挖掘平臺技術(shù)架構(gòu),很好地解決了這一難題。挖掘平臺利用大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù),在需要時導(dǎo)入、用后即可刪除,這樣靈活的數(shù)據(jù)使用機(jī)制,即節(jié)省了數(shù)據(jù)挖掘平臺的資源,又保證了數(shù)據(jù)使用效率。審計平臺完全可以借鑒這一思路,也與大數(shù)據(jù)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(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。目前,審計選樣主要通過專家打分法。這次培訓(xùn)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(shù)據(jù),通過訓(xùn)練建立選樣模型,將與底稿相關(guān)的主要風(fēng)險特征選入模型,再將模型應(yīng)用于驗證樣本。這樣就可以應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù),為審計提供支持。三是加強(qiáng)與管理信息部和軟件開發(fā)中心的合作。本次培訓(xùn)中我們也看到,經(jīng)過一段時間的積累,我行已經(jīng)具備了一定的大數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗,儲備了一批具有相應(yīng)經(jīng)驗的人才。作為業(yè)務(wù)部門,我們應(yīng)加強(qiáng)與管理信息部和軟件開發(fā)中心的對接,通過相互溝通和配合,確定業(yè)務(wù)需求,發(fā)揮各自優(yōu)勢推動大數(shù)據(jù)技術(shù)的落地。就像行領(lǐng)導(dǎo)所指出的那樣,大數(shù)據(jù)技術(shù)哪個部門先投入,哪個部門先獲益。目前,我行大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用正處于井噴前夕,我們應(yīng)抓住這一有利時機(jī),推動審計工作上一個新臺階。
這次培訓(xùn)對于我來說,只是打開了一扇窗,未來大數(shù)據(jù)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(xù)努力,所謂“獨(dú)行快、眾行遠(yuǎn)”,有這樣一批共同走在大數(shù)據(jù)分析路上的農(nóng)行人陪伴,相信農(nóng)業(yè)銀行大數(shù)據(jù)之路必將有無限風(fēng)光。
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