培训数据的心得体会和感悟 大数据时代心得体会

心得体会是指一种读书、实践后所写的感受性文字。优质的心得体会该怎么样去写呢？下面是小编帮大家整理的心得体会范文大全，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

培训数据的心得体会和感悟 大数据时代心得体会篇一

“大数据”概念早在1980年就有国外的学者提出，可是最近几年才广泛受到大家的关注。当“大数据”这个概念传到中国的时候，瞬间引起了轰动。随即，各种有关“大数据”的资料和书籍充斥的我们的视野。随意打开某个电子商务平台图书类页面，在搜索框中搜索“大数据”三个字，就会出现好多本有关“大数据”的书籍。可是，有一个很有趣的现象就是：几乎所有的平台上，出现的第一本关于“大数据”的书籍一定是《大数据时代》。一点进去，这本书推荐栏里的第一句话就是：迄今为止全世界最好的一本大数据专著。同时，为这本书做推荐的都是各行业的精英领袖。所有“大数据”方面的书籍也是这本书销量最高，评价最好。

我从来不会因为哪本书畅销和很多人推荐就盲目跟风的去看一本书。因为我知道通常在这种情况下选择一本书，整个阅读的体会和感受是无法遵从自己的内心的，整个过程都很容易夹杂着别人对这本书的感受。所以通常我读书的节奏大多都是跟不上“潮流”的，但往往经过风雨洗礼之后沉淀下来的都是精华。坦白讲，阅读这本书的初衷并不是因为我想从书中获取到多少大数据方面的精华，只是很想知道对于这么一个很直白的名词，作者是怎么写出这么厚的一本书的。这种初衷或许很无知和幼稚，可就是这种“愚蠢”的好奇心，让我更透彻的看到书中的精华。

在看《大数据时代》这本书之前，我的所有读后感都是集中在书籍给了我什么思考。对于这本书的读后感，除了观点碰撞之外，我还会加上大部分个人看这本书的体会。因为这本书，已经完全让我模糊了大多数人口中的“全世界最好的书”是一种什么标准。也许《大数据时代》真的无法承载那么高的赞美!

大数据时代的入门书

看完这本书，我随意调查了一些阅读过这本书并且给这本书绝对好评的朋友。询问他们这本书好在哪里?大多数的回答是说《大数据时代》这本书让对大数据一无所知的他们了解了大数据这个概念，同时通过很多案例说明原来大数据能有这么大的用处，影响会有这么大!仅此而已。我看完这本书最大的感受是这本书分为上、下两部分。前120多页为上部分，后120多页为下部分。之所以说《大数据时代》是一本关于大数据的入门书，是因为这本书用了前面120多页的篇幅反复的强调大数据的出现对社会发展影响很大，并且要人们转变小数据时代惯有的思想。所以整本书的前半部分就强调大数据时代的三个转变：1、大数据利用所有的数据，而不再仅仅依靠一小部分数据，不再依赖于随机采样。2、大数据数据多，不再热衷于追求精确性，也不再期待精确性。3、大数据时代不再热衷于寻找因果关系，而是追求相关关系。所以整个上半部分没什么可详说的。我们重点聊聊本书的后半部分。

既然一直都在强调大数据对我们的意义，总要有具体体现。整本书中，我感触最大的一个案例就是某公司通过分析大数据发现：新品发布的时候，旧一代的产品可能会出现短暂的价格上涨。因为人们在心理上就认为新产品的推出，旧产品就会便宜，从而就会提高购买量。这个发现和我们平常的心理是完全违背的，而且如果不用数据来证明，直接讲道理给大家可能还是无法相信。这就是大数据对我们很多传统思维的颠覆。一旦涉及到思维的改变，往往就会引起整个社会的大变动。

大数据这个概念的出现，让大数据逐渐发展形成一条价值链。在这条价值链上，数据本身、技能和思维是最重要的环节。随着互联网技术的发展，越来越多的公司都能收集到大量的数据，这些数据也会越来越公开。可是在这些公司中，不是所有的公司都有从数据中提取价值或者用数据催生创新思想的技能。于是就会出现以下两种公司，一种是掌握了专业技能但不一定拥有数据或者提出数据创新性用途才能的公司，另一种就是拥有超前思维，懂得怎样挖掘数据的新价值的创新公司。短时间内，我们可能会感觉拥有创新思维，懂得挖掘出数据新价值的大数据思维是最重要的。可是等到产业成熟之后，所有人都知晓了大数据的意义，所有人便开始挖掘自己的大数据思维。同时，随着科技的进步，掌握大数据技术的也将成为常态。所以到后来，整个价值链的核心环节还是回到了数据本身。而到那时候，大数据的公开性也就越来越小。

在大谈完大数据对人类发展的积极意义之后，作者也考虑到大数据时代的风险。这一部分是作者脑洞大开的精彩之处，同时也是最荒谬的一部分。书中说大数据时代将要惩罚未来犯罪，这样可以在嫌疑人在可能犯罪之前就把犯罪行为给防止。这样的社会，大数据俨然已经延伸到了我们每个人生活的点滴。几乎我们在生活中所做的一切都在大数据的“监控”之下，我想到那时候，别说我们每个人的隐私已经没有的了，严重一点可以说是我们可能连人都不算了。在我们人的社会属性中，自由权利是一项很重要的指标。通过大数据惩罚人的未来犯罪已经否定了人的自由选择能力和人的行为责任自负。同时，由于数据是永久保存，大数据预测也是通过每个人之前的数据来判断，所以大数据同样也否定了人的求善心理。还有，从现在各种大数据预测的结果来看，很多发言人都说大数据不是百分百的准确。所以利用大数据来判断人的行为发展已经违背了大数据不追求精确性的特征，这也是书中自相矛盾的地方。

对于一个新事物，如果能让大家了解这个事物并且对此产生兴趣，这已经算是一本不错的入门书了。

大数据时代的心灵鸡汤

从小到大，鸡汤对于我们来说一直都挺珍贵的。身体虚弱了，喝点鸡汤能够补充营养。心灵受伤了，看点心灵鸡汤可以鼓舞人心。可是近几年，人们生活水平提高了，营养富余，鸡汤已经不是人们补营养的期待了。同样，心灵鸡汤也是如此。

心灵鸡汤其实是一个很虚伪的东西。很多人都被心灵鸡汤诱人的外表给迷惑。在我看来，心灵鸡汤很大的一个特征就是：立人的志，但是就不告诉你实现志的方法。很多人每次在失意的时候就喜欢看心灵鸡汤，希望能得到慰藉。看完后也觉得醍醐灌顶，感觉整个世界都亮了。但又有几个人想过喝完这些鸡汤之后你除了看似重拾梦想，你还获得了什么?你知道怎么去做吗?《大数据时代》就是这样一本书。整本书从头到尾都在向读者讲述大数据的意义，当然期间也会用相应的案例来证明大数据确实有这样的能力。但是，整本书从没有涉及到技术层面的问题。或许对于大数据这种依靠互联网技术的新事物，即使向读者讲技术，也没有几个人看得懂，可是整本书没有一点关于大数据思维的技能引导。给出的案例中只有少数案例向读者讲述了这个公司为什么要利用大数据来解决这种问题，大多数都只是告诉读者国外某家公司运用大数据得出了某种结论。同时，在本书中文译作者写的序里，强调自己翻译这本著作的一大优点是可以结合国内的案例来分析书中的理论，结果，看到最后一页都没有看到一个国内企业关于大数据运用的案例。

之所以我称之为“心灵鸡汤”，还有一个原因就是作者在书中大讲特讲的大数据的作用，事实上按照现在的经济发展水平和社会文明发展程度是很难实现的。书中很多时候的理论都是要建立在社会各项文明都发展健全的基础上才能实现。

大数据的“传销手册”

看到这个标题，大家可能会觉得我夸大其词，受到如此多人好评的书怎么是“传销手册”呢?对于这个表达，我只想说两点：1、此说法仅代表我个人观点，是否认同是个人问题。2、此说法主要针对本书的上部分。

我们都知道传销组织在发展下线的前期是要花大力气去培训的，也就是洗脑。而对于一个陌生又很难以理解的事物，最好的“洗脑”方式就是重复。《大数据时代》这本书就是运用这种方式，前半部分为了让读者能够接受“大数据”这个概念，作者反反复复提醒读者大数据不是随机采样、不追求精确和不寻找因果关系。同时用很多看似很通俗易懂其实看完后还是不知道说了什么的案例来让人信服大数据的作用。书中的后半部分虽然也是用这种方式来感染读者，可后半部分中作者的畅想和对大数据的威胁分析还是对读者有一些实质意义的，所以后半部分的“传销”影响就不是很重要。

大数据时代是未来的趋势，这谁都不会否认。大数据改造了我们的生活，改变着我们的世界。不管它是以一种什么样的姿态面向世界，它都没有错，因为大数据只是一种工具。但当人类开始质疑甚至恐惧大数据的时候，人类就该思考自己是否利用好这个好工具了。

培训数据的心得体会和感悟 大数据时代心得体会篇二

数据培训是如今工作和生活中不可或缺的一部分。无论是在企业中还是在个人生活中，人们都需要具备读懂数据的能力。这对于数据分析、决策和解决问题都至关重要。在参加了一次数据培训后，我深刻地体会到了数据的重要性以及如何读懂数据的技巧。下面是我个人的心得体会。

首先，了解数据的来源和背景是非常关键的。数据可以来自不同的渠道，比如调查问卷、实验、样本调研等。在开始数据分析之前，我们要先了解数据的产生方式，收集方法以及样本的代表性。这可以帮助我们更好地理解数据背后的含义和潜在的偏差。只有深入了解数据，我们才能做出正确的分析和决策。

其次，数据的预处理是非常重要的一步。在实际应用中，数据总是存在一些噪音和缺失值。这时，我们需要进行数据清洗和处理。数据清洗包括去除重复值、填充缺失值、处理异常值等。此外，还可以使用一些统计方法和机器学习算法来对数据进行处理和修复。只有经过预处理的数据才能更好地反映问题的本质和规律。

然后，选择合适的数据分析方法非常关键。数据分析方法有很多种，包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。在选择方法时，我们要根据实际问题的需求和数据的特点来进行选择。比如，如果我们想要分析数据的分布和关联性，可以选择统计分析方法；如果我们想要进行预测和分类，可以选择机器学习算法。选择合适的分析方法可以提高我们的分析效率和准确性。

另外，数据可视化是非常重要的一环。数据可视化可以帮助我们更好地理解数据的分布和趋势。通过图表和图像，我们可以直观地观察数据的变化和关系。数据可视化可以使复杂的数据变得简单明了，也可以帮助我们发现数据中的规律和异常情况。因此，数据可视化是数据分析中不可或缺的一部分。

最后，数据的应用是数据培训的最终目标。数据分析不仅仅是为了感受数据的魅力，更重要的是要将分析结果应用到实际问题中。通过数据分析，我们可以挖掘出问题的原因和解决方法，为决策提供支持。数据分析可以帮助我们优化业务流程、提高生产效率、降低成本等。因此，数据的应用是数据培训的重要成果。

总之，读懂数据培训让我深刻认识到数据在工作和生活中的重要性，以及如何读懂数据的技巧。了解数据的来源和背景、进行数据预处理、选择合适的数据分析方法、进行数据可视化和将数据应用到实际问题中是读懂数据的关键步骤。通过不断学习和实践，我相信我可以更好地应用数据分析，为工作和生活带来更多益处。

培训数据的心得体会和感悟 大数据时代心得体会篇三

培训数据的心得体会和感悟 大数据时代心得体会篇四

第一段：介绍数据培训的重要性和背景（200字）

数据在当今社会中扮演着非常重要的角色，它是企业决策的基础和发展的驱动力。然而，要从海量的数据中提取有价值的信息并做出正确的决策是一项非常复杂的任务。为了帮助员工提高数据分析能力和数据思维，许多公司开始进行数据培训。最近，我参加了一次数据培训课程，从中受益匪浅。

第二段：课程内容和学习方法的介绍（200字）

这次培训课程涵盖了各种数据分析工具和技术，如Excel、SQL、Python和机器学习。我们通过讲座、案例分析和实践操作相结合的方式进行学习。每个模块都由专业的讲师讲解，让我们深入了解了如何使用这些工具和技术进行数据分析。此外，我们还进行了小组作业和项目实践，以加深对所学知识的理解和应用。

第三段：培训带来的收获和改变（300字）

这次数据培训让我意识到，数据分析不仅仅是一个技术问题，更是一个思维方式的转变。在过去，我习惯根据经验和直觉去做决策。但是通过这次培训，我意识到数据可以帮助我做出更准确、更有根据的决策。我学会了如何提取和清洗数据，通过统计分析和可视化工具将数据转化为有用的信息。这使我在工作中更加自信和具有说服力。

第四段：发现和解决问题的能力提升（300字）

在培训期间，我们还加强了问题解决能力的训练。通过实践操作和小组讨论，我们学会了如何分析业务问题，并寻找数据背后的原因。这让我能够更好地识别和解决实际工作中遇到的问题。我发现，数据分析不仅仅是应用技术，更是一种思维方式，它帮助我们更加深入地了解问题本质，从而提出更好的解决方案。

第五段：展望和总结（200字）

通过这次数据培训，我不仅学到了各种数据分析工具和技术，更重要的是，我培养了数据思维和问题解决的能力。我相信这些技能将对我的职业发展产生积极的影响。同时，我也意识到数据分析是一个长期学习和实践的过程，我将继续不断提升自己的数据能力，以更好地应对职业挑战。

总结：数据培训不仅为我们提供了掌握数据分析工具和技术的机会，更重要的是帮助我们培养了数据思维和问题解决的能力。通过这次培训，我发现数据分析不仅仅是应用技术，更是一种思维方式，它能够帮助我们更好地理解问题本质，提出更好的解决方案。我相信这些技能将对我的职业发展产生积极的影响，并将继续努力不断提升自己的数据能力。

培训数据的心得体会和感悟 大数据时代心得体会篇五

数据库课程设计大赛的尘嚣渐渐远去，怀着对这次大赛的些许不舍，怀着对当初课程设计开始时候的豪情万丈的决心的留恋，怀着通过这次课程设计积累的信心与斗志，我开始写这篇文章，为自己的足迹留下哪怕是微不足道但是对自己弥足珍贵的痕迹并期望与大家共勉。

首先，让我的记忆追溯到大二暑假，在老大的指引下()，产品。那个时候我已经学过vc和asp，因为windows程序设计实验的课的关系，接触过vb，但是没有专门去学他，因为习惯了c++里面的class，int，觉得vb的sub，var看着就不是很顺心。我是一个好奇心很强的人，突然看到了一个号称“.net是用于创建下一代应用程序的理想而又现实的开发工具”，而且主推c#语言，由于对c语言的一贯好感，我几乎是立刻对他产生了兴趣。我就开始了对c#的学习，任何语言都不是孤立存在的，所以数据交互是很重要的，暑假的时候我把我们这学期的课本数据库系统概论看了一遍。我记得以前用c语言编程的时候，数据是在内存中申请空间，譬如使用数组等等。很耗费内存空间。这个时候就是数据库站出来的时候啦，于是我又装上了sqlserver20xx，以前学asp的时候用的是access，那个时候只是照着人家做，理论是什么也不是很清楚。

通过一个暑假的学习，基本搞清楚了理论方面的东西，具体怎么用也不是很清楚。但是这为这学期的课程设计打下了铺垫。

来到学校后，随着这学期的数据库课程大赛开始了，我有一个看法就是我自己应该具备的能力不是我会多少，而是我应该具备快速学会东西的能力。遇到什么就学什么。我们有时候很容易被一些专业名词说吓着，包括什么建模，软件工程，数据分析，数据挖掘等等。我身边就有很多同学被这些纸老虎所唬住，而没有勇气去接触他们，总是说这个太难了之类的退堂鼓的话，他们低估了自己的潜力同时也压抑住了他们自己的好奇心。其实都是纸老虎，又不是什么国家科研难题，只是去用一些工具，发明工具是很难，但是用一个工具就容易多了，justdoit!我记得我做这个数据库之前，我们老师说要做好前期分析，我就在网上搜索用什么分析工具好。最后我选择了roseuml建模工具。在此之前，我脑袋里面没有软件建模的思想，什么uml建模对我而言就是一张空白的纸。但是真正接触后并没有想象的那么难，有什么不懂的上网去搜索，这是一个信息横流的世界，有google，baidu就没有不能解决的知识难题。以及后来的数据库分析的时候用到的powerdesigner也是一样。

开发的时候我想过用什么架构，c/s模式?模式有很多，怎么选择?我就上网搜索现在最流行的架构是什么。结果搜到了mvc架构，就是你啦。我决定用这个架构，不会，没关系，咱学。justdoit!前期工作准备好后，加以实践。这个时候我更加深入的了解了利用操纵数据库的知识。并且对数据库里面的存储过程有了比较深入的了解。经过大概2个多星期的奋斗，数据集的图书馆管理系统。并最后非常荣幸的获得了大赛的一等奖以及以及新技术应用奖。

与其临渊羡鱼，不如退而结网。这次数据库课程设计给我的最大的印象就是如果自己有了兴趣，就动手去做，困难在你的勇气和毅力下是抬不了头的。从做这个数据库开始无论遇到什么困难，我都没有一丝的放弃的念头。出于对知识的渴望，出于对新技术的好奇，出于对一切未知的求知。我完成了这次数据库课程设计，不过这只是我学习路上的驿站，的核心技术就是xml[至少微软是这么宣传的]，我会继续学习它，包括jave公司的j2ee我也很想试试，语言本来就是相通的，justdoit!语言并不重要毕竟它仅仅是工具，用好一个工具并不是一件值得为外人道的事情，主要是了解学习思想。古语说的好：学无止境啊!

我很庆幸我参加了这次数据库大赛，让我确实打开了眼界。

培训数据的心得体会和感悟 大数据时代心得体会篇六

在当今数字化时代中，数据已成为企业和个人应对市场竞争的关键要素。为了更好地掌握和运用数据，许多人选择参加数据培训课程，并获得从数据分析到数据可视化的全方位技能培训。在本文中，我将分享我的数据培训心得体会。

第二段：课程内容介绍

我参加的数据培训课程包括数据分析、数据挖掘、数据可视化等多个方面的训练，涵盖了Python编程、统计学、机器学习等多个领域的知识和技能。在每个领域的训练中，我都学习到了很多实用的技能和方法，让我深入了解数据的本质和价值。

第三段：技能应用实践

在课程中，我学会了如何从大量数据中发现规律和趋势，如何设计并实现机器学习模型，以及如何利用可视化工具呈现数据。这些技能在我实际工作中也得到了广泛应用。例如，在一次市场调研中，我运用了学习到的技能，进行数据分析，找出了消费者偏好，为公司提供了更具 insight 的决策建议。

第四段：团队合作收获

此外，课程还有不同程度的团队合作项目。通过与同学们的合作，我学到了沟通协调、团队建设等实用技巧，并从不同背景的同学中学到多元化的思考方式。尤其是在数据可视化的培训中，与同学们的合作尤为重要，通过不断对作品进行交流改进，提高了展示效果和可读性。

第五段：总结

数据培训课程不仅拓展了我的知识面，也让我获得了实际技能。在这个信息量大增的时代，只有掌握了数据相关知识，才能更好地应对未来的挑战。同时，团队合作也成为了我培训的亮点之一。在团队合作中，我不仅培养了合作精神，还能够从不同的角度看待问题，更加广泛地了解行业和领域。

总之，数据培训课程是我获得新的技能和创造性思考的重要途径。在未来的学习、工作和生活中，我会持续不断地探究数据的各个层面，为实现自我价值和对社会做出更多的贡献而不断努力。

培训数据的心得体会和感悟 大数据时代心得体会篇七

《大数据时代》心得体会

信息时代的到来，我们感受到的是技术变化日新月异，随之而来的是生活方式的转变，我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今，大数据时代成为炙手可热的话题。

信息和数据的定义。维基百科解释：信息，又称资讯，是一个高度概括抽象概念，是一个发展中的动态范畴，是进行互相交换的内容和名称，信息的界定没有统一的定义，但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据：或称资料，指描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来，数据是原始的处女地，需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发，只是当数据爆发到无法驾驭的状态，大数据时代应运而生。

在大数据时代，大数据时代区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。

数据未来的故事。数据的发展，给我们带来什么预期和启示？金融业业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长，海量机遇和挑战也随之而来，适应变革，适者生存。我们可以有更广阔的学习空间、可以有更精准的决策判断能力这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力，基于脱颖而出的创新思维和执行。因此，建设“数据仓库”，培养“数据思维”，养成“数据治理”，创造“数据融合”，实现“数据应用”才能拥抱“大数据”时代，从数据中攫取价值，笑看风云变换，稳健赢取未来。

一部似乎还没有写完的书

——读《大数据时代》有感及所思

读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。“在小数据时代，我们会假象世界是怎样运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡，我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法，也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴，因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大，太权威，太基本了，我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点，毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。

有偏见”，跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。

当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后，我们可以把样本变成全部，再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后，似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话，就让我很担心了！《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系，而是相关关系”，“知道是什么就够了，没必要知道为什么”，而逻辑学四大基本定律（同一律、矛盾律、排中律和充足理由律）中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的。在同一件事上两种方法对立，应该只有一个结果，就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因。

可我却不能拭目以待，像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”，因为我身处其中。问题不解决，我就没法思考和工作，自然就没法活了！

更何况还有两个更可怕的事情。

其二：人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器没有。《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果，那我还不如现在就趁早跳楼。

都是在胡说八道，所谓的担心根本不存在。但问题出现了，还是解决的好，不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津。

所以想向《大数据时代》的作者提一个合理化建议：把这本书继续写下去，至少加一个第四部分——大数据时代的逻辑思维。

合纤部 车民

2013年11月10日

一、学习总结

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。

培训数据的心得体会和感悟 大数据时代心得体会篇八

第一段：介绍数据培训的重要性和背景（200字）

现代社会中，信息爆炸的时代已经到来。大数据已经成为各个行业发展的动力，数据分析与业务发展紧密相连。因此，数据培训已经成为一个必不可少的领域，为公司和个人提供了学习的机会。在完成一次为期一周的数据培训后，我深感受益匪浅。下面将分享我在数据培训中的心得体会。

第二段：实践是数据培训的关键（200字）

数据培训过程中，实践训练是至关重要的。理论知识只有通过实践才能变成实际应用能力。在课堂上，我们学习了数据采集、清洗、分析和可视化等各个环节的基本原理。但只有通过实际操作，我们才能真正理解这些概念，并将其运用到实际工作中。在实践过程中，我们遇到了很多问题，如数据异常、数据处理不准确等。但是，在导师的指导下，我们逐渐学会了如何排查错误，如何分析数据，解决了实际问题。通过这种不断的实践和反思，我们不仅提高了数据分析的能力，也增强了解决问题的能力。

第三段：数据培训带来了自我提升（200字）

在数据培训过程中，我深刻体会到了自我提升的重要性。在课堂上，讲师不仅向我们传递了专业知识，还分享了自己在实践中遇到的问题和解决的方法。从他们身上，我学到了如何思考问题、如何解决问题的方法和技巧。同时，与来自不同公司和行业的学员一起学习，我也从他们身上学到了不同行业的经验和观点，开阔了自己的思维。

此外，数据培训还给我提供了一个与导师和学员互动交流的平台。在课堂上，我们可以随时提问和讨论问题。导师会及时给予解答和指导，使我们能够更好地理解和掌握知识。与学员的交流也让我了解到不同人的不同思维方式和工作习惯，激发了我的思维活跃和学习动力。

第四段：数据培训的应用价值（200字）

通过数据培训，我们不仅提高了自己的数据分析能力，也为公司和个人带来了实际的应用价值。数据分析能力可以帮助我们更好地了解市场需求、客户行为和竞争对手的动态，为决策提供依据。例如，在我所在的公司，我们将分析数据应用到产品改进和市场销售中，大大提升了产品的质量和销售业绩。

此外，数据培训还可以帮助公司发现隐藏在大数据中的商机和问题，为公司的发展提供新的方向和策略。因此，数据培训不仅是个人的提升，也是公司战略的重要一环。

第五段：总结（200字）

在数据培训中，我们通过实践、自我提升和应用的过程，不仅提高了数据分析能力，而且为公司和个人带来了实际的应用价值。数据培训不仅是一种学习的机会，更是一种投资，通过不断学习和提升，我们可以更好地应对未来的挑战和机遇。因此，我坚信，只要我们持续学习和实践，数据培训一定会为我们的职业生涯带来更加广阔的发展前景。

培训数据的心得体会和感悟 大数据时代心得体会篇九

1 顶圣：头部就表示此人已经跳出六道轮回，往生净土。(此种人生前是修行功夫很好，积德行善，在临终时仍然正念分明，一心持念阿弥陀佛圣号的人。或是平时不信佛甚至是是平时造做极重罪业之人，因为在临终时缘好，有善友护持，相信并发愿念佛往生极乐世界!)

2 眼升天：在两眼之中眉心的部位。就表示此人已生到天界(此种人生前能持上品十善，但是却没有接触到佛法或是接触到了但是临终没有持念弥陀圣号的善人。)

3 人心：在心脏或是心脏周围就表示此人又得人身，又会来到人间(此种人平时能持五戒就得人身。)

前造做的业，哪一个重，就去哪一道!贪业重的人堕鬼道，嗔业重的人堕地狱道，愚痴业重的人堕畜生道)

5 畜生膝盖离：在膝盖表示此人投生在畜生道。(此乃平日多造愚痴罪业之人，或者是平时修行善业，临终却因业障现前，愚痴心现，善恶不辨，迷惑颠倒，投生在畜生道。)

6 地狱脚板出：在脚板表示此人已沉沦苦海，投生地狱道!(此乃平日造做罪业，嗔心重之人，或者是平时修行善业，临终却因业障现前或怨亲债主障碍，生起极大的嗔恨之心，随念受报，我等修行人不可不慎!)

再说简单一点：

假如一个人死后，从脚下开始冷起，一直冷到头顶，最后只有头顶暖热，而其他地方都冰冷的，就可以知道他成了圣人。

假如一个人死后，从脚下开始冷起，一直冷到眼睛，最后只有两眼之间眉心部暖热，而其他地方都冰冷的，就可以知道他升天了。

假如一个人死后，从脚下开始冷起，一直冷到心窝，就是檀中穴的位置，最后只有心窝暖热，而其他地方都冰冷的，就可以知道他下一辈自还是做人。

假如一个人死后，从上面开始冷下来，一直冷到下腹部，最后只有下腹部暖热，即丹田穴的位置，而其他地方都冰冷的，就可以知道他去做饿鬼。

假如一个人死后，从上面开始冷下来，一直冷到膝盖，最后只剩下膝盖暖热，而其他地方都冰冷的，就可以知道他去做畜生了。

假如一个人死后，从上面开始冷下来，一直冷到脚下，最后只剩下脚底暖热，而其他地方都冰冷的，那么他就是到地狱受苦去了。

出 处：

(《八识规矩补注》“颂曰。善业从下冷。恶业从上冷。二皆至于心。一处同时舍(二论之义)顶圣眼生天。人心饿鬼腹。旁生膝盖离。地狱脚板出.”)

而且很多时候是出家众比居士难送，修学佛法时间长的人难送，反而刚修学几年的人甚至生前没闻佛法的人送的更快，值得我们深深反思!!

其实不难理解，佛门之中修福容易，造业更容易!不谨慎的话，在佛门时间越长，造业机会越多!望广大佛子引以为戒!慎造身囗意业!善护口业，不讥他过，善护身业，不失律仪，善护意业，清静无染!

临终时是考试，是平时修行功夫的真实成绩，一点假都做不了!每一个往生的众生都是菩萨，都是在表演，表演执着，表演对世间的不舍，表演对世间种种的放不下!让我们助念的人在旁边看到，深深警惕，真的，参加一次助念对自身修学的提高比什么都快!其实不仅是为亡者助念，更是为我们自己助念!

开封市助念团的口号是：众生的法身慧命高于自己的一切利益!

该碟对于净土行人，不论初学还是老修，都非常必要认真学习。

初学看了，可以避免少走弯路，老修看了，就知道多年修行，功夫不得利的原因!

念佛法门不止一句佛号那么简单!净土三资粮，信，愿，行具足，而且要发菩提心，一向专念才能往生!

多少人念佛一辈子，连信字都没做到，怎能往生呢?难怪祖师说，一万个念佛人，往生的只有两三个!

还有，祖师也说，口念弥陀心散乱，喊破喉咙也枉然!

念佛要用什么心?菩提心!自私自利的心念佛不能往生!!!

有一个居士，平时讲经说法，在当地的佛教界很有影响，他老婆也是当地念佛堂的一个堂主，死后，助念团的同修们送了三天，牢牢的待在鬼道，不出来!怎么知道的呢?不是用神通，是探示他的热处，一直在小腹部。非常的执着!

后来，他附在去助念的同修身上，说出原因，他舍不得，放不下他老婆。他非要他老婆跟他一起走他才往生，怎么劝都没有，非常执着，他说看到阿弥陀佛来了，可他就不去......(后面不说了，大家自己看)

这是真信佛吗?平时还讲经说法呢?难道不值得我们警惕吗?

还有一个老菩萨，修行功夫非常好，念到了身无病苦，预知时至，提前一周就告诉家人，自己几号几点往生，让家人不要哭，不要抢救，不要碰遗体，要通知助念团来助念等等。家人一口答应!

真到那天了，老菩萨准时一咽气，家人对遗体又捶又打，又哭，还让120来打强心针，后看实在没救了，通知火葬场后来拉人后才通知助念团，等助念团赶到时，火葬场的车也已到了，助念团的同修就要求看看遗体，一看，面色铁青，浑身僵硬，必堕三恶道无疑!

非常可惜，一生念佛的功夫白白浪费了!这个案例对于真想往生的同修，如何安排后事有很大的警醒作用!

在所有的往生案例里，真正障碍人往生的不是看不到的怨亲债主，是活着的怨亲债主!!

鬼道众生非常讲理，当他们知道障碍人往生有多大的罪业及帮助人往生有多大的功德后，都会选择帮助人往生!

而活着的怨亲债主，很多毫不讲理，嘴皮磨破都没有，找各种各样的理由，不愿帮助家人往生西方极乐世界!!当然，这也是他自己的障碍 。因为平时在修学时，没有注意和身边的怨亲债主真正解怨释结，没有把怨结真正解开!

同修们，末学真诚希望大家认真去看这个碟，一定会大有收获!也希望末学的一翻话语对你们的修学有所启示!

阿弥陀佛!

培训数据的心得体会和感悟 大数据时代心得体会篇十

数据已经成为现代商业的核心要素之一，数据分析和挖掘的能力已经成为许多企业和组织的必备技能。因此，越来越多的人开始转向数据领域，其中包括我。最近，我参加了一次数据分析培训，以下是我对该培训的心得和体会。

第一段：为什么选择数据领域

在当今世界，数据越来越重要。许多企业对数据分析和挖掘的需求不断增加。如果你懂得如何分析数据，将更有可能在求职市场上脱颖而出。况且随着数据分析的普及，越来越多的企业也开始关注数据，以帮助自己做出更正确的决策。

第二段：数据培训的收获

我们参加的数据分析培训涵盖了许多主题，包括数据挖掘、数据可视化和机器学习等。我认为这些主题都很重要，但无论学习什么，最重要的是要理解你的数据。因此，培训课程花费了很多时间帮助我们了解和理解数据，包括数据的类型、数据的来源、数据的质量等方面。

第三段：数据分析技能的应用

该培训还向我们介绍了各种数据分析工具和软件，如Python、R和Excel等。这些工具提供了各种分析技术和方法，当你使用它们时，你可以更精确地分析和解释你的数据，找到看起来无法解决的问题的答案。这些工具和技能对今后的职业发展非常有用。

第四段：不断学习的重要性

数据分析是一门经验要求丰富的技术，与数据打交道切实是提高分析能力的最佳方法。因此，我们不应该停留在课堂内部，而是应该不断探索和发现，在实践应用和不断学习过程中提高各方面的技能，包括数据清洗和数据处理等。

第五段：总结

数据分析领域将会在未来继续蓬勃发展。参加这个培训让我有机会了解该领域，我了解了为什么数据如此重要，以及数据分析如何帮助企业做出正确的决策和预测。我认为，数据分析是未来整个商业行业不可或缺的一部分。我将继续不断提高自己在数据分析方面的技能，以使自己保持竞争力，并在此领域做出更大的贡献。