大數(shù)據(jù)是無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。以下是為您整理分享的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)心得體會(huì)匯集，歡迎您的參閱。
【篇一】大數(shù)據(jù)培訓(xùn)心得體會(huì)匯集
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(shí)學(xué)習(xí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，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(tái)和數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)，學(xué)習(xí)了邏輯回歸、決策樹和時(shí)間序列等算法，親身感受了大數(shù)據(jù)的魅力。兩周的時(shí)間，既充實(shí)、又短暫，即是對(duì)大數(shù)據(jù)知識(shí)的親密接觸，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(huì)，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(shí)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(jì)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(jì)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(jì)實(shí)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(jì)的大數(shù)據(jù)之門。
應(yīng)該說，長期以來，農(nóng)業(yè)銀行審計(jì)工作一直在大規(guī)模數(shù)據(jù)集中探索。但根據(jù)審計(jì)工作特點(diǎn)，我們更多的關(guān)注對(duì)行為數(shù)據(jù)的分析，對(duì)狀態(tài)數(shù)據(jù)的分析主要是描述性統(tǒng)計(jì)。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(jì)工作中還沒有得到廣泛的應(yīng)用。
通過這次培訓(xùn)，使我對(duì)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)有了全新的認(rèn)識(shí)，對(duì)審計(jì)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(jì)平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)可以借鑒數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)。目前，審計(jì)平臺(tái)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(tái)不堪重負(fù)。這次培訓(xùn)中介紹的數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)，很好地解決了這一難題。挖掘平臺(tái)利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)，在需要時(shí)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(tái)的資源，又保證了數(shù)據(jù)使用效率。審計(jì)平臺(tái)完全可以借鑒這一思路，也與大數(shù)據(jù)平臺(tái)建立對(duì)接，緩解審計(jì)平臺(tái)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(jì)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(xiǎn)特征選入模型，再將模型應(yīng)用于驗(yàn)證樣本。這樣就可以應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，為審計(jì)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(shí)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(yàn)，儲(chǔ)備了一批具有相應(yīng)經(jīng)驗(yàn)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(duì)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(dòng)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(gè)部門先投入，哪個(gè)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(shí)機(jī)，推動(dòng)審計(jì)工作上一個(gè)新臺(tái)階。
這次培訓(xùn)對(duì)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(jiān)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。
【篇二】大數(shù)據(jù)培訓(xùn)心得體會(huì)匯集
在目前互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的時(shí)代，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)的核心資產(chǎn)，對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用、管理能力也已成為企業(yè)核心競爭力。在我們生活中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也越來越廣泛，比如網(wǎng)上購物、新聞推送等領(lǐng)域，銀行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用也具有巨大潛力，大數(shù)據(jù)分析的熱度不斷提升?；谑袌鲂蝿菁巴瑯I(yè)的快速發(fā)展，行領(lǐng)導(dǎo)對(duì)我行大數(shù)據(jù)體系的建設(shè)給予了高度的重視，董事長指示“大數(shù)據(jù)是商業(yè)銀行極其重要的資產(chǎn)和資源，在銀行經(jīng)營管理中發(fā)揮越來越重要的作用。誰跟不上大數(shù)據(jù)發(fā)展的形勢，誰就會(huì)被市場競爭所淘汰。”，趙行長也多次提到“大數(shù)據(jù)是一個(gè)金礦，哪個(gè)部門先用，哪個(gè)部門先受益”。為了將大數(shù)據(jù)分析有效應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)工作中，支持我部業(yè)務(wù)發(fā)展，本人參加了管理信息部牽頭組織的本次培訓(xùn)。
前期在管理信息部的牽頭組織下，我部申請(qǐng)將“貴金屬交易潛在客戶挖掘”項(xiàng)目為大數(shù)據(jù)分析示范項(xiàng)目，希望以貴金屬業(yè)務(wù)為切入點(diǎn)，探索大數(shù)據(jù)分析在金融市場領(lǐng)域的應(yīng)用。隨著項(xiàng)目的推進(jìn)，我對(duì)數(shù)據(jù)分析在貴金屬業(yè)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用有了簡單認(rèn)識(shí)，但仍局限于對(duì)數(shù)據(jù)庫表的統(tǒng)計(jì)、加工。通過本次的學(xué)習(xí)，加深了對(duì)我行大數(shù)據(jù)服務(wù)體系建設(shè)方案的了解，初步掌握了大數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)、方法流程，并嘗試應(yīng)用工具開展簡單的分析工作，主要學(xué)習(xí)成果總結(jié)如下：
一、深入理解我行大數(shù)據(jù)體系建設(shè)方案
今年年初，行黨委審議通過了大數(shù)據(jù)分析的總體思路和實(shí)施方式，即建設(shè)“一個(gè)平臺(tái)、一套機(jī)制、一支隊(duì)伍”，以數(shù)據(jù)分析示范項(xiàng)目為驅(qū)動(dòng)，帶動(dòng)“一個(gè)平臺(tái)、一套機(jī)制、一支隊(duì)”滾動(dòng)發(fā)展，逐步建立完善大數(shù)據(jù)分析服務(wù)體系。經(jīng)管理信息部及軟件開發(fā)中心2年的不懈努力下，我行大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)平臺(tái)已搭建完成，為數(shù)據(jù)分析人員提供了一站式數(shù)據(jù)服務(wù)基礎(chǔ)，同時(shí)也初步形成了一套健全的運(yùn)營管理機(jī)制保障高效優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)服務(wù)，包括分析用戶管理、數(shù)據(jù)安全管理、項(xiàng)目管理等。而一支隊(duì)伍則是本次培訓(xùn)的主要目的，也是大數(shù)據(jù)分析工作的的關(guān)鍵，即形成一支我行自有的專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師團(tuán)隊(duì)。
二、初步掌握大數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)及方法
理論是支持實(shí)踐的基礎(chǔ)，可有效指導(dǎo)實(shí)踐，大數(shù)據(jù)分析工作也不例外。數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)為概率論及數(shù)理統(tǒng)計(jì)，在大學(xué)時(shí)作為一門必修課，有一個(gè)學(xué)期的時(shí)間來學(xué)習(xí)，本次培訓(xùn)在講師的帶領(lǐng)下，則通過一天進(jìn)行了回顧。同時(shí)也學(xué)習(xí)了統(tǒng)計(jì)學(xué)及常用統(tǒng)計(jì)模型，并結(jié)合實(shí)際簡單案例了解應(yīng)用場景，重點(diǎn)的學(xué)習(xí)模型包括Logistic回歸、決策樹、時(shí)間序列，這些模型后續(xù)如何應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)分析中仍需要不斷的探索實(shí)驗(yàn)。
理論是支持實(shí)踐的基礎(chǔ)，可有效指導(dǎo)實(shí)踐，大數(shù)據(jù)分析工作也不例外。數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)為概率論及數(shù)理統(tǒng)計(jì)，在大學(xué)時(shí)作為一門必修課，有一個(gè)學(xué)期的時(shí)間來學(xué)習(xí)，本次培訓(xùn)在講師的帶領(lǐng)下，則通過一天進(jìn)行了回顧。同時(shí)也學(xué)習(xí)了統(tǒng)計(jì)學(xué)及常用統(tǒng)計(jì)模型，并結(jié)合實(shí)際簡單案例了解應(yīng)用場景，重點(diǎn)的學(xué)習(xí)模型包括Logistic回歸、決策樹、時(shí)間序列，這些模型后續(xù)如何應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)分析中仍需要不斷的探索實(shí)驗(yàn)。
大數(shù)據(jù)分析工作也有一套方法、流程，一般數(shù)據(jù)分析的主要步驟包括業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、建模、評(píng)估/報(bào)告、應(yīng)用、監(jiān)測，在不斷的循環(huán)迭代中加強(qiáng)數(shù)據(jù)對(duì)業(yè)務(wù)發(fā)展的支持。
三、嘗試應(yīng)用工具開展簡單分析
工欲善其事，必先利其器。在了解大數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)后，本次培訓(xùn)還介紹了我行現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析工具：woody、mole及sas，以及對(duì)應(yīng)的sql、python及sas編程基礎(chǔ)，也通過一些簡單的案例開展數(shù)據(jù)處理、建模、模型訓(xùn)練、評(píng)估等操作，將理論知識(shí)有效的結(jié)合實(shí)踐中，也為往后開展實(shí)際業(yè)務(wù)分析打下了基礎(chǔ)。
四、確定后續(xù)學(xué)習(xí)方向及定位
兩周的學(xué)習(xí)使我對(duì)大數(shù)據(jù)分析有了更加深入的認(rèn)識(shí)，但仍局限于框架、概況，大數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)是持續(xù)的，而不同角色的分析人員需要關(guān)注的方向也不盡相同。正如孫總所提到的，數(shù)據(jù)分析師必須是復(fù)合型人才，作為業(yè)務(wù)部門的一名業(yè)務(wù)分析師，在加強(qiáng)對(duì)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)理解的同時(shí)，后續(xù)仍需進(jìn)一步學(xué)習(xí)分析工作所需的專業(yè)知識(shí)，不斷自我提升，包括掌握常用的統(tǒng)計(jì)模型，結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)場景選取盡可能合適的模型，掌握python語言，靈活運(yùn)用woody及sas等分析工具，提高分析效率，成長為一名懂業(yè)務(wù)、懂技術(shù)、懂模型、懂市場的分析師。
【篇三】大數(shù)據(jù)培訓(xùn)心得體會(huì)匯集
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2019年湖北xx“菁英計(jì)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(jì)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(shí)、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(shí)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(shí)驗(yàn)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xxx老師的指導(dǎo)下，大家刻苦專研大數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)，課上遇到問題主動(dòng)向老師請(qǐng)教，課后積極復(fù)習(xí)消化新知識(shí)，基于自身學(xué)習(xí)情況及時(shí)與老師協(xié)商調(diào)整授課和學(xué)習(xí)方式。面對(duì)課程內(nèi)容多、難度大而課時(shí)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(shí)間延長1小時(shí)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(shí)操對(duì)所學(xué)知識(shí)做進(jìn)一步鞏固和強(qiáng)化；在實(shí)驗(yàn)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(duì)課時(shí)緊、學(xué)習(xí)任務(wù)重的挑戰(zhàn)，大家自覺利用課余時(shí)間，針對(duì)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(huì)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(duì)大數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)熱情。面對(duì)課程龐大的知識(shí)架構(gòu)和體系，大家紛紛表示，雖然很難在10天內(nèi)對(duì)所有知識(shí)有充分的認(rèn)識(shí)和掌握，但培訓(xùn)結(jié)束后仍會(huì)卯足干勁，主動(dòng)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)。
【篇一】大數(shù)據(jù)培訓(xùn)心得體會(huì)匯集
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(shí)學(xué)習(xí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，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(tái)和數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)，學(xué)習(xí)了邏輯回歸、決策樹和時(shí)間序列等算法，親身感受了大數(shù)據(jù)的魅力。兩周的時(shí)間，既充實(shí)、又短暫，即是對(duì)大數(shù)據(jù)知識(shí)的親密接觸，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(huì)，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(shí)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(jì)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(jì)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(jì)實(shí)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(jì)的大數(shù)據(jù)之門。
應(yīng)該說，長期以來，農(nóng)業(yè)銀行審計(jì)工作一直在大規(guī)模數(shù)據(jù)集中探索。但根據(jù)審計(jì)工作特點(diǎn)，我們更多的關(guān)注對(duì)行為數(shù)據(jù)的分析，對(duì)狀態(tài)數(shù)據(jù)的分析主要是描述性統(tǒng)計(jì)。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(jì)工作中還沒有得到廣泛的應(yīng)用。
通過這次培訓(xùn)，使我對(duì)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)有了全新的認(rèn)識(shí)，對(duì)審計(jì)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(jì)平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)可以借鑒數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)。目前，審計(jì)平臺(tái)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(tái)不堪重負(fù)。這次培訓(xùn)中介紹的數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)，很好地解決了這一難題。挖掘平臺(tái)利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)，在需要時(shí)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(tái)的資源，又保證了數(shù)據(jù)使用效率。審計(jì)平臺(tái)完全可以借鑒這一思路，也與大數(shù)據(jù)平臺(tái)建立對(duì)接，緩解審計(jì)平臺(tái)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(jì)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(xiǎn)特征選入模型，再將模型應(yīng)用于驗(yàn)證樣本。這樣就可以應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，為審計(jì)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(shí)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(yàn)，儲(chǔ)備了一批具有相應(yīng)經(jīng)驗(yàn)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(duì)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(dòng)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(gè)部門先投入，哪個(gè)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(shí)機(jī)，推動(dòng)審計(jì)工作上一個(gè)新臺(tái)階。
這次培訓(xùn)對(duì)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(jiān)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。
【篇二】大數(shù)據(jù)培訓(xùn)心得體會(huì)匯集
在目前互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的時(shí)代，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)的核心資產(chǎn)，對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用、管理能力也已成為企業(yè)核心競爭力。在我們生活中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也越來越廣泛，比如網(wǎng)上購物、新聞推送等領(lǐng)域，銀行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用也具有巨大潛力，大數(shù)據(jù)分析的熱度不斷提升?；谑袌鲂蝿菁巴瑯I(yè)的快速發(fā)展，行領(lǐng)導(dǎo)對(duì)我行大數(shù)據(jù)體系的建設(shè)給予了高度的重視，董事長指示“大數(shù)據(jù)是商業(yè)銀行極其重要的資產(chǎn)和資源，在銀行經(jīng)營管理中發(fā)揮越來越重要的作用。誰跟不上大數(shù)據(jù)發(fā)展的形勢，誰就會(huì)被市場競爭所淘汰。”，趙行長也多次提到“大數(shù)據(jù)是一個(gè)金礦，哪個(gè)部門先用，哪個(gè)部門先受益”。為了將大數(shù)據(jù)分析有效應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)工作中，支持我部業(yè)務(wù)發(fā)展，本人參加了管理信息部牽頭組織的本次培訓(xùn)。
前期在管理信息部的牽頭組織下，我部申請(qǐng)將“貴金屬交易潛在客戶挖掘”項(xiàng)目為大數(shù)據(jù)分析示范項(xiàng)目，希望以貴金屬業(yè)務(wù)為切入點(diǎn)，探索大數(shù)據(jù)分析在金融市場領(lǐng)域的應(yīng)用。隨著項(xiàng)目的推進(jìn)，我對(duì)數(shù)據(jù)分析在貴金屬業(yè)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用有了簡單認(rèn)識(shí)，但仍局限于對(duì)數(shù)據(jù)庫表的統(tǒng)計(jì)、加工。通過本次的學(xué)習(xí)，加深了對(duì)我行大數(shù)據(jù)服務(wù)體系建設(shè)方案的了解，初步掌握了大數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)、方法流程，并嘗試應(yīng)用工具開展簡單的分析工作，主要學(xué)習(xí)成果總結(jié)如下：
一、深入理解我行大數(shù)據(jù)體系建設(shè)方案
今年年初，行黨委審議通過了大數(shù)據(jù)分析的總體思路和實(shí)施方式，即建設(shè)“一個(gè)平臺(tái)、一套機(jī)制、一支隊(duì)伍”，以數(shù)據(jù)分析示范項(xiàng)目為驅(qū)動(dòng)，帶動(dòng)“一個(gè)平臺(tái)、一套機(jī)制、一支隊(duì)”滾動(dòng)發(fā)展，逐步建立完善大數(shù)據(jù)分析服務(wù)體系。經(jīng)管理信息部及軟件開發(fā)中心2年的不懈努力下，我行大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)平臺(tái)已搭建完成，為數(shù)據(jù)分析人員提供了一站式數(shù)據(jù)服務(wù)基礎(chǔ)，同時(shí)也初步形成了一套健全的運(yùn)營管理機(jī)制保障高效優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)服務(wù)，包括分析用戶管理、數(shù)據(jù)安全管理、項(xiàng)目管理等。而一支隊(duì)伍則是本次培訓(xùn)的主要目的，也是大數(shù)據(jù)分析工作的的關(guān)鍵，即形成一支我行自有的專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師團(tuán)隊(duì)。
二、初步掌握大數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)及方法
理論是支持實(shí)踐的基礎(chǔ)，可有效指導(dǎo)實(shí)踐，大數(shù)據(jù)分析工作也不例外。數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)為概率論及數(shù)理統(tǒng)計(jì)，在大學(xué)時(shí)作為一門必修課，有一個(gè)學(xué)期的時(shí)間來學(xué)習(xí)，本次培訓(xùn)在講師的帶領(lǐng)下，則通過一天進(jìn)行了回顧。同時(shí)也學(xué)習(xí)了統(tǒng)計(jì)學(xué)及常用統(tǒng)計(jì)模型，并結(jié)合實(shí)際簡單案例了解應(yīng)用場景，重點(diǎn)的學(xué)習(xí)模型包括Logistic回歸、決策樹、時(shí)間序列，這些模型后續(xù)如何應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)分析中仍需要不斷的探索實(shí)驗(yàn)。
理論是支持實(shí)踐的基礎(chǔ)，可有效指導(dǎo)實(shí)踐，大數(shù)據(jù)分析工作也不例外。數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)為概率論及數(shù)理統(tǒng)計(jì)，在大學(xué)時(shí)作為一門必修課，有一個(gè)學(xué)期的時(shí)間來學(xué)習(xí)，本次培訓(xùn)在講師的帶領(lǐng)下，則通過一天進(jìn)行了回顧。同時(shí)也學(xué)習(xí)了統(tǒng)計(jì)學(xué)及常用統(tǒng)計(jì)模型，并結(jié)合實(shí)際簡單案例了解應(yīng)用場景，重點(diǎn)的學(xué)習(xí)模型包括Logistic回歸、決策樹、時(shí)間序列，這些模型后續(xù)如何應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)分析中仍需要不斷的探索實(shí)驗(yàn)。
大數(shù)據(jù)分析工作也有一套方法、流程，一般數(shù)據(jù)分析的主要步驟包括業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、建模、評(píng)估/報(bào)告、應(yīng)用、監(jiān)測，在不斷的循環(huán)迭代中加強(qiáng)數(shù)據(jù)對(duì)業(yè)務(wù)發(fā)展的支持。
三、嘗試應(yīng)用工具開展簡單分析
工欲善其事，必先利其器。在了解大數(shù)據(jù)分析的理論基礎(chǔ)后，本次培訓(xùn)還介紹了我行現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析工具：woody、mole及sas，以及對(duì)應(yīng)的sql、python及sas編程基礎(chǔ)，也通過一些簡單的案例開展數(shù)據(jù)處理、建模、模型訓(xùn)練、評(píng)估等操作，將理論知識(shí)有效的結(jié)合實(shí)踐中，也為往后開展實(shí)際業(yè)務(wù)分析打下了基礎(chǔ)。
四、確定后續(xù)學(xué)習(xí)方向及定位
兩周的學(xué)習(xí)使我對(duì)大數(shù)據(jù)分析有了更加深入的認(rèn)識(shí)，但仍局限于框架、概況，大數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)是持續(xù)的，而不同角色的分析人員需要關(guān)注的方向也不盡相同。正如孫總所提到的，數(shù)據(jù)分析師必須是復(fù)合型人才，作為業(yè)務(wù)部門的一名業(yè)務(wù)分析師，在加強(qiáng)對(duì)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)理解的同時(shí)，后續(xù)仍需進(jìn)一步學(xué)習(xí)分析工作所需的專業(yè)知識(shí)，不斷自我提升，包括掌握常用的統(tǒng)計(jì)模型，結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)場景選取盡可能合適的模型，掌握python語言，靈活運(yùn)用woody及sas等分析工具，提高分析效率，成長為一名懂業(yè)務(wù)、懂技術(shù)、懂模型、懂市場的分析師。
【篇三】大數(shù)據(jù)培訓(xùn)心得體會(huì)匯集
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2019年湖北xx“菁英計(jì)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(jì)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(shí)、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(shí)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(shí)驗(yàn)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xxx老師的指導(dǎo)下，大家刻苦專研大數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)，課上遇到問題主動(dòng)向老師請(qǐng)教，課后積極復(fù)習(xí)消化新知識(shí)，基于自身學(xué)習(xí)情況及時(shí)與老師協(xié)商調(diào)整授課和學(xué)習(xí)方式。面對(duì)課程內(nèi)容多、難度大而課時(shí)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(shí)間延長1小時(shí)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(shí)操對(duì)所學(xué)知識(shí)做進(jìn)一步鞏固和強(qiáng)化；在實(shí)驗(yàn)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(duì)課時(shí)緊、學(xué)習(xí)任務(wù)重的挑戰(zhàn)，大家自覺利用課余時(shí)間，針對(duì)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(huì)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(duì)大數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)熱情。面對(duì)課程龐大的知識(shí)架構(gòu)和體系，大家紛紛表示，雖然很難在10天內(nèi)對(duì)所有知識(shí)有充分的認(rèn)識(shí)和掌握，但培訓(xùn)結(jié)束后仍會(huì)卯足干勁，主動(dòng)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)。