大数据培训心得体会汇集

　　【导语】大数据是无法在一定时间范围内用常规软件工<br />具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才<br />能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、<br />高增长率和多样化的信息资产。以下是 XXX为您整理分享的<br />大数据培训心得体会汇集，欢迎您的参阅。<br />　　【篇一】大数据培训心得体会汇集<br />　　10月 23日至 11月 3日，我有幸参加了管理信息部主办<br />的&ldquo;20xx年大数据分析培训班&rdquo;，不但重新回顾了大学时学习<br />的统计学知识，还初学了 Python、SQL和 SAS等大数据分析<br />工具，了解了农业银行大数据平台和数据挖掘平台，学习了<br />逻辑回归、决策树和时间序列等算法，亲身感受了大数据的<br />魅力。两周的时间，既充实、又短暂，即是对大数据知识的<br />一次亲密接触，又是将以往工作放在大数据基点上的再思考，<br />可以说收获良多。由衷地感谢管理信息部提供这样好的学习<br />机会，也非常感谢 xx培训学院提供的完善的软硬件教学服务。<br />　　近年来，大数据技术如火如荼，各行各业争先恐后投入<br />其中，希望通过大数据技术实现产业变革，银行作为数据密<br />集型行业，自然不甘人后。我行在大数据分析领域，也进行<br />了有益的探索，并且有了可喜的成绩。作为从事内部审计工<br />作的农行人，我们长期致力于数据分析工作。但受内部审计<br />工作性质的限制，我们也苦于缺少有效的数据分析模型，不<br />能给审计实践提供有效的支持。这次培训，我正是带着这样<br /> <br />一种期待走进了课堂，期望通过培训，打开审计的大数据之<br />门。<br />　　应该说，长期以来，农业银行审计工作一直在大规模数<br />据集中探索。但根据审计工作特点，我们更多的关注对行为<br />数据的分析，对状态数据的分析主要是描述性统计。近年来<br />火热的大数据分析技术，如决策树、神经网络、逻辑回归等<br />算法模型，由于业务背景不易移植，结果数据不易解释，在<br />内部审计工作中还没有得到广泛的应用。<br />　　通过这次培训，使我对大数据分析技术有了全新的认识，<br />对审计工作如何结合大数据技术也有了一些思考。<br />　　一是审计平台技术架构可以借鉴数据挖掘平台。目前，<br />审计平台采用单机关系型数据库。随着全行业务不断发展，<br />系统容量不断扩充。超过 45度倾角的数据需求发展趋势，已<br />经令平台不堪重负。这次培训中介绍的数据挖掘平台技术架<br />构，很好地解决了这一难题。挖掘平台利用大数据平台数据，<br />在需要时导入、用后即可删除，这样灵活的数据使用机制，<br />即节省了数据挖掘平台的资源，又保证了数据使用效率。审<br />计平台完全可以借鉴这一思路，也与大数据平台建立对接，<br />缓解审计平台资源紧张矛盾。<br />　　二是可尝试在部分场景应用大数据分析技术。目前，审<br />计选样主要通过专家打分法。这次培训中介绍的逻辑回归和<br />决策树算法，也是解决这一方面的问题。通过历史样本和历<br /> <br />史底稿的数据，通过训练建立选样模型，将与底稿相关的主<br />要风险特征选入模型，再将模型应用于验证样本。这样就可<br />以应用大数据技术，为审计提供支持。<br />　　三是加强与管理信息部和软件开发中心的合作。本次培<br />训中我们也看到，经过一段时间的积累，我行已经具备了一<br />定的大数据分析经验，储备了一批具有相应经验的人才。作<br />为业务部门，我们应加强与管理信息部和软件开发中心的对<br />接，通过相互沟通和配合，确定业务需求，发挥各自优势推<br />动大数据技术的落地。就像行领导所指出的那样，大数据技<br />术哪个部门先投入，哪个部门先获益。目前，我行大数据技<br />术应用正处于井喷前夕，我们应抓住这一有利时机，推动审<br />计工作上一个新台阶。<br />　　这次培训对于我来说，只是打开了一扇窗，未来大数据<br />分析的道路还很长、也一定很曲折，但我也坚定信念，要在<br />这条路上继续努力，所谓&ldquo;独行快、众行远&rdquo;，有这样一批共<br />同走在大数据分析路上的农行人陪伴，相信农业银行大数据<br />之路必将有无限风光。<br />　　【篇二】大数据培训心得体会汇集<br />　　在目前互联网经济的时代，数据已成为企业的核心资产，<br />对数据的应用、管理能力也已成为企业核心竞争力。在我们<br />生活中大数据的应用也越来越广泛，比如网上购物、新闻推<br />送等领域，银行业的大数据应用也具有巨大潜力，大数据分<br /> <br />析的热度不断提升。基于市场形势及同...