第一篇：普开数据大数据培训项目开发实习总结
普开数据培训项目开发实习总结
参加专业的it培训学校，实习两周以来，对于我这种酷爱计算机的人是多么好的体验机会。作为数学类专业的学生，如果一味的学习理论，不能去实践理论，那是多么悲哀呀。当得知有这样的机会时，很多同学都积极参加了。
就这样，大家带着新鲜好奇、实践理论的心情离开学校来到了普开数据实习了。
实习的他同学就敲过几百遍，才有现在的完美首页。听了经理的介绍，忽然觉得自己在学校敲的代码次数太少了，在接下来的日子了，我会每天都对前一天的项目代码多敲几遍。
一个行业你要喜欢它，也会喜欢它的文化，我很喜欢普开数据，在这里，环境优良，为我们每人准备了一台电脑，天气热，为我们安了空调，怕我们上火，哈哈，老师在上课期间怕影响我们上课静静的为我们倒水，严厉之中透漏着温柔，呵斥之中透漏着关怀。
在这里，我不是一个人而是家庭中的一员，和同学一起上下课，下了课一起打打闹闹的去吃饭，在业余时间还和老师聊聊天，或许这对于别人来说，这是人生中当学生时代最平常不过的事了，可对于我真的很珍贵，我很开心，我现在发现我也不是一个真的很喜欢独处的人，不能彻底的改变，但事实却在改变。
实习时间慢慢的在减少，而程序却相反——越来越难，越来越繁。因为一个小环节与大家拉开了距离，在一个庞大的项目中是不允许任何一处掉链子的。看到同学们早已“轻车熟路”操作自如了，而我却不知所措，立刻就有了压力。一天下来感受最深的就是那种巨大的差距。学校所学与实际应用中的脱节。
在普开数据为期两周的实习时间已悄然离去，刚来时的那种新鲜好奇早飞到了九霄云外，更多的是离开时的那种不舍和对自己及所学的反思。
通过实际项目的开发我有以下几点收获：
1.多向老师、同学虚心请教，也别说自己学的不怎么样，不然会大大减少自己的自信，从而与大家的差距越来越大。
2.编程以前一定要对整个项目有仔细的了解，最好能写好需求分析，这样在实际操作时就会更加调理，而且不会遗漏东西。
3.做任何项目都离不开团队合作。所以我们一定要注意团队合作意识，多和小组内的人交流。
4.在编程中一定要规范，绝对不可以随性。
总之，这次的实习使我受益匪浅，让我对大数据技术有了新的认识，使自己的专业知识在实际应用中得到了锻炼，让自己对编程在实际应用有了更加深刻的了解，拓宽了我的视野，也让我对自己的专业更加充满信心!因此要非常感谢学院的领导，老师们的陪伴以及安排的这次实习，不仅使我们得到了锻炼，更让我们看到了计算机专业领域的宽阔和美好的前景，激励我们在努力地学习专业知识地同时，更加注重理论和实践的结合，提高自己的专业素质和本领。
第二篇：数据项目总结[推荐]
数据项目整体流程
1.项目立项
2.招投标工作
3.了解客户具体需求，进行成本大概估算依据以下条件：
1）工作范围确定（成本核算）
客户要求工作总区域
2）地市、县城建成区地图数据要求（成本核算）
各种比例尺具体要求
是否需要三维数据，及具体要求
是否需要街景数据，及具体要求
各种点、线、面数据采集的具体要求
坐标系统
投影方式
3）影像类型、分辨率具体要求（成本核算）
航片---时间、范围、分辨率
卫片------时间、范围、卫星、分辨率
根据客户需求是否需要航飞
航飞的精度、范围
4.项目实施
1）项目启动会
2）项目需求说明书编写，交予外业组、内业组、质检组、影像组，根据合同确定项目
时间节点。
3）影像的查找
根据客户需求的区域在谷歌地球和专业影像网站查找影像资源
并圈出矢量图框
4）影像下载
下载满足客户需求的谷歌影像
利用公司已有影像
5）影像采购（成本核算）
根据查找结果，对部分区域影像需要采购，并进行采购成本核算
提交采购申请，交予采购部门
采购回的影像交予影像处理组进行专业处理
6）内外业范围确定（成本核算）
根据影像划分精确的外业采集范围，交予外业采集组，并进行成本核算 根据影像划分精确的内业生产范围，交予内业生产组，并进行成本核算
7）质检工作的安排和质检方式确定（成本核算）
8）如需要外包，需要核算外包成本
内业外包，外包范围、时间、成本
外业外包，外包范围、时间、成本
9）定期跟踪项目进度，与客户沟通，如有新需求，即与项目协调沟通。
第三篇：普开数据大数据课程培训学习心得：重点分享、交流经验
普开数据大数据课程培训学习心得：重点分享、交流经验
大家好！很高兴给大家分享一些大数据知识，同时感谢普开数据能提供这么一个好的机会。谢谢！你们的好评是对我的鼓励，请大家多多支持我，我会拿出自己的最大的精力来与大家分享我所学的。
J2EE本身是一个标准，一个为企业分布式应用的开发提供的标准平台。J2EE也是一个框架，包括JDBC、JNDI、RMI、JMS、EJB、JTA等技术。java EE 的体系结构：
1、表示层（HTML、JavaScript、Ajax）
2、中间层（JSP、Servlet、JSTL、JavaBean）（Struts）
3、数据层（JDBC）（Hibernate）
三层体系结构的优点
1、耦合性低
2、扩展性好
3、复用性好
4、便于分工
j2ee常用的设计模式：
Java中的23种设计模式：
Factory（工厂模式），Builder（建造模式），Factory Method（工厂方法模式），Prototype（原始模型模式），Singleton（单例模式），Facade（门面模式），Adapter（适配器模式），Bridge（桥梁模式），Composite（合成模式），Decorator（装饰模式），Flyweight（享元模式），Proxy（代理模式），Command（命令模式），Interpreter（解释器模式），Visitor（访问者模式），Iterator（迭代子模式），Mediator（调停者模式），Memento（备忘录模式），Observer（观察者模式），State（状态模式），Strategy（策略模式），Template Method（模板方法模式），Chain Of Responsibility（责任链模式）
工厂模式：工厂模式是一种经常被使用到的模式，根据工厂模式实现的类可以根据提供的数据生成一组类中某一个类的实例，通常这一组类有一个公共的抽象父类并且实现了相同的方法，但是这些方法针对不同的数据进行了不同的操作。首先需要定义一个基类，该类的子类通过不同的方法实现了基类中的方法。然后需要定义一个工厂类，工厂类可以根据条件生成不同的子类实例。当得到子类的实例后，开发人员可以调用基类中的方法而不必考虑到底返回的是哪一个子类的实例。
HTTP协议的提交方式：
1、GET——用URL传递数据
2、POST——用流的方式传递数据
Servlet是一个java程序，是在服务器端运行的以处理客户端请求并做出响应的程序。Servlet类一定要继承HttpServlet，Servlet必须和Servlet容器配合运行，Servlet要嵌入容器才能运行。
Web应用程序的结构：
tomcat—webapps—appName：
http：//ip：port/appName/index.jsp
1、页面和图片（可以自己组织结构，可以从客户端直接访问，jsp、html、js、jpg.....)
2、WEB-INF 目录（必须有的其中的东西不能从客户端直接访问）
a、web.xml（必须有 Web程序的总体配置，是一个核心）
b、classes文件夹（必须的 Servlet和JavaBean编译成Class后存放于该文件夹）
c、lib文件夹（存放该程序用的类库jar包）
Web.xml中要对Servlet进行一些配置
JSP在运行时需要翻译成一个Servlet程序，然后再编译成Class文件，然后才可以运行。
Servlet的生命周期由Servlet容器来管理
Servlet的声明周期：
1、加载和实例化（构造方法）: 在Web容器中查找用户请求的Servlet，如果没有找到，则实例化，如果找到，则加载。
2、初始化（init）:在实例化后调用的方法，可以初始化一些资源。
3、服务（service）: 接受请求并做出响应。根据请求的方式不同，调用doXXX方法。
4、销毁（destory）: 主要用来销毁初始化时创建的资源，在destory方法中我们标识哪些资源可以回收，并不能马上回收。
如何获得请求参数？
1.request。getParameter(“name”);2.如果一个请求参数有多个值，需要返回一个数组！
String []size=request.getParameter（“name”）；
For(int i=0;i out.print(size[0]);} 除了参数，还可以获得其他 1与请求相关的cookie Cookie [] cookies=request.getCookies(); 2与会话相关的session Session session=request.getSession(); 3请求的HTTP方法 String methed=request.getMethed(); 初始化参数： 在web.xml中设置servlet初始化参数 driverClass org.gjt.mm.mysql.Driver 在servlet 代码中获得初始化参数的值： getServletConfig(),getInitParameter(“param-name”); 上下文初始化参数 name John 在servlet 代码中获得上下文初始化参数的值： getServletContext().getInitParameter(“name”); ServletContext 用于在Web应用范围内存取共享数据的方法。注：web应用范围具有以下两层含义： （1） 表示有web应用的生命周期构成的时间段.（2） 表示在web应用的生命周期内所有web组件的集合。 * setAttribute(String name,java.lang.Object object)：把一个java对象和一个属性名绑定，并存放到ServletContext中，参数name指定属性名，参数Object表示共享数据。* getAttribute(String name)：根据参数给定的属性名，返回一个Object类型的对象。* getAttributeNames()：返回一个Enumeration对象，该对象包含了所有存放在ServletContext中的属性名。 * removeAttribute(String name)：根据参数指定的属性名，从servletContext对象中删除匹配的属性。 访问当前Web应用的资源 * getContextpath（）:返回当前web应用的URL入口。* getInitParameter(String name)：返回web应用方位内的匹配的初始化参数值。在web.xml中 * getRequestDispatcher(String path)：返回一个用于向其他web组件转发请求的RequestDispatcher对象。 web.xml文件 web.xml文件是用来初始化配置信息：比如Welcome页面、servlet、servlet-mapping、filter、listener、启动加载级别等 1、指定欢迎页面，例如： PS：指定了2个欢迎页面，显示时按顺序从第一个找起，如果第一个存在，就显示第一个，后面的不起作用。如果第一个不存在，就找第二个，以此类推。 2、命名与定制URL。我们可以为Servlet和JSP文件命名并定制URL,其中定制URL是依赖命名的，命名必须在定制URL前。下面拿serlet来举例： (1)、为Servlet命名： (2)、为Servlet定制URL、 3、定制初始化参数：可以定制servlet、JSP、Context的初始化参数，然后可以再servlet、JSP、Context中获取这些参数值。 下面用servlet来举例： userName Daniel E-mail 125485762@qq.com 经过上面的配置，在servlet中能够调用getServletConfig().getInitParameter(“param1”)获得参数名对应的值。 4、指定错误处理页面，可以通过“异常类型”或“错误码”来指定错误处理页面。 ----------------------------- 5、设置过滤器：比如设置一个编码过滤器，过滤所有资源 6、设置监听器： 7、设置会话(Session)过期时间，其中时间以分钟为单位，假如设置60分钟超时： 8．设置上下文初始化参数(对于整个web应用都适用) foo bar 在servlet中获取上下文参数初始化 String s=getContex().getInitParameter(＂ｆｏｏ＂);3.重定向和请求分派的比较 <1>请求分派只能将请求转发给同一个web应用中的其他组件，而重定向不仅可以定向到当前应用程序中的其他资源，也可重定向到其他站点的资源上 <2>重定向的访问过程结束后，浏览器的地址栏显示的URL会发生改变，变成重定向的目标URL，而请求分派的浏览器地址栏保持初始的URL <3>请求分派的发起者和被调者之间共享相同的request实例和response实例，属于同一个“请求/响应”而重定向的发起者和被调用者使用各自的request实例和response实例，各自属于独立的“请求/响应”过程。 请求转发 RequestDispatcher dis=request.getRequestDispatcher(“Servlet2”); dis.forward(request, response);重定向 response.sendRedirect(“Servlet2”);//重定向到指定路径的资源 get 和post 比较 1.get是从服务器上获取数据，post是向服务器传送数据。 2.get是把参数数据队列加到提交表单的ACTION属性所指的URL中，值和表单内各个字段一一对应，在URL中可以看到。post是通过HTTP post机制，将表单内各个字段与其内容放置在HTML HEADER内一起传送到ACTION属性所指的URL地址。用户看不到这个过程。 3.对于get方式，服务器端用Request.QueryString获取变量的值，对于post方式，服务器端用Request.Form获取提交的数据。 4.get传送的数据量较小，不能大于2KB。post传送的数据量较大，一般被默认为不受限制。但理论上，IIS4中最大量为80KB，IIS5中为100KB。 5.get安全性非常低，post安全性较高。但是执行效率却比Post方法好。 Tomcat服务器 运行Java Web程序必须有相应Web容器支持，所有的动态程序代码都在Web容器中执行，Tomcat是一个web容器； 静态请求的所有代码操作都是固定的，动态请求操作的所有代码都是拼凑的； Tomcat是有Apache软件基金会的Jakarta项目中的一个核心项目，有Apache、sun和其他一些公司及个人共同开发而成； 使用Tomcat必须有JDK的支持 Tomcat中主要文件夹：bin/conf/lib/logs/webapps/work 任何服务器都是依靠端口号进行监听的服务器配置 （1）修改端口号——conf/server.xml（2）配置虚拟目录——磁盘下建立文件夹、建立WEB-INF文件、复制web.xml文件，服务器端配置 为期5天的“云计算与大数据技术及其应用高级研修班”已经结束。作为一名学员，我在这5天时间里聆听了王家耀院士、郭殿升教授、郑宇研究员等人的研究报告，对云计算、大数据和互联网+相关概念、技术有了更深的认识，对它们在各个领域的应用有了更进一步的了解，拓宽了思路，对我们接下来在科研和教学工作中研究云计算和大数据、讲授云计算和大数据、使用云计算和大数据都有很大的促进作用。下面我将对自己对云计算和大数据的认识以及如何使用相关技术服务于工作的设想做一个简单介绍。 1．云计算 云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源，它还没有一个一个统一的概念。美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。云计算（Cloud Computing）是分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）、效用计算（Utility Computing）、网络存储（Network Storage Technologies）、虚拟化（Virtualization）、负载均衡（Load Balance）、热备份冗余（High Available）等传统计算机和网络技术发展融合的产物。 2006年8月9日，Google首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会（SES San Jose 2006）首次提出“云计算”（Cloud Computing）的概念。它一出现就吸引了各方的关注：2007年10月，Google与IBM开始在美国大学校园，推广云计算的计划；2008年2月1日，IBM（NYSE: IBM）宣布将在中国无锡太湖新城科教产业园为中国的软件公司建立全球第一个云计算中心（Cloud Computing Center）；2008年7月29日，雅虎、惠普和英特尔宣布一项涵盖美国、德国和新加坡的联合研究计划，推出云计算研究测试床，推进云计算；2010年7月，美国国家航空航天局和包括Rackspace、AMD、Intel、戴尔等支持厂商共同宣布“OpenStack”开放源代码计划。云计算的核心与效用计算和网格计算非常类似，也是希望IT技术能像使用电力那样方便，并且成本低廉，截至到2014年，云计算在需求方面已经有了一定的规模、在技术方面也已经基本成熟了。当前已经出现的云计算研究和应用主要体现在：云物联、云安全、云存储、云游戏、云计算等。 云计算包括基础设施即服务（Infrastructure-as-a-Service，IaaS）、平台即服务（Platform-as-a-Service，PaaS）和软件即服务（Software-as-a-Service，SaaS）三个层次的服务，涉及编程模式、海量数据分布存储、海量数据管理、虚拟化、云计算平台管理等热门技术，是当前最热门的科技词汇。当然云计算也存在一些问题，如数据隐私问、数据安全性、用户的使用习惯、网络传输问题、缺乏统一的技术标准等。 2．大数据 简单的说，大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，其关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。大数据具有容量大、种类多、速度快、可变性强以及真实、复杂等特征，其价值价值体现在：对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型；面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。 大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。 为了加快大数据产业的发展，国务院于2015年9月印发《促进大数据发展行动纲要》，要求大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化，推进商事服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化；发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链；健全大数据安全保障体系，强化安全支撑。以此为基础，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。 4．高校的云计算和大数据 在当前时代，云计算和大数据已经成为时代需求，在这种潮流中，作为直接培养人才的高校应该走在研究大数据和使用大数据的前列。 （1）针对性教学。大数据应用于课堂教学，最大的影响可能就是我们将有能力去关注每一个学生的微观表现。运用大数据技术，不仅可以获得一个学生在课堂中的表现和行为，还可以对这个学生在课堂学习过程中的各种行为表现、情绪态度等进行全方位分析，从而得出学生学业的优缺点和对待学业的态度等。如果大数据技术能广泛地运用于课堂教学，那么我们在课堂中进行针对性教学就有了可能。 （2）开放式教育。近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世，也使教育领域中的大数据获得了更为广阔的应用空间。专家指出，大数据将掀起新的教育革命，比如革新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。 （3）大数据考试。教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。学生的作业和考试中有一系列重要 的信息往往被我们常规的研究所忽视。而通过分析大数据，我们就能发现这些重要信息，并利用它们为改善学生的成绩提供个性化的服务。与此同时，它还能改善学 生期末考试的成绩、平时的出勤率、辍学率、升学率等。测学生是“如何”考试的能让研究者有效定型学生的学习行为。大数据要求教育工作者必须超越传统，不能只追求正确的答案，学生是如何朝着正确答案努力 的过程也同样重要。在一次考试中，学生个人和整体在每道题上花费了多少时间?最长的是多少?最短的是多少?平均又是多少?哪些此前已经出现过的问题学生答 对或答错了?哪些问题的线索让学生获益了?通过监测这些信息，形成数据档案，能够帮助教育工作者理解学生为了掌握学习内容而进行学习的全过程，并有助于向 他们提供个性化的学习模式。 现在，大数据分析已经被应用到美国的公共教育中，创造了“学习分析系统”——一个数据挖掘、模化和案例运用的联合框架，成为教学改革的重要力量。“学习分析系统”旨在向教育工作者提供了 解学生到底是在“怎样”学习的更多、更好、更精确的信息。举例来说，一个学生成绩不好是由于他因为周围环境而分心了吗?期末考试不及格是否意味着该学生并 没有完全掌握这一学期的学习内容，还是因为他请了很多病假的缘故?利用大数据的学习分析能够向教育工作者提供有用的信息，从而帮助其回答这些不太好回答的 现实问题。 教育工作者和研究者已经开发出从大数据中提取价值的5种主要的技术： 预测——觉知预料中的事实的可能性。聚类——发现自然集中起来的数据点。相关性挖掘——发现各种变量之间的关系，并对其进行解码以便今后使用它们。升华人的判断——建立可视的机器学习的模式。用模式进行发现——使用通过大数据分析开发出的模式进行“元学习”。实施这些技术就能够通过大数据来创建为提高学生成绩提供支持的学习分析系统。研究者们相信这些技术将帮助教育工作者更加有效地指导学生朝着更加个性化的学习进程迈进。 在普开数据培训大数据课程之后的感受 来北京有一段时间了，感受真的挺多的，我是在普开数据公司学的大数据，经过这段时间的学习，我不仅学习到了java的核心技术，更是看到了计算机行业的发展状况，看到了社会的发展速度和大城市的生活工作节奏，这是在学校不可能看到的也是不可能体会到的，现在很是后悔在学校没有把握好时间学习，下面说说我的感想吧。 首先，这里有非常浓厚的学习氛围。这里能够感受到社会上工作的压力，来这里学习的同学不全是大学刚毕业或者是还没有毕业的大学生，有很多是在工作几年之后又回来学习的，可能他们也感觉社会在快速发展，自己也应该多学点有用的知识，以便更好地立足社会。俗话说“活到老学到老”，这话一点不假，跟他们交流，我学到了很多。从他们身上我能感觉到压力，能感觉到自己的不足，让我感觉自己学习不再只是为了一场考试，而是今后工作和生活的实力与能力。大家深知社会竞争激烈，都在拼命地学习。但是这并不影响我们之间相互讨论和学习，因为我们的对手不只是眼前的这些同学，而是更多的你所不认识的人，这也让我看到了团队合作的重要性。所以说学习其实是很快乐的，虽然很累很累，但是大家都知道其意义所在。 我们每天的学习时间很长。早晨七点多起床，路远的同学要坐车去上课，从八点半到中午连续不断地上课，中午休息一个多小时，下午上课到五点，然后上自习到七点，才去吃饭，大多数人晚饭后会回来一直学习到晚上九点多，这就是我们的一天，天天如此。所以我感觉我们是飞速前进的，我们在坚持中前进! 我们的学习是职业性的培训。老师告诉我们，我们的学习不再是teaching，而是货真价实的training。是的，我们在不断地训练，练习将来工作中真正能用的技术。都说现在找工作难，那是那些没有真正技术的人给自己的借口和自我安慰。我们在这里学的很多很多，从技术上来说，我们学习java核心技术、linux操作系统、java web、java script等等;我们会使用集成框架等做出很多商业软件，在学到这么多有用的知识之后，谁还会没有信心找到工作呢!当你在自己的简历上写上你拥有如此多的技术，曾经做过项目，已经有了相当多的工作经验，有哪个公司会不录用这样的人才!但是有一个前提：在培训过程中，必须要坚持，因为不是一般的累，时刻告诉自己：加油! 由于时刻在学习中，所以对于学习有着说不完的话。下面再谈一些生活上的感受吧。大家都知道，在北京住房是很大的问题，但是我却从没想过会有这么困难。刚来的那会儿非常不适应，在大学宿舍五百块钱能住一年，但是在这里五百块只能在地下室住一个月，面对这么大的压力，谁会不努力学习呢!我们曾经在电视上看见过早晨上班一族挤公交车和地铁的场面，但是真的经历过了才能知道，这是多么的痛苦!也能体会到压力。但是就是在竞争最激烈的地方才会焕发人的潜能，只要肯努力，就一定会有收获的! 这是我来北京参加培训的一点点感受。对于选择到北京普开数据来学习，我认为这是一个很正确的选择，不是说出来培训就会找到好的工作，而是只要抱着一种上进的学习的心态，一直努力，找工作就像顺藤摸瓜一样，你的学习道路就是瓜藤，而学习的小尽头也就是满意的工作了。其实一份满意的工作不只是为了拿薪水，而是实现自己的价值，自己用自己的知识在自己喜欢的岗位上做自己喜欢的工作，这难道不是一件很好的事情吗? IT行业是当今社会的热门行业，说它热门是因为它的发展潜力是无穷的，所以我们能进入到这个行业是一种幸运。可是我们在大学里面甚至连半只脚都没有迈进IT的门槛，随着知识的增多，随着对专业技术由点到线，由线到面的了解，我对这个行业就有了很深入的认识。这也是给大家的一个建议，永远不要想着知道全面的概况之后才去学每个点，而要从最小的点开始拓展开去，这样才能取得进步，所以在学校基础知识的学习也非常重要! 最后送大家一句话：相信自己没有选错行业，相信自己有立足的能力，为自己制定明确的目标，然后努力地去学习、体会、感悟、进步!第四篇：大数据培训总结材料
第五篇：在普开数据培训大数据课程之后的感受
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