那些人适合学大数据 成都大数据培训

第一篇：那些人适合学大数据 成都大数据培训

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那些人适合学大数据 成都大数据培训

成都国信安大数据班由副教学总监，优秀讲师带队并亲自授课，秉承成都国信安一贯的专业品质态度，在课程质量，学生素质，就业服务上相当严格要求，并以学业满意就业为目标，打造国内优秀大数据培训班，感兴趣的同学不妨关注国信安教育基地了解一下吧。

成都国信安独具特色的5R体系

5R系统是实训解决方案和学员中国电科、中国网安服务的指导原则。即“真实的企业环境(Real Working Environment)”、“真实的项目案例(Real Training Projects)”、“真实的项目经理(Real Project Managers)”、“真实的工作压力(Real Work Pressure)”和“真实的工作机会(Real Job Opportunities)”。

（1）真实的企业环境

成都国信安IT培训基地建于成都高新区，按照成都国信安IT培训基地的功能布局和风格进行实训环境设计，包括实训教室、实训工位和会议室三大功能区，让学员在实训的过程中感受到大型软件公司的真实工作环境。

（2）真实的项目案例

基地根据高校的培养计划和需求，遵守客户的保密法律要求，从中国电科、中国网安的业务中精心挑选了数十个大、中型实训项目案例进

www.xiexiebang.com行改造，保留关键的技术点，适合在1~3三月内学生通过团队合作来完成。

（3）真实的项目经理

成都国信安IT培训基地拥有50余位年轻精英型学位研究生导师、120余位IT企业项目总监和70余位平均6年以上实战开发经验的专职讲师等。项目实战训练对师资的技术经验、项目管理经验和授课水平均具有很高的要求，成都国信安的师资均为资深技术主管或项目经理，参与了母公司中国电科、中国网安的多个中、大型项目的开发，具有丰富的项目开发和团队管理的经验。

（4）真实的工作压力

在项目实战过程中，模拟客户代表给予项目组施加真实的项目压力，例如需求变更、新技术风险、工期变更、人员变动等问题时，让实训学生来应对，从而培养学生承受压力的能力，为以后走上工作岗位可以从容应对各方面的压力而成为企业的栋梁。

（5）真实的工作机会

为了解决学生的就业问题，基地建立了人才服务部，收集企业的人才需求，基地根据企业需求对学生进行定向培养，培养符合企业的要求，同时实训基地同样注重对学员职业规划和职业道德方面的教育，有计划的组织母公司中国电科、中国网安及合作伙伴企业到实训基地进行现场招聘和面试，满足学生就业需求。

www.xiexiebang.com成都国信安IT培训基地有真实的软件开发为背景，学习之后可以直接入职中国电科、中国网安，与其选择苦苦对比各大培训机构，不如直接搭上成都国信安这条大船，直接与IT企业对接。

四川地处中国大西南，肥沃的土地，丰富的自然资源，悠久的历史和绚烂多彩的少数民族文化，构成了多样性的自然和文化旅游资源。每到中考季，很多初中生总是为自己的未来前途担心，尤其是一些学习成绩不好的初中生，他们不知道中考没考上怎么办。同时许多家长也担心，自己的孩子年龄还小，进入社会显然不合适。这个时候职业培训学校更加适合，放眼众多学院，四川国信安职业培训学校无疑是非常合适的。

一说起it培训，很多人都表示苦不堪言，总有人被虚假信息坑过。很多人表示自己对其一窍不通，实在不知道怎么办才好。别着急，让小编为你奉上这些必备小技巧，带你快速简单的上手。接下来就让小编带你来看看it培训的相关情况吧~带你了解it培训~

www.xiexiebang.com年年都是有毕业季就业难得问题，为什么有的人就业那么轻松？选择真的大过努力吗？今年有一个获批的新增专业备受瞩目——数据科学与大数据技术，如果没法进入这个专业，你的选择是培训学习，那么大数据培训机构有哪些呢

那么对于刚刚高考，选择专业的同学，要注意了，“大数据”概念再火热，填报志愿的学生和家长也要冷静，这几个问题必须先想好：

当前大数据行业真的是人才稀缺吗？ 学了几年后，大数据行业会不会产能过剩？ 大数据行业最终需要什么样的人才？ “热门专业”填报，有哪些注意点？

接下来科多大数据就带你们看看分析结果： 当前大数据行业真的是人才稀缺吗？

对！未来人才缺口150万，数据分析人才最稀缺。先看大数据人才缺口有多大？

根据LinkedIn（领英）发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。

其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时，数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。

www.xiexiebang.com而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据：未来3-5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。

大数据行业未来会产能过剩吗？

提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整，未来发展会趋集中

关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论，其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此，持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由：

不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”； 完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成；

数据分析人才仍然极度匮乏。

4年之后，舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能，大数据行业也历经整合。近一年间，一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况，部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢？

基于数据归属，涉及大数据业务的公司其实有两类：一类是自身拥有数据的甲方公司，如亚马逊、阿里巴巴等；另一类是整合数据资源，提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。

www.xiexiebang.com对此，LinkedIn（领英）中国技术副总裁王迪表示，第三方服务商提供的更多的是技术或平台，大数据更多还是让甲方公司获益。

在王迪看来，大数据业务要产生规模效益，至少要具备三点：算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长，而计算能力实际上已经匀化了，传统企业如果用好了，和大数据创业公司没有区别，甚至计算能力更强，而数据获取方面，很多数据在传统行业内部并没有共享出来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。

在2013年，拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家，到2015年，拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬，大数据行业投资热度有所减退，大数据行业是否也存在产能过剩？

王迪认为，目前的行业整合属于正常现象，“经过市场的优胜劣汰，第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司，其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看，总的需求量一定是增加的，而对于供给侧，经过行业自然的洗牌，最终会集中在几家优秀的行业公司。”

需要什么样的大数据人才？

今年3月份，教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单，加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大

www.xiexiebang.com学，一共35所高校获批该专业。今年开始，部分院校将招收第一届大数据专业本科生。

大数据人才培养涉及到两方面问题：

交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配； 学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。

对于第一个问题，“电商热”时期开设的电子商务专业是一个可吸取经验的样本。2000年，教育部高教司批准了第一批高校开设电子商务本科专业。作为一个复合型专业，电子商务的本科教学涵盖了管理、技术、营销三方面的课程。电子商务领域人才需求量大，但企业却无法从电子商务专业中找到合适的人才，原因何在？

职业规划专家姜萌认为，并不是某一个专业对应一个行业热点，而是一个专业集群对应一个行业热点。“比如电子商务专业，我们到电子商务公司里会发现，不是学电子商务的人在做这些工作，而是每个专业各司其职，比如计算机、设计、物流管理、营销、广告、金融等等。现在行业的复合型工作都是由一个专业集群来完成的，而不是一个人来复合一堆专业特点。”

大数据专业的人才培养也同样走复合型路线，复旦大学大数据学院的招生简章显示，学院本科人才培养以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展性学科，具备典型的交叉学科特征。

www.xiexiebang.comLinkedIn（领英）中国技术副总裁王迪指出，“从企业应用的角度来看，大数据行业里从事相关职能的同学背景是各异的，大数据作为一个人才培养方向还在探索中，在这个阶段，高校尝试开设硕士课程是很好的实践，但开设一类的本科专业还为时过早。”

另一方面，专业人才培养的周期较长，而行业热点不断更新轮替，中间产生的时间差使得新兴专业的志愿填报具备了一定风险。

王迪认为，“从今天的产业实践上看，大数据领域依然是从现有专业中挑选人才，教育和市场发展总是有一定差距的，学生本科四年，加上硕士阶段已经是七年之后的事情了，产业已经演进了很多，而教学大纲并不会跟进得那么快。”

因此，尽管大数据的应用前景毋庸置疑，但在人才培养层面，复合型人才培养方案会不会重走电子商务专业的老路？学校教育如何赶上行业发展速度？这些都是值得进一步商榷的问题。

面对热门专业，志愿填报需要注意啥？

了解了大数据行业、公司和大数据专业后，姜萌对于考生填报像大数据相关的热门专业，提出了几条建议：

报考热的专业和就业热的专业并不一定是重合的，比如软件、计算机、金融，这些专业的就业率实际并没有那么高，地质勘探、石油、遥感等专业，虽然报考上是冷门，但行业需求大，就业率更高。

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选择热门专业，更需要考虑就业质量。专业就业好，是统计学意义，指的是平均收入水平高，比如金融专业的收入，比其他纯文科专业的平均收入较高，但落实到个体层面，就业情况就不一样了，尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业，但对于考试成绩较低的同学来说，如果去一些普通院校、专科院校学习金融，最后就业情况可能还不如会计专业。

志愿填报，除了专业，城市因素也很重要：如果想从事金融、互联网的工作，更适合去一线城市，如果是去三、四线城市的学生可以考虑应用面比较广的专业，就是各行各业都能用到的专业，比如会计专业，专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市，也可以针对所在城市的行业特点选择专业，比如沿海城市外贸相对发达，选择国际贸易、外语类专业就业情况更好，比如武汉有光谷，选择光电类专业更好就业。

最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题，金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学，好专业不见得对所有个体都是好的。

如果大家需要了解大数据课程或者是获取相关课程资料，可以登陆我们的官网http://www.xiexiebang.com进行了解

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第二篇：学大数据,选择成都大数据培训学校要慎重

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学大数据，选择成都大数据培训学校要慎重

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大数据的火爆，让很多企业都意识到发展大数据的重要性，那么是不是所有企业都可以成为大数据公司？

美国麦肯锡公司近期开出了一张书单，列出利用大数据进行自我发展的一些潜力行业，其中就有电信、金融、保险、信息、交通、医疗等，都可以利用大数据技术，从中获得很大的发展空间。

大数据将是软件产业一个非常重要的发展方向。

我们知道，现在从IT时代走向DT时代，也就是数据技术的时代。将来每一家公司都有可能成为一家大数据公司，大数据将成为一种核心的竞争力。刚刚在贵阳召开的数博会显示，大数据将成为中国“十三五”期间重点规划的产业，这将是坚定不移的战略。

在2016年第二十届中国国际软件博览会专题论坛上，华盛顿大学陈一昕教授表示：一些行业通过与大数据有机结合，比如在电信行业，电信运营商的中国移动、中国电信、中国联通（600050），包括一些其他的公司，比如亚信、东方国信（300166）等等，作为电信运营商，都能做好大数据的变现业务。目前而言，电信行业其实面临着非常大的挑战，随着国家提出降费的要求，运营商的流量被管道化，公众因此就会利用微信等工具，进而导致运营商可能面临着新的发展困境，竞争也由此更加激烈。

在电信运营商看来，他们的数据其实是一块非常重要的资产，也就是说，公众可以看到电信运营商拥有稳定的数据源，每个人手机上时刻产生大量数据，包括用户的套餐、和谁通话、基站位置、地理位置、有没有欠费等数据，以及数据的变现问题。陈一昕说：“电信运营商拥有着一座巨大的数据金矿，但是，如何把这些金矿当中的矿石打造成金戒指，这是运营商面临的巨大挑战。” 医疗行业和大数据结合，会有非常大的潜力。关于这一业务，第一次驱动力是医保核算，以医院的需求为指导。第二次是互联网+医疗，通过新医改，医疗信息化，特点是以政府需求为主导，以共享为核心的区域医疗信息化。目前，第三次浪潮的驱动力应该说是移动医疗、大数据分析，其特点是健康管理，不光是在医院内部，同时也在医院外部。国信安教育基地 www.xiexiebang.com

我们可以看到随着医疗行业的重大变化，它的数据量是越来越大了，其从原来简单的结构化数据，到现在的医疗大数据，其中包含了大量的非结构化的数据，比如说像图像、文档。中国一个中等城市50年积累的数据达到10个PB，如何处理和分析挖掘这些数据价值，相信这里面有巨大的市场。

教育行业，也是我国信息化战略的重要组成部分。陈一昕表示，目前在线学习市场，也是非常大的市场，在线教育市场以年均18%的速度在增长，2017年预计在线学习人数达到1.2亿人，基础教育一年的数据量也是非常庞大的，我们可以看到一年的数据量达到ZB级别，利用教育的数据、互联网的技术，以及云计算等等，这些技术促使在线教育繁荣。陈一昕觉得，未来教育还是线上线下相结合的模式。就像以前的计算机技术收到追捧一样，在DT时代，大数据培训开始受到重视。

金融行业，在大数据的技术来看，我们可以看到金融行业是大数据技术，相对而言，它是走在前面的行业，因为金融行业更依赖于数据。很多层面上，金融业的大数据技术是走在其他行业前面的，包括银行要对用户进行风险分析，精准控制。保险业更需要通过大数据，对用户进行分析，进行潜在用户的挖掘，对欺诈行为进行预防。另外在证券行业，现在量化交易也是发展非常快，对股价的预测、对投资的趋势等等都可以用大数据的技术来进行管理，进行优化。陈一昕同时强调了医疗养老数据的安全隐私这一块，数据不会丢失，数据不会恶意的泄露或者盗窃，从数据安全角度来看是非常重要的。

四川地处中国大西南，肥沃的土地，丰富的自然资源，悠久的历史和绚烂多彩的少数民族文化，构成了多样性的自然和文化旅游资源。如今在广大农村地区，越来越多有前瞻性的家长鼓励自己的孩子去学习一门技术，因为他们已经意识到：技术人才在就业方面更具优势。在这个拼爹的时代，拼背景？拼人脉？我们并没有优势，只有掌握一门技术，才能在就业场上拥有自己的一席之地。俗话说的好：掌握一门技术，走遍天下都不怕。那么，学什么技术有前途呢？

大家对于IT培训一定有所了解吧，今天，小编就为大家收集和整理了有关的信息，希望能让大家有更深一步的了解！今天小编想给大家扒一扒大家感兴趣的IT培训！国信安教育基地 www.xiexiebang.com

大数据技术的发展方向很多，如果想做大数据可视化的朋友注意了，可视化正面临这样的挑战。

拓展性和动态分析是可视化的两个主要的挑战。举例来说，对大型动态数据，原本A问题的答案和B问题的答案也许在同时应对AB两个问题时就不适用了。基于可视化的方法迎接了四个挑战，并将它们转化成以下的机遇。多源：开发过程中需要尽可能多的数据源。

体量：使用数据量很大的数据集开发，并从大数据中获得意义。

质量：不仅为用户创建有吸引力的信息图和热点图，还能通过大数据获取意见，创造商业价值。

高速：企业不用再分批处理数据，而是可以实时处理全部数据。

大数据可视化的多样性和异构性（结构化、半结构化和非结构化）是一个大问题。高速是大数据分析的要素。在大数据中，设计一个新的可视化工具并具有高效的索引并非易事。云计算和先进的图形用户界面更有助于发展大数据的扩展性。

可视化系统必须与非结构化的数据形式（如图表、表格、文本、树状图还有其他的元数据等）相抗衡，而大数据通常是以非结构化形式出现的。由于宽带限制和能源需求，可视化应该更贴近数据，并有效地提取有意义的信息。可视化软件应以原位的方式运行。由于大数据的容量问题，大规模并行化成为可视化过程的一个挑战。而并行可视化算法的难点则是如何将一个问题分解为多个可同时运行的独立的任务。国信安教育基地 www.xiexiebang.com

高效的数据可视化是大数据时代发展进程中关键的一部分。高维可视化越有效，识别出潜在的模式、相关性或离群值的概率越高。大数据可视化还有以下几点问题：

视觉噪声：在数据集中，大多数对象之间具有很强的相关性。用户无法把他们分离作为独立的对象来显示。

信息丢失：减少可视数据集的方法是可行的，但是这会导致信息的丢失。高速图像变换：用户虽然能观察数据，却不能对数据强度变化做出反应。大型图像感知：数据可视化不仅受限于设备的长宽比和分辨率，也受限于现实世界的感受。

高性能要求：在静态可视化几乎没有这个要求，因为可视化速度较低，性能的要求也不高。

可感知的交互的扩展性也是大数据可视化面临的挑战。可视化每个数据点都可能导致过度绘制而降低用户的辨识能力，通过抽样或过滤数据可以删去离群值。查询大规模数据库的数据可能导致高延迟，降低交互速率。

在大数据的应用程序中，大规模数据和高维度数据会使进行数据可视化变得困难。当前大多数大数据可视化工具在扩展性、功能和响应时间上表现非常糟糕。可视化分析过程中，不确定性是有效的考虑不确定性的可视化过程巨大挑战。

可视化和大数据面临许多的挑战，下面是一些可能的解决方法：

1.满足高速需要：一是改善硬件，可以尝试增加内存和提高并行处理的能力。二是许多机器会用到的，将数据存储好并使用网格计算方法。2.了解数据：请合适的专业领域人士解读数据。

3.访问数据质量：通过数据治理或信息管理确保干净的数据十分必要。4.显示有意义的结果：将数据聚集起来到一个更高层的视图，在这里小型数据组和数据可以被有效地可视化。

5.处理离群值：将数据中的离群值剔除或为离群值创建一个单独的图表。成都国信安专业的大数据培训机构，成都国信安温馨提示：更多大数据学习资料关注成都国信安官方网站。国信安教育基地 www.xiexiebang.com

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第三篇：大数据培训简报

习水企业家商会 举办《大数据》专题讲座

在新的经济模式和新的经济业态下，习水企业家商会为提升会员单位的经营管理理念，提高经营管理水平，拓宽管理团队的洞察力和决策能力，科学的应对信息技朮带来的机遇和挑战，降低经营管理风险，于8月2日，邀请中国科技大学博士生导师，计算机信息技术学院副院长陈恩红教授，在习水党校专题讲授《大数据运用》。企业家商会各会员单位的中高层管理干部，习水10家行业商会的负责人约160人参加了为期一天的专题培训讲座。

陈恩红教授在讲座中，分别对“大数据” 的概念和产生的背景，大数据的发展趋势，大数据在经济中的作用和价值，大数据的发展方向，大数据在企业经营管理中的具体运用，作了深入浅出的解读，并用提问的方式，与参培人员进行互动交流，解难解惑，培训反应积极强烈，初步收到了预期的培训效果。

培训会结束后，企业家商会会长李彬，作了简要的点评总结。他强调：企业的经营发展要想立于不败之地，必须首先打造一支学习型的管理团队，培养一支有知识，有视野，有担当，有创新，有能力迎接机遇和应对挑战的管理队伍，学会运用现代信息技术，在“六化”的基础上，创新企业经营管理模式和标准，与时俱进，全方位，多侧面，多层次增加自身的管理养份，让每一个管理者和中层干部，勇当企业的先锋队和排头兵，为营造企业的稳健发展创造一切必要条件。

第四篇：大数据培训总结材料

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。

第五篇：大数据培训心得

一、学习总结

1． 大数据的定义

也叫巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理的时间内达到采集、管理、处理、并整理成为帮助企业营或政府更积极目的资讯。

2.4V特点

规模性（volume）、高速性（Velocity）、多样性（variety）、价值性（value）

3.应用

采用某些技术，从技术中获得洞察力，也就是BI或者分析，通过分析和优化实现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。