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大數(shù)據(jù)分析培訓心得體會范文最新
在平日里，心中難免會有一些新的想法，可以尋思將其寫進心得體會中，從而不斷地豐富我們的思想。應該怎么寫才合適呢？下面是小編為大家整理的大數(shù)據(jù)分析培訓心得體會范文最新，歡迎大家借鑒與參考，希望對大家有所幫助。
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經(jīng)過前期的MOOC課程自學和集中面授學習，我順利地通過選拔考試，獲得20xx年湖北xx“菁英計劃”人才培養(yǎng)第三階段大數(shù)據(jù)專業(yè)的培訓資格。11月12日至22日，我與省內(nèi)其他24名學員一起，參加了在杭州華為全球培訓中心舉辦的“xx計劃”第三階段大數(shù)據(jù)專業(yè)培訓。與7月份開展的第二階段培訓相比，本次培訓在數(shù)學基礎知識、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，同時新增了xx云機器學習服務MLS、大數(shù)據(jù)架構和大數(shù)據(jù)治理等內(nèi)容，并強化了本課程的實驗教學。
本次培訓中，全體25名學員都表現(xiàn)出了積極端正的學習態(tài)度。在xx老師的指導下，大家刻苦專研大數(shù)據(jù)挖掘知識，課上遇到問題主動向老師請教，課后積極復習消化新知識，基于自身學習情況及時與老師協(xié)商調(diào)整授課和學習方式。面對課程內(nèi)容多、難度大而課時少的情況，大家都欣然接受由原來每周2次晚自習調(diào)整為每天上晚自習并且晚自習時間延長1小時的`安排。培訓期間，大家仔細琢磨常見的分類、回歸和聚類算法，比較不同算法的優(yōu)缺點；在理論學習的基礎上，大家通過上機實操對所學知識做進一步鞏固和強化；在實驗室搭建環(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撥、學員間的激烈討論，所有問題逐一解決；面對課時緊、學習任務重的挑戰(zhàn)，大家自覺利用課余時間，針對課堂上未消化的內(nèi)容自行查漏補缺。
本次培訓雖不能保證讓所有學員都成為大數(shù)據(jù)挖掘方面的專家，但它讓大家有機會更加深入地了解大數(shù)據(jù)挖掘這門技術，并且點燃了大家對大數(shù)據(jù)挖掘的學習熱情。面對課程龐大的知識架構和體系，大家紛紛表示，雖然很難在10天內(nèi)對所有知識有充分的認識和掌握，但培訓結束后仍會卯足干勁，主動做到持續(xù)性學習，爭取在大數(shù)據(jù)挖掘道路上越走越遠。
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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)分析培訓班”，不但重新回顧了大學時學習的統(tǒng)計學知識，還初學了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)平臺和數(shù)據(jù)挖掘平臺，學習了邏輯回歸、決策樹和時間序列等算法，親身感受了大數(shù)據(jù)的魅力。兩周的時間，既充實、又短暫，即是對大數(shù)據(jù)知識的一次親密接觸，又是將以往工作放在大數(shù)據(jù)基點上的再思考，可以說收獲良多。由衷地感謝管理信息部提供這樣好的學習機會，也非常感謝xx培訓學院提供的'完善的軟硬件教學服務。
近年來，大數(shù)據(jù)技術如火如荼，各行各業(yè)爭先恐后投入其中，希望通過大數(shù)據(jù)技術實現(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)分析領域，也進行了有益的探索，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，不能給審計實踐提供有效的支持。這次培訓，我正是帶著這樣一種期待走進了課堂，期望通過培訓，打開審計的大數(shù)據(jù)之門。
應該說，長期以來，農(nóng)業(yè)銀行審計工作一直在大規(guī)模數(shù)據(jù)集中探索。但根據(jù)審計工作特點，我們更多的關注對行為數(shù)據(jù)的分析，對狀態(tài)數(shù)據(jù)的分析主要是描述性統(tǒng)計。近年來火熱的大數(shù)據(jù)分析技術，如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡、邏輯回歸等算法模型，由于業(yè)務背景不易移植，結果數(shù)據(jù)不易解釋，在內(nèi)部審計工作中還沒有得到廣泛的應用。
通過這次培訓，使我對大數(shù)據(jù)分析技術有了全新的認識，對審計工作如何結合大數(shù)據(jù)技術也有了一些思考。一是審計平臺技術架構可以借鑒數(shù)據(jù)挖掘平臺。目前，審計平臺采用單機關系型數(shù)據(jù)庫。隨著全行業(yè)務不斷發(fā)展，系統(tǒng)容量不斷擴充。超過45度傾角的數(shù)據(jù)需求發(fā)展趨勢，已經(jīng)令平臺不堪重負。這次培訓中介紹的數(shù)據(jù)挖掘平臺技術架構，很好地解決了這一難題。挖掘平臺利用大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)，在需要時導入、用后即可刪除，這樣靈活的數(shù)據(jù)使用機制，即節(jié)省了數(shù)據(jù)挖掘平臺的資源，又保證了數(shù)據(jù)使用效率。審計平臺完全可以借鑒這一思路，也與大數(shù)據(jù)平臺建立對接，緩解審計平臺資源緊張矛盾。二是可嘗試在部分場景應用大數(shù)據(jù)分析技術。目前，審計選樣主要通過專家打分法。這次培訓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)，通過訓練建立選樣模型，將與底稿相關的主要風險特征選入模型，再將模型應用于驗證樣本。這樣就可以應用大數(shù)據(jù)技術，為審計提供支持。三是加強與管理信息部和軟件開發(fā)中心的合作。本次培訓中我們也看到，經(jīng)過一段時間的積累，我行已經(jīng)具備了一定的大數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗，儲備了一批具有相應經(jīng)驗的人才。作為業(yè)務部門，我們應加強與管理信息部和軟件開發(fā)中心的對接，通過相互溝通和配合，確定業(yè)務需求，發(fā)揮各自優(yōu)勢推動大數(shù)據(jù)技術的落地。就像行領導所指出的那樣，大數(shù)據(jù)技術哪個部門先投入，哪個部門先獲益。目前，我行大數(shù)據(jù)技術應用正處于井噴前夕，我們應抓住這一有利時機，推動審計工作上一個新臺階。
這次培訓對于我來說，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，但我也堅定信念，要在這條路上繼續(xù)努力，所謂“獨行快、眾行遠”，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)之路必將有無限風光。
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