大數據培訓心得體會（精選3篇）
1. 大數據培訓心得體會 篇一
10月23日至11月3日，我有幸參加了管理信息部主辦的“20xx年大數據分析培訓班”，不但重新回顧了大學時學習的統計學知識，還初學了Python、SQL和SAS等大數據分析工具，了解了農業銀行大數據平臺和數據挖掘平臺，學習了邏輯回歸、決策樹和時間序列等算法，親身感受了大數據的魅力。兩周的時間，既充實、又短暫，即是對大數據知識的一次親密接觸，又是將以往工作放在大數據基點上的再思考，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，大數據技術如火如荼，各行各業爭先恐后投入其中，希望通過大數據技術實現產業變革，銀行作為數據密集型行業，自然不甘人后。我行在大數據分析領域，也進行了有益的探索，并且有了可喜的成績。作為從事內部審計工作的農行人，我們長期致力于數據分析工作。但受內部審計工作性質的限制，我們也苦于缺少有效的數據分析模型，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，打開審計的大數據之門。
應該說，長期以來，農業銀行審計工作一直在大規模數據集中探索。但根據審計工作特點，我們更多的關注對行為數據的分析，對狀態數據的分析主要是描述性統計。近年來火熱的大數據分析技術，如決策樹、神經網絡、邏輯回歸等算法模型，由于業務背景不易移植，結果數據不易解釋，在內部審計工作中還沒有得到廣泛的應用。
通過這次培訓，使我對大數據分析技術有了全新的認識，對審計工作如何結合大數據技術也有了一些思考。
一是審計平臺技術架構可以借鑒數據挖掘平臺。目前，審計平臺采用單機關系型數據庫。隨著全行業務不斷發展，系統容量不斷擴充。超過45度傾角的數據需求發展趨勢，已經令平臺不堪重負。這次培訓中介紹的數據挖掘平臺技術架構，很好地解決了這一難題。挖掘平臺利用大數據平臺數據，在需要時導入、用后即可刪除，這樣靈活的數據使用機制，即節省了數據挖掘平臺的資源，又保證了數據使用效率。審計平臺完全可以借鑒這一思路，也與大數據平臺建立對接，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據分析技術。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據，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據技術，為審計提供支持。
三是加強與管理信息部和軟件開發中心的合作。本次培訓中我們也看到，經過一段時間的積累，我行已經具備了一定的大數據分析經驗，儲備了一批具有相應經驗的人才。作為業務部門，我們應加強與管理信息部和軟件開發中心的對接，通過相互溝通和配合，確定業務需求，發揮各自優勢推動大數據技術的落地。就像行領導所指出的那樣，大數據技術哪個部門先投入，哪個部門先獲益。目前，我行大數據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，未來大數據分析的道路還很長、也一定很曲折，但我也堅定信念，要在這條路上繼續努力，所謂“獨行快、眾行遠”，有這樣一批共同走在大數據分析路上的農行人陪伴，相信農業銀行大數據之路必將有無限風光。
2. 大數據培訓心得體會 篇二
經過前期的MOOC課程自學和集中面授學習，我順利地通過選拔考試，獲得20__年湖北“菁英計劃”人才培養第三階段大數據專業的培訓資格。11月12日至22日，我與省內其他24名學員一起，參加了在杭州華為全球培訓中心舉辦的“計劃”第三階段大數據專業培訓。與7月份開展的第二階段培訓相比，本次培訓在數學基礎知識、Python編程語言、數據挖掘模型與算法方面有了更深入的講解，同時新增了云機器學習服務MLS、大數據架構和大數據治理等內容，并強化了本課程的實驗教學。
本次培訓中，全體25名學員都表現出了積極端正的學習態度。在x老師的指導下，大家刻苦專研大數據挖掘知識，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商調整授課和學習方式。面對課程內容多、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；在實驗室搭建環節，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，大家自覺利用課余時間，針對課堂上未消化的內容自行查漏補缺。
本次培訓雖不能保證讓所有學員都成為大數據挖掘方面的專家，但它讓大家有機會更加深入地了解大數據挖掘這門技術，并且點燃了大家對大數據挖掘的學習熱情。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，主動做到持續性學習，爭取在大數據挖掘道路上越走越遠。
3. 大數據培訓心得體會 篇三
在目前互聯網經濟的時代，數據已成為企業的核心資產，對數據的應用、管理能力也已成為企業核心競爭力。在我們生活中大數據的應用也越來越廣泛，比如網上購物、新聞推送等領域，銀行業的大數據應用也具有巨大潛力，大數據分析的熱度不斷提升。基于市場形勢及同業的快速發展，行領導對我行大數據體系的建設給予了高度的重視，董事長指示“大數據是商業銀行極其重要的資產和資源，在銀行經營管理中發揮越來越重要的作用。誰跟不上大數據發展的形勢，誰就會被市場競爭所淘汰。”，趙行長也多次提到“大數據是一個金礦，哪個部門先用，哪個部門先受益”。為了將大數據分析有效應用到實際業務工作中，支持我部業務發展，本人參加了管理信息部牽頭組織的本次培訓。
前期在管理信息部的牽頭組織下，我部申請將“貴金屬交易潛在客戶挖掘”項目為大數據分析示范項目，希望以貴金屬業務為切入點，探索大數據分析在金融市場領域的應用。隨著項目的推進，我對數據分析在貴金屬業務領域的應用有了簡單認識，但仍局限于對數據庫表的統計、加工。通過本次的學習，加深了對我行大數據服務體系建設方案的了解，初步掌握了大數據分析的理論基礎、方法流程，并嘗試應用工具開展簡單的分析工作，主要學習成果總結如下：
一、深入理解我行大數據體系建設方案
今年年初，行黨委審議通過了大數據分析的總體思路和實施方式，即建設“一個平臺、一套機制、一支隊伍”，以數據分析示范項目為驅動，帶動“一個平臺、一套機制、一支隊”滾動發展，逐步建立完善大數據分析服務體系。經管理信息部及軟件開發中心2年的不懈努力下，我行大數據分析的基礎平臺已搭建完成，為數據分析人員提供了一站式數據服務基礎，同時也初步形成了一套健全的運營管理機制保障高效優質的數據服務，包括分析用戶管理、數據安全管理、項目管理等。而一支隊伍則是本次培訓的主要目的，也是大數據分析工作的的關鍵，即形成一支我行自有的專業的數據分析師團隊。
二、初步掌握大數據分析的理論基礎及方法
理論是支持實踐的基礎，可有效指導實踐，大數據分析工作也不例外。數據分析的理論基礎為概率論及數理統計，在大學時作為一門必修課，有一個學期的時間來學習，本次培訓在講師的帶領下，則通過一天進行了回顧。同時也學習了統計學及常用統計模型，并結合實際簡單案例了解應用場景，重點的學習模型包括Logistic回歸、決策樹、時間序列，這些模型后續如何應用到實際業務分析中仍需要不斷的探索實驗。
理論是支持實踐的基礎，可有效指導實踐，大數據分析工作也不例外。數據分析的理論基礎為概率論及數理統計，在大學時作為一門必修課，有一個學期的時間來學習，本次培訓在講師的帶領下，則通過一天進行了回顧。同時也學習了統計學及常用統計模型，并結合實際簡單案例了解應用場景，重點的學習模型包括Logistic回歸、決策樹、時間序列，這些模型后續如何應用到實際業務分析中仍需要不斷的探索實驗。
大數據分析工作也有一套方法、流程，一般數據分析的主要步驟包括業務理解、數據理解、數據準備、建模、評估/報告、應用、監測，在不斷的循環迭代中加強數據對業務發展的支持。
三、嘗試應用工具開展簡單分析
工欲善其事，必先利其器。在了解大數據分析的理論基礎后，本次培訓還介紹了我行現有數據分析工具：woody、mole及sas，以及對應的sql、python及sas編程基礎，也通過一些簡單的案例開展數據處理、建模、模型訓練、評估等操作，將理論知識有效的結合實踐中，也為往后開展實際業務分析打下了基礎。
四、確定后續學習方向及定位
兩周的學習使我對大數據分析有了更加深入的認識，但仍局限于框架、概況，大數據分析的學習是持續的，而不同角色的分析人員需要關注的方向也不盡相同。正如孫總所提到的，數據分析師必須是復合型人才，作為業務部門的一名業務分析師，在加強對業務痛點理解的同時，后續仍需進一步學習分析工作所需的專業知識，不斷自我提升，包括掌握常用的統計模型，結合實際業務場景選取盡可能合適的模型，掌握python語言，靈活運用woody及sas等分析工具，提高分析效率，成長為一名懂業務、懂技術、懂模型、懂市場的分析師。