大数据劳动实践心得体会精选 大数据劳动实践心得体会精选篇(8篇)

当我们备受启迪时，常常可以将它们写成一篇心得体会，如此就可以提升我们写作能力了。那么心得体会怎么写才恰当呢？下面我给大家整理了一些心得体会范文，希望能够帮助到大家。

推荐大数据劳动实践心得体会精选一

1、负责公司大数据平台的整体架构设计，包含数据收集、数据存储、数据挖掘、数据输出;

2、负责规划从数据源到数据应用的整体流程，并参与用户产品和数据产品的决策;

3、负责海量数据分析、用户行为分析，构建用户数据模型;

4、负责解决核心技术问题，对技术方案进行决策;

5、技术团队管理。

6、熟悉手机ios、安卓系统app开发

任职资格

1、计算机相关专业毕业，本科以上学历;

2、5年以上相关工作经验，具备软件产品架构设计经验，熟练掌握高性能、高扩展性架构设计方法;

3、熟练掌握java或c 任意一门语言、熟悉linux操作系统;

4、熟悉hadoop/mr/hbase/mahout/spark等大数据技术，并能够基于上述项目开发大数据相关应用;

5、熟悉基本数据挖掘方法和技术;

6、强烈的敬业精神，良好的沟通与协调能力，能有效组织协调团队完成各类开发工作;

7、热爱技术，相信数据的价值，对大数据有深刻的理解。

推荐大数据劳动实践心得体会精选二

职责：

1、负责数据接入、数据提取、数据清洗、底层重构、业务主题建模等工作;

2、参与数据集市开发，用户画像标签开发;

3、负责接口平台、自助分析平台等系统的建设和维护;

4、针对具体大数据应用场景，提供有效解决方案，并针对具体模型落地实施;

应聘要求：

1、大专及以上学历、计算机相关专业优先，2年以上开发经验;

2、精通sql，至少熟悉oracle/mysql/posgresql中的一种。

3、掌握hive、hbase、spark/spark streaming、kafka组件的架构及实现原理，阅读过部分源码，能对其进行故障分析、性能调优;

4、热爱技术，有很强的钻研能力，乐于接受有挑战性的任务。

5、大型互联网工作经验者，处理高性能、高并发实践经验者、精通scala、python者优先考虑。

6、具备良好的学习能力、分析和解决问题能力;

7、具有高度的责任心和团队合作精神.

推荐大数据劳动实践心得体会精选三

第一章 总 则

第一条 为适应集团信息化发展要求,充分利用数据资源为生产、经营、管理和决策服务，保证各类信息合理、有序流动和信息安全，确保集团信息化建设快速协调有序安全发展，根据国家有关法律法规以及《集团信息安全管理办法》(中平„20xx‟188号)、等规定，特制定本管理办法。

第二条 本办法适用于集团各职能部室，直属和特设机构、专业化公司、事业部、区域公司及其所属各单位(以下简称各单位)。

第二章 管理范围

第三条 本办法管理范围包括：各单位与生产、经营、办公、安全等相关的应用系统和数据，以及为其提供支撑的基础设施资源、计算存储资源和办公终端资源等。

第三章 组织机构和工作机制

第四条 集团信息化领导小组是集团数据资源管理体系的最高层，负责审定集团有关数据资源管理的规章、制度、办法，负责审核有关标准、规范、重要需求等。集团信息化领导小组办公室(以下简称集团信息办)负责集团数据管理的监督、检查和考核，指导集团数据管理工作，查处危害集团数据安全的事件。各单位负责本单位数据的采集、传输、使用、安防、备份等管理

工作。中国平煤神马集团平顶山信息通信技术开发公司(以下简称信通公司)作为技术支撑及运维部门，负责集团数据中心的运维和运营工作。

第四章 数据分级管理

第五条 根据数据在生产、经营和管理中的重要性，结合有关保密规定，按照集团级应用系统和数据、厂矿级应用系统和数据、区队(车间)级应用系统和数据分别制定管理标准。

第六条 集团级应用系统和数据，技术管理由集团信息办负责，业务管理由相关业务处室负责，运维管理由信通公司负责。厂矿级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理，集团需要利用的管理数据和生产数据要同步上传到集团数据中心。区队(车间)级应用系统和数据由各单位信息管理部门管理和维护。

第五章 数据标准管理

第七条 集团信息办负责集团数据编码和接口标准的统一规划和标准制定，负责对集团及各单位应用系统的数据标准管理进行引导和考核。各单位新建应用系统应严格执行集团下发的数据编码和接口标准，在用应用系统应根据自身实际逐步按照集团标准进行完善。

第八条 数据编码和接口标准应符合以下要求：

(一)数据编码应能够保证同一个对象编码的唯一性及上下游管理规范的一致性;

(二)接口应实现对外部系统的接入提供企业级的支持，在系统的高并发和大容量的基础上提供安全可靠的接入;

(三)提供完善的数据安全机制，以实现对数据的全面保护，保证系统的正常运行，防止大量访问，以及大量占用资源的情况发生，保证系统的健壮性;

(四)提供有效的系统可监控机制，使得接口的运行情况可监控，便于及时发现错误并排除故障;

(五)保证在充分利用系统资源的前提下，实现系统平滑的移植和扩展，同时在系统并发增加时提供系统资源的动态扩展，以保证系统的稳定性;

(六)在进行扩容、新业务扩展时，应能提供快速、方便和准确的实现方式。

第六章 数据资源管理

第九条 基础设施资源集中管理。为了避免信息机房等基础设施资源重复投资建设，造成资金浪费、设施利用率低等问题，各单位应充分利用集团数据中心资源，集团信息办负责统一协调集团及各单位的基础设施资源。

(一)各单位未经集团批准不得私自新建、改建、扩建信息机房。

(二)集团数据中心要按照《集团机房建设技术规范》建设，满足各单位应用系统及数据统一到集团数据中心所需的各项使用要求。

(三)各单位现有机房自行管理、统一管控。各级信息管理部门作为主要责任部门，要保证信息机房各项运行指标达到集团要求。

第十条 计算存储资源集中管理。为了消除“信息孤岛”，实现集团数据共享和集成，提升数据安全防护等级，各单位所需计算和存储资源，要统一使用集团数据中心的云计算资源，做到资源集中、高效利用。

(一)现有的集团级应用系统及数据(安全监测系统除外)、各单位应用系统及数据(直接用于生产安全、自动化控制和监测监控的系统除外)要按照在用服务器、存储的服务年限和系统生命周期科学制定迁移到集团数据中心的计划和方案，并报集团信息办批准后实施。

(二)新建应用系统原则上不再购臵新的服务器和存储，所需计算和存储资源应使用集团数据中心的云计算资源。各单位如有特殊生产要求，确需购臵服务器或存储的，需报请集团领导批准，由集团信息办备案后，按集团采购管理相关规定执行。

(三)对于当前集团网络不具备实施条件的单位，可向集团提出申请建设集团区域性数据分中心，并根据建设进度制定应用系统和数据迁移计划。集团区域性数据分中心建成后，新建系统需要集中部署、分级管理。

第十一条 办公终端资源集中管理。为了提高办公效率、降低办公成本、实现节能降耗，集团级应用系统要统一使用集团数据中心云桌面，并在厂矿和区队(车间)级应用系统中逐步实现全面使用。

(一)各单位新建系统所需计算机和新增办公用计算机要使用集团数据中心云桌面。

(二)原有集团推广的应用系统所使用的计算机，以及各单位在用的计算机，分别由应用系统主管部门和各单位按年度提出云桌面更换计划，逐步完成云桌面更换工作;集团信息办负责协调和监督。

(三)各单位申请云桌面使用，应与信通公司签订租用协议，由信通公司负责云桌面运维，各单位信息管理部门负责本单位云桌面管理。

(四)对于当前集团网络不具备实施云桌面替换条件的单位，应协同集团相关部门接入集团网络或建设集团区域性数据分中心。在网络接入后或集团区域性数据分中心建成后，按计划完成云桌面的部署工作。

第十二条 各单位使用资源应按集团规定支付相关费用。

第七章 数据分析管理

第十三条 数据分析是采取科学合理的方法，利用现代信息技术手段，对计算机应用系统生成的数据进行分析，充分发掘数据中蕴涵的信息，用数据描述现状，预测趋势，规范生产行为，优化管理流程，加强经营监管，提供决策支持。

第十四条 集团信息化领导小组应加强对各单位数据分析的指导，鼓励各单位结合自身实际，充分利用“大数据”技术，自行组织开发业务选题和数据模型，组织经验交流，提高分析水平。集团信息办要做好数据分析引导和管理工作，为集团安全生产、经营管理工作服务。基层各单位要充分挖掘和利用现有数据资源，不断探索和创新数据分析方法，规范数据分析程序，提高数据分析质量，做好本单位各项应用的数据分析工作。

第十五条 集团级数据分析、处室级数据分析和厂矿级数据分析分别由集团信息办、相关业务处室和各基层单位负责策划和实施，集团信息化领导小组负责监督和考核。

第八章 数据应用管理

第十六条 数据应用是指利用数据分析的成果，查找存在问题，开展业务运转状况评估，提出改进措施，提高管理水平，规避管理风险。

第十七条 各级信息管理部门应加强数据应用。集团信息办负责代表集团对各单位以及单位之间数据共享应用的统一规划并制定标准。各单位要严格按部门、按层级落实数据应用工作，对数据进行科学统计、分析、挖掘和应用，为各级领导决策提供依据。

第九章 数据安全管理 第十八条 各级信息管理部门应建立数据安全管理制度及相关措施，主要包括：数据访问的身份验证、权限管理及数据的加密、保密、日志管理、网络安全、容灾备份等。

第十九条 为统一规范操作权限，各单位应明确工作人员的录入权限、访问权限及维护权限的管理部门，任何人不得擅自设立、变更和注销。

第二十条 各级信息管理部门要指定专人负责系统数据及介质资料的安全管理工作。要加强数据库的安全管理，制定和明确管理员用户和数据查询用户的操作权限及规程。

第二十一条 对数据的各项操作至少要建立运行日志，严格监控操作过程，对发现的数据安全问题，要及时处理和上报。管理员应掌握和运用数据库访问审计技术，实现对数据库操作的监测和追溯。

第二十二条 各级信息管理部门要加强用户身份验证管理、网络安全管理，采取严格措施,做好计算机病毒的预防、检测、清除工作，建立针对网络攻击的防范措施，保证数据传输和存储安全。

第二十三条 各级信息管理部门要加强数据的容灾备份工作，建立数据容灾备份机制，保障系统应急恢复和数据溯源。重要数据要上传至集团数据中心备份。

第十章 附 则

第二十四条 本办法解释权归集团。

第二十五条 本办法自本文印发之日起执行。

推荐大数据劳动实践心得体会精选四

职责：

1、负责企业大数据平台的基础建设、管理及制定拓展规划;

2、负责大数据平台相关自动化服务工具的设计、开发;

3、参与hadoop、hbase、spark等核心平台组件的开发、优化;

4、对平台特殊场景化的数据应用制定相关实践方案;

5、大数据团队的搭建。

任职资格:

1、统招本科以上学历，计算机等相关专业，5年以上工作经验;

2、具有hadoop等大规模集群管理经验、海量(pb)数据处理经验;

3、精通hadoop、hive、hbase等离线平台相关组件的原理机制;

4、了解或熟悉storm/spark/redis/kafka/mongodb等分布式系统;

5、熟悉高并发、分布式开发等相关知识，具有后端服务优化相关经验;

6、熟悉爬虫常用框架以及反爬技术;

7、具有良好的沟通能力、分析问题与攻关问题的能力;

8、有责任心，工作积极，对新领域新技术有热情。

推荐大数据劳动实践心得体会精选五

《用四舍五入法把数改写成用“万”作单位的数》，这节课并不简单。学生既要学会四舍五入法，又要学会用四舍五入法对数进行改写，而且还并非仅仅是课题中所写的改写成以“万”作单位的数，还需要根据要求改写成以“千”、“百”等作单位的数。而教材的编排意图显然是充分利用学生前面学过的把整万的数改写成“万”作单位的数的经验，力图让学生经历先把一个大数用四舍五入法省略万后面的尾数求出近似的整万数，再改写成用“万”作单位的数的过程。显然，前面的过程是关键。而四舍五入法，四舍比较简单，难的是五入。

从课堂反应及学生的作业批改来看，学生对这一课的掌握情况很不好，出现了一些问题。如：反思学生出现的问题，我觉得是因为我的教学不够严谨、细致，才导致问题的面这么多而广。

原因一、 没有激发部分学生的兴趣

原因二、 上课内容比较抽象，后进生难以理解，故此没能投入学习互动中来。

改进后，二次教学设计。

汽车价格是193500元，558800，（ ），（ ）

理清几个概念。

1、什么叫尾数？1389567万位（千位、百位）后面的尾数分别是什么？

2、“省略”是什么意思？是像语文里讲的一样直接省略不写吗？（区别语数中“省略”一词概念的不同）

3、那么，什么情况下直接舍去尾数，什么情况下要向前一位进1呢？关键看哪一位？

4、辩证思考：193500为什么不看成20万？558800为什么不看成55万？

5、拓展：怎么改变这个价格，使它能约等于55万？

预设：生1“千位上改成4、3、2、1、0”，师追问“百位、十位、个位上的数呢？最大是多少？最小是多少？”

生2：万位上改成4，千位上改成5、6、7、8、9。

师板书各情况，并追问“百位、十位、个位上的数呢？最大是多少？最小是多少？”

小结：约等于55万的数，最大的是四舍得到的554999，最小的是五入得到的545000。

6、完成作业本第6页第5题。

7、完成练习二。

一步一步地使学生明白“把12756省略万位后面的尾数求近似数，就是把1后面的尾数都去掉，并写0占位，写成10000，但是题目要的是“万”做单位，所以还要把10000改写成1万。这样就使得学生对求近似数的每一步的用意都有一个清楚的认识。

通过这节课的反思，我认识到教学一定要顺应学生的认知特点和过程来进行，每一步的设计一定要从学生的角度来思考，从教学的重难点来分析。那种“填鸭式”的教学方式，不仅苦的是学生，害的是学生，其实受害最大是老师，因为课后你得利用更多的时间来辅导那些知识上有缺漏的学生。

推荐大数据劳动实践心得体会精选六

职责：

1、根据业务需求完成数据库架构设计，配合系统开发团队提供dba服务。

2、负责数据库的系统安装、配置管理以及性能监控和调优;

3、对数据库运行状况进行监控，及时对故障进行分析处理，记录解决文档;

4、提供数据库的高可用性部署设计方案、以及负责数据库的日常维护/管理(数据备份/恢复计划，系统数据安全以及权限管理)

任职要求：

1、3年以上mysql dba全面运维工作经验，有存储过程，触发器，大数据量的经验。

2、熟悉linux系统，能独立完成数据库系统的部署、调优、测试和监控;

3、有mysql数据库高负载高并发系统运维经验;

4、具有很强的故障排查能力，有很好的技术敏感度和技术文档整合能力;

5、熟悉mysql数据库设计、管理与优化,熟悉myisam和innodb引擎，熟练mysql性能优化、sql调优技术;

6、具备基本的java知识，可以协助team完成一些基本的开发工作。

7、工作踏实、责任心强，敢于独立分析和解决问题。

8、有良好的团队协作精神，乐于分享，共同进步。

推荐大数据劳动实践心得体会精选七

职责：

1、负责项目的数据需求调研、数据质量治理、数据分析及数据挖掘建模等工作; 建立有效的分析模型，为政府类客户的应用及业务发展提供决策支持;

2、根据政府的实际业务要求，与团队内其他成员共同设计完成数据分析平台，建立数据分析的流程，规范和方法;共同探索用户洞察，综合运用定性、定量的多种研究方法，深刻理解用户，研究用户不断变化的诉求，研究行业同类产品的数据，分析研究用户的喜爱相关性，输出用户需求分析和满足用户需求的方向和方法;

3、对交付部门进行数据需求支持，挖掘分析主题，开展数据分析工作，基于数据分析成果，为管理层和交付部门提供维护策略分析和业务优化建议，持续改进;

4、基于海量数据运行数据分析，制定多维度获取相关数据的策略;通过对数据和业务的挖掘，持续给出优化、升级方案;完成上级交办的其他工作。

任职要求：

1、大学本科及以上学历;统计学、应用数学、计算机等相关专业;5年以上数据统计分析、数据挖掘、数据算法等相关工作经验;

2、能熟练使用sql、spss、sas等统计相关软件或工具，会数据建模者优先考虑;擅长数据分析，对数据具有足够的敏感性、对数据分析极为细心，熟悉数据建模知识、数据挖掘理论，掌握数据分析体系方法，统计方法;

3、熟悉数据产品的设计、开发流程，有类似业务分析场景经验，对数据分析思路开阔;

4、熟悉聚类、决策树、回归、朴素贝叶斯算法、svm、神经网络等算法，有实际的算法开发经验和建模经验优先;精通excel，掌握python、r、sas、spss等任一数据分析工具;熟悉sql脚本编写快速准确进行数据提取和处理，为决策提供数据支撑;有hadoop进行分布式数据处理经验，对hbase、hive操作熟练;熟悉storm或spark流计算开发技术，实际开发过实时数据应用者优先 逻辑思维能力较强，能独立思考和分析问题，善于将业务问题转化为数据挖掘模型;

5、自我驱动，快速学习能力，抗压能力;

6、有政府类用户数据治理分析经验优先，知名互联网公司经验优先，有海量数据分析、处理经验及大数据分析计算平台的开发经优先。

推荐大数据劳动实践心得体会精选八

职责

1、针对海量用户行为数据进行挖掘和建模，深入挖掘数据的业务价值。研究机器学习或统计学习领域的前沿技术，并能活学活用到项目中。

2、基于对汽车广告投放业务及用户的理解，参与精准营销、个性化推荐等模型建设和领域研究，提升转化率等业务指标。

3、根据业务需要采集相关数据，对原始数据进行etl和归类整理，并实现流程自动化。

4、其他大数据处理及项目开发工作等。

任职要求:

1、本科及以上学历，至少3年以上机器学习、数据挖掘相关经验。

2、精通一门语言java或python等，较强的算法和数据结构功底;熟悉大规模数据挖掘、机器学习等相关技术,熟悉hadoop/spark/sparkml等优先。

3、喜欢研究新技术，优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情。

4、具备良好的分析问题能力、沟通能力和团队合作能力，具备很强的学习和钻研能力

5、关注技术发展趋势，热爱开源，为开源项目贡献过代码优先。