大数据培训班心得体会范本 大数据培训心得3000字(9篇)

体会是指将学习的东西运用到实践中去，通过实践反思学习内容并记录下来的文字，近似于经验总结。心得体会对于我们是非常有帮助的，可是应该怎么写心得体会呢？下面我帮大家找寻并整理了一些优秀的心得体会范文，我们一起来了解一下吧。

主题大数据培训班心得体会范本一

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。

主题大数据培训班心得体会范本二

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。

主题大数据培训班心得体会范本三

高校教育大数据的分析挖掘与利用

摘 要,本文从高校教育大数据的汇聚融合与挖掘应用的角度,分析了如何运用教育大数据技术推动大学管理和人才培养的创新改革的思路和方法。首先,分析了教育大数据对高校现代化、精细化、规范化管理的4个价值,其次,给出了高等教育大数据技术平台的基本技术架构,第三,结合教育大数据实际应用,介绍了陕西省高等教育质量监管大数据中心、mooc中国、西安交通大学教学质量综合监控与评价三个典型案例,最后,提出了教育大数据分析挖掘中的3项基础性关键技术

关键词,高等教育,大数据,分析,挖掘

高校大数据分析挖掘至少有四个典型价值, 一是使得大学的管理更加精准高效,可以朝着智慧治理、分类管理、过程监控、趋势预测、风险预警的方向发展,真正实现基于大数据分析规律的精准治理,改变管理的模糊性, 二是可以更加准确地分析评价课堂教学的质量,过去我们对课堂、对老师的评价是定性和模糊的,而在大数据智慧课堂的模式下,可以真正实现采集样本的持久化,采集方式

的多元化,挖掘手段的多样化,分析技术多维度,通过这些方式可以提高课堂教学的质量, 三是使得教和学更加智慧,更加有效。对学生来说,老师可以了解学生学习的进展情况,发现学习兴趣点,以及对老师讲的哪些内容理解或者不理解,学习路径分析及课程推荐等等。对教师而言,不仅可以跨校跨地域分享他人的优秀课程,而且可以对学习者进行精准分类,进行个性化指导, 四是资源服务的个性化、精准化推荐与服务,学习绩效的个性化评价,以及个性化教学管理,个性化手机内容推送等等,这些功能将有效提升教与学的效率和质量

首先,我们对高等教育大数据技术平台有一个总体的顶层设计,如图1所示。这不仅是学校自己要有一个大数据的管理平台或者是数据中心,而且也是面向区域乃至全国的平台。教育部评估中心正在努力建立国家级高等教育教学质量监控大数据中心,陕西省也是这样考虑的。数据来自高校、教育管理部门以及行业、第三方、企业用人单位等等各方面采集的数据,该数据平台既有大学的业务数据、课程资源,也有政府部门的统计数据,还有学生网上学习的日志数据,用户产生的ugc数据,比如微信、微博、论坛等等的数据,基于大数据平台,开展面向学习者、面向高等教育管理机构、教师、高校等提供服务,并和教育部评估中心、主管部门等

进行数据交换与对接

显然,这样一个大数据平台必须是一个高性能的计算平台,没有这样的基础设施一切无从谈起,所以去年我们学校花了很大的力气做了两件事,一个是把校内二级单位原来小的集群计算进行整合,形成学校统一的高性能云计算平台,既面向校内的科学研究、人才培养提供服务,其实也可以为社会提供合作共建共享模式。目前,我们已建立了一种自我造血机制,四两拨千斤,以这个平台吸引更多的外部资源,努力扩展平台的性能和应用

目前,我校的高性能平台除了应用于材料、航天、能动、信息等大型科学计算之外,还开展了以下三项典型的大数据应用

案例1,陕西省高等教育质量监控与评估大数据应用

图2所示的是陕西省高等教育的整体架构。其数据基础是来自陕西省100多所高校的各种办学状态数据,有将近700个表格,以及陕西省教育厅各个职能部处的各种各样的管理数据,此外还有行业第三方提供的数据,包括招生、就业数据等等,这个平台上我们开展预测预警、查询在线分析、信息发布、统计决策等等,主要是为省级教育管理部门、评估机构、教育管理机构提供各种各样的办学状况的分析、统计、关联分析

建设全省高等教育大数据服务平台,实时采集各高校的办学状态数据,其根本目的是为了汇聚全省各高校的办学状态数据,打破数据孤岛,融合各方数据,实现横向关联比较、纵向历史分析,提供精准服务,支持科学决策

首先,该平台面向省教育厅提供了11项功能,从根本上解决了原来各处室间的数据孤岛的问题,实现了数据融合,横向关联,纵向融通,这个数据和各个高校是实时融通的,为省教育厅领导和职能部处提供了领导仪表