大数据与税务实训心得体会范本 税务局实训报告心得体会(四篇)

学习中的快乐，产生于对学习内容的兴趣和深入。世上所有的人都是喜欢学习的，只是学习的方法和内容不同而已。那么心得体会该怎么写？想必这让大家都很苦恼吧。下面是小编帮大家整理的优秀心得体会范文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

主题大数据与税务实训心得体会范本一

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。

主题大数据与税务实训心得体会范本二

职责：

1. 负责对上万家门店经营数据分析、涵盖门店画像、标签沉淀等分析工具;

2. 使用建模工具进行营收预测模型开发，包括数据准备、建模及数据分析、模型的选取与圈定、模型验证工作;

3. 优化和完善数据分析体系，包括kpi指标体系、报表体系等;

4. 灵活运用可视化工具，分析数据成因，发掘数据商业价值;

要求：

1. 重点大学数学系，统计或计算机等相关专业本科以上学历。

2. 2-3年以上大数据分析经验，bat背景优先;

3. 熟悉数据挖掘和机器学习算法等常用算法并对机器学习算法和理论有较深入的研究，熟悉常用算法(如决策树、聚类、逻辑回归、关联分析、svm，贝叶斯等)原理和实现. 熟练使用sql、excel等数据分析工具有python/r使用经验优先。

4. 思路清晰，较强的表达能力，良好的沟通和协调能力;

5. 精通数据可视化软件，例如tableau、power bi、bdp等;

6. 有搭建数据库经验，拥有海量数据处理经验;

7. 对待数据分析工作具有全局观、专业度和想象力。

主题大数据与税务实训心得体会范本三

职责：

1、负责数据库的日常操作、安装、配置、监控、负载均衡、实时备份、恢复和管理;

2、负责数据库的运行维护及管理等工作;

3、依据业务需求优化数据存储结构;

4、协助项目其他成员设计关键的sql语句和触发器、存储过程、表等;

5、通过数据库的日常检查，对性能较差的sql语句提出优化方案;

6、测试数据的装载、迁移。

岗位要求：

1、1年以上工作经验(学历必须真实可查询);

2、掌握 oracle、mysql 数据库规划设计、安装、部署、排错与优化、维护管理、备份恢复等专业知识与技能;

3、熟悉掌握 unix/linux/windows 等操作系统日常管理维护工具，熟悉基本的shell 编程;

4、熟悉掌握php、perl、python、shell 一种或多种脚本语言编程;

5、有oracle 官方认证如( oca，ocp，ocm)等优先;

6、具备一定的数据库系统管理规划思路与文档设计能力。

7、熟悉至少一种开源大数据存储方案(hbase,cassandra，gpdb)，有spark或者hadoop经验更佳。

8、有中大型应用系统分布式架构设计经验，独立承担过中大型系统存储架构设计和搭建

主题大数据与税务实训心得体会范本四

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