大数据与会计实训心得体会报告 行业会计比较实训报告心得(7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。好的心得体会对于我们的帮助很大，所以我们要好好写一篇心得体会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。

有关大数据与会计实训心得体会报告一

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。

有关大数据与会计实训心得体会报告二

职责：

负责制定数据质量标准、数据治理体系和流程

负责大数据基础平台及大数据分析的相关工作，深度理解公司产品业务方向和战略，负责数据采集、数据清洗、数据标签及数据建模;

深入理解业务运作逻辑，利用数据分析手段对业务运作进行数据监测、分析、统计，发现业务问题并提出行动建议;

对数据进行清洗，同时能应用先进的统计建模、数据挖掘、机器学习等方法建立数据模型进行场景预测;

部门领导交代的其他事项。

任职资格：

1、本科以上学历，应用数学、统计学、计算机等和数据处理高度相关专业，3年及以上数据分析工作经验;

2、熟悉数据治理、数据标准、数据建模、主数据、元数据管理方法论，并有一定的项目经验;

3、根据特定的业务场景、分析需求，对业务数据进行提取、分析、挖掘、输出数据分析报告;

4、熟练使用至少2种数据分析工具(r、spss、matlab、sas、python、stata)及office软件(word/excel/ppt等)

5、熟悉hadoop生态环境，了解hbase、spark、kafka、storm、flink、flume的原理及使用

6、熟练使用tableaupython 等工具，具有文本分析、大数据用户画像分析、标签处理相关工作经验者优先;

7、有政务大数据等相关工作经验者优先

8、具有较好的沟通协调能力、团队合作能力、文档编写能

有关大数据与会计实训心得体会报告三

职责：

1. 对接风控模型团队，参与模型技术设计、数据提取清洗、数据衍生变换、模型开发、模型验证评估到最终模型实施的项目全生命周期，解决不同场景下的风控业务问题，包含但不限于审批、贷中管理、催收和反欺诈等。;

2.了解结构化及非结构化数据挖掘方法，熟悉统计建模、机器学习等量化建模方法。

3.协助部门建立风险数据库，了解同行业最新模型及分析技术，结合业务现状进行模型优化;

4、完成领导交办的其他工作

技能：

1、熟悉scala、java、python语言

2、熟悉sql，关系型数据库(如：mysql、postgresql)和nosql(redis、mongodb)

3、熟悉各类数学算法，从数据中发现现有系统和算法的不足，提出改进的算法并推动实现

4、了解大数据hadoop、spark生态系统组件

5、良好的沟通、学习、团队协作能力

6、有统计学数学知识，海量数据处理、数据分析和挖掘项目经验优先

有关大数据与会计实训心得体会报告四

职责：

1、负责餐饮数据分析模型算法开发与改进(顾客偏好-菜品结构调整，最优价格调整，利润模型-成本管控)

2、负责针对业务及产品部门的数据分析相关需求，进行需求解析和试验设计等

3、承接餐饮行业视角的数据分析专项

4、搭建并完善业务的报表及监控体系，通过对数据的敏锐洞察，迅速定位内部问题或发现机会，针对异常情况协调资源进行跟踪和深入分析

5、建设与完善数据分析体系方法论，关注业务动态，解决业务的核心诉求，通过数据驱动业务增长的同时，挖掘流量、产品、策略的商业变现机会，驱动商业化业务发展

岗位要求：

1、统计、运筹、数学、应用数学、物理、信息技术、计算机等相关专业本科及以上学历

2、至少掌握一种数据分析建模工具(r/python),可实现算法优化

3、熟练运用sql/hive,有丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模经验

4、有数仓搭建经验

5、3年以上大数据相关工作经历,至少有1-2个成功的中型项目经验

6、有较好的报告呈现能力

有关大数据与会计实训心得体会报告五

《四年级数学复习计划及进度》

一、复习指导思想：根据本学期教学，结合班级学生及数学学习的具体情况，以素质教育为核心，以提高学生实际数学能力为重点，力求挖掘学生学习数学的积极性和学习潜在能力，提高学生的数学成绩。

二、复习内容：

本册教材8个单元：

1、大数的认识

2、公顷和平方千米

3、角的度量

4、三位数乘两位数

5、平行四边形和梯形

6、除数是两位数的除法

7、条形统计图

8、数学广角—优化

复习时按照整册教材的知识体系分——大数的认识、公顷和平方千米、乘法和除法、空间和图形、统计和数学广角这五大块来进行知识的梳理。

三、复习重难点：

1、乘、除法的计算准确性的提高和应用

2、对角的度量和平行垂直的认识

3、数位顺序表的应用。

四、复习措施：

1、教会学生复习方法，对所学知识进行全面系统的复习，先全面复习每一单元，再重点复习有关重点内容。复习后及时进行检测。复习作业的设计体现层次性、综合性、趣味性和开放性，及时批改，及时发现问题，查漏补缺，做到知识天天清。

2、狠抓学生的计算和理解方面的能力。采用多种方法，比如学生出题，抢答，抽查，学生互批等方法，提高学习兴趣。

3、提高基础较好的学生，主要是在课堂提高。对基【您现在访问的是数学教学计划，请勿转载或建立镜像】础较差的学生采取课堂引导，课后辅导，尽量提高对基础题的理解掌握。

4、加强补差，将课内课外补差相结合，采用“一帮一”的形式，发动学生帮助他们一起进步，同时取得家长的配合，鼓励和督促其进步。做到课上多提问，作业多辅导，练习多讲解，多表扬、鼓励，多提供表现的机会。让他们力争做到当天的任务当天完成。

5、课堂上教会学生抓住每单元的知识要点，重点突破，加强解决问题能力的培养，并相机进行口算能力的培养。

6、在抓好基础知识的同时，全面培养学生的数学素养，培养学生总结与反思的态度和习惯，提高学生的学习能力。

五、复习时间：

初定于元月4日———22 及复习具体要求：

根据区教育局下达期末检测时间是元月23日，故而教学复习时间安排在元月4日——22日(不含周六、周日)，共计15课时。

有关大数据与会计实训心得体会报告六

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盘、各职能处室的专项服务、81张高基表及年报年鉴表格的自动生成、绩效分析、招生就业及办学指标计算、教育评估等功能,从根本上解决了数据碎片化及其治理问题

其次,面向全省高校辅助决策,为高校领导以及校内各个职能部处提供了系列功能,包括办学情况综合分析和在线查询,专业结构分析比较,校级的教学质量监控评测体系,教师管理等等,这些功能非常实用,这是大学实现精细化、规范化、现代化管理的必备基础。以我校为例,我们过去教师的数据可能在人事处、教务处、科研院等学校的职能部门,采取本平台以后,把教师有关的所有数据都进行了融合,打通了所有原来割裂的数据。从去年开始,我们学校的职称评聘,年度考核全部基于这一平台,全部在大数据里,建立健全了基于数据驱动的精准化服务