大数据时代读书心得体会大数据时代读后感文章范本 大数据时代读书心得1000字(九篇)

从某件事情上得到收获以后，写一篇心得体会，记录下来，这么做可以让我们不断思考不断进步。那么心得体会该怎么写？想必这让大家都很苦恼吧。接下来我就给大家介绍一下如何才能写好一篇心得体会吧，我们一起来看一看吧。

有关大数据时代读书心得体会大数据时代读后感文章范本一

1.负责根据业务需求完成数据提取、分析、报表制作;

2.负责数据应用系统的数据维护与支持，系统中进行数据导入和处理，并负责解决用户的数据技术问题;

3.完成上级交办的其他事宜;

任职要求：

1 大学本科以上学历，志向往大数据方向发展的20xx年应届毕业生优秀考虑

2 细心，对数据分析有浓厚兴趣

3 具备基础英文读写能力，有excel、sql基础

4 有处理过大数据量经验者优先

有关大数据时代读书心得体会大数据时代读后感文章范本二

职责:

1)负责公司软件产品整体架构的设计和关键功能实现

2)负责公司架构长期看护以及优化;

3)负责软件部门各模组间的协调配合;

4)提高巩固软件代码质量;

5)负责大数据流式框架的设计、优化及部署;

6)规划研发部门员工的技术发展路线并提供必要的帮助和指导

任职资格:

1)本科及以上学历，计算机相关专业，5年以上工作经验;

2)频繁换工作，比如一年一个公司，请绕路;

3)3年以上产品架构经验，主导过产品的成功上线;

4)对底层设备通讯协议，b/s系统，手机app开发等都有一定的了解;

5)对各种主流语言c#\java\pathon有一定的了解

5)精通各种大数据架构，并深入研究过其中一种，有storm\kafka等流式实时处理经验为佳

6)能够承担较强的工作压力，有良好的自我驱动能力和责任感;

7)具备优秀的逻辑思维能力、表达能力、沟通协调能力。

有关大数据时代读书心得体会大数据时代读后感文章范本三

读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。

“在小数据时代，我们会假象世界是怎样运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡，我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法，也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴，因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大，太权威，太基本了，我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点，毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。

近几十年，我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应该做到的就是要破和立，要改变自己的传统，跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上，嘴巴上也必须跟上，否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”，那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见”，跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。

当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后，我们可以把样本变成全部，再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后，似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话，就让我很担心了!

《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系，而是相关关系”，“知道是什么就够了，没必要知道为什么”，而逻辑学四大基本定律(同一律、矛盾律、排中律和充足理由律)中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的。在同一件事上两种方法对立，应该只有一个结果，就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因。

可我却不能拭目以待，像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”，因为我身处其中。问题不解决，我就没法思考和工作，自然就没法活了!更何况还有两个更可怕的事情。

其一：量子力学搞了一百多年，为了处理好混杂性问题，把质量和速度结合到能量上去了，为了调和量子力学与相对论的矛盾，又搞出一个量子场论，再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥，最后把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子，恨不得马上造成那可怕的时间旅行机器。唯一阻止那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系，因为爸爸就是爸爸，儿子就是儿子。那么大数据会不会通过正视混杂性，放弃因果关系最后反而搞出时间机器，让爸爸不再是爸爸，儿子不再是儿子了呢?其二：人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器没有。《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果，那我还不如现在就趁早跳楼。

还好我知道自己对什么统计学、量子力学、逻辑学和大数据来说都是门外汉，也许上面一大篇都是在胡说八道，所谓的担心根本不存在。但问题出现了，还是解决的好，不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津。

所以想向《大数据时代》的作者提一个合理化建议：把这本书继续写下去，至少加一个第四部分——大数据时代的逻辑思维。

有关大数据时代读书心得体会大数据时代读后感文章范本四

职责：

1、研究大数据新技术分析发展方向;

2、负责数据仓库逻辑模型、物理模型的分析、设计和建立，开发报表，进行数据分析;

3、负责数据仓库的业务探索(business discovery)以及信息探索(information discovery)的工作;

4、负责对原始数据进行加工清洗;

5、参与数据平台的设计、开发、维护与优化，满足上层数据运营体系各项需求;

6、参与应用分析平台的系统分析、设计以及实现工作;

任职要求：

1、对数据敏感，熟悉数学建模整个过程，拥有国家/国际数学建模获奖经历优先考虑;

2、熟悉常用的数据分析算法及数据挖掘算法，熟悉机器学习算法的原理及应用，熟悉r、python等至少一种挖掘工具;

3、3年以上软件类ai/bi项目开发经验，1年以上架构设计经验，具有大型门户/ai/bi等大型项目架构设计经验优先;

4、熟悉数据仓库实施方法论，熟悉数据建模，了解数据仓库体系架构，了解数据集市;

5、熟悉主数据、元数据、数据质量等企业数据管理相关的体系和方法;

6、熟悉与架构设计相关的数据存储/性能调优等相关领域知识;能够解决项目过程中的技术难题;

7、熟悉逻辑模型和物理模型建模、中间层模型理论以及多维模型的设计;

8、理解bi系统建设各层面，对bi建设思路和建设方向有清晰的认识，至少熟悉一种设计工具进行etl，如tableau/qlikview/cognos/bo/datastage/sas/spss等;

9、能够熟练的使用kettle等开源etl工具进行开发者优先;

10、熟悉linux，使用shell, python脚本经验优先;

12、熟悉hadoop/spark生态系统，例如hive、hbase等，有实际的集群搭建和使用经验者优先;

13、有大数据平台建设经验者优先。

有关大数据时代读书心得体会大数据时代读后感文章范本五

职责

1、负责企业级大数据平台、数据云服务的设计与开发;

2、基于大数据生态圈，支持智慧交通等大数据场景应用实现;

3、负责公司大数据产品的设计、封装与落地;

4、负责学习大数据相关算法研究、实现与应用

任职要求

1、统招本科及以上学历;2年以上智慧城市建设或交通行业信息化相关工作经验，3年以上大数据架构设计、开发经验;

2、精通大数据生态圈的技术，包括但不限于mapreduce、spark、hadoop、kafka、mongodb、redis、flume、storm、hbase、hive，具备源码级问题解决和集群优化改造能力;

3、熟悉常用编程语言，包括java、python、scala等;

4、具有很强的技术研发和创新能力，能有效把握技术发展方向，有较强的执行能力、学习能力、沟通能力、适应能力，责任心强;

有关大数据时代读书心得体会大数据时代读后感文章范本六

职责：

1.负责大数据管理平台产品的运维支撑工作，包括项目实施(安装、调优、培训)、项目联调以及其他日常维护等;

2.负责大数据管理平台产品的自动化运维相关脚本的开发、维护等;

3.参与大数据管理平台其他相关工作;

4.领导交付的其他事宜任职要求

任职要求：

1.熟悉linux(redhat/centos)软硬件环境、系统管理和优化，熟练部署、优化各种常用服务，熟练使用linux 命令;

2.具备一定的故障排查能力，能够独立排查及解决操作系统层的各类问题，有良好的技术敏感度和风险识别能力，熟悉一门以上脚本语言(shell/python等);

3.熟悉hadoop大数据生态圈，包括但不限于zookeeper、hdfs、yarn、hive、hbase、spark、kafka、flume、es、mysql等;

4.熟悉hadoop各组件的原理和实现，有实际部署维护、管理( 包括元数据管理)及优化经验，并拥有持续调优能力，运维管理过大规模数据平台经验者优先考虑;

5.熟悉掌握常用的安全协议和组件服务，对hadoop各组件的权限、安全、kerberos进行配置管理。熟悉ssl、acl、kerberos等在大数据环境场景的使用;

6.大型节假日需低频次维护各项目，可以调休;

7.具备良好的服务意识，善于主动思考，自我驱动力强。有良好的沟通、协调能力，富有团队精神，有较强的文档编写能力;

8.本科或硕士毕业于211、985等国内知名高校者优先(注意，仅是加分项，不是必须);

9.有实际工作经验者优先;

有关大数据时代读书心得体会大数据时代读后感文章范本七

职责：

1、与客户沟通，理解、细化客户的数据分析需求，了解客户对数据需求背后的目的，更好地为客户提供解决方案。需求范围包括：企业网络舆情、品牌网络口碑、消费者洞察、社会化运营数据、产品体验和创新等;

2、根据商业背景和相关行业背景，搭建清晰的研究框架，设计研究方案，将客户需求落地;

3、基于多维大数据以及不同数据特点，使用公司自有大数据分析工具，洞悉数据背后的信息，满足客户的分析需求;结合自身和团队的研究经验，基于数据洞察结果提出合理的解决方案和意见，提升数据价值;

4、承担分析报告撰写的主笔工作。

任职资格：

1、本科以上学历;

2、有3年以上的咨询公司、广告/公关公司或大型企业市场研究或用户研究部门工作背景;

3、对制造、快消、互联网、零售等行业及商业模式有一定的了解，对数据有较高的敏锐性;

4、具备数据操作能力，熟练使用excel，熟练使用spss等至少一种统计软件;

5、具备独立完成ppt制作，报告撰写能力;

6、良好的英文写作能力，能撰写英文分析报告;

7、良好的沟通与表达能力，能与客户对接需求。

有关大数据时代读书心得体会大数据时代读后感文章范本八

未来的十年，将是大数据引领下的智慧科技时代。不管你是否意识到它的存在，大数据都将越来越快地改变我们这个时代，包括我们的生活方式。

维克托·迈尔-舍恩伯格是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一。他通过一个大家熟知的事例，来帮助我们理解“大数据”的潜在影响力，那就是四个世纪之前望远镜和显微镜的发明。望远镜能够让我们感受宇宙，显微镜能够让我们观测微生物，它们都是收集海量数据的新工具，因为这种工具的发明，人们同步更新了分析数据的技术和方法，促进了人们对世界更好的理解。如果说望远镜和显微镜是测量领域中的一场革命，那么今天的数据测量就相当于是现代版的望远镜、显微镜。随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升，云计算、物联网应用更加丰富，以及更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此产生的数据及数据的增长速度比历史上的任何时期都要多、都要快。一个大数据的时代，不经意间顺理成章地翩然而至。

一、什么是大数据?

大数据是当前最热门的话题之一。但什么是大数据，人们尚未给出确切的定义。首先，“大数据”是相对过去小的、局部性的数据而言的;其次，利用大数据进行分析和工作时，所依据的关于此事尽可能完整的数据，从而“一览众山小”，而不是采用局部的小数据，从局部推断整体。

维克托也并未直接给出大数据的定义。不过，他用三大转变描述了大数据的特性：

转变之一：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。例如一项针对相扑比赛中非法操纵比赛结果的研究对64000场比赛进行了分析，这算不上一个很大的数字，但由于这是过去十年所有的比赛，所以它是大数据。

转变之二：由于有了更多的数据，我们可以接受更多的混杂、更多数据上的不精确。如果我们对于一个事物只有50个数据点，那么每一个数据点都必须非常精确，因为每个数据点都是有用的;但是如果我们有5000万个，去掉10个，甚至去掉1000个都没有太大的问题。

转变之三：不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。分析大数据主要为了预测未来“是什么”，而不是“为什么”。因为很多时候我们以为我们找到了事情背后的原因，实际上却没有找到。更多时候知道了“是什么”就足够了。例如知道流感将会扩散到哪里就足够了，我不需要知道为什么;知道什么时候在网上购买机票能够获得最优惠的价格就足够了，我不需要知道为什么此时价格最低。

二、大数据带来的变化

大数据从根本上改变我们认识世界和改变世界的方式。很多传统的习惯将被颠覆，很多旧的制度将面临挑战。举例来说：

第一，科学探究的思路和方式受到挑战

探究是新课程改革中的一个热词，是促进学校教学与科学研究相融合的实践举措。科学探究的基本路径是：发现问题，提出假设，制定方案，实践探究，分析数据，得出结论。之所以会梳理出这样一个探究的路径，与我们对问题知晓的信息过少有关。换句话说，对所要研究的事物，我们知道的数据很少，需要从这些很小的数据出发，通过猜想和假设，进行试探性的研究，如果研究得出的结果和自己的假想是一致的，则说明我们的假说是正确的，这些假说会上升为对该事物描述的知识，我们掌握该事物的数据也随之增加。

利用测量所获得的点滴数据，从一个局部来推测世界是怎样的，这是科学探究的基本思路和方式。长期以来，我们总是通过这样的方式来认识世界，对其有宗教般的信仰。尽管我们知道，决策者总是先有了想法，才会提出假设。如果决策者自身对所研究的事情存在着偏见，所提出的假设就很难得到实证的支持，这往往会导致探究花费了很长的时间、很大的物力和财力，也常常劳而无功。但科学研究者还是坚定不移地沿着这条道路前行，学校在教学中也将其作为科学研究的基本规范来传授。

在大数据时代，这样的研究方式收到了极大的挑战。先举个事例来说吧。手机辐射是否能够致癌?关于这个问题，无论我们的假设如何，实验的设计都很难进行。首先，样本选择过少，没有统计学上的意义;其次，不能拿人做研究对象;第三，短时间的研究很难观察到变化。有了大数据之后，这样的难题就可以迎刃而解了。前段时间，丹麦就进行了这样的研究。丹麦拥有1985年手机推出以来所有手机用户的数据库。他们从这个数据库中分析了1990年至20xx年拥有手机的所用用户的数据，同时，他们还收集了这一期间医院收集的所有癌症患者的数据，然后分析手机用户是否比非手机用户有更高的癌症发病率。这两个数据库本身是完全独立的，在作分析之前从来没有想过可以做这样的研究。结果表明，使用移动用户和癌症风险增加之间不存在任何关系。20xx年10月，这一研究的结果发表在《英国医学杂志》上。

上述的案例告诉我们，在获得了大量的数据，能够对事物的整体进行全面的认识之后，假想就没有意义了，我们可以直接根据全面的数据做出结论。

有关大数据时代读书心得体会大数据时代读后感文章范本九

职责：

1、 负责搭建数据模型，分析业务变化趋势，用数据驱动产品改进、业务发展，有互联网产品growthhacker相关运营经验，有研发或数据分析背景优先;

2、 专题性探索，深入数据，对现有业务漏斗分析、用户路径分析、其产品转化、留存率、用户画像等;

3、 深入理解产品、业务需求，通过数据挖掘分析商业前景和商业价值，为管理层决策提供数据支持;

4、通过数据驱动的方法，不断迭代 a/b测试试验;

5、关注整个用户生命周期 ，持续优化营销内容和流程设计;

6、建立和完善用户增长相关的数据探索工具，提升业务效率。

任职要求：

1、 本科或以上学历，统计学、数学、计算机等相关专业，熟练掌握算法、数据结构等基础知识;

2、 3年以上数据挖掘分析相关工作经验，参与过完整的数据采集、整理、分析、挖掘工作，有电商直播平台经验优先;

3、 掌握大数据海量数据处理技术，或者其他大规模数据处理经验，熟练使用java/pathan/sql /hadoop/hive/impala/spark/mpi等语言;