心得体会是对个人在学习、工作、生活等方面的经验总结和感悟，通过书面形式表达出来。它可以帮助我们回顾所经历的过程，发现其中的收获和不足。那么，如何撰写一篇较为完美的心得体会呢？首先，我们应该明确心得体会的目的和主题，以便我们可以有针对性地总结和概括。其次，我们需要回顾过去的经验，对自己的行动和思考进行评估和分析。然后，我们可以结合具体案例和实际情境，从多个角度来解读和理解所得到的心得。最后，我们应该深入思考和反思，提出具体的改进和进步方向，以期在以后的学习、工作和生活中能够更好地应用和发展。以下是一些优秀的心得体会范文，供大家参考和借鉴。

大数据专业导论心得体会论文篇一

专业导论课程是大学课程体系中非常重要的课程之一，其涵盖面十分广泛，涉及到各个领域的知识。在这门课程中，我们学习了如何进行学术研究，如何撰写论文，以及如何进行演讲等重要的技能。同时，通过该课程的学习，我们也了解到了自身专业领域的发展趋势，并且掌握了较为完善的研究方法论和实践技能。在这篇文章中，我将分享自己在专业导论中的心得体会。

第二段：如何开始进行学术研究

在专业导论的学习中，我了解到学术研究需要有明确的研究目标和问题，而这一过程需要慢慢积累。在我的学习过程中，我尝试了许多方法来确定研究目标。其中，与导师讨论、阅读相关文献、了解前沿研究方向等都是非常重要的方法。这些方法可以帮助我更准确地确定研究方向，更快地进入到研究状态中来。

第三段：如何撰写专业论文

在学术研究的过程中，写论文是不可避免的环节。撰写论文是一项技术活，需要我们学会缜密思考、精准表达和结构化的写作方式。在我的学习中，我学到了一些有用的技巧。首先，明确论文结构，建立逻辑框架。其次，做足前期准备工作，收集大量可以支撑自己论点的资料。最后，进行论文反复修改和校对，确保文章语言简洁、流畅，同时有足够的说服力。

第四段：如何进行学术演讲

演讲是展示研究成果的重要方式，同时它也是表现自己的能力的有效方法之一。在我的学习过程中，我了解到要想进行成功的学术演讲，需要做好以下几点。首先，进行清晰而简短的自我介绍。其次，对研究内容进行充分的准备和理解。最后，简洁、明晰、有逻辑地表达自己的观点。

第五段：结论

通过专业导论的学习，我不仅掌握了如何进行学术研究的方法，如何撰写出高质量的论文，还了解到了如何进行有效的学术演讲。这些技能的掌握不仅是我在我的学术道路中扎实根基的重要保障，也是我未来职业生涯中必备的技能与能力。希望通过我的分享，可以激励更多学习者，尽快掌握学术研究的技能，快速提高自身的素养水平。

大数据专业导论心得体会论文篇二

“专业导论”是一门非常重要的课程，它承载着了解和学习专业知识的期望。作为大学生，我最近刚刚完成了“专业导论”论文的写作。在这个过程中，我深深感受到了这门课程的重要性。在这篇文章中，我想分享一下我的心得体会，希望能对其他学生有所帮助。

第二段：学术研究的意义

作为一名大学生，我们需要在不同的学科中进行学术研究。而“专业导论”的论文写作正是其中的一种方式。在论文写作的过程中，我们可以学会如何撰写优秀的研究论文，了解如何进行综合性调研、利用学术资源、跨学科思考等技能。这些技能在今后的学术生涯，尤其是对于科研工作的开展和学术成果的产生都有着非常重要的意义。

第三段：思考能力的培养

“专业导论”论文写作还可以帮助我们培养独立思考的能力。在课外学习许多的知识的基础上，我们需要将这些知识融合进我们的论文当中。这要求我们有良好的解决问题的能力和多角度的思考方式，这些能力都是在论文写作练习中不断增强的。

第四段：技巧的掌握

在写作中，我们也可以锤炼写作技巧。在写作的过程中，我们需要遵循学术规范，严格按照格式进行论述，注意数据来源的准确性以及对相关文献进行注释等等。这些注意事项是在写作中不断积累的。

第五段：成长的意义

总之，“专业导论”的论文写作不仅仅是完成一项任务，更是对我们的学术探究和思考全局的一种重要途径。学习和成长的过程固然辛苦，但是我们应该将其视作提升自我的机会，尤其是在某个领域，开始贡献自己的同行学者。

结论：思考全局

在学习之路路上，我们需要着眼于学科全局，不断重塑自己的思考方式，磨炼写作能力并保持成长。我相信，通过“专业导论”论文的学习，我们可以积攒起硕大的力量，继续在学术发展中大展拳脚。

大数据专业导论心得体会论文篇三

第一段：引言

数据科学作为一门新兴的学科，正在迅速发展和普及。在学习了《数据科学导论》课程后，我对数据科学的概念、原理和应用有了更深入的理解。在这篇文章中，我将分享与数据科学导论相关的心得体会，包括对课程内容的理解和对数据科学的认识提升。

第二段：数据科学的概念和原理

在课程中，我学到了数据科学的核心概念和基本原理。数据科学是一门通过使用数学、统计学、计算机科学等技术和工具来处理和分析数据，从而获得有价值信息和解决实际问题的学科。数据科学的核心原理包括数据收集与整理、数据预处理、数据挖掘与分析、建模与预测等。通过学习这些概念和原理，我对数据科学的整体框架和流程有了更清晰的认识。

第三段：数据科学的应用领域和重要性

数据科学可以广泛应用于各个领域，如金融、医疗、社交媒体、电商等。它可以帮助企业进行市场分析与预测，优化运营和决策，提高工作效率。在医疗领域，数据科学可以帮助医生诊断与治疗疾病，实现精准医疗。而在社交媒体和电商领域，数据科学可以通过用户行为分析和推荐算法来提供个性化的服务和体验。正是因为数据科学在各个领域的重要性和应用价值，我对数据科学的前景和发展更加有信心。

第四段：数据科学导论课程的收获

在学习《数据科学导论》课程的过程中，我从两个方面获得了收获。首先，课程提供了针对数据科学的基础知识和理论讲解，让我对数据科学的基本概念有了更深入的理解。其次，课程安排了实践环节，让我有机会亲自动手实践数据分析的过程，并对一些常用的数据科学工具和技术有了实践经验。这些实践环节提高了我的数据科学能力，培养了我解决实际问题的能力。

第五段：对数据科学的展望和总结

数据科学是一门充满挑战和机遇的学科，它所涉及的数据量和复杂度不断增加，需要我们不断学习和更新自己的知识和技能。通过学习《数据科学导论》这门课程，我深刻意识到数据科学对于未来社会的重要性，以及它对于个人职业发展的吸引力。我将继续深入学习和研究数据科学，不断提高自己的能力，为实现数据驱动的决策做出贡献。

总之，在学习《数据科学导论》这门课程后，我对数据科学的概念、原理和应用有了更深入的理解。我认识到数据科学在各个领域的重要性和应用价值，并通过实践环节提高了我的数据科学能力。在未来，我将坚持学习和研究数据科学，为社会的发展和个人的成长做出贡献。

大数据专业导论心得体会论文篇四

近年来，大数据技术发展迅速，已经成为企业进行信息化、智能化转型的关键。作为一名大数据专业的学生，我深入学习了大数据的基础知识和实践操作，进一步认识到了大数据技术的重要性和未来发展趋势。

第二段：学习体验与感悟。

在学习过程中，我深受到了大数据挖掘、数据处理与分析、机器学习等方面的启发，尤其是在实践操作的过程中，深刻地意识到了数据清洗的重要性和挑战。同时，对于不同的数据结构和数据类型，选择不同的算法进行分析，提高了我的数据处理能力。

除此之外，我也深刻体会到了人工智能和大数据之间的相互依存性。大数据给人工智能提供了大量的数据资源，人工智能又能通过自动化的方式解决数据分析中的重复性工作，并提高了数据的精准度和效率。

第三段：实践与应用。

学习大数据专业的过程中，实践是非常重要的一环。我们通过对大量数据的处理分析，学习了多种分析工具和技术。在应用方面，我曾参与过公司的数据处理与分析项目，将机器学习算法应用在广告推荐系统中，实现了相关的数据分析与应用。

在实践项目中，我深入了解了业务逻辑，分析出能够有效解决问题的指标，以及有针对性的数据处理与分析工具，帮助公司实现了对于用户行为的预判与推荐，取得了明显的商业效益。

第四段：发展前景与趋势。

大数据技术随着云计算、大数据分析和机器学习等技术的不断发展，将会越来越受到各行各业的青睐。而随着国家政策的不断扶持和推动，大数据行业将会逐渐呈现出一个蓬勃发展的态势。有报道认为，全球大数据市场今年有望达到1330亿美元，未来几年仍有望继续增长。

在未来发展方向上，大数据技术的应用将会扩展到更多的领域。比如，医疗领域中，大数据技术可以实现对疾病的精准预测，提高诊疗的准确性和效率，同时还能对药物研发进行大规模的数据分析。

第五段：总结与建议。

综上所述，学习大数据专业是一项既具有挑战性，又值得追求的事业。在学习过程中，注重实践和掌握数据处理的具体技术是至关重要的。而在未来的发展道路上，大数据与人工智能的结合将会成为一股不可忽视的力量。因此，建议在学习大数据的同时，也要多关注人工智能等前沿技术的发展动态，不断拓宽自己的知识面。大数据专业需要具备扎实的理论基础、较强的数据处理能力和较高的实战经验，而且需要不断进修，跟随技术的发展趋势，以适应未来社会的发展需求。

大数据专业导论心得体会论文篇五

随着信息技术的发展和智能设备的普及，大数据已经成为当今社会的热门话题。作为数据时代的核心，大数据不仅改变着人们的生活方式，也深刻影响着社会经济发展。在长时间的学习和实践中，我对大数据有了一些心得体会。本篇文章将从数据的来源、数据的处理、数据的应用、数据的挑战以及数据的未来五个方面，对大数据进行思考和总结。

首先，大数据的来源不仅包括了传统的企业内部数据，而且还包括了社交媒体、物联网、日志文件等非结构化和半结构化数据。与传统的数据相比，大数据具有体量大、速度快和多样性的特点，因此更加具有价值。大数据的产生与人们日常生活中的各个方面密不可分，例如我们在社交媒体上发布的照片、留言、评论等、在手机、电视、汽车等智能设备上的操作和行为也都产生了大量的数据。因此，我们要充分利用这些数据，挖掘出数据中的价值。

其次，对大数据的处理成为突破瓶颈之一。由于大数据的特点，传统的数据处理方法已经不能满足当前的需求。因此，人们开始采用云计算、分布式存储和分布式计算等新技术。云计算可以提供强大的计算和存储能力，分布式存储可以方便地处理大规模数据的存储，分布式计算可以加速大规模数据的处理。同时，机器学习和深度学习等算法的出现，为数据处理提供了新的思路。通过建立合适的模型和算法，可以更好地处理大数据，并从中发现隐藏的规律和关联。

第三，大数据的应用已经渗透到各个领域。在商业领域，大数据可以帮助企业更好地了解客户需求、优化产品设计、优化营销策略等，从而提高企业的竞争力。在医疗领域，大数据可以帮助医生更准确地诊断疾病、制定个性化治疗方案。在城市管理中，大数据可以帮助政府更好地了解城市运行的状态，制定科学合理的城市规划和交通管理。在交通领域，大数据可以帮助交通公司更好地安排班车和线路，提高乘客的出行效率。

然而，大数据也面临着一些挑战。首先是数据安全和隐私问题。大数据的应用离不开个人信息的采集和存储，而这又与用户的隐私密切相关。因此，我们需要建立合理的数据保护机制，使用户数据安全可控。其次是数据质量问题。大数据的质量直接影响数据分析和决策的准确性和有效性。因此，我们需要加强数据质量的管理和控制。此外，大数据的运营和维护也需要相应的技术和人才支持，这对于很多企业来说是一个挑战。

最后，对于大数据的未来，我非常看好。随着技术的进步和应用场景的拓展，大数据将会有更广泛的应用。例如在智能家居领域，大数据可以帮助家庭更智能地控制和管理各类设备。在教育领域，大数据可以帮助教育机构更好地了解学生的学习情况和学习模式，从而制定更适合的教学方案。在环保领域，大数据可以帮助我们更好地了解环境污染的情况，从而制定合理的治理方案。

总之，大数据已经成为时代的潮流，对于社会发展和个人生活都起到了重要的推动作用。对于大数据的深入思考和理解，有助于我们更好地把握和利用数据，发现新的需求和机遇。希望未来大数据的应用能够更好地服务于人类的发展和进步。

大数据专业导论心得体会论文篇六

在当今科技发展迅猛的时代，大数据已成为不可忽视的重要资源。它为我们的生活带来了很多改变，也给企业、政府和个人提供了更多机会。通过对大数据的学习和实践，我意识到了大数据的重要性和潜力。在这篇文章中，我将从数据收集、数据分析、数据隐私、数据治理和数据应用五个方面分享我对大数据的心得体会。

首先，数据收集是进行大数据分析的基础。无论是企业、政府还是个人，我们都应该积极参与数据收集。在大数据时代，每个人都是潜在的数据生成源。企业可以通过设备和传感器收集销售数据和用户行为数据，政府可以利用数据收集来改善公共服务，个人可以通过社交媒体和移动应用来分享自己的数据。数据的多样性和数量越大，分析结果越准确，应用场景也会更多。

其次，对数据进行分析是利用大数据的核心。大数据分析可以帮助企业和政府发现隐藏的模式和趋势，为决策提供有力支持。在我们的日常生活中，大数据分析也是无处不在的。我们可以通过购物网站推荐来发现感兴趣的产品，通过社交媒体的算法来找到和我们兴趣相投的人。然而，大数据分析不仅仅是利用算法和工具，还需要人的智慧去理解数据背后的故事。

第三，数据隐私是大数据时代面临的主要问题之一。随着数据的不断增长，隐私问题也日益突出。个人数据的泄露可能导致信息被滥用，对个人和社会带来无法估量的风险。因此，数据隐私保护应该成为我们在使用大数据时考虑的重要因素。政府需要制定相应的法律和法规来保护个人隐私，企业需要建立严格的数据使用和保护机制，个人也应该提高自我保护意识，选择安全可靠的应用和平台。

第四，数据治理是保障数据质量和安全的重要手段。数据治理是一种组织和管理数据的方式，涉及到数据的标准化、清洗、分类和存储等方面。数据治理的目标是确保数据可靠和可用，提高数据价值和利用率。在数据治理过程中，需要建立明确的责任和权限，制定相应的规范和流程，采用合理的技术手段来保护数据的完整性和安全性。

最后，大数据的应用是实现数据价值的最终目标。大数据的应用可以涵盖各个领域，如金融、医疗、交通和教育等。通过大数据分析，金融机构可以预测风险，提高客户满意度；医疗机构可以个性化治疗，提高疗效；交通部门可以优化交通流量，减少拥堵；教育部门可以根据学生的兴趣和能力提供个性化教育。大数据的应用可以为企业提供竞争优势，为政府提供决策支持，为个人提供个性化服务。

综上所述，大数据是当今信息社会的重要资源，对企业、政府和个人都具有重要意义。通过对大数据的学习和实践，我深刻认识到了数据收集、数据分析、数据隐私、数据治理和数据应用的重要性和挑战。在未来的发展中，我们需要更加重视数据的收集和利用，同时加强对数据隐私的保护和数据治理的规范，以实现大数据的最大价值。

大数据专业导论心得体会论文篇七

数据科学是近年来兴起的一门新兴学科，涵盖了统计学、计算机科学和领域知识等多个领域，使得我们能够从大规模数据中获取有价值的信息和知识。作为一门综合性的学科，数据科学导论课程为我们提供了对数据科学基本概念、方法和应用的初步了解。在这门课程中，我收获颇丰，以下是我对于数据科学导论的心得体会。

首先，数据科学导论课程为我们提供了对于数据科学基础概念的深入理解。在课程中，我们学习到了数据收集、存储和处理等基本概念。数据收集是数据科学的基础，了解不同类型的数据收集方法和技术能够帮助我们更好地理解数据的来源和质量。数据存储是数据科学中非常关键的一部分，我们学习到了不同的数据存储方式，并了解到了如何进行数据的清洗和整理以便于使用。此外，我们还了解到了关于数据处理的基本概念，如数据变换、提取和归约等。通过这门课程，我对于数据科学的基础概念有了更加清晰的认识。

其次，数据科学导论课程为我们提供了对于数据科学方法的初步介绍。数据科学方法是指通过数据来解决实际问题的方法和技术，包括了数据挖掘、机器学习和统计分析等。在课程中，我们学习了数据挖掘的基本流程和方法，了解了数据挖掘的主要任务和技术，如分类、聚类和关联规则挖掘等。此外，我们还了解到了机器学习的基本原理和方法，如监督学习和无监督学习等。通过这门课程，我对于数据科学方法有了初步的了解，进一步激发了我对于数据科学的兴趣。

第三，数据科学导论课程为我们提供了对于数据科学应用的实践经验。在课程中，我们不仅学习到了数据分析的基本方法和技术，还有机会通过实践项目来应用所学知识。通过实践项目，我们能够将课堂上理论知识与实际问题相结合，提高我们的数据科学技能。在实践项目中，我们需要收集和处理真实数据，并利用所学方法和技术进行数据分析和模型构建。通过这些实践经验，我深刻体会到了数据科学在实际问题中的应用和价值。

第四，数据科学导论课程为我们提供了对于数据科学领域的前沿发展动态的了解。数据科学是一个快速发展的领域，新技术和方法不断涌现，课程中我们学习到了数据科学领域的前沿研究和应用，如大数据分析、深度学习和自然语言处理等。了解数据科学领域的前沿动态能够帮助我们不断更新知识，紧跟科技发展的步伐。

最后，数据科学导论课程不仅加深了我对于数据科学的认识，还培养了我对于科学问题的思考能力和解决问题的方法。通过学习这门课程，我学会了如何收集和处理数据、如何选择合适的分析方法和技术，以及如何将数据科学应用于实际问题中。这些能力将对于我今后的学习和工作具有重要意义。

综上所述，数据科学导论课程是一门非常有价值的课程，通过这门课程我对于数据科学的各个方面有了初步的了解和体验。我相信这门课程为我今后的学习和发展奠定了坚实的基础，也激发了我对于数据科学领域的兴趣。我期待着在未来的学习和实践中能够不断探索数据科学的更多奥秘，为社会进步和人类福祉做出贡献。

大数据专业导论心得体会论文篇八

随着信息时代的到来，人们生活中的各个方面都开始涌现出海量的数据。这些大数据以惊人的速度增长，使得人们需要运用更加高效的方法来处理和分析这些数据，从而获得有价值的信息和洞察。在我与大数据打交道的过程中，我深深领悟到了大数据的重要性和它对我们生活的影响力。在这篇文章中，我将分享我对大数据的心得体会。

首先，大数据为我们提供了更全面和准确的信息。在过去，我们往往只能凭经验和感觉来判断事物的发展趋势和决策的方向。然而，随着大数据的普及，我们可以通过收集、分析和挖掘大量的数据，了解事物的真相和本质。比如，在市场营销领域，大数据可以帮助企业分析用户购买行为、消费偏好和市场趋势，从而制定更加精准和有效的推广策略。在医疗健康领域，大数据可以帮助医生分析患者的病例和治疗效果，为患者提供更加个性化和有效的治疗方案。通过大数据，我们可以更加科学地进行决策和规划，使我们的行动更加明确和高效。

其次，大数据为我们提供了更深入和全面的洞察。传统的数据处理方法往往只能分析孤立的数据点，而难以发现数据之间的联系和规律。然而，大数据具有强大的处理能力，可以将各个领域的数据进行整合和分析，从而帮助我们发现隐藏在庞大数据中的规律和趋势。比如，交通领域的大数据可以帮助我们了解城市交通状况和交通拥堵的原因，从而优化交通管理和规划。而在科学研究领域，大数据可以帮助科学家们分析海量的实验数据，发现科学事实和新的知识。因此，只有运用大数据的方法，我们才能够获取到更加准确、全面和系统的洞察，为我们的工作和生活带来更大的价值。

第三，大数据为企业和组织提供了更广阔的发展空间。在信息时代，数据已经成为企业竞争的重要资源。通过收集和分析大数据，企业可以了解市场需求、优化产品和服务，并制定合适的商业策略。比如，Amazon通过分析用户购买记录和偏好，为用户推荐个性化的商品，提高销售效率和用户满意度。而在政府组织中，大数据可以帮助政府进行城市规划、资源分配和社会管理，提高行政效率和服务质量。此外，大数据还为创新提供了更多的可能性。通过挖掘大数据中的信息和资源，创业者可以发现新的商业机会和创新方向，为社会的发展带来新的动力和活力。

第四，大数据也带来了一系列的挑战和问题。首先，大数据的处理和分析需要高度的技术和运算能力。大数据往往以海量的形式存在，数据存储、处理和分析需要庞大的计算资源和算法模型。其次，大数据的安全和隐私问题也引起了人们的关注。随着大数据的应用，个人和机构的隐私面临着更大的风险，需要制定更加完善的数据保护和隐私政策。此外，大数据的分析和使用也需要遵守法律和伦理的规范，避免滥用和侵犯他人的权益。

综上所述，大数据对我们生活的影响力是巨大的。通过大数据的处理和分析，我们可以获得更全面、准确和深入的信息和洞察。大数据为企业和组织提供了更广阔的发展空间，也为创新提供了更多的可能性。然而，大数据的应用也面临着一系列的挑战和问题。因此，我们需要积极应对这些挑战，保障大数据的安全、隐私和合法性，从而更好地利用大数据的力量，为我们的社会和生活带来更大的进步和发展。

大数据专业导论心得体会论文篇九

随着计算机技术、信息技术与网络技术等得到了迅猛的发展，对人们的生活生产方式造成了极大的改变，但是也是数据量呈现爆炸式的增长，现代企业要想实现良好的发展，便要求大数据实现充分的利用，大数据背景下，数据分析、数据安全、数据仓库、数据挖掘等技术同样得到了普遍的重视。在这样一个大背景下，要想使信息管理与信息系统专业人才更好地满足社会发展需求，便要对传统的教育模式加以转变，不断提高学生信息处理水平，从而更高的适应企业对信息人才实际的需求，这对社会发展与学校发展具有非常重要的作用。

1）大数据的概念与特征。

大数据作为数据分析最为先进的技术，大数据能够分为大数据技术、大数据科学以及大数据工程等诸多的领域[1]。其中大数据技术便是指对各类型数据进行深入的挖掘，将数据中存在的有价值信息进行获取的能力。而大数据科学主要是注重对大数据网络运营与发展中进行大数据规律的发现与验证，同时对大数据网络和自然与社会活动间的联系进行研究。至于大数据工程一般是大数据进行规划建设与运营管理方面的系统性工程。

对大数据时代来说，当前一般公认其具有如下四个主要的特征，其一，数据量大，目前大数据具有的数据量级已经由以往的tb上升到pb甚至是zb，能够看出大数据时代具有的数据量巨大的。其二，数据类型多，数据信息越来越多是视频、图片、位置以及图像等半结构化信息甚至是非结构化信息。其三，价值密度虽低，但商业价值却高，如果以视频信息为例，持续不断的视频监控数据之中，其中具有价值的信息通常只有1～2s，甚至可能更短[2]。其四，处理快速且工具发展快，数据流常常具有高速与实时的特点，并且对其进行作出快速且连续的数据处理。

2）大数据管理有关技术。

大数据得到快速发展的同时，和其相关的诸多技术领域也受到了人们的重视。目前应用最多的技术主要有数据分析、数据挖掘以及模型预测等。其中数据分析是通过相关的统计分析方法进行大数据的分析与判断，将其中的具有高价值的信息加以提出出来，并在此基础上得出相应的结论，最后利用其进行数据的概括与评价，这个过程中便成为数据分析。而数据挖掘主要是将大数据利用相关的算法进行计算，将大数据中隐含的价值信息实现充分挖掘的过程。至于模拟预测是指利用计算机创建相应的数据模型，利用这个模型对数据实现分析与处理[3]。上述三个技术之中，和大数据联系最为紧密的是数据分析与数据挖掘，能够将大数据处理说成是数据分析与数据挖掘不断发展出来的一个技术分支。依照大数据处理研究内容的不同，将其细化成大数据技术、大数据科学以及大数据工程等相应的领域。

3）大数据的价值。

信息使用者对海量的数据进行相应的收集，并对数据实现加工与处理，建立出各个数据间的发生与发展规律，并利用计算分析将数据中的有用信息进行挖掘，以此来对顾客喜好、企业发展以及潮流趋势等相关内容进行预测，并将其最为企业决策过程中的重要的依据。当今时期，大数据已经实现在互联网企业、电子商务、医疗卫生、零售、交通运输、金融等诸多的行业内得到应用，而且在政府部门的数据中心中同样发挥出了极大的价值[4]。通过上述分析能够发现，信息已经成为一种重要的资产，对该类型资产而言，只有对其实现深入的加工与精炼才能使其实现不断地增值。

当今时期，从相关的文献资料中的能够看出，通过对职业发展趋势实现大数据分析和研究，根据大数据概念与行业状况加以分析，最终得到大数据已经存在一个国际化的问题，即人才荒。企业需求的新兴技术预测与大数据分析等方面的人才远远地超过了以往仅仅进行智能信息管理方面的人才。随着人们进入大数据时代，各行各业对于大数据方面的人才有着相同的要求，也就是在具有数据收集与整合前提下，通过科学手段与先进工具实现数据深入的分析，并以此为企业发展提供高效的决策数据[5]。换句话说便是在当前大数据背景下，企业要求行业信管院一定要对信管知识加以深刻的掌握，并能够对大数据处理信息技术实现及时的更新与应用，而且还要拥有着良好的市场洞察能力与数据分析与判断等众多的能力。

2信息管理与信息系统专业人才培养存在的问题。

1）专业定位不清。

对于现今这个经济发展非常迅猛的时代，使信息数据呈现出更快地发展趋势，但是信息管理与信息系统专业教学模式却没有显著的变化，即便有所变革，却没有取得显著的效果，导致专业定位极为模糊，在制定相应的學科知识目标过程中也不是很明了。比方说，理工科学生更愿意进行计算机知识的学习，主要对计算机软件方面的研究较为深入，而对于经济学与管理学专业的学生在就业过程中主要选择经济管理方向，上述定位便导致信息管理与信息系统专业学生不能实现更好的发展，最终造成该专业显得可有可无[6]。

2）人才培养模式单一。

在大数据背景下，社会企业对专业人才培养有着越来越高的要求，不但要保证专业人才拥有深厚的专业知识，并且还能将理论知识应用在实际工作中，保证人才具有很好的实践能力。这边对学校进行专业规划过程中提出了高要求，既要注重对学生专业理论知识的培养，使学生具备高超的理论分析能力，还应该有效的组织学生积极进行社会实践，对学生的实践能力进行充分的培养，只有这样才能培育出满足社会发展与企业需要的实用性与综合性人才。但是，在我国当前时期人才培养过程中多数还是采取传统的灌输式教育教学，开展社会实践的院校相对较少。即便部分高校建设了实验基地，可是却并未加以充分的利用，依旧采用分数作为评定成绩的手段，并没有取得应有的教学效果。

大数据专业导论心得体会论文篇十

随着信息技术的不断发展，大数据已逐渐成为当前最热门的技术研究方向之一。为了更好地掌握这门技术，我开始学习了《大数据导论》这门课程。在学习的过程中，我有了许多的体会和感悟。下面就让我分享一下我的学习心得吧。

第二段：大数据的概念和应用。

在课程的前几节课中，我们了解到了大数据的概念和应用。大数据是指集成的、海量的、多元化的数据资产，它不同于传统的数据处理模式，需要借助集群、云计算和分布式计算等技术才能进行处理。这一技术在实际应用中也有着广泛的领域，如金融、医疗、智慧城市等各个领域。通过学习这些内容，我深刻地意识到大数据技术在推动社会发展中所具有的重要作用。

在掌握了大数据的概念和应用后，我们又学习了大数据技术的基本运作模式。通过对Hadoop、NoSQL等技术的学习，我深刻地了解到了这些技术的架构和原理。同时，在学习的过程中，我也意识到了数据分析和处理的importance，并开发了一些基本的数据处理技能。

第四段：大数据技术的发展趋势。

通过学习，我们还了解到了大数据技术的发展趋势。一方面，人工智能技术的不断应用将会进一步推动大数据技术的发展和应用，另一方面，随着云计算和边缘计算等技术的不断发展，大数据技术也将会实现更为广泛的应用。这些发展趋势，不仅对于大数据技术从业者的职业发展具有重要意义，同时也鼓舞着我更加深入地学习和应用这一技术。

第五段：结语。

通过这门课程的学习，我深刻地认识到了大数据技术所具有的重要意义，并掌握了一些基本的技术要点，同时也为我的职业规划和发展提供了有益的参考。在未来的学习和工作中，我一定会更加深入地学习这一技术并加以应用。

大数据专业导论心得体会论文篇十一

随着信息技术的迅猛发展，大数据产业逐渐成为新兴行业领域之一，大数据专业人才的需求也日益增长。作为一名从事大数据工作的实践者，我深刻体会到了这一领域的挑战和机遇。在这篇文章中，我将分享一些我在大数据专业工作中的心得体会。

首先，对于大数据专业工作来说，技术实践是非常重要的。大数据项目通常需要处理庞大的数据量和复杂的数据结构，因此具备扎实的技术能力是必不可少的。在我从事大数据工作的过程中，我深入学习了Hadoop和Spark等大数据处理框架，并通过实际项目的开发和实施，逐渐掌握了数据分析和处理的技巧。同时，我也积极参加行业内的培训和学习活动，不断提升自己的技术水平。

其次，作为一名大数据专业人士，必须具备良好的沟通和协作能力。大数据项目通常需要与多个部门和团队紧密合作，需要与数据科学家、开发人员以及业务部门进行有效的沟通和协调。在我工作中，我始终注重与团队的合作，积极主动地与他人交流和分享，帮助解决问题和提升工作效率。同时，我也注重提升自己的沟通能力，学会倾听和理解他人的观点，以便更好地与他人进行合作。

第三，对于大数据专业工作而言，数据分析和洞察力是非常重要的。大数据不仅仅是海量的数据，更重要的是如何从中提取有价值的信息和见解。作为一名大数据工作者，我通过不断的数据分析和挖掘工作，了解到数据背后隐藏的规律和趋势，并将这些信息应用到实际的业务场景中，帮助企业做出更准确的决策。在这个过程中，我也学会了数据可视化和数据呈现的技巧，使得我的工作更加直观和易于理解。

此外，持续学习和自我提升也是大数据专业工作的重要一环。大数据技术和工具在不断发展和更新，因此要跟上行业的最新动态，就要保持学习的态度。在我的工作中，我积极参加行业内的研讨会和培训课程，了解最新的技术趋势和发展方向，并尝试将这些新技术应用到项目中。同时，我也在业余时间自主学习一些与大数据相关的知识和技能，如机器学习和深度学习等，以提升自己在这一领域的竞争力。

最后，要想在大数据专业工作中取得成功，除了技术实践和专业能力之外，还需要具备良好的责任心和团队合作精神。大数据项目通常是团队合作的结果，每个人都需要承担一定的责任。在我的工作中，我始终将项目的成功视为自己的责任，并始终秉持着团队协作的精神，与团队成员共同解决问题，共同完成任务。这样的态度不仅使得我与团队之间的合作更加顺畅，也帮助我建立了良好的职业声誉。

总之，大数据专业工作是一个充满挑战和机遇的领域。通过积极的学习和实践，不断提升自己的技术能力和专业素养，提高沟通和协作能力，不断学习和自我提升，并具备良好的责任心和团队合作精神，我们定能在这一领域获得成功。

大数据专业导论心得体会论文篇十二

在以数据分析引领财务决策信息化的人才培养目标指引下，我们初步形成了如下三个层次的课程体系。

(1)会计学基础课程：会计信息管理源于会计，不能脱离财务会计，仍然要以财务会计为基础。专业学生要了解财务报表的生成过程及会计账务处理流程、能够对一般企业常见经济业务进行会计处理、进行企业纳税申报等。

这方面课程主要有：会计学原理、财务会计、纳税实务。(2)数据分析技术课程：对信息的把握体现在两个层面，其一是与企业信息化相适应的一般管理软件、财务软件的使用及熟练操作以及简单维护，能够作为关键人物辅助中小企业实现财务信息化;另一层面通过对数据的采集、整理、分析报告，满足管理层基于信息的决策以及决策的科学化。数据的来源可以来自公司内部的管理信息系统，根据需要也可以来自企业外部的国家经济产业政策、行业市场信息等。

其中，对数据的分析能力又从两方面进行培养，一方面是分析思维方式的培养，这是起主导作用的层面;另一方面是分析工具运用的培养，信息化时代，数据量的加大要求借助于一定的分析工具才能实现数据分析。企业信息化实施及数据分析方面的主要课程有：财务报表分析、财经数据分析、应用统计学、数据库原理及应用、数据处理软件应用、商务智能等。

(3)决策能力提升课程：新形势下财务人员面对和服务的更多是企业的管理层和决策层，会计信息管理专业学生要清楚公司管理层和决策层需要哪方面的决策信息支持，并通过数据分析方法进行提供，同时给出合理化建议。这方面课程主要有：管理会计、财务管理、成本管理等。

具体课程名称及课程目标见表2。

其中，财经数据分析课程能够使学生掌握系统的数据分析方法，包括数据收集、数据处理、数据分析、数据展现及报告撰写各环节的基本理论及操作技能，同时熟练地运用数据分析的思想和方法分析企业的财务数据，为管理层决策提供信息支持。数据分析软件应用课程能够让学生熟练运用excel等常见数据分析工具、软件进行数据录入、数据整理和数据分析的方法和技巧，培养学生操作excel等数据分析软件的基本技能。商务智能(含数据挖掘)课程依托商务智能平台，从商务智能概念、商务智能结构、多维数据集内容、数据挖掘、交付等主要内容，使学生在了解如何运用商务智能的工具、架构以及规则的基础上，分析企业数据，为企业管理层提供信息化决策支持系统。

5结语。

不同的社会发展阶段和发展水平要求有不同的专业设置及专业培养目标与之适应。从会计电算化到会计信息管理背后的推动力是时代的变革引发的对人才的需求。大数据时代下会计信息管理人才培养目标为数据分析引领财务决策信息化。相应课程体系为财务会计基础课程、数据分析技术课程、决策能力提升课程。我们共同期待，会计信息管理人才将通过数据分析对企业财务等管理决策带来价值增值。

大数据专业导论心得体会论文篇十三

各个高校应该依照当地市场需求进行培养目标的制定，确保人尽其才，保证高校能够和企业实现最佳的衔接。当前时期，社会中可以对复杂数据类型与大量数据的专业型人才，诸如数据架构人才、可视化人才、监管人员以及科研人员等。数据科学家作为大数据的领导人员，多数是企业的.高级管理人员；数据架构师能够非结构化数据实现有效的处理，并且能够对统计软件能够实现熟练运用；数据管理人员可以根据数据生命周期实现数据的分析与管理，同时拥有着极高的专业技能与沟通能力。人们已经进入大数据时代，这对信息专业人员而言有着越来越高的要求。所有，高校一定能够要对培养目标加以重新的定位，为学生发展奠定良好的基础。各级院校以及教育部门要及时对课程体系与培养方案进行完善，并努力地提高师资力量，确保学生得到良好的发展[7]。

2）制定科学的培养方案。

大数据时代既然要保证学生具有较好的实践能力、综合分析水平、敏捷反应能力以及敏锐的洞察力，因此，高校在进行培养方案制定过程中，尽可能和市场需求相符合，灵活的对人才培养方案进行制定，不但对理论知识方面充分的重视，也要对学生实践能力实现有效的培养，努力为学生创造出更多的实践机会。信息管理与信息系统专业要重视和企业与科研机构的合作交流，实现产、学、研一体化的目标。为了能够给学生提供大量的实践机会，高校要和企业实现充分沟通，有学校教师带领学生进行项目的开发，并且有企业人员对学生作出相应的指导。通过上面的措施不仅能对学生实践能力实现充分的培养，而且对学生创新能力与科研能力实现有效的培养。

3）课程体系建设。

信息管理与信息系统专业在进行课程体系建设过程中应该将管理学、计算机学、经济学、统计学等内容作为主要学科，并对电子商务、人工智能、程序设计、数据挖掘、数据仓库等相关内容作为次级学科[8]。通过全方位的课程设置，才能保证学生在对大数据时代进行新型数据处理技术学习的基础上，并对智能化决策与数据分析等相关能力进行培养。在学习理论知识的前提下，设置一定数量的实践课程，诸如im应用实践、软件实习以及工程实训等。这样才能培养出综合性的人才，符合社会发展的需求。

4结语。

信息管理与信息系统专业作为近年来新兴的专业，其中包含有大量学科知识，诸如经济学、网络技术、管理学、数理统计学、计算机以及社会学等，而且该专业发展速度非常的快速。随着大数据时代快速的发展，对于信息管理与信息系统专业而言，既有着非常好的发展机遇，也带来了极大的挑战，采取科学有效的人才培养模式，培养学生的创新精神与意识，在对自身经验不断积累过程中实现能力的提高，使学生能够用发展的眼光来看待大数据时代。

参考文献：

[4]查先进，杨海娟.大数据背景下信息管理专业人才培养模式改革创新影响因素研究——以湖北高校为例[j].图书情报知识，2016，2（2）：21-29.

[6]張新香.能力结构模型驱动的信息管理与信息系统专业人才培养模式研究——基于10余所高校的调研分析[j].图书馆学研究，，6（6）：6-11.

[9]万辉，魏华.民办高校“3+1”应用型人才培养模式的研究——以信息管理与信息系统专业为例[j].赤子（上中旬），2014，9（19）：164+122.

大数据专业导论心得体会论文篇十四

摘要：大数据时代的到来不言而喻，统计学又是一门和数据分不开的学科，在当前形势下统计学如何发展，本文就此，从大数据的基本概况，统计学的学科介绍，二者如何相结合这三个方面出发，对统计学未来的发展前景进行了分析。

关键词：大数据；统计学；前景。

一、引言。

在现如今的社会，无论是干什么都离不开信息。小到穿衣吃饭，大到国防军事，每一样都需要信息才能完成。信息是一个名词，围绕着它有信息的产生、信息的处理加工、信息的传递、信息技术的发展等等的一系列环节。所以在现代社会信息就如同一个核心细胞，其他细胞的工作都是围绕它展开进行的。我们对信息一定要敏感而精准。

二、何为大数据时代。

大数据最初是由麦肯锡公司所提出来的，它在物理、生物、化学、金融、通讯行业出现并存在已经有一段时日，但它真正为人们所熟知认识却是因为互联网行业的飞速发展。人们总是用它来表述现时代是一个信息爆炸、海量、共享的时代。现如今一个决策的出台不再是凭借昔日的经验和感觉，而是数据的收集、整理、处理、分析所得出的结论。这就表示了一个新的时代，也就是信息数据时代的到来，经济、商业、金融、贸易等多个领域，信息已经成为主宰。这就是大数据时代，也是信息的年代。

三、统计学专业基本概况。

统计学，从名称来看貌似是一个新兴专业，其实不然，它是一门非常古老的学科。它最早始于希腊雅典的亚里士多德时代，距今已有两千多年的历史。统计学是通过对数据信息的搜索、整理、分析、描述，以达到窥测所测对象的本质的目的，它是预测对象未来性的一门综合性科学。运用到了大量的数学和其他学科的专业知识，它的使用范围几乎涵盖了社会科学和自然科学的各个领域。统计学家王见定的研究已经说明了数理统计学永远打不败社会统计学，所以在以后的发展道路上，将是社会统计学与数理统计学共存与互补共同前行的模式。

目前作为高校所开设的`一门学科，统计学专业主要有一般统计、经济统计两类专业方向，它所培养的是具有良好的数学、经济学素养，熟练掌握统计学的基本理论和方法，熟练地运用计算机分析数据，在企业、事业单位、经济管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的专业型精英类人才。

四、如何很好发展大数据时代下的统计学专业。

首先从上文的论述中我们可以得出以下结论：統计学的技术手段是，搜索、整理、分析、描述数据，它的目的是预测、推断检测对象的本质，它是一门综合性非常强的科学性学科。从它的使用广度上来看，它几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。所以统计学的“势力”非常大。

而统计学所依赖的基础则是数据，传统的统计学中数据的收集主要包括实验数据、调查数据以及各种途径收集到的第二次数据。但是在经过一段时期的实践后人们发现这种方法得到的数据经常会存在一定范围内的误差，这对样本的客观性是一个根本上的影响，同时样本选取结果产生影响，因此传统的数据收集方法很难适应统计学的飞速发展的需要。从这个层面上来说，大数据的出现是科学发展到一定阶段的必然结果。因此大数据的产生和统计学的发展有着密不可分的关系。从另一面来看大数据的出现也是统计学中的核心环节实现，也就是数据的采集实现了大幅度的跨越。大数据时代的到来意味着检测对象的任何数据都能应用到统计过程中，打破了数据采集处理的局限性，再加上精准、合理的统计处理方法，使得统计结果将更具有代表性和说服力。

同时大数据、统计学、云计算技术三者的强强联合，预计未来的统计学势必会发生革命性的变革。大数据将对未来产生深刻影响，目前可以预见的统计学未来发展的前景有以下两个关键的点：第一点是在数据中科学性将和数据本身形成联盟。数据科学独立门户成为一门专门的学科势不可挡，数据的重要性不言而喻。统计学也将乘浪前行迎来新的发展的奇迹。对于数据平台，也将实现跨领域共享，最终将数据的共享扩展到企业层面，成为未来产业的一员。第二点则是数据的管理处理的竞争力大大增强，数据管理成为企业竞争力中的核心竞争力，直接关乎财务表现。数据资产是一个企业的核心资产，这个理念会逐步深入人心。之后，企业对于数据管理便有了更加精准的定位，企业就会将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关。届时，统计学的相关知识将会有大作为，每一位统计学专业的学生的就业前景将是不可估量的。统计学的发展前景也是一片大好，大数据、云计算、统计学三者则是珠联璧合，我国乃至全世界的信息技术又会迎来新的浪潮，并且是一浪高过一浪，让我们拭目以待。

五、结束语。

本文就大数据，统计学二者的定义、概念首先做了介绍。其次是对统计学和大数据包括云计算在内的联合后的优势，以及未来的发展前景做了合理的分析与预测。数据时代已经扬帆起航，我们每一个人万万不可落后，我们要追赶信息技术的时代潮流，乘风破浪，迎难而上。为我国信息技术的发展增砖添瓦，为实现自我的价值奋斗不息。

参考文献：

[4]郭倩茹.大数据时代对统计学的挑战[j].现代经济信息，（11）.

大数据专业导论心得体会论文篇十五

1.1教学模式固定。

在计算机的课程设置中，老师是课程的主导者，在课上老师灌输各种各样的计算机的知识，同学们在强力记住老师讲解的内容，没有太多时间用来实践，学生们是很难掌握好的。一般老师上完课都会布置很多的习题来做，这就让学生更加反感。同时老师上课的时候，不和学生进行交流，很多课堂上都出现了老师在讲台上面滔滔不绝的讲解，学生在下面昏昏欲睡的现象。这种教学模式十分古板，会对学生产生很坏的影响。

1.2教学内容单一。

在计算机课程上，有些老师讲解的内容很是单一，有的照着课本一字不落的读，完全不会拓展课外知识，使得学生失去学习的兴趣。有些老师在上课的时候，更是敷衍了事，譬如，教师教授基础课程时，只知道计算机技术的基础内容，而不知道讲计算机技术的应用，更是不会讲与计算机专业课相关联的知识，将基础与专业分离开来、将知识与实践操作分离开来，使学生难以将知识运用于实际生活中。有的老师只为教课而教课，忽略了自己身为教师的基本职责，在这种教学氛围熏陶下，学生的思维得不到锻炼，思考模式会越来越单一、僵化。

2对计算机专业课程的发展提出的相关建议。

2.1完善现有的教学方法。

针对教学模式的单一问题，先采取完善现有的教学方法，增加教学模式。让学生发挥主体作用，在实践中学会学习，增强学习的兴趣，主动学习。这样就构建成了“理论-实践-理论-实践”的教学模式，做到最早的投入实践中去，同时学生可以多实践，勤实践。同时老师还可以根据不同学生知识能力的不同要求，进行逐一教学，逐一解决问题。这样老师就可以更加具有针对性，这样呢，解决学生的'问题也会更加迅速，更加具有效率。学生对学习产生了兴趣，那么自然而然就能够主动学习，对计算机专业就会感兴趣，这样以后学习就会突飞猛进。老师对教学方法的改革也就见效了。

2.2增添新的教学课程。

以往的计算机课程设置中只存在专业基础课、专业理论课，这些课程大多枯燥乏味，很难让学生产生学习兴趣，为了解决这一个问题，我们应该增加新的教学课程。比如说在专业基础课上，增加相关的科普知识。在对计算机的介绍中，联系历史知识，这样学生不仅掌握了计算机的发展历史，同时也为培养历史兴趣奠定了良好的基础。再比如说枯燥无味的专业理论课上，老师可以增加一些实践的机会，让学生在理论的基础上实践，提高学习效率。同时在专业课的讲解中，老师要多增加一些科普知识，在传授学生专业知识的同时拓宽学生的知识面，让学生清楚的认识到专业课的作用，从而认真的进行课程学习。

2.3质量评价体系建设。

为了更好的评价学生对计算机专业课的学习，同时也为了检验老师的教学效果，建立健全质量评价体系不失为一个好的方法。这个评价体系建设将在如下面进行。对学生学习质量进行考核与评价，目的为了是在最大程度上调动学生学习的积极性，培养学生的自主学习能力，让学生能够自学自用。除了对学生的考核之外，对教师的教学工作也应该进行考核，其目的是进一步改进老师的教学工作，在师资队伍上改革和创新，然后能够更好的调动老师教学的积极性，让老师能够主动承担起自己的教学责任，提高教学效率，最终达到提高教育教学质量的目的。

3结语。

计算机课程构建和实施不仅对计算机专业学生产生深远的影响，而且对社会具有重要作用。随着计算机技术的高速发展，计算机课程体系要不断完善，不仅要对计算机课程做适当的调整，同时还应该从教学模式、教学内容、教学管理手段的等这些方面进行改革，培养特色的计算机专业。这些新的教学课程构建将成为计算机专业上必不可少的部分。

大数据专业导论心得体会论文篇十六

这是一个如火如荼的大数据时代，大数据早已不是空中楼阁，其分析和预测能力为大众开启了智能化时代的大门，正在商业领域发挥着巨大的作用，但在教育领域大数据技术还没能得到充分利用。大数据独有的规模性、多样性与高速性等优势，为高校计算机专业人才培养提供了有利条件，也对教师如何有效的利用这些海量数据提出了挑战。当今国内高等本科院校大都根据高校和相关专业需求来对人才的培养进行定位并确定人才的培养目标究竟是应用型还是学术型。计算机科学由其专业的特殊性决定了大多数高等院校的人才培养目标必然是应用型。在大数据时代下，计算机专业培养出来的应用型人才还应符合大数据时代的需求，具有自主利用数据学习的能力。大数据的直观表现就是海量数据。海量数据的最好组织方法就是矩阵。而高等代数课程的主要研究对象就是矩阵。鉴于高等代数对计算机专业学生后续课程（如科学计算、优化方法等）学习的重要性，本文以高等代数（有的本科院校计算机学院设置的是线性代数课程）为例，分析了其在当前教学中的问题，探讨了大数据时代背景下该课程教学方法与模式的一些改革思路。

1当前教学中的问题和教师教学能力的提升传统的计算机专业数学类课程。

（高等代数为其中之一）由于受教材本身的限制，教学形式往往是灌输式填鸭式等单一形式。在教学过程中，大都是以教师课堂讲授为形式的理论教学，即使加入多媒体教学手段，学生学习仍然很被动，无法触类旁通。高等代数作为计算机专业本科基础课程，许多教师常年用同样的教材同一套课件甚至布置同样的作业，也从不举实践工程实例，忽略了与学生的交流与互动，从而导致学生在诸多的理论推导过程感觉枯燥乏味甚至出现昏昏欲睡等不良现象。学生由于数学基础不同接受能力和学习能力有所区别，对这类理论性强的教程的学习积极性并不高。如果存在开放的大数据平台使得学生可以实时学习，并根据每次学习的结果实时修正，然后根据自身的学习节奏和学习状态，适时地调整自身学习方法，学习效果必将与之前大不相同。高校教师作为高等教育工作者，应当谨遵清华大学施一公教授“育人在育心”思想，在培养学生的过程中“以学生为本”，以身作则，言传身教，通过阅读更多的课外书籍来拓展自身视野，通过研读更多的科研论文与相关专业文献来把握最新研究动态，不断提升自身理论水平和科研水平，从而提升自身教学能力。以高等代数这门课程为例，坚实的数学基础，必要的工程知识，丰富的教学经验和良好的编程能力是任课教师应当具有的基本素质。任课教师在教学过程中结合自身的科研项目，将其中涉及矩阵应用的案例（比如矩阵qr分解、lu分解问题及相关应用）讲解给学生，从而激发学生的学习兴趣，提升学生在今后计算机专业工程应用方面的理论基础以及实践动手能力，以领略理论与实践结合的真谛，从而以高昂的热情和积极性投入到后续计算机专业课程（比如优化方法、计算机视觉等等）的学习中去。

“大数据配合互联网对教育产生了重大冲击”[1]。大数据顾名思义即海量数据，这需要经过一定程度的数据积累才能实现。比如高等代数作为计算机专业的基础课程已经教授了很多年，但是鲜有留下有效数据。这是因为，首先，这么多届学生的大量课程数据或者是没有收集，或者是被搁置、遗忘，少量数据达不到大数据应用的要求，即充分的大规模和多样性，或者是积累的数据仍存在许多不足。另外，大部分高等院校关于大数据的管理知识尚不够完善，而以什么样的目的来应用这些海量数据决定了大数据会成为垃圾还是宝藏。为此，高校教师应首先从建立大规模的数据库着手，开始收集学生学习过程中产生的数据，比如学生关于特征值求解，线性空间的基、矩阵的运算等不同的章节内容的作业情况，比如学生在某一章节内容学习中的实时反馈信息，比如教师结合学生的反馈信息对授课内容进行实时修正之后的教学效果对比，比如课程结束后的学生教学评价等等。实际上，教育评价方式作为高校人才培养模式的八个组成要素[2]之一，发挥的作用一直都很微弱，是时候考虑其影响力从而提上教学改革日程了。教师在逐步建立数据仓库的同时，可以参考互联网上的优质资源。“互联网与浏览器为大众开启了利用信息的平台：处理来自各种渠道的多种类型数据，需要高级的分析能力，接近数据的便利性”[3]。大数据时代应提倡学生通过网络寻找最新的技术来解决问题。

3教学改革探讨。

3.1改编适合本校学生、符合时代要求的教材。

由于各个高校计算机专业的定位与培养目标不同，高等代数这门计算机专业的基础课程并没有统一的教材。高校教师在选取教材的时候如果没有考虑本校学生自身的特点，也没能与时俱进的结合当下时代发展的需求，教材往往存在一定的不合理性。比如某大学计算机学院选取的是北京大学数学系前代数小组编写的《高等代数》。该教材虽然内容丰富、知识点全面。但是对刚上大学的大一新生来说由于其三维空间概念还有待建立，思维模式还没有办法立即转换到矩阵或线性空间等层面，所以具有一定的难度。由于大一新生（第一学期）高中的数学基础参差不齐，如果教师在选用教材的'时候能够先广泛查阅已出版教材（尤其是出版社反馈众多高校教师评价良好的教材），同时参考多种相关的专业教材，再结合网上优秀资源，并充分考虑本校学生的接受能力和学习能力，选择或者改编一本适合本校学生的教材。在大数据时代，除了基础知识点之外，还可以在教材中围绕基础知识点展开包括该数学思想的发展历史、工程应用实例等在内的介绍，并加入教学互动环节。高校教师可结合这种改编教材，根据学生的教学反馈，实时修正，对学生感兴趣的点进行拓展，也可利用mooc（也被称为“慕课”）或spoc等多种网络资源，对基础理论的讲解中加入动画与案例，使得课程更加生动有趣。

3.2大数据对教学的影响。

从开始，mooc作为一种大规模开放式的在线教育形式正在受到教育工作者的广泛关注和应用。学生可以利用这个平台自主进行学习，而不再受到时间空间的限制。清华大学的张莉指出[4]，“借助大数据，教师能随时观察和分析学生的学习行为，可以从中发现传统模式无法发现的教学规律，同时可以借助信息技术向学生提供个性化的在线学习过程；学生不再盲目地按照固有习惯去学习，可以通过分析、反思自己学习过程中产生的数据，发现自己的特点和优势，适时调整学习方法，甚至调整专业方向，进而在学习中更愉快更好地发挥自己的能力。”这种做法值得认同，它实际上指出了预测作为大数据的核心[5]在教育中的积极作用：通过分析海量数据预测未来，准备应对之策。数字化时代，数据的采集方式多种多样：电脑，ipad或其他平板电脑，数码笔，可穿戴设备等都可以用来实时的数字化学生的学习数据。高校教师在教学过程中如能实时收集正在学习学生的当前动态信息：包括学生基本信息，哪一章节知识点，学生学习中遇到的困难及可能的解决方案，学生的作业和练习以及教师的指导过程及评价等，并参考以往学生的历史学习数据，运用情况信息进行筛选和整理、计算和挖掘，并对接下来的教学进行微调和修正，使其适合当前学生的特点和需求，将会对当前学生乃至下一届学生的教学产生积极的影响。另外，教学评价系统也可随之建立并完善，“大数据提供了多方参与评价的途径”[6]，多种来源与结构的评价数据贯穿在课程的整个学习过程中，这样建立起来的教学评价系统模型又反过来应用于学生的学习和教师的教学决策。

3.3引入计算机软件，培养学生抽象思维能力。

如前所述，海量数据的最好组织方法就是矩阵。matlab是基于矩阵运算的软件，因而在矩阵求解问题方面具有特殊的优势，可以很好的用于数学建模。对高等代数这门课来说，用matlab软件可以对海量数据进行连续的多次处理，即使对低阶运算，用矩阵运算（而不是代入法或消元法）求解，效率都可大大提高。大数据时代高等代数教学改革的目标定位为：在保持原有理论和实践水平的基础上，使学生学会高效的求向量相关性，求解高阶（比如6阶以上）特征值之外，能够结合时代需求，对遇到的工程问题能用矩阵建模：从问题的提出，到问题的分析，模型的准备，模型的建立与matlab求解，最后用计算机模拟情境。这一切都从写出矩阵表达式开始。这也是抽象思维形成的基础。高校教师在教学过程中，如能通过matlab引入大量矩阵建模案例，使抽象概念形象化，培养学生抽象思维能力，从而学会对更深奥的问题进行抽象思考。比如全市交通巡警的服务平台的设置与调度案例，可以根据路口个数、警台个数建立矩阵。根据第i个路口是否在第j个警台管辖范围设置决策变量，采用相关算法（比如floyd算法）求解第i个路口是否在第j个警台的最短路程，从而建立模型。（详细建模过程可参考相关书籍，这里不再赘述。）。

4结语。

本文讨论了大数据对高等代数这门课程的影响和挑战，进而探讨了计算机专业学生的培养模式及可能的教学改革方法，比如改编适合本校学生的教材，比如充分利用不受教学资源限制的在线教育形式，又比如计算机软件的引入和应用等。值得注意的是，在应用大数据提升教学质量和学习效果的同时，高校教师应时刻注意信息的维护，解决好学生个人信息保护与数据应用自由之间的矛盾，从而更好的发挥大数据在教育工作中的重要影响和积极作用。

参考文献：

大数据专业导论心得体会论文篇十七

摘要：随着信息技术快速发展，信息技术对人们的生活生产方式带来了巨大的改变，人们在使用计算机技术与网络技术过程中必然会产生大量的数据，从而推动人们进入了大数据时代。大数据时代的到来为社会发展带来了巨大的机遇，但是随之而来还有挑战，在大数据背景下，企业对信息管理人才也提出了越来越高的需求。高校作为培养推动社会发展的人才的重要基地，只有对信息管理与信息系统专业人才实现更好地培养，才能使专业人才更好的投入到社会建设之中，为企业创造出更多的社会价值。对此该文就大数据相关内容进行简要的论述，并对信息管理与信息系统专业进行人才培养过程中存在的问题作出分析，最后提出一定的人才培养模式，以期对相关人士有所借鉴作用。