大数据专业导论心得体会论文大全（19篇）

心得体会是反映学习和工作过程中遇到的问题和解决办法的重要方式。以下是小编为大家整理的一些精彩心得体会范文，希望能给大家提供一些灵感和参考，一起来欣赏一下吧。

数据科学导论心得体会论文

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。

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。

数据科学导论心得体会论文

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。

大数据的心得体会论文

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。

专业导论论文心得体会

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。

大数据的心得体会论文

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。

数据科学导论心得体会论文

近年来，随着技术的飞速发展和信息的爆炸式增长，数据科学作为一门新兴的学科领域逐渐崭露头角。在我修读《数据科学导论》这门课程期间，我深入研究了数据科学的基本概念、方法和应用，对于这门学科有了更深入的理解和认识。在这篇文章中，将通过总结我在学习过程中的体会和领悟，探讨数据科学所涉及的关键要素以及对个人和社会的重要意义。

首先，数据科学的核心是数据。数据不仅是信息的载体，更是推动科学发展的重要资源。数据科学家必须掌握数据管理、数据采集、数据清洗、数据分析等一系列技能，以确保数据的质量和可靠性。这对于一个优秀的数据科学家来说，并非易事。正如我在学习过程中所体会到的，数据科学并不仅仅是处理数以TB计算的海量数据，更是需要有对数据质量的敏感性和严谨性。只有通过充分了解数据的背景信息，全面了解数据的来源和采集方式，才能够正确并有效地应用这些数据。

其次，数据科学的应用广泛而深远。我们生活在一个数字化时代，大量的数据源源不断地生成。数据科学通过分析这些数据，揭示数据背后的规律和趋势，从而为企业决策、市场精细化、精准医疗等提供有效的支持。在学习过程中，我了解到数据科学在医疗保健领域的应用正在取得令人瞩目的成果。例如，通过对大量的医学数据进行分析，可以为疾病的早期预测和治疗方案的制定提供科学依据，从而提高病患的生存率和生活质量。这不仅是对现有医疗模式的颠覆和改进，也是对人类健康事业的巨大推动。

此外，数据科学的学习不仅仅需要对工具和方法的熟悉，还需要具备良好的数学、统计学和编程基础。无论是数据的探索、数据的可视化还是数据的建模分析，都需要数据科学家具备一定的数学和统计学知识。此外，编程在数据科学中扮演着极其重要的角色。Python、R、SQL等编程语言成为现代数据科学家的必需技能，只有掌握了这些编程语言，才能够更高效、更方便地处理和分析数据。通过学习数据科学导论这门课程，我不仅对这些工具和方法有了更深入的了解，还增强了自己的数学、统计和编程能力。

最后，数据科学对于个人和社会的意义重大。个人而言，数据科学的学习和实践可以帮助我们更好的理解和利用数据，提高决策的准确性和效率。社会范围内，数据科学的应用已经产生了重要的社会经济价值。通过对大数据的挖掘和分析，企业可以更好地了解市场需求，提高产品的竞争力；政府可以依据数据科学方法制定更科学的政策和规划，提升社会治理能力；医疗机构可以通过分析患者的大数据，实现个性化的医疗服务，提高医疗资源的利用效率等等。可以说，数据科学已成为推动社会进步和发展的重要动力。

总结起来，数据科学导论这门课程让我更加深入地认识和理解了数据科学的核心要素和应用价值。数据作为数据科学的核心，要求我们对数据的质量和可靠性有更高的要求。数据科学的应用涵盖了方方面面，对于企业决策、医疗保健等都有着重要意义。同时，数据科学的学习需要具备数学、统计、编程等多种能力，这对个人的综合素质提出了更高的要求。最重要的是，数据科学对于个人和社会的意义重大，已经成为社会进步的重要动力。数据科学导论课程的学习让我对数据科学有了更深入的了解，也有了更为明确的学习和发展方向。相信在不久的将来，我会通过自己的努力成为一名优秀的数据科学家，为社会的发展做出自己的贡献。

大数据的心得体会论文

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。

大数据时代下的计算机专业高等代数教学研究性论文

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：

大数据时代下的计算机专业高等代数教学研究性论文

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。

大数据导论的课后心得体会

作为一名大数据专业的学生，我有幸学习了一门重要的课程——大数据导论。这门课程讲述了大数据的概念、特点、基础技术和应用等方面，对于我了解大数据领域、准确把握其发展趋势具有重要意义。在课后的学习和思考中，我有了一些心得体会，以下将从五个方面进行阐述。

第一，大数据的概念和特点。在课程中，老师通过文字、图片、PPT等多种形式，向我们介绍了大数据的基本概念和特点。作为一名大数据专业的学生，我们要提高自己的视野，确切地了解大数据是什么和它与传统数据的区别。大数据不仅仅是数据量庞大，更重要的是它具有多样性、实时性和价值性。只有具备了这些特点，才能成为真正的大数据。

第二，大数据的基础技术。在学习大数据导论这门课程中，我们不仅会学习到大数据的基本概念和特点，还会涉及到大数据基础技术的内容。比如分布式系统、Hadoop、Spark以及各种数据存储技术等等。学习这门课程后，我深刻认识到了分析海量数据需要完备的技术基础，而分布式系统、Hadoop、Spark等技术就是要让我们拥有更好的数据处理能力，从而更深层次地挖掘数据中的价值。

第三，大数据的应用。大数据作为一种新型的数据处理方式，也是一种新型的生产力，其应用领域也非常广泛。在学习大数据导论这门课程中，我们了解到了大数据应用如何应对社会问题，为什么大数据具有这么高的应用价值。比如在电商领域，通过对用户行为的监控和分析，推荐系统能够为用户提供更有价值的购物体验；在交通运输领域，通过分析交通数据可以优化城市道路交通，改善交通状况。大数据的应用涉及的领域之广、改变之深，不仅仅局限于以上几个领域，还有很多诸如风险评估、医疗健康等方面的实践应用，完全体现了大数据产生的社会效益。

第四，大数据思维。学习大数据导论这门课程，老师重点让我们了解到了大数据的概念和特点，以及应用等方面的知识外，还使我们培养了大数据思维。大数据思维是以数据为核心思考模式，把数据作为思考的基础、结合数据技术来解决问题，让人们对事物看到更加全面、准确的一面。

第五，大数据人才如何应对未来挑战。大数据导论这门课程就像开启了一扇大门，让我们走入了这个高速发展的领域，并且在学习的过程中，我们必须得懂得独立思考、懂得学习和生活的技能。随着大数据日益成为人类和社会发展的重要动力，对大数据人才的要求也越来越高，具备相关技术和知识优势的人才将会更具优势。

综上所述，大数据导论的课程学习让我受益匪浅。在课程学习和思考的过程中，我逐渐深入了解了大数据及其应用、相信通过自己的努力和学习，一定能够在这个领域有所斩获，并共创新的辉煌。

大数据时代下的计算机专业高等代数教学研究性论文

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。

大数据专业工作心得体会

大数据作为当今信息时代的重要组成部分，已渗透到了各行各业。作为一名从业多年的大数据专业人员，我深切感受到了大数据给企业发展和个人职业发展带来的巨大机遇和挑战。在这篇文章中，我将分享我在大数据相关工作中所积累的心得体会，希望能对正在从事或有意从事大数据方向的人员有所启发和帮助。

第二段：理论与实践并重。

在大数据领域，理论与实践并重是非常重要的。不仅需要掌握数据挖掘、机器学习、统计学等相关理论知识，还需要灵活运用各种大数据处理工具和技术。在我的工作中，我经常要面对大量的数据，为了更好地处理和分析这些数据，我会积极学习和了解最新的数据处理工具和方法，并将其应用到实际工作中。通过将理论知识和实践经验相结合，我能够更好地解决实际问题，提高工作效率。

第三段：沟通与团队合作。

在大数据专业工作中，沟通和团队合作能力也是非常重要的。数据分析往往需要与各个部门和团队进行充分的沟通和交流，了解业务需求和数据背景，才能更准确地分析和解决问题。我常常会主动与其他部门和团队保持良好的合作关系，协调各方利益，共同完成数据分析项目。同时，我也会积极参与团队活动和分享经验，促进团队的共同学习和成长。

第四段：持续学习和创新。

大数据领域的技术和工具更新迅速，作为专业人员，必须保持持续学习和创新的态度。在我的工作中，我积极参加相关培训和学术交流会议，不断提升自己的技术水平和专业知识。同时，我也会尝试新方法和新技术，不断寻求创新的解决方案。在实际工作中，不仅要解决眼前问题，还要有长远的规划和思考，以适应不断变化的大数据环境。

第五段：总结与展望。

通过多年的大数据专业工作，我深刻体会到了大数据技术的重要性和应用前景。在这个信息化的时代，大数据已经成为企业决策和发展的关键因素。作为一名大数据专业人员，要不断学习和提升自己的能力，掌握最新的技术和方法，才能在竞争激烈的职场中立于不败之地。同时，我也期待未来大数据领域的发展和创新，希望能够为企业发展和社会进步贡献自己的力量。

总之，在大数据专业工作中，理论与实践并重、沟通与团队合作、持续学习和创新是非常重要的。只有不断提升自己的专业能力，在实践中不断积累经验，才能在大数据领域取得长足的发展。我相信，随着技术的进步和应用场景的拓宽，大数据领域的发展前景会越来越广阔，大数据专业人才也将得到更多的认可和机会。

大数据导论学习的心得体会

大数据在当今已经成为了一个非常热门的话题，在各个领域中都有着广泛的应用。而学习大数据导论，可以帮助我们更好地了解大数据是什么、它的基本概念、常用工具以及如何利用它来解决现实问题。在这里，我将分享一下我学习大数据导论的心得体会。

第二段：基础概念的理解。

在学习大数据导论的过程中，最基础的是要理解大数据的相关概念。比如，什么是大数据？大小是如何定义的？数据挖掘和机器学习的区别是什么？如何对数据进行预处理等等。在这个过程中，我通过查看相关资料并反复学习，最终对这些基础概念有了深入的理解。

第三段：工具的使用。

在大数据领域中，有很多常用的工具，如Hadoop、Spark、Storm等等。这些工具能够帮助我们处理大量的数据，并进行更为灵活的操作。在学习大数据导论的过程中，我学习了Hadoop和Spark的基本使用方法，比如如何在Hadoop中上传文件、如何编写Spark程序、如何运行等等。这些工具的学习，让我更加深入地了解了大数据的处理流程和相关技术。

第四段：实际应用案例。

学习大数据导论不仅仅只是学习知识点，更重要的是如何将这些知识应用到实际问题中。在学习过程中，我浏览了很多与大数据相关的案例，如如何分析社交媒体数据、如何提高销售量等等。这些实际应用案例，让我更好地理解了大数据的应用场景，并对如何将大数据应用到实际问题中有了更深层次的认识。

第五段：总结与展望。

通过学习大数据导论，我不仅仅深入地了解了大数据相关的概念和技术，还学到了如何将大数据应用到实际问题中。这不仅仅是对我个人而言，对于很多从事数据分析、机器学习等领域的从业人员，都是非常有益的。当然，我知道这只是大数据领域的一个小小的开始，在未来的学习和工作中，我会进一步深入学习和探索，掌握更多的大数据相关知识和技术，为更好的服务于社会作出一份自己的贡献。

大数据导论学习的心得体会

在当今社会，大数据已经成为一种趋势。它究竟是什么？它为我们带来什么？如何学习大数据导论？这些问题在我开始学习大数据导论之前一直萦绕在我心中。在学习的过程中，我逐渐明白了大数据的概念、特点以及应用场景，并得到了一些启示和体会。在这篇文章中，我将分享我的心得体会。

第二段：了解大数据。

“大数据”是什么？从字面上看，它是指大规模的数据，但这并不是完全的答案。大数据不仅是关于数据的规模和数量，还涉及如何存储、处理和分析这些数据。当今社会每天产生着海量的数据，如何挖掘这些数据的价值变得越来越重要。在学习大数据导论的过程中，我发现了大数据的三个特点：3V（Volume，Velocity，Variety），这三个特点分别代表着数据的规模、速度和种类。这样，我更好地理解了大数据的概念。

第三段：深入了解大数据的应用。

大数据时代下的计算机专业高等代数教学研究性论文

随着互联网的发展及各领域数字化的提高，大数据时代已经到来，这对传统的统计数据收集、处理与分析方法带来巨大的冲击，给统计学专业的教学带来了挑战。为了适应大数据时代的变革，统计学专业的教学需要在课程设计、实践教学以及毕业生就业导向上进行改革。

2月，国务院学位委员会进行了学科调整，统计学完全从数学和经济学中独立出来，上升为一级学科，设在理学门类中，编号为0714。统计学上升为一级学科后，下设的二级学科包括数理统计学、社会经济统计学、生物卫生统计学、金融统计、风险管理和精算学、应用统计学。统计学上升为一级学科对统计学专业的教学带来巨大影响。

同时，随着大数据时代的到来，使得传统的统计数据收集、处理与分析方法面临新的挑战，从而推动统计学的发展进入了一个全新的阶段。在统计学上升为一级学科以及大数据时代已经到来的大背景下，统计学专业的课程教学也面临着新的挑战，需要进一步改革与调整。

(一)大数据的生成。

伴随着人类对客观世界各领域数字化程度的不断提高，每天都有大量的数据产生，并且其产生的速度也越来越快。这些数据来源广泛，其中最主要的来源有：科学研究(如天文学、生物学、高能物理等实验数据)、社交网络、电子商务、物联网、移动通信等。

(二)大数据的定义。

为了应对数据大规模增长带来的机遇和挑战，美国《nature》杂志在9月4日率先提出了“大数据”的概念。国际数据中心idc是研究大数据及其影响的先驱，在20的报告中定义了大数据：“大数据技术描述了一个技术和体系的新时代，被设计于从大规模多样化的数据中通过高速捕获、发现和分析技术提取数据的价值”。但是大数据是一个新兴而且内涵不断发展的概念，尚没有统一公认的定义，只能从其特点上加以认识。

(三)大数据的特点。

与传统数据相比，大数据的特征可以用五个“v”来表示，即volume(容量大)、variety(种类多)、velocity(时效性强)、value(价值高)、visualization(可视化呈现)。大数据容量大是个相对的概念，受时间、行业和数据类型等因素的影响;种类多是指数据集的结构异质性，科技进步导致了结构化、半结构、非结构化数据的日益增多;时效性强是指大数据被生成、处理、移动的速度相当快，是区别于传统数据最显著的特征，这也增加了对即时分析、加工数据的需求;价值高是指大数据潜在的高价值能为评价和决策提供依据。可视化是大数据分析的关键步骤，是对有价值信息加以提炼并显示的过程。

(四)大数据的应用。

大数据具有5v特点，蕴含着巨大的社会价值、经济价值和科研价值，已引起了产业界、学术界、政府部门和其他组织的.高度关注和重视。

近年来，世界发达国家相继布局大数据战略，诸如联合国“数据脉动”计划、美国大数据战略、英国“数据权”运动，大力推动大数据发展和应用。大数据已纳入我国国家发展战略，国务院8月31日印发了《促进大数据发展行动纲要》的通知(国发[]50号)，指出：“大数据成为推动经济转型发展的新动力，大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇，大数据成为提升政府治理能力的新途径。以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新。探索发挥大数据对变革教育方式、促进教育公平、提升教育质量的支撑作用”

二、大数据给传统统计学带来的冲击。

(一)数据收集方法上。

不同于传统的调查抽样方法获取数据，大数据的收集来源渠道通常为现代网络渠道，如互联网、物联网等。不同的数据源的数据采集需要专用数据采集技术，如包含格式文本、图像和视频的网站数据，通常需要web爬虫技术。

(二)数据存储上。

大数据的存储不同于传统的数据存储方式，有固定的格式和结构，对于大数据的数据库来说，可以直接将所探测到的信号自动容纳到其中;大数据需要有先进的存储设备，传统的存储设备已经不能容纳如此大量的数据。

(三)数据分析上。

传统的统计分析方法，难以胜任对非结构化的大数据的分析。当前大数据分析技术的研究可以分为6个重要方向：结构化数据分析、文本数据分析、多媒体数据分析、web数据分析、网络数据分析和移动数据分析。

(四)数据展示上。

数据可视化的目标是以图形方式清晰有效地展示数据的信息。一般来说，图表和地图可以帮助人们快速理解信息。但是，当数据量增大到大数据的级别，传统的电子表格等技术已无法处理海量数据。大数据的可视化展示需要专业的软件来完成。

大数据时代的到来对统计学也带来了新的机遇和挑战，特别是大数据对于数据分析人才产生了巨大需求，同时也要求统计专业学生掌握更为复杂统计软件的编程和操作。大数据背景下，统计学要适应新的形势，需要对课程教学进行有针对性的改革。

大数据时代的到来，使各行各业，包括政府、企业、个人都希望能从大数据这座金矿中挖掘出对自己有价值的金子，从而增加了对统计专业毕业生的需求。一直以来，我国统计工作领域主要是政府统计、部门统计、民间统计。传统意义上，政府及各个部门是统计学学生就业的首选。然而，随着大数据时代的来临，越来越多的毕业生选择发展空间更为广阔的民间统计。民间统计相对于政府统计来说，涉及范围十分广泛，包括各类统计咨询公司、统计调查公司、统计研究院等，介于市场和企业、行业之间。民间统计的发展前景十分广阔，可以预见，随着大数据时代的来临，统计学作用的提高，民间统计必会成为统计专业毕业生选择就业的主要渠道之一。

大数据时代，在对统计数据分析人才需求增加的同时，也对统计专业毕业生的大数据处理能力提出了更高的要求，这就需要统计学专业在课程设置上，增加大数据处理与分析方法课程，如《大数据分析方法》、《数据挖掘》等，培养学生能够使用专业统计软件(r/sas/python)进行大数据的挖掘、清洗、分析等。

在课堂教学之外，通过广泛举办大数据技术创新大赛、大数据技术创新与创业大赛、数据挖掘挑战赛，支持学生成立大数据研究协会，举办大数据相关讲座论坛等方式，增强学生分析和处理大数据的能力。另外，还要加强校外大数据实践教学基地建设，通过与通信、互联网、电子商务等企业大数据开发中心以及大数据研究咨询机构合作，为学生提供给更多的实习、实践机会。

四、总结。

总之，面对大数据时代的到来，统计学专业需要积极改革与调整课程的设置，注重学生实践能力的培养，以适应各行各业对大数据分析与挖掘人才的需求。

大数据专业工作心得体会

随着信息技术的发展，大数据技术越来越受到各行各业的重视。作为一名从事大数据专业工作多年的人，我深感大数据技术的重要性和挑战性。在实践中，我积累了一些心得体会，分享给同行们。

首先，深入了解业务需求是大数据工作的重要基础。大数据技术的应用离不开业务场景，只有深入了解业务需求，才能更好地利用大数据技术解决实际问题。与业务部门的密切合作是必不可少的，通过与他们的沟通交流，我们可以更好地理解他们的需求，并根据需求进行技术实现。例如，在金融行业，我们需要了解交易数据的分析需求，才能提供更准确的风险评估和投资建议。

其次，掌握数据挖掘和机器学习算法是大数据工作的核心能力。大数据技术的核心是通过挖掘和分析海量的数据，找出其中的规律和价值。而数据挖掘和机器学习算法是实现这一目标的关键工具。在我的工作中，我常常使用聚类、分类和回归等算法对数据进行分析和建模，从而得出有价值的结论。掌握这些算法，可以帮助我们更好地利用大数据技术解决实际问题。

再次，数据质量和数据安全是大数据工作的两大关键问题。大数据技术的应用离不开高质量和安全的数据。在我的工作中，我常常遇到数据质量不高、缺失值较多的情况。为了保证数据的准确性和完整性，我会采取一系列的数据清洗和预处理工作。同时，由于大数据技术的应用往往涉及重要的业务数据，数据安全是一个必须解决的问题。我们需要采取一系列安全防护措施，确保数据在存储、传输和处理过程中不被泄露或篡改。

最后，持续学习和创新是大数据工作的必备素质。大数据技术发展迅猛，我们必须与时俱进，不断学习新的技术和工具。此外，我们还需要不断创新，在实践中尝试新的方法和思路，寻找更好地解决问题的方式。在我的工作中，我常常尝试运用新的开源软件和算法，将它们应用于实际场景，并获得了一些创新的成果。

综上所述，大数据工作是一项复杂而有挑战性的工作，但也是一项充满乐趣和潜力的工作。通过深入了解业务需求、掌握数据挖掘和机器学习算法、关注数据质量和数据安全、持续学习和创新，我们可以更好地发挥大数据技术的潜力，为企业和社会创造更大的价值。希望我与同行们共同努力，共同推动大数据技术的发展和应用。

大数据时代会计信息管理专业人才培养思考与对论文

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。

大数据导论学习的心得体会

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。

大数据时代下的计算机专业高等代数教学研究性论文

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.