培训数据心得体会3篇

【导语】培训数据心得体会怎么写好？本文精选了3篇优秀的数据培训心得体会范文，都是标准的书写参考模板。以下是小编为大家收集的培训数据心得体会，仅供参考，希望您能喜欢。

【第1篇】数据管理培训心得

数据管理培训心得篇一

3月24日我参加了“全国数据管理学习班”的培训，通过三天的学习，感觉收获良多，回到公司，我在部门进行了三次集中培训，将所学的知识共享给大家，大家反应很好，并引发了很多的讨论。现就学习与部门培训情况简单总结如下：

“全国数据管理学习班”共分三天的课程：

第一天， 由高复先教授讲解《信息资源规划》，主要讲解了IRP的概念、重要性、原理及实施步骤，结合众多案例，生动地对IRP的整个理念及实施过程进行了介绍。之前我也一直在关注这一理论的发展，高复先是这一理论的发起者，他通过对国外数据管理的多年研究，经过引进、消化、吸收和创新过程，使得这一理论在中国的大地上开花并结果，付出了很多的心血。通过他的亲身讲授，我更加深刻地领会到了他理论的精髓。

第二天， 《知识管理与数据挖掘》，由信息产业部系统集成室主任，清华大学研究生蒋波主讲，主要讲授了知识管理的原理及实施过程，并通过几个典型案例引申出数据挖掘的重要性，对知识管理和数据挖掘领域现今广为流行的应用工具也多有涉猎，应该说这些内容，是我们将来发展到领导决策支持应用阶段时应该考虑的内容，因此具有很强的前瞻性和可参考性。

第三天， 由业界知名人士杨大川讲授《商业智能》，商业智能(BI)是目前信息化发展的最高境界，但是它需要有强大的和海量的数据做基础，它是领导决策的智能化工具，目前有很多企业在用一些BI的工具来进行客户和市场的分析，他们从浩瀚的数据库中钻取自己有用的信息来进行决策层的智能分析，我想这应该是我们发展的目标和方向。

回公司后，我针对自己所学的知识，找出自己领会最深刻、与目前我们公司信息发展关系最密切的部分专门制作了PPT，向各位同事做了汇报和交流，由于大家对这些内容的浓厚兴趣，使得本来打算利用晚上两个小时讲完的内容，分了三个晚上共十多个小时才完成。

通过学习汇报，我感觉大家对我所学到的东西有了一个整体认识，通过内部交流，也更加加速了消化和吸收，当然更重要的是在今后的工作中自觉地结合所学达到致用的目的。

数据管理培训心得篇二

这段时间，公司出钱让我们几人去参加培训了，项目数据分析师培训，讲师全部都是从北京请过来的，都是该领域的专家级人物，既有扎实的理论经验，也有丰富的实战经验。虽然老师的实战经验学不到多少，但是老师给予的精彩讲解，也让我学到了许多有用的东西，自己可以在以后的工作中积累实践经验。

培训期间老师给我们看了他操作的一些实用软件，还包括配色软件，虽然自我感觉配色还行，但是没软件应用起来方便。还有他自己做的一些“系统”，这些系统都是EXCEL与水晶易表做的。在这之前我就了解过EXCEL做的系统是怎样做的，但自己还未曾去动手做过，不过也学了一些之前都没用过的EXCEL小技巧。

另外一个水晶易表这个软件在老师上课的时候就我一个人知道，其实是在去年就知道了，也拿到了中文版教程和软件，也与部分朋友分享过，但因为当时这个软件看起来不是非常实用，加上工作忙、软件是英文的，所以就没去研究它。现在再来看这个软件，在老师的手中居然可以那样出神入化，这样再一次激发我去学习水晶易表的欲望，在课间已经请教了老师一些基本操作，剩下的就是进行动手实践及深入研究动态链接。

这次主要由于参加培训的学员大部分都没接触过数据分析，所以老师也没深入讲授数据挖掘，后来再我们的要求下就继续介绍了一些。当然也从培训学到了一些分析方法，不过那些方法都是在最基本一些原理基础上的，如：正态分布、余弦定理、边缘分布等，这些都是基本原理，但我们都忘光了，也不知道可以应用在这些方面，现在更加体会到中国的教育与社会实际脱节的严重性。在老师面前我都不敢说我是学数据分析专业的，自己的专业都没有应用在实际工作中，真是惭愧。

数据分析在我来现在的公司前就已经意识到将在我现在的工作具有重要的作用，之前也想过要进行学习，但是看了一点资料不知道为什么就没继续下去了，可能是看了大堆的文字资料，觉得有些枯燥。老师也提到如果之前就去看书一般是看不进去的，没有什么效果，或者说没有感觉，只有自己去动手操作后，遇到一些困难问题，再去看书，这样才能理解书中的内容，想想是非常有道理的。

通过这次的数据分析师培训，让我了解到了国内数据分析行业目前的发展状况和未来良好的发展趋势，也坚定了我从事数据分析的信心和决心。

数据管理培训心得篇三

8月16日至19日，我有幸参加了在哈尔滨举办的数据集成与数据分析的高级培训班。报完名后，工作人员给我发放了本次培训教材。拿到培训教材后，我赶紧浏览了一遍，对本次培训的全部知识点有了大致了解，这次培训内容主要包括如下内容：商业智能、数据集成实战、数据仓库与多维数据建模、数据分析方法以及OLAP分析演示。本次培训方式采取老师在每介绍完相关知识后，再介绍微软在该方面的解决方案，如：SQL数据库中的SSAS、SSRS等。通过三天紧张的培训，主要的心得体会是商业智能核心技术—数据仓库的功能非常强大，具有数据抽取、清洗、加载、集成、分析以及将快速得出的分析结果进行各种图形化展示功能，可以通过MS Excel将数据库中的图形效果直接展示给用户，也可以通过Servlet和FLASH技术在门户或决策支持系统进行展示。

一、 数据仓库与主数据管理的关系

(一)共同之处：

? 减少数据冗余和不一致性，提升对数据的洞察力，都是跨业务系统的。

? 依赖很多相同的技术手段，都涉及到 ETL 技术、都强调数据质量。

? 建设方法类似，都需要数据规范作指导，都需要统一的安全策略。

(二)不同之处：

? 处理类型不同：主数据管理 (MDM) 系统是偏实时交互的应用，为各个业务系统提供联机交易服务;而数据仓库是面向是分析型的应用，是在大量历史数据的基础上进行多维分析。

? 实时性不同：主数据管理在运行中要大量依赖实时整合的方式来进行主数据的集成和同步，对实时性要求高，而数据仓库存储的是历史数据，对实时性要求较低。

? 数据量不同：数据仓库存储的是海量的历史数据和各个维度的汇总数据，而主数据管理存储的仅仅是组织机构、项目工程等基本信息，存储的数据量较小。

? 服务对象不同：主数据管理的服务对象是服务对象是OA、人力资源、供应链、财务等业务系统，而数据仓库的服务对象是各层领导和业务分析、业务决策人员等。

二、 数据仓库与数据集市、ODS(操作数据仓库)的关系

数据仓库：存储历史的业务处理明细数据和维度的汇总数据。

数据集市：为满足各种特定分析需要，存储个性化分析汇总后的数据，为用户提供快捷的访问。

ODS：存储实时的业务数据。

三、 数据仓库的设计

(1)数据仓库的设计不可能一步到位，应按用户需求和业务需要逐步完善。

(2)数据仓库的设计范式应满足第三范式，即雪花型数据模型设计。

(3)数据仓库的设计尽量不使用视图，而使用事实表，并且表之间一定要有严格的约束。

(4)数据仓库事实表中要设置自身的主键(建议创建数字主键)，不建议使用业务系统中的主键，尽管可能是一样的，可以将其设置为事实表的代理健;尽量不用业务系统中的“备注”字段，避免引用描述性属性;字段类型为字符类型的，使用nvarchar，而不用varchar。

(5)数据权限的控制：数据库角色的权限只能控制到表的操作权限，而数据仓库的角色可以控制到数据仓库中字段的操作权限。

(6)根据业务分析需要，当数据仓库中的数据超过了分析周期时，可以将其迁移到磁带库中。

四、 数据抽取和数据挖掘

(1)数据抽取有两种方式：增量抽取和完全抽取。增量抽取中推荐采用时间戳法抽取，当数据更新量不大时，可以采用触发器法抽取。增量抽取方法并不一定优于完全抽取方法，需要根据实际情况进行选择。

(2)数据抽取ETL的过程需要被监控，对抽取失败的数据应重新同步。

(3)数据挖掘的方法有：决策树、聚类、时间序列、贝叶斯、关联、神经网络、逻辑回归、线性回归、文本挖掘。

五、 数据分析SSAS

(1)OLAP分析的维度、层次、Cube的了解

根据Cube新建向导，创建Cube，将维度和层次引入，利用MDX查询多维数据，并根据需要，可以选择KPI中的“值”、“目标”、“状态指示灯”、“趋势”、“趋势信号灯”方式进行展示，展示后，可以对其单元格中的数据进行数据钻取获取明细数据，每次钻取都会向数据仓库发出一条查询语句。

(2)聚类分析

聚类分析有三种：MOLAP、ROLAP、HOLAP。MOLAP是将聚合数据和明细数据都存放在Cube中，是非实时的，存放于一个文本文件;ROLAP是实时的，只存放Cube框架，包括层次、维度等，用户在进行分析时，数据需要进行实时统计分析;HOLAP介于 MOLAP与ROLAP之间，聚合数据存放在Cube中，明细数据仍存放在数据仓库中。推荐使用MOLAP。

(3)报表分析SSRS

可以通过报表分析对事实表或数据表以及矩阵进行任意的集成，展示后，不能对其单元格中的数据进行数据钻取获取明细数据。

【第2篇】大数据培训心得感悟范文

10月23日至11月3日，我有幸参加了管理信息部主办的“20_年大数据分析培训班”，不但重新回顾了大学时学习的统计学知识，还初学了python、sql和sas等大数据分析工具，了解了农业银行大数据平台和数据挖掘平台，学习了逻辑回归、决策树和时间序列等算法，亲身感受了大数据的魅力。两周的时间，既充实、又短暂，即是对大数据知识的一次亲密接触，又是将以往工作放在大数据基点上的再思考，可以说收获良多。由衷地感谢管理信息部提供这样好的学习机会，也非常感谢_培训学院提供的完善的软硬件教学服务。

近年来，大数据技术如火如荼，各行各业争先恐后投入其中，希望通过大数据技术实现产业变革，银行作为数据密集型行业，自然不甘人后。我行在大数据分析领域，也进行了有益的探索，并且有了可喜的成绩。作为从事内部审计工作的农行人，我们长期致力于数据分析工作。但受内部审计工作性质的限制，我们也苦于缺少有效的数据分析模型，不能给审计实践提供有效的支持。这次培训，我正是带着这样一种期待走进了课堂，期望通过培训，打开审计的大数据之门。

应该说，长期以来，农业银行审计工作一直在大规模数据集中探索。但根据审计工作特点，我们更多的关注对行为数据的分析，对状态数据的分析主要是描述性统计。近年来火热的大数据分析技术，如决策树、神经网络、逻辑回归等算法模型，由于业务背景不易移植，结果数据不易解释，在内部审计工作中还没有得到广泛的应用。

通过这次培训，使我对大数据分析技术有了全新的认识，对审计工作如何结合大数据技术也有了一些思考。

一是审计平台技术架构可以借鉴数据挖掘平台。目前，审计平台采用单机关系型数据库。随着全行业务不断发展，系统容量不断扩充。超过45度倾角的数据需求发展趋势，已经令平台不堪重负。这次培训中介绍的数据挖掘平台技术架构，很好地解决了这一难题。挖掘平台利用大数据平台数据，在需要时导入、用后即可删除，这样灵活的数据使用机制，即节省了数据挖掘平台的资源，又保证了数据使用效率。审计平台完全可以借鉴这一思路，也与大数据平台建立对接，缓解审计平台资源紧张矛盾。

二是可尝试在部分场景应用大数据分析技术。目前，审计选样主要通过专家打分法。这次培训中介绍的逻辑回归和决策树算法，也是解决这一方面的问题。通过历史样本和历史底稿的数据，通过训练建立选样模型，将与底稿相关的主要风险特征选入模型，再将模型应用于验证样本。这样就可以应用大数据技术，为审计提供支持。

三是加强与管理信息部和软件开发中心的合作。本次培训中我们也看到，经过一段时间的积累，我行已经具备了一定的大数据分析经验，储备了一批具有相应经验的人才。作为业务部门，我们应加强与管理信息部和软件开发中心的对接，通过相互沟通和配合，确定业务需求，发挥各自优势推动大数据技术的落地。就像行领导所指出的那样，大数据技术哪个部门先投入，哪个部门先获益。目前，我行大数据技术应用正处于井喷前夕，我们应抓住这一有利时机，推动审计工作上一个新台阶。

这次培训对于我来说，只是打开了一扇窗，未来大数据分析的道路还很长、也一定很曲折，但我也坚定信念，要在这条路上继续努力，所谓“独行快、众行远”，有这样一批共同走在大数据分析路上的农行人陪伴，相信农业银行大数据之路必将有无限风光。

【第3篇】数据课程培训心得体会

数据课程培训心得体会一

在我看来，数据库课程设计主要的目标是利用课程中学到的数据库知识和技术较好的开发设计出数据库应用系统，去解决各行各业信息化处理的要求。通过这次的课程设计，可以巩固我们对数据库基本原理和基础理论的理解，掌握数据库应用系统设计开发的基本方法，进一步提高我们综合运用所学知识的能力。

当我们这组决定做大学生就业咨询系统时，我们并没有着手写程序。而是大家一起商量这个系统概述、系统目标、系统需求、业务流程分析、数据流程分析和数据词典。当这些都准备好了之后，我们进行模块的分工。每个人都有自己的模块设计，而且写出来的代码要求可以实现相应模块的功能，得到理想的效果。当每个人都把自己的分工做好了，最后会由一个人把这些全部组合搭建在一起。我们使用的是html和php相互嵌套使用，当一个系统做好了之后，我会好好地把程序都看一遍，理会其中的奥秘。

我所负责的是数据库的备份和还原还有一些界面的实现。还记得自己刚接触html的时候，觉得很感兴趣，所以有一段时间几乎到了痴迷的程度。然而php 是我刚接触不久的一种编程语言。不过觉得它的功能真的很强大，可以开发出很多大型的系统。但是在做备份和还原的时候，要考虑的东西还是很多的。当我遇到错误的时候，感到很受打击。值得欣慰的是，在同学的帮助和大量参考书的查阅下，我把自己的模块做好了。这就是我收获最大的地方。而且，我明白了遇到困难永不放弃的重要性，我知道了团队合作的重要性，我领悟了只有坚持不懈才会取得胜利。

知识的获得是无止境的，只要你想学，只要你行动，没有什么会难倒我们的。回首这一个多星期的课程设计，我很欣慰。因为我有了动力，有了勇气。谢谢老师对我们的不懈帮助，谢谢学校给了我们这一次实践的机会，也谢谢组员们的关怀。这些美好的回忆美好的东西将永远伴随着我。

数据课程培训心得体会二

数据库课程设计大赛的尘嚣渐渐远去，怀着对这次大赛的些许不舍，怀着对当初课程设计开始时候的豪情万丈的决心的留恋，怀着通过这次课程设计积累的信心与斗志，我开始写这篇文章，为自己的足迹留下哪怕是微不足道但是对自己弥足珍贵的痕迹并期望与大家共勉。

首先，让我的记忆追溯到大二暑假，在老大的指引下(老大劝我学asp(asp培训 ).net)，我接触到microsoft 公司的.net产品。那个时候我已经学过vc和asp，因为windows程序设计实验的课的关系，接触过vb(vb培训 )，但是没有专门去学他，因为习惯了c++里面的class，int，觉得vb的sub，var 看着就不是很顺心。我是一个好奇心很强的人，突然看到了一个号称“.net是用于创建下一代应用程序的理想而又现实的开发工具”，而且主推c#语言，由于对c语言的一贯好感，我几乎是立刻对他产生了兴趣。我就开始了对c#的学习，任何语言都不是孤立存在的，所以数据交互是很重要的，暑假的时候我把我们这学期的课本数据库系统概论看了一遍。我记得以前用c语言编程的时候，数据是在内存中申请空间，譬如使用数组等等。很耗费内存空间。这个时候就是数据库站出来的时候啦，于是我又装上了sql server2000，以前学asp的时候用的是access，那个时候只是照着人家做，理论是什么也不是很清楚。

开发的时候我想过用什么架构，c/s模式?模式有很多，怎么选择?我就上网搜索现在最流行的架构是什么。结果搜到了mvc架构，就是你啦。我决定用这个架构，不会，没关系，咱学。just do it!前期工作准备好后，那么我就得把我暑假学的.net加以实践。这个时候我更加深入的了解了利用ado.net操纵数据库的知识。并且对数据库里面的存储过程有了比较深入的了解。经过大概2个多星期的奋斗，我完成了我的数据库课程设计--基于.net数据集的图书馆管理系统。并最后非常荣幸的获得了大赛的一等奖以及以及新技术应用奖。

与其临渊羡鱼，不如退而结网。这次数据库课程设计给我的最大的印象就是如果自己有了兴趣，就动手去做，困难在你的勇气和毅力下是抬不了头的。从做这个数据库开始无论遇到什么困难，我都没有一丝的放弃的念头。出于对知识的渴望，出于对新技术的好奇，出于对一切未知的求知。我完成了这次数据库课程设计，不过这只是我学习路上的驿站，未来十年.net的核心技术就是xml[至少微软是这么宣传的]，我会继续学习它，包括jave公司的j2ee我也很想试试，语言本来就是相通的，just do it!语言并不重要毕竟它仅仅是工具，用好一个工具并不是一件值得为外人道的事情，主要是了解学习思想。古语说的好：学无止境啊。

实际上从学习的经历来看，我们接触的知识体系都是属于比较老或比较传统的，与现在发展迅速的it行业相比很多情况已不再适用，尤其是当开源模式逐渐走近开发者后更是如此。虽然是一个数据库课程设计，由于本人在选择项目的时候是本着对自己有实际应用价值的角度考虑的，所以其中也涉及到一些数据库以外的设计。总而言之，这次数据库设计心得体会不能用语言完全表达。

数据课程培训心得体会三

本次课程设计，使我对《数据结构》这门课程有了更深入的.理解。《数据结构》是一门实践性较强的课程，为了学好这门课程，必须在掌握理论知识的同时，加强上机实践。

我的课程设计题目是线索二叉树的运算。刚开始做这个程序的时候，感到完全无从下手，甚至让我觉得完成这次程序设计根本就是不可能的，于是开始查阅各种资料以及参考文献，之后便开始着手写程序，写完运行时有很多问题。特别是实现线索二叉树的删除运算时很多情况没有考虑周全，经常运行出现错误，但通过同学间的帮助最终基本解决问题。

在本课程设计中，我明白了理论与实际应用相结合的重要性，并提高了自己组织数据及编写大型程序的能力。培养了基本的、良好的程序设计技能以及合作能力。这次课程设计同样提高了我的综合运用所学知识的能力。并对vc有了更深入的了解。《数据结构》是一门实践性很强的课程，上机实习是对学生全面综合素质进行训练的一种最基本的方法，是与课堂听讲、自学和练习相辅相成的、必不可少的一个教学环节。上机实习一方面能使书本上的知识变“活”，起到深化理解和灵活掌握教学内容的目的;另一方面，上机实习是对学生软件设计的综合能力的训练，包括问题分析，总体结构设计，程序设计基本技能和技巧的训练。此外，还有更重要的一点是：机器是比任何教师更严厉的检查者。因此，在“数据结构”的学习过程中，必须严格按照老师的要求，主动地、积极地、认真地做好每一个实验，以不断提高自己的编程能力与专业素质。

通过这段时间的课程设计，我认识到数据结构是一门比较难的课程。需要多花时间上机练习。这次的程序训练培养了我实际分析问题、编程和动手能力，使我掌握了程序设计的基本技能，提高了我适应实际，实践编程的能力。

总的来说，这次课程设计让我获益匪浅，对数据结构也有了进一步的理解和认识。