心得体会是指个人在学习或工作中的亲身经历和感受的总结。以下是一些著名学者和作家的心得体会，希望能够给大家提供一些启示和思考。
近年来，随着数字化时代的到来，大数据产业蓬勃发展。因此，越来越多的人开始关注大数据专业，希望能够成为这个行业中的一员。我也是其中之一，下面我将分享一下我学习大数据专业的心得体会。
一、充分准备学习前置知识。
在学习大数据专业前，我充分准备了基础的计算机科学技术，例如编程语言、数据库、网络技术等。这些知识对于学习大数据有很大的帮助，可以让我更快地掌握和理解大数据的相关技术和理论。同时，在实际学习中，也可以将这些基础技术应用到实际的案例中，更好地锻炼自己的实践能力。
二、注重实践与理论相结合。
学习大数据专业不仅需要掌握相关理论知识，还需要注重实践经验的积累。在学习过程中，我注重了实践与理论的结合，通过实际的案例来进行学习和应用。这不仅使我更好地掌握了相关技术和理论知识，而且也给了我很多实践的机会，使我可以更好地应用所学知识解决实际问题。
三、多方面资料和资源整合。
学习大数据专业需要整合多方面的资料和资源，包括学术论文、书籍、网络课程、实际项目等。通过整合这些资源，我可以不断拓宽自己的知识面，提高自身的综合能力和素质水平。此外，多样化的资源也可以帮助我更好地理解和应用大数据技术，解决实际问题。
四、团队合作。
在学习大数据专业的过程中，我与同学们进行了团队合作，共同解决了一些实际的问题。通过团队合作，我学会了沟通、协作，也锻炼了自己的组织能力和领导力。此外，团队合作还可以吸收不同的观点和意见，作出更好的决策和解决方案。
五、不断学习和探索。
学习是一份永无止境的工作，大数据专业更是如此。我会继续保持学习的态度，不断深入学习大数据技术、理论和实践，提高自身的专业素养，并且开阔自己的视野。与此同时，我也将继续积极探索大数据领域的新技术和理论，努力成为这个行业中的佼佼者。
总之，在学习大数据专业的过程中，注重以下几个方面：充分准备学习前置知识、实践与理论相结合、多方面资料和资源整合、团队合作以及不断学习和探索。这些能力的不断提高，将会对我们未来的职业发展和成就产生巨大的帮助。
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。
1.引言（150字）。
随着互联网技术的迅猛发展，大数据领域也随之兴起，成为了当今最热门的专业之一。在我接触大数据专业的过程中，我发现在这个领域学习还需要具备一定的专业知识和技能。因此，我在学习过程中积极探索，逐渐体会到了一些心得和体会。
大数据是一个非常宽泛的概念，它不仅指数据量的大小，还包括数据的处理、存储和分析等方面。在学习大数据专业之前，我首先要认识到这个专业的核心是数据挖掘和数据分析。通过掌握相关的编程语言和工具，可以深入挖掘数据背后的信息，进行数据分析和预测。在深入学习过程中，我也意识到学好大数据要从基础知识入手，如计算机网络、数据结构等。因此，在学习大数据之前，打好基础十分重要。
3.学习方法（350字）。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
专业导论作为一门专业课程，在大学学习生涯中扮演着重要的角色。在学习过程中，每个人都需要完成一篇专业导论论文。这篇论文要求我们深入了解本专业的相关内容，并通过自己的研究来提出新的见解和思考。在完成论文的过程中，我始终坚持不懈，不断充实自己的专业知识，也在其中获得了宝贵的心得体会。
第二段：学习方法。
在完成专业导论论文的过程中，对我影响最深的是学习方法。通过不断的研究和尝试，我逐渐找到了适合自己的方法。首先，我认真阅读文献，并进行笔记整理和分类；其次，我将自己的思考与阅读的文献进行比对，通过不断地思考和整理，逐渐形成自己的立论和观点；最后，我通过合理的安排时间和任务，保证论文的进度和质量。通过这样的方法，我充分利用了时间和资源，也提高了自己的学习效率。
第三段：学习经验。
在完成专业导论论文的过程中，我也收获了很多宝贵的学习经验。首先，我认识到了学习的重要性，只有不断学习，才能不断提高自己。此外，我也学会了如何进行独立思考，善于提出问题和解决问题。在整个研究过程中，我也遇到了很多困难和挫折，但通过不断学习和实践，最终克服了这些难关。这些经验也将对我的未来学习和生活产生重要的影响。
第四段：思考与收获。
专业导论论文也是一次学习和收获的过程。通过这个过程，我不仅学到了更多的专业知识，同时也学会了如何进行研究和表达思想。在这个过程中，我也慢慢思考了自己未来的职业规划和发展方向。我相信，通过自己的不断努力和学习，一定能够取得更好的成果和发展。
第五段：结语。
学习不止于课本，更需要我们通过实践和思考来不断提高自己。完成专业导论论文的过程，不仅是一次学术的磨练，更是对自己的一次深入了解和认识。希望能够通过这篇论文，让更多的人认识到学习的重要性，不断坚持努力，学有所成。
“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。
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。
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。
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。
随着信息化程度的不断加深，信息数据规模逐渐海量化，全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势，大数据的特征逐渐显现:volume(数据量浩大)、variety(数据类型繁多)、velocity(数据生成速度快)、veracity(真实和准确)、value(价值巨大)意味着大数据时代的到来。大数据时代给数据的分析处理及应用带来了极大的改变，不仅体现在海量数据的处理要求上，还体现在对处理工具、数据价值的挖掘上的创新要求，需要有足够的能力和知识匹配、迎合时代发展的人才。信管专业作为一个横跨多个学科的新兴专业，涉及计算机和网络技术、经济学、管理学等多个专业知识领域，恰好适应大数据时代的人才需求趋势。因此，在大数据时代的驱动下，哈尔滨理工大学信管专业围绕能力培养，建立起符合时代要求和自身条件的综合实践教学模式，并取得了良好的效果，有针对性地迎接大数据时代带来的机遇和挑战。
(一)信管专业人才培养现状。
在大数据的冲击下，各国应用创新型人才培养成为主流，国外以综合实践教学体系为核心，德国主张“企业主导实践、企业实训为主”;英国则是“工读交替、实践教学”;美国面向社会职业教育指出校政企应共同协作、知识与技能应同时培养;加拿大认为应该以能力培养为中心，以胜任岗位要求为基础。同时，国内也在进一步改革完善创新型科技应用人才培养。在大数据环境下，武汉科技大学信管专业立足于“信息技术与管理相融合”，侧重学生创新和实践能力、创新精神的培养，形成“以教师横纵向科研项目为驱动”的实践教学创新体系。山东理工大学信管专业重新进行了大数据时代的专业培养目标和标准的确定，设计工程实训、软件实习等实践项目以及im&is应用实践环节，为学生搭建实践平台。有人认为在大数据时代应该改变教学方式，利用实践讲述理论，引入各种实践式教学方式，加强实习基地和课外实践活动、各类竞赛机制的建设，多方面提高学生的实践创新能力。还有人提出大数据时代信管专业应以市场需求为导向，设计人才培养方案，既要高度重视理论知识的学习，又要加强实践能力的培养，这就需要为学生搭建实践平台，拓宽实践渠道。因此，实践教学体系已成为大数据背景下信管专业应用创新型人才培养的核心研究内容。
(二)大数据背景下的人才培养。
大数据时代拓宽了市场需求范围，呼唤具有现代先进信息化技能和管理才能的高层次复合型创新型人才。麦肯锡20万左右;需要高达150万的了解大数据的管理者，人才缺口甚至在20万以上。然而在中国，现阶段只有百度、京东、阿里巴巴等电子商务企业和新浪、腾讯等网络媒体大数据公司中有一些大数据方面的人才。据相关部门研究预计，3—5年内来自政府、媒体、企业等方面的数据人才需求将达100万。事实却是目前人才培养各方面并不是很合乎新时代要求。
时代的不同意味着市场需求的不同，市场需求差异决定行业、企业等的职位要求上侧重角度有所差异，不同的职位功能侧重点要求人才具备的能力和知识也有一定的不同点。大数据时代对人才的要求更注重人才是否有丰富的实践经验和熟练的动手操作能力，而且信管专业人才较之前传统管理人才的创新之处也在于其更具有信息化技能，有较强的技术能力。目前人才的培养主要源于学校，学校对于人才的培养并不局限于理论知识的培养，还进行一系列有针对性的实践能力的'培养，主张“知识+实践=能力”的培育理念，培养能够胜任新时代职位的人才，满足人才市场需求，迎合时代发展所需的主流人才发展方向。从人才去向、人才本身、人才来源三方考虑，培养人才的最终方向是满足大数据时代的职业需要，由图1中可以看出职业要求掌握相关知识和具备相应能力，人才培养主要以能力培养为核心，能力与知识相互转化，实践活动和课程群均为能力的培养服务。因此，大数据时代信管专业人才培养的重点应由知识培养转移到实践能力的培养上。
(一)综合实践教学体系结构。
依据上述对大数据背景下信管人才培养的分析，建立面向应用创新能力培养的“课程实验+专项实训+项目实践+学科竞赛”多维综合实践教学体系，从“基础、专业、综合”三阶段，分“实验、实训、竞赛”等层次角度，形成满足信管专业的“分层次、分阶段、重整合”的立体化人才培养模式，培养符合大数据时代需求，具有扎实的理论基础和良好的动手能力的应用创新型多层次高技术复合式人才。在此基础上，哈尔滨理工大学信管专业依据自身特色，遵循“柔性化”的培养原则，以培养学生系统思维模式和相应信息管理能力为目标，形成了融管理学、经济学和计算机科学与技术等方面知识于一体的课程体系，确定了符合该校特色的立体化能力培养体系。同时在上述能力培养体系的指导下，哈理工信管专业依据专业发展内容创建了a“企业信息化”和b“电子商务管理”2个专业方向，实现了培养模式多元化;设计了情景教学、案例教学、理论教师参与指导实验、实验教师及工程师参与指导实习和课程设计等多种丰富的教学形式;采取“课程实验+课程设计+专项实训+项目实践+认知实习+生产实习+技能竞赛”多种实践方式，确定了“学科基础课、专业平台课、专业方向模块选修课、专业选修课”4个层次的专业核心课程群，坚持教学与科研相结合，注重一、二、三课堂相结合，突出实践技能培养，构建了“信息系统及网站管理平台+企业信息化和商务网站模块+实习项目实训+学科竞赛”四维立体化实践教学体系。
(二)综合实践教学内容。
在大数据背景下，信管专业综合实践教学主要包括课程实验、课程设计、假期社会实践、技能竞赛实践、方案(项目)实训、生产实习及毕业设计等诸多环节，并有相应的实践条件和新式教学方法与之相呼应。实践教学活动按照基础实践、专业实践和综合实践三个阶段进行合理安排，将信管专业人才创新培养目标具体落实到各个阶段的实践教学内容中，达到信管专业学生实践能力、创新能力的培养要求。
1.明确专业定位和培养目标，认清培养重点。
大数据背景下，信管专业的定位是“信息系统的管理”和“信息管理的系统”，课程体系融经济、管理与信息技术于一体，并配有与之相适应的实践教学体系，循序渐进培养具备各种职业能力的、与时代相适应的应用创新型信息管理人才。该专业的培养重点是人才的实践动手能力，信息化管理和挖掘数据、处理数据的能力。
2.改善实践辅助设施，提供实践平台，提高实践能力。
改革实验室任课制度，建立开放性实验室，提供专业教师指导专业性实践活动，参加专业的实践竞赛;与企业签订实习协议建立相关实习基地，聘请企业人才为学生讲解，使学生亲身感受实际企业工作情况，了解企业现实需求;可以实施“导师制”，由导师负责指导学生进行一些专项实践活动，有效提高学生的实践能力。
3.实践教学模式多样化:。
课程实验+课程设计+技能竞赛+企业实习。每层次阶段均有一定的实践方式，因学校培养重点不同而不同。实践教学活动要重视专业课程实验，改变传统实践教学方式，改为实践跟随理论式教学，提高课程间的实践教学衔接度;改变原有实验教学方式，选择多样化实验内容供学生选择实践，提高学生的创新能力;增设相关专业实践竞赛并鼓励学生参与校内外相关竞赛，以竞赛带动教学，调动学生学习的主观能动性，培养他们的学习兴趣和创造性思维能力;鼓励学生参与社会实践和生产实习，使学生亲身感受企业的实际情况，了解企业的实际需求;学校可以引进实际项目或以往企业经典项目，使学生参与整个项目过程，亲身感受项目流程，培养学生解决实际问题的能力。
4.学生自主选择实习企业，或实习基地。
自主选择可签订协议的学生进入其内部实习，学生能够深入实践，提高学生实习的有效性和实习基地利用率。在校企合作的过程中，可以以类似假期实习招聘或产品推广、参加项目等形式，选取部分学生深入实习，不仅可以激励学生参与实习，还可以使学生比以往实习获得更多的实践经验，实现校企双方双赢。
(三)综合实践教学体系保障。
任何一个教学体系的实施都离不开一定的保障条件，大数据背景下信管专业综合实践教学体系也不例外。保障条件主要包括政策支持保障、研究基础保障、工作条件保障、研究技术保障、实习基地保障、项目实践保障、展示平台保障等，大数据的背景要求要有扎实稳定的研究基础、完善良好的工作条件及一定水平的实习基地，保证实践基础设施的完备;过硬的研究技术能力、先进的技术水平以及实际项目的支持，保证实践活动的顺利进行;完美的展示平台，使实践活动的价值得以展现，促进实践活动验证理论的正确性，并促进理论的创新。近几年来，哈尔滨理工大学努力完善了实践教学的保障体系，来保证实践教学体系的实施效果，主要体现在政策支持、研究基础、项目实践、工作条件、研究技术平台展示和实习基地的建设等几方面，并依据自身条件有针对性地进行了保障体系的扩展延伸，具体保障体系。在研究基础保障方面，专职教师23人，其中博士生导师2人，硕士生导师8人，教授7人，副教授6人，具有博士学位的教师比例达68.4%，为教学质量提供了师资保障;在工作条件保障方面，85%以上的课程都能用多媒体教学，建有公共基础实验室、信息管理与信息系统实验室、网络与电子商务实验室、综合立体实验室、学科研讨室及在省内具有领先水平的多功能教室等，为教育提供了物质保障。在政策支持保障方面，实施校、院两级督导、年级主任、班主任、青年教师助课等制度;建立了“全方位、全过程、立体交叉”的教学管理体系。对教学进行全过程控制，形成了水平和垂直的两种信息沟通反馈机制。同时，在展示平台保障方面，鼓励学生参与管理类和计算机竞技比赛;在实习基地保障方面，建设了哈尔滨航空工业有限责任公司、哈尔滨电影机械厂、哈尔滨量具刃具集团有限责任公司、哈尔滨汽轮机厂有限责任公司、哈尔滨轴承集团公司、哈尔滨进出口集团公司、哈尔滨锅炉有限责任公司和哈尔滨电机厂有限责任公司等实习基地，并自2012年以来分别与哈尔滨乐辰科技有限公司、达内科技有限公司建立合作关系，开拓了新的实习基地，为学生进行实践活动和展示学生能力提供了平台和实习基地保障。
三、哈尔滨理工大学综合实践教学体系实施效果。
目前哈尔滨理工大学信管专业的新型综合实践教学体系已经开始施行，并取得了较好的成绩。参加各种社会实践活动的学生超过300人次;学生参加的各类课题有20多项，加强了学生自学能力、分析问题和解决问题能力、创新思维和创新能力的培养，使学生的业务素质及实践能力有了明显提高。近两年，已完成8项国家级大学生创新性实验，20项校级创新性和开放性实验，并且很多参加创新实验的本科学生以第一作者的身份发表了学术论文，使学生的研究能力和创新能力都得到了很大提高;还有学生获得gmc国家一、二等奖、全国大学生erp软件技术大赛一、二等奖以及个人一等奖等国家级大赛奖项26项，省级奖项多项，获奖学生将近200人次。近五年考研率平均20%，就业率98%以上，具备创新应用能力的信管毕业生在企事业单位及政府部门就业状况良好，受到了联想集团、华为、sap、用友、金蝶、天思、东软以及安徽理工大学、东北农业大学、黑龙江工程学院等用人单位的重用和广泛好评。
四、结束语。
为迎合大数据时代的需求，应对大数据带来的机遇与挑战，亟待培养信管专业人才的应用创新能力。哈尔滨理工大学分别从实践体系结构、实践内容和实践保障三个角度出发，建立了面向应用创新能力培养的“平台+模块+实训+竞赛”四维立体化实践教学体系，并取得了良好的效果，不仅有力地证明了大数据背景下信管专业综合实践教学体系的有效性，还为其他专业的实践教学培养体系提供了借鉴。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。