心得体会是记录我们内心真实感受的文章，但是在写作的格式上也要注意哦，心得体会的书写可以让我们的思维得到很好的锻炼，52心得网小编今天就为您带来了做数据员的心得体会优质5篇，相信一定会对你有所帮助。
做数据员的心得体会篇1
通过本次课程设计，对图的概念有了一个新的认识，在学习离散数学的时候，总觉得图是很抽象的东西，但是在学习了《数据结构与算法》这门课程之后，我慢慢地体会到了其中的奥妙，图能够在计算机中存在，首先要捕捉他有哪些具体化、数字化的信息，比如说权值、顶点个数等，这也就说明了想要把生活中的信息转化到计算机中必须用数字来完整的构成一个信息库，而图的存在，又涉及到了顶点之间的联系。图分为有向图和无向图，而无向图又是有向图在权值双向相等下的一种特例，如何能在计算机中表示一个双向权值不同的图，这就是一件很巧妙的事情，经过了思考和老师同学的帮助，我用edges[i][j]=up和edges[j][i]=up就能实现了一个双向图信息的存储。
对整个程序而言，dijkstra算法始终都是核心内容，其实这个算法在实际思考中并不难，也许我们谁都知道找一个路径最短的方法，及从顶点一步一步找最近的路线并与其直接距离相比较，但是，在计算机中实现这么一个很简单的想法就需要涉及到很多专业知识，为了完成设计，在前期工作中，基本都是以学习c语言为主，所以浪费了很多时间，比如说在程序中，删除顶点和增加顶点的模块中都有和建图模块相互重复的函数，但是由于技术的原因，只能做一些很累赘的函数，可见在调用知识点，我没有掌握好。
不过，有了这次课程设计的经验和教训，我能够很清楚的对自己定一个合适的水平，而且在这次课程设计中我学会了运用两个新的函数sprintf和包涵在#include头文件中的输入函数。因为课程设计的题目是求最短路径，本来是想通过算法的实现把这个程序与交通情况相连，但是因为来不及查找各地的信息，所以，这个计划就没有实现，我相信在以后有更长时间的情况下，我会做出来的。
1、巩固和加深了对数据结构的理解，提高综合运用本课程所学知识的能力。
2、培养了我选用参考书，查阅手册及文献资料的能力。培养独立思考，深入研究，分析问题、解决问题的能力。
3、通过实际编译系统的分析设计、编程调试，掌握应用软件的分析方法和工程设计方法。
4、通过课程设计，培养了我严肃认真的工作作风，逐步建立正确的生产观念、经济观念和全局观念。
根据我在实习中遇到得问题，我将在以后的学习过程中注意以下几点：
1、认真上好专业实验课，多在实践中锻炼自己。
2、写程序的过程中要考虑周到，严密。
3、在做设计的时候要有信心，有耐心，切勿浮躁。
4、认真的学习课本知识，掌握课本中的知识点，并在此基础上学会灵活运用。
5、在课余时间里多写程序，熟练掌握在调试程序的过程中所遇到的常见错误，以便能节省调试程序的时间。
这是一门纯属于设计的科目，它需用把理论变为上机调试。在学习科目的第一节课起，李老师就为我们阐述了它的'重要性。它对我们来说具有一定的难度。它是其它编程语言的一门基本学科。
刚开始学的时候确实有很多地方我很不理解，每次上课时老师都会给我们出不同的设计题目，对于我们一个初学者来说，无疑是一个具大的挑战，撞了几次壁之后，我决定静下心来，仔细去写程序。老师会给我们需要编程的内容一些讲解，顺着老师的思路，来完成自己的设计，我们可以开始运行自己的程序，可是好多处的错误让人看的可怕，还看不出到底是哪里出现了错误，但是程序还是得继续下去，我多次请教了老师和同学，逐渐能自己找出错误，并加以改正。
tc里检查错误都是用英文来显示出来的，经过了这次课程设计，现在已经可以了解很多错误在英文里的提示，这对我来说是一个突破性的进步，眼看着一个个错误通过自己的努力在我眼前消失，觉得很是开心。此次的程序设计能够成功，是我和我的同学三个人共同努力作用的结果。在这一段努力学习的过程中，我们的编程设计有了明显的提高。
其实现在想起来，收获还真是不少，虽然说以前非常不懂这门语言，在它上面花费了好多心血，觉得它很难，是需用花费了大量的时间编写出来的。现在真正的明白了一些代码的应用，每个程序都有一些共同点，通用的结构，相似的格式。只要努力去学习，就会灵活的去应用它。
做数据员的心得体会篇2
由于平时接触的都是一些私人项目，这些项目大都是一些类库，其他人的交流相对可以忽略不计，因此也就不考虑规范化的文档。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。
虽然这次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。对于ooa/ood的开发模式有时不免要提出一些疑问，uml是设计阶段的工具，而它基本涵盖了软件设计的方方面面，也就是说按照这一软件工程的正常流程，在动手写第一句代码之前，开发人员已经非常熟悉软件产品了，这对于相当有经验的架构师一类人说可能会很容易，但是我们作为学生，连足够的编码经验都没有，却首先被教授并要求先ooa再oop，这样直接导致的问题就是文档与编码对不上号，在修改代码的时候基本不会再去审查文档和先前的分析。甚至根本就是现有代码再有文档，即便是这种情况，代码与文档还是不对应。不可否认，在传统软件工程的详细设计之前的项目过程中还是有很多利于项目开发的部分的。所以我就一直在寻找适合我——针对探究型项目——的开发模式，这次的项目也算是一次尝试，当然这个过程并不会太短。
回到数据库设计上了，这次的数据库设计我是严格按照数据库建模的步骤来进行的，老实说我并没有感觉这样的流程对开发带来多大的帮助，反倒是觉得将思维转化为图表很浪费时间。总体上来说这次的项目也不是很大，而且在数据库的设计上比较保守，也就是说实际上数据库设计还可以再完善完善的。随着我对计算机领域的拓宽和加深，我也会静下心来思考在接触计算机之前的行为，很多次我能深切感觉到，其实我的大脑（未于别人比较）本身就是在使用一种更接近关系数据库的方式来记忆，所以我很可恨自然的设计出符合三范式的表结构来，即便我不知道这些范式的确切含义。可能就像"范式不太容易用通俗易懂的方式解释"一样，在"让工具用图标表述我的思维"时费了一番力气。
从我作为项目的提出人和实现者来看，这是个失败的项目，结合几次教学项目的的实践，发现这也已经不是第一次了。主观原因占多数，比如，尝试新的开发方式，根据设计花了太多的时间来抽象出公用的库而忽略业务逻辑。就这次项目而言，失败的原因有以下几点：
使用了新的开发环境（vim），这是首次在脱离高级ide的情况下编码。
使用了新的开发语言（python，actionscript3），因为我一直比较喜欢"学以致用"，而且这样的"数据驱动型"软件的整套自实现的库都已经完成了，但是由于语言本身的差异，迁移时问题很多，当发现这一点是，已没有多少有效剩余时间了。
编码流程的不妥，我比较喜欢从底层的库开始开发，因为一旦库测试通过，将很容易将它放到不同的表示层下。但如果库没有测试成功，将导致整个项目没有任何可视化模型，所以这次的项目无法提交"可运行的代码"。
实践目的的不同，我轻易不放弃锻炼的机会，事实上，有机会就一定要比以前有所突破，总是照搬以前的做法还不如就不做呢。这个前提是因为现在能完全用来的学习的时间比较多，等到工作时再这样做的可能性就很小了，因此当然要抓紧机会了。不过还有一个隐藏原因，总以为自己很了不起，其实"遇到的问题数跟人的能力是成正比的"。
做数据员的心得体会篇3
时间真的如轮一样在飞转，一周的实训又一次即将结束，可是，感觉仿佛只过去了一天。实训结束也意味着这个学期也将结束。不管时间多么的飞快，这周短暂的vb程序设计实训同样让我们收益不少。 首先，不说我们学到了多少专业知识，也不说我们学到了多少专业技能。在这样零下1度的天气中实训，着实是锻炼我们的意志力。人都有惰性，这是无可厚非的事实。在寒冷的天气里，赖床就更是常有的事。因为要实训，我们很多平常经常迟到的同志不得不早起。就说实训的第一天，外面飘着白雪，早上，手机的闹铃已经响过第二遍了。
我们宿舍的几个姐妹还躲在被窝里无动于衷。可是，当一个姐们突然说了一句，“这周要实训”时，我们都‘呼啦’爬了起来，以惊人的速度洗漱好，急忙赶到教室。不管平时多么懒散的同学，这次实训都表现的异样的认真。这应该算是实训赋给我们的特别礼物吧！ 实训的目的无非就是训练我们的操作能力，以及提高我们的专业技能。实践出真知，这是不变的真理。毫无疑问，这次vb程序设计实训让我们每一位同学都在不同程度上提高了编程技能。编程是我们的专业课程，可是，在老师平时上课的时候，班上大部分同学都以怠慢的态度对待。所以，对这门课程学的泛泛的。
实训前，如果要我们做一个管理系统，我想班上能完成任务的同学应该寥寥无几。在实训前，我们常抱怨，编程有多么的难。一个学期的学习，我们居然都不能完全的做出一个管理系统来。而这次短短的实训，却让我们学会了做管理系统。没错，就是短短的几天，我们每位同学都完成了一个自己做的管理系统。这说明，编程它本身不是很难，而在于你是不是真正的学习了。这次实训让我深刻的明白，你的态度决定一切。就以我自己的经历来说，一个学期的学习还没没短短一周学到的多。这是为什么？主导因素就是态度。在平日的学习中，我抱着不以为然的态度，以懒散的心态对待这门课程。所以，一个学期下来，我的编程学的一塌糊涂。而这次实训，就像是一场实战，必须认真对待。而这几天踏踏实实的学习，将我平日落下的学习全都补救过来了。真的非常感谢这次实训。通过这次实训，我的编程技能确比之前实提高了不少。
更重要的是，在这次实训中，让我明白：学习或生活中发现了自己的不足，就要及时改进。不管是在学习中，还是在生活中，有不懂的`没关系。而，如果不懂，也不去问，就是一件很悲哀的事情。这次实训中，我遇到了很多不懂的问题，但是，这些不懂最后都被我弄懂了。因为遇到不懂的不会做的我及时主动询问了周围的同学。同学不懂的，我又询问了老师。不要认为问别人是一件让人很羞耻的事情。不懂就问，不但不会让你蒙羞，反而能显示你的真实与谦虚。
总之，这次实训我又有不少新收获。
最后，还要感谢这次实训期间周围同学的热情帮助和老师的热心讲解与指导。
做数据员的心得体会篇4
数字经济作为新时代的产物，其有两方面的创新值得重视。
一是数据成为驱动社会经济发展的关键生产要素。在以往的经济学理论中，我们从习惯上认为资本、劳动、技术、企业家才能成为生产函数的关键投入变量。在农业社会时代，土地很重要，但在工业时代，土地的重要性被资本替代了。而现在，数据也成为生产要素之一，而且很可能占据更为关键的位置。数据为什么突然变得这么重要？这主要是因为随着计算机、互联网等技术的发展，数据的采集和存储变得越来越容易，进而数据量不断增大。在大数据时代，数据的增长不是线性的，而是指数性增长的，这意味着数据量会翻倍增长，今天增长的数据可能是历史上所有数据存量之和。而且，由于人工智能、数据科学等方面的进步，我们对数据的认识也扩展了。数据不等于数字，一切数字、文本、音视频都是今天我们所说的数据范畴，不仅包括结构化的数据，也包括类型各异的非结构化数据。此外，数据这种要素与资本和劳动等并不在一个维度，有着独特特征。比如，数据是非排他性的，也是非竞争性的，而且具有很强的可再生性，不会因为使用而枯竭，反而会越来越多。
二是信息技术和数据科学变得越来越重要。信息技术作为底层技术，如果没有信息技术的进步，世界就不会有这么多的数据留存，也不会让这么多的主体能够迅速地共享这些数据。因此，各个国家都很重视芯片技术、存储技术以及以5g为代表的通信技术等。光有硬件也是不够的，硬件之上还需要有软件，各国也非常重视发展有自主知识产权的数据库软件、操作系统以及各种应用层面上的软件等。与此同时，数据科学变得越来越重要。因为没有这一工具和科学方法就很难从海量数据挖掘出有效的信息和知识。而如果做不到这一点，数据实际上是没法发挥其作为生产要素作用的。数据量大，不仅意味着包含的信息多，同时也意味着有很多噪声。如果不能把噪声去掉，我们获得的信息可能存在偏差，会妨碍我们对世界的认识，同时，也会影响到具体的产品设计、制造以及流通。而且，在大数据时代，我们希望对数据的处理是实时的，否则数据的用处也会大打折扣。而要能够实时快速地处理数据，没有好的科学方法以及可靠的算力是做不到的。
数据经济时代蕴含着很多改变。第一，对产业的改变。一方面是数字产业化，即5g、大数据、云计算、应用软件、互联网等基础产业，它们是数字经济的支撑；另一方面是产业数字化，是指利用5g、大数据等技术对各行各业进行数字化、智能化的升级和赋能，所以产业数字化也被称之为数字经济融合领域。目前，虽然各国的数字经济都已经对原有的工业、服务业和农业进行了融合发展，但渗透率总体上还不高，未来还有很大的发展空间。第二，对产业组织有所改变。这集中体现在新业态和新模式中。在农业时代，主要的生产者是农户家庭，他们一方面通过农业生产给社会提供粮食，一方面提供农业生产所需的工具。工业革命之后，企业走上了历史舞台，在经济生活中发挥着巨大作用。企业之所以会存在，按照制度经济学家科斯的观点，这是因为市场交易存在交易成本，企业作为节约交易成本的产物才出现。而现在，由于互联网等技术的发展，信息匹配成本大幅度降低，企业的规模与市场交易成本出现负相关，即越来越小型化和专业化。这时，对于供给者和消费者来说，就有了跨越时空的市场需求，于是平台就产生了。平台这一组织形式介乎于市场和企业之间，属于一种新的产业组织。第三，对经济学理论的改变。多样新鲜的实践提示我们应该对经济学理论进行重新思考。传统的经济学理论属于工业化时代的产物，其主要分析基点是资源稀缺，人的理性以及信息不对称，但在数字经济时代，这些基础可能都会有所变化。比如，数据就不是稀缺资源，并不排斥他人使用，这一点与传统的资源概念有所区别。信息不对称的假设可能也需要讨论。另外，市场理论、产业经济学理论、边际成本理论、就业理论、产权理论等正在形成一些新的假设，人们的理论认知也在不断更新。第四，对人和社会的改变。对产业和产业链的改变，一定会最终传导到对人和社会生活方方面面的改变。比如，在数字经济时代，人们要培养自己的“数感”，要培养自己的科学思维，这是时代的要求。著名未来学家库兹韦尔在《奇点临近》一书中说：人类社会发展的下一阶段，是人类与机器的联合，即嵌入我们大脑的知识和技巧将与我们创造的容量更大、速度更快、知识分享能力更强的智能结合。人类与机器联合的首要条件就是思维的对接。同时，对社会经济生活也会有所改变。在数字经济时代，我们很可能生活在“共享平台+企业/个人”的组织方式中，每一个企业或者个体通过接入到“平台经济体”中，就能实现自由的创造、创作并在全球范围内自由分享。
（隋福民，作者系中国社会科学院经济研究所研究员，中国社会科学院大学教授）
做数据员的心得体会篇5
去年的“云计算”炒得热火朝天的，今年的“大数据”又突袭而来。仿佛一夜间，各厂商都纷纷改旗换帜，推起“大数据”来了。于是乎，各企业的cio也将热度纷纷转向关注“大数据”来了。有一张来自《程序员》微博的漫画很形象。我觉得这张图，很真实地反映了现实中小企业云计算，大数据的现状。
不过话又还得说回来，《大数据时代》是本好书。
当然，很多it知名人士也大力推荐，写了好多读后感来表述对这本书的喜欢没看此书之前，对所谓大数据的概念基本上是一头雾水，虽则有了解关注过现在也比较火热的bi，觉得也差不多，可能就是更多的数据，更细致的数据分析与数据挖掘。看过此书后，感觉到之前的想法，只能算是中了一小半吧—。巨量的数据，而另一前：着眼于数据关联性，而非数据精确性，或许才是大数据与现时bi的不同，不仅仅是方法，更多的时思想方法。不过坦白讲，到底是数据的关联性重佳，还是数据的精确性更好，还真的需要时间来检验一下，至少从现在的数据分析方法来论，更多的倾向于数据的精确性。
看完此书，我心中的一些问题：
1、什么是大数据？
查了查百度百科，是这样定义的：大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4v特点：volume、velocity、variety、veracity这个好像是ibm的定义吧。
以个人的观点来看：数据海量，存储海量都是大数据的基本原型吧。
2、大数据适合什么样的企业？
诚然，大数据的前提是海量的数据，只有拥有巨量的数据资源，方能从中查找出数据的关联性，才可以让通过专业化的处理，让其为企业产生价值。针对电信运营，互联网应用这样海量用户的数据的大企业，也是在应用大数据的道路上拥有得天独厚的条件，但是针对中小企业呢？销售订单数据？若非百年老店，估计数据也是少得可怜，能用的可能只有消费者数据了吧。貌似大多数厂商，用来举例的也就是消费都购买行为分析为最多。
同样，在公共事业类的政府机构，大数据的作用也许也能很好的发挥。反而感觉在大多数中小型企业应用大数据，似乎有点大题小作。书中说：大数据是企业竞争力。诚然，数据是一个企业的核心无形资源（利用得好的话），但是否所有的数据，或都换则方式说：所有的企业都以大数据为竞争力，是否真的合适么？是否在中小企业中，会显示得小题大做呢？
3、大数据带来的影响
当一波又一波的it技术热潮源源不断地向我们铺面而来的时候，你甚至都没有做好准备，你都要开始迎接它所给你带来的影响了。经过物联网，云计算的推波助澜下，大数据开始登场了。但它到底给我们带来了什么呢？
1）预测未来书中以google成功预测了未来可能发生流感的案例来开篇，表明通过大数据的应用，可以为我们的生活起一个保驾护航的指向标。实质很简单，技术改变世界。
2）变革商业大数据所带来的商机，同时会衍生出一系列与大数据相关的商业机遇与商业模式，数据的潜在价值会源源不断地发挥作用可以容易想到的是未来有专门的数据收集，数据分析，数据生成的一条数据产业链产生。影响的，当然是it公司
3）变革思维书中所说：因为有海量的数据作基础，未来，我们可能更关注数据的相关，而非精细度。对这条，本人还是持保留意见的。
