《大數據時代》讀書心得體會（精選3篇）
當我們積累了新的體會時，通常就可以寫一篇心得體會將其記下來，這樣有利于我們不斷提升自我。那么心得體會該怎么寫？想必這讓大家都很苦惱吧，以下是小編整理的《大數據時代》讀書心得體會（精選3篇），供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。
書中雖只是闡述了大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開啟了一次重大的時代轉型，并未提及會對我們教育教學產生什么影響，但在這樣的大環境之中，我們同樣可以獲得啟示，尋求大數據在教育工作中可實現的價值。
1、教師角度：從基于經驗到基于數據的教學轉型
“經驗主義”是指形而上學的思想方法和工作作風，其特點是在觀察和處理問題的時候，從狹隘的個人經驗出發，不是采用聯系、發展、全面的觀點，而是采取鼓勵、精致、片面的觀點。在教學中，我們有時會憑借以往經驗認定本節課學生的起點，從而制定教學目標、重難點以及教學過程。這往往忽略了上屆學生和這屆學生是有差異的，這班學生和另一班學生也是存在差異的，那如何準確把握學生的起點呢？我想可以借助前測數據，它可以為有效教學指明了方向。
如教學“復式統計表”時，前期查找資料的時候就發現早在一年級上冊P96的時候學生就見過復式統計表，意讓學生初步認識統計表，滲透統計思想。而二三年級的書中練習也多有涉及，就是這種復式統計表沒有“表頭”，生活中的復式統計表也很多。既然在以前練習時碰到這么多次復式統計表，學生對復式統計表到底認識多少呢？我們對157名學生進行這樣的調查：
第1題：像上表這樣的統計表以前見過嗎？見過約占65%，沒見過約占35%，學生在練習中碰到過、生活中也經常看見，但還是約35%的學生回答自己沒見過，說明學生平時在看這個復式統計表的時候就浮于表面，所以這節課我們重點應該讓學生經歷復式統計表的產生過程，加深學生對復式統計表的印象。
第2題：上表中的16表示什么意思？能完整表達出二班身高在130~139厘米的學生有16人，約占41%；表達一半，如二班16人，或130~139厘米16人，約占22%，其他約占37%，真正能正確讀懂復式統計表的學生一半不到，需要在課中進行讀圖方法的指導。而知道這個表叫做復式統計表的學生不到20%。
基于這樣的前測數據，我們將原先的教學設計進行修改，制定出符合這樣學情的教學目標、教學重難點和教學流程，以實現“以生為本”的課堂。同樣練習課和復習課，也可以借助本班學生的錯題數據，準備適合這個班學生情況的教學設計。
2、學生角度：建立數據分析觀念
未來肯定是“大數據時代”，那我們的學生作為未來的主人，在小學時應該掌握什么樣能力呢？我想數據分析觀念必不可少，《義務教育數學課程標準》（以下簡稱《課標》）把過去核心詞里的“統計觀念”，改成“數據分析觀念”，就是希望身為老師的我們知道，數據分析是很重要的，并且希望教學能夠構建適當的背景，讓學生感受到數據分析是很重要的。那到底要讓學生掌握數據分析觀念的什么知識呢？
史寧中教授的《大數據與小學數學教育》這篇文章就闡述很清楚，他在文章中提到，結合大數據的主題，回想在“數據分析觀念”中提到的三件事情是非常重要的。
第一件事情，感悟數據中蘊含的信息。要讓孩子們知道，所有的道理不一定都是老師教的，不一定都是父母說的，也不一定是書本上說的，有一些信息，有一些道理是通過數據知道的。這個叫做數學的“實事求是”。有些東西是要經過思考的，根據什么來思考呢？根據事實思考，然后得出自己的結論。這樣，孩子就可能會想問題，就可能會發現問題，提出問題，分析問題，解決問題。
第二件事情，知道數據中的信息可以用不同的辦法獲取。數據中的信息不像純數學那樣，只能靠一個辦法得到。世界上絕對真理是不存在的，很多事情是相對的，相對的意思就是同樣的數據，用不同的方法分析會得到不同的結論。因此它取決于這個人的判斷準則，取決于他的價值觀。什么樣的`辦法好呢？大家討論叫做民主，或者是最符合背景的方法就是一個好辦法。這個是判斷準則，也可以自己定。這個事情得從小開始重視，應該讓孩子們知道，有些標準是老師定的，但是有些標準你也可以定。
第三件事情，感悟數據是隨機的。可能這次取得的數據是這樣的，下一次取得的數據是那樣的。雖然是隨機的，但是只要你取得相當多的數據之后，就能發現其中的規律性。
以上是讀了這本書之后又找了一些相關文章閱讀后，一些凌亂、零碎的想法，有些想法還得細細思考如何落實到自己的實際教學中，近期也一直在整理《基于作業中錯題數據改進數學練習課的教學研究》的課題成果，通過對班級學生作業中錯題數據的統計分析，從而發現其中典型錯誤、易錯題等等，幫助教師確定練習課的重難點，就不會像書里的練習板塊那樣流水賬式地復習，以此更有效地針對班級學情設計練習課教學，提高了練習課的效率；另一方面，也可以利用這些數據，知道各層次學生的錯誤點，分析原因，從而設計出針對不同層次學生的作業練習，讓不同的學生能在作業中得到不同的發展，避免學生一直重復做已經掌握的題。（黃少鋒）
《大數據時代》讀書心得體會2舍恩伯格的《大數據時代》，讓我重新審視了"大數據"這個在信息時代異軍突起的熱點詞匯，作為信息安全專業的我，對大數據這個詞本身有著更多的熱忱。
在百度上搜索到的解釋是："大數據"，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。特點：數量、速度、品種、真實性。
而舍恩伯格認為，大數據并不能定義一個確切的概念。他提到"大數據是人們獲得新的認知，創造新的價值的源泉；大數據還是改變市場、組織機構，以及政府和公民關系的方法。"這是一種更具有人文色彩和社會意義的詮釋。
本書中，主要從三個方面論述，即思維變革、商業變革和管理變革。而舍恩伯格更是著重闡明三大觀點：
一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、更好：不是因果關系，而是相關關系。
對于觀點一，我不敢茍同，畢竟大數據的實現需要一定的技術支持，而顯然，現在這種技術還不夠成熟，同時一些簡單的事情運用大數據反倒是問題更加復雜化，因此這種大叔據的繁雜處理方式更適用于一些特定的情況，比如商業預測，人類dna的研究等。
而對第二種觀點，我是十分贊同舍恩伯格所說的"大數據的簡單算法比小數據的簡單算法有效"。在計算機行業迅速發展中，一種新的簡單可行的算法的出現，遠沒有計算機在運算速度和存儲容量的發展快，而大數據算法似乎更能迎合這種大趨勢。
觀點三中提到的相關關系在大數據中可是重量級的，它能較快找到事物規律和對應的解決措施，當然，也不能完全忽視因果關系，畢竟人們在思維上更能夠接受因果關系分析出的結果，而大數據預測的需要人們慢慢的適應才能接受。當我們完成相關關系的分析而又不滿足于只知道"是什么"的時候，我們就可以轉而研究"為什么"了，畢竟問題的根本在于因果。而舍恩伯格的全體數據和相關關系是大數據時代下的一種捷徑。
但是在信息時代，信息安全問題的日趨凸顯，數據獨裁與隱私保護之間的矛盾更是立于風口浪尖，成為眾矢之的，舍恩伯格在本書的最后章節曾試圖尋找一種解決方式來擺脫這一種困境，但最終沒能做到，但是他提出"大數據并不是一個充斥著算法的和機器的冰冷世界，人類的作用仍無法被完全代替。"這里表明人在數據時代同樣的重要，數據是為人類服務的，也就該人類驅使下完成相應的目的。
在這樣的大環境下，常引起我更多的思考和擔憂。
大數據時代對于我們同是機遇與挑戰，一些國家已開始步入大數據時代的行列，并在各個領域開始研究和使用。而對于我國龐大的人口，以及較大的領土面積，都可以在大數據時代為我們提供數據的保障，而能否面臨挑戰，在大國之間的新一輪角色角逐間嶄露頭角，我們更需要解決技術等方面的問題，更應在政策上逐步開放各領域的數據，保證數據來源、權限等問題得到解決，不斷學習先進的計算機技術，縮小與其他國家的差距。
工業化、信息化，我們都向世界交出了一份讓世界不能小覷的答案；大數據時代的數據化我們又將怎樣在新的風暴中所向披靡，如果大數據時代是一種必然趨勢，那這就是我們這一代人的責任，是我們新的戰場！
《大數據時代》讀書心得體會3對于暢銷書刊、熱點話題、時尚科技，始終不太感興趣。書刊，喜歡有一定年份的；話題，鐘情于務虛的觀點；新奇的產品于我無緣，習慣使用成熟的科技產品。既不清高，也非冷漠，就是要與現實保持一定的距離，給自己留一點思考的空間。這一習慣最近破了例。由于工作的原因，耳濡目染，“大數據”這個新興概念開始頻繁步入我的視野。按捺不住內心的好奇，網購《大數據時代》，手不釋卷，三天讀完，頗有收獲。此書有如下特點。
首先，作者站在理論的制高點上，條理清楚地闡述了大數據對人類的工作、生活、思維帶來的革新，大數據時代的三種典型的商業模式，以及大數據時代對于個人隱私保護、公共安全提出的挑戰。其次，文中的事例貼近現實生活，貼近時代，令讀者既印象深刻，又感同身受。此外，作者沒有使用大量的專業術語，沒有假裝一副專業的面孔。縱觀全書，遣詞造句，均通俗易懂。
作者認為大數據時代具有三個顯著特點。
一、人們研究與分析某個現象時，將使用全部數據而非抽樣數據；
二、在大數據時代，不能一味地追求數據的精確性，而要適應數據的多樣性、豐富性、甚至要接受錯誤的數據。
三、了解數據之間的相關性，勝于對因果關系的探索。“是什么”比“為什么”重要。
作者指出，隨著技術的發展，數據的存儲與處理成本顯著降低，人們現在有能力從支離破碎的、看似毫不相干的數據礦渣中抽煉出真知爍見。在大數據時代，三類公司將成為時代的寵兒。一是擁有大數據的公司與組織。如政府、銀行、電信公司、全球性互聯網公司（阿里巴巴、淘寶網）。二是擁有數據分析與處理技術的專業公司，如亞馬遜、谷歌。三是擁有創新思維的公司，他們可能既不掌握大數據，也沒有專業技術，但卻擅長使用大數據，從大數據中找到自己的理想天地。
面對即將來臨的大數據時代，個人將如何應對自如？這是個嚴肅的問題。
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