金融大数据分析课程心得体会(大全5篇)

时间:2023-09-29 14:09:02 作者:纸韵 心得体会 金融大数据分析课程心得体会(大全5篇)

心得体会是对一段经历、学习或思考的总结和感悟。心得体会可以帮助我们更好地认识自己,了解自己的优点和不足,从而不断提升自己。那么下面我就给大家讲一讲心得体会怎么写才比较好,我们一起来看一看吧。

金融大数据分析课程心得体会篇一

应集团公司的安排,12月9日至15日我很荣幸的来到美丽厦门国家会计学院,参加了国资委举办的山西省省属企业高级财务管理研修班。通过5天的学习,让我丰富了知识,开阔了视野,了解了一些当前经济热点问题,转变了思想理念,感受颇多。

通过对可持续发展的财务问题学习使我们了解到了会计改革对国家经济、政治方面起到的助推作用。了解我国会计政策在世界经济大环境当中的重要作用,让我们学会站在社会经济发展的全局上,历史的、全面的、客观的、发展的来观察和认识形势,学会在一个更高的层次上来观察分析问题,我们进一步理解财务管理的内涵和财务管理者在新的形势下,要用可持续发展的目光来决策,实现企业利益的化。

当前形势离不开数字化和大数据的应用,作为一个新时代的财务人员,理应了解和掌握大数据商务智能化的发展方向,掌握运用好数据及互联网运用,以适应新的时代发展的需求。

总之,通过这次进修学习。感谢集团给我们搭建了一个好的平台。营造了一个良好的学习环境,给我们带来了新的思维,新的理念和新的工作思路。我们会把这次学习到的知识运用到工作当中,与时俱进,为企业的发展献计献策。

金融大数据分析课程心得体会篇二

学习数据库对我来说是一直都计划学的,没接触的时候总是觉得它比较深奥或是不可接近的电脑知识,尽管自己对电脑非常感兴趣,其实还是有些心理上的陌生感,数据库学习心得体会。

学习电脑就和我们平时的其它科目学习一样感觉它有永无止境的知识,在这从初接触电脑时连个电脑的键盘都不敢动到现在连硬盘都也修理,其中的过程是多么长啊,数据库是我在高中时候听过,到了大学渐渐了解了些,但就其原理性的内容还不知道,也就是根本就不清楚什么是数据库,只是知道一个所谓的中国字典里的名词。

我认识它是从我接触网页制作开始的,初用frontpage做网页也就是弄几个框图,没什么东西但还觉得不错,后来听朋友说这是最简单最普通的东东。朋友告诉我真真的网页起码也用到数据库这些东西了,有什么前台的后台的。听我的都晕头转向了,感觉自己是一个长不大的菜鸟了,之后我就去查找相关资料发现在数据库有很多种,这才对它有所了解。

大一、大二的时候想学可不知道怎么学,从什么地方学起。当时也没注意选课本上有这类的课程,到了大三正式的课程也轻松些了,仔细观摩了选修课发现有数据库,有数据库原理和oracle数据库。

当时感觉oracle数据库既然是单独一门课程一定会讲的比较细,也能学到真正实用的内容。选上了这门课以后发现和我想的基本是一样的,老师对学生也比较和蔼可亲,对我们要求也不是很紧。让每个人都觉得轻轻松松就能把这门课程学完,没有多么紧张的作业,也没有太苛刻的要求。

当老师在最后说这个课程结束了,回顾一下以前老师给我们讲过的东西,真的有很多是我们应该去注意的。学习完oracle数据库后感觉oracle可分两大块,一块是开发,一块是管理。开发主要是写写存储过程、触发器什么的,还有就是用oracle的develop工具做form。

有点类似于程序员,当然我可不是什么程序员,有几个程序员朋友他们是我的偶像。开发还需要有较强的逻辑思维和创造能力,自己没有真正做过,但感觉应该会比较辛苦,是青春饭;管理则需要对oracle数据库的原理有深刻的认识,有全局操纵的能力和紧密的思维,责任较大,因为一个小的失误就会down掉整个数据库,相对前者来说,后者更看重经验。这些东西都是从老师哪里和朋友的讨论中得到的心得,也希望其他朋友能多多向老师和朋友请教,如果是个人单独靠自己来完成一个完美的数据库我觉得比较困难,现在基本上都是团队类型的,而且他们的效率高开发的周期也快。

俱乐部认识几个比较历害的人,他们的团队精神我比较佩服,像我这样一个大学生和他们说起来太菜了。由于数据库管理的责任重大,很少公司愿意请一个刚刚接触oracle的人去管理数据库。

对于我们这些初出茅庐的新手来说,个人认为可以先选择做开发,有一定经验后转型,去做数据库的管理。当然,这个还是要看人个的实际情况来定。其实在烟台大学里学生中有做的好的也是有,只不过通常象这些兄弟们我觉得很少能发现在,因为我只知道一个。在烟雨楼台的bbs版块里有个程序版块,这位版主以前就是学校网络中心的牛人。他曾告诉我学习的方法就是:看书、思考、写笔记、做实验、再思考、再写笔记。我觉得说的很对,对于新手来说就要这样,不断的去努力奋斗,最后一定能得到自己想要的成果。

以前没接触过它,现在认识了它才知道oracle的体系很庞大,要学习它,首先要了解oracle的框架。它有物理结构(由控制文件、数据文件、重做日志文件、参数文件、归档文件、密码文件组成),逻辑结构(表空间、段、区、块),内存分配(sga和pga)算机的实际内存中得以分配,如果实际内存不够再往虚拟内存中写,后台进程(数据写进程、日志写进程、系统监控、进程监控、检查点进程、归档进程、服务进程、用户进程),scn(system change number)。

这些东西感觉都比较专业,我对它们也就是个知道,想要真真去认识我还得努力去做。虽然懂得还不是很多,起码会了基本的软件操作,老师说我们用的都是客户端,服务端看不到,也不知道服务端是什么样的,只知道客户端就挺多东西的,没有真正的去学习利用是很难掌握的。

oracle数据库的学习使我对数据库的有了新的进步,以后再看到也就不至于什么也不懂,其实那么多数据库我觉得学好一门就行,只是他们的语言可能不大一样,学好一门后就可去认识其它的,这样应该有事半功倍的效果。就像我学习c语言,当时不能说是学习的棒,但不算差。所以我对以后的语言感觉都不是很困难,了解了vb、c++还有网页中用的html语言、asp语言都能看懂,起码可以对别人的东西进行了一下修改。

因此,我感谢oracle数据库老师给了我有用的知识,以便我在以后学习或认识更多的内容能有新的方法和思维,也能更加有效和快速的去消化吸收新的东西。

希望在今后中,oracle能给我更多帮助,让我在我熟悉的vb中运用上去,我以前的一个目标是要为学校的选课做一个选课助手来帮助大学,就用我的vb。不过因为种种原因一直没有完成,也包括我对数据库的不了解,因为学了oracle以后知道第一项内容是通过sql查询后得到的,如果去把它们联系起来还不是真正明白,不过我相信我的目标能在学习oracle后得到进展。

金融大数据分析课程心得体会篇三

作为一名金融专业的学生,我非常幸运能够有机会参加一家知名金融公司的大数据实习。在入职初期,我对金融大数据的应用领域和工作内容有了更深刻的了解。通过与团队成员的深入交流,我了解到金融大数据在风险管理、市场预测、客户分析等方面的应用,以及实际操作中需要掌握的技能和工具。这使我对实习的意义和挑战有了更清晰的认识。

第二段:团队合作与学习成长

在实习的过程中,我与团队的其他成员共同面对了许多挑战。团队合作的重要性在这个过程中得到了充分的体现。我们需要相互协作,共同解决问题,并尽可能利用各自的专长和经验。在合作中,我不仅学会了如何与团队沟通合作,还学到了如何运用金融知识和数据分析技巧来解决实际问题。通过与团队成员的交流和讨论,我不断成长,提高了自己的专业素养和技能。

第三段:数据分析与决策支持

在金融大数据实习中,我深刻体会到数据分析对于决策的重要性。通过对大量数据的收集和整理,我能够更全面地了解市场和客户的情况,以及金融产品和投资策略的表现和风险。利用各种分析工具和模型,我能够将数据转化为有价值的信息,并为决策提供支持。这使我能够更加客观地评估风险和机会,做出更明智的决策。

第四段:实习收获与思考

通过金融大数据实习,我从理论知识到实践技能都得到了极大的提升。我了解到金融大数据是金融行业发展的趋势,具有广阔的应用前景。同时,我也认识到要成为一名优秀的金融从业者,需要不断学习和提高自己的数据分析能力。这需要对金融行业的了解和对数据分析工具和技术的掌握。在未来的学习和职业规划中,我将继续深入学习金融大数据和数据分析领域的知识,以不断适应行业的发展和应对新的挑战。

第五段:总结与展望

金融大数据实习给我带来了宝贵的经验和机会。通过亲身参与金融大数据的应用和实践,我对这一领域的重要性和潜力有了更深的认识。通过团队合作和数据分析,在实习中我不仅提高了自己的专业能力,还培养了沟通协作的能力。这些经验将对我今后的学习和职业发展产生积极的影响。在未来,我期待能够深入研究金融大数据和数据分析的知识,为金融行业的发展做出自己的贡献。

金融大数据分析课程心得体会篇四

作为一名金融专业的学生,我一直对金融大数据领域充满好奇。为了更好地了解和掌握金融大数据分析的方法与技巧,在上学期结束后,我参加了一家知名金融公司的实习项目。在这个实习过程中,我经历了数据清洗、数据建模、数据分析等环节,对于金融大数据的应用和意义有了更深入的理解,也收获了许多宝贵的经验和体会。

第二段:数据清洗的重要性

数据清洗是金融大数据分析的第一步,也是非常重要的一步。在实习中,我发现大部分这家公司所使用的数据并不是完全干净和准确的,其中包含了大量的错误、遗漏和重复数据。因此,我需要花费相当一部分的时间和精力来清洗数据,并使用适当的方法进行校正和填补。这个过程不仅需要细心耐心,更需要对数据分析的要求有清晰的认识。通过数据清洗的过程,我逐渐学会了如何从一个海量且混乱的数据集中提取出有用的信息,为后续的数据建模和分析打下了坚实基础。

第三段:数据建模的技巧

数据建模是金融大数据分析的核心环节。在实习中,我学习了许多常见的数据建模方法,包括决策树、随机森林和神经网络等。通过实践操作,我了解到不同的数据建模方法应用于不同的场景和问题,并学会了如何选择和评估适当的模型。同时,我还掌握了一些常用的数据分析工具和编程语言,例如Python和R语言。这些工具和语言的熟练应用,极大地提高了我在金融大数据分析中的效率和准确性。

第四段:数据分析的见解

在实习过程中,我有机会与一些资深的金融分析师和数据科学家交流,了解到他们对于金融大数据的新见解和思路。他们强调了数据分析的重要性,并强调了如何从数据中发现潜在的商机和风险。通过他们的指导和讲解,我意识到金融大数据分析不仅仅是对数据的处理和挖掘,更是一项有工作经验和行业见解支持的工作。同时,我还了解到金融大数据分析与机器学习、人工智能等领域的密切联系,这为我未来的职业发展提供了更广阔的空间。

第五段:结论和展望

通过这次金融大数据实习,我不仅深入了解了金融大数据分析的方法与技巧,还明确了自己对于金融行业和数据科学的兴趣和追求。这次实习给我提供了一个宝贵的机会,让我在实践中学习和成长。以后,我希望能够继续深耕金融大数据领域,不断探索和应用新的数据分析方法和技术,为金融行业的发展做出更大的贡献。

通过这次实习,我认识到金融大数据分析的重要性,也明确了自己在这个领域的兴趣和发展方向。在未来的学习和实践中,我将进一步学习和掌握金融大数据分析的方法与技巧,积累更多的实践经验,并不断提升自己在金融行业中的综合能力。我相信,随着我在金融大数据领域的不断努力,我一定能够在未来的职业生涯中取得更好的成就。

金融大数据分析课程心得体会篇五

10月23日至11月3日,我有幸参加了管理信息部主办的“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。