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《大数据时代》的读后感

维克托迈尔舍恩伯格《大数据时代》读后感 篇1 对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的。话题，钟情于务虚的观点。新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。

按捺不住内心的好奇，网购《大数据时代》，手不释卷，三天读完，颇有收获。此书有如下特点。 首先，作者站在理论的制高点上，条理清楚地阐述了大数据对人类的工作、生活、思维带来的革新，大数据时代的三种典型的商业模式，以及大数据时代对于个人隐私保护、公共安全提出的挑战。

《大数据时代》的读后感1 对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的。话题，钟情于务虚的观点。新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。

大数据时代读后感1000字 篇1 如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就OUT了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典著作——舍恩佰格的《大数据时代》。

《大数据时代》优秀读后感范文1 这书读起来不费劲，没有太多晦涩的理论，所以也比较快速的用了几天的中午休息时间读完了。 网上到处都是推荐此书的文章，赞为大数据的经典之作。

大数据时代读后感1000字

大数据时代读后感1000字 篇1 如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就OUT了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典著作——舍恩佰格的《大数据时代》。

《大数据时代》的读后感1 对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的。话题，钟情于务虚的观点。新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。

维克托迈尔舍恩伯格《大数据时代》读后感 篇1 对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的。话题，钟情于务虚的观点。新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。

《大数据时代》优秀读后感范文1 这书读起来不费劲，没有太多晦涩的理论，所以也比较快速的用了几天的中午休息时间读完了。 网上到处都是推荐此书的文章，赞为大数据的经典之作。

【篇一：大数据时代读后感】 对于畅销书刊、热点话题、时尚科技，始终不太感兴趣。书刊，喜欢有一定年份的；话题，钟情于务虚的观点；新奇的产品于我无缘，习惯使用成熟的科技产品。既不清高，也非冷漠，就是要与现实保持一定的距离，给自己留一点思考的空间。这一习惯最近破了例。

大数据时代读后感（一） 我们不再热衷于寻找因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。这个命题是我读这本书最大的感触。个人认为也是这本书最核心的思想。

人工智能,大数据与深度学习之间的关系和差异

人工智能包括了机器学习和深度学习，机器学习包括了深度学习。人工智能是机器学习的父类，机器学习则是深度学习的父类。

大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。

人工智能、机器学习和深度学习之间的区别和联系 如上图，人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。五十年代，人工智能曾一度被极为看好。之后，人工智能的一些较小的子集发展了起来。先是机器学习，然后是深度学习。

严格意义上说，人工智能和机器学习没有直接关系，只不过目前机器学习的方法被大量的应用于解决人工智能的问题而已。目前机器学习是人工智能的一种实现方式，也是最重要的实现方式。早期的机器学习实际上是属于统计学，而非计算机科学的；而二十世纪九十年代之前的经典人工智能跟机器学习也没有关系。

首先概念不同 人工智能是一个最广泛的概念，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考，而机器学习（Machine Learning）是人工智能的分支，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，使之不断改善自身的性能。

成为数据分析师的感受是什么呢?

1、工作相对枯燥，数据分析并不占据主体 数据分析师重点虽然是数据分析，但是绝大多数时间并不在数据分析这个环节上。比数据更加重要的，其实是数据清理。数据清洗的好坏，直接决定了最后数据分析的质量。因此，你在工作过程中，就必须花费大片的时间去进行数据清洗工作。

2、但事实证明，数据分析对商业更加敏感。业务优秀的做业务的产品经理，因为原来业务能力很强，数据意识也很强，但需要跟着业务走的不强，数据不强的他背后听命令，谁能受得了呢。而他们自己的数据和业务的结合可以带来更大的价值。所以做数据分析的业务人员通常比普通的产品经理更好。

3、我个人感觉数据分析师这个岗位，可能近几年会消亡。 这不意味着这份工作本身不重要，而是说这份工作本身可能会转化为产品运营的一些必备技能，而不再需要单独特设人力去做这件事。或者说，不是再需要你学习SQL或者学习python，只是为了成为一名数据分析师。

4、数据分析工作确实对数学、逻辑思维能力、编程能力有要求，文科学生在教育过程中可能缺乏对这块技能能力的培养。但是不接触并不代表不行。我接触过很多文科生转型数据分析师成功的案例，有些甚至比理工科或者数据相关专业的同学做的还好。

5、学会融会贯通不同领域的知识，触类旁通、横向迁移，这样学起来才有越学越有通透的感觉，否则你只能增加笔记本的厚度，徒增烦恼罢了。其实文科生学习数据分析或零基础转行的痛快和纠结大家都有，但任何的时间节点上，倘若一直停滞不前、犹豫不决，那么所有可以有或可能有的机会都会错失。

人工智能会给教育带来什么?

1、人工智能给教育工作带来的影响如下：个性化教育 传统的教学模式是以教师为中心的一对多教学，教师按照教学计划进行教学，在教学过程中难免会存在一些学生学习进度不同、学习兴趣不同等问题。而人工智能技术可以根据学生的学习水平、学习兴趣、学习习惯等个性化因素，为学生提供个性化的学习内容和学习方式。

2、教育融合科技，内容搭配技术 “人工智能的出现，可以有效地把老师从劳动密集型的工作中解放出来，转向真正的教学核心内容中去，能够更好地助推教育结构的改革。”智课教育董事长兼CEO韦晓亮表示。人机结合，智能教学 但在智课教育，没有人认为科技会颠覆教育，而是促进教育的进化。

3、智能批改自适应学习 智能批改自适应学习，主要应用到图像识别、自然语言处理、数据挖掘等技术，从教师线上布置作业，到人工智能自动批改、生成学情报告和错题集，而后对教师、家长和学生进行反馈，并根据学生的学情进行自适应推荐习题。北极星AI，就致力于为学校和老师开发自适应教学的工具。

4、用人工智能赋能教育：会给老师带来个性化教学，可提供定制化的学习任务。目前，我们的教育属于经验教育，随着人工智能的发展，不久将来，可以做到科学教育，真正做到根据学生的学习能力、学习水平以及兴趣提供个性化的学习内容。