《大數據時(shí)代》讀后感500字
品味完一本名著(zhù)后，大家心中一定有不少感悟，寫(xiě)一份讀后感，記錄收獲與付出吧。想必許多人都在為如何寫(xiě)好讀后感而煩惱吧，以下是小編精心整理的《大數據時(shí)代》讀后感500字，歡迎大家分享。
《大數據時(shí)代》讀后感500字1
世界正邁入大數據、云計算的時(shí)代，人類(lèi)朝著(zhù)數據化、數字化的方向發(fā)足狂奔，我們原有的科學(xué)、技術(shù)、工作和生活方式正在被信息技術(shù)所改寫(xiě)，很多科學(xué)領(lǐng)域會(huì )被大數據技術(shù)所替代，也會(huì )崛起很多新興科學(xué)家和職業(yè)，譬如數據科學(xué)家、數據中間商等。大數據會(huì )顛覆很多的產(chǎn)業(yè)和行業(yè)，甚至一夜之間就能變換運營(yíng)模式，因為在大數據面前，人類(lèi)不會(huì )再向以前那樣追尋著(zhù)“為什么”，更多的是在樣本和概率面前做著(zhù)商業(yè)決策的調整，“快”和“實(shí)用”更能滿(mǎn)足大眾的需求。
數據之大，漫無(wú)邊際，無(wú)窮無(wú)盡，包含著(zhù)我們人類(lèi)的一呼一吸，一舉一動(dòng)。處在大數據帝國的前夜，眺望星空，這是個(gè)最好的時(shí)代，因為數據時(shí)代轉折的重要性，不亞于黑猩猩站立起來(lái)行走劃時(shí)代，很多科幻片里的場(chǎng)景會(huì )出現在我們的日常；這也會(huì )是個(gè)最壞的時(shí)代，因為人類(lèi)最終會(huì )為此走向哪里，只有蒼穹能知道！
當我們擁有海量數據時(shí)，絕對的精準不再是我們追求的主要目標，我們樂(lè )于接受數據的'紛繁復雜，也只有接受不精確性，我們才能打開(kāi)一扇從未涉足的世界的窗戶(hù)�！洞髷祿䲡r(shí)代》
小數據時(shí)代，我們在數據的精準性上花費很多，包括規則和準則、復式記賬的平衡規則、信息系統等等，數據閉環(huán)，所以數據具有結構性，所以可以找根尋蹤，找尋問(wèn)題的根源，尋求解決方案。
大數據時(shí)代來(lái)臨，因為數據量的龐大，以及數據背后的繁雜性，以及處理數據的知識IT工程師和計算者，別忘了，擁有數據的是政府和獨角獸商人，所以，他們很難對數據進(jìn)行深度分析，這樣也會(huì )催生各個(gè)領(lǐng)域的數據分析業(yè)務(wù)，數據生態(tài)鏈核心就清晰了起來(lái)。
大數據會(huì )取代小數據嗎？這是不可能的事，大數據和中小數據之間的防火墻更會(huì )高筑！大數據都是基于樣本的非結構性數據，推送到我們面前的數據指引，都已經(jīng)經(jīng)過(guò)了各種算法的粗加工，融入了計算者的各種算法，算法會(huì )因人而異，利用我們過(guò)去的電子痕跡，預測我們的現在和未來(lái)，一花一世界。初期的一大一小，數據的交融，像極了海上的漁網(wǎng)，具有強關(guān)聯(lián)性。數據就像是一個(gè)神奇的鉆石礦，在其首要價(jià)值被發(fā)覺(jué)后，仍能不斷創(chuàng )造價(jià)值。大數據擁有者依賴(lài)技術(shù)專(zhuān)家挖掘數據的價(jià)值，但技術(shù)專(zhuān)家（數據武士）并沒(méi)有想象中那么耀眼，他們在大數據中淘金，發(fā)現了金銀珠寶，可最后卻要把這些財富拱手讓給大數據擁有者�！洞髷祿䲡r(shí)代》
當恐龍消失，人類(lèi)慢慢成為了動(dòng)物界的主人。數據是我們工作、生活中的點(diǎn)滴記錄，它真實(shí)、樸實(shí)無(wú)華，它們也會(huì )有聲音，只是需要有慧眼和思維才能駕馭。
我們只有跨過(guò)數據化、數字化的長(cháng)河，才能開(kāi)啟AI時(shí)代，路途遙遠，主人！這是一本好書(shū)，值得推薦。
《大數據時(shí)代》讀后感500字2
這么多年來(lái)，看了很多東西，如今回過(guò)頭來(lái)發(fā)現，好像什么都忘了，真是悲劇，所謂讀書(shū)破萬(wàn)卷，下筆如有神或許是不對的，還是需要下筆勤快，所以決定從這里開(kāi)始。
這些年對于技術(shù)的發(fā)展，我是沒(méi)有跟上，如今發(fā)現即便是對于投資，技術(shù)對于我們生活的改變太大，而自己身在這個(gè)技術(shù)浪潮的前沿，還是需要跟上步伐。
——前言
大數據這個(gè)概念已經(jīng)提了很久，我也一直疏忽了對于它的理解�？赐辍洞髷祿䲡r(shí)代》，再結合如果工作上對于大數據的理解，頓時(shí)發(fā)現數據的重要性，以前在這方面的確沒(méi)有足夠的思想意識。
整本書(shū)來(lái)說(shuō)，我覺(jué)得最關(guān)鍵的三個(gè)點(diǎn)是前面幾個(gè)章節：
1、要總體，不要隨機樣本：從小對于統計學(xué)相關(guān)的學(xué)習，基本都是從樣本出發(fā)，理論的基礎在于如何隨機的足夠分散的選取樣本，這可是技術(shù)活加直覺(jué)。而對于大數據來(lái)說(shuō)，要的就是總體，本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，總體樣本的確更能準確找到結果。但是對于統計來(lái)說(shuō)，總體的分析增加了數據分析的難度，不僅數據核對不好進(jìn)行，一旦出現數據污染，準確度就會(huì )大打折扣，而且進(jìn)行數據回溯的時(shí)候，也無(wú)法準確確認問(wèn)題，而這一點(diǎn)也是后面相關(guān)性上問(wèn)題；
2、要混亂，而不是精確：這里主要想說(shuō)明的是希望數據的多樣性，盡量將相關(guān)數據都收集起來(lái)，不管是結構化的還是非結構化的。這樣就不可避免的最終結果的不準確性。大數據更多的是從一個(gè)總體數據中說(shuō)明以后概率事件，既然是概率，也就可以理解無(wú)法精確。這里有個(gè)點(diǎn)的說(shuō)明，我覺(jué)得需要提一下，大數據算法更傾向于“簡(jiǎn)單”，而不是復雜，這個(gè)倒是出乎我的意外。
3、要相關(guān)性，而不是因果：從我對于知識獲取的過(guò)程來(lái)說(shuō)，我是不同意這個(gè)觀(guān)點(diǎn)，從人體對于知識的理解，還是要從因果論出發(fā)，沒(méi)有因果論，就會(huì )變成瞎子。而作者的觀(guān)點(diǎn)上來(lái)說(shuō)，原因可能還是從大數據本身的非準確性，一旦找到合適的算法，找到相關(guān)性，向上追述原因本身就很難。但是從舉的示例上看，相關(guān)性的確認是一個(gè)非常大的工程，基本就是使用排舉法，一個(gè)一個(gè)試。
所以，對于大數據來(lái)說(shuō)，最重要的三點(diǎn)是：
1、數據——得到更多數據；
2、算法——建立更快的算法體系；
3、思維——尋找數據間更多的相關(guān)性。
對于數據最終的走向，我同意書(shū)中所提到的政府管理的觀(guān)點(diǎn)，既然都是以“石油”的標準來(lái)看待數據，政府統一管理也就是必然的了。而且對于政府來(lái)說(shuō)，掌握更多數據也有利于其管理及維護社會(huì )的穩定性。而對于社會(huì )道德方面的論述，我不想多說(shuō)什么，時(shí)代發(fā)展是不會(huì )被道德綁架的。
所以最后，想要建立對于大數據的思維，《大數據時(shí)代》還是值得一讀，里面的很多示例也非常不錯。如人際關(guān)系這一塊，也是出乎我的意料。
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