2023年大数据分析培训总结3篇

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大数据分析培训总结篇1

电子工艺实训是一门技术性很强的技术基础课，也是我们理工科进行工程训练，学习工艺知识，提高综合素质的重要实践环节。从第2周到第5周每周周二下午四个小时来进行这次实训。

实训任务是制作一台万用表，刚开始时我并不清楚电子工艺实训到底要做些什么，以为像以前的金工实训那样这做做那做做。之后得知是自我做一个万用表，而且做好的作品能够带回去。听起来真的很搞笑，做起来就应也挺好玩的吧！就这样，我抱着极大的兴趣和玩的心态开始这次的实训旅途。

实训第一天也就是第二周，透过看录像中电子工艺实训的范围与技术，还有录像中老师高-潮的技艺让我艳羡不已，这个下午，我对电子工艺实训有了初步的认识，对电路板，电路元件有了必须的认识，对我接下类的三周的实际操作给予了必须的指导。

第3周也并不是学制作，而是做一些基本工的练习，练习如何用电烙铁去焊接电阻，导线。电烙铁对我来说很陌生，所以我很认真地对待这练习的机会。

我再说说焊接的过程。先将准备好的元件插入印刷电路板规定好的位置上，待电烙铁加热后用烙铁头的刃口上些适量的焊锡，上的焊锡多少要根据焊点的大小来决定。

焊接时，要将烙铁头的刃口接触焊点与元件引线，根据焊点的形状作必须的移动，使流动的焊锡布满焊点并渗入被焊物的缝隙，接触时间大约在3-5秒左右，然后拿开电烙铁。拿开电烙铁的时间，方向和速度，决定了焊接的质量与外观的正确的方法是，在将要离开焊点时，快速的将电烙铁往回带一下，后迅速离开焊点，这样焊出的焊点既光亮，圆滑，又不出毛刺。

在焊接时，焊接时间不要太长，免得把元件烫坏，但亦不要太短，造成假焊或虚焊。焊接结束后，用镊子夹住被焊元件适当用力拔一下，检查元件是否被焊牢。如果发现有松动现象，就要重新进行焊接。

焊接看起来很简单但其中有很多技巧要讲究的，比如说用偏口钳掐导线的力度、焊锡丝的量和在焊的过程中时间都要把握准才行，多了少了都不行！我觉得最难的就是托焊了，总是把握不好焊锡丝的量和电烙铁托的时间。心想还好是练习，要不不明白要焊坏多少个原件呢。

第四，五周，我们开始了我们最后的万用表的焊接，想到平时在物理实验室里用的万用表此刻能够经自我的手焊接出来，心中难免有些许激动。

大数据分析培训总结篇2

电工电子实训是我进入大学二年级后的第一个实训，当然，在大一的时候，我进行过金工实训的训练，虽然对于实训我有必须的认知和了解，也有必须的经验，但是，在进行电工电子实训的时候，还是难免会犯一些错误。但是，好在我不是一个人在战斗，在我们电气10班所有同学的相互帮忙和相互鼓励下，我们克服了许多困难，也解决了不少问题。从这前后加起来相当于9天的电工电子实训中，我所学到和收获的，不仅仅仅是收音机的工作原理和架构组成，还有如何分析处理解决问题的方法和潜力，当然，我所在的班级也在这次的实训过程中也变得更加团结和友爱了。

在整个实训过程中，我感受颇深，从简单的焊接，到最后复杂的组装，使我从中了解到学习和实践是相互统一和相互依存的，少了哪一样，都不可能成功做好一个收音机。课程虽然结束了，但学海无涯，知识的海洋浩瀚无边，我需要学习的还有很多。电子原件的魅力才在我的世界刚刚开始，只有继续以电子实训的感受和经验为基础，渐渐学习总结下去，才能使自我得到更多的提高。

对于这次实训，我获得的心得体会大致总结如下：

1、我对电子技术有了更直接的认识，对放大和整流电路也有了更全面的了解，虽然以前也自我拆装过简单的单管收音机，但与这次的相比，无论从原理还是实际操作上来讲都是不能相比的。

2、对焊接程序也有了更清晰的认识，也更熟悉了焊接的方法技巧。

3、对问题的分析处理潜力有了很大的进步，由于一开始的盲目行动，我犯了很多低级的错误，比如一开始居然把元件焊在了印制板的反面，先焊了集成块等等，随着实训的进行，我深刻体会到了事前分析规划的重要性，相信这是没有进行过这种实践活动的人所体会不到的。

4、对电子产品的调试纠错有了更多的经验。我的收音机制作真的.可谓命途多舛，从第一次接通电源它一点反应都没有，到最后能够收听多个频道的广播，我进行了多天的调试和纠错，在仔细检查每一个焊点，分析电路板的接线后，最终才完美解决了问题。

5、对团队合作的意识培养起到了很大的帮忙，虽然抓烙铁的是一只手，但是后面有许多个头脑在指挥和支持着，大家一齐分析电路图，一齐解决我们面前的每一个难题。也使班上同学之间的友谊更加深刻，班级更加团结了！

大数据分析培训总结篇3

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。