大数据劳模事迹心得体会和感想 采访劳模后的感受800字(七篇)

当在某些事情上我们有很深的体会时，就很有必要写一篇心得体会，通过写心得体会，可以帮助我们总结积累经验。那么心得体会该怎么写？想必这让大家都很苦恼吧。下面我给大家整理了一些心得体会范文，希望能够帮助到大家。

描写大数据劳模事迹心得体会和感想一

1、负责公司大数据/hadoop/hive/hbase/flink等离线实时数据平台运维保障;

2、负责内部大数据自动化运维以及数据化运营平台开发工作;

3、负责hadoop/hbase等系统的业务监控、持续交付、应急响应、容量规划等;

4、深入理解数据平台架构，发现并解决故障及性能瓶颈，打造一流的数据平台;

5、持续的创新和优化能力，提升产品整体质量，改善用户体验，控制系统成本。

6、善于表达、理解客户数据服务需求，具备数据需求转化落地能力。

任职要求：

1、大学本科及以上学历，计算机或者相关专业;

2、深入理解linux系统，运维体系结构，精于容量规划、性能优化;

3、具备一定的开发能力，精通一门以上脚本语言;(shell/perl/python等)，熟悉java等开发语言一种及以上优先;

4、具备很强的故障排查能力，有很好的技术敏感度和风险识别能力;

5、能够承受较大的工作压力，以结果和行动为准则，努力追求成功;

6、熟悉hadoop、hbase、hive、spark、tez等原理并具备管理，配置，运维经验;

7、熟悉分布式系统设计范型，有大规模系统设计和工程实现的了解者优先。

8、具有运营商流量数据加工处理经验者优先。

描写大数据劳模事迹心得体会和感想二

一、移动互联网产品的方法论

移动互联网产品经理的主要任务是服务人群，主要工作是研究人类群落的行为模式。用产品为人群提供服务，并且要预判人群卷入之后行为模式的变化。

从方法论的角度思考，人类群落也处于演进过程中。早期人类是村落人群模式，村落中的每个人认识每个人，人际关系以非常实际的亲戚关系和职业关系为纽带。现代人类是社会化人群模式，人群数目极大增长，人际关系依托于抽象的社会生产关系：契约、合同、雇佣关系。。。。。。产品经理曾经是村落里的铁匠，他认识每个村民，每个村民也认识他。而在今天，产品经理完全退居幕后，他不可能认识每一个用户，用户甚至不知道这个人的存在。

因此，产品经理在方法论上存在着各种选择：他可以提供某种基于熟人群落的旧式服务，以增进熟人群落的情感为产品目的;他也可以提供某种基于大数人群的新式基础服务，以便于人们彼此认识，协调工作，从自利为基础的无序活动中自组织处有序活动;或者，他也可以提供某种中间类型的产品，帮助人们平滑度过两种人群模式，减少由于变化而产生的阵痛。

但是，产品经理的主流应该是服务于未来。先于人众接触新技术新知识，并把这种认知转化为产品，利用产品提供现代人类社会中的各种人群。尽一切可能，降低学习成本，利用人类的本能设计产品，使得人群得以顺利“滑入”新的产品使用场景。

在所有这一切之上，产品经理的目标应该是实现社会美和善和总量。

二、移动互联网产品经理的素养

1、敏锐感知潮流变化。移动互联网产品会从相对匮乏时代进入相对富足时代，用户可以选择的产品会随时日流逝而日渐增加，产品终将成为一种时尚业。产品经理若是沉溺于各种新鲜玩意儿之中，追逐新奇，很可能错过真实的时代潮流，无法把握人群的真实需求。

2、放弃理性思维。移动互联网的特点是变化极快，传统的分析用户，调研市场，制定产品三年规划，在新的时代里已经落伍。人类群落本身也在迁移演变，产品经理更应该依靠直觉和感性，而非图表和分析，把握用户需求。产品经理永远都应该是文艺青年，而非理性青年。

3、海量的实践。尽管移动互联网方兴未艾，没有任何人可以自称是领域内的专家。但是，这不意味着存在天降天才的可能。《异类》中提出的一万小时定律，同样适用于产品经理。他们需要超过千次的产品实践，才能称得上是了解产品设计，拥有解决问题的能力。

4、博而不专的积累。美术、音乐、阅读、摄影、旅游等等文艺行为貌似不能直接转化为生产力，但是合格的产品经理需要广博的知识储备，以此才能了解和认识大数量的人群，理解时代的审美，让自己的所思所感符合普通用户的思维范式。以此为基础，设计的产品才不会脱离人群。

5、负责的态度。拥有合适的方法论和合适的素养，成功的产品经理还应该有对自己和产品负责的态度，唯其如此，产品经理才能足够偏执，清楚地知道自己究竟要做什么，抵挡住来自上级和绩效考核的压力，按照自己的意志不变形、不妥协地执行产品策划。

三、移动互联网产品设计的原则

1、绝不考虑web形态，一切考虑都基于app。

2、产品优先级

(1)有趣高于功能，产品必须有趣，必须cool，才可能形成传播和口碑。

(2)功能高于交互，明确的功能满足明确的需求，用户不会在意炫酷交互效果。

(3)交互高于ui。便捷、快速的交互设计为先，围绕具体功能实现ui，而非有优质ui方案为此专门设立一个功能。

3、聚焦：一个app只做一件事情，一个大而全的app意味着全面的平庸。

4、永远一维化：让用户在一个维度里解决具体的问题，twitter的timeline就是一个好的范例。而类似facebook、path那样的滑出式菜单则是一个灾难，因为这使得产品拥有两个维度，加大了用户理解的困难。

5、保持主干清晰，枝干适度。产品的主要功能架构是产品的骨骼，它应该尽量保持简单、明了，不可以轻易变更，让用户无所适从。次要功能丰富主干，不可以喧宾夺主，尽量隐藏起来，而不要放在一级页面。

6、不要让用户选择。同一个页面之内，有多个入口;同一个功能，有多个实现方式;同一个界面，有多个展示方式。这对于用户来说是一种痛苦而非享受，因为他们只会因此而感觉到困惑和恐惧。用户宁可采取重复操作漫长而固定的操作路径，也不愿意使用多变的快捷方式。

7、隐藏技术，永远展现简单的、人性化的、符合人类直觉的界面。开发不可以为了炫技而展示功能，产品不可以为了炫耀而功能堆砌。

8、拒绝个性化。除了依靠设计特色而立身的app，换肤一类的个性化设计，除了让产品经理幻觉自己做了许多工作而自我满足之外，没有任何价值。它只能证明产品经理对自己的产品不自信，因为自信的产品经理凭借默认皮肤就可以满足用户。延伸开去，一个好的产品，其功能应该满足全球用户需求，无需为地区做特别定制化。

9、产品一定程度上是为了满足人性中的贪嗔痴，这是用户的痛点。能把握住之后，产品经理应该超越其上，用产品帮助人们得以解脱。

10、想清楚自己究竟要做什么，不去迎合上司，不去讨好用户，不去取悦自己。

11、分类!分类!分类!这是产品经理在确定产品主要功能构架之后，应该为用户做的事情。分类无助于降低产品使用的难度，但是可以帮助用户认知产品和周边的世界。

12、永远围绕功能而做设计，永远不要倒过来做这件事情。

13、一个产品的基本功能不受用户认可，做加法也无济于事。

14、想不清楚一个功能点之前，宁可不做。

15、千万不要让用户在产品里“管理”什么。

四、“自然流”的设计思路

好的产品应该隐藏产品经理的个人意图，用户仅仅凭借直觉和经验就可以顺利使用，以达到“自然而然”的境界。坏的产品提供产品说明书，其恶劣程度和tip和文字说明数量正相关。为此，好的产品经理可以和用户之间平等对话，无需刻意谄媚、恶意卖萌，产品本身就会说话。

自然流的产品，它本身就可以可用户交流。针对用户的任意一个动作，给出的、清晰的反馈，并且能让用户没有任何偏差地接受。它没有人造物的冰冷生硬，而有一种温暖的人性存在。例如在ios中微信?友圈里的评论按钮，按下之后弹出“赞”和“评论”弹窗。这一弹窗快速向左滑动，然后像碰到什么东西一样快速向右反弹一个很小的距离，然后才最终停下来。用户可能根本未能意识到这一微小的停顿，但是在潜意识里，他们会感受到这个弹窗并非全然的人造物。因为根据生活经验，世界上没有任何东西可以从运动直接变到绝对静止。

绝对不要让用户在使用产品的过程中感受到产品经理的伟大和聪慧，产品经理应该完全隐没在产品之中。用户应该可以不假思索地上手，按照设计意图行事，从中获得既定的正向反馈。这一切应该自然而然地发生，用户感觉似乎产品天生就应该这样使用，从产品还未出现之前很久就应该如此。好的产品不会强调自己存在于世界之上，它只是努力地、毫无痕迹地成为这个世界的一部分。

做自然流的产品，必然会在美学上倾向于简单，反逻辑。产品经理必然的选择是做减法，在诸多功能中选取最能解决实际问题的一个，在诸多特性中选取最符合直觉的一项，于是产品也就拥有了优雅和简洁，让人难以忘怀。极简和极自然，使得模仿无法存在，因为没有人可以造出更好的体验来。

描写大数据劳模事迹心得体会和感想三

职责：

1、负责统计业务部门的系统数据，按时提取日、周、月报数据;

2、负责对供应链部门的数据进行分类和综合数据提取、整理及分析;

3、协助部门的成员进行数据分析，并对数据分析的结果进行审核;

4、对部门的数据进行归档和整理;发现问题和反馈新的数据需求;

5、完成上级交代的其他事宜

任职资格：

1、本科以上学历，有过相关工作经验优先，英语相关专业优先，实习生亦可，最少提供半年的全职工作时间;

2、细心，有耐心，对数据相关工作有浓厚兴趣;

3、cet-6以上，具备良好的英语口语、邮件交流能力;

4、有处理过大数据量经验者优先，会基础excel函数的运用，如vlookup,数据透视表，sumifs,等;

5、具有严谨的逻辑思维能力，优秀的学习能力、良好的语言表达能力;

6、该岗位是全职工作，在宝洁集团大中华区内部上班.

描写大数据劳模事迹心得体会和感想四

职责：

1.参与公司数据平台系统规划和架构工作，主导系统的架构设计和项目实施，确保项目质量和关键性能指标达成;

2.统筹和推进制造工厂内部数据系统的构建，搭建不同来源数据之间的逻辑关系，能够为公司运营诊断、运营效率提升提供数据支持;

3.负责数据系统需求对接、各信息化系统数据对接、软件供应商管理工作

5.根据现状制定总体的数据治理方案及数据体系建立，包括数据采集、接入、分类、开发标准和规范，制定全链路数据治理方案;深入挖掘公司数据业务，超强的数据业务感知力，挖掘数据价值，推动数据变现场景的落地，为决策及业务赋能;

6.定义不同的数据应用场景，推动公司的数据可视化工作，提升公司数据分析效率和数据价值转化。

任职要求：

1.本科以上学历，8年以上软件行业从业经验，5年以上大数据架构设计经验，熟悉bi平台、大数据系统相关技术架构及技术标准;

2.熟悉数据仓库、熟悉数据集市，了解数据挖掘、数据抽取、数据清洗、数据建模相关技术;

3.熟悉大数据相关技术：hadoop、hive、hbase、storm、flink、spark、kafka、rabbitmq;

4.熟悉制造企业信息化系统及相关数据库技术;

5.具备大数据平台、计算存储平台、可视化开发平台经验，具有制造企业大数据系统项目开发或实施经验优先;

6.对数据敏感，具备优秀的业务需求分析和报告展示能力，具备制造企业数据分析和数据洞察、大数据系统的架构设计能力，了解主流的报表工具或新兴的前端报表工具;

7.有较强的沟通和组织协调能力，具备结果导向思维，有相关项目管理经验优先。

描写大数据劳模事迹心得体会和感想五

本节课教学用”四舍五入”的方法求一个小数的近似数。教材以地球和太阳之间的距离为素材，设计了三个问题组织学生进行探索。先通过例1，引导学生用“四舍五入”的方法把1.496精确到十分位，再通过例2，引导学生用同样大方法把1.496精确到百分位，然后引导学生比较上面求出的两个近似数，理解保留的小数位数越多，求出的近似数越精确。教材安排“试一试”与例题不同的是，这里取近似数的过程中需要把百分位舍去。并引导学生总结和归纳求小数近似数的方法。

教学中引入生活实例，通过探究、互动、总结、归纳等活动，让学生掌握求小数的近似数的方法，要注意结合具体情境求小数近似数，让学生体会数学的应用价值。

教学重点：求小数近似数的方法。

教学难点：理解保留的小数位数越多，求出的近似值越精确。

目标预设：1、会根据要求用“四舍五入”的方法求一个小数的近似数。

2．使学生初步了解求一个小数的近似数时表示的精确程度，理解求得一个小数的近似数时，小数末尾的“0”不能去掉。

3、进一步理解和掌握所学的知识，体会数学在日常生活中的广泛应用，感受数学的文化价值。

学生经验：学生已经掌握了把大数目改写成整万、整亿数和整数近似数的知识，为本节课求一个小数的近似数奠定了基础。

教学准备：小黑板

教学过程：

昨天老师到银行办事，听见一位老爷爷和储蓄员在争论着。原来老爷爷的利息单上写着税后利息：9.547元，储蓄员付给爷爷9.5元，爷爷硬要9.6元，你觉得付多少比较合理？

学生回答后，问这个数据是怎么得到的?

今天我们学了求一个小数的近似数之后，你就会解决生活中这类现象了。（出示课题）

1．把下面的叙述换一种说法：

（1）1999年全国有小学生145371600人。也可以说：1999年全国大约有小学生（万）人。

（2）光的传播速度是每秒钟299800千米。也可以说：光的传播速度大约是每秒钟（万）千米。

2．下面的□里可以填上哪些数字？32□645≈32万 47□05≈47万

（1）独立完成。

（2）校对答案。

（3）说说求近似数的方法——四舍五入法。

板书：求近似数一般用四舍五入法

（一）、出示例题：

例1．地球和太阳之间的平均距离大约是1.496亿千米。

接着明确要求：

精确到十分位是多少亿千米？

精确到百分位是多少亿千米？

精确到整数是多少亿千米？

然后让学生进行独立思考，发表意见，说出结果及想法。

1、精确到十分位

思考:精确到十分位就是要保留几位小数？

（1）学生独立探索。

（2）小组交流。

（3）反馈：要保留一位小数，就要省略十分位后面的数，要看百分位上的数。百分位上的9满5，进一。

1.496亿千米≈1.5亿千米

讲解：精确到十分位，就是保留一位小数。

2、精确到百分位

（1）独立完成

（2）组织交流。

精确到百分位就是要保留两位小数，就要省略百分位后面的数，要看千分位上的数。千分位上的6，省略尾数后向百分位进1。百分位上9+1=10，满十又要向前一位进一。

1.496亿千米≈1.50亿千米

问：近似数1.50末尾的0能去掉，为什么？

学生讨论：明确：不能去掉，去掉就不符合要求了。

教师总结：0不能去掉，它起到占位的作用。

3、比较精确度。

问：1.5和1.50哪个更精确？

学生讨论后汇报想法。

想法1：1.5是精确到十分位的结果，1.50是精确到百分位的结果，所以1.50比1.5更精确。所以1.50末尾的0不能去掉。

想法2：近似值是1.5的两位小数在1.45-1.54之间，而近似值是1.50的三位小数在1.495-1.504的范围更大，所以1.50比1.5更精确。

4、精确到整数

（1）独立完成

（2）组织交流。

精确到整数就要省略百分位后面的数，要看十分位上的数。十分位上的4，

省略小数点后的尾数。

5、教学“试一试”

学生独立解决，集体订正。

引导学生比较与刚才例题的区别，进一步明确什么时候应四舍，什么时候应五入。

（二）小结：

教师提出问题：求小数近似数应注意什么？

引导学生讨论知道：求一个小数的近似数要注意两点：

（1）要根据题目的要求取近似值，

如果要保留整数，就要看十分位是几；要保留一位小数，就看百分位是几……然后按“四舍五入法”决定是舍还是入。

（2）取近似值时，在保留的小数位里，小数末一位或几位是0的，0应当保留，不能丢掉。

（三）、教学“练一练”

学生独立解决，集体订正。

电评时引导学生在两方面进行比较：

（1）按不同精确要求求近似数的比较。

（2）取一个数的近似数与把一个数改写

成以“万”或“亿”作单位的小数的方法的比较。

第二小题练习完毕后，再要求学生把改写后的小数和求出的近似数分别放入原来的语言环境中读一读、比一比，体会到用“万”作单位的小数及其近似数的应用价值。

1．填空：

① 求一个小数的近似数，要根据需要用（）法保留小数数位．保留整数，表示精确到（）位；保留一位小数表示精确到（）位；保留两位小数表示精确到（）位……

②近似数的结果一般地说6．0要比6精确．因为6．0表示精确到了（）位，6表示精确到了（）位，所以6．0后面的“0”不能丢掉．

2．判断题（用手势表示“√”或“×”）

①3.97精确到十分位是4.0。（）

②把9.996精确到百分位是10.00。（）

③8和8.0的大小相等，它们的精确度也相同。（）

④在表示近似数时，小数末尾的0应该去掉。（）

3．“练习七”第五题。

（1）学生独立完成

（2）教师检查反馈。

说明：把王强身高精确到百分位，体重精确到个位，让学生体会到实际应用中要根据需要来确定近似数的精确程度。

4、“练习七”第6题。

（1）组织学生观察、比较，说说哪组的两个数是等值。哪组的两个数是近似。

（2）独立填写后再组织汇报交流。

5、“练习七”第7～8题。

学生独立审题并解答。

6、解决前面的问题。在实际生活中，9.547元≈（）元

5．小数的近似数在我们生活中应用非常广泛，请同学们课余留心观察，看什么地方有了小数近似数，下节课来大家交流。

“练习七”第4题。

今天这节课你有哪些新的收获？还有什么要提醒同学们注意的地方吗？

1、探索是数学的生命线，没有探索就没有数学的发展。课始，先让学生明确探索的目标，给学生以思维的方向。课中，引导学生从求整数的近似数迁移至小数，使学生的探索思维多角度、多层次展开，在学生探索的过程中学习数学、理解数学，从而感受到数学的魅力。

2、新课程注重强调学生的主体地位。但是我认为在特定的课堂时空中，要让没有多少探索经验和能力贮备的学生完全自主地“找”出求小数近似数的方法，也实在有些勉为其难。

因此，在课堂教学中我注意适度地加以引导，做到了放得“开”，收得“拢”；放得适度，收得自然。

既尊重了学生的主体地位，又张扬了学生的个性，同时有效地完成了课堂教学任务。

描写大数据劳模事迹心得体会和感想六

职责：

1. 负责公司数据仓库/数据集市模型设计，优化现有数据仓库模型;

2. 参与数据仓库支持工具设计;

3. 参与数据仓库需求定义;

4. 参与数据治理、元数据建设、优化数据开发流程。

任职资格：

1. 计算机、数学、统计或相关专业本科及以上学历，数据挖掘/平台和bi分析领域优先;

2. 3年及以上数据仓库设计开发经验;

3. 熟悉hive,有hql使用经验者优先;

4. 精通数据仓库建模方法，对kimball维度建模理论有深入的了解;

5. 有实际数仓建设项目负责人经验者优先;

6. 熟悉hadoop生态圈以及大数据环境的 olap 框架者优先。

描写大数据劳模事迹心得体会和感想七

职责:

1、 负责大数据仓库、数据集市的规划及实现，负责大数据中台的设计和核心开发工作;

2、 负责数据基础架构和数据处理体系的升级和优化，不断提升系统的稳定性和效率，为公司的业务提供大数据底层平台的支持和保证;

3、 大数据平台的数据采集、处理、存储以及挖掘分析的架构实现;

4、 研究未来数据模型和计算框架的创新与落地，包括但不限于以下领域：大规模数据实时化、研发模式敏捷化、数据计算框架轻量化、数据模型组织方式业务化等方面,参与制定并实践团队的技术发展路线

任职资格:

1、 精通数据建模、数据标准管理、元数据管理、数据质量管理;

2、 有作为技术负责人系统化解决问题的成功案例;有海量数据实践经验优先;

3、 熟悉目前正在发展的大数据分布式平台前沿技术的应用;包括但不仅仅限于：hadoop、flink、spark等;

4、 性格积极乐观，诚信，能自我驱动，有较强的语言表达能力;具备强烈的进取心、求知欲及团队合作精神;具有良好的沟通、团队协作、计划和创新的能力; 在数据业界有一定的影响力优先，具有风控经验背景的人优先;

5、 具备独立的深度思考能力，给出结合实际情况的较为理想的技术解决方案。