大數據時代讀后感1500字
當閱讀完一本名著后，你有什么領悟呢？這時候，最關鍵的讀后感怎么能落下！但是讀后感有什么要求呢？以下是小編收集整理的大數據時代讀后感1500字，僅供參考，歡迎大家閱讀。
大數據時代讀后感 篇1
世界的本質就是數據，當你掌握了數據，你便掌控了世界—你可以輕而易舉地通過數據中的相關關系預測事物的發展，將一切不利因素扼殺于搖籃之中—這遠勝于"防患于未然"。
《大數據時代》一書，讓我們在觀念上有了三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。全書介紹了 "大數據"時代三種大的變革：思維變革，商業變革和管理變革。在這些巨大變革如洪水一般的"沖擊"之下，現代社會的運作方式必將有重大的改變，若不順應這種變革的潮流，就像古中國固步自封，最終被堅船利炮打開國門而自己還用著長鉤鐵戟抗爭一樣，不可避免被掠奪，被落于世界進程之后，所以我們必須轉變我們的思想。
"我們不再熱衷于尋找因果關系，而應該尋找事物間的相關關系"，我想這句話是本書的核心思想。大數據時代，信息與數據已成為了一切的本源，我們生活在各種數據構成的海洋之中，如果從另一種視角看，就好像無數條"看不見的線"將我們與這些數據聯系到一起，這是我們以前從未有過、從未想過的。大數據改變了我們以前的通過因果關系了解世界的方法，而提供了幾種新的途徑，因為，在大數據時代，我們可以分析更多數據，有時甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，也就是：樣本=總體;而且，當研究數據如此之多時，我們已不熱衷于"精確"，而是"混亂"，若不接受"混亂"，那么有95%的非結構化數據無法利用，這將無法使我們構建完整的數據世界，在分析更多、更全面的數據之后，我們就可以從這些數據之中發掘它們的相關關系，即以"是什么"而不是"為什么"的角度看待數據，不用管其從何而來，只要分析其如何影響其他事物既可，即"讓數據自己發聲"，這些，徹底推翻了人類以前探索數據的方法，展現了一個全新的世界。
這種觀念以驚人的力量給現知識狀況帶來了巨大的沖擊，通過對海量數據的分析，獲得巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見。比如谷歌公司，2009年H1N1流行之時，通過檢測檢索詞條，處理34。5億個不同的數據模型，通過預測并與2007、2008年的美國疾控中心記錄的實際流感病例進行對比后，確定了45條檢索詞條組合，并將其用于一個特定的數學模型后，預測結果與官方數據相關系數高達97%，這種大數據技術，以前所未有的方式，通過海量數據分析得出流感所傳播的范圍，為預測流感提供了一種更快速、高效的工具。
同時，雖然大數據可為人類造福、對抗病癥，但這僅限于掌握這門技術而言，若不重視這種技術，當我們的對手早于我們一步構建這種數據網絡之時，便是我們的災難，想想，大數據雖核心的在于預測，當敵人通過這種手段預測我方下一步的行動，將是可怕的—比如你的導彈將從何處發射，將飛往哪，你的軍隊動向、目標，總之所有一切"未來"將掌控于敵手，敵方甚至可以借此發現那些將來有"大作為"的人，從而進行滲透或扼殺，這對我們的發展無疑是致命的，所以，盡快加速大數據系統的構建進程是必須的。
對于我們國防生，也必須順應這種發展趨勢，未來的時代必將是數據極易獲取，數據網絡共享化的時代，通過這些數據，建立數據模型，可以準確分析并給出適合每一個人的計劃，如運動量、訓練強度，可以"先知、先覺"，及時發現一個人的負面情緒前及時疏導，這些必將成為現實，我們必須跟進時代，做好準備，去應對大數據時代的一切!
大數據時代讀后感 篇2
書名中的時代二字讓我陷入了深深的誤區，big data就只是大數據而已。讀完全書，也沒有發現作者有說大數據會引領一個時代的觀點，我們知道當今是一個數字化、信息化的時代，但絕不還是大數據的時代。但大數據的重要性不嚴而喻，生活、工作、學習中許多有關大數據的例子的確離我們很近，我們甚至就是眾多大數據的一部分。那大數據對我這樣一名工科大學生有什么用，對于我這一名國防生又什么用呢，這樣的一本書是否能夠更好的幫助我在未來的工作崗位上博得頭籌，取得一番成績!還有為了接觸、利用大數據并防范大數據所帶來的弊病，我又該怎么做呢?書中有這樣一句話：大數據是一種資源，也是一種工具。大數據為我們提供暫時的幫助，以便等待更好的方法和答案出現。這也提醒我們在使用這個工具的時候，應當懷有謙恭之心，銘記人性之本。
所說的謙恭之心和人性之本都強調了人在大數據時代的重要性。我們才是數據之源，我們才應是數據的受益者。當我還沒讀完思維變革這一部分的'時候，我就在思考這樣的思維變革對我會有著怎樣的影響?參加過兩次數學建模競賽的我，在兩次的參賽過程中，學會了許多數據處理和數學建模方法。數學模型所具有的對事件或數據的描述性、預測性、說明性是與大數據完全不同的。大數據下的思維變革不再追求數據的準確性和因果關系。如果我在數學建模提出一種產生某個結果的原因，我是需要明明白白地把其他因素的影響一一剔除。我記得在參加比賽最后關頭寫論文的時候，對于所研究的問題，我們必須在前面把各種變量給寫進去，然后再有選擇性的在可接受的條件下忽略掉很多變量的影響，但我們在很多時候卻給不出一個剔除這個因素的理由。可如果你不能排除掉其它的因素的影響，整個的數學模型建立及計算過程就會太復雜甚至是不能得出一個結果。但是在大數據時代，一個結論是可以通過足夠多的數據得出來的，不需要明白其中的為什么。如果真是這樣，我只覺得我需要思維上的變革，可我做不到，我接受不了事物與事物之間的黑盒子。這離我太遙遠。
可我又不敢在此時否認自己將來的工作與大數據的相關性，書中第三部分——大數據時代的管理變革中就舉到一個羅伯特。麥克納馬拉的例子，他是五角大樓"統計控制隊"中一名精英，這個隊伍讓之前不知道飛機備用零件種類、數量和放置位置的軍方在制定了綜合清單之后，為部隊節省下了36億美元。而我的專業就是飛行器動力，我很清楚我國航空發動機的研究制造水平是深深限制了空軍力量的發展。在夏季學期去黎明航空發動機廠實習的時候，許多講解的師傅都會強調一點，發動機的每一個零件上都是有標號的。零件的工藝卡片上會記錄其每一個工序的加工時間、地點，加工、組裝、調試人員等的資料，這些卡片將會一直保存下去。這不僅能夠方便維修和更換，在出現事故之后，還可以追根溯源，查出事故的原因。我當時就在想還好這東西產量不是很高，一臺渦扇發動機僅僅葉片數量就是數千了。這樣的大數據肯定還可以好好利用，幫助我們去發現科技研發和制造生產中矛盾與不足，并做出改進。但航空發動機的發展需要的更多的是技術的積累，特別是關鍵技術的實驗數據我們還有著很大的缺失。我們不能像BAT這些互聯網巨頭可以輕松收集數據，航空發動機的技術積累需要一代代人在理論、實驗上的積累，才有可能在這種大數據的支撐下做出真正屬于自己的航空發動機。
這種積累利用方法可能與書中作者所說的利用大數據進行預測、創新相比起來不是足夠高端，但是新的方法需要人去摸索，我也愿意成為這樣的第一人，我也堅信大數據能夠給這樣一個領域帶來另一片天空。只是在航空發動機的領域我們是不能只停留在"是什么"這一步的!精心策劃數據的因果關系研究和控制實驗很有必要。
最后，我提出一個疑問，那就是大數據能不能創造出另一個畢加索呢?
大數據時代讀后感 篇3
舍恩伯格的《大數據時代》，讓我重新審視了"大數據"這個在信息時代異軍突起的熱點詞匯，作為信息安全專業的我，對大數據這個詞本身有著更多的熱忱。
在百度上搜索到的解釋是："大數據"，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。特點：數量、速度、品種、真實性。
而舍恩伯格認為，大數據并不能定義一個確切的概念。他提到"大數據是人們獲得新的認知，創造新的價值的源泉;大數據還是改變市場、組織機構，以及政府和公民關系的方法。"這是一種更具有人文色彩和社會意義的詮釋。
本書中，主要從三個方面論述，即思維變革、商業變革和管理變革。而舍恩伯格更是著重闡明三大觀點：
一、更多：不是隨機樣本，而是全體數據。
二、更雜：不是精確性，而是混雜性。
三、更好：不是因果關系，而是相關關系。
對于觀點一，我不敢茍同，畢竟大數據的實現需要一定的技術支持，而顯然，現在這種技術還不夠成熟，同時一些簡單的事情運用大數據反倒是問題更加復雜化，因此這種大叔據的繁雜處理方式更適用于一些特定的情況，比如商業預測，人類DNA的研究等。
而對第二種觀點，我是十分贊同舍恩伯格所說的"大數據的簡單算法比小數據的簡單算法有效"。在計算機行業迅速發展中，一種新的簡單可行的算法的出現，遠沒有計算機在運算速度和存儲容量的發展快，而大數據算法似乎更能迎合這種大趨勢。
觀點三中提到的相關關系在大數據中可是重量級的，它能較快找到事物規律和對應的解決措施，當然，也不能完全忽視因果關系，畢竟人們在思維上更能夠接受因果關系分析出的結果，而大數據預測的需要人們慢慢的適應才能接受。當我們完成相關關系的分析而又不滿足于只知道"是什么"的時候，我們就可以轉而研究"為什么"了，畢竟問題的根本在于因果。而舍恩伯格的全體數據和相關關系是大數據時代下的一種捷徑。
但是在信息時代，信息安全問題的日趨凸顯，數據獨裁與隱私保護之間的矛盾更是立于風口浪尖，成為眾矢之的，舍恩伯格在本書的最后章節曾試圖尋找一種解決方式來擺脫這一種困境，但最終沒能做到，但是他提出"大數據并不是一個充斥著算法的和機器的冰冷世界，人類的作用仍無法被完全代替。"這里表明人在數據時代同樣的重要，數據是為人類服務的，也就該人類驅使下完成相應的目的。
在這樣的大環境下，常引起我更多的思考和擔憂。
大數據時代對于我們同是機遇與挑戰，一些國家已開始步入大數據時代的行列，并在各個領域開始研究和使用。而對于我國龐大的人口，以及較大的領土面積，都可以在大數據時代為我們提供數據的保障，而能否面臨挑戰，在大國之間的新一輪角色角逐間嶄露頭角，我們更需要解決技術等方面的問題，更應在政策上逐步開放各領域的數據，保證數據來源、權限等問題得到解決，不斷學習先進的計算機技術，縮小與其他國家的差距。
工業化、信息化，我們都向世界交出了一份讓世界不能小覷的答案;
大數據時代的數據化我們又將怎樣在新的風暴中所向披靡，如果大數據時代是一種必然趨勢，那這就是我們這一代人的責任，是我們新的戰場!
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