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大數據時(shí)代讀后感1000字（精選7篇）
當品味完一本著(zhù)作后，大家心中一定有很多感想，現在就讓我們寫(xiě)一篇走心的讀后感吧。怎樣寫(xiě)讀后感才能避免寫(xiě)成“流水賬”呢？下面是小編精心整理的大數據時(shí)代讀后感1000字，僅供參考，大家一起來(lái)看看吧。
大數據時(shí)代讀后感1000字 篇1
如今說(shuō)起新媒體和互聯(lián)網(wǎng)，必提大數據，似乎不這樣說(shuō)就OUT了。而且人云亦云的居多，不少談?wù)撜呱踔吝�沒(méi)有認真讀過(guò)這方面的經(jīng)典著(zhù)作——舍恩佰格的《大數據時(shí)代》。維克托·邁爾——舍恩伯格何許人也?他現任牛津大學(xué)網(wǎng)絡(luò )學(xué)院互聯(lián)網(wǎng)研究所治理與監管專(zhuān)業(yè)教授，曾任哈佛大學(xué)肯尼迪學(xué)院信息監管科研項目負責人。他的咨詢(xún)客戶(hù)包括微軟、惠普和IBM等全球頂級企業(yè)，他是歐盟互聯(lián)網(wǎng)官方政策背后真正的制定者和參與者，他還先后擔任多國政府高層的智囊。這位被譽(yù)為：大數據時(shí)代的預言家“的牛津教授真牛!那么，這位大師說(shuō)的都是金科玉律嗎?并不一定，讀大師的作品一定要做些功課才好讀懂，如果能做足功課又具備相應的理論功底，就能與之進(jìn)行一場(chǎng)思想上的對話(huà)。
舍恩伯格分三部分來(lái)討論大數據，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。在第一部分”大數據時(shí)代的`思維變革“中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個(gè)觀(guān)點(diǎn)：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(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。對于第一個(gè)觀(guān)點(diǎn)，我不敢茍同。一方面是對全體數據進(jìn)行處理，在技術(shù)和設備上有相當高的難度。另一方面是不是都有此必要，對于簡(jiǎn)單事實(shí)進(jìn)行判斷的數據分析難道也要采集全體數據嗎?我曾與香港城市大學(xué)的祝建華教授討論過(guò)。祝教授是傳播學(xué)研究方法和數據分析的專(zhuān)家，他認為一定可以找到一種數理統計方法來(lái)進(jìn)行分析，并不一定需要全部數據。聯(lián)系到舍恩伯格第二個(gè)觀(guān)點(diǎn)中所說(shuō)的相關(guān)關(guān)系，我理解他說(shuō)的全體數據不是指數量而是指范圍，即大數據的隨機樣本不限于目標數據，還包括目標以外的所有數據。我認為大數據分析不能排除隨機抽樣，只是抽樣的方法和范圍要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二觀(guān)點(diǎn)，我認為這是對他第一個(gè)觀(guān)點(diǎn)很好的補充，這也是對精準傳播和精準營(yíng)銷(xiāo)的一種反思�！贝髷祿暮�(jiǎn)單算法比小數據的復雜算法更有效�！案哂泻暧^(guān)視野和東方哲學(xué)思維。對于舍恩伯格的第三個(gè)觀(guān)點(diǎn)，我也不能完全贊同�！辈皇且蚬P(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系�！安恍枰馈睘槭裁础�，只需要知道”是什么“。傳播即數據，數據即關(guān)系。在小數據時(shí)代人們只關(guān)心因果關(guān)系，對相關(guān)關(guān)系認識不足，大數據時(shí)代相關(guān)關(guān)系舉足輕重，如何強調都不為過(guò)，但不應該完全排斥它。大數據從何而來(lái)?為何而用?如果我們完全忽略因果關(guān)系，不知道大數據產(chǎn)生的前因后果，也就消解了大數據的人文價(jià)值。如今不少學(xué)者為了闡述和傳播其觀(guān)點(diǎn)往往語(yǔ)出驚人，對舊有觀(guān)念進(jìn)行徹底的否定。
世間萬(wàn)物的復雜性多樣化并非非此即彼那么簡(jiǎn)單，舍恩伯格也是這種二元對立的幼稚思維嗎?其實(shí)不然，讀者在閱讀時(shí)一定要看清楚他是在什么語(yǔ)境下說(shuō)的，不要因囫圇吞棗的淺讀而陷入斷章取義的誤讀。比如說(shuō)舍恩伯格在提出”不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系�！斑@一論斷時(shí)，他在書(shū)中還說(shuō)道：”在大多數情況下，一旦我們完成了對大數據的相關(guān)關(guān)系分析，而又不再滿(mǎn)足于僅僅知道‘是什么’時(shí)，我們就會(huì )繼續向更深層次研究的因果關(guān)系，找出背后的‘為什么’�！癧i]由此可見(jiàn)，他說(shuō)的全體數據和相關(guān)關(guān)系都在特定語(yǔ)境下的，是在數據挖掘中的選項。
大數據研究的一大驅動(dòng)力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數據時(shí)代的商業(yè)變革。舍恩伯格認為數據化就是一切皆可”量化“，大數據的定量分析有力地回答”是什么“這一問(wèn)題，但仍然無(wú)法完全回答”為什么“。因此，我認為并不能排除定性分析和質(zhì)化研究。數據創(chuàng )新可以創(chuàng )造價(jià)值，這是毫無(wú)疑問(wèn)的。舍恩伯格在討論大數據的角色定位時(shí)仍把它置于數據應用的商業(yè)系統中，而沒(méi)有把它置于整個(gè)社會(huì )系統里，但他在第二部分大數據時(shí)代的管理變革中討論了這個(gè)問(wèn)題。在風(fēng)險社會(huì )中信息安全問(wèn)題日趨凸顯，數據獨裁與隱私保護成為一對矛盾。如何擺脫大數據的困境?舍恩伯格在最后一節”掌控“中試圖回答，但基本上屬于老生常談。我想，或許凱文·凱利的《失控》可以幫助我們解答這個(gè)問(wèn)題?至少可以提供更多的思考維度。正如舍恩伯格在結語(yǔ)中所道：”大數據并不是一個(gè)充斥著(zhù)算法和機器的冰冷世界，人類(lèi)的作用依然無(wú)法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時(shí)的，而更好的方法和答案還在不久的未來(lái)�！爸x謝舍恩伯格!讓大數據討論從自然科學(xué)回到人文社科。由此推斷，《大數據時(shí)代》不是最終答案，也不是標準答案，只是參考答案。
此外，在閱讀此書(shū)之前還必須具備一些數據科學(xué)的基本知識和基本概念，比如說(shuō)什么叫數據?什么叫大數據?數據分析與數據挖掘的區別，數字化與數據化有什么不同?讀前做些功課讀起來(lái)就比較好懂了。
大數據時(shí)代讀后感1000字 篇2
我們不再熱衷于尋找因果關(guān)系，而應該尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系。這個(gè)命題是我讀這本書(shū)最大的感觸。個(gè)人認為也是這本書(shū)最核心的思想。從頭說(shuō)起吧，首先，書(shū)提出一個(gè)顛覆我以前認知的命題--”并非原子而是信息才是一切的本源“，將世界看做信息，看做可以理解的數據的海洋，為我們提供了一個(gè)從未有過(guò)的審視下是的視角。它是一種可以滲透到所有生活領(lǐng)域的世界觀(guān)。這個(gè)命題是在書(shū)的最后一部分中的某一段中描寫(xiě)的。我之所以把它放在最前面來(lái)講，因為我覺(jué)得，這是談數據化世界的前提，自然也是談?wù)摯髷祿那疤崂�。�?shū)的中間部分有一節講到數據化和數字化的區別。經(jīng)過(guò)我自己腦子的整理，把數據化世界這個(gè)命題列為大數據思維的第二步。寫(xiě)到這里，我不由得反省下，我是不是有領(lǐng)悟到書(shū)的精髓所在(我認為的精髓)，就是第一句話(huà)。因為回顧我整個(gè)思路，還是按照舊模式的因果關(guān)系思考模式思考問(wèn)題。書(shū)中另一個(gè)吸引我的地方就是，有很多觀(guān)點(diǎn)的論述，會(huì )從哲學(xué)的高度論述。雖然，自己肚子沒(méi)多少墨水，但是讀這些描述的'時(shí)候，就會(huì )發(fā)現自己會(huì )更好的理解作者提出的命題。比如書(shū)中有一段文字
當我們說(shuō)人類(lèi)是通過(guò)因果關(guān)系了解世界時(shí)，我們指的是我們再理解和解釋世界各種現象時(shí)使用的兩種基本方法：一種是通過(guò)快速、虛幻的因果關(guān)系，還有一種就是通過(guò)緩慢、有條不紊的因果關(guān)系。大數據會(huì )改變這兩種基本方法在我們認識世界時(shí)所扮演的角色。
在附上一些事例的時(shí)候，用作者提供的”本質(zhì)“去看待時(shí)，很容易理解，確實(shí)是這么回事。好了，那么大數據到底改變了我們什么呢，作者給出3點(diǎn)，
大數據的精髓在于我們分析信息時(shí)的三個(gè)轉變，這些轉變講改變我們理解和組建社會(huì )的方法。
第一個(gè)轉變就是，在大數據時(shí)代，我們可以分析更多的數據，有時(shí)候甚至可以處理和某個(gè)特別現象相關(guān)的所有數據，而不再依賴(lài)于隨機采樣(樣本=總體)
第二個(gè)轉變就是，研究數據如此之多，以至于我們不再熱衷于追求精確度
第三個(gè)轉變因前兩個(gè)轉變而促成，即我們不再熱衷于尋找因果關(guān)系，而應該尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系。大數據告訴我們”是什么“而不是”為什么“。在大數據時(shí)代，我們不必知道現象背后的原因，我們只要讓數據自己發(fā)聲。，出處：短美文，否則追究其責任，謝謝你的支持，我們會(huì )給做得更好!
正如大家所知道的那樣，人類(lèi)的大腦具備這樣的功能，它會(huì )把新輸入的刺激或信息與”過(guò)去的經(jīng)驗或積累的部分知識“相對照，然后進(jìn)行調整并接受下來(lái)。如果眼前新的現實(shí)與大腦中儲存的固有信息無(wú)法協(xié)調，便會(huì )在無(wú)意識中拒絕接受新的現實(shí)(當作沒(méi)有看見(jiàn))；或者通過(guò)自己一知半解的知識任意推測，使自己認識到的情況偏離實(shí)際(產(chǎn)生錯覺(jué))。這是人的一種本能，目的在于使自己保持冷靜。
所以作者稱(chēng)之為revolution。
講了這么多，那么大數據到底給我們帶來(lái)什么。在這里，我只想談我感觸最深的，其他的有興趣的可以自己去了解。當然，書(shū)中提了很多，最多的就是，XXX公司或者個(gè)人利用大數據創(chuàng )造了多大的財富了，拋開(kāi)這些表面的不說(shuō)，最讓我動(dòng)心亦或者是害怕的是，預測。這是大數據帶來(lái)最核心的東西，動(dòng)心的理由無(wú)須贅述，計算機會(huì )告訴你什么時(shí)候買(mǎi)什么雙色球可以中頭獎，想想心里是不是有一點(diǎn)小激動(dòng)咧。當然這只是我打的一個(gè)比較夸張的比喻。至于害怕呢，書(shū)中有段話(huà)我很喜歡
公平正義的基礎是人只有做了某事才需要對它負責，畢竟，想做而未做不是犯罪，社會(huì )關(guān)系于個(gè)人責任的基本信條是，人為其選擇的行為承擔責任。如果大數據分析完全準確，那么我們的未來(lái)會(huì )被精準的預測，因此在未來(lái)，我們不僅會(huì )失去選擇的權利，而且會(huì )按照預測去行動(dòng)。如果精準的預測成為現實(shí)的話(huà)，我們也就失去了自由意志，失去了自由選擇的權利。既然我們別無(wú)選擇，那么我們也就不需要承擔責任。這不是很諷刺嗎。
扯到這里，順便扯一下，書(shū)中另一段關(guān)于自由意志的描述
在哲學(xué)界，關(guān)于因果關(guān)系是否存在的爭論已經(jīng)持續了幾個(gè)世紀。畢竟，如果凡事皆有因果的話(huà)，那么我們就沒(méi)有決定任何事的自由了。如果說(shuō)我們做的每一個(gè)決定或者每一個(gè)想法都是其他事情的結果。而這個(gè)結果又是由其他原因導致的。以此循環(huán)往復，那么就不存在人的自由意志這一說(shuō)了�！械纳壽E都只是受因果關(guān)系的控制了。因此，對于因果關(guān)系在世間所扮演的角色，哲學(xué)家們爭論不休，有時(shí)他們認為，這是與自由意志相對立。
書(shū)中舉了個(gè)例子，舉了部電影《少數派報告》，當我看到這里的時(shí)候，”哎喲，我居然看過(guò)這部電影，想想心里還是有點(diǎn)小激動(dòng)“，有興趣的可以去看下，大概就是講警察通過(guò)預測來(lái)提前抓捕犯人，不過(guò)不是通過(guò)大數據，是通過(guò)超人類(lèi)的方式。當你什么舉動(dòng)都可以被預測，相當于你完全暴露在太陽(yáng)光下，換成你，你害怕不。
最后，附上兩段結語(yǔ)，一段是書(shū)中的一段話(huà)，另一段是我自己瞎編的。
大數據并不是一個(gè)充斥著(zhù)算法和機器的冰冷世界，人類(lèi)的作用依然無(wú)法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時(shí)的，而更好的方法和答案還在不久的未來(lái)。
大數據終將會(huì )影響到我們，也像其他技術(shù)一樣會(huì )是一把雙刃劍，用得好，動(dòng)心，濫用，害怕。如同核技術(shù)一樣，用的話(huà)，造福地球，濫用，給個(gè)金剛石地球你，照樣爆。我相信，未來(lái)的大數據的發(fā)展會(huì )如作者所說(shuō)的，是一場(chǎng)生活、工作與思維的革命。
大數據時(shí)代讀后感1000字 篇3
“大數據”一詞不知何時(shí)在我們的生活悄然出現,為了一探究竟,我便選擇了《大數據時(shí)代》一書(shū)。
作者先從全局簡(jiǎn)單地描述大數據對我們的生活、工作與思維的影響,再從三方面具體地用上百個(gè)學(xué)術(shù)和商業(yè)的實(shí)例展開(kāi)寫(xiě)作。樣本=總體、追求精確性和相關(guān)關(guān)系等大數據時(shí)代具體特點(diǎn)一一現出。在同時(shí),作者也從個(gè)人、企業(yè)等多角度分析大數據中的隱憂(yōu)。
書(shū)中內容繁多,在此不能各方面概括。此書(shū)中雖有許多專(zhuān)有名詞,但作者以其通俗的語(yǔ)言以及許多實(shí)例讓我嗅到大數據時(shí)代中一抹清新之氣。
為什么是清新的呢?因為書(shū)中的內容仿佛向我打開(kāi)了一個(gè)既有點(diǎn)熟悉又有點(diǎn)陌生的世界。我們現在已處于網(wǎng)絡(luò )時(shí)代 ,在我們日常簡(jiǎn)單的操作中大量數據產(chǎn)生,然而起初我們僅用眾多技術(shù)在解決手頭上的問(wèn)題,那些大數據像沙子中的金子,價(jià)值不被發(fā)現。到目前,每當我們網(wǎng)上購書(shū)時(shí)總會(huì )看到“猜你喜歡”的欄目、出現谷歌搜索與流感預測、Farecast與飛機票價(jià)預測系統等,這些事情的達成全來(lái)自于那些曾被忽略的大數據同時(shí)也在證明“預測,大數據的核心”這句話(huà),為我們的生活創(chuàng )造了前所未有的可量化的維度�？吹綍�(shū)中這部分內容時(shí),我不禁感受到自己的生活已在享大數據帶來(lái)的福利,就像“猜你喜歡”欄目讓我觸到更多合我口味的.書(shū),讓我看到了以前無(wú)法發(fā)現的細節。擁有大量數據的公司巨頭如谷歌、亞馬遜大力開(kāi)發(fā)有關(guān)大數據的新型產(chǎn)業(yè)和研究相關(guān)項目。借網(wǎng)絡(luò )時(shí)代的便利大數據成為了如今最有商業(yè)價(jià)值的事物,使一切可量化的趨勢也開(kāi)始出現�！氨举|(zhì)上世界是由信息構成的”,面對這句話(huà)時(shí),大數據時(shí)代仿佛就在眼前。
在感受驚嘆著(zhù)大數據能為我們做到以往無(wú)法想象的事和它巨大的價(jià)值時(shí),我認同大數據能極大優(yōu)化我們的生活,但又不禁為這時(shí)代感到擔憂(yōu)。一旦大數據時(shí)代來(lái)臨,不僅我們的隱私可能不再是隱私,就如書(shū)中所言“我們時(shí)刻暴露在‘第三只眼’下:亞馬遜監視著(zhù)我們的購物習慣,谷歌監視著(zhù)我們的購物習慣,而微博似乎什么都知道”,而且利用大數據我們可以預測許多事情并且十分高效,一旦人們依賴(lài)大數據極少運用人類(lèi)自身的創(chuàng )新等能力被數據束縛住,世界只會(huì )淪落為一個(gè)極少活力的機械環(huán)境。而我認為最大的憂(yōu)患,是大數據時(shí)代對人類(lèi)自身思維、思想、信仰等精神領(lǐng)域的沖擊。如今我們都生活在數據中,大數據時(shí)代說(shuō)不定在幾年后就會(huì )逐步來(lái)臨,這使我不禁發(fā)問(wèn):我們一直堅信著(zhù)信仰著(zhù)的究竟是什么?我覺(jué)得世界說(shuō)變就變實(shí)在令我想不通這個(gè)問(wèn)題。事情都有好壞,我也不知道自己是否杞人憂(yōu)天。
于是我繼續去探索作者對這問(wèn)題的思考�！案蟮臄祿谟谌吮旧怼�,作者還說(shuō)“我們是在創(chuàng )造更好的未來(lái)”,也說(shuō)“在一個(gè)預測的時(shí)代里,人類(lèi)的自由意志不可侵犯,這一點(diǎn)不可輕視。我們在使用大數據時(shí),應當懷有謙恭之心,銘記人性之本”。人類(lèi)學(xué)家克利福德吉爾茲曾說(shuō):“努力在可以應用、可以拓展的地方,應用它、拓展它；在不能應用、不能拓展的地方,就停下來(lái)�！边@些話(huà)語(yǔ)仿佛是陽(yáng)光,驅散我心中對大數據時(shí)代的擔憂(yōu)以及內心對其的恐懼。我認為,在堅守我們內心和自由意志下,大數據才會(huì )造福我們人類(lèi)世界,發(fā)揮出它背后對人溫暖的光芒。
面對時(shí)代的變革,我會(huì )為堅守內心深處的自由意志而努力并“擁抱大數據”。
大數據時(shí)代讀后感1000字 篇4
世界的本質(zhì)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(guò)數據中的相關(guān)關(guān)系預測事物的發(fā)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(shí)代》一書(shū)，讓我們在觀(guān)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(guān)不要因果。全書(shū)介紹了 "大數據"時(shí)代三種大的變革：思維變革，商業(yè)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(huì )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(kāi)國門(mén)而自己還用著(zhù)長(cháng)鉤鐵戟抗爭一樣，不可避免被掠奪，被落于世界進(jìn)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(guān)系，而應該尋找事物間的相關(guān)關(guān)系"，我想這句話(huà)是本書(shū)的核心思想。大數據時(shí)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(wú)數條"看不見(jiàn)的線(xiàn)"將我們與這些數據聯(lián)系到一起，這是我們以前從未有過(guò)、從未想過(guò)的。大數據改變了我們以前的通過(guò)因果關(guān)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(shí)代，我們可以分析更多數據，有時(shí)甚至可以處理和某個(gè)特別現象相關(guān)的所有數據，也就是：樣本=總體；而且，當研究數據如此之多時(shí)，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(wú)法利用，這將無(wú)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(fā)掘它們的相關(guān)關(guān)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(lái)，只要分析其如何影響其他事物既可，即"讓數據自己發(fā)聲"，這些，徹底推翻了人類(lèi)以前探索數據的方法，展現了一個(gè)全新的世界。
這種觀(guān)念以驚人的力量給現知識狀況帶來(lái)了巨大的沖擊，通過(guò)對海量數據的分析，獲得巨大價(jià)值的產(chǎn)品和服務(wù)，或深刻的洞見(jiàn)。比如谷歌公司，2009年h1n1流行之時(shí)，通過(guò)檢測檢索詞條，處理34。5億個(gè)不同的數據模型，通過(guò)預測并與2007、2008年的美國疾控中心記錄的實(shí)際流感病例進(jìn)行對比后，確定了45條檢索詞條組合，并將其用于一個(gè)特定的數學(xué)模型后，預測結果與官方數據相關(guān)系數高達97%，這種大數據技術(shù)，以前所未有的方式，通過(guò)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(shí)，雖然大數據可為人類(lèi)造福、對抗病癥，但這僅限于掌握這門(mén)技術(shù)而言，若不重視這種技術(shù)，當我們的'對手早于我們一步構建這種數據網(wǎng)絡(luò )之時(shí)，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(guò)這種手段預測我方下一步的行動(dòng)，將是可怕的—比如你的導彈將從何處發(fā)射，將飛往哪，你的軍隊動(dòng)向、目標，總之所有一切"未來(lái)"將掌控于敵手，敵方甚至可以借此發(fā)現那些將來(lái)有"大作為"的人，從而進(jìn)行滲透或扼殺，這對我們的發(fā)展無(wú)疑是致命的，所以，盡快加速大數據系統的構建進(jìn)程是必須的。
對于我們國防生，也必須順應這種發(fā)展趨勢，未來(lái)的時(shí)代必將是數據極易獲取，數據網(wǎng)絡(luò )共享化的時(shí)代，通過(guò)這些數據，建立數據模型，可以準確分析并給出適合每一個(gè)人的計劃，如運動(dòng)量、訓練強度，可以"先知、先覺(jué)"，及時(shí)發(fā)現一個(gè)人的負面情緒前及時(shí)疏導，這些必將成為現實(shí)，我們必須跟進(jìn)時(shí)代，做好準備，去應對大數據時(shí)代的一切!
大數據時(shí)代讀后感1000字 篇5
“除了上帝，任何人都必須用數據來(lái)說(shuō)話(huà)�！薄@是《大數據》中出現的讓人印象深刻的一句話(huà)，也是全書(shū)力圖傳遞的信息。在數字信息時(shí)代，數據和空氣一樣遍布生活，對于有些人來(lái)說(shuō)，數據無(wú)意義，而對于有些人來(lái)說(shuō)，數據，即真相。
美國是《大數據》的主角，全書(shū)通過(guò)講述美國半個(gè)多世紀信息開(kāi)放、技術(shù)創(chuàng )新的歷史，公共財政透明的曲折、《數據質(zhì)量法》背后的隱情、全民醫改法案的.波瀾、統一身份證的百年糾結、街頭警察的創(chuàng )新傳奇、美國礦難的悲情歷史、商務(wù)智能的前世今生、數據開(kāi)放運動(dòng)的全球興起，Web3·0與下一代互聯(lián)網(wǎng)的未來(lái)圖景等等，為讀者一一細解數據創(chuàng )新給公民、政府、社會(huì )帶來(lái)的種種挑戰和變革。
透過(guò)全書(shū)，一個(gè)立體的美國及美國人民的思想呈現在我們面前——美國人民執著(zhù)于個(gè)人隱私的保護，卻又不遺余力地推動(dòng)著(zhù)政府信息的透明與公開(kāi)。
讀完此書(shū)，對生活中的數據及數據處理突然有了很大的興趣。如果有一天，處處以數據說(shuō)話(huà)，那么，政治、制度、生活將更加清明，事故、將降到最低點(diǎn)。
作為信息技術(shù)教師，是有必要閱讀此書(shū)的!有慧根的教師將能從書(shū)中挖掘出信息技術(shù)特有的文化以及能用于教學(xué)的鮮活案例。
每天能用來(lái)閱讀的時(shí)間很少，總是要等到夜深疲倦時(shí)才有空打開(kāi)書(shū)本，總是在眼睛極不舒服的情況下堅持閱讀，《大數據》就這樣在堅持中溶入我的思想……
大數據時(shí)代讀后感1000字 篇6
讀完《大數據》，我才意識到這并不是一本枯燥無(wú)味的書(shū)籍。作者運用案例和講故事的方式，把美國數據開(kāi)放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技術(shù)故事、商業(yè)故事娓娓道來(lái)，引人入勝，令我大開(kāi)眼界。
我在想，大數據概念對于教育來(lái)說(shuō)會(huì )產(chǎn)生什么樣的實(shí)用價(jià)值呢?一直以來(lái)，中國教育在研究教育的數字化，比如數字化校園，這個(gè)思路就是把我們教育的內容進(jìn)行數字化，其結果指向的就是電子教材的研發(fā)或者是教學(xué)過(guò)程的數字化。美其名曰，這是教育技術(shù)的重要內涵。在教學(xué)過(guò)程中，學(xué)生的行為表現都可以被數據化，而這項研究不是任何一個(gè)專(zhuān)業(yè)可以深入下去的，它的專(zhuān)業(yè)性太強，所以我才會(huì )想到，所謂教育技術(shù)與其研究教育的數字化，不如研究教育的數據化來(lái)得實(shí)在，來(lái)的有意義。長(cháng)期以來(lái)，我們并不了解教育對一個(gè)人的影響具體會(huì )如何表現，我們有的只是一個(gè)輪廓，我們也并不確定一個(gè)教師的行為對學(xué)生具體產(chǎn)生了哪些影響。所以，人們對教育一直有一個(gè)深深的質(zhì)疑，它是不是科學(xué)的?大數據概念至少提出了關(guān)注“是什么”比“為什么”要有實(shí)際意義得多。而我們的教育恰好需要把注意力從“為什么”轉移到“是什么”上面來(lái)，只有如此，才能把教育從為什么發(fā)展成“可能成為什么”上來(lái)，這會(huì )是一次思想上的革命。而對于現在地位岌岌可危的教育技術(shù)來(lái)說(shuō)，把研究的重點(diǎn)從數字化轉移到數據化上面，這才是它的.出路。
如何將數據融入教學(xué)，教育者首先通過(guò)標準化全科教學(xué)處方，實(shí)現了教師授課模板和教學(xué)內容的標準化，保證每個(gè)教學(xué)過(guò)程和內容是可控的，然后結合每天的教學(xué)內容，處理好面對的數據，處理好數據，自然也就處理好了課堂的反饋，最終形成了既注重教學(xué)體驗又以教學(xué)結果為導向的教學(xué)體系。
與此同時(shí)，不僅要注重課上的學(xué)生資源，在課后還要對這些資源進(jìn)行跟蹤處理。這與過(guò)去的教育教學(xué)顯然是不同的，面對大數據時(shí)代的到來(lái)，教學(xué)有所改變是必然的。所以，無(wú)論環(huán)境怎么變換，數據如何復雜，我們都不能不去改變自己的教學(xué)去迎合將來(lái)的這個(gè)大數據時(shí)代。
大數據時(shí)代讀后感1000字 篇7
舍恩伯格的《大數據時(shí)代》，讓我重新審視了"大數據"這個(gè)在信息時(shí)代異軍突起的熱點(diǎn)詞匯，作為信息安全專(zhuān)業(yè)的我，對大數據這個(gè)詞本身有著(zhù)更多的熱忱。
在百度上搜索到的解釋是："大數據"，或稱(chēng)巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無(wú)法透過(guò)目前主流軟件工具工具，在合理時(shí)間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。特點(diǎn)：數量、速度、品種、真實(shí)性。
而舍恩伯格認為，大數據并不能定義一個(gè)確切的概念。他提到"大數據是人們獲得新的認知，創(chuàng )造新的價(jià)值的源泉；大數據還是改變市場(chǎng)、組織機構，以及政府和公民關(guān)系的方法。"這是一種更具有人文色彩和社會(huì )意義的詮釋。
本書(shū)中，主要從三個(gè)方面論述，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。而舍恩伯格更是著(zhù)重闡明三大觀(guān)點(diǎn)：
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(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。
對于觀(guān)點(diǎn)一，我不敢茍同，畢竟大數據的實(shí)現需要一定的技術(shù)支持，而顯然，現在這種技術(shù)還不夠成熟，同時(shí)一些簡(jiǎn)單的事情運用大數據反倒是問(wèn)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(yè)預測，人類(lèi)dna的研究等。
而對第二種觀(guān)點(diǎn)，我是十分贊同舍恩伯格所說(shuō)的"大數據的簡(jiǎn)單算法比小數據的簡(jiǎn)單算法有效"。在計算機行業(yè)迅速發(fā)展中，一種新的簡(jiǎn)單可行的算法的出現，遠沒(méi)有計算機在運算速度和存儲容量的發(fā)展快，而大數據算法似乎更能迎合這種大趨勢。
觀(guān)點(diǎn)三中提到的相關(guān)關(guān)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(guān)系，畢竟人們在思維上更能夠接受因果關(guān)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(guān)關(guān)系的分析而又不滿(mǎn)足于只知道"是什么"的時(shí)候，我們就可以轉而研究"為什么"了，畢竟問(wèn)題的根本在于因果。而舍恩伯格的全體數據和相關(guān)關(guān)系是大數據時(shí)代下的一種捷徑。
但是在信息時(shí)代，信息安全問(wèn)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(fēng)口浪尖，成為眾矢之的，舍恩伯格在本書(shū)的最后章節曾試圖尋找一種解決方式來(lái)擺脫這一種困境，但最終沒(méi)能做到，但是他提出"大數據并不是一個(gè)充斥著(zhù)算法的和機器的冰冷世界，人類(lèi)的作用仍無(wú)法被完全代替。"這里表明人在數據時(shí)代同樣的重要，數據是為人類(lèi)服務(wù)的，也就該人類(lèi)驅使下完成相應的目的。
在這樣的`大環(huán)境下，常引起我更多的思考和擔憂(yōu)。
大數據時(shí)代對于我們同是機遇與挑戰，一些國家已開(kāi)始步入大數據時(shí)代的行列，并在各個(gè)領(lǐng)域開(kāi)始研究和使用。而對于我國龐大的人口，以及較大的領(lǐng)土面積，都可以在大數據時(shí)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(shù)等方面的問(wèn)題，更應在政策上逐步開(kāi)放各領(lǐng)域的數據，保證數據來(lái)源、權限等問(wèn)題得到解決，不斷學(xué)習先進(jìn)的計算機技術(shù)，縮小與其他國家的差距。
工業(yè)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(shí)代的數據化我們又將怎樣在新的風(fēng)暴中所向披靡，如果大數據時(shí)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(chǎng)!
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