品味完一本名著后，大家心中一定有不少感悟，寫一份讀后感，記錄收獲與付出吧。想必許多人都在為如何寫好讀后感而煩惱吧，以下是小編精心整理的《大數據時代》讀后感500字，歡迎大家分享。
《大數據時代》讀后感500字1
世界正邁入大數據、云計算的時代，人類朝著數據化、數字化的方向發(fā)足狂奔，我們原有的科學、技術、工作和生活方式正在被信息技術所改寫，很多科學領域會被大數據技術所替代，也會崛起很多新興科學家和職業(yè)，譬如數據科學家、數據中間商等。大數據會顛覆很多的產業(yè)和行業(yè)，甚至一夜之間就能變換運營模式，因為在大數據面前，人類不會再向以前那樣追尋著“為什么”，更多的是在樣本和概率面前做著商業(yè)決策的調整，“快”和“實用”更能滿足大眾的需求。
數據之大，漫無邊際，無窮無盡，包含著我們人類的一呼一吸，一舉一動。處在大數據帝國的前夜，眺望星空，這是個最好的時代，因為數據時代轉折的重要性，不亞于黑猩猩站立起來行走劃時代，很多科幻片里的場景會出現在我們的日常；這也會是個最壞的時代，因為人類最終會為此走向哪里，只有蒼穹能知道！
當我們擁有海量數據時，絕對的精準不再是我們追求的主要目標，我們樂于接受數據的紛繁復雜，也只有接受不精確性，我們才能打開一扇從未涉足的世界的窗戶。——《大數據時代》
小數據時代，我們在數據的精準性上花費很多，包括規(guī)則和準則、復式記賬的平衡規(guī)則、信息系統(tǒng)等等，數據閉環(huán)，所以數據具有結構性，所以可以找根尋蹤，找尋問題的根源，尋求解決方案。
大數據時代來臨，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，他們很難對數據進行深度分析，這樣也會催生各個領域的數據分析業(yè)務，數據生態(tài)鏈核心就清晰了起來。
大數據會取代小數據嗎？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，都已經經過了各種算法的粗加工，融入了計算者的各種算法，算法會因人而異，利用我們過去的電子痕跡，預測我們的現在和未來，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，具有強關聯(lián)性。數據就像是一個神奇的鉆石礦，在其首要價值被發(fā)覺后，仍能不斷創(chuàng)造價值。大數據擁有者依賴技術專家挖掘數據的價值，但技術專家（數據武士）并沒有想象中那么耀眼，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。——《大數據時代》
當恐龍消失，人類慢慢成為了動物界的主人。數據是我們工作、生活中的點滴記錄，它真實、樸實無華，它們也會有聲音，只是需要有慧眼和思維才能駕馭。
我們只有跨過數據化、數字化的長河，才能開啟AI時代，路途遙遠，主人！這是一本好書，值得推薦。
《大數據時代》讀后感500字2
這么多年來，看了很多東西，如今回過頭來發(fā)現，好像什么都忘了，真是悲劇，所謂讀書破萬卷，下筆如有神或許是不對的，還是需要下筆勤快，所以決定從這里開始。
這些年對于技術的發(fā)展，我是沒有跟上，如今發(fā)現即便是對于投資，技術對于我們生活的改變太大，而自己身在這個技術浪潮的前沿，還是需要跟上步伐。
——前言
大數據這個概念已經提了很久，我也一直疏忽了對于它的理解。看完《大數據時代》，再結合如果工作上對于大數據的理解，頓時發(fā)現數據的重要性，以前在這方面的確沒有足夠的思想意識。
整本書來說，我覺得最關鍵的三個點是前面幾個章節(jié)：
1、要總體，不要隨機樣本：從小對于統(tǒng)計學相關的學習，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，這可是技術活加直覺。而對于大數據來說，要的`就是總體，本質上來說，總體樣本的確更能準確找到結果。但是對于統(tǒng)計來說，總體的分析增加了數據分析的難度，不僅數據核對不好進行，一旦出現數據污染，準確度就會大打折扣，而且進行數據回溯的時候，也無法準確確認問題，而這一點也是后面相關性上問題；
2、要混亂，而不是精確：這里主要想說明的是希望數據的多樣性，盡量將相關數據都收集起來，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總體數據中說明以后概率事件，既然是概率，也就可以理解無法精確。這里有個點的說明，我覺得需要提一下，大數據算法更傾向于“簡單”，而不是復雜，這個倒是出乎我的意外。
3、要相關性，而不是因果：從我對于知識獲取的過程來說，我是不同意這個觀點，從人體對于知識的理解，還是要從因果論出發(fā)，沒有因果論，就會變成瞎子。而作者的觀點上來說，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，找到相關性，向上追述原因本身就很難。但是從舉的示例上看，相關性的確認是一個非常大的工程，基本就是使用排舉法，一個一個試。
所以，對于大數據來說，最重要的三點是：
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性。
對于數據最終的走向，我同意書中所提到的政府管理的觀點，既然都是以“石油”的標準來看待數據，政府統(tǒng)一管理也就是必然的了。而且對于政府來說，掌握更多數據也有利于其管理及維護社會的穩(wěn)定性。而對于社會道德方面的論述，我不想多說什么，時代發(fā)展是不會被道德綁架的。
所以最后，想要建立對于大數據的思維，《大數據時代》還是值得一讀，里面的很多示例也非常不錯。如人際關系這一塊，也是出乎我的意料。
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