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贵州金义大数据人才网

发布时间:2019-07-13 04:07:41投稿人 : 一方旅行网_行走在路上的奇闻异事围观 :1次

有谁了解贵州非你莫属人才大数据公司?

规范政府数据资产管理制度,保证数据资源有序。

三是加快大数据分析能力和利用能力建设。

加强大数据分析关键算法和共性基础技术研发、智能交通、智能物流、商业模式新、创新突破”的思路,科学规划大数据产业布局,建基地、引人才、聚企业、抓应用、保安全、促创新,努力将新区建成全国领先的大数据资源中心和大数据应用服务示范基地。

一是加快数据资源集聚能力和管理能力建设。

打造全省统一的大数据平台、云计算与大数据通用基础软件、开发等标准、科研机构等单位提升数据采集能力、系统集成、测试评估、共享和应用服务、容灾备份中心和重点企业数据中心落户,参与数据资源库建设,集聚全省政务、公共服务等领域的数据资源、有效使用。

二是加快计算服务能力和应用能力建设。

引进公共云服务龙头企业,提供高质量的基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)、软件即服务(SaaS)等公共云服务;引导财政资金支持的信息化项目优先部署在统一的云计算基础设施,促进政务信息系统和信息资源的共享,支持和鼓励企业、生产控制、经营管理等方面需求,提供专业化的工业云计算服务;加快研发云计算平台资源管理软件、云安全防护产品、云模式应用软件,发展面向重点行业领域的云计算系统解决方案、管理、开放、行业协会、高等院校、带动效果大的行业云平台,提高大数据行业应用能力、投融资服务;引进国家级数据资源库,争取国家基础数据存储中心、应用和服务发展、移动互联网应用软件等产品,构建基本完整的电子信息软硬件产品链;大力发展面向信息技术产业的规划咨询、方案设计;面向贵州省建设电子政务;拓展数据来源渠道和范围,发展服务功能强,提供特色化的数据服务;支持数据开放。

四是加快信息技术产业支撑能力建设。

着力发展服务器、移动智能终端产品;选择重点行业领域,开展基于云计算的大数据示范应用,推动专业化的大数据挖掘、分析;面向企业研发、产品设计,开发专业化的数据处理分析工具,形成大数据基础技术与产品资源池;发挥大企业平台引领作用和专业大数据服务企业创新优势,加快市场化的大数据应用,发展第三方大数据服务,探索商业模式创新,推进大数据的公共应用、企业管理、智慧城市等方面的需求;建立产业联盟,建设公共服务平台将围绕建设信息资源中心、打造大数据产业新高地的战略定位,按照“基础构建、集群聚集、安全审计、人员培训等公共服务,增强产业支撑能力;设立贵州省数据资源管理办公室,完善数据资产登记...

贵州大数据是什么意思?

大数据近年来越来越火,因为有了它,好像什么行业都能精准分析。

但是,大数据本身的发展却很少有人分析。

近日,国家信息中心、南海大数据应用研究院联合发布了《2017中国大数据发展报告》,首次把中国大数据本身的发展特点和存在的问题,全面呈现了出来。

用大数据来了解大数据这份报告全面汇聚了国家发改委互联网大数据分析中心、国家信息中心、“一带一路”大数据中心所掌握的30多个种类,总计40多亿条相关数据,综合运用多种大数据分析方法,对我国大数据产业发展进行了全面分析。

所以,称得上是用大数据来了解大数据。

北京、广东、上海大数据发展位居前三报告显示,我国大数据发展总体处于起步阶段。

但是从地域上看,就有意思了。

国家信息中心信息化研究部副主任、南海大数据应用研究院院长于施洋指出:“从地域分布,从各个省来说,北京排第一,这个不足为怪,东部沿海地区这些省份排在前面,大家也都能够想象。

但是在西南地区,四川、重庆、贵州这三个地方异军突起,是我们大数据发展的第二个增长极。

”产业落后是地方大数据发展的突出短板具体来看,各省份大数据发展指数的排名中,贵州、重庆、四川,紧随东部沿海省份,全部排进了前十名,领先任何一个中部省份。

分析认为,这主要是地方政策引领的结果。

这三个西部省市,早早都把大数据产业的发展作为重点工程来打造。

对于这种“弯道超车”现象,国家行政学院教授汪玉凯建议,这些地方下一步可以重点考虑产业落地问题:“它们是首先抓住了一个概念,然后占了一个先机。

但是相对能够落地的产业应用还是比较少的,这是它们的软肋。

所以我认为,你们一定要注意应用,要打造你的优势。

”人才短缺问题日益突出报告指出,数据管理环节漏洞较多,是大数据发展面临的首要问题,包括由此引发的运营成本过高、资源利用率低、应用部署过于复杂等难点。

而我们更关注的是另一大问题。

我们会发现,大数据领域里数据是有了,但是能驾驭这些数据的人是极其匮乏的。

比如说大数据的专业人才方面,现在分析类的人才,市场是供不应求,缺口非常大,而项目管理类的人才,供给又远远大于需求,所以结构上还不平衡。

高端的人才奇缺,这是最突出的问题。

”发展大数据要谨防人才“眼高手低”大数据的核心就是数据的抓取与分析,而分析环节,目前离不开人工设置变量,建立模型。

所谓“差之毫厘,谬之千里”,大数据分析对人才的要求很高。

但首份大数据发展报告却揭示,我国大数据人才能搞管理的不少,真正能做分析的却远远不够,这是典型的“眼高手低”,势必伤害大数据产业的长远发展。

人才短板可以从教育方面着手弥补,探索新的人才培养模式。

比如,将高校大数据系列课程分为理论教学和技术教学两方面;比如社会上优质的专注大数据人才培养机构等多方面进行。

展开

大数据需要什么人才

大数据需要以下六类人才: 一、大数据系统研发工程师。

这一专业人才负责大数据系统研发,包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等,同时,还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等,这一类人才是任何构设大数据系统的机构都必须的。

二、大数据应用开发工程师。

此类人才负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序,他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapReduce,他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。

其中,ETL开发者是很抢手的人才,他们所做的是从不同的源头抽取数据,转换并导入数据仓库以满足企业的需要,将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库,成为联机分析处理、数据挖掘的基础,为提取各类型的需要数据创造条件。

三、大数据分析师。

此类人才主要从事数据挖掘工作,运用算法来解决和分析问题,让数据显露出真相,同时,他们还推动数据解决方案的不断更新。

随着数据集规模不断增大,企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长,具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才,他们所从事的是热门的分析师工作。

四、数据可视化工程师。

此类人才负责在收集到的高质量数据中,利用图形化的工具及手段的应用,清楚地揭示数据中的复杂信息,帮助用户更好地进行大数据应用开发,如果能使用新型数据可视化工具如Spotifre,Qlikview和Tableau,那么,就成为很受欢迎的人才。

五、数据安全研发人才。

此类人才主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作,并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施,而对于数据安全方面的具体技术的人才就更需要了,如果数据安全技术,同时又具有较强的管理经验,能有效地保证大数据构设和应用单位的数据安全,那就是抢手的人才。

六、数据科学研究人才。

数据科学研究是一个全新的工作,够将单位、企业的数据和技术转化为有用的商业价值,随着大数据时代的到来,越来越多的工作、事务直接涉及或针对数据,这就需要有数据科学方面的研究专家来进行研究,通过研究,他们能将数据分析结果解释给IT部门和业务部门管理者听,数据科学专家是联通海量数据和管理者之间的桥梁,需要有数据专业、分析师能力和管理者的知识,这也是抢手的人才。

从“T”型人才到“π”型人才,大数据人才培养之路该如何走

收集、整理海量数据并加以存储,为支撑相关决策和行为做好数据准备。

”南开大学统计研究院副院长王兆军告诉记者,大数据催生了数据科学,还应具备良好的团队合作精神。

由此可见,此专业具有非常明显的理工交叉特点。

大数据时代的数据分析任务,多数需要与他人合作实现既定目标。

从数据科学与大数据技术专业毕业的学生,授予的是理学与工学学位。

其次,应具备分析大数据的能力,能根据具体需求,采用有效方法和模型分析数据,并形成报告,为实际问题提供决策依据。

最后,大数据人才首先应具备获取大数据的能力,例如能根据任务要求,综合利用各种计算机技术和知识具体来说...

贵州大数据的基本内容

让数据说话,扶贫有了测谎仪 贵州是全国贫困人口最多、贫困面积最大、贫困程度最深的省份。

曾经“你说东家贫,他说西家穷,谁是贫困户,有嘴说不清”,贫困户精准识别困扰着基层干部。

如今,依托“扶贫云”,这个问题正在逐步得到解决。

据贵州省扶贫办统计,目前“扶贫云”运用大数据手段实现了对全省建档立卡的623万贫困人口、9000个贫困村、934个贫困乡镇、66个贫困县的动态监测。

贫困程度最深,究竟深到何种程度?贵州基层的衡量办法是“四看”,即“一看房、二看粮、三看劳动力强不强、四看家中有没有读书郎”。

“‘扶贫云’通过对收入等18个指标的考察与分值衡量,将‘四看法’转为脱贫指数,精准计算省、市(州)、县、乡(镇)、村、户的贫困程度。

透过‘扶贫云’,贫困人口、分布情况、致贫原因等一目了然。

”贵州省扶贫办总农艺师周兴说。

贫困人口锁定了,脱贫全过程如何可视化?“扶贫云”上建有责任链、任务链和资金链。

在责任链、任务链上,可以清楚地看到每个贫困户的帮扶干部是谁、做了哪些工作,工作不到位,立即发出预警。

“不图锅巴吃,咋会在锅边转”?资金监管风险长期困扰着扶贫干部。

对此,“扶贫云”资金链对扶贫项目申报、审批、报账、验收等实施全程、实时监管,保障每一分钱用在刀刃上。

“三条链发力,能够有效防止被脱贫、数字脱贫。

‘十二五’时期,35个贫困县、744个贫困乡镇摘帽,贫困发生率下降到14.3%。

其中,2015年减少贫困人口130万人。

”周兴说。

靠数据赚钱,不占土地不建房 不沿边、不沿海,贵州却有一片“海”,它就是大数据“蓝海”。

这片“蓝海”里,越来越多企业正在获得过去无法企及的商机。

未来72小时内,全国任何一条河流的来水量是多少?水位多高?要不要发布洪水预警?这些问题“东方祥云”可以一一回答。

贵州东方世纪科技股份有限公司董事长李胜说:“不同于运用传感器监测水库、河流的水量、水位等指标,‘东方祥云’的数据主要来自公开的卫星遥感数据。

一个来自水中,一个来自天上。

” 目前,“东方祥云”之上已有2万个水利工程上线,服务能力从国内主要河流延伸到莱茵河、密西西比河、尼罗河、亚马逊河等流域。

“有了大数据,不占土地、不建厂房,我们的服务、市场半径可以辐射全球。

预计今年服务能力将覆盖全球土地面积的70%左右。

”李胜说。

大数据在与农业、工业、服务业的融合发展中加速推进产业转型升级。

贵州省经信委副主任康克岩说,目前,贵州农村电商网点超过1000家、重点行业数字化研发设计工具普及率近40.5%,还催生了互联网金融、导航服务、智慧物流等一批新型业态。

“货车帮”,作为中国公路物流领域的“阿里巴巴”,利用大数据在货主和司机之间搭建的互动交易平台,致力于解决公路货运中的空驶乱跑、趴窝等待,实现“车货匹配”。

贵阳货车帮科技有限公司负责人赵强说,2014年起步时,贵阳“货车帮”只有几十人,短短两年左右时间,员工已经达到3000人、注册车辆170万辆,一年可节省燃油价值约300亿。

“货车帮”,已成长为中国公路的最大网上运力池。

基于庞大的货运数据信息,“货车帮”携手阿里云开发了“全国公路物流指数”。

每天,全国各大城市和区域公路进出港情况、运力、货运活跃度等,尽在掌握中。

用数据辅政,权力关进“e围栏” 哪个岗位风险指数最高、哪家企业存在围标串标风险、哪个工地有安全隐患,打开贵阳市住建局“数据铁笼”系统,都可以找到答案。

贵阳市住建局信息中心主任童昕说:“贵阳市在册工地1000多个、在建工地800多个,而全市监管人员150人左右,人均监管面积50万平方米,远高于国家规定的人均监管面积5万平方米的标准。

‘数据铁笼’具备实时监控功能,工作人员只需下载监控APP,即可在权限范围内实时、全景调看施工情况。

2015年以来,贵阳市实施“数据铁笼”工程。

首先,梳理“三清单两点一流程”,即权力、责任、问题“清单”,公共权力运行流程以及权力寻租点、群众关注点;然后,进入信息化平台,让权力“跑起来”;最后,通过分析权力“跑动”数据构建行为模型,将事后监管变成事前、事中监管。

“‘三清单两点一流程’是笼底、业务模型是‘笼条’、云平台是‘笼盖’,通过技术与制度的结合,实现权力可视化。

目前,‘数据铁笼’已在40个市政府组成部门实现全覆盖。

”贵阳市纪委研究室主任周开勇说。

在乡村也能“进一张网,办全省事”?作为全国“互联网+政务服务”试点示范省之一,贵州正在加快建设“全省一张网”,提升政府治理能力。

贵州省政务服务中心主任李荣说,目前各级3800多个部门的5.8万多项行政审批服务事项已纳入网上办事大厅,日均网上交换流转3万余件、访问量10万余次,行政审批基本实现联动办理。

“今年,将推动网上办事大厅向乡村延伸,让办事机构和群众在乡村也能‘进一张网,办全省事’。

”李荣说。

聚数据之力,探发展新道路 群众贫困、生态脆弱、产业结构单一,经济下行压力之下,抓住大数据时代稍纵即逝的机会,2013年起,贵州走上了大数据之路。

贵阳市副市长...

大数据专业主要课程有哪些

基础课程:数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。

必修课:离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

数据科学与大数据技术专业都学些什么?属于交叉学科:以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

此外还需学习数据采集、分析、处理软件,学习数学建模软件及计算机编程语言等,知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

数据科学与大数据技术专业人才需求情况怎样?根据领英发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是中国护理万网行业需求最旺盛的职位。

目前国内有30万数据人才,预计2018年,大数据人才需求将有大幅增长,高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间;懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口达到150万,数据分析师现在需求就很旺盛了,2年工作经验的月薪可达到8K,硕士学历的数据分析师月薪可达到12K,5年工作经验的可达到40万至60万元。

报考建议注意规避如上缺点,制定、执行相应的解决方案。

例如:报考前评估从目标院校毕业后能否在大数据行业中找到理想的职位,各高校一般会根据服务地区经济发展需求开设专业,前几届毕业生一般都有对口的就业机会;根据未来职业规划初步定为初始职位,在大学期间通过选修、培训等方式精修相关学科,夯实基础;对开设院校开设专业的实力进行评估,有些看似平凡的院校和大数据行业企业联合办学,实力不容小觑,例如贵州理工学院与阿里云合建的“贵州理工学院——阿里巴巴大数据学院”,计划在5年内为贵州省培养1万名大数据专业技术人才,黄河科技学是与中科院、云和数据以及中国科普开等知名大数据相关研究机构及公司开展交流合作,在学校建立联合实验室、在企业设立学生实训基地,实现更好地培养人才;考生也可从相关专业(如应用统计学专业)跨考此专业的研究生,可实现快速切入,但还应注意关注行业发展最新状况并着重弥补能力差距。

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