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大数据人才匮乏

发布时间:2019-07-17 05:07:40投稿人 : 一方旅行网_行走在路上的奇闻异事围观 :1次

大数据行业就业前景好不好

数据分析行业属于一个边缘学科,交叉学科,准确的说它不属于哪个行业,不属于IT,也不属于金融业,但是同时也会用到IT的知识和工具,也会用到金融的原理的这种。

数据分析专员岗位发展前景:由于目前大数据人才匮乏,对于公司来说,很难招聘到合适的人才—既要有高学历,同时最好还有大规模数据处理经验。

因此很多企业会通过内部挖掘。

目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人,包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师,以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者,比如某些领域的运营经理等,都可以尝试该职位,而各个领域的达人只要学会运用数据,也可以成为大数据工程师。

大数据工程师好做吗

展开全部 大数据是眼下非常时髦的技术名词,与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业,通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。

不过在国内,大数据的应用才刚刚萌芽,人才市场还不那么成熟,“你很难期望有一个全才来完成整个链条上的所有环节。

更多公司会根据自己已有的资源和短板,招聘能和现有团队互补的人才。

于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同:有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。

正因为如此,很多公司会针对自己的业务类型和团队分工,给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义:数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title,我们将其统称为“大数据工程师”。

一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力,并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。

“他得知道什么是相关的,哪个是重要的,使用什么样的数据是最有价值的,如何快速找到每个业务最核心的需求。

”联合国百度大数据联合实验室数据科学家沈志勇说。

学习能力能帮助大数据工程师快速适应不同的项目,并在短时间内成为这个领域的数据专家;沟通能力则能让他们的工作开展地更顺利,因为大数据工程师的工作主要分为两种方式:由市场部驱动和由数据分析部门驱动,前者需要常常向产品经理了解开发需求,后者则需要找运营部了解数据模型实际转化的情况。

你可以将以上这些要求看做是成为大数据工程师的努力方向,这是一个很大的人才缺口。

目前国内的大数据应用多集中在互联网领域,有超过56%的企业在筹备发展大数据研究,未来5年,94%的公司都会需要数据科学家。

因此也建议一些原本从事与数据工作相关的公司人可以考虑转型。

大数据工程师就是一群“玩数据”的人,玩出数据的商业价值,让数据变成生产力。

大数据和传统数据的最大区别在于,它是在线的、实时的,规模海量且形式不规整,无章法可循,因此“会玩”这些数据的人就很重要。

因此分析历史、预测未来、优化选择,这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。

通过这三个工作方向,他们帮助企业做出更好的商业决策。

如何成为大数据工程师由于目前大数据人才匮乏,对于公司来说,很难招聘到合适的人才—既要有高学历,同时最好还有大规模数据处理经验。

因此很多企业会通过内部挖掘。

目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人,包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师,以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者,比如某些领域的运营经理等,都可以尝试该职位,而各个领域的达人只要学会运用数据,也可以成为大数据工程师。

薪酬待遇作为IT类职业中的“大熊猫”,大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。

根据颜莉萍的观察,国内IT、通讯、行业招聘中,有10%都是和大数据相关的,且比例还在上升。

大数据时代的到来很突然,在国内发展势头激进,而人才却非常有限,现在完全是供不应求的状况。

在美国,大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元,而据了解,在国内顶尖互联网类公司,同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20%至30%,且颇受企业重视。

职业发展路径由于大数据人才数量较少,因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式,大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。

大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队,而在小公司则需要身兼数职。

有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。

这个职位的大部分人会往研究方向发展,成为重要数据战略人才。

另一方面,大数据工程师对商业和产品的理解,并不亚于业务部门员工,因此也可转向产品部或市场部,乃至上升为公司的高级管理层。

大数据容易就业吗 就业岗位有哪些

展开全部 大数据岗位匮乏,正处风口,我国大数据人才需求达到180万,目前只有不到30万人,人才缺口还将进一步扩大。

在IT技术中,有不少技术因为人才的饱和,就业竞争力已经相对较大。

而大数据的人才需求正处于供不应求的状态,人才的紧缺决定了大数据职位薪资水平,平均8K起步。

而从工作经验来看,69.1%的企业对求职者的要求是经验不限,这对于正在需求工作,特别是应届大学生而言,无疑是千载难逢的机遇,当下是学习大数据黄金时间点。

目前国内大数据工程师工作领域大致可分为四类: ①数据开发工程师:负责数据接入、数据清洗、底层重构,业务主题建模等工;大数据整体的计算平台开发与应用;  ②数据分析师:在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询,商务智能,出分析报告。

③数据挖掘工程师:在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。

④科学研究方向:在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。

如何转型成为大数据工程师 需要具备哪些条件

展开全部 大数据是眼下非常时髦的技术名词,与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业,通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。

这群人在国外被叫做数据科学家(Data Scientist),这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出,他们后来分别成为了领英(LinkedIn)和Facebook数据科学团队的负责人。

而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。

不过在国内,作为大数据人才培养基地,能更加清楚地了解现今的大数据行业情况,认为大数据的应用才刚刚萌芽,人才市场还不那么成熟,“你很难期望有一个全才来完成整个链条上的所有环节。

更多公司会根据自己已有的资源和短板,招聘能和现有团队互补的人才。

”领英(LinkedIn)中国商务分析及战略总监王昱尧对《第一财经周刊》说。

数据工程师是做什么的?于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同:有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。

正因为如此,很多公司会针对自己的业务类型和团队分工,给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义:数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title,我们将其统称为“大数据工程师”。

由于国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段,因此能从其中挖掘出多少价值完全取决于工程师的个人能力。

已经身处这个行业的专家给出了一些人才需求的大体框架,包括要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景,当然如果能对一些特定领域或行业有比较深入的了解,对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助。

虽然对于一些大公司来说,拥有硕博学历的公司人是比较好的选择,不过阿里巴巴集团研究员薛贵荣强调,学历并不是最主要的因素,能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。

除此之外,一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力,并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。

“他得知道什么是相关的,哪个是重要的,使用什么样的数据是最有价值的,如何快速找到每个业务最核心的需求。

”联合国百度大数据联合实验室数据科学家沈志勇说。

学习能力能帮助大数据工程师快速适应不同的项目,并在短时间内成为这个领域的数据专家;沟通能力则能让他们的工作开展地更顺利,因为大数据工程师的工作主要分为两种方式:由市场部驱动和由数据分析部门驱动,前者需要常常向产品经理了解开发需求,后者则需要找运营部了解数据模型实际转化的情况。

你可以将以上这些要求看做是成为大数据工程师的努力方向,这是一个很大的人才缺口。

目前国内的大数据应用多集中在互联网领域,有超过56%的企业在筹备发展大数据研究,因此分析历史、预测未来、优化选择,这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。

通过这三个工作方向,他们帮助企业做出更好的商业决策。

1.找出过去事件的特征大数据工程师一个很重要的工作,就是通过分析数据来找出过去事件的特征。

比如,腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库,把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理,总结出可供查询的特征,来支持公司各类业务对数据的需求,包括广告投放、游戏开发、社交网络等。

找出过去事件的特征,最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。

通过分析用户以往的行为轨迹,就能够了解这个人,并预测他的行为。

“你可以知道他是什么样的人、他的年纪、兴趣爱好,是不是互联网付费用户、喜欢玩什么类型的游戏,平常喜欢在网上做什么事情。

”腾讯云计算有限公司北京研发中心总经理郑立峰对《第一财经周刊》说。

下一步到了业务层面,就可以针对各类人群推荐相关服务,比如手游,或是基于不同特征和需求衍生出新的业务模式,比如微信的电影票业务。

2.预测未来可能发生的事情通过引入关键因素,大数据工程师可以预测未来的消费趋势。

在阿里妈妈的营销平台上,工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。

“比如今年夏天不热,很可能某些产品就没有去年畅销,除了空调、电扇,背心、游泳衣等都可能会受其影响。

那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系,找到与之相关的品类,提前警示卖家周转库存。

”薛贵荣说。

以百度景点预测为例,大数据工程师需要收集所有可能影响一段时间内景点人流量的关键因素进行预测,并为全国各个景点未来的拥挤度分级—在接下来的若干天时间里,它究竟是畅通、拥挤,还是一般拥挤?3.找出最优化的结果根据不同企业的业务性质,大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。

在过去,决策者只能依据经验进行判断,但如今大数据工程师可以通过大范围地实时测试—比如,在社交网络产品的例子中,让一半用户看到A界面,另一半使用B界面,观察统计一段时间内的点击率和转化率,以此帮助市场部做出最终选择。

作为电商的阿里巴巴,则希望通过大数据...

大数据研发培训怎么样,真的好就业吗?

当前大数据行业真的是人才稀缺吗?对!未来人才缺口150万,数据分析人才最稀缺。

先看大数据人才缺口有多大? 根据LinkedIn(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、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。

其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。

同时,数据分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽速度为19.8个月。

而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据:未来3-5年,中国需要180万数据人才,但目前只有约30万人。

大数据行业未来会产能过剩吗?提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整,未来发展会趋集中关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论,其实2013年的夏季达沃斯就有过。

彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。

对此,持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由:1、不同机构间的数据还未真正流动起来,目前还只是数据“孤岛”; 2、完整的生态产业链还未形成,尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好,但从供应到购买的链条还没建成; 3、数据分析人才仍然极度匮乏。

4年之后,舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能,大数据行业也历经整合。

近一年间,一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况,部分公司出现亏损。

那都是什么公司面临危机呢? 基于数据归属,涉及大数据业务的公司其实有两类:一类是自身拥有数据的甲方公司,如亚马逊、阿里巴巴等;另一类是整合数据资源,提供大数据技术与应用服务的第三方公司。

目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。

对此,LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪表示,第三方服务商提供的更多的是技术或平台,大数据更多还是让甲方公司获益。

在王迪看来,大数据业务要产生规模效益,至少要具备三点:算法、计算平台以及数据本身。

“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长,而计算能力实际上已经匀化了,传统企业如果用好了,和大数据创业公司没有区别,甚至计算能力更强,而数据获取方面,很多数据在传统行业内部并没有共享出来,第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的,最后可能谁有数据,谁产生的价值更高。

”说白了,数据为王。

来,第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的,最后可能谁有数据,谁产生的价值更高。

”说白了,数据为王。

在2013年,拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家,到2015年,拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。

直到2016年互联网资本寒冬,大数据行业投资热度有所减退,大数据行业是否也存在产能过剩? 王迪认为,目前的行业整合属于正常现象,“经过市场的优胜劣汰,第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司,其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。

从社会来看,总的需求量一定是增加的,而对于供给侧,经过行业自然的洗牌,最终会集中在几家优秀的行业公司。

大数据主要的三大就业方向:大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。

在此三大方向中,各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。

从上文中我们可以看出,未来十年大数据行业都是热门的,也还会有更多的行业和岗位顺应大数据的发展而产生。

各行业的生态产业链都将联系在一起,大数据的发展前景是非常大的,所以大数据培训就业在目前看来是非常靠谱的,千锋教育致力打造高端大数据人才,想学大数据的朋友要抓住这个机会,给自己的梦想一个起飞的平台。

大数据开发培训就业情况怎么样?

展开全部 随着企业努力克服由变化带来的冲击,同时需要立足于数字化时代与竞争对手进行对抗,大数据人才越来越被需要。

1. 支撑业务用户受到大数据人才短缺以及必要商业信息交付能力匮乏的影响,市场需要更多分析师及数据科学家补充进来,并利用更多工具与相关功能将信息直接交付给对应的用户群体。

举例来说,微软与Salesforce双方最近各自公布了此类方案,旨在帮助非程序员用户创建应用以审查商业数据。

2.智能化嵌入无代码编写要求的应用已经成为企业需要重视的一种可行方案,旨在简化业务用户获取所需信息的流程。

不过还将有另一些成果不断涌现,即在企业内各应用程序中直接嵌入分析功能。

IDC公司预测称,到2020年将有半数商业分析软件包含以认知计算功能为基础的规范性分析能力。

3.实时分析结论Forrester公司预测数据流提取与分析将在2016年年内成为数字化领域胜出企业们的必要能力。

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是不是任何公司都需要大数据分析?

展开全部 大数据技术固然有好处,但是并不是每家企业都在应用,那为什么呢? 技术难题较多。

系统升级的需要。

随着企业成为由数据推动的组织,他们都需要新科技,这就要求企业在技术硬件、软件、应用程序开发以及数据与服务方面投资,然而,这需要高额的费用,一些企业可能不愿意花费这类费用,因此在系统升级方面没有与时俱进;遗留系统。

许多企业由于安装了新系统而导致了许多信息烟囱的发生,虽然这些信息烟囱会产生信息,但是这些信息无法互相沟通,甚至没有兼容的标准和格式,面对这些遗留问题,企业需要更新系统。

专业人才匮乏。

领导力不足是企业无法应用大数据分析法的一大难题。

企业中的领导者无法认识到大数据能为企业带来的价值。

企业需要雇佣更多具有深度分析能力的人才,很明显,现在这类分析人才极度匮乏。

流程系统需要随时更改。

许多企业急于应用创新信息系统与应用程序,以使自身尽快融入到大数据时代中。

因此,他们也雇佣了这类人才。

但是,如果没有对组织流程做出相应的改变,协调好各个环节,企业是不会成功的。

分析系统容易瘫痪。

尽管分析法有很强的战略优势,但仍然有很多企业没有运用大数据与预测性分析法来改变供应链运营。

有些企业面对大量的数据束手无策,不知道如何利用这些数据来推动供应链的发展,不知道从何下手,有些企业致使零零散散地运用这些分析法,缺乏系统性与协作性。

这种做法的后果是,企业只能获得孤立的利益,缺乏洞察力与竞争力,从而导致供应链效率低下,成本超支。

企业淹没在数据的海洋中。

许多企业淹没在数据海洋中,这些数据来自其销售点系统、网站、内部交易流程与社会媒体等。

但是,大多数企业很难利用所有的数据、科技与分析法。

他们无法应用现有的创新分析技术,没有响应的系统,缺乏了解如何将企业转型为由数据推动其自身发展的领导者。

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