大數據人才短缺

① 大數據行業好找工作嗎 大數據好找工作嗎

大數據行業比較好好找工作，大數據前景很好，目前國內大數據人才內缺乏。

大數據的應用十容分廣泛，大數據不僅包括企業內部應用系統的數據分析，還包括與行業、產業的深度融合。大數據相關有各方面的工作，有需要用到高深的技術的，也有簡單的工作。

願意並且有決心從事大數據相關工作，不管你先前讀什麼專業，一定能找到最適合你的切入點，進入大數據行業工作。

(1)大數據人才短缺擴展閱讀：

在美國，大數據分析師平均每年薪酬高達17.5萬美元，而國內頂尖互聯網公司，大數據分析師的薪酬可能要比同一個級別的其他職位高20%至30%，且頗受企業重視。

國內拉勾網上，我們通過爬蟲採集數據進行分析發現，全國有29個城市的企業有數據分析師的崗位的人才需求，其中將近一半需求產生在北京市，需求量全國第一。

排在前5的分別是：北京、上海、深圳、杭州、廣州。數據分析這一職業大量集中在北上廣深四大一線城市，以及杭州這個互聯網和電子商務企業的聚集地。

② 現在大數據前景怎麼樣，在校大三學生，想了解學習一下。

所謂大數據，就是量大且復雜到人工無法輕易獲取、整合的數據。
這個「大」的量是個天文數字，而機器可以 獲取、整合、處理，甚至比較精確地分析，能極大效率地提高信息處理速度，讓信息更直觀地呈現在人們眼前，極大地便利了人們進行進一步的分析。
三個特徵：
①整體性。即其大，大數據並不是片面的或者局部的數據，而是全面的數據。這里的全面不是說在後期具體分析運用的時候要用到每一個數據，但是在技術層面我們要盡可能抓取全面的數據供人工選擇。
②數據的混雜性和結果的精確性。
數據的混雜性源於其「大」，覆蓋面廣，涵蓋量大，所以得到的數據並不單純是針對某一個小點的。當然也可以針對某一具體的小點發起探索，但是得到的數據就不能稱其為「大」了，而且也並不屬於大數據的優勢。
結果的精確性指的是得出來的結果會更精準，因為更全面，也便於人工進行篩選和二次分析利用。
③相關性。大數據的各項數據並不是獨立的，也不是平行的，而是交織的，相互聯系的，是關於一個點的線性數據交織成的全面數據，甚至立體化數據。

大數據必然是有其發展前景的，隨著科技的發展和技術的支撐，我們已經進入信息化時代，信息即數據，如果更好地抓取數據、分析數據、利用數據都是大數據領域要解決的關鍵問題。
如果說要投身到大數據領域工作，那你的興趣點和愛好在哪裡也很關鍵。大數據公司並不是只有技術研發人員，人力資源、產品運營、渠道和銷售等等崗位都有。
如果是技術研發，那門檻其實是在不斷提高的，尤其是較大的公司，更希望非常優質的畢業生或者有研發經驗的人員，而這里的優質畢業生並不是說必須名校（當然名校更好），不過你在學校里在這相關領域的實踐活動也一定是加分項。

③ 2021年大數據工程師好不好找工作

1、一線城市就業機會多
據報告顯示，985、211高校在內的重點高校大學畢業生去往一線城市的比例很高，非重點大學畢業的大學生也有大部分畢業後去往一線城市。一線城市在科技產業、金融領域、互聯網領域處於國家前端的優勢。一線城市是國內優秀企業的集聚地，有非常多的大企業對人才的需求量大，就業機會多。
2、大數據工程師人才缺少
大數據人才稀少，大數據開發面臨巨大人才缺口，目前各個領域都需要大數據技術來支持，而大數據人才缺口達130萬，很多企業對大數據工程師求之不得。人才的培養需要理論教學和實踐練習相結合，也就是需要時間，大數據培訓機構應用而生。國內IT、通訊、行業招聘中，有10%都是和大數據相關的，且比例還在上升。大數據時代的到來很突然，在國內發展勢頭激進，而人才卻非常有限，現在完全是供不應求的狀況。
3、一線城市是高新科技的集聚地
科技的優勢改變了世界，一線城市是高新科技的集聚地，集中了中國最頂尖的科研機構，高等院校，以及資深高科技企業，引領了中國科技發展的潮流，引領中國企業的發展潮流。由於大數據人才數量較少，因此一線城市大多數公司的數據部門一般都是扁平化的層級模式，大致分為數據分析師、資深研究員、部門總監3個級別。大數據戰略的互聯網公司則會另設最高職位—如阿里巴巴的首席數據官。大數據工程師對商業和產品的理解，並不亞於業務部門員工，因此也可轉向產品部或市場部，乃至上升為公司的高級管理層。

④ 大數據專業好就業嗎

其實大數據的就業前景是很光明。其原因有二：

一、大數據人才稀缺

據數聯尋英發布《大數據人才報告》顯示,目前全國的大數據人才僅46萬,未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬。且未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。

根據IDC最新發布的統計數據，中國的數據產生量約佔全球數據產生量的23%，美國的數據產生量佔比約為21%，EMEA(歐洲、中東、非洲)的數據產生量佔比約為30%，APJxC(日本和亞太)數據產生量佔比約為18%，全球其他地區數據產生量佔比約為8%。

中國的大數據市場國模無疑是最大的。

⑤ 大數據人才缺口這么大，怎麼辦

2017年IT行業分析：
1、國家政策支持
「十三五」規劃為首的政策將繼續帶動IT行業發展，「一帶一路」的建設也在為IT行業開拓新市場。以及建立高新區、創建服務外包產業示範園等政策也都在帶動著IT行業發展。隨著國家重視大數據，政府扶持大數據，大數據在企業中生根發芽。還沒有實施大數據的企業，看到人家院子裡面的紅碩果實心生艷羨，紛紛成立大數據研究部門，大數據分析室和實驗室等，並斥巨資佔領大數據的前沿陣地。
2、更大的就業空間
從發展前景來看，大數據一定是後面至少10年的熱點。任何系統、任何公司的核心都是數據。現在流行hadoop，流行內存計算、內存數據網格等等，以後還會有更多的概念和技術，但本質都是為大數據服務。數據TB、PB、EB、ZB、YB的飆升，將誕生系列新的技術和產業。而對技術人員，新生的數據科學家Data Scientists，將是最有發展前景的職業。
信息化管理使得IT技術人才的就業范圍更廣。現在稍有規模的企業都要儲存更新大量信息，資料庫、企業信息等管理也就更加普遍，IT人才選擇一般企業去從事信息部工作也是很好的選擇。
3、IT行業發展迅猛造成IT人才短缺
權威數據統計：2015年中，全國IT行業從業人員人數增長了約100萬，算上因退休、選擇其他行業等原因造成的180萬的行業人才流失(約占從業人員的一成左右)，整個IT行業約有超過280萬的人才需求。
而教育部預估數據中：全國普通專科、本科及研究生類IT專業畢業生就業人數才100萬。
高校為讓學生進行專業技能訓練建立計算機行業實踐基地，職業教育機構不斷擴大規模，也無法在短時間內改變IT行業技術人才短缺的情況。
IT人才的缺乏，不少企業選擇用加薪來吸引技術型人才，降低IT人才流失。
同時，也降低技術人才的招聘要求，採用邊培訓邊工作的方式留住人才，培養人才。
這一階段，有利於程序員轉型、創業尋求更好的發展。
1）轉型：學習熱門技術
比一般IT技術人才需求更缺乏的是大數據、Python工程師。人工智慧、大數據技術發展迅速，許多企業加大對人工智慧、大數據方面的開發，人工智慧開發語言Python、大數據相關的大數據開發、演算法工程師、數據挖掘工程師等人才需求也急劇增加。
現在這些崗位急缺人才，許多企業也很樂意拋出橄欖枝的，招聘有基礎、學習能力強的程序員。
2）跳槽：更多的選擇更好的發展機會
IT技術人才作為軟體開發的核心，企業要保持競爭力必須盡可能留住人才，特別是熟悉公司業務的程序員，企業還是願意通過加薪留住的。程序員跳槽，企業要重新招一個人到熟悉業務，期間耗費的時間成本和招聘成本也是很大的。
最後，2017年IT人才短缺，企業將展開激烈的IT人才爭奪戰，不失為程序員創業、轉型、尋求更好發展的好時機。

⑥ 應對大數據人才短缺的四種方式

應對大數據人才短缺的四種方式_數據分析師考試

在一份關於大數據增長趨勢的調研報告中，IDC表示，較之其他的商業智能(BI)工具，可視化數據發現工具在市場上的增長要比前者快2.5倍;而基於雲的大數據和分析(BDA)解決方案的開銷增速將是其他類型的企業內部部署解決方案的三倍。

然而，在未來幾年大數據領域仍將繼續面臨人才的嚴重缺乏尷尬境地。IDC預測，到2018年，僅在美國就有181000個深度數據分析師的角色 空缺，而這一空缺將是與數據管理相關或解釋需要相關技能職位空缺的五倍。然而，市場缺沒有足夠多合格的申請者來填補這些職位空缺。

Gartner表示，今年，大數據的需求將在全球范圍內創造440萬個就業機會，但卻只有三分之一的崗位能夠招到合適的人才。

這是因為大數據分析所需要的技能不僅僅是使用儀錶板監控數據流。該領域的人才需要在數據科學方面具備高水平的技能來設置相應的搜索和參數，以設 計濾波演算法(filtering algorithms)。這類人才需要碩士學位甚至博士學位，沒有相關的技能，無法獲得相應的行業資質認證。

根據Burtch在2013年的調查發現，近九成的大數據專業人員具有諸如統計學，應用數學，運籌學或經濟學等相關學科碩士以上學歷。

而根據來自麥肯錫全球研究所的另一項調查顯示，預計到2018年，美國將面臨大約150萬大數據專家的短缺。

那麼，如果你企業無法招聘到具備相關高學歷背景的大數據專家的話，您企業要如何應對呢?本文接下來的部分，我將為您介紹四種可供選擇的方法，以幫助您企業發現、發展和留住相關的大數據人才。

1、從真正熟悉您企業業務的人開始著手

「我非常認可大數據技能非常緊缺這一評估，」Gartner信息管理研究室主任Nick Heudecker表示。「許多企業客戶甚至不知道他們需要從什麼技能開始著手，更不用說如何才能這些技術。他們對於自己企業將面臨怎樣的問題，以及亟待 解決的分析技能是無意識的。」

企業往往認為他們需要一個具有先進的數據科學或數學博士學位的專業人士，但Heudecker表示，一個替代的方法是找一個真正熟悉您企業的業務的人員，並教給這些人員相關的分析能力。

從理解您企業的業務開始要比從對於機器學習的理解開始來得更為重要。企業可以教給員工進行數據處理和統計，或找到具備編程背景學位的人。企業可以通過對這些人實施更多培訓，並讓這些人員加入到您企業的大數據和先進的分析團隊，他說。

2、培養您企業自己的超級巨星

領先的大數據軟體提供商Tamr公司的現場工程技術負責人Min Xiao說，在過去的五年裡，他已經面試過大約500人，並實際招募了約40至50人，他同意找到合適的大數據分析人才是很難的，但他也有自己尋找人才的方法。

「我的訣竅是找到那些當前還不是超級巨星，但要具備潛在的成長為超級巨星潛力的人才。我嘗試聘請過很多從未從事過數據科學家相關工作的年輕人， 但我可以看到他們有這方面的潛力;或是那些目前尚只有中級或中高級水平的潛力，目前也沒有做過數據科學相關工作，但具備成長成為該領域實力巨匠潛力的人 才。」他說。

他所看重的潛力主要是教育，包括學歷和學校。他所考察的人才主要來自統計學，計算機科學等相關專業，有時包括物理專業。當然物理專業的人才可能不會是數據分析工作崗位的首選學位，但Xiao說他跟那些人合作得都很好。

「首先，如果他們有物理學位，說明他們很聰明。他們接受過數學課程的訓練，而現代物理課程還需要他們做大量的編程。所以他們即使可能沒有接受過正式的計算機科學的訓練，但卻已經具備了數據科學家角色所需的計算機技能，他們中的許多人甚至在這方面很擅長。」他說。

他著重考察的另一方面是應聘人才的畢業院校是否強調數學和科學，諸如像麻省理工學院，卡耐基梅隆大學，斯坦福大學，布朗和約翰·霍普金斯大學。」一些院校的畢業門檻非常高，所以從這些院校畢業的人工作努力程度很高，工作的態度很好。」Xiao說。責任編輯：qxcpw24895.com

3、尋找Excel專家

The Hershey Company人才分析部門經理Jason Chavarry在另一個不尋常的領域找到了大數據人才：微軟Excel用戶。

「Excel可以說是一份沃土，很多人從中獲得有大數據的能力，他們往往被人們請教，以幫助其他的工作，」他說。

他補充說，Excel是一個入門級的管道里的人學習，是在大數據的分析，發現其基本的功能。」每個人都是用大量的基本功能。你如何制定出一個報 告或電子表格，你創造什麼樣的規則。Excel穿過所有的人。你可以使用它的基礎水平的統計，基本的數據分析和可視化，」他補充道。

他補充說，Excel是學習大數據分析基本功能的一款入門級的學習管道。「我們每個人一般都只是大量了其一些基本功能。例如製做出一份報告或電子表格。但其實我們可以通過其創造一些相應的規則。通過利用其基礎的統計功能，實現一些基本的數據分析和可視化。」他補充道。

但Chavarry指出，針對不同規模的項目也需要不同的工具。對於有5000行數據的分析項目，採用諸如SAS或R這樣的工具無疑將是矯枉過 正，但若採用Excel的將是非常完美的。而若是有20萬行的數據，Excel的功能就明顯不夠強大了。這時，你就需要大數據軟體和編程知識，但並不拘泥 於一種特定語言。

「你真的不需要特定拘泥於關心採用哪種語言。如果有員工能夠用一種語言來實現，那麼其必然有能力以別的語言來實現。因此，你企業尋找的是具備學習能力的人才。」 Chavarry說。

4、自行培養人才

鑒於大數據人才的稀缺，大多數企業的解決方案將是採用自行培養人才的方式。據大數據軟體集成公司Talend的CMO Ashley Stirrup稱，該公司通過建立一個導師計劃，讓有經驗的專家來培訓年輕人才，取得了良好的結果。

「有一類人能夠作為嫁接其業務部門和新興技術之間的橋梁。」Stirrup說。「通常，企業業務部門的人員還沒有意識到的新技術對於業務進展的潛力，而對於一些高科技，他們也不知道如何使用。」

不幸的是，留住人才是相當困難的。Talend公司的客戶說，他們培訓了一些人，讓他們接受新技術，然後這個人很可能會被其他公司以50%或更高的漲薪誘惑挖走，所以他們很難找到合適的人才，也更難找針對這些人才實施培訓之後，將它們留住。

那麼，企業應該如何留住這些人才呢，簽訂短期性約束力的合同協議可能有損與員工的關系? 「關鍵在於想讓這些經過專業培訓的人才展示出他們能夠在您的企業充分使用並展示他們的技能，而且，他們留在您的公司會更具有價值潛力。此外，企業需要設置 一定的期望，而不要看合同，」 Stirrup說。

Xiao也正遭遇同樣的人才爭奪的問題。他說，他所在的Tamr公司試圖激發所雇傭人才的團隊意識，並激勵他們尋找在該公司的價值。「當他們找 到與自己有『共同語言』的同事，員工通常會認可這便是自己在未來幾年將要心甘情願合作的團隊。鑒於市場競爭是如此激烈，我們真誠的希望員工能夠在外面公司 獲得成功，否則我們將無法吸引到更好的人才。」他說。

Heudecker也認為公司應該鼓勵人才，而不是束縛人才。「您企業可能並不需要一個博士團隊。也許只需要一個擁有統計學、計算機科學和工商 管理碩士學位的人。考察一下那些可能只有本科學歷的員工，看看他們是否對於數據分析方面感興趣。公司應該提供激勵性的基礎訓練和方法來確保將員工留在企 業，因為這些技能在現如今的需求都是如此迫切。」他說。

Heudecker說，最終，大數據將成為新的常態，而人才儲備也將擴大。 「如果我們看一下大數據的基礎架構，它非常類似於80年代的RDBMS市場。彼時，其還沒有被廣泛應用，但人們已經在部署建造它們。而同樣的事情將在大數據領域發生。」

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⑦ 大數據專業就業前景如何

前景比較好。
大數據人才緊缺，未來發展空間廣闊。大數據產業是一個人才短缺、一個巨大的市場需求。現在的大數據產業只有五十萬人，而這個行業的整體需求卻超過了一百萬，可以說是一個龐大的人才缺口。更何況，海量的數據，已經滲透到了各個領域。根據這兩年大數據專業畢業生的就業狀況，大數據行業的職位數量依然很多，特別是在大數據開發方面，正在逐步從大數據平台開發到大數據應用開發。首先，大數據技術系統可以建立一個巨大的價值空間，而這些價值空間都是建立在數據價值之上的，而且隨著數據的不斷涌現，它的價值也會隨之增長。隨著網路從消費到工業的轉變，網路將會產生更多的數據，從而使其增值空間更大。