大數據管理人才

㈠ 大數據需要什麼人才

大數據需要以下六類人才：
一、大數據系統研發工程師。
這一專業人才負責大數據系統研發，包括大規模非結構化數據業務模型構建、大數據存儲、資料庫構設、優化資料庫構架、解決資料庫中心設計等，同時，還要負責數據集群的日常運作和系統的監測等，這一類人才是任何構設大數據系統的機構都必須的。
二、大數據應用開發工程師。
此類人才負責搭建大數據應用平台以及開發分析應用程序，他們必須熟悉工具或演算法、編程、優化以及部署不同的MapRece，他們研發各種基於大數據技術的應用程序及行業解決方案。其中，ETL開發者是很搶手的人才，他們所做的是從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要，將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎，為提取各類型的需要數據創造條件。
三、大數據分析師。
此類人才主要從事數據挖掘工作，運用演算法來解決和分析問題，讓數據顯露出真相，同時，他們還推動數據解決方案的不斷更新。隨著數據集規模不斷增大，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長，具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大數據人才，他們所從事的是熱門的分析師工作。
四、數據可視化工程師。
此類人才負責在收集到的高質量數據中，利用圖形化的工具及手段的應用，清楚地揭示數據中的復雜信息，幫助用戶更好地進行大數據應用開發，如果能使用新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那麼，就成為很受歡迎的人才。
五、數據安全研發人才。
此類人才主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施，而對於數據安全方面的具體技術的人才就更需要了，如果數據安全技術，同時又具有較強的管理經驗，能有效地保證大數據構設和應用單位的數據安全，那就是搶手的人才。
六、數據科學研究人才。
數據科學研究是一個全新的工作，夠將單位、企業的數據和技術轉化為有用的商業價值，隨著大數據時代的到來，越來越多的工作、事務直接涉及或針對數據，這就需要有數據科學方面的研究專家來進行研究，通過研究，他們能將數據分析結果解釋給IT部門和業務部門管理者聽，數據科學專家是聯通海量數據和管理者之間的橋梁，需要有數據專業、分析師能力和管理者的知識，這也是搶手的人才。

㈡ 大數據就業崗位有哪些

大數據方面的就業主要有三大方向：

一是數據分析類大數據人才，二是系統研發類大數據人才，三是應用開發類大數據人才。他們的基礎崗位分別是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師。

2大數據熱門專業

1、Hadoop開發 隨著數據規模不斷增大，傳統BI的數據處理成本過高企業負擔加重。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。並成為大數據人才必須掌握的一種技術。

2、信息架構開發 大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以十分有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。

3、數據安全研究 數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。

4、ETL研發 企業數據種類與來源的不斷增加，對數據進行整合與處理變得越來越困難，企業迫切需要一種有數據整合能力的人才。ETL開發者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業崗位。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

㈢ 大數據管理與應用專業好不好

我的朋友是學這個專業的，聽他說這個大數據管理與應用專業是這幾年新興的專業 ，他個人感覺就是就是天天和數據打交道，負責數據的收集、清洗、管理、分析和挖掘，以及如何把數據應用到實際業務中，提高業務的運營效率，發揮數據的價值。除了數據分析和挖掘外，其他工作對數學倒沒有特別高的要求。他感覺這個專業男女皆宜。

就業前景:畢業生可到商業、金融、製造、服務、醫療等領域及政府機構從事數據預測分析、企業數據管理、信息架構開發、數據倉庫研究。這個專業還是挺不錯的。

㈣ 大數據管理與應用專業是學什麼的 有哪些就業方向

大數據管理與應用專業是學什麼的 有哪些就業方向

大數據管理與應用主要課程

微觀經濟學、宏觀經濟學、管理學、會計學、統計學、概率論與數理統計、Python程序設計、程序設計語言、演算法與數據結構、資料庫原理與應用、離散數學 、數據挖掘、統計分析方法、大數據創新實踐、機器學習、大數據分析實訓、Hadoop基礎、

數據採集與分析、Nosql資料庫、數字化運營、數據可視化、大數據商業分析、自然語言處理、互聯網理論與應用、計算機視覺、人工智慧導論、大數據行業案例、Hbase資料庫等。

大數據技術與應用就業方向

大數據領域可以說是未來發展幾大領域當中比較有前景的領域之一，畢業之後就業的前景也是比較好的。以下是就業方向：

1.互聯網電商方向

作為當前最熱門的風口，互聯網電商是互聯網領域應用於實踐最多的地方，也是積累技術資源最豐富、資金最雄厚、人才需求量最大的部分。大數據技術與應用專業畢業生可以從事互聯網電商運營維護、日常管理、消費大數據分析、金融數據風控管理等相關技術工作。目前大到已經上市的.頭部電商平台小到社區電商，這些技術人才的缺口都比較大。

2.零售金融方向

零售金融與互聯網電商雖然同屬於消費大范疇領域，但是具體而言，零售電商的范圍要小於互聯網電商，比互聯網電商更需要精準對接消費群體和消費群體的愛好、收入等特徵。大數據技術與應用專業畢業生可以從事基於計算機、移動互聯網、電子信息、電子商務技術、電子金融等領域的數據分布式程序開發、大數據集成平台的應用、開發等方面的工作。適合在零售金融企業承擔相關技術服務工作，也可在IT領域從事計算機應用工作。

3.電子政務服務方向

隨著電子政務服務的不斷加快，無紙化辦公、電子化辦公、一站式服務、一鍵搞定服務等逐步在各大城市應用，尤其是在北京、上海、深圳等一線城市，基本上實現了電子政務服務全覆蓋。群眾辦事只需要一個手機就可以實現原來需要跑很多趟、來回奔波的業務。作為服務領域之一的大數據技術與應用專業畢業生可以在相關企業從事電子政務服務對接工作，進行基於電子政務的大數據平台運維、大數據分析、大數據挖掘等相關工作。

拓展閱讀：大數據管理與應用專業就業前景

隨著我國數據產業的快速發展，一個大數據時代撲面而來。我國大數據產業也正在從起步階段步入黃金期，急需大量大數據相關人才，而數據分析人才的供給指數最低，屬於高度稀缺職業，就業前景良好。

大數據管理與應用以問題為導向，基與數據分析和管理優化，注重大數據在企業中的應用，通過與已有工業工程、國際經濟與貿易、財務管理、人力資源管理、電子商務、投資學等專業的深度融合，利用大數據從多個方面提升企業的生產效率和競爭力。

㈤ 大數據管理與應用這個專業怎麼樣真的好嗎

大數據管理與應用這個專業挺好的。值得大家考慮。

本專業主要是以互聯網和大數據為背景，主要研究大數據分析理論和方法，在經濟管理中的應用，以及大數據管理與治理的方法。

大數據管理與應用課程包括，數學分析，高等代數，普通物理數學以信息科學概論，數據結論，數學科學導論，程序設計導論，程序設計實踐，離散數學概論與統計，演算法分析與設計，數據計算智能資料庫系統概論，計算機系統基礎，並行體系結構與編程，非結構化大數據分析，演算法導論，，經濟管理。等等方面開展課程，從我以上列出的課程就不難發現這門專業的課程是繁多的。

要是學好本專業就業市場和前景出路很多，選擇這個專業是要對數學要求比較高的，要有一定的邏輯思維的能力，還要具備細心，耐心以及語言包裝能力。

最後希望大家都能選擇好自己適合的專業哦。

㈥ 大數據管理與應用專業就業方向及前景分析,未來好就業嗎

大數據管理與應用專業就業方向及前景分析如下：該專業培養知識、能力、素質全面發展，系統掌握經濟管理基礎理論、大數據分析方法和管理技能，具有創新意識、實踐能力和國際視野的經濟管理創新人才。該專業畢業生可繼續深造，到國內外的著名高校，研究所等繼續從事商業分析，數據科學等相關的研究生學習，也可以到企事業單位的，數據分析部門，商業智能部門等從事數據分析師，商業智能分析師，數據科學家，首席數據官等職位。

一、大數據管理與應用專業簡介

大數據管理與應用專業以互聯網+和大數據時代為背景，主要研究大數據分析理論和方法在經濟管理中的應用以及大數據管理與治理方法。

二、大數據管理與應用專業知識能力

1.掌握經濟管理基礎理論和現代信息管理理論；
2.掌握常用的大數據分析方法以及相關前沿理論知識；
3.熟練使用量化分析工具和商業應用軟體；
4.具有良好的大數據管理能力和商業倫理道德觀；
5.具備批判性思維和可持續學習能力。

㈦ 2021大數據管理與應用就業方向 崗位有哪些

數據產業相關的職位從初級的商業數據分析師，到高級的數據科學家，甚至公司的高管「首席數據官」或者「首席信息官」都是大數據管理與應用專業未來的就業方向。具體來看看！

大數據管理與應用就業方向

1.ETL研發

ETL研發，主要負責將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。

2.Hadoop開發

Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量數據的存儲，MapRece提供了對數據的計算。隨著數據集規模不斷增大，而傳統BI的數據處理成本過高，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長。

3.可視化開發

可視化開發就是在可視開發工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，由可視開發工具自動生成應用軟體。

學生畢業也可繼續深造，利用所學習的商業分析的能力在科學商業決策領域，營銷科學領域，管理科學領域，商業智能領域等的相關高等院校，研究所等繼續求學。

大數據管理與應用專業簡介

大數據管理與應用專業旨在培養掌握管理學基本理論，熟悉現代信息管理技術與方法，善於利用商務數據去定量化分析，並能最終實現智能化商業決策的綜合型人才。

大數據管理與應用專業將堅持「厚基礎、寬知識、重思想、重創新、重實戰」的培養理念，採取因材施教的模式，採用全新的課程教學體系，培養具有國際視野、創新意識、創新能力及領導潛質的高級管理人才。

㈧ 大數據帶來人才管理升級

大數據帶來人才管理升級

大數據作為一種方法論，對於傳統的社會科學研究可能帶來重大突破。舉個例子，你知道美國哪個月份死於汽車事故的人最多嗎？大數據說天氣炎熱的月份多，而且越是炎熱死者越多。再比如，就天氣較熱的月份而論，一天之內的什麼時間段事故最多？大數據告訴人們晚上6到9點。再比如，汽車事故與刮風下雨的相關性大嗎？大數據說，不大。掌握了這樣的信息，顯然有助於有關部門做好社會交通管理工作，特別是找到管理的重點和規律。

由此可見，大數據肯定也能夠幫助人們提升對整個社會的管理水平。對於人才管理領域來說，更是一個可以大幅度提升管理水平的良好契機。

提升教育質量

人才管理包含不同的內容，首先是人才育成。美國已經利用大數據方法建立了富有個性的「高等教育教學支持系統」。其中有種「學習分析技術」，能夠通過對與學生相關的海量數據進行分析，辨別出每個學生的學習行為和學習模式。教師可以記錄自己學生的學習過程，進行實時的學習情況監控。這就便於在學習的初始階段發現哪些學生面臨學習困難，或者有輟學的危險，從而因勢利導，採取比較准確的幫扶措施。

眾所周知，一般情況下，對於來自教師的「你聽懂了嗎？」的提問，人們極容易跟著大家一起回答「懂了」，其實是礙於面子，不願意回答「不懂」而敷衍過去。但是，藉助於大數據方法，教師就能夠知道，哪一位學習者的習題沒有做對，並沒有弄懂，需要進行有針對性的輔導。

此外，基於雲計算的互聯網教育，已經成為一個開放性的自主學習系統，學習者可以不受時間、地點以及經濟條件的限制，自主選學課程，獲得自我提升。這就為學習潛力較強的學習者提供了更為廣闊的學習空間，能夠形成與眾不同的知識結構、才能結構。

對於教育管理部門來說，如果發現哪個教授教的很多學生做作業總是出錯，而且錯的都在一個地方，那就說明他的教學在某個環節上存在嚴重缺陷，需要改進。斯坦福大學的教授已經利用這種大數據的方法，提升教育質量。可以預見，未來世界的人才育成模式，在大數據平台的支持下，將發生重大變化。

告別「獵腰」「獵腳」的無奈

在沒有大數據的條件下，發現與選拔都很難做到「全信息」搜索。也就是，很可能在被選人員不夠充分的情況下進行人才選拔。大數據能夠幫助人們解決這個問題。從理論上講，凡是符合條件的都可以進入選拔主體的視野。這就解決了少數人從少數人中選人的弊端。國外的獵頭公司之所以能夠幫助國家、企業尋找到合適的人選，就是因為它們掌握了大數據，而我們沒有。因此人家在「獵頭」，我們在「獵腰」「獵腳」。這樣，在國際人才產業的鏈條分工上，我們就不得不屈居「低附加值」的下游。

此外，人才配置的關鍵是「人崗匹配」。就是要把最符合崗位素質要求的人，配置到他最適宜的崗位上。發達國家的人才管理研究者為了做到人盡其才、才盡其用，已經開發出各種各樣的精細化的能力模型。這種模型從多種維度來描述到底什麼樣的人，進入這個崗位才是合適的。有的還繪出了「人才素質模型雷達圖」。如果是職工人數眾多的企業，一個一個地進行人工對比，無疑是一件費時費力的事情，可是，依靠大數據就能夠很快實現「人崗匹配」。這種方法，對於各級各類領導班子人才配置的意義更大。因為領導班子成員配置科學與否，對於企業健康發展的作用更大。

當前，遍布全國的人才市場為實現人才科學配置起到了重要作用。但是，各地人才市場都不同程度地存在著信息不全、信息不及時和信息不對稱的弊端。這些問題，也可以利用大數據方法來加以改進。例如，國內有家利用大數據的人才交流機構發現，市場上來來往往的求職人流中，有萬分之一的屬於在逃犯。如何防止他們危害社會是一個必須引起重視並採取相關措施的問題。

挑戰傳統人才研究方法

大數據的出現，必將沖擊傳統的社會科學研究方法。現在我們常用的「抽樣調查」法，被認為是社會文明得以建立的牢固基石，應用較廣。其實，它只是在技術受到限制的特定時期，解決特定問題的一種無奈方法。現在，憑借大數據我們已經可以收集過去無法收集到的信息，這么一來「樣本就等於全部」。而且這樣做，肯定比使用抽樣調查方法得出的結論要准確得多。

迎接大數據時代，需要形成「大數據思維」。大數據不僅是一種應用性很強的實用工具，而且是一種重要的思維方法。與西方人相比，中國人在思維方面的一個重要特點就是缺少精準性。考慮問題大而化之、重定性輕定量的例子不在少數。故，胡適先生專門寫有《差不多先生傳》，以警戒國人。可是，就算到了今天，我們也很容易發現對當地、本系統的人才數量、質量、結構都不甚了解的人才工作者。胸中無全局，焉來好決策？所以，從這個角度看，重視大數據，也是一次思維方式的變革。每一個人才工作領導者都應該從對大數據的認識中，掌握工作重點，探索工作規律，提升人才工作的自覺性與主動性。

正如任何事情「有其利就有其弊」一樣，大數據也有它的弊端。操作不當有可能侵犯公民的隱私權。國外有人在自己的網頁上亮出極富個性的搞怪照片，結果在找工作時屢次被拒絕聘用，理由是這種打扮的人士是不適宜從事本公司工作的。這種做法到底對不對？可能一時難以得出結論。但是，防止大數據可能帶來的負作用，確實是應該注意的。

大數據的發展趨勢不可阻擋。既然如此，就應未雨綢繆提前研究，尋求對策。可以預見的是，在人才管理領域，十分需要培養一批懂得大數據，收集大數據，並且善於研究大數據，深挖大數據的專家。這種專家不僅具有較高的社會價值，而且能夠承擔起大幅度提升人才管理科學化水平的重任。

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㈨ 2022大數據管理與應用專業就業方向及前景

大數據管理與應用專業畢業生有較多繼續深造的機會，可到國內外的著名高校，研究所等繼續從事商業分析，數據科學等相關的研究生學習，也可以到企事業單位的，數據分析部門，商業智能部門等從事數據分析師，商業智能分析師，數據科學家，首席數據官等職位。

大數據管理與應用專業就業前景怎麼樣

隨著國家逐漸的重視大數據，政府逐步扶持大數據，大數據在企業中快速發展。未來五年內，中國需要200萬數據人才，但目前只有約50萬人。到2020年，企業基於大數據計算分析存儲、數據挖掘、數據分析等數據產業的發展，從而我國需要更多的數據人才。

總結來說，大數據方向的就業需求是很大的並且大數據人才的薪資也是非常高的。有權威數據顯示，一個只有些許工作經驗的大數據工程師的月薪都在萬元以上，一個有幾年工作經驗的數據工程師薪酬在50-80萬之間，而更頂尖的大數據技術人才年薪輕松過百萬。而且更重要的是，在一家互聯網公司大數據技術工程師的薪酬要高於其他職位的20%-30%。就業前景非常廣闊。

大數據管理與應用專業學什麼課程

主幹課程：微觀經濟學、宏觀經濟學、管理學、會計學、統計學、概率論與數理統計、Python程序設計、程序設計語言、演算法與數據結構、資料庫原理與應用、離散數學 、數據挖掘、統計分析方法、大數據創新實踐、機器學習、大數據分析實訓、Hadoop基礎、數據採集與分析、Nosql資料庫、數字化運營、數據可視化、大數據商業分析、自然語言處理、互聯網理論與應用、計算機視覺、人工智慧導論、大數據行業案例、Hbase資料庫等。