大數據人才問題

1. 在新時期，如何利用大數據成為不可或缺的人才

感謝悟空的邀請！

 

在新時期，談起大數據，相信很多人都不陌生了吧！其實大數據已經悄無聲息的走入了我們的生活，大數據也是未來互聯網發展的重要方向。

那麼在新時期，大數據對人才的能力有何要求？如何利用大數據成為新時代不可多得的人才？下面帶你詳細分析下：

大家都知道，其實現在的中國市場，最缺乏的就是復合型的大數據開發人才，我認為，在新時代，要想成為大數據人才，應該從以下幾方面著手：

1、大數據人才首先要擁有技術

大數據自然離不開人才，要想成為大數據不可或缺的人才 ，就必須要擁有相關大數據技能。大家都知道，大數據對人才的能力提出了更加高的要求，技術能力上大數據人才要具備java、大數據開發、大數據架構、軟體開發工程等技術背景，會用大數據分析工具，了解統計模型相關知識；在一定程度上掌握Python等一類通用型編程語言，特別是編程方面一定要精通，沒有哪一種大數據不需熟練掌握一門編程語言的。

 

2、大數據人才需要強大的跨學科學習

隨著大數據向各行業的滲透，大數據從業者往往身兼數職，需要同時掌握數據技術和業務知識。一個好的大數據人才，必須具備強大的數據分析、數據挖掘的能力，而一個既能做業務數據分析，又懂機器學習和工程開發的分析師就是數據科學家。

 

3、  大數據人才需要堅持

     任何技術的掌握都不是一朝一夕的事情，當然大數據也不例外。大數據人才對人提出了更高的需要，不僅需要掌握相關的編程語言，還需要掌握數據分析能力，這就要求我們想要全方位提升自己的大數據業務水平，必須要堅持學習，只有具備大數據知識了，我們才能投入到大數據行業添磚加瓦。

 

4、 堅持學習的能力

大數據人才要有較強的溝通協調能力、學習能及推動能力、善於執行和監控，有較強的組織和責任意識，還需要強大的邏輯思維能力、歸納演繹能力幫助理解業務，能快速學習全新領域的商業模式和生態。

5、心態很重要

學習大數據的時候，一定要有良好的心態，大數據學習是一個枯燥的國產。要想學有所成，心態極其重要，不是什麼東西一學就會的。

 

總結：在新時期，目前大數據人才已經成為市場上不可或缺的人才，大數據已經悄無聲息的進入到很多行業了。但學習大數據不是一朝一夕的事情，需要有規劃有計劃的學習、要有堅持學習的能力，只有這樣，才會在新時期，成為新時代所需要的大數據不可多得的人才…

大數據是我的主要研究方向之一，同時也在帶大數據、機器學習方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。

首先，當前正處在大數據時代，大數據未來將創造出一個巨大的新價值領域，而這個領域的核心就是圍繞數據價值化的一系列環節。從目前大數據領域所形成的初步產業鏈來看，涉及到數據採集、數據整理、數據存儲、數據安全、數據分析和數據引用，目前數據分析是比較常見的落地應用之一。所以，要想利用大數據成為不可或缺的人才應該從大數據產業鏈入手。

對於當前沒有進入職場的大學生來說，根據自身的知識結構來掌握相應的大數據技術能夠在一定程度上提升自身的職場競爭力。比如具備數學基礎的同學可以考慮學習一下大數據分析技術，未來對於大量的職場人來說，數據分析將是日常工作的一部分。對於動手能力比較強的同學，可以考慮學習一下大數據運維的相關技術，包括數據採集、大數據平台部署等。隨著大數據逐漸開始落地到傳統行業，大數據分析、大數據運維、大數據開發等崗位將有大量的人才需求。

對於當前的職場人來說，要想通過大數據成為不可或缺的人才，需要從三個方面入手，其一是掌握大數據技術；其二是把大數據技術與行業相結合；其三是能夠通過大數據技術創造出源源不斷的價值。

學習大數據技術要根據自身的知識結構來學習，對於職場人來說，可以從大數據分析工具開始學習，基本的學習路線是Excel、BI工具、資料庫、Python編程。大數據與行業的結合有多種不同的方式，目前場景大數據分析是比較常見的落地應用。要想通過大數據技術來創造出價值，一個重要的出發點就是通過大數據完成各自決策的制定，大數據不是目的，通過大數據完成各自決策才是目的。大數據一方面是給人力崗位使用，另一方面是給智能體使用，未來智能體的應用空間將非常廣闊。

我是從以前做淘寶天貓的，今年不做的。在我看來大數據有點類似淘寶的生意參謀，它會給您提供行業各種數據，只是現在應該這個數據維度更豐富了。比如這個行業同行的轉化率，有些行業的轉化率，進店訪客等等；在電商平台都是可以看到的，但是實體以前是做不到的。

現在隨著數字技術的發展，以及實體行業對消費反饋收集困難等原因，才有了大數據的概念。比如現在好多行業面臨的問題是自己設計的產品，消費者不喜歡，賣不出去。可以如果有了大數據，你就知道你的客戶男女比例多少，年齡分布、喜好什麼價位的產品等等，讓你設計的產品更精準。

其實在我看來，你成為數字化的運營高手，你就可以成為不可或缺的人才。

大數據在我看來就是「1+1=N」。

怎麼說呢，比如大數據提供給您行業轉化率是多少，你的實體轉化率是多少？等等，你想成為不可或缺的人才，那你就要有通過這些數據知道我公司現在問題出現在什麼地方了？是什麼因素刺激的出現了這種情況的能力，比如這周你店鋪成交額漲了多少？這是數據給您能提供的，但是為什麼漲了，數據給您提供不了，這你要自己分析，是有節氣，還是因為你做了一個什麼活動等，並針對現有數據對下一周做出計劃。

數據給你的是「1+1=N」你要做的就是把這個數據反映到實物上，並進行分析，並制定下一步公司運作計劃。

比如現在是數據給你1+1=3，那你就要分析為什麼是3，不是2或者1甚至0呢？是什麼刺激這個數據的增長了，是因為你在某些方面優化了還是因為有節氣等，下一步什麼安排等，也就是說你的每一步都能從數據反映出來，並能分析數據，做出下一步的安排等。

好了就說這么多吧，說太細我怕我理解的不準確，誤導人。

對於一個企業來說，大數據可以拓寬產品的銷售渠道和提升服務質量。有利於獲取市場的動態和了解分析用戶需求體驗。

大數據如何才能發揮其作用，最重要的還是得有相對應的人才為它進行分析整理。

大數據可以讓業內的情況變得清晰明了，是事實的支撐，通過數據可以知道業內的最新動態，根據數據分析，及時做出方案調整 有利於企業的發展。

大數據的工作中最重要的是什麼？

1. 細致精準的數據採集；

2. 同時具備邏輯性與適用性；

3. 數據標簽的規劃切實可行(務實)；

4. 具備行業垂直度的商業性思維能力；

5. 能夠做到更強的擴展性構架。

總結來說，商業化的大數據最重要的價值便是邏輯性與適用性，而擴展性也能保證在實踐中更有競爭力，最後便是務實和思維能力的支撐。

任何時代的任何職業都需要面對競爭，所以能夠產生的價值決定了我們被需求的程度，如想成為那個不可或缺的人，不僅要具備能力，還要具備務實的心態！

感謝悟空邀請回答。當今世界是 科技 高速發展的時代，也同樣是大數據時代，競爭也是十分的激烈，要想成為大數據不可或缺的人才，必須要保證自己的專業知識過硬，這是一個看技術的活，弱者會被淘汰只有強者才能生存！

大數據可以拓寬產品的銷售渠道和提升服務質量。有利於獲取市場的動態和了解分析用戶需求體驗。

大數據如何才能發揮其作用，最重要的還是得有相對應的人才為它進行分析整理。

大數據可以讓業內的情況變得清晰明了，是事實的支撐，通過數據可以知道業內的最新動態，根據數據分析，及時做出方案調整 有利於企業的發展。

2. 大數據人才需求有哪些趨勢

當前大數據領域的人才需求有三個較為明顯的趨勢，這些趨勢一定要引起從業者的重視，其一是大數據崗位的劃分逐漸行業化，更多行業領域出現了自己的大數據崗位，這些崗位不再僅僅以開發崗、演算法崗來劃分，而更趨向於全棧化，這就要求從業者的知識結構要更加全面化。

其次是大數據領域的創新會更趨向於數據價值出口的打造，這個過程會要求大數據與更多技術相結合，比如大數據與區塊鏈的結合就有很多創新點。從大的發展和創新趨勢來看，大數據未來將是互聯網(包括產業互聯網)價值的主要承載方式之一，所以互聯網的價值越大則大數據的價值就越大，基於這個創新思路，大數據技術必然要與眾多技術手段相結合。

除此之外，大數據的生產將從被動變為主動，傳統的數據採集方式將發生變化，傳統的數據採集概念會逐漸被數據生產概念所取代，而如何生產數據則是大數據從業者需要重點考慮的核心問題之一，所以掌握大數據生產技術將會有更大的發展空間。

最後，大數據不論如何發展，大數據的背後都是各種資源，隨著行業資源和社會資源紛紛向互聯網遷移，資源和數據的邊界也在逐漸模糊，資源即是數據，從這個角度來看，未來更多的行業從業者都可以看成是大數據從業者。

關於大數據人才需求有哪些趨勢，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

3. 大數據人才缺口大，我該如何選擇專業

未來的就業市場將更加註重技術和科學領域的人才，特別是涉及到AI、大數據、雲計算、物聯網等技術的人才。因此，如果你有機會重新選擇檔族專業，建議選擇計算機科學、數據科學、人工智慧、機器學習、深度學習等領域的專業，這些領域的人才需求將越來越高。
此外，我們也應該注意到，未來的就業市場將更加重視跨學科的綜合能力，例如具備良好的溝通、合作和領導能力，同時還需要具備對商業和市場的理解。因此，在選擇專業時，我們也應該關注其它學科，例如商業、市場營銷、管理等。
總拿蠢中之，未來就業市場的趨勢是技術和科學領域的人才需求將越來越高，同時也需要具備跨消山學科的綜合能力，因此選擇相應的專業可以更好地適應未來的就業市場。

4. 大數據需要哪些人才_大數據人才需要具備的能力有哪些

大數據需要以下六類人才含讓：

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，殲清企業對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。

此類人才主要負氏老前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。

5. 大數據人才培養

01

大數據的重點

大數據是為了解決具體的問題，例如，科學研究問題，商業決策問題，政府管理問題等，基於數據驅動的智能化解決問題。

02

大數據人才培養的重點

大數據的人才培養時一定以問題和目標為導向，研究和選擇合適的技術加以應用，怎麼快速組合、快速搭積木、快速產出的問題。

不同的業務領域需要不同方向理論、技術和工具的支持，是業務決定技術和工具，而不是根據技術、工具來考慮業務。

03

大數據人才的思維方式

大數據人才的「數據驅動」與「數據閉環」思維方式。

數據閉環是指構造起包括數據採集、建模分析、效果評估到反饋修正各個環節在內的完整「數據閉環」，從而能夠不斷地自我升級，螺旋上升；

數據驅動是指經營管理決策可以自下而上地由數據來驅動。

大數據人才需要涉及交叉學科和交叉領域，通過完整的培訓體系培養大數據人才的全局觀、大局觀，既可以自頂向下的通過業務探索數據背後蘊含的商業價值，又可以自底向上的去實現數據獲取、數據挖掘、以及數據決策的全流程，以適應大數據時代的發展。

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。」

以上是小編為大家分享的關於應對大數據人才短缺的四種方式的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

7. 為什麼說大數據人才緊缺

因為大數據也就是這兩年才興起的，所以精通大數據的人不是很多，這樣就造成了需求跟實際人才供應數量不對等的，所以就緊缺了。

8. 大數據人才發展與就業前景，你了解多少