A. 大數據是什麼專業
大數據是培養社會急需的具備大數據處理及分析能力的高級復合型人才的專業。
大數據科學將成為計算機科學、人工智慧技術（虛擬現實、商業機器人、自動駕駛、全能的自然語言處理）、數字經濟及商業、物聯網應用、還有各個人文社科領域發展的核心。
B. 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。
C. 大數據本科畢業生就業前景
目前大數據人才培養涉及到兩方面問題：交叉性學科的人才培養方案是否與市場需求相匹配；學科建設的周期與行業快速更新之間的差距怎樣彌合。 教育和市場發展總是有一定差距，由於復合型人才培養的周期較長，而行業熱點不斷更新輪替，學生本科四年，加上碩士階段已經是七年之後的事情了，產業已經演進了很多，而教學大綱並不會跟進得那麼快。因此，復合型人才培養方案如何與行業發展速度保持一致？這是必須要解決的問題。
正是因為教育體系和市場需求間存在一定的脫節現象，導致現在還沒有太多院校嘗試去開設本科階段的大數據專業。據悉，阿里雲攜手慧科集團，與高校採用校企合作的方式共建大數據專業或大數據學院，邁開大數據人才培養的新實踐。阿里雲是我國領先的雲計算及大數據企業，擁有自主研發大數據應用平台，具有10億GB級大數據存儲和分析能力，依託於阿里雲深厚的技術積累和前瞻的科研方向，同時藉助慧科集團產教融合教育模式的成功經驗，將最新的大數據技術整合到校企師資建設、課程設置、教學方式等方面，同時高校做好計算機科學、統計學、數學等相關學科的整合與支撐，助力人才培養緊跟行業發展。
大數據專業就業方向
在大數據領域，相關專業的畢業生有著非常廣泛的從業選擇。從國防部、互聯網創業公司到金融機構，從零售金融到互聯網電商，從醫療製造到交通檢測，都需要大數據項目來做創新驅動，對大數據的需求無處不在，其崗位報酬也非常豐厚。在矽谷，入門級的數據科學家的收入已經是6位數了（美元）；在國內，以Hadoop開發工程師為例，Hadoop入門薪資已經達到了8K以上，工作1年可達到1.2W以上，具有2-3年工作經驗的hadoop人才年薪可以達到 30萬—50萬。相關專業的畢業生可從事的具體崗位如下：
1.數據工程方向
畢業生能夠從事基於計算機、移動互聯網、電子信息、電子商務技術、電子金融、電子政務、軍事等領域的Java大數據分布式程序開發、大數據集成平台的應用、開發等方面的高級技術人才，可在政府機關、房地產、銀行、金融、移動互聯網等領域從事各類Java大數據分布式開發、基於大數據平台的程序開發、數據可視化等相關工作，也可在IT領域從事計算機應用工作。
2.數據分析方向
畢業生能夠從事基於計算機、移動互聯網、電子信息、電子商務技術、電子金融、電子政務、軍事等領域的大數據平台運維、流計算核心技術等方面的高級技術人才，可在政府機關、房地產、銀行、金融、移動互聯網等領域從事各類大數據平台運維、大數據分析、大數據挖掘等相關工作，也可在IT領域從事計算機應用工作。
未來我們的汽車、電燈泡、電視機、電冰箱等將全部裝上操作系統，並進行數據集成，數據將會讓機器更"聰明"。DT時代，數據將成為主要的能源，離開了數據，任何組織的創新都基本上是空殼。總之，數據，是未來的一切。山西信息職業技術學院的大數據技術與應用專業課程注重底層的學習，在學習好底層知識點同時，同時還注重上層應用。既有基於電信的zebra項目，也有基於電商的大數據分析項目讓學生們通過大數據階段的學習，能夠快速在公司上手開發。
大數據人才需求及現狀分析
作為人口大國和製造大國，我國數據產生能力巨大，大數據資源極為豐富。隨著數字中國建設的推進，各行業的數據資源採集、應用能力不斷提升，將會導致更快更多的數據積累。預計到2020年底，我國數據總量預計將佔全球數據總量的21%，將成為名列前茅的數據資源大國和全球數據中心。
D. 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。