⑴ 中國大數據應用大會召開在什麼時候
7月14日，首屆中國大數據應用大會在成都開幕，來自大數據領域及相關行業的2000多名專業人士和6000餘名注冊聽眾參會，其中包括中國科學院院士鄂維南、中國工程院院士倪光南。
據了解，在國家工信部、四川省政府、成都市政府指導下，大會由中國大數據專家委員會、中國電子信息產業集團、中國電子學會、四川省經濟和信息化委聯合主辦。兩天會期內，2場主論壇和11場專題論壇將舉行86場演講、10餘場圓桌討論，以「大數據與智能時代」為主題，聚焦大數據與各行業、各領域的深度融合，以及大數據的技術創新和產業發展。川報集團封面傳媒承辦的大數據與媒體聯接力論壇，專門探討數據賦能為媒體提升聯接力帶來的巨大機遇。
與會嘉賓認為，推動大數據產業發展，政策是保證，技術是基礎，應用是核心。應用是大數據技術創新和產業發展的原動力，也是大數據在經濟發展、社會進步中彰顯價值的關鍵環節。
據悉，成都正加快建設依託大數據核心技術與關鍵產品的高新區天府軟體園、基於大數據創新創業的郫縣菁蓉鎮大數據產業園、以數據智慧處理中心和大數據安全為核心的崇州信息安全（大數據）產業示範園等產業聚集發展區，並在智能交通、城市管理、食品安全、環境保護、安全生產、現代物流、電子商務、兩化融合等領域加大推廣應用力度，力爭到2020年全面建成中國西部大數據中心和國內一流的數據強市。
⑵ 大數據的就業怎麼樣
1.人才缺口大
大數據專業畢業以後主要從事大數據分析工作，該崗位目前人才缺口很大，學會大數據分析就等於拿到了入職大企業和高薪資大門的鑰匙。根據統計顯示，僅北京地區1天需求量達到15680個。
2.各行各業需求上漲
像金融，電商，游戲，醫療，未來教育，社交等行業都需要大數據分析人員襪擾，需求量很大。
3.大城市機會多工資高
大數據專業人才的需求主要集中在一線一線城市，在大城市學到的東西更多，同樣薪資水平也高，北京地區的大數據分析平均月工資就達到了20050元。
從人才缺口和需求上漲到高薪就業，都體現出了大數據專業是一個就業前景很好的專業。
大數據專業就業三大方向
大數據主要的三大就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。
在此三大方向中，各自的基礎崗位一般為大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師和數據分析師。
大數據專業人才就業薪資
1基礎人才：數據分析師
北京數據分析平均工資：?0?610630/月，取自15526份樣本，較2016年，增長9.4%。
數據分析師崗位職責
業務類別:技術
業務方向:數據分析
工作職責:
1.根據公司產品和業務需求，利用數據挖掘等工具對多種數據源進行診斷分析，建設徵信分析模型並優化，為公司徵信運營決策、產品設計等方面提供數據支持；
2.負責項目的需求調研、數據分析、商業分析和數據挖掘模型等，通過對運行數據進行分析挖掘背後隱含的規律及對未來的預測；
3.參與數據挖掘模型的構建、維護、部署和評估；
4.整理編寫商業數據分析報告，及時發現和分析其中變化和問題，為業務發展提供決策支持；
5.獨立完成項目需求管理、方案設計、實施管理和項目成果質量的把控；
6.參與編寫項目相關文檔。
教育背景:
學歷：本科其它：
經驗要求:工作經驗：3-5年
任職要求:
1.統計學、數學或計算機、數理統計或數據挖掘專業方向相關專業本科或以上學歷；有扎實的數據統計和數據挖掘專業知識；
2.熟練使用數理統計、數據分析、數據挖掘工具軟體（SAS、R、Python等的一種或多種），能熟練使用SQL讀取數據；
3.使用過邏輯回歸、神經網路、決策樹、聚類等的一種或多種建模方法；
4.3年以上數據分析工作經驗，徵信從業背景人員優先；
5.具有金融行業項目經驗的相關經驗者優先考慮；
6.主動性強，有較強的責任心，積極向上的工作態度，有團隊協作精神。
能力素養:
良好的分析、歸納和總結能力，善於分析、解決實際問題；主動性強，有較強的責任心，積極向上的工作態度，有團隊協作精神。
2大數據開發工程師
北京大數據開發平均工資：?0?630230/月。
大數據開發工程師/專家崗位指責（引自滴滴出行）：
職位描述：
1、構建分布式大數據服務平台，參與和構建公司包括海量數據存儲、離線/實時計算、實時查詢，大數據系統運維等系統；
2、服務各種業務需求，服務日益增長的業務和數據量；
3、深入源碼內核改進優化開源項目，解決各種hadoop、spark、hbase疑難問題，參與到開源社搏咐區建設和代碼貢獻；
崗位要求：
1、計算機或相關專業本科以上學歷（3年以上工作經驗）；
2、精通C/Java/Scala程序基好純開發(至少一種)，熟悉Linux/Unix開發環境；
3、熟悉常用開源分布式系統，精通Hadoop/Hive/Spark/Storm/Flink/HBase之一源代碼；
4、有大規模分布式系統開發、維護經驗，有故障處理能力，源碼級開發能力；
5、具有良好的溝通協作能力，具有較強的分享精神；
6、對Ku、Kylin、Impala、，github等系統有深入使用和底層研究者加分；
⑶ 大數據培訓需要多久能學會嗎
大數據開發0基礎要學得久一些，一般要達到大數據開發初級工程師的水平至少要6個月以上，以下介紹的課程主要針對零基礎大數據工程師每個階段進行通俗易懂簡易介紹，方面大家更好的了解大數據學習課程。
⑷ 大數據培訓需要多久能夠學會
大數據培抄訓需要多久能襲夠學會？這個跟您本身情況是有關系的，請看：
第一、零基礎人群
學習大數據的話要5個月左右的時間，至於學不學的會，就看個人學習理解能力了，我大學學的也不是相關專業，也是從零基礎開始學的，沒錯，大數據需要學習的東西是很多，也存在一定的困難，但是只要您能認真地學，遇到困難及時解決，並堅持下來，是沒問題的，好不好學別人只能是談一下自己的感受，能不能把它學會還是要看看你了，誰也幫不了你。
第二、有基礎人群
如果是自己自學大數據的話那就要有一定的編程基礎，或者在大學學習過相關知識。比如說是Java開發基礎，python開發基礎等，如果在加上一些數學統計方面的知識就更加完美了，有了這些基礎的話那麼自學大數據技術的話還是比較容易的。
當然如果是零基礎的話最好是安靜的選個專業的大數據培訓機構報個班進行大數據培訓學習，沒有一點基礎的話自學是非常困難的，很容易半途而廢。如果您有基礎，且理解能力也不錯的話，自學也是不錯的。
⑸ 大數據現在好就業嗎
重視數據的機構已經越來越多，上到國防部，下到互聯網創業公司、金融機構需要通過大數據項目來做創新驅動，需要數據分析或處理崗位也很多;常見的食品製造、零售電商、醫療製造、交通檢測等也需要數據分析與處理，如優化庫存，降低成本，預測需求等。人才主要分成三大類：大數據系統研發類、大數據應用開發類、大數據分析類，熱門崗位有：
1.大數據系統架構師
大數據平台搭建、系統設計、基礎設施。
技能：計算機體系結構、網路架構、編程範式、文件系統、分布並行處理等。
2.大數據系統分析師
面向實際行業領域，利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析和應用。
技能：人工智慧、機器學習、數理統計、矩陣計算、優化方法。
3.hadoop開發工程師。
解決大數據存儲問題。
4.數據分析師
不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。
作為一名數據分析師，至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟體中的一門，至少能用Acess等進行資料庫開發，至少掌握一門數學軟體如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言。總之，一個優秀的數據分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。
5.數據挖掘工程師
做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapRece寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。
6.大數據可視化工程師
隨著大數據在人們工作及日常生活中的應用，大數據可視化也改變著人類的對信息的閱讀和理解方式。從網路遷徙到谷歌流感趨勢，再到阿里雲推出縣域經濟可視化產品，大數據技術和大數據可視化都是幕後的英雄。
大數據可視化工程師崗位職責:1、 依據產品業務功能，設計符合需求的可視化方案。2、 依據可視化場景不同及性能要求，選擇合適的可視化技術。3、 依據方案和技術選型製作可視化樣例。4、 配合視覺設計人員完善可視化樣例。5、 配合前端開發人員將樣例組件化。