大數據對招聘有什麼缺點

Ⅰ 什麼是數據科學與大數據技術

「數據科學與大數據技術」專業是近兩年才設立的新專業。「數據科學與大數據技術」專業有著很好的就業前景並且就業的寬度廣，就業薪資待遇水平高，缺點可能在於專業設立較新，教學課程設置上可能無法跟上大數據人才培養的技能需求。
「數據科學與大數據技術」專業的人才培養方向
分析類崗位
分析類工程師。使用統計模型、數據挖掘、機器學習及其他方法，進行數據清洗、數據分析、構建行業爛槐中數據分析模型，為客戶提供有價值的信息，滿足客戶需求。
演算法工程師。大數據方向，和專業工程師一起從系統應用的角度,利用數據挖掘/統計學習的理論和方法解決實際問題；人工智慧方向，根據人工智慧產品需求完成技術方案設計及演算法設計和核心模塊開發，組織解決項目開發過程中的重大技術問題。
研發類崗位
架構工程師。負責Hadoop集群架構設計開發、搭建、管理、運維、調優，從數據採集到數據加工，從數據清洗到數據抽取，從數據統計到數據分析，實現大數據全產業線上的應用分析設計。
開發工程師。基於hadoop、spark等構建數據分析平台，進行設計、開發分布式計算業務，負責機器學習、深度學習領域的開發工作。
運維工程師。負責大數據基礎平台的運維,保障平台的穩定可用，參與設計大數據自動化運維、監控、故障處理工具。
管理類崗位
產品經理。負責大數據平台產品的設計工作，主導數據產品的功能規劃、體驗設計飢山，與研發、數據分析、演算法團隊緊密合作，挖掘數據價值，形成數據產品，包括部分數據可視化的產品設計等。
運營經理。根據業務特點，結合業務發展需求，設立數據監控模型,搭建數據分析架構，理解業務方向和戰略，為業務戰略決策、業務方向提供決策支持，競爭分析及建議。

「數據科學與大數據技術」專業的就業前景
人才需求方面，騰訊研究院於2017年12月發布了《2017年全球人工智慧人才白皮書》，數據顯示，中國592家公司中約有4萬位員工，而中國對於人工智慧人才的需求數量已經突破百萬，人才嚴重短缺，迫使企業不斷降低工作經驗門檻，甚至不惜從零培養人才。人工智慧人才掌握的技能寬度和深度均在逐漸提高。2017年求職的人工智慧人才中，有68%的人掌握至少3種技能，簡歷中最常出現的技能包括spark、深度學習、演算法研究、Hadoop，Python等。而人工智慧工程師的招聘主要集中在演算法與開發兩個大類, 本科學歷及明枝以上人才目前是人工智慧領域的主力軍，同時，就業人群在快速年輕化。

在薪資待遇方面，可參考IT行業類的專業，2016屆本科應屆畢業生就業薪資最高的10個專業中軟體工程、計算機科學與技術、電子信息工程穩進前十，薪資待遇分布在7K到9K之間，IT行業的薪資待遇非常高。人工智慧以及大數據技術的崗位人才需求逐步上升，未來可能會發展為就業前景最好的專業之一。

Ⅱ 大數據是什麼意思,大數據概念怎麼理解

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。

最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

Ⅲ 大數據崗位招聘靠譜嗎

這就是培訓機構拉人的辦法之一，我當年也上過當的。

Ⅳ 大數據，人工智慧和區塊鏈來了，HR們准備好了嗎

大數據、人工智慧(AI)、區塊鏈，是當前熱門話題，這些新興技術將時刻改變我們未來的生活。那麼，對於HR的從業者，這些新興技術對HR會產生哪些影響呢？
大數據
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
過去，在招聘人員的時候，是先根據理論建立一個能力模型。這個模型是基於一定的經驗、邏輯和假設，並沒有在實踐中予以檢驗是否真的正確和有效，而是更關注前後的邏輯推論。但是，大數據的核心，是通過海量的數據去推測未來可能會發生什麼，而不是建立因果關系。它源自於過去實踐的總結。Google可以說是利用大數據技術招聘的先行者。Google首先讓在職的所有員工完成一份幾百題的問卷，然後利用大數據分析得出一套數學模型，從而根據這套數學模型去尋找合適人才。如此讓Google不再是單一的根據文憑、成績來判斷求職者的能力，而能發現那些學校、成績不太好卻極具潛力的求職者。

大數據目前在HR中運用，主要是將公司現有人員行為特徵數據化，通過大數據和演算法去建立能力素質模型。運用的難點在於如何行為數據化，如何去建立數學模型。
人工智慧
人工智慧（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI，它是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬體來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。比如我們常見的智能搜索，就是AI應用的一種。
預測性演算法和機器學習作為一種鎖定最佳候選人的工具快速興起，涌現了許多AI+招聘的公司。藉由AI快速評估求職者的個人素質，通過對用語偏好、微動作、心理情緒到社交媒體用語等的考察得出結論。還可以通過AI工具篩選簡歷和在資料庫中搜索，來節省招聘人員的時間，並自動向合格的應聘者推銷工作。AI的招聘軟體可被用於早期招聘階段以縮小候選者范圍，到了招聘後期，僱主多會選擇於求職者面對面交流，人為判斷。這種軟體提高了招聘效率，降低了篩選的偏見。

目前，AI在HR的應用，主要還是在外部招聘軟體服務上，內部去建立基於AI的招聘在成本上投入很大。
區塊鏈
區塊鏈（Blockchain）是一種加密的數字記錄總帳，它們被組織成一組數據，稱為『塊』，並分布在一個網路上。這些塊位於伺服器上，稱為「節點」像鏈一樣連接在一起。每當發生新的交易時，區塊鏈就會在網路上被認證。因此，需要每個節點的認證才能將塊添加到鏈中。區塊鏈創建信任，因為顯示每個事務的鏈的副本由整個網路持有。這是一種分散數據的方法，只與你想要與之共享的人共享數據，並且數據只能由其所有者修改或刪除。它是加密的，而且幾乎不可能改變，除非你是該數據的驗證所有者。

區塊鏈的信息不可修改性和開放性特徵，使之這種數據存儲方式非常可信。過去，我們需要花費大量時間去核實教育證書真實性、技能有效性，甚至還需要通過外部背景調查機構去核實相關信息。同樣，求職者也擔心個人信息泄露而不願公開相關信息。區塊鏈這種技術，可以幫助招聘人員以高度安全的方式驗證候選人的證書，並減少證書被更改或偽造的可能性，同時也可以有效保護求職者信息。這樣我們就會減少信息驗證所花費的時間，提高招聘效率。
目前，區塊鏈的應用還僅僅是創想和構思，它需要大量的人和組織參與其中共同按照這個方式去構建數據，未來才有可能在HR領域中得以應用。