大数据人才短缺

① 大数据行业好找工作吗 大数据好找工作吗

大数据行业比较好好找工作，大数据前景很好，目前国内大数据人才内缺乏。

大数据的应用十容分广泛，大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合。大数据相关有各方面的工作，有需要用到高深的技术的，也有简单的工作。

愿意并且有决心从事大数据相关工作，不管你先前读什么专业，一定能找到最适合你的切入点，进入大数据行业工作。

(1)大数据人才短缺扩展阅读：

在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。

国内拉勾网上，我们通过爬虫采集数据进行分析发现，全国有29个城市的企业有数据分析师的岗位的人才需求，其中将近一半需求产生在北京市，需求量全国第一。

排在前5的分别是：北京、上海、深圳、杭州、广州。数据分析这一职业大量集中在北上广深四大一线城市，以及杭州这个互联网和电子商务企业的聚集地。

② 现在大数据前景怎么样，在校大三学生，想了解学习一下。

所谓大数据，就是量大且复杂到人工无法轻易获取、整合的数据。
这个“大”的量是个天文数字，而机器可以 获取、整合、处理，甚至比较精确地分析，能极大效率地提高信息处理速度，让信息更直观地呈现在人们眼前，极大地便利了人们进行进一步的分析。
三个特征：
①整体性。即其大，大数据并不是片面的或者局部的数据，而是全面的数据。这里的全面不是说在后期具体分析运用的时候要用到每一个数据，但是在技术层面我们要尽可能抓取全面的数据供人工选择。
②数据的混杂性和结果的精确性。
数据的混杂性源于其“大”，覆盖面广，涵盖量大，所以得到的数据并不单纯是针对某一个小点的。当然也可以针对某一具体的小点发起探索，但是得到的数据就不能称其为“大”了，而且也并不属于大数据的优势。
结果的精确性指的是得出来的结果会更精准，因为更全面，也便于人工进行筛选和二次分析利用。
③相关性。大数据的各项数据并不是独立的，也不是平行的，而是交织的，相互联系的，是关于一个点的线性数据交织成的全面数据，甚至立体化数据。

大数据必然是有其发展前景的，随着科技的发展和技术的支撑，我们已经进入信息化时代，信息即数据，如果更好地抓取数据、分析数据、利用数据都是大数据领域要解决的关键问题。
如果说要投身到大数据领域工作，那你的兴趣点和爱好在哪里也很关键。大数据公司并不是只有技术研发人员，人力资源、产品运营、渠道和销售等等岗位都有。
如果是技术研发，那门槛其实是在不断提高的，尤其是较大的公司，更希望非常优质的毕业生或者有研发经验的人员，而这里的优质毕业生并不是说必须名校（当然名校更好），不过你在学校里在这相关领域的实践活动也一定是加分项。

③ 2021年大数据工程师好不好找工作

1、一线城市就业机会多
据报告显示，985、211高校在内的重点高校大学毕业生去往一线城市的比例很高，非重点大学毕业的大学生也有大部分毕业后去往一线城市。一线城市在科技产业、金融领域、互联网领域处于国家前端的优势。一线城市是国内优秀企业的集聚地，有非常多的大企业对人才的需求量大，就业机会多。
2、大数据工程师人才缺少
大数据人才稀少，大数据开发面临巨大人才缺口，目前各个领域都需要大数据技术来支持，而大数据人才缺口达130万，很多企业对大数据工程师求之不得。人才的培养需要理论教学和实践练习相结合，也就是需要时间，大数据培训机构应用而生。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。
3、一线城市是高新科技的集聚地
科技的优势改变了世界，一线城市是高新科技的集聚地，集中了中国最顶尖的科研机构，高等院校，以及资深高科技企业，引领了中国科技发展的潮流，引领中国企业的发展潮流。由于大数据人才数量较少，因此一线城市大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。

④ 大数据专业好就业吗

其实大数据的就业前景是很光明。其原因有二：

一、大数据人才稀缺

据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。且未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

根据IDC最新发布的统计数据，中国的数据产生量约占全球数据产生量的23%，美国的数据产生量占比约为21%，EMEA(欧洲、中东、非洲)的数据产生量占比约为30%，APJxC(日本和亚太)数据产生量占比约为18%，全球其他地区数据产生量占比约为8%。

中国的大数据市场国模无疑是最大的。

⑤ 大数据人才缺口这么大，怎么办

2017年IT行业分析：
1、国家政策支持
“十三五”规划为首的政策将继续带动IT行业发展，“一带一路”的建设也在为IT行业开拓新市场。以及建立高新区、创建服务外包产业示范园等政策也都在带动着IT行业发展。随着国家重视大数据，政府扶持大数据，大数据在企业中生根发芽。还没有实施大数据的企业，看到人家院子里面的红硕果实心生艳羡，纷纷成立大数据研究部门，大数据分析室和实验室等，并斥巨资占领大数据的前沿阵地。
2、更大的就业空间
从发展前景来看，大数据一定是后面至少10年的热点。任何系统、任何公司的核心都是数据。现在流行hadoop，流行内存计算、内存数据网格等等，以后还会有更多的概念和技术，但本质都是为大数据服务。数据TB、PB、EB、ZB、YB的飙升，将诞生系列新的技术和产业。而对技术人员，新生的数据科学家Data Scientists，将是最有发展前景的职业。
信息化管理使得IT技术人才的就业范围更广。现在稍有规模的企业都要储存更新大量信息，数据库、企业信息等管理也就更加普遍，IT人才选择一般企业去从事信息部工作也是很好的选择。
3、IT行业发展迅猛造成IT人才短缺
权威数据统计：2015年中，全国IT行业从业人员人数增长了约100万，算上因退休、选择其他行业等原因造成的180万的行业人才流失(约占从业人员的一成左右)，整个IT行业约有超过280万的人才需求。
而教育部预估数据中：全国普通专科、本科及研究生类IT专业毕业生就业人数才100万。
高校为让学生进行专业技能训练建立计算机行业实践基地，职业教育机构不断扩大规模，也无法在短时间内改变IT行业技术人才短缺的情况。
IT人才的缺乏，不少企业选择用加薪来吸引技术型人才，降低IT人才流失。
同时，也降低技术人才的招聘要求，采用边培训边工作的方式留住人才，培养人才。
这一阶段，有利于程序员转型、创业寻求更好的发展。
1）转型：学习热门技术
比一般IT技术人才需求更缺乏的是大数据、Python工程师。人工智能、大数据技术发展迅速，许多企业加大对人工智能、大数据方面的开发，人工智能开发语言Python、大数据相关的大数据开发、算法工程师、数据挖掘工程师等人才需求也急剧增加。
现在这些岗位急缺人才，许多企业也很乐意抛出橄榄枝的，招聘有基础、学习能力强的程序员。
2）跳槽：更多的选择更好的发展机会
IT技术人才作为软件开发的核心，企业要保持竞争力必须尽可能留住人才，特别是熟悉公司业务的程序员，企业还是愿意通过加薪留住的。程序员跳槽，企业要重新招一个人到熟悉业务，期间耗费的时间成本和招聘成本也是很大的。
最后，2017年IT人才短缺，企业将展开激烈的IT人才争夺战，不失为程序员创业、转型、寻求更好发展的好时机。

⑥ 应对大数据人才短缺的四种方式

应对大数据人才短缺的四种方式_数据分析师考试

在一份关于大数据增长趋势的调研报告中，IDC表示，较之其他的商业智能(BI)工具，可视化数据发现工具在市场上的增长要比前者快2.5倍;而基于云的大数据和分析(BDA)解决方案的开销增速将是其他类型的企业内部部署解决方案的三倍。

然而，在未来几年大数据领域仍将继续面临人才的严重缺乏尴尬境地。IDC预测，到2018年，仅在美国就有181000个深度数据分析师的角色 空缺，而这一空缺将是与数据管理相关或解释需要相关技能职位空缺的五倍。然而，市场缺没有足够多合格的申请者来填补这些职位空缺。

Gartner表示，今年，大数据的需求将在全球范围内创造440万个就业机会，但却只有三分之一的岗位能够招到合适的人才。

这是因为大数据分析所需要的技能不仅仅是使用仪表板监控数据流。该领域的人才需要在数据科学方面具备高水平的技能来设置相应的搜索和参数，以设 计滤波算法(filtering algorithms)。这类人才需要硕士学位甚至博士学位，没有相关的技能，无法获得相应的行业资质认证。

根据Burtch在2013年的调查发现，近九成的大数据专业人员具有诸如统计学，应用数学，运筹学或经济学等相关学科硕士以上学历。

而根据来自麦肯锡全球研究所的另一项调查显示，预计到2018年，美国将面临大约150万大数据专家的短缺。

那么，如果你企业无法招聘到具备相关高学历背景的大数据专家的话，您企业要如何应对呢?本文接下来的部分，我将为您介绍四种可供选择的方法，以帮助您企业发现、发展和留住相关的大数据人才。

1、从真正熟悉您企业业务的人开始着手

“我非常认可大数据技能非常紧缺这一评估，”Gartner信息管理研究室主任Nick Heudecker表示。“许多企业客户甚至不知道他们需要从什么技能开始着手，更不用说如何才能这些技术。他们对于自己企业将面临怎样的问题，以及亟待 解决的分析技能是无意识的。”

企业往往认为他们需要一个具有先进的数据科学或数学博士学位的专业人士，但Heudecker表示，一个替代的方法是找一个真正熟悉您企业的业务的人员，并教给这些人员相关的分析能力。

从理解您企业的业务开始要比从对于机器学习的理解开始来得更为重要。企业可以教给员工进行数据处理和统计，或找到具备编程背景学位的人。企业可以通过对这些人实施更多培训，并让这些人员加入到您企业的大数据和先进的分析团队，他说。

2、培养您企业自己的超级巨星

领先的大数据软件提供商Tamr公司的现场工程技术负责人Min Xiao说，在过去的五年里，他已经面试过大约500人，并实际招募了约40至50人，他同意找到合适的大数据分析人才是很难的，但他也有自己寻找人才的方法。

“我的诀窍是找到那些当前还不是超级巨星，但要具备潜在的成长为超级巨星潜力的人才。我尝试聘请过很多从未从事过数据科学家相关工作的年轻人， 但我可以看到他们有这方面的潜力;或是那些目前尚只有中级或中高级水平的潜力，目前也没有做过数据科学相关工作，但具备成长成为该领域实力巨匠潜力的人 才。”他说。

他所看重的潜力主要是教育，包括学历和学校。他所考察的人才主要来自统计学，计算机科学等相关专业，有时包括物理专业。当然物理专业的人才可能不会是数据分析工作岗位的首选学位，但Xiao说他跟那些人合作得都很好。

“首先，如果他们有物理学位，说明他们很聪明。他们接受过数学课程的训练，而现代物理课程还需要他们做大量的编程。所以他们即使可能没有接受过正式的计算机科学的训练，但却已经具备了数据科学家角色所需的计算机技能，他们中的许多人甚至在这方面很擅长。”他说。

他着重考察的另一方面是应聘人才的毕业院校是否强调数学和科学，诸如像麻省理工学院，卡耐基梅隆大学，斯坦福大学，布朗和约翰·霍普金斯大学。”一些院校的毕业门槛非常高，所以从这些院校毕业的人工作努力程度很高，工作的态度很好。”Xiao说。责任编辑：qxcpw24895.com

3、寻找Excel专家

The Hershey Company人才分析部门经理Jason Chavarry在另一个不寻常的领域找到了大数据人才：微软Excel用户。

“Excel可以说是一份沃土，很多人从中获得有大数据的能力，他们往往被人们请教，以帮助其他的工作，”他说。

他补充说，Excel是一个入门级的管道里的人学习，是在大数据的分析，发现其基本的功能。”每个人都是用大量的基本功能。你如何制定出一个报 告或电子表格，你创造什么样的规则。Excel穿过所有的人。你可以使用它的基础水平的统计，基本的数据分析和可视化，”他补充道。

他补充说，Excel是学习大数据分析基本功能的一款入门级的学习管道。“我们每个人一般都只是大量了其一些基本功能。例如制做出一份报告或电子表格。但其实我们可以通过其创造一些相应的规则。通过利用其基础的统计功能，实现一些基本的数据分析和可视化。”他补充道。

但Chavarry指出，针对不同规模的项目也需要不同的工具。对于有5000行数据的分析项目，采用诸如SAS或R这样的工具无疑将是矫枉过 正，但若采用Excel的将是非常完美的。而若是有20万行的数据，Excel的功能就明显不够强大了。这时，你就需要大数据软件和编程知识，但并不拘泥 于一种特定语言。

“你真的不需要特定拘泥于关心采用哪种语言。如果有员工能够用一种语言来实现，那么其必然有能力以别的语言来实现。因此，你企业寻找的是具备学习能力的人才。” Chavarry说。

4、自行培养人才

鉴于大数据人才的稀缺，大多数企业的解决方案将是采用自行培养人才的方式。据大数据软件集成公司Talend的CMO Ashley Stirrup称，该公司通过建立一个导师计划，让有经验的专家来培训年轻人才，取得了良好的结果。

“有一类人能够作为嫁接其业务部门和新兴技术之间的桥梁。”Stirrup说。“通常，企业业务部门的人员还没有意识到的新技术对于业务进展的潜力，而对于一些高科技，他们也不知道如何使用。”

不幸的是，留住人才是相当困难的。Talend公司的客户说，他们培训了一些人，让他们接受新技术，然后这个人很可能会被其他公司以50%或更高的涨薪诱惑挖走，所以他们很难找到合适的人才，也更难找针对这些人才实施培训之后，将它们留住。

那么，企业应该如何留住这些人才呢，签订短期性约束力的合同协议可能有损与员工的关系? “关键在于想让这些经过专业培训的人才展示出他们能够在您的企业充分使用并展示他们的技能，而且，他们留在您的公司会更具有价值潜力。此外，企业需要设置 一定的期望，而不要看合同，” Stirrup说。

Xiao也正遭遇同样的人才争夺的问题。他说，他所在的Tamr公司试图激发所雇佣人才的团队意识，并激励他们寻找在该公司的价值。“当他们找 到与自己有‘共同语言’的同事，员工通常会认可这便是自己在未来几年将要心甘情愿合作的团队。鉴于市场竞争是如此激烈，我们真诚的希望员工能够在外面公司 获得成功，否则我们将无法吸引到更好的人才。”他说。

Heudecker也认为公司应该鼓励人才，而不是束缚人才。“您企业可能并不需要一个博士团队。也许只需要一个拥有统计学、计算机科学和工商 管理硕士学位的人。考察一下那些可能只有本科学历的员工，看看他们是否对于数据分析方面感兴趣。公司应该提供激励性的基础训练和方法来确保将员工留在企 业，因为这些技能在现如今的需求都是如此迫切。”他说。

Heudecker说，最终，大数据将成为新的常态，而人才储备也将扩大。 “如果我们看一下大数据的基础架构，它非常类似于80年代的RDBMS市场。彼时，其还没有被广泛应用，但人们已经在部署建造它们。而同样的事情将在大数据领域发生。”

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⑦ 大数据专业就业前景如何

前景比较好。
大数据人才紧缺，未来发展空间广阔。大数据产业是一个人才短缺、一个巨大的市场需求。现在的大数据产业只有五十万人，而这个行业的整体需求却超过了一百万，可以说是一个庞大的人才缺口。更何况，海量的数据，已经渗透到了各个领域。根据这两年大数据专业毕业生的就业状况，大数据行业的职位数量依然很多，特别是在大数据开发方面，正在逐步从大数据平台开发到大数据应用开发。首先，大数据技术系统可以建立一个巨大的价值空间，而这些价值空间都是建立在数据价值之上的，而且随着数据的不断涌现，它的价值也会随之增长。随着网络从消费到工业的转变，网络将会产生更多的数据，从而使其增值空间更大。