『壹』 大数据的就业方向
总的来说大数据领域有几大细分 1 数据清洗、收集、爬虫 //偏脚本、爬虫能力 2 数据回分析 //偏业务答，偏SQL，偏分析能力 3 数据开发 //偏平台，偏工程化、后端开发能力 4 数据挖掘 //偏算法，偏挖掘能力 一般来说，数据分析的门槛最低，其次数据开发和爬虫类，门槛最高的是挖掘，当然薪酬也是相对较高的。 从应用开发入手，你可以往两个方向房展： 1 进一步熟悉架构，提升开发能力，往数据架构师转； 2 从应用工程化往挖掘工程师转，需要自己多学算法相关的知识；
『贰』 蓉漂计划成都人才政策
蓉漂计划成都人才政策是将大力实施“蓉漂”计划，鼓励青年人才来蓉创业就业，实行全日制大学本科及以上毕业生凭毕业证落户制度 成都将改革人才落户政策，推行“先落户后就业”，鼓励青年人才来蓉创业就业。具有全日制大学本科及以上学历的青年人才，凭毕业证来蓉即可办理落户手续。
“蓉漂计划”青年项目分为“创新人才”和“创业人才”，申请“蓉漂计划”青年项目的人选，
须具备以下条件：
（1）年龄不超过40周岁。
（2）引进后全职来蓉工作。
（3）为所从事领域中的拔尖人才，具有成为该领域技术（学术）带头人的发展潜力或其创办企业具有可预判的市场前景。
（4）“创新人才”本人一般应取得博士学位或高级专业技术职称，并在国内外知名企业或研发机构有3年以上工作经历；“创新人才”应在2014年1月1日之后（不包括续聘），本通知下发日之前，首次与在蓉企业或高校、科研院所签订3年以上正式工作合同（协议）。
（5）“创业人才”本人一般应取得海外学士或国内硕士学位及以上，并在国内外知名企业工作3年以上；“创业人才”应于2014年1月1日后，本通知下发日之前，首次来蓉创办企业，所创企业注册资本不低于100万元，且实缴资本不低于50%，申报人作为主要创办人（股权一般不低于30％）带项目、资金、技术来蓉创业，其产品处于国内领先、国际一流。
（6）对在读期间已取得突出研究成果，相关成果已进入中试阶段或产业化应用的应届博士（硕士）毕业生，在学历、专业技术职务、工作经历等方面提出破格请求的，本人须提供书面申请，经专家评审机构认定后，可适当放宽；中国科协（成都）海外人才离岸创新创业基地引进人才在基地注册企业并正式孵化的，不受在蓉工作时间限制。
对于本市同一用人单位工作两年及以上的技能人才，可凭单位推荐、部门认定办理落户手续。进一步放宽落户限制，提高落户便利性，努力打造最开放包容和最具人性化的人才落户制度，让广大“蓉漂”扎根成都、融入成都。普通全日制大学本科及以上学历落户条件：
（1）普通全日制大学本科及以上学历；
（2）年龄在45周岁及以下。
毕业生落户条件：
（1）申请人已有住房，应在住房所在地申请办理;
（2）申请人没有住房，但是直系亲属在成都有住房，可在其直系亲属的住房所地申请办理;
（3）申请人没有住房但有工作单位，可在单位集体户或单位所在区(市)县人才交流中心集体户申请办理;
（4）申请人没有住房且没有工作单位，可在区(市)县人才交流中心集体户申请办理落户。
法律依据
《成都市引进培育大数据人才实施办法》
第二条大数据人才引进培育工作在市人才工作领导小组的领导下，市级相关部门根据职责具体组织实施。
第三条紧密结合大数据产业发展需要，按照“分层分类、引领示范”的原则，每年力争引进10名国内外顶尖大数据人才（以下称为大数据十人顶尖人才）、评选认定100名大数据领军人才（以下称为大数据百人领军人才）、培养1000名中高级大数据专业人才（以下称为大数据千人中高级专业人才），至2020年末，储备各类大数据人才6000名，带动聚集大数据相关从业人员6万名以上；至2022年末，储备各类大数据人才10000名，带动聚集大数据相关从业人员10万名以上，把成都建成国内一流、中西部领先的大数据人才高地，为打造“西部数都”提供强有力的人才保障和智力支撑。
第四条大数据十人顶尖人才，主要是指符合《中共成都市委办公厅成都市人民政府办公厅关于印发〈成都市引进高层次创新创业人才实施办法（2016年修订）〉的通知》（成委办〔2016〕32号）的A类（国际顶尖人才）、B类（国家级领军人才）和C类（地方高级人才）标准，并入选“蓉漂计划”的大数据领域人才（团队）。
第五条大数据百人领军人才，主要是指成都市大数据企事业单位的创始人、核心管理团队成员或技术负责人，具备突出的管理能力或技术研发创新能力，其带领的机构或团队能够有力促进成都大数据产业发展，对行业具有显著的引领示范效应。
第六条大数据千人中高级专业人才，主要是指从事大数据分析、架构设计、数据治理、软硬件产品设计与研发、大数据应用、大数据平台、协议和算法研究、可视化、标准研制、数据安全等专业和领域的创新潜能人才。
『叁』 福建省大数据发展条例
（2021年12月15日福建省第十三届人民代表大会常务委员会第三十次会议通过）
目 录
第一章 总则
第二章 数据资源
第三章 基础设施
第四章 发展应用
第五章 数据安全
第六章 保障措施
第七章 法律责任
第八章 附则
第一章 总 则
第一条 为了促进大数据有序 健康 发展，发挥数据生产要素作用，推进数字福建建设，根据有关法律、行政法规，结合本省实际，制定本条例。
第二条 本省行政区域内大数据发展及其相关活动适用本条例。
本条例所称大数据，是指以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，包含公共数据和非公共数据，以及对数据集合开发利用形成的新技术和新业态。
第三条 大数据发展应当遵循统筹规划、创新引领、开放开发、保障安全的原则。
第四条 县级以上地方人民政府应当加强对本行政区域大数据发展工作的领导，将大数据发展纳入国民经济和 社会 发展规划，建立工作协调机制，解决大数据发展和安全工作中的重大问题，所需经费列入本级财政预算。
第五条 省人民政府大数据主管部门组织编制数字福建专项规划，并向 社会 公布。
县级以上地方人民政府大数据主管部门负责本行政区域内大数据统筹管理、开发利用和监督检查等工作，定期进行综合评估。
发展改革、工业和信息化等主管部门按照各自职责，做好大数据发展促进工作。
网信部门负责统筹协调网络数据和相关安全监管工作，公安、国家安全机关和相关部门按照各自职责，做好数据安全监管工作。
第六条 省人民政府大数据主管部门应当会同标准化管理部门制定公共数据采集、汇聚、共享、开放、开发、交易、安全等标准。
鼓励企业、科研机构和 社会 团体参与制定数据行业标准、地方标准以及技术规范。
第七条 省人民政府应当依法加强与海上丝绸之路沿线国家和地区在数字基础设施建设、数字贸易、数字技术等领域的交流合作，促进人才、技术、资本、数据等要素融通。
第八条 县级以上地方人民政府及其有关部门应当加强大数据发展和数据安全宣传教育，营造有利于大数据发展的良好氛围。
第九条 鼓励公民、法人、公共管理和服务机构或者其他 社会 组织在数据汇聚共享、开放开发、发展应用工作中先行先试、 探索 创新。
第二章 数据资源
第十条 公共数据资源实行目录管理。
省人民政府大数据主管部门应当会同有关公共管理和服务机构制定公共数据资源目录编制规范，组织编制并发布本省公共数据资源目录。
设区的市、县（市、区）公共数据资源目录应当与省公共数据资源目录相衔接。
第十一条 采集数据应当遵循合法、正当、必要的原则，向被采集者公开采集规则，明示采集目的、方式和范围，并经被采集者同意。
公共管理和服务机构应当按照公共数据资源目录和相关标准规范，组织开展数据采集工作。除法律、行政法规另有规定外，凡能通过共享获取的公共数据，政务部门不得重复采集。
政务部门为履行维护国家安全和公共安全职责，依照法律、行政法规，需要获取非公共数据时，掌握非公共数据的公民、法人或者其他组织应当提供相关数据。
公民、法人或者其他组织不得通过窃取或者以其他非法方式获取非公共数据。
第十二条 省人民政府大数据主管部门应当通过省公共数据汇聚共享平台汇聚、存储、管理全省公共数据资源。
设区的市人民政府大数据主管部门通过本级公共数据汇聚共享平台汇聚、存储、管理本地区公共数据资源，并接入省公共数据汇聚共享平台。
公共管理和服务机构应当将业务系统接入本级公共数据汇聚共享平台，按照本部门数据资源目录实时、全量汇聚，不得直接共享数据；依照法律、行政法规的规定，未能汇聚的数据应当经同级人民政府大数据主管部门确认，依托公共数据汇聚共享平台以服务接口的方式提供共享服务。
省公共数据汇聚共享平台汇聚的政务数据按照属地原则及时回流至设区的市公共数据汇聚共享平台。
第十三条 大数据主管部门应当建立数据治理工作机制，明确数据质量责任主体，完善数据质量核查和问题反馈整改机制，并对整改情况跟踪督查。
公共管理和服务机构应当加强数据质量管控，健全数据纠错机制，对采集的公共数据进行校核、确认，确保数据准确性、完整性和时效性。
第十四条 公共数据以共享为原则、不共享为例外，分为无条件共享、有条件共享和暂不共享三种类型。
无条件共享类公共数据可以提供给公共管理和服务机构共享使用；有条件共享类公共数据只能提供公共管理和服务机构依法履行职责的必要范围内共享使用。凡列入暂不共享类公共数据的，应当有法律、行政法规或者国家政策作为依据。
公共管理和服务机构通过公共数据汇聚共享平台共享和获取数据，获取的数据应当用于本部门履行职责需要，不得提供给第三方，也不得用于其他目的。除法律、行政法规另有规定外，所获取的数据与纸质文件具有同等效力。
第十五条 公共数据开放应当遵循统一标准、分类分级、安全有序、便捷高效的原则。
公共数据开放分为普遍开放和依申请开放两种类型。属于普遍开放类的公共数据，公民、法人或者其他组织可以直接从公共数据资源开放平台无条件免费获取；属于依申请开放类的公共数据，应当向公共数据资源开放平台申请，经大数据主管部门征求数据提供单位同意后获取。
第十六条 公共数据资源实行分级开发。省人民政府设立全省公共数据资源一级开发主体，承担公共数据汇聚治理、安全保障、开放开发、服务管理等具体支撑工作。设区的市人民政府可以根据需要设立本地区公共数据资源一级开发主体。
二级开发主体基于具体应用场景，需要获取一级开发主体汇聚治理的数据资源的，应当经大数据主管部门同意，并按要求使用数据，定期向大数据主管部门报告开发利用情况，所开发的数据产品应当注明所利用数据的来源和获取日期。
二级开发主体包括公民、法人或者其他组织。
第十七条 依法获取的各类数据经处理无法识别被采集者且不能复原的，可以交易、交换或者以其他方式开发利用。
公民、法人或者其他组织按照有关规定开发利用公共数据资源获得的合法收益，受法律保护。
数据交易、交换应当遵守法律法规和 社会 公德，不得损害国家利益、 社会 公共利益和他人合法权益。
第十八条 省、设区的市人民政府大数据主管部门应当会同相关行业主管部门建立多元化的数据合作交流机制，鼓励掌握非公共数据的公民、法人或者其他组织向政府共享数据，将相关数据向公共数据汇聚共享平台汇聚，加强公共数据和非公共数据深化融合。
鼓励行业协会建立行业数据合作交流机制，推进行业数据汇聚、整合、共享。
第三章 基础设施
第十九条 县级以上地方人民政府应当遵循统筹布局、集约建设、资源共享、保障安全的原则，构建高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的数字信息基础设施体系，为大数据发展提供支撑保障，数字基础设施的建设和布局应当纳入国土空间规划。
第二十条 省、设区的市人民政府大数据主管部门应当组织建设本级公共数据资源汇聚共享、统一开放、开发服务等基础平台，推动数据跨层级、跨地域、跨部门、跨行业创新应用。
第二十一条 省人民政府通信管理等有关部门应当统筹推进全省通信基础设施建设，提高城乡宽带、移动互联网覆盖率和接入能力，推进全省通信骨干网络扩容升级，构筑空天地海一体化信息网络。
第二十二条 省、设区的市人民政府大数据主管部门以及其他有关部门应当构建全省一体化大数据中心体系，统筹推进数据中心、超算中心和边缘计算节点等算力基础设施建设，发展云计算等大数据计算能力工程，构建高效协同的智能算力生态体系。
第二十三条 县级以上地方人民政府及其有关部门应当推动交通、能源、水利、生态、市政等领域传统基础设施数字化改造和智能化升级。
第二十四条 省人民政府网信等有关部门应当构建全省统一的网络安全监测预警、应急处置平台，建立健全网络与信息安全标准体系，完善信息安全基础设施建设。
第四章 发展应用
第二十五条 县级以上地方人民政府应当坚持应用和服务导向，以数字化转型驱动生产方式、生活方式和治理方式创新，运用大数据推动经济发展，促进民生改善，完善 社会 治理，提升政府服务和管理能力。
第二十六条 省人民政府 科技 、工业和信息化、大数据等有关部门应当推进通信设备、核心电子元器件等关键技术研发和产业化，推动人工智能、物联网、区块链、云计算、网络安全等新兴数字产业的发展，形成创新协同、布局合理的产业生态体系。
省人民政府工业和信息化等有关部门应当统筹规划软件和信息技术服务业发展，培育优势特色软件产业集群，构建 健康 可持续软件产业生态。
第二十七条 县级以上地方人民政府及农业农村等有关部门应当推动数字技术在农业生产管理智能化过程中的应用，提升农业生产精细化、智能化水平。支持农产品加工、仓储、冷链、配送等环节数字化建设，促进农村电子商务发展。
县级以上地方人民政府及 科技 、工业和信息化、通信管理等有关部门应当支持制造业企业将大数据融入生产经营各环节，推动数字技术在研发设计、生产制造、经营管理、市场服务等方面应用，推进大型制造业企业和特色产业集群数字化转型。培育面向工业设计和智能制造的公共服务平台，推动制造业数字化。
第二十八条 县级以上地方人民政府及其有关部门应当发挥大数据优化公共资源配置的作用，推动数字化服务普惠应用，重点拓展交通、金融、商贸、物流、教育、医疗、养老等领域数字应用场景建设，创新服务产品和模式。
县级以上地方人民政府应当完善城市信息运行管理服务平台，构建城市数据资源体系，分级分类推进新型智慧城市建设；健全农村综合信息服务体系，建立涉农信息普惠服务机制，推进乡村管理服务数字化，推动数字乡村建设。
第二十九条 县级以上地方人民政府应当建立健全数字化 社会 治理和大数据辅助决策机制，在 社会 态势感知、综合分析、预警预测、公众参与等方面，加强大数据创新应用，提升政府科学决策和 社会 治理能力，提高宏观调控和风险防范水平。
省人民政府大数据主管部门应当会同有关部门统筹建设全省电子政务网络，县级以上地方人民政府应当推动一体化在线政务服务和协同办公，推进纵向贯通，优化办事流程，推动政务服务便捷化、标准化。
第五章 数据安全
第三十条 省人民政府应当建立健全数据分类分级保护和安全审查制度，明确各环节中数据安全的范围边界、责任主体和具体要求。
县级以上地方人民政府有关部门应当坚持数据安全和数据开发应用并重，建立数据安全工作协调机制，完善风险评估、监测预警以及应急处置机制，加强大数据环境下防攻击、防泄露、防窃取的监测、预警、控制和应急处置、容灾备份能力建设，保障数据采集汇聚、共享应用和开放开发等环节的数据安全。
第三十一条 开展数据采集、使用等活动应当遵守有关数据安全管理的法律、行政法规，维护国家安全和 社会 公共安全，保守国家秘密，保护商业秘密和个人信息。
任何单位和个人不得非法采集、传播、泄露、篡改、交易涉及国家利益、公共安全、军工科研生产、商业秘密、个人信息等内容的数据。
第三十二条 开展涉及个人信息的数据活动，应当遵守法律、行政法规规定，对所采集的个人信息进行去标识化或者匿名化处理，记录数据处理全流程，不得泄露或者篡改采集的个人信息。
第三十三条 省、设区的市人民政府大数据主管部门应当建立健全数据资源使用的监管制度，并会同本级有关政务部门加强数据资源使用情况的监督检查。
对公民、法人或者其他组织未按照要求使用公共数据的，省、设区的市人民政府大数据主管部门应当责令改正，并暂停提供数据服务；拒不改正的，可以终止提供数据服务。
第三十四条 公共管理和服务机构应当制定数据安全事故应急预案，并定期开展安全评测、风险评估和应急演练；发现共享数据使用部门有违规、超范围使用数据等情况，应当向同级大数据主管部门通报，要求暂停或者终止对其提供数据服务；发生重大数据安全事故时，应当按照规定立即启动应急预案，及时采取补救措施，告知可能受到影响的用户，并向同级大数据主管部门和网信等有关部门报告。
第三十五条 公共管理和服务机构在处理和使用公共数据过程中，因数据汇聚、关联分析等原因，可能产生涉密、涉敏数据的，应当由专家委员会进行安全评估，根据评估意见采取相应的安全措施。
政务部门应当会同大数据主管部门按照保密、安全监管等规定，提高风险识别和风险处置能力，定期对开放的数据进行风险评估。
有关行业组织应当建立健全本行业的数据安全保护规范和协作机制，加强对数据风险的分析评估，定期进行风险警示。
第三十六条 公共数据汇聚共享、统一开放、开发服务等基础平台的建设、运行、维护管理单位，应当明确数据安全保护的工作责任，加强平台数据安全保护措施，防止数据丢失、毁损、泄露、篡改。
任何单位和个人不得非法接触、破坏、侵入公共数据汇聚共享、统一开放、开发服务等基础平台。
第六章 保障措施
第三十七条 省人民政府应当根据本省大数据发展水平和各地区经济差异，统筹规划全省大数据产业发展，完善大数据产业链，充分发挥数据要素作用，提升产业整体竞争力。
县级以上地方人民政府应当按照全省大数据产业发展要求，制定促进本地区产业发展的政策措施，优化发展环境，建立政产学研用合作机制，推动关键技术、重点产品、配套服务、商业模式等创新发展。
第三十八条 县级以上地方人民政府应当充分利用现有资金渠道，优先支持大数据核心关键技术攻关、大数据基础设施和公共平台建设、数字园区建设和龙头企业培育。
县级以上地方人民政府应当支持数字产业化、产业数字化，鼓励金融机构创新大数据产业金融服务，拓宽大数据企业融资渠道。
县级以上地方人民政府及其有关部门应当落实政府购买服务政策，加大对大数据应用产品和服务的采购力度。
县级以上地方人民政府应当支持大数据企业发展壮大，扶持技术水平高、市场竞争力强、具有自主知识产权的大数据龙头企业和创新型中小微企业，培育大数据创新企业。
第三十九条 鼓励有条件的市、县（区）建立数字园区，促进大数据产业集聚发展。
数字园区所在地人民政府应当大力推进大数据产业集群招商、关联业态和衍生业态招商，引进国内外知名大数据研发机构、大数据企业孵化器、大数据企业、大型数据中心，鼓励和支持入园企业参与公共数据资源开发。
第四十条 省、设区的市人民政府大数据主管部门以及其他有关部门应当采取措施培育数据交易市场，鼓励和支持数据交易活动，促进数据资源有效流动。
省人民政府大数据主管部门应当规范数据交易行为，鼓励和引导数据交易主体在依法设立的数据交易平台进行交易，加强对数据交易平台的监管。数据交易平台应当采取措施，防止数据交易过程中的个人信息泄露。
第四十一条 县级以上地方人民政府应当结合本行政区域大数据发展应用重点领域，制订大数据人才发展计划，培养和引进领军人才、高层次人才和急需紧缺人才，在工程系列职称中增设大数据相关专业，为大数据人才开展教学科研和创业创新等活动创造条件。
县级以上地方人民政府应当支持高等教育、职业教育、职业培训机构开展本土大数据产业人才培养和专业建设。鼓励高等院校、科研机构和其他企事业单位采用设立研发中心、学术交流、技术持股、期权激励、服务外包、产业合作等方式开展产学研合作，实现人才培养、技术创新、产业发展的深度融合。
第四十二条 县级以上地方人民政府应当保障大数据项目建设用地，对符合条件的新增大数据项目建设用地，统筹安排年度计划指标。
省人民政府有关部门根据有关政策和产业转型升级的实际需要，对大数据企业用电给予扶持。电力部门应当采取有效措施，组织、推动供电企业为大数据企业提供用电保障。
第四十三条 县级以上地方人民政府应当推进信息无障碍建设，为老年人、残疾人等运用智能技术困难的群体提供相应的智能化产品和服务，保障其在出行、就医、办事、消费等方面的基本服务需求。
第七章 法律责任
第四十四条 违反本条例规定的行为，法律、行政法规已有法律责任规定的，从其规定。
第四十五条 违反本条例规定，大数据主管部门及其工作人员在大数据发展应用及相关活动中滥用职权、玩忽职守、徇私舞弊的，对直接负责的主管人员和其他直接责任人员依法给予处分；构成犯罪的，依法追究刑事责任。
第四十六条 违反本条例规定，公共管理和服务机构有下列情形之一的，由大数据主管部门或者有关部门责令限期改正；逾期不改正的，对直接负责的主管人员或者其他直接责任人员依法给予处分；造成损失的，依法承担赔偿责任；构成犯罪的，依法追究刑事责任：
（一）未按照规定采集、汇聚、共享、开放、开发公共数据的；
（二）未按照规定实现政务信息系统互联互通、数据共享的；
（三）篡改、伪造、泄露数据的；
（四）未依法履行数据安全保护职责的；
（五）其他违反本条例规定的行为。
公共数据资源一级开发主体和二级开发主体在数据使用过程中侵犯国家、 社会 和他人合法权益、利用公共数据获取非法利益以及未履行数据安全保护职责的，依照前款规定追究相应法律责任。
第四十七条 公共数据汇聚共享、统一开放、开发服务等基础平台的建设、运行、维护管理单位未按照规定履行平台管理职责的，由同级人民政府大数据主管部门或者其他有关部门责令改正；情节严重的，对直接负责的主管人员和其他直接责任人员依法给予处分。
第四十八条 非法采集、使用涉及国家安全、公共安全、军工科研生产、商业秘密、个人信息等数据的，按照有关法律法规的规定处罚。
非法接触、破坏、侵入公共数据汇聚共享、统一开放、开发服务等基础平台的，由公安、国家安全机关依法查处；构成犯罪的，依法追究刑事责任。
第八章 附 则
第四十九条 本条例下列用语的含义：
（一）公共管理和服务机构，是指政务部门以及公益事业单位、公用企业。
（二）公共数据，是指公共管理和服务机构在依法履职或者提供公共管理和服务过程中收集、产生的，以一定形式记录、保存的各类数据及其衍生数据，包含政务、公益事业单位数据和公用企业数据。
（三）非公共数据，是指公共管理和服务机构以外的公民、法人或者其他组织开展活动所产生、获取或者加工处理的各类数据。
（四）政务数据，是指政务部门在履行职责过程中采集、获取或者通过特许经营、购买服务等方式开展信息化建设和应用所产生的数据。
第五十条 本条例自2022年2月1日起施行。
（福建日报）
『肆』 应对大数据,人才要先行
应对大数据,人才要先行
继物联网、云计算之后，大数据在众多领域掀起变革巨浪，成为当前信息产业最受关注的技术之一。在这场席卷全球的浪潮中，大数据也不可避免地渗入了军事领域，对现代战争作战样式和指挥决策产生深远影响。
虽然我军近年来在作战训练、后装保障等领域的数据建设运用取得长足进步，但离大数据时代对信息化战争提出的要求仍有差距，突出体现在一些基础性根本性问题至今未得到很好解决。譬如，如何高效采集数据？怎样保证各级各类数据的真实性？如何针对不同战争态势有效应用数据等等。探索这些问题离不开高素质人才，换言之，搞好大数据的分析和处理，最缺乏的也是人才。军队人才建设发展必须适应这种变革，培养出一大批军用数据与知识工程方面的专业人才作支撑，才能引领军队大数据建设科学发展。
军地联手共育。数据本身其实没有价值，只有被分析、研究，才有可能产生价值。大数据研究需要数据化专业人才，这不仅要依靠军队自身，还要充分利用地方资源，把军民融合的步子迈开，可由某一高校、某一企业为载体，也可依托专门的培训机构，组成开放式、联盟式的共享机构，以大数据为基础，使众多高校及军队机构共享最新前沿理论、研发成果与实践技能数据。
专业岗位练兵。有计划地设置数据分析管理专门岗位，加强对数据分析处理专门人才的培养和队伍建设，着重培养军事数据整合能力、分析数据背后价值的能力和精确快速行动的能力。迎接大数据时代的到来，军队各级领导必须高度重视，针对大数据分析和处理人才队伍建设的各种问题，用强烈的数据意识推进人才科学发展，做好大数据的顶层设计工作。
数据平台谋战。加强军事训练领域基础数据研究，做好大数据规划建模、数据挖掘与信息决策、数据集成、数据可视化、数据质量控制、数据采集处理等专业课程的建设，综合运用各类战场数据和决策辅助系统，使大数据与实战无缝对接，实现各级指挥员精确指挥作战。
“胜利向那些能预见战争特性变化的人微笑，而不是向那些等待变化发生后才去适应的人微笑。”战争的较量归根结底是人才的较量，深化军事斗争准备，提高打赢现代战争能力，需要我们切实研究破解大数据人才培养难题，加快打造大数据人才队伍。
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『伍』 在新时期，如何利用大数据成为不可或缺的人才
感谢悟空的邀请！
在新时期，谈起大数据，相信很多人都不陌生了吧！其实大数据已经悄无声息的走入了我们的生活，大数据也是未来互联网发展的重要方向。
那么在新时期，大数据对人才的能力有何要求？如何利用大数据成为新时代不可多得的人才？下面带你详细分析下：
大家都知道，其实现在的中国市场，最缺乏的就是复合型的大数据开发人才，我认为，在新时代，要想成为大数据人才，应该从以下几方面着手：
1、大数据人才首先要拥有技术
大数据自然离不开人才，要想成为大数据不可或缺的人才 ，就必须要拥有相关大数据技能。大家都知道，大数据对人才的能力提出了更加高的要求，技术能力上大数据人才要具备java、大数据开发、大数据架构、软件开发工程等技术背景，会用大数据分析工具，了解统计模型相关知识；在一定程度上掌握Python等一类通用型编程语言，特别是编程方面一定要精通，没有哪一种大数据不需熟练掌握一门编程语言的。
2、大数据人才需要强大的跨学科学习
随着大数据向各行业的渗透，大数据从业者往往身兼数职，需要同时掌握数据技术和业务知识。一个好的大数据人才，必须具备强大的数据分析、数据挖掘的能力，而一个既能做业务数据分析，又懂机器学习和工程开发的分析师就是数据科学家。
3、 大数据人才需要坚持
任何技术的掌握都不是一朝一夕的事情，当然大数据也不例外。大数据人才对人提出了更高的需要，不仅需要掌握相关的编程语言，还需要掌握数据分析能力，这就要求我们想要全方位提升自己的大数据业务水平，必须要坚持学习，只有具备大数据知识了，我们才能投入到大数据行业添砖加瓦。
4、 坚持学习的能力
大数据人才要有较强的沟通协调能力、学习能及推动能力、善于执行和监控，有较强的组织和责任意识，还需要强大的逻辑思维能力、归纳演绎能力帮助理解业务，能快速学习全新领域的商业模式和生态。
5、心态很重要
学习大数据的时候，一定要有良好的心态，大数据学习是一个枯燥的国产。要想学有所成，心态极其重要，不是什么东西一学就会的。
总结：在新时期，目前大数据人才已经成为市场上不可或缺的人才，大数据已经悄无声息的进入到很多行业了。但学习大数据不是一朝一夕的事情，需要有规划有计划的学习、要有坚持学习的能力，只有这样，才会在新时期，成为新时代所需要的大数据不可多得的人才…
大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据、机器学习方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
首先，当前正处在大数据时代，大数据未来将创造出一个巨大的新价值领域，而这个领域的核心就是围绕数据价值化的一系列环节。从目前大数据领域所形成的初步产业链来看，涉及到数据采集、数据整理、数据存储、数据安全、数据分析和数据引用，目前数据分析是比较常见的落地应用之一。所以，要想利用大数据成为不可或缺的人才应该从大数据产业链入手。
对于当前没有进入职场的大学生来说，根据自身的知识结构来掌握相应的大数据技术能够在一定程度上提升自身的职场竞争力。比如具备数学基础的同学可以考虑学习一下大数据分析技术，未来对于大量的职场人来说，数据分析将是日常工作的一部分。对于动手能力比较强的同学，可以考虑学习一下大数据运维的相关技术，包括数据采集、大数据平台部署等。随着大数据逐渐开始落地到传统行业，大数据分析、大数据运维、大数据开发等岗位将有大量的人才需求。
对于当前的职场人来说，要想通过大数据成为不可或缺的人才，需要从三个方面入手，其一是掌握大数据技术；其二是把大数据技术与行业相结合；其三是能够通过大数据技术创造出源源不断的价值。
学习大数据技术要根据自身的知识结构来学习，对于职场人来说，可以从大数据分析工具开始学习，基本的学习路线是Excel、BI工具、数据库、Python编程。大数据与行业的结合有多种不同的方式，目前场景大数据分析是比较常见的落地应用。要想通过大数据技术来创造出价值，一个重要的出发点就是通过大数据完成各自决策的制定，大数据不是目的，通过大数据完成各自决策才是目的。大数据一方面是给人力岗位使用，另一方面是给智能体使用，未来智能体的应用空间将非常广阔。
我是从以前做淘宝天猫的，今年不做的。在我看来大数据有点类似淘宝的生意参谋，它会给您提供行业各种数据，只是现在应该这个数据维度更丰富了。比如这个行业同行的转化率，有些行业的转化率，进店访客等等；在电商平台都是可以看到的，但是实体以前是做不到的。
现在随着数字技术的发展，以及实体行业对消费反馈收集困难等原因，才有了大数据的概念。比如现在好多行业面临的问题是自己设计的产品，消费者不喜欢，卖不出去。可以如果有了大数据，你就知道你的客户男女比例多少，年龄分布、喜好什么价位的产品等等，让你设计的产品更精准。
其实在我看来，你成为数字化的运营高手，你就可以成为不可或缺的人才。
大数据在我看来就是“1+1=N”。
怎么说呢，比如大数据提供给您行业转化率是多少，你的实体转化率是多少？等等，你想成为不可或缺的人才，那你就要有通过这些数据知道我公司现在问题出现在什么地方了？是什么因素刺激的出现了这种情况的能力，比如这周你店铺成交额涨了多少？这是数据给您能提供的，但是为什么涨了，数据给您提供不了，这你要自己分析，是有节气，还是因为你做了一个什么活动等，并针对现有数据对下一周做出计划。
数据给你的是“1+1=N”你要做的就是把这个数据反映到实物上，并进行分析，并制定下一步公司运作计划。
比如现在是数据给你1+1=3，那你就要分析为什么是3，不是2或者1甚至0呢？是什么刺激这个数据的增长了，是因为你在某些方面优化了还是因为有节气等，下一步什么安排等，也就是说你的每一步都能从数据反映出来，并能分析数据，做出下一步的安排等。
好了就说这么多吧，说太细我怕我理解的不准确，误导人。
对于一个企业来说，大数据可以拓宽产品的销售渠道和提升服务质量。有利于获取市场的动态和了解分析用户需求体验。
大数据如何才能发挥其作用，最重要的还是得有相对应的人才为它进行分析整理。
大数据可以让业内的情况变得清晰明了，是事实的支撑，通过数据可以知道业内的最新动态，根据数据分析，及时做出方案调整 有利于企业的发展。
大数据的工作中最重要的是什么？
1. 细致精准的数据采集；
2. 同时具备逻辑性与适用性；
3. 数据标签的规划切实可行(务实)；
4. 具备行业垂直度的商业性思维能力；
5. 能够做到更强的扩展性构架。
总结来说，商业化的大数据最重要的价值便是逻辑性与适用性，而扩展性也能保证在实践中更有竞争力，最后便是务实和思维能力的支撑。
任何时代的任何职业都需要面对竞争，所以能够产生的价值决定了我们被需求的程度，如想成为那个不可或缺的人，不仅要具备能力，还要具备务实的心态！
感谢悟空邀请回答。当今世界是 科技 高速发展的时代，也同样是大数据时代，竞争也是十分的激烈，要想成为大数据不可或缺的人才，必须要保证自己的专业知识过硬，这是一个看技术的活，弱者会被淘汰只有强者才能生存！
大数据可以拓宽产品的销售渠道和提升服务质量。有利于获取市场的动态和了解分析用户需求体验。
大数据如何才能发挥其作用，最重要的还是得有相对应的人才为它进行分析整理。
大数据可以让业内的情况变得清晰明了，是事实的支撑，通过数据可以知道业内的最新动态，根据数据分析，及时做出方案调整 有利于企业的发展。
『陆』 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。”
以上是小编为大家分享的关于应对大数据人才短缺的四种方式的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
『柒』 云南北大青鸟java培训告诉你大数据人才发展与就业前景，你了解多少
1、ETL研发
2、Hadoop开发
『捌』 大数据人才需求有哪些趋势
当前大数据领域的人才需求有三个较为明显的趋势，这些趋势一定要引起从业者的重视，其一是大数据岗位的划分逐渐行业化，更多行业领域出现了自己的大数据岗位，这些岗位不再仅仅以开发岗、算法岗来划分，而更趋向于全栈化，这就要求从业者的知识结构要更加全面化。
其次是大数据领域的创新会更趋向于数据价值出口的打造，这个过程会要求大数据与更多技术相结合，比如大数据与区块链的结合就有很多创新点。从大的发展和创新趋势来看，大数据未来将是互联网(包括产业互联网)价值的主要承载方式之一，所以互联网的价值越大则大数据的价值就越大，基于这个创新思路，大数据技术必然要与众多技术手段相结合。
除此之外，大数据的生产将从被动变为主动，传统的数据采集方式将发生变化，传统的数据采集概念会逐渐被数据生产概念所取代，而如何生产数据则是大数据从业者需要重点考虑的核心问题之一，所以掌握大数据生产技术将会有更大的发展空间。
最后，大数据不论如何发展，大数据的背后都是各种资源，随着行业资源和社会资源纷纷向互联网迁移，资源和数据的边界也在逐渐模糊，资源即是数据，从这个角度来看，未来更多的行业从业者都可以看成是大数据从业者。
关于大数据人才需求有哪些趋势，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
『玖』 大数据青年人才培养计划对我们有什么好处
学一技之长，推荐就业。省的自己出去跑到人才市场去找工作单位。而且终身免费换工作，这些自己都不用担心啊。
『拾』 大数据需要什么人才
大数据需要以下六类人才：
一、大数据系统研发工程师。
这一专业人才负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等，同时，还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等，这一类人才是任何构设大数据系统的机构都必须的。
二、大数据应用开发工程师。
此类人才负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapRece，他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。其中，ETL开发者是很抢手的人才，他们所做的是从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要，将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，为提取各类型的需要数据创造条件。
三、大数据分析师。
此类人才主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。随着数据集规模不断增大，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求将持续增长，具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才，他们所从事的是热门的分析师工作。
四、数据可视化工程师。
此类人才负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，清楚地揭示数据中的复杂信息，帮助用户更好地进行大数据应用开发，如果能使用新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那么，就成为很受欢迎的人才。
五、数据安全研发人才。
此类人才主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施，而对于数据安全方面的具体技术的人才就更需要了，如果数据安全技术，同时又具有较强的管理经验，能有效地保证大数据构设和应用单位的数据安全，那就是抢手的人才。
六、数据科学研究人才。
数据科学研究是一个全新的工作，够将单位、企业的数据和技术转化为有用的商业价值，随着大数据时代的到来，越来越多的工作、事务直接涉及或针对数据，这就需要有数据科学方面的研究专家来进行研究，通过研究，他们能将数据分析结果解释给IT部门和业务部门管理者听，数据科学专家是联通海量数据和管理者之间的桥梁，需要有数据专业、分析师能力和管理者的知识，这也是抢手的人才。