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院校对于大数据行业人才

发布时间:2023-05-31 15:03:08

『壹』 大数据人才发展与就业前景,你了解多少



2023年,教育部再次公布关于2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果,两百多所高校新增备案拿郑“数据科学与大数据技术”专业。这是从16年教育部公布15年新增备案开始,大数据类专业持续新增获批的第四年,截至目前,全国已有四百多所高校获批并争相开设大数据类专业,其次是人工智能类专业:机器人工程、智能科学与技术、智能制造工程,及网络空间安全等专业。

市场对人才需求迫切

大数据与人工智能不仅在互联网公司的战略规划中频繁出现,同时在我国国务院和其他国家的政府报告中多次被提及。大数据、物联网、人工智能、网络安全等新领域人才虽是刚性需求,但供给仍严重不足。

据职业社交平台LinkedIn发布的《2018年中国互联网最热职位人才报告》显示,研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营、数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大,而数据分析人才最为稀缺。

根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计,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。

大数据的应用范围广泛,将近50%的企业将大数据运用在企业工商信息管理方面,社会保障占据33.9%、劳动就业占据32.7%、市森脊政管理占据29.4%、教育科研方面分别占据29%,发展形势一片大好,在各行业都有应用。


大数据行业方向学习

数据存储和管理

大数据都是从数据存储开始。这意味着从大数据框架Hadoop开始。它是由ApacheFoundation开发的开源软件框架,用在计算机集群上分布式存储非常大的数据集。

显然,存储对于大数据所需的大量信息至关重要。但更重要的是,需要有一种方式来将所有这些数据集中到某种形成/管理结构中,以产生洞察力。因此,大数据存储和管理是真正的基础,而没有这样的分析平台是行不通的。在某些情况消春颂下,这些解决方案包括员工培训。

数据清理

在企业真正处理大量数据以获取洞察信息之前,先需要对其进行清理、转换并将其转变为可远程检索的内容。大数据往往是非结构化和无组织的,因此需要进行某种清理或转换。

在这个时代,数据的清理变得更加必要,因为数据可以来自任何地方:移动网络、物联网、社交媒体。并不是所有这些数据都容易被“清理”,以产生其见解,因此一个良好的数据清理工具可以改变所有的差异。事实上,在未来的几年中,将有效清理的数据视为是一种可接受的大数据系统与真正出色的数据系统之间的竞争优势。

数据挖掘

一旦数据被清理并准备好进行检查,就可以经由数据挖掘开始搜索过程。这就是企业进行实际发现、决策和预测的过程。

数据挖掘在很多方面都是大数据流程的真正核心。数据挖掘解决方案通常非常复杂,但力求提供一个令人关注和用户友好的用户界面,这说起来容易做起来难。数据挖掘工具面临的另一个挑战是:它们的确需要工作人员开发查询,所以数据挖掘工具的能力并不比使用它的专业人员强。

数据可视化

数据可视化是企业的数据以可读的格式显示的方式。这是企业查看图表和图形以及将数据放入透视图中的方法。

数据的可视化与科学一样,是一种艺术形式。而大数据公司将拥有越来越多的数据科学家和高级管理人员,很重要的一点是可以为员工提供更加广泛的可视化服务。销售代表、IT支持、中层管理等这些团队中的每一个成员都需要理解它,因此重点在于可用性。但是,易于阅读的可视化有时与深度特征集的读取不一致,这成为了数据可视化工具的一个主要挑战。


大数据的就业前景了解

由于大数据所创造的价值非常大,也将让企业更加愿意为相关的人才付出更高的薪资。目前,具备一年工作经验的从业者月薪已经达到15k左右。具备3-5年经验的从业者年薪已经达到30-50万左右。大数据的就业前景非常值得期待,入行大数据也需要趁早。

大数据的就业方向有许多,主要可分为三大类:

1.大数据开发方向:大数据工程师,大数据开发工程师,大数据维护工程师,大数据研发工程师,大数据架构师等

2.数据挖掘,数据分析和机器学习方向:大数据分析师,大数据高级工程师,大数据分析师专家,大数据挖掘师,大数据算法师等

3.大数据运维和云计算方向:大数据运维工程师等

当下正是金九银十的求职季,作为高薪的大数据行业,以下就业岗位与相对薪酬可作为有意愿从事大数据行业人员的从业参考。

1、ETL研发

ETL,是英文Extract-Transform-Load的缩写,用来描述将数据从来源端经过萃取(extract)、转置(transform)、加载(load)至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库。

所需技能:ETL工程师是从事系统编程、数据库编程与设计,要掌握各种常用的编程语言的专业技术人员。因此从事ETL研发首先一定要具有优秀的编程能力,其次要熟悉主流数据库技术,如oracle、Sqlserver、PostgeSQL等。并且得会数据etl开发工具,如Datastage,Congos,Kettle等。

2、Hadoop开发

Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量数据的存储,MapRece提供了对数据的计算。Hadoop开发人员利用Hadoop来对数据进行必要的处理。

所需技能:

Java/Scala/Python/C/C++/Jav

『贰』 有哪些大学的哪些专业是与大数据有关的

大数据的时代,很多学校都开设了大数据相关的专业和课程。在教育部公布的高校新增专业名单中,有32所高校成为第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校。
从两次获批的”数据科学与大数据技术专业”名单中可以看出,该专业学制都为四年,授予工学学位或理学学位。
第一批成功申请该专业的高校共有3所,为北京大学、对外经济贸易大学及中南大学,于2016年2月获得教育部批准。
“大数据”专业学什么?
方向一↗ 数据挖掘、数据分析&机器学习方向
方向二↗大数据运维&云计算方向
方向三↗Hadoop大数据开发方向
精通任何方向之一者,均会 “ 前(钱)”途无量。
三个方向中,大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例,Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上,工作1年月薪可达到 1.2W 以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万,一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学习大数据专业也是进大公司的捷径!
“大数据”专业毕业以后干什么?
事实上,大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛,从国防部、互联网创业公司到金融机构,到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚,在硅谷,入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。
目前全国各类高校、高职院校已陆续开始围绕大数据专业建设展开研究并申报大数据专业。作为交叉型学科,大数据的相关课程涉及数学、统计和计算机等学科知识,“数据科学与大数据技术”专业也强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。该专业重点培养具有以下三方面素质的人才:一是理论性的,主要是对数据科学中模型的理解和运用;二是实践性的,主要是处理实际数据的能力;三是应用性的,主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。

『叁』 有哪些大学的哪些专业是与大数据有关的

一、开设了大数据的大学:

1、北京大学

大数据是一个新的专业,国内首次出现这个专业是在2016年的时候,当时新设这个专业的高校全国只有3所有,其中就有北京大学。

(3)院校对于大数据行业人才扩展阅读:

大数据专业主要课程

C程序设计、数据结构、数据库原理与应用、计算机操作系统、计算机网络、Java语言程序设计、Python语言程序设计,大数据算法、人工智能、应用统计(统计学)、大数据机器学习、数据建模、大数据平台核心技术、大数据分析与处理,大数据管理、大数据实践等课程。

数据(big data)

指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

『肆』 学大数据需要什么学历

零基础就能学习啊,大专学历
当前,国家大数据战略实施已经到了落地的关键时期,大数据技术产业创新发展、大数据与实体经济深度融合、以及大数据安全管理与法律规制等方面都进入了攻坚阶段大数据领域的人才需求主要围绕大数据的产业链展开,涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用,岗位多集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等几个岗位。当前整个IT行业对于大数据人才的需求量还是比较大的,近几年相关方向研究生的就业情况还是比较不错的,一方面岗位级别比较高,另一方面薪资待遇也比较可观,而且薪资待遇正呈现出逐年上升的发展趋势。

『伍』 大数据学历要求高吗 有限制吗

学习大数据,最低要求统招大专,这也是企业用人的最低学历要求。由于大数据行业人才稀缺,企业用人主要还是看个人的技术实力,所以对学历的限制较小。当然,本科、研究生学历的话会更有优势。

大数据对学历要求严格吗

学习大数据分析工作,一般建议有个本科的学历,专科也行,不是很严格。只是专科学历即使掌握了大数据分析技术,在就业市场上的核心竞争力比较低,现在大多用人单位的要求是本科及以上学历。专科的同学可以考虑尽快进行专升本的学习。

零基础学习大好备数据分析工作,需要有编程能力,编程能力是可以练习与提升的。零基础可以从Python入手友键,相对简单容易,且在分析工作中用到的也比较多。

目前大数据行业对于人才的要求也比较全面。对于高等的大数据分析人才,会SAS、R、PYTHON三个软件中的一个或者多个是基础的要求,同时要求有数理统计基础,这是对专业知识友告毁的要求,懂业务、有逻辑、对数据敏感、能够写分析报告、用数据解决实际问题,这是对数据分析人才的要求。

大数据能从事什么工作

大数据从事的是开源工作,更倾向于“研发”,由于大数据属于新兴领域,专业人才比较缺乏,高端人才更是企业争抢的对象。薪资上升容易,职业发展潜力巨大。

大数据职业发展的方向:大数据开发、数据分析挖掘。

1、大数据开发

主要负责大数据的大数据挖掘,数据清洗的发展,数据建模工作。大数据数据开发工程师偏重建设和优化系统。

2、大数据分析师

一种偏向产品和运营,更加注重业务,主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等;

另一种则更注重数据挖掘技术,门槛较高,需要扎实的算法能力和代码能力。同时薪资待遇也更好。

『陆』 北京电子科技职业学院成立久其产业学院,培养数字人才

根据规划,久其产业学院建成后,校企双方将结合发挥产业优势,深化产教融合。重点培养大数据技术专业、大数据会计专业高素质技术技能人才,每年每专业至少培养一个专业班(订单班)或1个标准教学班(不少于30人),并对8个其他相关专业班的学生进行专业教学和实训。

今年9月,首批大数据技术专业、大数据会计专业共120名学生将进入校园,开启新生活。

其中,在共同开发校企合作课程方面,校企双方将共同进行教材编制和课程建设,设计课程体系、优化课程结构。加快课程教学内容迭代,跟进行业创新链条的动态发展,推动课程内容与行业标准、生产流程、项目开发等产业需求科学对接,建设一批高质量校企合作课程、教材和工程案例集。

同时,在培养教师队伍上,将依托产业学院,建立校企人才双向流动机制,选聘企业业务骨干、优秀技术和管理人才到校任教。 探索 实施产业教师(导师)特设岗位计划,完善产业兼职教师引进、认证与使正唯用机制。加强校内教师培训,将产业学院建设成“双师双能型”教师培养培训基地,打造一支由校企联合构成的高水平教学团队。

共建培训中心、实训基地,随着职业乱清型教育的发展,产教融合校企合作的形式也越来越多。

北京电子 科技 职业学院 科技 处处长、产城教办公室(校企合作办公室哗猜)主任冯志新表示,建立产业学院也是校企合作产教融合的一种模式,他透露,根据学校的专业群发展规划,未来每一个专业群都将建设一个产业学院,“能够把我们现在服务的产业引入学校,拿企业真实的生产项目、企业的真实需要,放到学校里面来实现我们的教学目标。若干年后,或许会形成以产业学院为主体的校企合作产教融合的模式,真正有效地服务我们所在区域的产业。”

编辑 缪晨霞

校对 柳宝庆

『柒』 哈尔滨师范大学大数据专业好不好就业

哈尔滨师范大学大数据专业好就业肆罩。哈尔滨师范大学大数据专业是一个比较新兴的专业,随着大数据技术的快好派速发展,该专业的就业前景也在逐渐扩大。大数据行业需要的人才较多,尤其是在IT和互联网行业,大数据分析、数据挖掘、数据处理等方面的人才需求量较大。此外,随着各行各业对数据分析裂袜闹和挖掘的需求逐渐增加,大数据专业毕业生也有机会在金融、电商、物流、医疗等行业找到就业机会。

『捌』 有哪些大学的哪些专业是与大数据有关的

北京大学、清华大学、人民大学、复旦大学、中南大学、西南交通大学、南京邮电大学

以上的这几个大学都有开设统计学专业和计算机科学专业。这两个专业都是和大数据有关的专业。

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