⑴ 中国大数据应用大会召开在什么时候
7月14日，首届中国大数据应用大会在成都开幕，来自大数据领域及相关行业的2000多名专业人士和6000余名注册听众参会，其中包括中国科学院院士鄂维南、中国工程院院士倪光南。
据了解，在国家工信部、四川省政府、成都市政府指导下，大会由中国大数据专家委员会、中国电子信息产业集团、中国电子学会、四川省经济和信息化委联合主办。两天会期内，2场主论坛和11场专题论坛将举行86场演讲、10余场圆桌讨论，以“大数据与智能时代”为主题，聚焦大数据与各行业、各领域的深度融合，以及大数据的技术创新和产业发展。川报集团封面传媒承办的大数据与媒体联接力论坛，专门探讨数据赋能为媒体提升联接力带来的巨大机遇。
与会嘉宾认为，推动大数据产业发展，政策是保证，技术是基础，应用是核心。应用是大数据技术创新和产业发展的原动力，也是大数据在经济发展、社会进步中彰显价值的关键环节。
据悉，成都正加快建设依托大数据核心技术与关键产品的高新区天府软件园、基于大数据创新创业的郫县菁蓉镇大数据产业园、以数据智慧处理中心和大数据安全为核心的崇州信息安全（大数据）产业示范园等产业聚集发展区，并在智能交通、城市管理、食品安全、环境保护、安全生产、现代物流、电子商务、两化融合等领域加大推广应用力度，力争到2020年全面建成中国西部大数据中心和国内一流的数据强市。
⑵ 大数据的就业怎么样
1.人才缺口大
大数据专业毕业以后主要从事大数据分析工作，该岗位目前人才缺口很大，学会大数据分析就等于拿到了入职大企业和高薪资大门的钥匙。根据统计显示，仅北京地区1天需求量达到15680个。
2.各行各业需求上涨
像金融，电商，游戏，医疗，未来教育，社交等行业都需要大数据分析人员袜扰，需求量很大。
3.大城市机会多工资高
大数据专业人才的需求主要集中在一线一线城市，在大城市学到的东西更多，同样薪资水平也高，北京地区的大数据分析平均月工资就达到了20050元。
从人才缺口和需求上涨到高薪就业，都体现出了大数据专业是一个就业前景很好的专业。
大数据专业就业三大方向
大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。
大数据专业人才就业薪资
1基础人才：数据分析师
北京数据分析平均工资：?0?610630/月，取自15526份样本，较2016年，增长9.4%。
数据分析师岗位职责
业务类别:技术
业务方向:数据分析
工作职责:
1.根据公司产品和业务需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，建设征信分析模型并优化，为公司征信运营决策、产品设计等方面提供数据支持；
2.负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测；
3.参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估；
4.整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中变化和问题，为业务发展提供决策支持；
5.独立完成项目需求管理、方案设计、实施管理和项目成果质量的把控；
6.参与编写项目相关文档。
教育背景:
学历：本科其它：
经验要求:工作经验：3-5年
任职要求:
1.统计学、数学或计算机、数理统计或数据挖掘专业方向相关专业本科或以上学历；有扎实的数据统计和数据挖掘专业知识；
2.熟练使用数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件（SAS、R、Python等的一种或多种），能熟练使用SQL读取数据；
3.使用过逻辑回归、神经网络、决策树、聚类等的一种或多种建模方法；
4.3年以上数据分析工作经验，征信从业背景人员优先；
5.具有金融行业项目经验的相关经验者优先考虑；
6.主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。
能力素养:
良好的分析、归纳和总结能力，善于分析、解决实际问题；主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。
2大数据开发工程师
北京大数据开发平均工资：?0?630230/月。
大数据开发工程师/专家岗位指责（引自滴滴出行）：
职位描述：
1、构建分布式大数据服务平台，参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询，大数据系统运维等系统；
2、服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量；
3、深入源码内核改进优化开源项目，解决各种hadoop、spark、hbase疑难问题，参与到开源社搏咐区建设和代码贡献；
岗位要求：
1、计算机或相关专业本科以上学历（3年以上工作经验）；
2、精通C/Java/Scala程序基好纯开发(至少一种)，熟悉Linux/Unix开发环境；
3、熟悉常用开源分布式系统，精通Hadoop/Hive/Spark/Storm/Flink/HBase之一源代码；
4、有大规模分布式系统开发、维护经验，有故障处理能力，源码级开发能力；
5、具有良好的沟通协作能力，具有较强的分享精神；
6、对Ku、Kylin、Impala、，github等系统有深入使用和底层研究者加分；
⑶ 大数据培训需要多久能学会吗
大数据开发0基础要学得久一些，一般要达到大数据开发初级工程师的水平至少要6个月以上，以下介绍的课程主要针对零基础大数据工程师每个阶段进行通俗易懂简易介绍，方面大家更好的了解大数据学习课程。
⑷ 大数据培训需要多久能够学会
大数据培抄训需要多久能袭够学会？这个跟您本身情况是有关系的，请看：
第一、零基础人群
学习大数据的话要5个月左右的时间，至于学不学的会，就看个人学习理解能力了，我大学学的也不是相关专业，也是从零基础开始学的，没错，大数据需要学习的东西是很多，也存在一定的困难，但是只要您能认真地学，遇到困难及时解决，并坚持下来，是没问题的，好不好学别人只能是谈一下自己的感受，能不能把它学会还是要看看你了，谁也帮不了你。
第二、有基础人群
如果是自己自学大数据的话那就要有一定的编程基础，或者在大学学习过相关知识。比如说是Java开发基础，python开发基础等，如果在加上一些数学统计方面的知识就更加完美了，有了这些基础的话那么自学大数据技术的话还是比较容易的。
当然如果是零基础的话最好是安静的选个专业的大数据培训机构报个班进行大数据培训学习，没有一点基础的话自学是非常困难的，很容易半途而废。如果您有基础，且理解能力也不错的话，自学也是不错的。
⑸ 大数据现在好就业吗
重视数据的机构已经越来越多，上到国防部，下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处理岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理，如优化库存，降低成本，预测需求等。人才主要分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类，热门岗位有：
1.大数据系统架构师
大数据平台搭建、系统设计、基础设施。
技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。
2.大数据系统分析师
面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。
技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。
3.hadoop开发工程师。
解决大数据存储问题。
4.数据分析师
不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。
作为一名数据分析师，至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
5.数据挖掘工程师
做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapRece写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。
6.大数据可视化工程师
随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从网络迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。
大数据可视化工程师岗位职责:1、 依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。2、 依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。5、 配合前端开发人员将样例组件化。