大数据对招聘有什么缺点

Ⅰ 什么是数据科学与大数据技术

“数据科学与大数据技术”专业是近两年才设立的新专业。“数据科学与大数据技术”专业有着很好的就业前景并且就业的宽度广，就业薪资待遇水平高，缺点可能在于专业设立较新，教学课程设置上可能无法跟上大数据人才培养的技能需求。
“数据科学与大数据技术”专业的人才培养方向
分析类岗位
分析类工程师。使用统计模型、数据挖掘、机器学习及其他方法，进行数据清洗、数据分析、构建行业烂槐中数据分析模型，为客户提供有价值的信息，满足客户需求。
算法工程师。大数据方向，和专业工程师一起从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题；人工智能方向，根据人工智能产品需求完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题。
研发类岗位
架构工程师。负责Hadoop集群架构设计开发、搭建、管理、运维、调优，从数据采集到数据加工，从数据清洗到数据抽取，从数据统计到数据分析，实现大数据全产业线上的应用分析设计。
开发工程师。基于hadoop、spark等构建数据分析平台，进行设计、开发分布式计算业务，负责机器学习、深度学习领域的开发工作。
运维工程师。负责大数据基础平台的运维,保障平台的稳定可用，参与设计大数据自动化运维、监控、故障处理工具。
管理类岗位
产品经理。负责大数据平台产品的设计工作，主导数据产品的功能规划、体验设计饥山，与研发、数据分析、算法团队紧密合作，挖掘数据价值，形成数据产品，包括部分数据可视化的产品设计等。
运营经理。根据业务特点，结合业务发展需求，设立数据监控模型,搭建数据分析架构，理解业务方向和战略，为业务战略决策、业务方向提供决策支持，竞争分析及建议。

“数据科学与大数据技术”专业的就业前景
人才需求方面，腾讯研究院于2017年12月发布了《2017年全球人工智能人才白皮书》，数据显示，中国592家公司中约有4万位员工，而中国对于人工智能人才的需求数量已经突破百万，人才严重短缺，迫使企业不断降低工作经验门槛，甚至不惜从零培养人才。人工智能人才掌握的技能宽度和深度均在逐渐提高。2017年求职的人工智能人才中，有68%的人掌握至少3种技能，简历中最常出现的技能包括spark、深度学习、算法研究、Hadoop，Python等。而人工智能工程师的招聘主要集中在算法与开发两个大类, 本科学历及明枝以上人才目前是人工智能领域的主力军，同时，就业人群在快速年轻化。

在薪资待遇方面，可参考IT行业类的专业，2016届本科应届毕业生就业薪资最高的10个专业中软件工程、计算机科学与技术、电子信息工程稳进前十，薪资待遇分布在7K到9K之间，IT行业的薪资待遇非常高。人工智能以及大数据技术的岗位人才需求逐步上升，未来可能会发展为就业前景最好的专业之一。

Ⅱ 大数据是什么意思,大数据概念怎么理解

大数据（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。

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

Ⅲ 大数据岗位招聘靠谱吗

这就是培训机构拉人的办法之一，我当年也上过当的。

Ⅳ 大数据，人工智能和区块链来了，HR们准备好了吗

大数据、人工智能(AI)、区块链，是当前热门话题，这些新兴技术将时刻改变我们未来的生活。那么，对于HR的从业者，这些新兴技术对HR会产生哪些影响呢？
大数据
大数据（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。
过去，在招聘人员的时候，是先根据理论建立一个能力模型。这个模型是基于一定的经验、逻辑和假设，并没有在实践中予以检验是否真的正确和有效，而是更关注前后的逻辑推论。但是，大数据的核心，是通过海量的数据去推测未来可能会发生什么，而不是建立因果关系。它源自于过去实践的总结。Google可以说是利用大数据技术招聘的先行者。Google首先让在职的所有员工完成一份几百题的问卷，然后利用大数据分析得出一套数学模型，从而根据这套数学模型去寻找合适人才。如此让Google不再是单一的根据文凭、成绩来判断求职者的能力，而能发现那些学校、成绩不太好却极具潜力的求职者。

大数据目前在HR中运用，主要是将公司现有人员行为特征数据化，通过大数据和算法去建立能力素质模型。运用的难点在于如何行为数据化，如何去建立数学模型。
人工智能
人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI，它是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。比如我们常见的智能搜索，就是AI应用的一种。
预测性算法和机器学习作为一种锁定最佳候选人的工具快速兴起，涌现了许多AI+招聘的公司。借由AI快速评估求职者的个人素质，通过对用语偏好、微动作、心理情绪到社交媒体用语等的考察得出结论。还可以通过AI工具筛选简历和在数据库中搜索，来节省招聘人员的时间，并自动向合格的应聘者推销工作。AI的招聘软件可被用于早期招聘阶段以缩小候选者范围，到了招聘后期，雇主多会选择于求职者面对面交流，人为判断。这种软件提高了招聘效率，降低了筛选的偏见。

目前，AI在HR的应用，主要还是在外部招聘软件服务上，内部去建立基于AI的招聘在成本上投入很大。
区块链
区块链（Blockchain）是一种加密的数字记录总帐，它们被组织成一组数据，称为‘块’，并分布在一个网络上。这些块位于服务器上，称为“节点”像链一样连接在一起。每当发生新的交易时，区块链就会在网络上被认证。因此，需要每个节点的认证才能将块添加到链中。区块链创建信任，因为显示每个事务的链的副本由整个网络持有。这是一种分散数据的方法，只与你想要与之共享的人共享数据，并且数据只能由其所有者修改或删除。它是加密的，而且几乎不可能改变，除非你是该数据的验证所有者。

区块链的信息不可修改性和开放性特征，使之这种数据存储方式非常可信。过去，我们需要花费大量时间去核实教育证书真实性、技能有效性，甚至还需要通过外部背景调查机构去核实相关信息。同样，求职者也担心个人信息泄露而不愿公开相关信息。区块链这种技术，可以帮助招聘人员以高度安全的方式验证候选人的证书，并减少证书被更改或伪造的可能性，同时也可以有效保护求职者信息。这样我们就会减少信息验证所花费的时间，提高招聘效率。
目前，区块链的应用还仅仅是创想和构思，它需要大量的人和组织参与其中共同按照这个方式去构建数据，未来才有可能在HR领域中得以应用。