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数据科学与大数据技术专业与就业

2021-07-09 17:04:13阳光高考


高考

  行业增速快 人才缺口180万

  随着移动互联网和智能终端的普及,信息技术与经济社会的交汇融合,引发了数据迅猛增长。新摩尔定律认为,人类有史以来的数据总量,每过18个月就会翻一番。而海量的数据蕴含着巨大生产力和商机。

  2011年至2014年四年间,我国大数据处于起步阶段,每年均增长在20%以上。2015年,大数据市场规模已达到98.9亿元。2016年增速达到45%,超过160亿元。预计2020年,我国大数据市场规模将超过8000亿元,有望成世界第一数据资源大国。但数据开放度低、技术薄弱、人才缺失、行业应用不深入等都是产业发展中亟待解决的问题。

  根据领英发布《2016年中国最热职位人才报告》显示,有六类热门职位的人才当前都处于供不应求状态,稀缺程度各有不同,其中,数据分析人才的供给指数最低,仅为0.05,属于高度稀缺。

  中国商业联合会数据分析专业委员会资料显示,未来3至5年,中国需要180万数据人才,但截至目前,中国大数据从业人员只有约30万人。同时,大数据行业选才的标准也在不断变化。初期,大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域,以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域延伸发展,对统计学、数学专业的人才,数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。

  大数据主要就业方向

  2015年9月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,系统部署大数据发展工作。《纲要》明确提出了七方面政策机制,其中第六条就是加强专业人才培养,建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。目前,大数据主要有三大就业方向:大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类。具体岗位如:大数据分析师、大数据工程师等。

  “大数据分析师是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,强调的是数据的应用,侧重于统计层面内容会多一些。比如做产品经理,可以通过数据建立金融模型,来推出一些理财产品。而大数据工程师则侧重于技术,主要是围绕大数据平台系统级的研发,偏开发层面。”华迎教授介绍:“我们把大数据分析在业务中使用的流程总结起来,分为以下几个步骤:数据获取和预处理、数据存储管理、数据分析建模、数据可视化。在这个应用流程中,毕业生可以根据自己的兴趣和特长,在不同的环节选择就业。”

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[标签:专业与就业 数据科学与大数据技术]

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