公司动态

大数据人才培养目标定位及就业方向

发布日期: [2017-01-03]

大数据相关领域需要什么样的人才?

提及大数据,很多人的第一反应是一门和数据技术相关的学科,所以理所应当的认为大数据相关工作者只能是数据技术或者往大了说是计算机技术人才。实际上这是一个误区,目前我们最缺的的确是计算机技术人才,但大数据行业需要的不仅仅是计算机技术型人才。同时,我们还需要统计学人才,为我们提供数据规律和信息提取的算法。另外我们还需要业务分析和需求开发型人才,能够帮助企业更加有效的将大数据和现有商业形态相结合,甚至于在现有的商业形态之上进行突破创新,从而产生出新的商业形态。

一、计算机技术及应用相关人才

了解过大数据的朋友都知道,学习大数据课程之前先要至少掌握一种计算机编程语言无论是java还是.net或者是新的Scala。有了一种编程语言的基础只能说明你进入大数据领域比其他人少了一道门槛,想要成为合格的大数据从业人员,你需要掌握更多的计算机技术比如:Hadoop分布式系统结构和Hive数据仓库以及Nosql数据库的使用,比如Python和R或Julia语言的使用,还有Plotly和R ggplot2等工具的使用等等。我们将这些通通归类为计算机技术及应用,当前大数据行业需求最大的就是这一类型的人才。

二、统计学应用相关人才

统计学与数据本身就是密不可分的,在大数据领域同样如是。大数据离开了统计学,就只能以庞杂和冗余的形态存在。虽然目前我们拥有的惊人的数据量,但真正意义能被收集并分析的数据非常有限,未来会更加多的数据和更加复杂的算法需求,这也意味着大数据领域对统计学人才的需求是只增不减的。

三、业务决策及需求开发型人才

大数据的挖掘,分析和可视化处理等在大数据的运作过程中固然重要,但还有一部分人也很关键。

1、对大数据领域的知识有一定了解,能够指导数据分析方向及判断数据分析结果可行性的业务决策型人才。

2、能够了解市场变化,分析用户心理的需求开发型人才。我想,淘宝的“商品推荐”这样的功能需求一定不是程序员提出来的。

大数据相关人才的就业方向

数据科学家方向

具体岗位有:初级数据科学、数据科学家、高级数据科学家、首席数据科学家等。该方向的门槛非常高,需要同时掌握编程、统计学、数据可视化、机器学习等全面的大数据知识。目前的需求还比较少。

数据工程师方向

具体岗位有:数据开发工程师,高级数据开发工程师,BI架构师,数据架构师,数据建模师等。该方向需要掌握数据库设计、程序开发、数据采集、数据存储、数据转换等能力。当前需求最大的是这个方向的人才。

统计分析师方向

数据分析师,数据挖掘分析师,业务数据分析师,BI分析师,数据库分析师等。该方向需要掌握计算机处理能力、数学、调研、写作能力、分析、建模和解释数据的能力、分析工具的使用能力等。目前需求仅次于数据工程师方向。