大数据时代需要什么人才?

1. 大数据时代需要什么人才?

2、大数据应用开发工程师负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要，将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，为提取各类型的需要数据创造条件。【摘要】
大数据时代需要什么人才?【提问】
亲亲，您好。大数据时代需要的人才：1、大数据系统研发工程师负责大数据系统的研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等，同时，还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等。【回答】
2、大数据应用开发工程师负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要，将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，为提取各类型的需要数据创造条件。【回答】

2. 怎样成为大数据人才

优秀的人才是成事的根本。当开始真正做事的时候，人们会发现：优秀的人才是短缺的。于是，竞争的高端变成了人才的竞争。对于大数据这样新兴的发展方向来说，更是如此。大数据的热头，今年虽然有被人工智能和虚拟现实掩盖的趋势，但其势头依然火热。而且更是超越了初始的噱头，走向广泛的工业实施。在今年的中国大数据产业峰会上，清华大学计算机系教授武永卫透露：未来3～5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。IDC估计，到2020年，企业基于大数据计算分析平台的支出将突破5000亿美元。广义来说，在数据采集、数据存储、数据挖掘、数据分析等方向，所需要的人才数量将更为巨大。
大数据的人才哪里来呢？
大数据是个应用性很强的行业。某些传统企业，他有大数据，却让数据睡大觉而不产生价值。而政府部门有数据，却把数据紧紧攥在自己手里，条块分割，无法被人利用。真正实践大数据的是一批用户量巨大的互联网企业。它们有能力收集到足够多的数据，分析所收集到的数据，从数据中挖掘出价值并且产生收益。实践出真知。这些企业拥有大数据的人才，也具有培养大数据人才的基本条件。他们应该成为培养大数据人才的黄埔军校。
企业的核心目标是要实现其商业价值，他们的主要精力是要贡献给核心目标。不过，作为行业的龙头企业，为这个行业的健康发展贡献力量是其社会责任。为社会培养人才，为企业储备力量，也是其应有的考虑。近年来很多互联网企业都不约而同地举办大数据分析竞赛。
从某些发达国家的经验来看，先进的企业与优秀的高校合作会带来意想不到的效果。高校拥有大量有潜力的学生，企业拥有行业发展前沿的课题和处理这些课题的物质条件，两相结合则推动了人才的培养和技术的发展。互联网企业拿出自己业务上的数据，提出分析的目标。而在高校中广泛征集分析方案，把自己的数据拿出来举行大数据分析竞赛。这不仅为在校的学生提供接触行业前沿问题的机会，也可以让学生通过实战来在战斗中成长。这不啻为一种培养高级人才的方式。
现在有一种风气，社会对某方面的人才有大量的需求，政府的关注、社会的舆论、培训机构的宣传、教育机构的躁动都蜂拥而至。大家都嗅到了发财的机会，市场看不见的手在这里发挥了显著的作用。从应急的角度，我们可以批量产生所需要的从业人员。不过，对于能够看清行业发展方向、推动行业技术进步、识别行业商业机遇的帅才，大规模集训是不起作用的。对于这些人才，我们更多的需要为他们创造宽松的机会，让他们能够脱颖而出，在他们成长路上做一个伯乐，而不是拿着鞭子在后面抽打。
大数据这个行当，当前虽然对其有很多期许，真正发挥了价值的方向还不多。按道理，我们这个社会进入了数字化时代，每天所产生的数据比这个时代来临之前所产生数据之和还多。处理这些数据理应有更大的价值，能够创造现在意想不到的机会。如果应用现有的技术和方法去处理现有的问题，我们需要的是按照一定方法和规程进行操作的人才。这样的人员需求，培训就可以解决。如果是要去发现大数据行当的新的应用需求，突破现有方法的限制寻找新的方法去解决问题，发掘这个社会数字化，甚至我们生活的物理世界数字化后更多的机会，所需要的人才就可遇不可求了。

3. 大数据时代,主要需要什么类型的人才?

1、大数据系统研发工程师
负责大数据系统的研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等，同时，还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等。
2、大数据应用开发工程师
负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要，将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，为提取各类型的需要数据创造条件。
3、大数据分析师
从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，并推动数据解决方案的不断更新。
4、数据可视化工程师
负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，清楚地揭示数据中的复杂信息，将其可视化，帮助用户更好地进行大数据应用开发。
5、数据安全研发人才
负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。
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4. 大数据从事于什么工作？

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
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。
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。

5. 聚焦大数据人才 需要哪些技能？

　　市场观察人士称，大量公司目前正在寻求拥有综合技能，可发掘大数据竞争优势的人才。研究机构国际数据分析研究所(IIA)首席执行官Jack Phillips称：“排名第一的企业需求是招聘到能够通过数据的使用和分析获得竞争优势的人才。这一点是毫无疑问的。”
　　相关技能　　曾经出任瑞银财富管理公司商业风险与分析总监的Sandeep Sacheti称：“现在对‘大数据专业人员’还没有一个统一的定义。” 目前Sacheti已跳槽至威科集团，并出任该集团下属企业法律服务公司客户洞察与营运绩效副总裁。
　　Sacheti的新职位全部是关于大数据的：利用分析法了解客户、开发新产品、削减运营成本。在他主管的一个项目中，威科集团为律师事务所提供电子账单服务的部门正在使用分析法挖掘从客户那里汇集到的数据(已取得了许可)，以开发新的产品。
　　为了处理这些大数据工作，Sacheti目前采取双管齐下的办法，一方面从外面招聘人才，一方面培训内部员工。他根据四组技能对大数据职位进行了划分：数据科学家、数据架构师、数据可视化人员和数据调整代理人。
　　由于不同的人会使用不同的技能，因此目前这些职位还没有一个标准的称谓。Robert Half Technology公司高级执行董事John Reed称，同一个职位在一家公司里可能被称为数据分析师，但是在另一家公司里可能并不叫数据分析师。有的大数据职位的称谓就像Sacheti给出的职位名称那样，职位的称谓中既没有“大”这个字也没有“数据”这一词。
　　Phillips 和Roberts都表示，大数据职位相关的技能主要包括数学、统计学、数据分析、商业分析和自然语言处理。尽管还没有达成一致，但是数据科学家、数据架构师等职位已经逐步获得了共识。

6. 聚焦大数据人才 需要哪些技能？

市场观察人士称，大量公司目前正在寻求拥有综合技能，可发掘大数据竞争优势的人才。研究机构国际数据分析研究所(IIA)首席执行官Jack Phillips称：“排名第一的企业需求是招聘到能够通过数据的使用和分析获得竞争优势的人才。这一点是毫无疑问的。”那么“大数据人才”具体是指什么呢?这些职位都是什么?他们需要什么样的技能呢?从事大数据工作的人需要什么样的教育背景呢?为此，美国计算机世界网站对这一新兴领域内的杰出代表人物进行了专访。相关技能曾经出任瑞银财富管理公司商业风险与分析总监的Sandeep Sacheti称：“现在对‘大数据专业人员’还没有一个统一的定义。” 目前Sacheti已跳槽至威科集团，并出任该集团下属企业法律服务公司客户洞察与营运绩效副总裁。Sacheti的新职位全部是关于大数据的：利用分析法了解客户、开发新产品、削减运营成本。在他主管的一个项目中，威科集团为律师事务所提供电子账单服务的部门正在使用分析法挖掘从客户那里汇集到的数据(已取得了许可)，以开发新的产品。为了处理这些大数据工作，Sacheti目前采取双管齐下的办法，一方面从外面招聘人才，一方面培训内部员工。他根据四组技能对大数据职位进行了划分：数据科学家、数据架构师、数据可视化人员和数据调整代理人。由于不同的人会使用不同的技能，因此目前这些职位还没有一个标准的称谓。Robert Half Technology公司高级执行董事John Reed称，同一个职位在一家公司里可能被称为数据分析师，但是在另一家公司里可能并不叫数据分析师。有的大数据职位的称谓就像Sacheti给出的职位名称那样，职位的称谓中既没有“大”这个字也没有“数据”这一词。Phillips称，目前已经有一些公司为了招聘到大数据人才向IIA寻求帮助。首先，他们会询问能够在哪里找到这类人才。“随后，他们会中止这些话题转而询问‘等一下，我怎么才能知道我正寻找什么?’”Talent Analytics 公司首席执行官Greta Roberts称：“每个人都会问，你是如何鉴别这些人的?你关注的是哪些技能?他们需要拥有什么样的学位?”Phillips 和Roberts都表示，大数据职位相关的技能主要包括数学、统计学、数据分析、商业分析和自然语言处理。尽管还没有达成一致，但是数据科学家、数据架构师等职位已经逐步获得了共识。责编：赵龙

7. 大数据人才需求有哪些趋势?

当前大数据领域的人才需求有三个较为明显的趋势，这些趋势一定要引起从业者的重视，其一是大数据岗位的划分逐渐行业化，更多行业领域出现了自己的大数据岗位，这些岗位不再仅仅以开发岗、算法岗来划分，而更趋向于全栈化，这就要求从业者的知识结构要更加全面化。


其次是大数据领域的创新会更趋向于数据价值出口的打造，这个过程会要求大数据与更多技术相结合，比如大数据与区块链的结合就有很多创新点。从大的发展和创新趋势来看，大数据未来将是互联网(包括产业互联网)价值的主要承载方式之一，所以互联网的价值越大则大数据的价值就越大，基于这个创新思路，大数据技术必然要与众多技术手段相结合。


除此之外，大数据的生产将从被动变为主动，传统的数据采集方式将发生变化，传统的数据采集概念会逐渐被数据生产概念所取代，而如何生产数据则是大数据从业者需要重点考虑的核心问题之一，所以掌握大数据生产技术将会有更大的发展空间。


最后，大数据不论如何发展，大数据的背后都是各种资源，随着行业资源和社会资源纷纷向互联网迁移，资源和数据的边界也在逐渐模糊，资源即是数据，从这个角度来看，未来更多的行业从业者都可以看成是大数据从业者。


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8. 大数据从事什么工作？

任何行业都有大数据，譬如电信行业，互联网行业，电力，交通，教育，医疗等等。
随着业务的增长和新业务的更新，并且数据的来源越来越多，数据量的增加和数据管理的需求，都促使各个行业有大数据分析的需要。
针对大数据分析，目前免费的开源的可以使用hadoop等开源项目，对于中小企业可以使用国内一些大数据分析产品，如永洪科技等，如果预算充足，也可以考虑ibm，oracle，sap等国外企业的大数据产品。
具体大数据工作还是要结合自身行业知识，建立好合适的数据模型，针对性的进行分析。