大数据分析开发工程师就业水平

大数据分析开发工程师就业水平

大数据分析人才对于众多企业来说，都在面临着人才难求的局面，因为目前来说，国内数据分析人才市场尚未成熟，数据分析人才供不应求，各大企业之间都是通过内部挖掘实现人才利用，而且大数据分析师的薪资也是非常可观。

不少有梦想的年轻人都想去学习数据分析，但是在学习前的准备工作要做好多，比如说该如何选择适合自己的数据分析培训班？哪家比较靠谱等等问题，下面我想告诉你选择培训机构的时候主要看哪几方面？

第一点：授课模式

现在能够请到真正有经验的大数据老师是非常困难的，这是因为现在大数据行业的人才高度稀缺。所以一家培训机构如果有线下的授课方式或者老师远程讲解都是非常不错的。选择这样的大数据培训机构定能让你的学习效果加倍。

第二点：看是否允许实地考察

培训机构中有很多皮包公司，本身没有师资力量，上门考察能够真正了解培训机构的教学实力，上课环境，学习氛围等情况，以此做出更好的选择。

第三点：看师资力量是否强大

一位好的老师可以让你的学习更有效率，在选择大数据培训机构的时候也需

要考量老师的水平，授课老师有项目经验是最好的，你可以从老师身上学到很多宝贵的经验，了解到最新的行业信息，让你少走弯路，更扎实的掌握大数据技术。

千锋教育拥有多年的培训经验，对于大数据的培训经验和方式更加丰富。多年的磨练和总结学生反馈的信息，使千锋教育向着成为一个有社会价值的IT教育培训机构的路上越走越远。我们一起努力，帮助你成为新兴人才

大数据专业发展前景如何

大数据是目前最火热的一个词了，想必所有人，只要你接触网络，那你就应该听说过这个词。然而更多的人也只是听说过而已，对大数据并没有过多的了解，前几天我好多朋友就问我，大数据这么火，那它到底是做什么呢，这么火热的大数据前景究竟怎么样?今天我们就来探讨一下。 一、大数据的前景中国拥有世界上五分之一的人口，很多行业内专业人士断定中国在未来将成为大数据最重要的市场。中国的发展正在处于快速的上升期，中国产生的数据将是巨大的，而巨大的数据对大数据的发展将起到促进的作用，而大数据在中国市场的发展也将领先。如今，大数据作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视，90%企业都在实用大数据。大数据将给中国的企业带来更广泛的发展机会，是值得大家重视的一个市场。 二、大数据发展的几大方向

方向一：大数据分析领域快速发展数据蕴藏价值，但是数据的价值需要用IT技术去发现、去探索，数据的积累并不能够代表其价值的多少。方向二：分布式存储有了用武之地大数据的特点就是数量多且大，这就使得存储的管理面临着挑战，这个问题就需要新的技术来解决，分布式存储技术将作为未来解决大数据存储的重要技术。方向三：大数据与云技术的结合如果再找一个可以跟大数据并驾齐驱的IT热词，云计算无疑是跟大数据关系非常大的一个词语。方向四：大数据将成为企业IT核心随着大数据价值逐渐被发展，大数据将成为企业IT的核心，毕竟在这个以盈利为主导的行业环境中，谁能够为企业带来更多的价值就将会更重要。 三、大数据就业前景好，工资高。大数据技术人才在中国市场目前非常紧缺，因此企业也是开出了高薪聘请这类高端人才。北大青鸟佳音校区为您提供一个好的平台，让你深入接触大数据，实现你的高薪就业梦，北大青鸟佳音校区为您扬帆起航。

剖析大数据分析方法论的几种理论模型

剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为： 逻辑树：可用于业务问题专题分析

大数据就业方向介绍

大数据的就业方向： 大数据主要有三个就业方向，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。又可分为一下十大职位： (1) ETL研发： ETL研发，主要负责将分散的，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或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。 (2) Hadoop开发： Hadoop的核心是HDFS和MapReduce，HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce，Pig等的需求将持续增长。 (3) 可视化（前端展现）工具开发： 可视化开发就是在可视化开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视化开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。

(4) 信息架构开发： 大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。 （5）数据仓库研究 数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。 （6）OLAP开发 OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。（7）数据科学研究 数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。（8）数据预测(数据挖掘)分析 营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。 （9）企业数据管理

入门大数据,需要学习哪些基础知识

大数据的发展历程总体上可以划分为三个重要阶段，萌芽期、成熟期和大规模应用期，20世纪90年至21世纪初，为萌芽期，随着，一批商业智能工具和知识管理技术的开始和应用，度过了数据萌芽。21世纪前十年则为成熟期，主要标志为，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核心技，谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行期道，2010年以后，为大规模应用期，标志为，数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度快速提高。 数据时代的到来，也推动了数据行业的发展，包括企业使用数据获取价值，促使了大量人员从事于数据的学习，学习大数据需要掌握基础知识，接下从我的角度，为大家做个简要的阐述。 学习大数据需要掌握的知识，初期了解概念，后期就要学习数据技术，主要包括： 1.大数据概念 2.大数据的影响

3.大数据的影响 4.大数据的应用 5.大数据的产业 6.大数据处理架构Hadoop 7.大数据关键技术 8.大数据的计算模式 后三个牵涉的数据技技术，就复杂一点了，可以细说一下： 1.大数据处理架构Hadoop：Hadoop的特性、Hadoop生态系统、Hadoop 的安装与使用； 2.大数据关键技术技术：数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据隐私与安全； 3.大数据处理计算模式：批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算

数据的核心技术就是获取数据价值，获取数据前提是，先要有数据，这就牵涉数据挖掘了。 本文内容由北大青鸟佳音校区老师于网络整理，学计算机技术就选北大青鸟佳音校区！了解校区详情可进入https://www.sodocs.net/doc/414388814.html,网站，学校地址位于北京市西城区北礼士路100号！

大数据统计分析方法简介

大数据统计分析方法简介 随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。基于此, 文章首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 统计学作为应用数学的一个重要分支, 其主要通过对数据进行收集, 通过计量方法找出数据中隐藏的有价值的规律, 并将其运用于其他领域的一门学科。随着数据挖掘(Data Mining) 技术以及统计分析方法逐渐成熟, 大数据统计分析方法在经济管理领域中所起到的作用越来越大。当前, 面对经济全球化不断加深以及经济市场竞争不断激烈的双重压力, 将统计学深度的融合运用于经济管理领域成为提高经营管理效率、优化资源配置、科学决策的有效举措。随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。由此可见, 加强大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用对促进经济发展和和提升企业经营管理效率具有重要意义。 为了进一步分析大数据统计分析方法在宏观经济发展以及企业经营管理方面的运用, 本文首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义 由于市场环境以及企业管理内容的变化, 推进统计学在企业经营管理领域运用的必要性主要体现在以下两方面。 (一) 宏观经济方面 经济发展具有一定的规律, 加强大数据统计分析方法在宏观经济中的运用对发展经济发展规律具有重要意义。一方面, 通过构架大数据统计分析系统将宏观经济发展中的行业数据进行收集, 然后利用SPSS、Stata等数据分析软件对关的行业数据进行实证分析, 对发现行业发展中出现的问题以及发现行业中潜在的发

大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告优选

大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告 一、调研情况分析 (一)政府发展规划与政策动态 推动大数据产业持续健康发展，是党中央、国务院作出的重大战略部署，是实施国家大数据战略、实现我国从数据大国向数据强国转变的重要举措。日前，工业和信息化部正式印发了《大数据产业发展规划（2016－2020年）》（以下简称《规划》），全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。 2018年，贵州提出“万企融合”大行动，计划用五年时间，带动10000家企业通过应用大数据技术，提升企业数字化、网络化、智能化水平，实现发展新增长、服务升级。有预测称，这次行动将在贵州形成超过1200亿美元的市场。 (二)市场需求和行业发展趋势 1）大数据市场需求 大数据经过前几年的概念热炒之后，逐步走过了探索阶段、市场启动阶段，当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟，开始步入产业的快速发展阶段。大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展，行业规模增长迅速。截至2014 年，全球大数据市场规模已经成长到300 亿美元的空间，预测到2017 年全球大数据技术和服务市场的2018 年的复合年增长率将达到26.4%，规模达到415 亿

美元，是整个IT 市场增幅的6 倍。大数据市场规模在2020 年有望达到611.6 亿美元，符合年增长率将达到26%。 中国大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。“大数据”已成为一个热门词语高频出现在各种场合，其专门人才已不能满足市场需求。经过专门调研数据显示，大数据人才岗位缺口2018年高达150万，俱预测2025年中国大数据人才缺口达到200万，这给高校和人力资源企业的一个很大的优惠。未来几年人才需求将持续走俏。引进和培养1000名大数据产业高端人才，形成500亿元大数据产业规模，建成国内重要的大数据产业基地，大数据应用人才在的需求量也将越来越大。 2）大数据行业发展趋势 整体来看，2017 年中国大数据行业的发展依然呈稳步上升趋势，市场规模达到了 234 亿元，和2016年相比增速超过 39%。随着政策的支持和资本的加入，未来几年中国大数据规模还将继续增长，但增速可能会趋于平稳。 “大数据技术与应用”是个新兴专业必能带动”IT时代“走向”DT时代”。2016年国家发展改革委、工业和信息化部、中央同意贵州省建设国家大数据（贵州）综合试验区，这也是首个国家级大数据综合试验区。此举旨在贯彻落实《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发201550号），加快实施国家大数据战略，促进区域性大数据基础设施的整合和数据资源的汇聚应用，发挥示范带动作用中国国家信息中心发展，在2017年发布的《中国大数据发展报告》显示贵州的大数据发展政策环境指数居全国第一，贵州各级政府在大数据这件事情上给企业也提供了许多的政策支持。随着贵州大数据产业的发展，贵州正吸引越来越多年轻人创业寻梦，吸引本土人才的回流。年轻人的选择，代表了趋势，聚人气的地方，一定有发展。在贵州大数据政策的指引下，走上了快速发展的通道。我们的发展速度也反映了贵州速度，据我所知，贵州省大数据相关企业已经达到8900家。

大数据发展的几大方向

大数据发展的几大方向 大数据是目前最火热的一个词了，想必所有人，只要你接触网络，那你就应该听说过这个词。然而更多的人也只是听说过而已，对大数据并没有过多的了解，前几天我好多朋友就问我，大数据这么火，那它到底是做什么呢，这么火热的大数据前景究竟怎么样?今天我们就来探讨一下。 一、大数据的前景中国拥有世界上五分之一的人口，很多行业内专业人士断定中国在未来将成为大数据最重要的市场。中国的发展正在处于快速的上升期，中国产生的数据将是巨大的，而巨大的数据对大数据的发展将起到促进的作用，而大数据在中国市场的发展也将领先。如今，大数据作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视，90%企业都在实用大数据。大数据将给中国的企业带来更广泛的发展机会，是值得大家重视的一个市场。 二、大数据发展的几大方向 方向一：大数据分析领域快速发展数据蕴藏价值，但是数据的价值需要用IT技术去发现、去探索，数据的积累并不能够代表其价值的多少。方向二：分布式存储有了用武之地大数据的特点就是数量多且大，这就使得存储的管理面临着挑战，这个问题就需要新的技术来解决，分布式存储技术将作为未来解决大数据存储的重要技术。方向三：大数据与云技术的结合如果再找一个可以跟大数据并驾齐驱的IT热词，云计算无疑是跟大数据关系非常大的一个词语。方向四：大数据将成为企业IT核心随着大数据价值逐渐被发展，大数据将成为企业IT的核心，毕竟在这个以盈利为主导的行业环境中，谁能够为企业带来更多的价值就将会更重要。了解详情 三、大数据就业前景好，工资高。大数据技术人才在中国市场目前非常紧缺，因此

大数据处理及分析理论方法技术

大数据处理及分析理论方法技术 （一）大数据处理及分析建设的过程 随着数据的越来越多，如何在这些海量的数据中找出我们需要的信息变得尤其重要，而这也是大数据的产生和发展原因，那么究竟什么是大数据呢？当下我国大数据研发建设又有哪些方面着力呢？ 一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。 二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。

三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。 （二）大数据处理分析的基本理论 对于大数据的概念有许多不同的理解。中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为：大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。而维基百科中的解释为：大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。 对于“大数据”（Bigdata）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

图2.1：大数据特征概括为5个V （三）大数据处理及分析的方向 众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定

新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告

新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告 一、产生背景 大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动，包括数据资源建设，大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。当前，智慧医疗、智慧城市、精准扶贫以及其他相关高新技术产业都离不开大数据的支撑，大数据技术在我国得到了较为广泛的应用。 （一）国家实施大数据战略，构建数字中国 大数据被认为是“未来的新石油”，也被比喻为21世纪的“钻石矿”，在社会生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制等方面发挥着重要的作用。2014年大数据首次写入政府工作报告；2015年8月国务院颁布《促进大数据发展行动纲要》，大数据正式上升为国家发展战略。随后国家出台了一系列大数据政策，覆盖生态环境大数据、农业大数据、水利大数据、城市大数据、医疗大数据、交通旅游服务大数据等多层次下游应用市场，加快实施国家大数据战略。 同时，伴随大数据政策出台，各地政府相继成立了大数据管理机构，促进大数据产业发展，全国22个省区，200多个地市相继成立大数据管理部门。 图1 各省大数据管理机构设置数量（单位：个） （二）大数据行业发展迅猛，产业规模巨大 2016年，工信部印发了《大数据产业发展规划（2016-2020年）》，全国大数据产业建设掀起热潮，目前已形成八大大数据综合试验区，建成100多个大数据产业园。伴随新一代信息技术、智慧城市、数字中国等发展战略逐步推动社会经济数字化转型，大数据的产业支撑得到强化，应用范围加速拓展，产业规模实现快速增长。 通过对1572家企业的调查结果显示，企业对数据分析的重视程度进一步提高，65.2%的企业已成立数据分析部门，24.4%的企业正在计划成立相关数据部门。 近四成的企业已经应用了大数据。在接受调查的企业中，已经应用大数据的企业有623家，占比为39.6%，垂直行业中如金融等领域大数据应用增加趋势较为明显。此外，24.3%的企业表示未来一年内将应用大数据。 对数据分析方式选择情况的调查显示，40.3%的企业采取实时处理动态数据并提供分析结果，占比最高；其次是分析历史数据和通过机器学习进行辅助决策，占比分别为32.3%和25.5%。不久的将来，随着人工智能技术的发展和应用普及，选择机器学习进行辅助决策的企业占比有望进一步提升。 2019年5月6日中国信息通信研究院发布《中国大数据与实体经济融合发展白皮书（2019年）》，书中综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素，测算2018年我国大数据产业增速约

未来十年大数据的发展前景如何

如今的大数据不再是一个流行术语，在大数据行业火热的发展下，大数据几乎涉及到所有行业的发展。国家相继出台的一系列政策更是加快了大数据产业的落地，预计未来几年大数据产业将会蓬勃发展。 未来大数据产业发展的趋势之一：与云计算、人工智能等前沿创新技术深度融合。大数据、云计算、人工智能等前沿技术的产生和发展均来自社会生产方式的进步和信息技术产业的发展。而前沿技术的彼此融合将能实现超大规模计算、智能化自动化和海量数据的分析，在短时间内完成复杂度较高、精密度较高的信息处理。百度大脑也结合了云计算、大数据、人工智能等多种技术，配合实现强大性能。 未来大数据行业发展趋势之二：针对制造业的大数据解决方案不断升级，助力智能制造。制造业产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成了制造业大数据。除此以外，制造业大数据还具多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。在《智能制造发展规划 2016-2020》中，明确提出 2025 年前，推进智能制造实施“两步走”战略：“第一步，到 2020 年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展;第二步，到 2025 年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型”。而在大数据细分市场中行业解决方案占比最高达 34.3%，将在智能制造产业发展中起到重要作用。

未来大数据产业前景一片大好，如果你也想加入大数据行业，可以来老男孩教育大数据培训进行专业系统的学习，还可以在老男孩教育官网上查看最新的大数据学习路线，做到心中有数，还有大量的免费大数据学习资料帮助学员快速入门。 本文内容由北大青鸟佳音校区老师于网络整理，学计算机技术就选北大青鸟佳音校区！了解校区详情可进入https://www.sodocs.net/doc/414388814.html,网站，学校地址位于北京市西城区北礼士路100号！

大数据和人工智能在国内就业前景分析

伴随着大数据时代的到来，人工智能技术的火热，很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们，为了在今后十年内不被淘汰，你们要补课了，从初中开始。 但时光一去不复返，对于已经升入大学，但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢？面对诱人的就业前景，正在向你招手的大好机遇，怎么能不心动？怎么能不想踏入这两大行业？ 据数据统计分析，大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能，在中国人才缺口将超过500 万人，而中国人工智能人才数量目前只 有5 万（数据来自工信部教育考试中心）。 并且目前岗位溢价相当严重，2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16 月薪酬计算，那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据：

所以如果你对自己的专业/工作不满意，现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。 在面对众多的数学知识和编程知识里，自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此，课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程，采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。 此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点，商业应用，发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍，了解其他和大数据技术之间关系，然后对不同类型的大数据的分析和处理系统，解决方案和行业案例进行剖析和讲解。 以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景，数据来源于一 线互联网公司的源数据，有一定的商业价值，并严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark 的版本迭代，机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节，潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，既能独立思考，又能组织团队开发。 希望能帮到大家。

大数据的应用领域和发展前景怎么样

大数据的应用领域和发展前景怎么样 随着大数据进军社会的各个领域，千锋教育培训机构在疯狂的输出大数据人才，力争打造大数据全才，就今年的综合情况来看，未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。 （1）商业智能 商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos 的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题：“某某人本季度的销售业绩是多少？”（基于结构化数据），但如果涉及决策和规划方面的问题，由于不能快速处理非结构化数据，传统的BI会非常吃力和昂贵。大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限： 首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。 其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我

们知道问题是什么，然后去找答案。（而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果）传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。 而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。 今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，传统的BI工具将与大数据分析并存。 （2）公共服务 大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。

大数据分析的方法

对于有形物体，我们可以衡量出它的价值，对于无形的概念，或许我们就难以衡量它的相对 价值，在信息技术高速发展的今天，大数据的影响却来越重要，它所带来的价值也越来越大。大数据或许成为了一个新的行业，企业专门针对大数据进行数据分析，寻找数据背后蕴含的 价值。大数据的概念，大数据分析的方法又是什么呢？ 大数据，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。 大数据分析方法 1.预测趋势分析 数据挖掘可以让分析员更好地理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据 挖掘的结果做出一些预测性的判断。根据预测性的判断，及时做出一定的对策，做到真正的 反防范于未然。 2.相互对比分析 数据的多样性造就了数据的对比性丰富，在做数据分析时，可以依据数据的这一特性，将数 据进行对比分析，找到数据的不同。针对不同数据的变化趋势，对最终数据产生的结果做一 定的预判。 3.不同象限分析 不同数据的来源于与数据的质量可以划分为不同的象限，根据固定的象限规定线进行区分， 得到不同数据的权重分布，从大的范围将数据划分为一个整体，为最终数据结果的总结提供 不同的趋势走向。 4.多向交叉分析 对比分析既有横向对比，又有纵向对比。如果既想横向对比，又想纵向对比，就有了交叉分 析法。交叉分析法就是对数据从多个维度进行交叉展现，进行多角度的结合分析。这样得出 的数据分析结果更加的全面。 商业智能数据分析平台 数据分析方法是紧紧围绕数据展开，对于企业而言，相比人工数据分析而言，借助于专业的 数据分析系统的效率更高。在商业智能领域，帆软的Finebi就很好的运用数据分析的强大功 能其简单易用的特点，解决了非技术人员的困扰，成为真正企业人人可用的自助式BI，为最 终的实现企业的高效运转提供强有力的推动力。目前在商业智能领域，Finebi独占鳌头，深 受行业用户的青睐，相信，未来数据分析的应用将会更加的全面，应用的领域也将更加的广泛，数据分析技术也将更加的先进，我们拭目以待。

基于大数据的大学生就业指导

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/414388814.html, 基于大数据的大学生就业指导 作者：王昌林 来源：《现代职业教育·高职高专》2018年第05期 [摘要] 大数据时代背景下，传统的就业指导显现出诸多弊端，利用大数据对当今就业形 势进行分析显得尤其重要。 利用爬虫获取某招聘网站近些年相关就业数据，利用已有的数据进行处理分词聚类，确定各个领域的关键词，之后借助频率统计与决策树模型，对各个地区、不同的职业方向和岗位、不同学历带来的招聘优势之间的差距进行分析，为就业指导提供帮助。通过分析可以看出，IT 行业为现在最热门的行业，技术领域也最有价值，北京、上海、广州、深圳四大城市依然是人才招聘最集中的地方，有工作经验与高学历的人会更受欢迎。通过基于大数据的分析与挖掘可以为在校大学生根据自身情况、需求、目标量体裁衣，提供一个更有价值的就业选择。 [关键词] 就业；人才； IT [中图分类号] G647 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2018）13-0234-02 一、前言与数据预处理 大数据时代背景下职业发展与就业教育存在的问题主要是传统的就业指导工作在新时期显得格格不入，与实际不相符合。就业需求呈现出多样化、个性化的特征[1]。新时期我国高校 在开展就业指导工作的过程中，积极应用大数据技术已迫在眉睫，应能够转变传统模式，对大数据优势进行充分的利用[2]。 本文先利用爬虫获取某招聘网站近几年内的招聘信息，整理成表进行分析，由于网站的错误或爬虫的漏洞，获取到的信息有一定的空数据或异常值，我们首先进行数据的清洗与预处理。 （1）空数据，首先使用其他合理的有效记录值填充空白的职业大类（使用同一职业ID的其他有效记录值），如果没有合适的值代替，则直接去除。（2）异常值的处理，分析异常值，对出现异常值的数据直接剔除。（3）去重，分析发现有的公司在一天内多次发布同样信息，对间隔两天内信息完全相同的招聘数据，剔除掉一个，保留其中一个。（4）分析发现有些数据后面有括号等符号标注备注，并将其将备注部分去除。（5）利用平均值代替范围表示该公司工资。 二、热门行业、职位、地域分析 （一）热门行业分析

北京大数据发展前景好不好

北京大数据发展前景好不好？ 大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。很多想学大数据的人想了解大数据的就业前景，毕竟就业才是根本，能挣到钱的才是好技术。今天千锋小编给大家分析一下大数据培训的就业前景和发展方向如何？ 大数据工程师的职业发展 A、如何成为大数据工程师 由于目前大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才—既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验。因此很多企业会通过内部挖掘。 颜莉萍建议，目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。 B、薪酬待遇 作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。

根据颜莉萍的观察，国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。颜莉萍表示，“大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。”在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20％至30％，且颇受企业重视。 C、职业发展路径 由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。 大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。“这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。”颜莉萍说。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。 综上所述，大数据无论是就业前景还是薪资待遇都是杠杠滴！现在学习大数据，抓住大数据最好的机遇，让千锋培养你成为下一个奇迹。

大数据有什么岗位发展前景怎么样

众所周知，大数据时代来临，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，通过对大数据进行分析，能获取更多智能的、深入的、有价值的信息，近两年来,“大数据”被广泛应用到各行各业，越来越多的应用涉及到大数据，人们越发感觉到大数据时代的力量以及大数据的重要性。 1大数据工作岗位 数据分析师 数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，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。 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。 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。从百度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。 Hadoop开发工程师 Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。 2大数据前景 现在最火热的人工智能也是以大数据为基础的，想做人工智能，先做大数据，有了大数据才有人工智能。以后的生活越来越智能化，比如说办公或者坐一起开会交流，以后在虚拟现实的环境下就不需要物理上凑到一起了，你在家里或者在美国，带着一个眼镜或者什么装置，就感觉大家都坐在一起了，与面对面交流的体验是一样的。这个时代是大数据时代，也是大数据人才稀缺的时代。目前中国人才缺口比较大，大数据也是行业和市场的热点，掌握大数据技术，工资提升40%左右是很常见的。

大数据,数据分析和人工智能方向就业前景

大数据，数据分析和人工智能方向就业前景 大数据和人工智能是两个联系非常紧密的专业，人工智能必须有大数据的支撑，因为人工智能需要数据建模、分析，再加上机器学习的东西才能做好。那么什么是大数据呢？顾名思义大量的数据。其实大数据并不仅仅是因为大，才称之为大数据，它还有很多纬度，也就是数据的多样性，再加上大量。数据有很多层次，所以在筛选分析数据的时候，需要很多的算法、数据结构的设计。这一块儿需要很深的技术基础知识，如果你做这个做得很好的话，说明你的计算机相关的知识是很棒的，所以找工作没有任何问题，如果这一块儿只是合格的话，能做的工作像软件方面的，或者是数据分析方面的，或者是算法设计方面都可以找到很好的工作。像人工智能发展的话，相对比较偏向应用这方面，数据是基础，人工智能只是个表象，人工智能还和物联网关联非常紧密，比如说现在有些小的物件，如智能手表，可以做很多手机上能做的事情，添加了很多计算的功能，然后以此为基础电视上也可以做很多东西，吸尘器也可以做很多东西。现在比较好的人工智能产品是一个称之为i robot的扫地机器人，在市场上是非常火热的，它可以自己启动，人不在家的时候打扫卫生，这就避免了它工作时的噪音问题，这就属于人工智能领域，在家庭里面的一个很好的应用。类似产品的开发需要大量的专业人才，如果你是人工智能专业的话，就有很多的就业机会，人工智能这一块儿的发展可以说未来十年甚至20年甚至更长时间都是一个热门的发展。这里面涉及的东西非常多，比如说我们现在用的比较多的刷脸，就是通过摄像头来捕捉你的、

脸，还有指纹输入、身份的信息捕捉等相关的技术，如果有大量数据的话，人工智能的分析可以很快速，比如辨认你是什么人、做哪个行业的等这些相关的信息可以帮你计算啊的，再比如说你的兴趣爱好，你将来的发展规划，可能会给你大体估算出来。你将来要做些什么？这都是人工智能领域。给人类提供了一些帮助，人工智能方面有很多个分支，以上说的都是一些小分支。大的分支像自动驾驶，一个汽车作为一个机器人在大街上出现，可以自主上路，你只需要在手机上按一个按钮，点一辆车让它过来接你。这是非常方便的一种生活状态。 以上就是大数据和人工智能的联系，希望帮到你。

大数据考试题含答案知识讲解

1 多选传统大数据质量清洗的特点有： A. 确定性 B. 强类型性 C. 协调式的 D. 非确定性 2 多选以下选项中属于数据的作用的是（）。 A. 沟通 B. 验证假设 C. 建立信心 D. 欣赏 3 多选数据建立信心的作用需具备的条件包括（）。 A. 可靠数据源 B. 多方的数据源 C. 合适的数据分析 D. 信得过的第三方单位 4 多选数据只有在与（）的交互中才能发挥作用。 A. 人 B. 物 C. 消费者 D. 企业 5 单选大数据可能带来（），但未必能够带来（）。 A. 精确度；准确度 B. 准确度；精确度 C. 精确度；多样性 D. 多样性；准确度 6 多选大数据的定义是： A. 指无法在可承受的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 B. 任何超过了一台计算机处理能力的数据量 C. 技术 D. 商业 7 多选大数据五大类应用方向是： A. 查询 B. 触达 C. 统计 D. 预警 E. 预测 8 多选以下哪些指标是衡量大数据应用成功的标准？ A. 成本更低 B. 质量更高 C. 速度更快 D. 风险更低 9 多选大数据有哪些价值？ A. 用户身份识别

B. 描述价值 C. 实时价值 D. 预测价值 E. 生产数据的价值 10 多选大数据的预测价值体现在： A. 预测用户的偏好、流失 B. 预测热卖品及交易额 C. 预测经营趋势 D. 评价 11 单选什么是大数据使用的最可靠方法？ A. 大数据源 B. 样本数据源 C. 规模大 D. 大数据与样本数据结合 12 多选大数据是描述（）所发生的行为。 A. 未来 B. 现在 C. 过去 D. 实时 13 多选传统研究中数据采集的方法包括： A. 网络监测 B. 电话访谈 C. 对面访谈 D. 线上互动 14 单选大数据整合要保证各个数据源之间的（）。 A. 一致性、协调性 B. 差异性、协调性 C. 一致性、差异性 D. 一致性、相容性 15 单选分类变量使用（）建立预测模型。 A. 决策树 B. 分类树 C. 离散树 D. 回归树 16 多选（）是大数据应用的步骤。 A. 数据输入 B. 建模分析 C. 使用决策支持工具输出结果 D. 验证假设 17 多选避免“数据孤岛”的方法包括： A. 关键匹配变量 B. 数据融合 C. 数据输入 D. 利用样本框

大数据的就业方向

大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。 对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。 一、ETL研发 企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL 人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。 二、Hadoop开发 随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。 三、可视化工具开发 可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。 四、信息架构开发 大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。 五、数据仓库研究 为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 六、OLAP开发 OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

华为大数据数据分析方法数据处理流程实战案例

数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是 有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维

在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。

到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，

会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。 在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图