linkedin大數據

『壹』 大數據就業前景怎麼樣

數聯尋來英《大數據人自才報告》顯示，目前中國的大數據人才僅46萬。僅就人工智慧領域而言，印度的從業人員在15萬左右，美國有85萬，而我國僅有5萬人。隨著科技的不斷發展，在短短3-5年內，我國大數據人才的缺口將增至150萬。

而波士頓咨詢公司（BCG）發布的《數字經濟下就業與人才研究報告》預計，中國整體數字經濟規模在2035年將達到16萬億美元左右，總就業容量將達到4.15億。

大數據主要的三大就業方向：

大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。

從目前的發展來看，大數據將是最有發展前景的職業。任何系統、任何公司的核心都是數據。數據的飆升，將誕生系列新的技術和產業。

目前全國的大數據人才僅46萬，未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬，越來越多人加入到大數據培訓，當下大數據從業人員的兩個主要趨勢是：

1、大數據領域從業人員的薪資將繼續增長；

2、大數據人才供不應求。

『貳』 LinkedIn 怎麼用大數據賺錢

在如何使用微博進行數據挖掘之後，讓我再對如何利用LinkedIn進行數據挖掘給點建議。內
首先，你可能已經知道，容你的LinkedIn帳號是可以鏈接到你的微博頁面的。繼續在你的摘要中添加合適的關鍵詞，這樣其他數據挖掘者就能很容易地找到你。比如數據挖掘、預測分析、知識發現和機器學習這樣的關鍵詞。繼續用同樣的興趣尋找別人 (使用如上所述的相的關鍵詞)。向你不知道的人自我介紹，你或許可以用 「朋友」這一類型的連接。不過在這種情況下，不要忘記個性化你的請求信息以明確指出你從事的是同樣的領域。
下一步是參加到像以下所列的一些數據挖掘組中：
ACM SIGKDD
高級業務分析，數據挖掘和預測建模
AnalyticBridge
業務分析
CRISP-DM
客戶基因
數據挖掘者
數據挖掘技術
數據挖掘，統計和數據可視化
機器學習連接
開源數據挖掘
智能數據集合
不要猶豫，說出你的看法或回答問題。幫助總是令人心懷感激的，而人們可能還會在未來和你保持聯系。最後，每一次當你收到訪問卡的時候，加上你到LinkedIn的聯系方式。假如他不是LinkedIn的成員，邀請他!
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『叄』 LinkedIn怎麼用大數據賺錢

我來重點講一講商業如何變現。我覺得這是國內最應該注重的一塊，現在國內大家都在討論雲，討論雲計算，討論大數據，討論大數據平台，但很少有人講：我如何用數據產生更多價值。
舉個例子。四年半前我加入 LinkedIn，第一份工作是支持內部銷售員工。當時加入我很幸運，公司才 500 個人，但是我一個人工作，要支持 200 名銷售。那他們每天問我的問題，就是這些：
「Hi Simon，我應該給哪家公司打電話？誰是這個公司決策者？我應該怎麼和這個決策者接洽？我們這么多人，誰去接洽？我們去到那邊後，要講一個什麼樣的故事？」
這里背景是：當時 LinkedIn 內大概有 300 萬公司信息，這是從每個用戶簡歷里抽取出來的，但這 300 萬個公司，作為銷售人員，他不可能給每個公司都打電話，那哪家公司，他最應該打？
也就是說：第一，我該給哪個公司打電話？這個公司，它對 LinkedIn 來說值多少錢？因為我們是客戶每年交一筆錢這樣的 Model；第二個問題，誰是這個公司決策者？比方說谷歌兩萬員工，難道要打兩萬個電話，還是說，應該給某個重點的誰打電話？
第三個問題，如何才能和這個人接洽？你想，因為 LinkedIn 是個職業社交網路，它還是非常講究人與人之間的關系，我們知道，正確關系和橋梁能提高很大生產力。那第四步，我們 LinkedIn 有 200 名銷售，誰最應該去和這個公司接洽？第五個問題，我們去到那邊了，要講一個什麼故事？
現在我用 Linkedin 數據，來一一回答這五個問題。第一步大家可能知道，LinkedIn 最大業務是「獵頭」這塊，這塊業務，大概占今天總收入 60%。那首先第一，哪家公司會花多少錢這個問題，我們能否用 LinkedIn 數據來解決？
第一，我們去分析每個公司，它有多少員工；第二，我們去分析，這個公司它招了多少人；第三，我們去分析，這個公司它流失了多少人；第四，我們去分析，這個公司都從哪裡招的人？他的工作性質是什麼，工種情況，頭銜是什麼，位置在哪裡，功能是什麼？他的職位，他的級別，一步一步一步，這些都是我們模型裡面的各種功能。
下一步的話，我們去分析，他們內部有多少 HR 員工，多少負責獵頭的人，他們獵頭流失率，他們每天在 Linkedin 日活是多少。那當所有這些信息匯總完，我們做了一個看似簡單但背後很復雜的模型，這個模型最後走完出來的結果，就是一個數字：Dollar。
就是：這個公司每年會在 LinkedIn 花多少錢。就這么一個數字，剛才說了那麼多廢話，最後給到銷售人員。
比如當時谷歌我們預測，谷歌要花 10 個 Million 在「獵頭」這塊，這是谷歌去年數字。但我記得，我剛來時谷歌每年才花 3 個 Million。然後當時銷售人員說，Simon，這是不可能的事。那我說，你根據數據分析出來的結果，就應該是這個數字，而且谷歌它只會花得更多，而不是更少。
接下來第二個問題：誰是決策人？當時我們通過分析谷歌內部社交網路，找到了那個決策人。這里，很多人認為他應該是 VP 或 HR 來買這個產品，但我們發現：這種想法比較靠譜，但還不是最靠譜。
我們最後發現：真正要買 LinkedIn 服務的人，其實是一線產品經理，是使用 LinkedIn 在上面獵聘的那些人，他們才是真正想買 LinkedIn 服務的人。但是呢，他們上面的老闆是簽字的，所以說我們就 Target 這些中層的管理人，同時他還非常用 Linkedin 的這種人。這個轉化率瞬間就增加了三倍，就是當時發現這個以後。
再下一個問題：如何接洽？我們通過分析我們 LinkedIn 內部銷售人員，和這個相對來說的決策人關系，來找到哪個人對他有最高社會影響力，或者和他社會關系最近。那我們就派這個銷售人員，去跟他接洽。
第四步就是，我們分析內部所有銷售人員和這個公司關系，找到最強的那個銷售人員，或者找到他團隊裡面，哪些人能支持他，哪些能幫他建立關系。你想想，不是我的關系認識比如說你，而是我的團隊，幫我介紹這個「牆」的關系去認識你。這樣來說，又一步把這個社會關系再一次地往上提升，進一步增加轉化率。
也就是說，我們把所有這些步驟，從以前想做到這件事，大概需要四到八小時時間，縮短到今天 30 秒到一分鍾時間。
以前的話，它需要花兩個月，才能找到這些信息，和准備完這些信息。但三年前，它在 LinkedIn 變成了一個「鈕」，銷售人員只要把這個「鈕」點了，它就能自動回答你這幾件事，然後這幾件事回答完了，一點，就出來整個這個故事。那故事是什麼？故事是最重要的一點，故事就是：為什麼說你們谷歌或者你們 GE 要買 Linkedin 的服務？為什麼？
故事很簡單，又回到了剛才我數據里的那幾個問題，因為我們知道它人員流失情況，我們知道它公司增長情況，我們知道我們知道我們知道，我們知道遠遠比他們自己 HR 知道的東西多得多的信息，而且我們還知道，它在人力市場里競爭的這種優勢和劣勢。
這樣來說，它就是一個完全相對真實的數據驅動的一個「故事」，而不是瞎編的比如說忽悠的一個故事，是一個基於事實的故事。
這樣一搞轉化率當時我記得，以前有銷售人員和我說，他一個季度能 Close 一個客戶比如說，上了這個後，他一個星期就能 Close 三個。這個在 2011 年年中左右，是我們當時非常大的一個 Win。
然後呢今天來說，這個「按鈕」已經消失，我們都把這些信息推給我們內部的這些銷售人員，通過手機，因為大家都在外面跑，沒人有時間再點這個鈕。現在來說，我們就直接把這個正確信息在正確的時間，推給正確的人，在正確地點。
那為什麼可以用信息來推送？假設一個公司的 Senior Director of HR 離職了，立刻我們內部會驅動兩個信息：第一個是通知這個客戶經理，比如說內部哎你看，你這個 Top 的關系可能離職了，我們的競爭對手可能要進來；第二個信息：這個人離職了，又加入一個新公司，我們立刻又把這個信息，發給在管理那個客戶的銷售經理。比方說，一個非常大的候選人轉到你那邊了，你是否需要在他穩定下來後，把它拿下？
所有這些都是數據驅動銷售的案例。今天來說，LinkedIn 內部有 3500 人以上在用這套系統，現在公司一共 6000 人，銷售員工大概 3000 多人。也就是說，超過銷售員工外還有人在用，那沒用的話沒人用，所以說這個東西是一個有價值的系統。
而且我們內部從大數據分析，還可以迭代出新的產品線。你知道 LinkedIn 三大商業模型：人才解決方案、市場營銷解決方案和付費訂閱，這是我們傳統三大收入支柱。但實際上，第四個商業模型叫「銷售解決方案」，它已經在今年 7 月底上線。

『肆』 大數據專業的就業前景怎麼樣

如果你是合格的大數據開發技術人員，那當然有高薪的工作，並不是說你學完了之後內就一定容有高薪工作的，那需要看你學習怎麼樣。

大數據

目前大數據培訓相對其他培訓項目要好就業，

因為其他語言還是技能培訓都是有一定的市場基礎的，

而大數據在最近兩年才大力發展，並且在各領域蔓延，

因此所產生的人才缺口巨大，而在企業中真正對大數據技能比較強力的技術人才，又特別的少；

應用越來越廣，技術人才卻產生較慢，剛培訓的人員，只能適應基本的軟體操作和理論基礎；

還達不到企業要完成復雜業務的技術需求；

所以培訓入門快，拿薪資快，但只是一時，進入企業，不努力學習是跟不上發展與用人需求的。

『伍』 大數據就業前景怎麼樣

近年來大數據迅速發展，成為工業界，學術界，甚至世界各地政府，高度關注的熱點。
著名管理咨詢公司麥肯錫就說：數據已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。
美國政府2012年宣布投資2億美元啟動大數據研究和發展計劃。
對數據的佔有和控制，將成為國家間和企業間新的爭奪焦點。
大數據正在成為繼雲計算之後的新的熱詞，大數據時代已然來臨，大數據背後，隱匿著巨大的商機。
包括IBM，微軟，谷歌，亞馬遜等一大批知名企業紛紛掘金這一市場。
國內企業也是看到了這股淘金熱潮。
比如說阿里巴巴積極搭建數據流通收集和分享底層架構。
華為正在為大數據的挖掘和分析提供專業穩定的IT基礎設施平台。
網路正式發布大數據引擎，將在政府，醫療，金融，零售，教育等傳統領域率先開展對外合作。
浪潮互聯網大數據採集中心已經採集超過2PB數據。
騰訊利用用戶關系數據和社交數據正在打通QQ空間微信電商等產品的後端數據。
中興通訊推出聚焦ICT服務的高效數據中心整體服務解決方案。
中科曙光推出XData大數據一體機。
神州數碼啟動了智慧城市戰略布局。
用友在商業分析大數據處理等領域進行研發。
東軟大數據戰略以醫療行業為突破口，憑借在社保醫療行業積累的資源搭建智慧醫療平台。
高德與阿里將在地圖搜索產品商業化，數據共享，雲計算等領域展開合作，而且高德作為提供導航地圖地理信息系統軟體建設的內容提供商，現在已嘗試使用大數據為政府部門提供決策。
對國家來講，大數據是未來的新石油。對企業來講大數據正是他們夢想的藍海。而對於生活在大數據時代的你，如果你還不懂大數據那你就真的out了!

『陸』 誰能回答我什麼叫大數據大數據的核心內容是什麼呢

大數據包含幾個方面的內涵吧
1. 數據量大，TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要分析處理。
2. 要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些「大」。
3. 數據多樣性：不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。
4. 價值密度低，由於數據採集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。

很多行業都會有大數據需求，譬如電信行業，互聯網行業等等容易產生大量數據的行業，很多傳統行業，譬如醫葯，教育，采礦，電力等等任何行業，都會有大數據需求。

隨著業務的不斷擴張和歷史數據的不斷增加，數據量的增長是持續的。
如果需要分析大數據，則可以Hadoop等開源大數據項目，或Yonghong Z-Suite等商業大數據BI工具。

不同行業的數據有不同的自身特點，還需要結合自身的行業知識才能把大數據轉換為價值。

『柒』 分析如何成為一名大數據開發工程師

1、認識大數據復

大數據開發制工程師，首先你得熟悉關系型資料庫，比如Oracle或者MySQL，熟悉之後，有利於數據倉庫的開發；再次熟悉Hadoop，這個都是現在大數據領域中用的最多的一個技術，它的HDFS可以實現分布式存儲，Yarn是一個優秀的資源調度框架

2、大數據所需技能要求

必須掌握的技能：

Java高級(虛擬機、並發)、Linux 基本操作、Hadoop（HDFS+MapRece+Yarn ）、 HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）、Hive(Hql基本操作和原理理解）、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ） 、輔助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)