大數據環境下高校就業工作研究

A. 大數據發展對大學生就業創業的影響是什麼

網路信息時代，絕對是填覆傳統行業

B. 大數據管理與應用就業方向及前景

• 專業簡介

大數據管理與應用專業以互聯網+和大數據時代為背景，主要研究大數據分析理論和方法在經濟管理中的應用以及大數據管理與治理方法。

• 培養目標

該專業培養知識、能力、素質全面發展，系統掌握經濟管理基礎理論、大數據分析方法和管理技能，具有創新意識、實踐能力和國際視野的經濟管理創新人才。

• 知識能力

1.掌握經濟管理基礎理論和現代信息管理理論；

2.掌握常用的大數據分析方法以及相關前沿理論知識；

3.熟練使用量化分析工具和商業應用軟體；

4.具有良好的大數據管理能力和商業倫理道德觀；

5.具備批判性思維和可持續學習能力。

考研方向
大數據技術與應用軟體工程、大數據分析與應用方向工程碩士FAQ

主要課程
微觀經濟學、宏觀經濟學、管理學基礎、運籌學、應用統計、計量經濟學、商務數據分析、多元統計分析與R建模、時間序列分析方法、大數據基礎設施、面向對象程序設計、資料庫系統、數據倉庫與數據挖掘、文本分析與文本挖掘、網路社會媒體營銷分析、量化金融方法等。

就業方向和就業前景
該專業畢業生可繼續深造，到國內外的著名高校，研究所等繼續從事商業分析，數據科學等相關的研究生學習，也可以到企事業單位的，數據分析部門，商業智能部門等從事數據分析師，商業智能分析師，數據科學家，首席數據官等職位。

C. 大數據出來工作怎麼樣 大數據好就業嗎

目前大數據產業的統計口徑尚未建立，對於中國大數據產業的規模，各個研內究機構均採取間接方法估算容。中國信息通信研究院結合對大數據相關企業的調研測算，2016年中國大數據核心產業的市場規模約為168億元，較2015年增速達45%。2017年達到234億元，較2016年增長39.3%。

2018年中國大數據產業規模推測達到5405億元，較2017年4700億元同比增長15%，2019年有望達到6216億元，並且未來幾年中國大數據產業將保持在10-15%的發展增速。

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。

另外，大數據專業畢業生就業崗位非常多，比如：Java大數據分布式程序開發、大數據集成平台的應用與開發、大數據平台運維......

D. 大數據就業前景怎麼樣分析方法有哪些

眾所周知，大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而最重要的現實是對大數據進行分析挖掘，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那麼越來越多的應用涉及到大數據，因此，大數據挖掘還是很容易找工作的，而這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。那麼學習大數據分析普遍存在的方法理論有哪些呢?
1. 可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2.數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。
另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5. 數據質量和數據管理
大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。

E. 高校就業離「大數據」並不遙遠

高校就業離「大數據」並不遙遠_數據分析師考試

2015屆大學畢業生就業進入收尾。幾天前，同濟大學有一個靜悄悄的「大動作」——與大型綜合性就業招聘網站「前程無憂」簽約合作，攜手分析招聘用人信息的海量數據，更精準指導未來大學生求職。
「現在全國高校就業，不是沒數據，而是很少有人去分析。」同濟大學就業指導中心負責人徐迅說。

高校就業缺少整體信息

徐迅坦言，每年9、10月份啟動的就業季節，應屆畢業生對用人單位信息「嗷嗷待哺」；另一方面，每年5月左右高三學生填報志願，專業、院校的就業現狀同樣是他們的重要參考。甚至不少家長在孩子讀高一時，就開始關注起高校就業。
信息需求大幅擴容，但高校就業指導面臨的尷尬卻不少。其一是「盲人摸象」。每年就業啟動之際，往往只有高校發布自己在單場招聘會上的行業崗位信息，鮮有整體數據。這讓許多大學生投出簡歷時難免盲目。其二是「馬後炮」。每年就業進入尾聲時，各高校根據教育部要求各自發布就業質量報告。但行業冷暖瞬息變化，僅有一年一數據，缺乏較長時間段內的跟蹤比對，無法對就業趨勢進行預判，對未來學子的選擇參考作用有限。

海量數據開始集納整合

上海應用技術學院招辦負責人徐衛萍最近發現了一個有趣現象：往年學院受歡迎程度一般的「計算機科學與工程」專業，今年考生報考踴躍。「起初我有些疑惑，這個專業此前一度進入就業預警專業，已經好幾年不那麼熱門了。」徐老師說，後來做了一些調查才發現，今年熱推的「互聯網+」產業概念，讓考生和家長非常看好計算機專業。
社會對就業行業信息、環境要素如此敏感，也讓大數據應用更為迫切。業內專家將大學生就業的大數據應用分為三段：首先是集納整合數據，讓高校、教育主管部門，以及大學生了解「當前情況如何」，然後給出未來趨勢預測，最後及時給予學生個性化的指導信息。令人欣喜的是，三個環節中的第一環已有實踐。
政府資助的公益大數據項目愛拼網就是其中之一。
網站負責人哈工大教授楊洋和中山大學教授潘嶸在分析了1000多萬本科畢業生樣本和上億環境樣本後，得到了較為全面的中國大學就業大數據。點開網上「各專業就業前景報告」，點選「哲學」，一系列數據隨即跳出：畢業五年每月薪酬「6474元」；行業分布「教育培訓科研14.78%，快速消費品4.62%……」；工作地點「北京18%……」；性別比例「男生40%，女生60%」等。在此基礎上，「根據往年錄取情況和就業數據填志願」的服務，已讓不少高三考生派上用場。

為學生度身定做成長方案

信息整合後的分析估測是重頭戲。上海財大應用統計研究中心主任徐國祥指出，我國的就業壓力已從總量為主向總量壓力與結構性矛盾並存轉變，大數據能更准確地描繪就業需求的現狀及未來變化態勢，幫助大學畢業生理性地動態調整就業預期。「還需強調的是，大學生就業中的期待薪酬、實際薪酬等，也是經濟統計中的重要參數。」徐國祥說。
在徐迅看來，高校就業指導的未來，可以為每個學生度身定做成長方案。「例如，可以開發一個『就業小助手』軟體，學生從高中時期，就可了解與自身興趣條件相符的志願方向；進入高校後，幫助制定『就業規劃』，哪些課程證書需重點關注，哪些領域實習經歷份量更重……如此不斷幫助學生修正方向。」他說，雖然這樣的服務目前全世界范圍內也尚未出現，但中國高校已有多年數據積累，向這一方向努力，並非空想。

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F. 大數據就業前景怎麼樣

目前，大數據分析抄職位缺口主要集中在三大巨頭行業：移動互聯網、計算機軟體以及金融，總佔比64%，同時非典型數據產業，潛移默化、迅速崛起。可以看出，大數據分析在各行業算是通吃的技能 ，基本不用擔心就業問題。

我們看到這幅圖，金字塔頂尖的起薪12k，佔比0.1；如果我們做不了這個0.1%，那也可以在做最下面的9%，畢竟你也是剛剛起步，一切都是往上在爬。

G. 大數據專業就業前景怎麼樣

從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看，大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋，這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。從2019年的秋招情況來看，大數據開發崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。
當前大數據技術正處在落地應用的初期，所以此時人才招聘會更傾向於研發型人才，而且擁有研究生學歷也更容易獲得大廠的就業機會，所以對於當前大數據相關專業的大學生來說，如果想獲得更強的崗位競爭力和更多的就業渠道，應該考慮讀一下研究生。

讀研之後在崗位選擇上可以重點考慮一下大數據平台開發，在5G通信的推動下，未來雲計算會全面向PaaS和SaaS領域覆蓋，這個過程會全面促進大數據平台的發展。另外，由於人工智慧平台的陸續推出，對於大數據平台也是一種促進。相比於大數據應用開發崗位來說，大數據平台開發崗位不僅薪資待遇更高，職業生命周期也會更長，而且未來也可以獲得更多的發展機會，也會更容易進入雲計算、人工智慧等領域發展。
對於當前在讀的本科生來說，如果不想讀研，那麼應該從以下三個方面來提升自身的就業競爭力：

第一：提升程序設計能力。動手實踐能力對於本科生的就業有非常直接的影響，尤其在當前大數據落地應用的初期，很多應用級崗位還沒有得到釋放，不少技術團隊比較注重學生程序設計能力，所以具備扎實的程序設計基礎還是比較重要的。

第二：掌握一定的雲計算知識。大數據本身與雲計算的關系非常緊密，未來不論是從事大數據開發崗位還是大數據分析崗位，掌握一定的雲計算知識都是很有必要的。掌握雲計算知識不僅能夠提升自身的工作效率，同時也會拓展自身的技術邊界。

第三：重視平台知識的積累。產業互聯網時代是平台化時代，所以要想提升就業能力應該重視各種開發平台知識的積累，尤其是與行業領域結合比較緊密的開發平台。實際上，大數據和雲計算本身就是平台，所以大數據專業的學生在學習平台開發時也會相對順利一些。