linkedin大数据

『壹』 大数据就业前景怎么样

数联寻来英《大数据人自才报告》显示，目前中国的大数据人才仅46万。仅就人工智能领域而言，印度的从业人员在15万左右，美国有85万，而我国仅有5万人。随着科技的不断发展，在短短3-5年内，我国大数据人才的缺口将增至150万。

而波士顿咨询公司（BCG）发布的《数字经济下就业与人才研究报告》预计，中国整体数字经济规模在2035年将达到16万亿美元左右，总就业容量将达到4.15亿。

大数据主要的三大就业方向：

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。

从目前的发展来看，大数据将是最有发展前景的职业。任何系统、任何公司的核心都是数据。数据的飙升，将诞生系列新的技术和产业。

目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万，越来越多人加入到大数据培训，当下大数据从业人员的两个主要趋势是：

1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；

2、大数据人才供不应求。

『贰』 LinkedIn 怎么用大数据赚钱

在如何使用微博进行数据挖掘之后，让我再对如何利用LinkedIn进行数据挖掘给点建议。内
首先，你可能已经知道，容你的LinkedIn帐号是可以链接到你的微博页面的。继续在你的摘要中添加合适的关键词，这样其他数据挖掘者就能很容易地找到你。比如数据挖掘、预测分析、知识发现和机器学习这样的关键词。继续用同样的兴趣寻找别人 (使用如上所述的相的关键词)。向你不知道的人自我介绍，你或许可以用 “朋友”这一类型的连接。不过在这种情况下，不要忘记个性化你的请求信息以明确指出你从事的是同样的领域。
下一步是参加到像以下所列的一些数据挖掘组中：
ACM SIGKDD
高级业务分析，数据挖掘和预测建模
AnalyticBridge
业务分析
CRISP-DM
客户基因
数据挖掘者
数据挖掘技术
数据挖掘，统计和数据可视化
机器学习连接
开源数据挖掘
智能数据集合
不要犹豫，说出你的看法或回答问题。帮助总是令人心怀感激的，而人们可能还会在未来和你保持联系。最后，每一次当你收到访问卡的时候，加上你到LinkedIn的联系方式。假如他不是LinkedIn的成员，邀请他!
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『叁』 LinkedIn怎么用大数据赚钱

我来重点讲一讲商业如何变现。我觉得这是国内最应该注重的一块，现在国内大家都在讨论云，讨论云计算，讨论大数据，讨论大数据平台，但很少有人讲：我如何用数据产生更多价值。
举个例子。四年半前我加入 LinkedIn，第一份工作是支持内部销售员工。当时加入我很幸运，公司才 500 个人，但是我一个人工作，要支持 200 名销售。那他们每天问我的问题，就是这些：
“Hi Simon，我应该给哪家公司打电话？谁是这个公司决策者？我应该怎么和这个决策者接洽？我们这么多人，谁去接洽？我们去到那边后，要讲一个什么样的故事？”
这里背景是：当时 LinkedIn 内大概有 300 万公司信息，这是从每个用户简历里抽取出来的，但这 300 万个公司，作为销售人员，他不可能给每个公司都打电话，那哪家公司，他最应该打？
也就是说：第一，我该给哪个公司打电话？这个公司，它对 LinkedIn 来说值多少钱？因为我们是客户每年交一笔钱这样的 Model；第二个问题，谁是这个公司决策者？比方说谷歌两万员工，难道要打两万个电话，还是说，应该给某个重点的谁打电话？
第三个问题，如何才能和这个人接洽？你想，因为 LinkedIn 是个职业社交网络，它还是非常讲究人与人之间的关系，我们知道，正确关系和桥梁能提高很大生产力。那第四步，我们 LinkedIn 有 200 名销售，谁最应该去和这个公司接洽？第五个问题，我们去到那边了，要讲一个什么故事？
现在我用 Linkedin 数据，来一一回答这五个问题。第一步大家可能知道，LinkedIn 最大业务是“猎头”这块，这块业务，大概占今天总收入 60%。那首先第一，哪家公司会花多少钱这个问题，我们能否用 LinkedIn 数据来解决？
第一，我们去分析每个公司，它有多少员工；第二，我们去分析，这个公司它招了多少人；第三，我们去分析，这个公司它流失了多少人；第四，我们去分析，这个公司都从哪里招的人？他的工作性质是什么，工种情况，头衔是什么，位置在哪里，功能是什么？他的职位，他的级别，一步一步一步，这些都是我们模型里面的各种功能。
下一步的话，我们去分析，他们内部有多少 HR 员工，多少负责猎头的人，他们猎头流失率，他们每天在 Linkedin 日活是多少。那当所有这些信息汇总完，我们做了一个看似简单但背后很复杂的模型，这个模型最后走完出来的结果，就是一个数字：Dollar。
就是：这个公司每年会在 LinkedIn 花多少钱。就这么一个数字，刚才说了那么多废话，最后给到销售人员。
比如当时谷歌我们预测，谷歌要花 10 个 Million 在“猎头”这块，这是谷歌去年数字。但我记得，我刚来时谷歌每年才花 3 个 Million。然后当时销售人员说，Simon，这是不可能的事。那我说，你根据数据分析出来的结果，就应该是这个数字，而且谷歌它只会花得更多，而不是更少。
接下来第二个问题：谁是决策人？当时我们通过分析谷歌内部社交网络，找到了那个决策人。这里，很多人认为他应该是 VP 或 HR 来买这个产品，但我们发现：这种想法比较靠谱，但还不是最靠谱。
我们最后发现：真正要买 LinkedIn 服务的人，其实是一线产品经理，是使用 LinkedIn 在上面猎聘的那些人，他们才是真正想买 LinkedIn 服务的人。但是呢，他们上面的老板是签字的，所以说我们就 Target 这些中层的管理人，同时他还非常用 Linkedin 的这种人。这个转化率瞬间就增加了三倍，就是当时发现这个以后。
再下一个问题：如何接洽？我们通过分析我们 LinkedIn 内部销售人员，和这个相对来说的决策人关系，来找到哪个人对他有最高社会影响力，或者和他社会关系最近。那我们就派这个销售人员，去跟他接洽。
第四步就是，我们分析内部所有销售人员和这个公司关系，找到最强的那个销售人员，或者找到他团队里面，哪些人能支持他，哪些能帮他建立关系。你想想，不是我的关系认识比如说你，而是我的团队，帮我介绍这个“墙”的关系去认识你。这样来说，又一步把这个社会关系再一次地往上提升，进一步增加转化率。
也就是说，我们把所有这些步骤，从以前想做到这件事，大概需要四到八小时时间，缩短到今天 30 秒到一分钟时间。
以前的话，它需要花两个月，才能找到这些信息，和准备完这些信息。但三年前，它在 LinkedIn 变成了一个“钮”，销售人员只要把这个“钮”点了，它就能自动回答你这几件事，然后这几件事回答完了，一点，就出来整个这个故事。那故事是什么？故事是最重要的一点，故事就是：为什么说你们谷歌或者你们 GE 要买 Linkedin 的服务？为什么？
故事很简单，又回到了刚才我数据里的那几个问题，因为我们知道它人员流失情况，我们知道它公司增长情况，我们知道我们知道我们知道，我们知道远远比他们自己 HR 知道的东西多得多的信息，而且我们还知道，它在人力市场里竞争的这种优势和劣势。
这样来说，它就是一个完全相对真实的数据驱动的一个“故事”，而不是瞎编的比如说忽悠的一个故事，是一个基于事实的故事。
这样一搞转化率当时我记得，以前有销售人员和我说，他一个季度能 Close 一个客户比如说，上了这个后，他一个星期就能 Close 三个。这个在 2011 年年中左右，是我们当时非常大的一个 Win。
然后呢今天来说，这个“按钮”已经消失，我们都把这些信息推给我们内部的这些销售人员，通过手机，因为大家都在外面跑，没人有时间再点这个钮。现在来说，我们就直接把这个正确信息在正确的时间，推给正确的人，在正确地点。
那为什么可以用信息来推送？假设一个公司的 Senior Director of HR 离职了，立刻我们内部会驱动两个信息：第一个是通知这个客户经理，比如说内部哎你看，你这个 Top 的关系可能离职了，我们的竞争对手可能要进来；第二个信息：这个人离职了，又加入一个新公司，我们立刻又把这个信息，发给在管理那个客户的销售经理。比方说，一个非常大的候选人转到你那边了，你是否需要在他稳定下来后，把它拿下？
所有这些都是数据驱动销售的案例。今天来说，LinkedIn 内部有 3500 人以上在用这套系统，现在公司一共 6000 人，销售员工大概 3000 多人。也就是说，超过销售员工外还有人在用，那没用的话没人用，所以说这个东西是一个有价值的系统。
而且我们内部从大数据分析，还可以迭代出新的产品线。你知道 LinkedIn 三大商业模型：人才解决方案、市场营销解决方案和付费订阅，这是我们传统三大收入支柱。但实际上，第四个商业模型叫“销售解决方案”，它已经在今年 7 月底上线。

『肆』 大数据专业的就业前景怎么样

如果你是合格的大数据开发技术人员，那当然有高薪的工作，并不是说你学完了之后内就一定容有高薪工作的，那需要看你学习怎么样。

大数据

目前大数据培训相对其他培训项目要好就业，

因为其他语言还是技能培训都是有一定的市场基础的，

而大数据在最近两年才大力发展，并且在各领域蔓延，

因此所产生的人才缺口巨大，而在企业中真正对大数据技能比较强力的技术人才，又特别的少；

应用越来越广，技术人才却产生较慢，刚培训的人员，只能适应基本的软件操作和理论基础；

还达不到企业要完成复杂业务的技术需求；

所以培训入门快，拿薪资快，但只是一时，进入企业，不努力学习是跟不上发展与用人需求的。

『伍』 大数据就业前景怎么样

近年来大数据迅速发展，成为工业界，学术界，甚至世界各地政府，高度关注的热点。
著名管理咨询公司麦肯锡就说：数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
美国政府2012年宣布投资2亿美元启动大数据研究和发展计划。
对数据的占有和控制，将成为国家间和企业间新的争夺焦点。
大数据正在成为继云计算之后的新的热词，大数据时代已然来临，大数据背后，隐匿着巨大的商机。
包括IBM，微软，谷歌，亚马逊等一大批知名企业纷纷掘金这一市场。
国内企业也是看到了这股淘金热潮。
比如说阿里巴巴积极搭建数据流通收集和分享底层架构。
华为正在为大数据的挖掘和分析提供专业稳定的IT基础设施平台。
网络正式发布大数据引擎，将在政府，医疗，金融，零售，教育等传统领域率先开展对外合作。
浪潮互联网大数据采集中心已经采集超过2PB数据。
腾讯利用用户关系数据和社交数据正在打通QQ空间微信电商等产品的后端数据。
中兴通讯推出聚焦ICT服务的高效数据中心整体服务解决方案。
中科曙光推出XData大数据一体机。
神州数码启动了智慧城市战略布局。
用友在商业分析大数据处理等领域进行研发。
东软大数据战略以医疗行业为突破口，凭借在社保医疗行业积累的资源搭建智慧医疗平台。
高德与阿里将在地图搜索产品商业化，数据共享，云计算等领域展开合作，而且高德作为提供导航地图地理信息系统软件建设的内容提供商，现在已尝试使用大数据为政府部门提供决策。
对国家来讲，大数据是未来的新石油。对企业来讲大数据正是他们梦想的蓝海。而对于生活在大数据时代的你，如果你还不懂大数据那你就真的out了!

『陆』 谁能回答我什么叫大数据大数据的核心内容是什么呢

大数据包含几个方面的内涵吧
1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。
2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。
3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。
4. 价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。

很多行业都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网行业等等容易产生大量数据的行业，很多传统行业，譬如医药，教育，采矿，电力等等任何行业，都会有大数据需求。

随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加，数据量的增长是持续的。
如果需要分析大数据，则可以Hadoop等开源大数据项目，或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。

不同行业的数据有不同的自身特点，还需要结合自身的行业知识才能把大数据转换为价值。

『柒』 分析如何成为一名大数据开发工程师

1、认识大数据复

大数据开发制工程师，首先你得熟悉关系型数据库，比如Oracle或者MySQL，熟悉之后，有利于数据仓库的开发；再次熟悉Hadoop，这个都是现在大数据领域中用的最多的一个技术，它的HDFS可以实现分布式存储，Yarn是一个优秀的资源调度框架

2、大数据所需技能要求

必须掌握的技能：

Java高级(虚拟机、并发)、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 ） 、辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)