大数据环境下高校就业工作研究

A. 大数据发展对大学生就业创业的影响是什么

网络信息时代，绝对是填覆传统行业

B. 大数据管理与应用就业方向及前景

• 专业简介

大数据管理与应用专业以互联网+和大数据时代为背景，主要研究大数据分析理论和方法在经济管理中的应用以及大数据管理与治理方法。

• 培养目标

该专业培养知识、能力、素质全面发展，系统掌握经济管理基础理论、大数据分析方法和管理技能，具有创新意识、实践能力和国际视野的经济管理创新人才。

• 知识能力

1.掌握经济管理基础理论和现代信息管理理论；

2.掌握常用的大数据分析方法以及相关前沿理论知识；

3.熟练使用量化分析工具和商业应用软件；

4.具有良好的大数据管理能力和商业伦理道德观；

5.具备批判性思维和可持续学习能力。

考研方向
大数据技术与应用软件工程、大数据分析与应用方向工程硕士FAQ

主要课程
微观经济学、宏观经济学、管理学基础、运筹学、应用统计、计量经济学、商务数据分析、多元统计分析与R建模、时间序列分析方法、大数据基础设施、面向对象程序设计、数据库系统、数据仓库与数据挖掘、文本分析与文本挖掘、网络社会媒体营销分析、量化金融方法等。

就业方向和就业前景
该专业毕业生可继续深造，到国内外的著名高校，研究所等继续从事商业分析，数据科学等相关的研究生学习，也可以到企事业单位的，数据分析部门，商业智能部门等从事数据分析师，商业智能分析师，数据科学家，首席数据官等职位。

C. 大数据出来工作怎么样 大数据好就业吗

目前大数据产业的统计口径尚未建立，对于中国大数据产业的规模，各个研内究机构均采取间接方法估算容。中国信息通信研究院结合对大数据相关企业的调研测算，2016年中国大数据核心产业的市场规模约为168亿元，较2015年增速达45%。2017年达到234亿元，较2016年增长39.3%。

2018年中国大数据产业规模推测达到5405亿元，较2017年4700亿元同比增长15%，2019年有望达到6216亿元，并且未来几年中国大数据产业将保持在10-15%的发展增速。

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。

另外，大数据专业毕业生就业岗位非常多，比如：Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用与开发、大数据平台运维......

D. 大数据就业前景怎么样分析方法有哪些

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挖掘，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，因此，大数据挖掘还是很容易找工作的，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，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。那么学习大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢?
1. 可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2.数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。
另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5. 数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

E. 高校就业离“大数据”并不遥远

高校就业离“大数据”并不遥远_数据分析师考试

2015届大学毕业生就业进入收尾。几天前，同济大学有一个静悄悄的“大动作”——与大型综合性就业招聘网站“前程无忧”签约合作，携手分析招聘用人信息的海量数据，更精准指导未来大学生求职。
“现在全国高校就业，不是没数据，而是很少有人去分析。”同济大学就业指导中心负责人徐迅说。

高校就业缺少整体信息

徐迅坦言，每年9、10月份启动的就业季节，应届毕业生对用人单位信息“嗷嗷待哺”；另一方面，每年5月左右高三学生填报志愿，专业、院校的就业现状同样是他们的重要参考。甚至不少家长在孩子读高一时，就开始关注起高校就业。
信息需求大幅扩容，但高校就业指导面临的尴尬却不少。其一是“盲人摸象”。每年就业启动之际，往往只有高校发布自己在单场招聘会上的行业岗位信息，鲜有整体数据。这让许多大学生投出简历时难免盲目。其二是“马后炮”。每年就业进入尾声时，各高校根据教育部要求各自发布就业质量报告。但行业冷暖瞬息变化，仅有一年一数据，缺乏较长时间段内的跟踪比对，无法对就业趋势进行预判，对未来学子的选择参考作用有限。

海量数据开始集纳整合

上海应用技术学院招办负责人徐卫萍最近发现了一个有趣现象：往年学院受欢迎程度一般的“计算机科学与工程”专业，今年考生报考踊跃。“起初我有些疑惑，这个专业此前一度进入就业预警专业，已经好几年不那么热门了。”徐老师说，后来做了一些调查才发现，今年热推的“互联网+”产业概念，让考生和家长非常看好计算机专业。
社会对就业行业信息、环境要素如此敏感，也让大数据应用更为迫切。业内专家将大学生就业的大数据应用分为三段：首先是集纳整合数据，让高校、教育主管部门，以及大学生了解“当前情况如何”，然后给出未来趋势预测，最后及时给予学生个性化的指导信息。令人欣喜的是，三个环节中的第一环已有实践。
政府资助的公益大数据项目爱拼网就是其中之一。
网站负责人哈工大教授杨洋和中山大学教授潘嵘在分析了1000多万本科毕业生样本和上亿环境样本后，得到了较为全面的中国大学就业大数据。点开网上“各专业就业前景报告”，点选“哲学”，一系列数据随即跳出：毕业五年每月薪酬“6474元”；行业分布“教育培训科研14.78%，快速消费品4.62%……”；工作地点“北京18%……”；性别比例“男生40%，女生60%”等。在此基础上，“根据往年录取情况和就业数据填志愿”的服务，已让不少高三考生派上用场。

为学生度身定做成长方案

信息整合后的分析估测是重头戏。上海财大应用统计研究中心主任徐国祥指出，我国的就业压力已从总量为主向总量压力与结构性矛盾并存转变，大数据能更准确地描绘就业需求的现状及未来变化态势，帮助大学毕业生理性地动态调整就业预期。“还需强调的是，大学生就业中的期待薪酬、实际薪酬等，也是经济统计中的重要参数。”徐国祥说。
在徐迅看来，高校就业指导的未来，可以为每个学生度身定做成长方案。“例如，可以开发一个‘就业小助手’软件，学生从高中时期，就可了解与自身兴趣条件相符的志愿方向；进入高校后，帮助制定‘就业规划’，哪些课程证书需重点关注，哪些领域实习经历份量更重……如此不断帮助学生修正方向。”他说，虽然这样的服务目前全世界范围内也尚未出现，但中国高校已有多年数据积累，向这一方向努力，并非空想。

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F. 大数据就业前景怎么样

目前，大数据分析抄职位缺口主要集中在三大巨头行业：移动互联网、计算机软件以及金融，总占比64%，同时非典型数据产业，潜移默化、迅速崛起。可以看出，大数据分析在各行业算是通吃的技能 ，基本不用担心就业问题。

我们看到这幅图，金字塔顶尖的起薪12k，占比0.1；如果我们做不了这个0.1%，那也可以在做最下面的9%，毕竟你也是刚刚起步，一切都是往上在爬。

G. 大数据专业就业前景怎么样

从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从2019年的秋招情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。
当前大数据技术正处在落地应用的初期，所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才，而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会，所以对于当前大数据相关专业的大学生来说，如果想获得更强的岗位竞争力和更多的就业渠道，应该考虑读一下研究生。

读研之后在岗位选择上可以重点考虑一下大数据平台开发，在5G通信的推动下，未来云计算会全面向PaaS和SaaS领域覆盖，这个过程会全面促进大数据平台的发展。另外，由于人工智能平台的陆续推出，对于大数据平台也是一种促进。相比于大数据应用开发岗位来说，大数据平台开发岗位不仅薪资待遇更高，职业生命周期也会更长，而且未来也可以获得更多的发展机会，也会更容易进入云计算、人工智能等领域发展。
对于当前在读的本科生来说，如果不想读研，那么应该从以下三个方面来提升自身的就业竞争力：

第一：提升程序设计能力。动手实践能力对于本科生的就业有非常直接的影响，尤其在当前大数据落地应用的初期，很多应用级岗位还没有得到释放，不少技术团队比较注重学生程序设计能力，所以具备扎实的程序设计基础还是比较重要的。

第二：掌握一定的云计算知识。大数据本身与云计算的关系非常紧密，未来不论是从事大数据开发岗位还是大数据分析岗位，掌握一定的云计算知识都是很有必要的。掌握云计算知识不仅能够提升自身的工作效率，同时也会拓展自身的技术边界。

第三：重视平台知识的积累。产业互联网时代是平台化时代，所以要想提升就业能力应该重视各种开发平台知识的积累，尤其是与行业领域结合比较紧密的开发平台。实际上，大数据和云计算本身就是平台，所以大数据专业的学生在学习平台开发时也会相对顺利一些。