大数据对人才能力的

① 大数据时代,主要需要什么类型的人才

1、大数据系统研发工程师

负责大数据系统的研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等，同时，还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等。

2、大数据应用开发工程师

负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要，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，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，为提取各类型的需要数据创造条件。

3、大数据分析师

从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，并推动数据解决方案的不断更新。

4、数据可视化工程师

负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，清楚地揭示数据中的复杂信息，将其可视化，帮助用户更好地进行大数据应用开发。

5、数据安全研发人才

负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。

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② 大数据人才发展与就业前景，你了解多少

2019年，教育部再次公布关于2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，两百多所高校新增备案“数据科学与大数据技术”专业。这是从16年教育部公布15年新增备案开始，大数据类专业持续新增获批的第四年，截至目前，全国已有四百多所高校获批并争相开设大数据类专业，其次是人工智能类专业：机器人工程、智能科学与技术、智能制造工程，及网络空间安全等专业。

市场对人才需求迫切

大数据与人工智能不仅在互联网公司的战略规划中频繁出现，同时在我国国务院和其他国家的政府报告中多次被提及。大数据、物联网、人工智能、网络安全等新领域人才虽是刚性需求，但供给仍严重不足。

据职业社交平台LinkedIn发布的《2018年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营、数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。

根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

大数据的应用范围广泛，将近50%的企业将大数据运用在企业工商信息管理方面，社会保障占据33.9%、劳动就业占据32.7%、市政管理占据29.4%、教育科研方面分别占据29%，发展形势一片大好，在各行业都有应用。

大数据行业方向学习

一

数据存储和管理

大数据都是从数据存储开始。这意味着从大数据框架Hadoop开始。它是由ApacheFoundation开发的开源软件框架，用在计算机集群上分布式存储非常大的数据集。

显然，存储对于大数据所需的大量信息至关重要。但更重要的是，需要有一种方式来将所有这些数据集中到某种形成/管理结构中，以产生洞察力。因此，大数据存储和管理是真正的基础，而没有这样的分析平台是行不通的。在某些情况下，这些解决方案包括员工培训。

二

数据清理

在企业真正处理大量数据以获取洞察信息之前，先需要对其进行清理、转换并将其转变为可远程检索的内容。大数据往往是非结构化和无组织的，因此需要进行某种清理或转换。

在这个时代，数据的清理变得更加必要，因为数据可以来自任何地方：移动网络、物联网、社交媒体。并不是所有这些数据都容易被“清理”，以产生其见解，因此一个良好的数据清理工具可以改变所有的差异。事实上，在未来的几年中，将有效清理的数据视为是一种可接受的大数据系统与真正出色的数据系统之间的竞争优势。

三

数据挖掘

一旦数据被清理并准备好进行检查，就可以经由数据挖掘开始搜索过程。这就是企业进行实际发现、决策和预测的过程。

数据挖掘在很多方面都是大数据流程的真正核心。数据挖掘解决方案通常非常复杂，但力求提供一个令人关注和用户友好的用户界面，这说起来容易做起来难。数据挖掘工具面临的另一个挑战是：它们的确需要工作人员开发查询，所以数据挖掘工具的能力并不比使用它的专业人员强。

四

数据可视化

数据可视化是企业的数据以可读的格式显示的方式。这是企业查看图表和图形以及将数据放入透视图中的方法。

数据的可视化与科学一样，是一种艺术形式。而大数据公司将拥有越来越多的数据科学家和高级管理人员，很重要的一点是可以为员工提供更加广泛的可视化服务。销售代表、IT支持、中层管理等这些团队中的每一个成员都需要理解它，因此重点在于可用性。但是，易于阅读的可视化有时与深度特征集的读取不一致，这成为了数据可视化工具的一个主要挑战。

大数据的就业前景了解

由于大数据所创造的价值非常大，也将让企业更加愿意为相关的人才付出更高的薪资。目前，具备一年工作经验的从业者月薪已经达到15k左右。具备3-5年经验的从业者年薪已经达到30-50万左右。大数据的就业前景非常值得期待，入行大数据也需要趁早。

大数据的就业方向有许多，主要可分为三大类：

1.大数据开发方向：大数据工程师，大数据开发工程师，大数据维护工程师，大数据研发工程师，大数据架构师等

2.数据挖掘，数据分析和机器学习方向：大数据分析师，大数据高级工程师，大数据分析师专家，大数据挖掘师，大数据算法师等

3.大数据运维和云计算方向：大数据运维工程师等

当下正是金九银十的求职季，作为高薪的大数据行业，以下就业岗位与相对薪酬可作为有意愿从事大数据行业人员的从业参考。

1、ETL研发

ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过萃取（extract）、转置（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。

所需技能：ETL工程师是从事系统编程、数据库编程与设计，要掌握各种常用的编程语言的专业技术人员。因此从事ETL研发首先一定要具有优秀的编程能力，其次要熟悉主流数据库技术，如oracle、Sqlserver、PostgeSQL等。并且得会数据etl开发工具，如Datastage,Congos,Kettle等。

2、Hadoop开发

Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量数据的存储，MapRece提供了对数据的计算。Hadoop开发人员利用Hadoop来对数据进行必要的处理。

③ 大数据这个行业人才需求量在不断扩大，大数据行业人才真的供大于求了吗

随着社会的发展 ，整个社会需求的人才越来越高端 ，但凡没点实际能力 ，都不能好好的立足于社会 ，日子没那么安逸了 !大数据对人才的需求越来越大 ，但实际上，大数据人才供并非大于求 ，一下我就带你们进入角色 ，一起了解大数据的人才市场吧 !

在这个现代化社会里 ，管怎么说还是至少要掌握一些网络技术的，或许认认真真的学习大数据专业 ，你就能在这个领域里闪闪发光 ，成为大数据领域的璀璨星光 ，大数据市场永远需要你 ，你做好准备了吗 ?

④ 数字化人才应具备哪几个能力

大数据人才需要具备的能力一般较高，尤其是综合技术能力。比如拿大数据工程师来说，其需要具备以下几方面的技能：

信息挖掘能力
每天都有数以万计的数据信息产生，这些数据中不乏有很多无用的信息，那到底什么样的信息可以被重新利用？这就考验了数据工程师对于数据灵敏的挖掘能力，挖掘出想要的有用的信息进行分析，这是对工程师最基本的考量。

信息处理能力
无论是在哪个行业，对事态的处理都是考验能力最好的办法，在大数据行业也不例外。在高级分析技术方面，工程师独具的自主思考能力是无可替代的。大数据在处理时所运用的工具和技术具备很大的优势，工程师根据企业不同的业务性质做出不同的判断，造成不同数据分析所达到的不同目的。

计算机编码能力
作为大数据工程师，许多数据都是从人们的点击、浏览中生成的文字、语音、图像或者更为复杂的其他数据信息，所以这就要求了大数据工程师需要分析各种毫无头绪的信息。不过大数据分析面向的基本都是商业分析，所以这就需要工程师具备基本的计算机处理能力。

团队协作能力
大数据开发工程师的工作必然会在一个团队中完成。团队成员间的完美对接、无障碍交流对顺利完成项目起着至关重要的作用。而部门间的相互配合、有效沟通，也对项目的进度起到了关键的作用。逻辑思维能力也是身为一名大数据开发工程师的内在能力。良好的逻辑思维可以让一名大数据开发工程师在工作中时刻保持着思路清晰，头脑清醒，效率高。

学习路线建议
阶段一、大数据基础——java语言基础方面

Java语言和数据库等就无须赘述了，这是最基础的基本功。

阶段二、 Linux&Hadoop生态体系

Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架。

阶段三、 分布式计算框架和Spark&Strom生态体系

（1）分布式计算框架

Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算。

（2）storm技术架构体系

Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解。

阶段四、 大数据项目实战

数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用。

阶段五、 大数据分析 —AI（人工智能）

Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习。

1、Python机器学习；2、图像识别&神经网络；3、自然语言处理&社交网络处理；4、实战项目；5、户外设备识别分析。

⑤ 以下选项中，不属于大数据对人才能力的要求是

逻辑思维能力，，，，

⑥ 大数据带来人才管理升级

大数据带来人才管理升级

大数据作为一种方法论，对于传统的社会科学研究可能带来重大突破。举个例子，你知道美国哪个月份死于汽车事故的人最多吗？大数据说天气炎热的月份多，而且越是炎热死者越多。再比如，就天气较热的月份而论，一天之内的什么时间段事故最多？大数据告诉人们晚上6到9点。再比如，汽车事故与刮风下雨的相关性大吗？大数据说，不大。掌握了这样的信息，显然有助于有关部门做好社会交通管理工作，特别是找到管理的重点和规律。

由此可见，大数据肯定也能够帮助人们提升对整个社会的管理水平。对于人才管理领域来说，更是一个可以大幅度提升管理水平的良好契机。

提升教育质量

人才管理包含不同的内容，首先是人才育成。美国已经利用大数据方法建立了富有个性的“高等教育教学支持系统”。其中有种“学习分析技术”，能够通过对与学生相关的海量数据进行分析，辨别出每个学生的学习行为和学习模式。教师可以记录自己学生的学习过程，进行实时的学习情况监控。这就便于在学习的初始阶段发现哪些学生面临学习困难，或者有辍学的危险，从而因势利导，采取比较准确的帮扶措施。

众所周知，一般情况下，对于来自教师的“你听懂了吗？”的提问，人们极容易跟着大家一起回答“懂了”，其实是碍于面子，不愿意回答“不懂”而敷衍过去。但是，借助于大数据方法，教师就能够知道，哪一位学习者的习题没有做对，并没有弄懂，需要进行有针对性的辅导。

此外，基于云计算的互联网教育，已经成为一个开放性的自主学习系统，学习者可以不受时间、地点以及经济条件的限制，自主选学课程，获得自我提升。这就为学习潜力较强的学习者提供了更为广阔的学习空间，能够形成与众不同的知识结构、才能结构。

对于教育管理部门来说，如果发现哪个教授教的很多学生做作业总是出错，而且错的都在一个地方，那就说明他的教学在某个环节上存在严重缺陷，需要改进。斯坦福大学的教授已经利用这种大数据的方法，提升教育质量。可以预见，未来世界的人才育成模式，在大数据平台的支持下，将发生重大变化。

告别“猎腰”“猎脚”的无奈

在没有大数据的条件下，发现与选拔都很难做到“全信息”搜索。也就是，很可能在被选人员不够充分的情况下进行人才选拔。大数据能够帮助人们解决这个问题。从理论上讲，凡是符合条件的都可以进入选拔主体的视野。这就解决了少数人从少数人中选人的弊端。国外的猎头公司之所以能够帮助国家、企业寻找到合适的人选，就是因为它们掌握了大数据，而我们没有。因此人家在“猎头”，我们在“猎腰”“猎脚”。这样，在国际人才产业的链条分工上，我们就不得不屈居“低附加值”的下游。

此外，人才配置的关键是“人岗匹配”。就是要把最符合岗位素质要求的人，配置到他最适宜的岗位上。发达国家的人才管理研究者为了做到人尽其才、才尽其用，已经开发出各种各样的精细化的能力模型。这种模型从多种维度来描述到底什么样的人，进入这个岗位才是合适的。有的还绘出了“人才素质模型雷达图”。如果是职工人数众多的企业，一个一个地进行人工对比，无疑是一件费时费力的事情，可是，依靠大数据就能够很快实现“人岗匹配”。这种方法，对于各级各类领导班子人才配置的意义更大。因为领导班子成员配置科学与否，对于企业健康发展的作用更大。

当前，遍布全国的人才市场为实现人才科学配置起到了重要作用。但是，各地人才市场都不同程度地存在着信息不全、信息不及时和信息不对称的弊端。这些问题，也可以利用大数据方法来加以改进。例如，国内有家利用大数据的人才交流机构发现，市场上来来往往的求职人流中，有万分之一的属于在逃犯。如何防止他们危害社会是一个必须引起重视并采取相关措施的问题。

挑战传统人才研究方法

大数据的出现，必将冲击传统的社会科学研究方法。现在我们常用的“抽样调查”法，被认为是社会文明得以建立的牢固基石，应用较广。其实，它只是在技术受到限制的特定时期，解决特定问题的一种无奈方法。现在，凭借大数据我们已经可以收集过去无法收集到的信息，这么一来“样本就等于全部”。而且这样做，肯定比使用抽样调查方法得出的结论要准确得多。

迎接大数据时代，需要形成“大数据思维”。大数据不仅是一种应用性很强的实用工具，而且是一种重要的思维方法。与西方人相比，中国人在思维方面的一个重要特点就是缺少精准性。考虑问题大而化之、重定性轻定量的例子不在少数。故，胡适先生专门写有《差不多先生传》，以警戒国人。可是，就算到了今天，我们也很容易发现对当地、本系统的人才数量、质量、结构都不甚了解的人才工作者。胸中无全局，焉来好决策？所以，从这个角度看，重视大数据，也是一次思维方式的变革。每一个人才工作领导者都应该从对大数据的认识中，掌握工作重点，探索工作规律，提升人才工作的自觉性与主动性。

正如任何事情“有其利就有其弊”一样，大数据也有它的弊端。操作不当有可能侵犯公民的隐私权。国外有人在自己的网页上亮出极富个性的搞怪照片，结果在找工作时屡次被拒绝聘用，理由是这种打扮的人士是不适宜从事本公司工作的。这种做法到底对不对？可能一时难以得出结论。但是，防止大数据可能带来的负作用，确实是应该注意的。

大数据的发展趋势不可阻挡。既然如此，就应未雨绸缪提前研究，寻求对策。可以预见的是，在人才管理领域，十分需要培养一批懂得大数据，收集大数据，并且善于研究大数据，深挖大数据的专家。这种专家不仅具有较高的社会价值，而且能够承担起大幅度提升人才管理科学化水平的重任。

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⑦ 大数据需要什么人才

大数据需要以下六类人才：
一、大数据系统研发工程师。
这一专业人才负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等，同时，还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等，这一类人才是任何构设大数据系统的机构都必须的。
二、大数据应用开发工程师。
此类人才负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapRece，他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。其中，ETL开发者是很抢手的人才，他们所做的是从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要，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，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，为提取各类型的需要数据创造条件。
三、大数据分析师。
此类人才主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。随着数据集规模不断增大，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求将持续增长，具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才，他们所从事的是热门的分析师工作。
四、数据可视化工程师。
此类人才负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，清楚地揭示数据中的复杂信息，帮助用户更好地进行大数据应用开发，如果能使用新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那么，就成为很受欢迎的人才。
五、数据安全研发人才。
此类人才主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施，而对于数据安全方面的具体技术的人才就更需要了，如果数据安全技术，同时又具有较强的管理经验，能有效地保证大数据构设和应用单位的数据安全，那就是抢手的人才。
六、数据科学研究人才。
数据科学研究是一个全新的工作，够将单位、企业的数据和技术转化为有用的商业价值，随着大数据时代的到来，越来越多的工作、事务直接涉及或针对数据，这就需要有数据科学方面的研究专家来进行研究，通过研究，他们能将数据分析结果解释给IT部门和业务部门管理者听，数据科学专家是联通海量数据和管理者之间的桥梁，需要有数据专业、分析师能力和管理者的知识，这也是抢手的人才。

⑧ 大数据需要什么人才

说到大数据，肯定少不了分析软件，这应该是大数据工作的根基，但市面上很多各种分析软件，如果不是过来人，真的很难找到适合自己或符合企业要求的。
小编通过各大企业对大数据相关行业的岗位要求，总结了以下几点：
（1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
（3）会用脚本语言进行数据分析，Python or R
（4）有获取外部数据的能力，如爬虫
（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等
对于学习大数据，总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。
1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。
2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，不然到了公司就一脸懵逼啦。
3、学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。
当然，学习数学与应用数学、统计学、计算机科学与技术等理工科专业的人确实比文科生有着客观的优势，但能力大于专业，兴趣才会决定你走得有多远。毕竟数据分析不像编程那样，需要你天天敲代码，要学习好多的编程语言，数据分析更注重的是你的实操和业务能力。如今的软件学习都是非常简单便捷的，我们真正需要提升的是自己的逻辑思维能力，以及敏锐的洞察能力，还得有良好的沟通表述能力。这些都是和自身的努力有关，而不是单纯凭借理工科背景就可以啃得下来的。相反这些能力更加倾向于文科生，毕竟好奇心、创造力也是一个人不可或缺的。一、计算机编码能力实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。举例来说，现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中拾取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。二、数学及统计学相关的背景国内BAT为代表的大公司，对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。缺乏理论背景的数据工作者，按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意义的结果，并且那样的结果还容易误导你。只有具备一定的理论知识，才能理解模型、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题。三、特定应用领域或行业的知识大数据工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助。

⑨ 数字化人才应具备什么能力

大数据人才需要具备的能力一般较高，尤其是综合技术能力。比如拿大数据工程师来说，其需要具备以下几方面的技能：

信息挖掘能力
每天都有数以万计的数据信息产生，这些数据中不乏有很多无用的信息，那到底什么样的信息可以被重新利用？这就考验了数据工程师对于数据灵敏的挖掘能力，挖掘出想要的有用的信息进行分析，这是对工程师最基本的考量。

信息处理能力
无论是在哪个行业，对事态的处理都是考验能力最好的办法，在大数据行业也不例外。在高级分析技术方面，工程师独具的自主思考能力是无可替代的。大数据在处理时所运用的工具和技术具备很大的优势，工程师根据企业不同的业务性质做出不同的判断，造成不同数据分析所达到的不同目的。

计算机编码能力
作为大数据工程师，许多数据都是从人们的点击、浏览中生成的文字、语音、图像或者更为复杂的其他数据信息，所以这就要求了大数据工程师需要分析各种毫无头绪的信息。不过大数据分析面向的基本都是商业分析，所以这就需要工程师具备基本的计算机处理能力。

团队协作能力
大数据开发工程师的工作必然会在一个团队中完成。团队成员间的完美对接、无障碍交流对顺利完成项目起着至关重要的作用。而部门间的相互配合、有效沟通，也对项目的进度起到了关键的作用。逻辑思维能力也是身为一名大数据开发工程师的内在能力。良好的逻辑思维可以让一名大数据开发工程师在工作中时刻保持着思路清晰，头脑清醒，效率高。

学习路线建议
阶段一、大数据基础——java语言基础方面

Java语言和数据库等就无须赘述了，这是最基础的基本功。

阶段二、 Linux&Hadoop生态体系

Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架。

阶段三、 分布式计算框架和Spark&Strom生态体系

（1）分布式计算框架

Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算。

（2）storm技术架构体系

Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解。

阶段四、 大数据项目实战

数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用。

阶段五、 大数据分析 —AI（人工智能）

Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习。

1、Python机器学习；2、图像识别&神经网络；3、自然语言处理&社交网络处理；4、实战项目；5、户外设备识别分析。