大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于大数据人才的引进政策的问题,于是小编就整理了2个相关介绍大数据人才的引进政策的解答,让我们一起看看吧。
大数据主要涉及的内容有哪些?可以从事哪些岗位?
大数据一词起源于apache旗下的一款开源组件hadoop(该组件可用于存储结构化与半结构化数据并进行离线批处理)。目前,业界对大数据并没有明确的定义,一般是从大数据的‘4V’特征进行阐述,即volume(大体量)、variaty(多样性)、velocity(及时性)及value(价值密度低)。
大数据设计的内容比较广泛,包括大数据存储、大数据实时/离线计算、大数据分析等。经过十几年的发展,大数据已经形成一套涵盖各种应用的大数据生态圈,具体包含数十种组件。其中,与大数据存储相关的组件有HDFS(分布式文件系统)、hive(数据仓库)、HBase(大数据列式存储)等;与大数据计算相关的组件有mapreduce(第一代离线批处理计算框架)、spark(基于内存的计算框架,可用于离线或实时计算)、Flink(流式计算)等;与大数据分析相关的组件有spark ml(spark机器学习算法库)、tensorflow(分布式深度学习框架)等。此外,还包括yarn(资源调度)、oozie(工作流)、kafka(消息队列)等就不一一介绍了。
目前,大数据相关的岗位可以粗略地分为大数据开发与大数据分析两种。其中,大数据开发主要是负责搭建并维护大数据集群,并对相关组件进行二次开发以适应公司的具体业务;大数据分析主要是在大数据集群上实现相关的机器学习或深度学习算法,挖掘相关的信息,辅助决策。
大数据是IT行业的专业数据,目前被大家片面的理解为“很多很多的数据”,这是一个错误的认知!
大数据是人工智能时代的基础特点之一,根据《大数据时代》一书介绍,大数据需要具备以下五个特点:
大数据之所以被称之为“大”,主要是指数量比较大。只有数据体量达到PB级别以上,才能被称为大数据。我们日常听到的部分企业建个数据库,收集了几个GB的图像或用户信息,就称为大数据,要知道1PB=1024TB=1024*1024GB,也就是说,这些企业建设的数据量,很多连大数据的零头都算不上!
从以上几个特点,我们可初步分析出大数据的应用场景,然后再从应用场景去分析大数据主要涉及的内容和在这些应用场景中的岗位有那些。
场景1、大数据量的交易。如互联网行业的大型电商平台,需要通过交易大数据进行客户行为分析、商品广告分析等;
场景3、服务智能分析。人类衣食住行方面的服务场景非常多,如:娱乐、城市出行、服装、餐饮等,对这些数据进行综合清洗,从人的维度、货的维度、交易的维度来进行分析,可提升服务价值和优化服务方向;
场景4、科技智能化处理。如生物技术、基因技术、医疗技术等科技领域,会产生大数据了的基础数据,通过对基础数据的解读和处理,来提升生命科技的研究;
其他场景还可根据不同的行业做细分,此处不一一列举,感兴趣的读者可通过下面的大数据应用矩阵图进行分析:
从上面的应用场景,我们不难看出和大数据相关的一些岗位:
作为一名科技工作者,大数据也是我的主要研究方向之一,所以我来回答一下这个问题。
首先,从技术体系结构上来看,当前的大数据技术已经趋于成熟,其内容涉及到数据的采集、传输、整理、存储、分析和应用等多个方面,在就业岗位上涉及到大数据开发、大数据分析和大数据运维等岗位。
大数据技术本身并不是孤立的,大数据技术与云计算、物联网和人工智能等技术也有非常紧密的联系,所以也可以把大数据技术看成是一个大的技术生态。对于要想进入大数据领域发展的技术人员来说,可以根据自身的知识结构和能力特点来选择切入点,当前大数据开发岗位的人才缺口要相对大一些,而如果具有扎实的数学和统计学基础,也可以考虑从事大数据分析岗位(算法岗位),虽然当前算法岗位的竞争比较激烈,但是算法岗位的岗位附加值还是比较高的,未来的发展空间也相对比较大。
大数据开发岗位通常分为平台开发岗位和行业应用开发岗位,平台开发岗位属于研发级岗位,对于从业者的知识结构有更多的要求,当前研究生更愿意从事平台开发岗位,而且当前大厂的平台开发岗位也比较多。对于初学者来说,从大数据应用开发岗位开始做起是比较现实的选择。
相对于大数据平台开发岗位来说,大数据应用开发的技术门槛要低一些,开发人员基于已有的大数据平台来完成开发任务,往往并不需要考虑系统级问题,但是需要开发人员掌握一定的行业知识。所以,从事大数据开发岗位也需要一个系统的学习过程。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!
1、Hadoop开发工程师
Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架, 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题,因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。
2、数据分析师
数据分析师是数据师的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。
作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门,至少能用Acess等进行数据库开发,至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建,至少掌握一门编程语言。总之,一个优秀的数据分析师,应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
3、数据挖掘工程师
做数据挖掘要从海量数据中发现规律,这就需要一定的数学知识,最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。
经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++,我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序,再用Hadoop或者Hyp来处理数据,如果用Python的话会和Spark相结合。
4、大数据可视化工程师
随着大数据在人们工作及日常生活中的应用,大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势,再到阿里云推出县域经济可视化产品,大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。
数据科学与大数据技术,简称“大数据”,这个专业好不好?
作为一名教育工作者,我来回答一下这个问题。
首先,大数据专业确实是一个典型的交叉学科,主干学科就涉及到数学、统计学和计算机,辅助学科还涉及到经济学、金融学、社会学、医学等等,所以大数据专业本身的知识量还是比较大的,本科期间要结合自己的发展规划来制定学习计划。
由于当前产业领域对于大数据专业人才的需求量比较大,所以虽然大数据专业是一个新设立的专业,但是从目前的就业情况来看,不论是就业率还是就业的起始薪资待遇,大数据专业都有比较突出的表现,相信随着工业互联网的发展和应用,未来大数据专业的发展前景还是非常广阔的。
对于选择大数据专业的同学来说,如果想在本科阶段有一个较好的学习体验,应该选择一个自己的主攻方向,围绕这个主攻方向来制定学习和实践规划。在大一和大二期间要重视编程语言的学习,积极参加各种专业比赛和科研实践活动,为后续的就业和考研(读研)奠定基础。
从当前的就业情况来看,大数据专业的本科生从事开发岗和运维岗是比较不错的选择,虽然算法岗的岗位附加值比较高,但是大厂对于算法岗的要求是比较高的,而且算法岗的竞争也颇为激烈,不仅面对本专业同学的竞争,还面临计算机、软件工程、人工智能、统计、金融等专业同学的竞争。
对于选择大数据专业的同学来说,如果未来想在技术研发领域走得更远,可以考虑继续读一下研究生,读研期间可以继续选择大数据方向,也可以选择人工智能相关方向。
我从事教育、科研多年,目前在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以私信我!
回答:热门而火爆的新兴专业。
1.数据科学与大数据技术,简称“大数据”,是计算机、人工智能等多学科相互交叉的专业。
2.大数据专业,主要培养通过大数据思维,对大数据进行开发运用的高层次人才。毕业后,主要去向为政府、企业、公司,具体行业为保险、电子商务、银行、金融、医药、互联网等。
3.自中科院首开“大数据技术与应用”专业以来,截止目前,全国有近300所大学开设了大数据专业,可见该专业的热门程度。
4.据《大数据人才报告》显示,目前全国仅有大数据人才46万,预计未来几年,光是基础性数据分析人才一项,其缺口竟达14000000万,简直不亚于令人吃惊的“天文数字”。
5.大数据人才的严重缺乏,造成了有些行业招不到大数据人才,特别是中小型,花高薪也很难招到。据调查,现工作一年的大数据人才月薪是12000元,工龄3年的hadoop人才,年薪居然高达40万左右。
综上可见,热门、火爆、缺乏、高薪就成了大数据专业的代名词。
到此,以上就是小编对于大数据人才的引进政策的问题就介绍到这了,希望介绍关于大数据人才的引进政策的2点解答对大家有用。
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