大大數據專業進門薪資8萬,人才缺口150萬!想報考?先看看這些吧

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不過,雖說「大數據」概念如此火熱,學生和家長在選擇專業時,必須先想好這幾個問題:當前大數據行業真的是人才稀缺嗎?學了幾年後,大數據行業會不會產能過剩?大數據行業最終需要什麼樣的人才?

本文接下來就為您一一解析:

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大數據學習什麼?

大數據領域三個大的技術方向:

方向一:Hadoop大數據開發方向

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方向二:數據挖掘、數據分析&機器學習方向

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方向三:大數據運維&雲計算方向

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精通任何方向之一者,均會 「 前(錢)」途無量。

三個方向中,大數據開發是基礎。以Hadoop開發工程師為例,Hadoop入門月薪已經達到了 8K 以上,工作1年月薪可達到 1.2W 以上,具有2-3年工作經驗的hadoop人才年薪可以達到 30萬—50萬,一般需要大數據處理的公司基本上都是大公司,所以學習大數據專業也是進大公司的捷徑。

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當前大數據行業真的是人才稀缺嗎?

答:對!未來人才缺口150萬,數據分析人才最稀缺。

先看大數據人才缺口有多大。LinkedIn(領英公司)發布的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示,研發工程師、產品經理、人力資源、市場行銷、經營和數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。

其中數據分析人才最為稀缺、供給指數最低。同時,數據分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽間隔為19.8個月。

而清華大學計算機系教授武永衛去年透露了一組數據:未來3-5年,中國需要180萬數據人才,但目前只有約30萬人。

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大數據行業未來會產能過剩嗎?

答:提供大數據技術與應用服務的第三方公司面臨調整,未來發展會趨集中。

關於「大數據概念是否被過度炒作」的討論,其實2013年的夏季達沃斯就有過。彼時支持「炒作」觀點的現場觀眾達54.5%。對此,持反對意見的北京大學光華管理學院副教授蘇萌提出了三個理由:

1.不同機構間的數據還未真正流動起來,目前還只是數據「孤島」;

2.完整的生態產業鏈還未形成,盡管通過行為數據分析已能夠分辨出一個消費者的喜好,但從供應到購買的鏈條還沒建成;

3.數據分析人才仍然極度匱乏。

近一年間,一些大數據公司相繼出現裁員、業務大調整等情況,部分公司出現虧損。那都是什麼公司面臨危機呢?

基於數據歸屬,涉及大數據業務的公司其實可以分為兩類:

一類是自身擁有數據的公司;

另一類是整合數據資源,提供大數據技術與應用服務的第三方服務商。

目前行業整合出現盈利問題的公司多集中在第三方服務商。

對此,LinkedIn(領英)中國技術副總裁王迪表示,大數據業務要產生規模效益,至少要具備三點:算法、計算平台以及數據本身。

「第三方大數據創業公司在算法上有一技之長,而計算能力實際上已經勻化了,傳統企業如果用好了,和大數據創業公司沒有區別,甚至計算能力更強,而數據獲取方面,很多數據在傳統行業內部並沒有共享出來,第三方大數據公司獲取這些數據是比較困難的,最後可能誰有數據,誰產生的價值更高。」說白了,數據為王。

在2013年,拿到千萬級A輪融資的大數據企業不足10家,到2015年,拿到千萬級以上A輪融資的企業已經超過30家。直到2016年互聯網資本寒冬,大數據行業投資熱度有所減退,大數據行業是否也存在產能過剩?

王迪認為,目前的行業整合屬於正常現象,「經過市場的優勝劣汰,第三方服務領域會出現一些做得比較好的公司,其他公司可能被淘汰或轉型做一些垂直行業應用。從社會來看,總的需求量一定是增加的,而對於供給側,經過行業自然的洗牌,最終會集中在幾家優秀的行業公司。」

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需要什麼樣的大數據人才?

教育部公布的第二批獲準開設「數據科學與大數據技術」的高校名單,加上第一批獲批的北京大學、對外經濟貿易大學、中南大學,一共35所高校獲批該專業。

大數據人才培養涉及到兩方面問題:

1.交叉性學科的人才培養方案是否與市場需求相匹配;

2.學科建設的周期與行業快速更新之間的差距怎樣彌合。

對於第一個問題,「電商熱」時期開設的電子商務專業是一個可吸取經驗的案例。2000年,教育部高教司批准了第一批高校開設電子商務本科專業。作為一個復合型專業,電子商務的本科教學涵蓋了管理、技術、行銷三方面的課程。電子商務領域人才需求量大,但企業卻無法從電子商務專業中找到合適的人才,原因何在?

職業規劃專家薑萌認為,並不是某一個專業對應一個行業熱點,而是一個專業集群對應一個行業熱點。「比如電子商務專業,我們到電子商務公司里會發現,不是學電子商務的人在做這些工作,而是每個專業各司其職,比如計算機、設計、物流管理、行銷、廣告、金融等等。現在行業的復合型工作都是由一個專業集群來完成的,而不是一個人來復合一堆專業特點。」

大數據專業的人才培養也同樣走復合型路線,復旦大學大數據學院的招生簡章顯示,學院本科人才培養以統計學、計算機科學和數學為三大基礎支撐性學科,以生物學、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學等為應用拓展性學科,具備典型的交叉學科特徵。

LinkedIn(領英)中國技術副總裁王迪指出,「從企業應用的角度來看,大數據行業里從事相關職能的同學背景是各異的,大數據作為一個人才培養方向還在探索中,在這個階段,高校嘗試開設碩士課程是很好的實踐,但開設一類的本科專業還為時過早。」

另一方面,專業人才培養的周期較長,而行業熱點不斷更新輪替,中間產生的時間差使得新興專業的志願填報具備了一定風險。

王迪認為,「從今天的產業實踐上看,大數據領域依然是從現有專業中挑選人才,教育和市場發展總是有一定差距的,學生本科四年,加上碩士階段已經是七年之後的事情了,產業已經演進了很多,而教學大綱並不會跟進得那麼快。」

因此,盡管大數據的應用前景毋庸置疑,但在人才培養層面,復合型人才培養方案會不會重走電子商務專業的老路?學校教育如何趕上行業發展速度?這些都是值得進一步商榷的問題。

35所獲批「數據科學與大數據技術專業」高校名單

第一批」數據科學與大數據技術專業」獲批名單

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第二批」數據科學與大數據技術專業」獲批名單

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