大数据时代，数据科学家们是新一代的超级英雄。

麦肯锡公司（McKinsey）所做的一项研究预计，“到2018年，仅美国一国在深度分析类人才方面的供需缺口可能就将高达50%-60%。”此类人才奇缺的现状目前在各行各业都能够感受到。

*麦肯锡公司是世界级领先的全球管理咨询公司。

2014年4月，咨询公司埃森哲（Accenture）对客户做大数据策略方面的调查时，超过90%的客户表示，他们计划聘用更多的具备数据技术专长的员工，而且多数计划一年内就进行。而在1000多家回应调查的客户中，有41%的客户表示，这方面人才匮乏是一个主要障碍。

*埃森哲是全球最大的管理咨询、信息技术和业务流程外包的跨国企业。

数据分析是什么？

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如，一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。

数据分析类岗位目前就业形势？

不管是中国还是国外，大数据相关的人才都是供不应求的局面。根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。

根据Linkedin《2016年中国互联网最热职位人才库报告》，数据分析人才被列为Top6的热门职位。

可以看出，这些职位都是当下任何互联网公司要建立发展必不可少的岗位，尤其是数据分析人才，伴随着大数据在互联网行业更多的应用而愈加重要。

在这份报告中，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，相当于20个职位同时在竞争一个求职者。这在一定程度上反映了行业现状，很多互联网公司都逐渐意识到了数据的重要性，但却缺乏相关的专业人才来分析和管理数据。

很多学习数据分析的人会有一种困惑：“为什么学了那么多工具，还是不会数据分析？”，原因无外乎两个，一是只学到了碎片的知识，没有建立知识之间的连接，无法形成自己的知识体系，二是缺乏实践，导致无法形成“知行合一”的工作技能。

对于【UCSC Extension 位于硅谷中心地带，拥有得天独厚的地理位置，不但提供电子工业和计算机业的前沿科技动态和创新，而且为学生们创造了大量学以致用的工作机会】这一点就不需要再赘述了，除此之外，UCSC同样值得关注的是其数据库和数据分析证书课程，是真正意义上“知行合一”的教育方式。

UCSC数据库和数据分析证书课程

就读UCSC的数据库和数据分析证书课程可以学习处理业务数据和分析的原则，参与实践的过程，为希望将分析应用于商业决策的数据科学家、分析师、管理员和管理人员提供最新的培训，这个课程适合于寻求增强对最新数据库系统的理解的数据从业人员，以便适应当前的行业变化和不断变化的企业环境。

巨详细的课程介绍

（就算不仔细看全部，也一定要仔细看第11点）

1 、关系数据库设计和SQL编程

Relational Database Design and SQL Programming | 3 Units

关系数据库借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据，同时也是一个被组织成一组拥有正式描述性的表格，该形式的表格作用的实质是装载着数据项的特殊收集体，这些表格中的数据能以许多不同的方式被存取或重新召集而不需要重新组织数据库表格。UCSC的关系数据库设计课程就是教你如何设计这种表格。

SQL是结构化查询语言(Structured Query Language)，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。

UCSC本课程内容包括创建和操作表格的制作方法、使用SQL技能的管理方法以及在个人计算机上安装软件或数据库的能力。

2、商业智能解决方案

Business Intelligence Solutions | 2 Units

商业智能（Business Intelligence，简称：BI）指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

本课程以微软为例，对商业智能的基本原理进行了实践。学生将通过了解数据透视表、Power Pivot的特性，包括如何从SQL服务器加载数据并创建Powe View仪表盘、图表和地图。

*PowerPivot 指的是一组应用程序和服务，使用 PowerPivot 加载项可以更快速地在桌面上分析大型数据集，能以极高的性能处理大型数据集。处理数百万行和几百行的性能基本相同。

3、预测分析：机器学习的应用

Predictive Analytics: Applications of Machine Learning | 3 Units

机器学习的应用专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能并运用到实际生活中。

本课程介绍了机器学习方法，包括回归、分类和推荐系统，以及它们在实际中的应用。构建预测模型所涉及的步骤，包括数据收集、特征选择、算法和评估。

这是一种统计或数据挖掘解决方案，可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署，也可为规划流程提供各种信息，并对企业未来提供关键洞察。

4、数据分析概述

Introduction to Data Analysis | 3 Units

本课程介绍了数据分析项目的不同方法，并组织学生进行分析实践。采用流行的数据分析工具进行分析，学习如何获取和操作原始数据。它涵盖了基本的探索性分析和常见的数据分析技术，如回归、模拟和估计。

5、大数据：概述、工具和案例分析

Big Data: Overview, Tools and Use Cases | 3 Units

这是一个用于处理大数据的数据库管理系统，从中可以学习如何获取、清理和规范化大数据。探索NoSQL的关键概念、模式、数据访问和方法，在大数据中学习技术基础设施。

*NoSQL，泛指非关系型的数据库。

6、数据建模简介

Data Modeling, Introduction | 3 Units

数据建模学习的是如何对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。将经过系统分析后抽象出来的概念模型转化为物理模型后，在VISIO或ERWin 等工具建立数据库实体以及各实体之间关系的过程（实体一般是表）。

* VISIO一般指Microsoft Office Visio，是一款便于IT和商务专业人员就复杂信息、系统和流程进行可视化处理、分析和交流的软件。

* ERWin 的全称是ERwin Data Modeler，是数据建模工具，支持各主流数据库系统。

本课程提供了在数据建模和设计中的知识和实践操作，学生将研究事务系统、数据集市和企业数据仓库的数据模型的真实实例。

7、NoSQL数据库概述

Introduction to NoSQL Databases | 3 Unit

本课程介绍了NoSQL数据库的特性，以及为什么它们适合大数据，包括流行的NoSQL数据库的类型和类别。NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。UCSC Extension十分重视培养学生的全新思维能力。

8、机器学习&数据挖掘概述

Introduction to Machine Learning & Data Mining | 3 Units

在所有类型的数据中，机器控制自动识别复杂的模式。这个实践课程涵盖了各种数据挖掘方法的概念和原理，并包括用统计语言编写的机器测试示例。

学生可以在本课程学习如何从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

9、Oracle PL / SQL概述

Oracle PL/SQL, Introduction | 2 Units

Oracle公司（甲骨文）是全球最大的信息管理软件及服务供应商，该公司开发的关系数据库产品因性能卓越而闻名，许多大型网站也选用了Oracle系统，是世界最好的数据库产品。研究其产品成为了数据库与数据分析专业的重点课题。

PL/SQL也是一种程序语言，叫做过程化SQL语言（Procedural Language/SQL）。PL/SQL是Oracle数据库对SQL语句的扩展。在普通SQL语句的使用上增加了编程语言的特点，所以PL/SQL就是把数据操作和查询语句组织在PL/SQL代码的过程性单元中，通过逻辑判断、循环等操作实现复杂的功能或者计算的程序语言。

这门课程适用于不同版本的Oracle 系统比如Oracle8i、Oracle9i、Oracle 10g和Oracle 11g用户。它向学生介绍了PL / SQL，并深入解释了这种编程语言的优点。

10、仪表盘和数据可视化

Dashboards and Data Visualization | 2 Units

学生在本课程可以学习仪表盘相关知识，了解一般商业智能都拥有的实现数据可视化的模块，学会运用这种向企业展示度量信息和关键业务指标（KPI）现状的数据虚拟化工具。

与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。学生需要掌握图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面的使用，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。

这门课程将让学生懂得如何选择数据源、提取所需数据、使用示例工具执行数据分析，以及在仪表盘上直观地显示结果。

11、无薪实习

Internships (unpaid) | 3 Units

UCSC数据库与数据分析专业的学生每季度至少参加90个小时的实习，把课堂上学习到的理论知识真正运用到实际中。同时，UCSC的实习指导员也会对学生实习公司、岗位等等进行指导，以便学生获得最好的实习机会。

*美国大学与雇主协会”的官方数据统计表明，56%雇主的偏好那些通过实习的方式积累经验的求职者。这就非常直接地证明了，实习机会对每一个要找工作的人而言，实在是太重要了！

显然，UCSC Extension的职业资格证书课程，是学习数据库与数据分析专业最好的选择之一，所有的课程设置都是紧跟行业发展的步伐，甚至站在行业的前沿。

数据分析：毕业大学生就业有多难，悔恨当初那几年“享受”的生活

文|幸福

近期收到微博中收到很多家长发来询问信息，那就是大学专业的选择。有的家长和学生为了挤进那些名牌大学，甚至在当时选着了一些冷门的专业，或者分值第一点的专业。毕竟现在的社会还是看学历的，拥有哪些名牌大学的毕业证，就像是镀了一层金，身份也会高出一大截。2018年度高考已经落幕一段时间了，虽然部分报考二本和专科的考生还未收到录取通知书。

对六个城市300名学生当街走访小调查数据

这里几名社会学科的网友，用了三天时间在被北京、沈阳、上海、合肥、杭州、广州六个一线城市，在每个城市大街上随机走访了50位今年毕业的大学生，300名刚走向社会工作的大学生。他们的话语中透露出了一个话题，一个老到掉牙的话题“学校学的专业，毕业不一定会用的到。”在采访这300名新毕业大学生中，在家待业人员出现了53%，其中这159人中有87名准备参加公务员考试和老师在编。49人继续参加考研大军继续深造，只有23人还没想好要干什么，他们之中的专业普遍是些冷门。

而剩下的47%中，只有38%已经找到工作，还有9%已经在办出国手续，他们有的是参加工作或者留学。

这次的数据调查可见今年的毕业大学生的社会生存意识比起往届提升了很多，生活价值和个人成长能力提到了很高的水平。

找到工作的38%大学生，再细致调查得出结论

300人中有114人已经找到工作，甚至短短一个月的实习期，已经有很二十几名已经转正成为正式职员。面对这114人，当问起对口专业时，有相当一部分人露出无奈的表情。据了解他们之中只有30多人是对口专业，其他都不再从事自己所学专业。这些专业大多数属于一些烧钱的专业，和一些技术单一的专业。

不管这些学生专业如何，这些大学生经过大学的洗礼，已经由幼稚转变成了成熟，成长的成熟才是最重要的。明白了正确的社会价值，如何做人、做事，立足社会不被淘汰。

回到文章主题：专业真的那么重要吗？进入大学可以调换吗？

如今大学的学科非常多，据网络统计，有506个专业，分为13个学科和61个专业大类，当然，因为学科不同，每个专业学习起来的难度也并不相同，有些专业每天几乎没什么课，有种度假感觉，但这些专业毕业证的“含金量”不高，这些专业的毕业生，因缺乏应用技能，就业优势不明显，那就面临一个问题，毕业后选择的只能是一些技术低门槛的行业，也就出现了很多大学生口中说的“学校学的专业，毕业不一定会用的到”。甚至有学生幡然醒悟，悔恨当初那几年的“享受”大学生活。

面对这样的学生，只能很抱歉的对你说声“青春已经不再有，面对现实生活，激发奋进还为时不晚”

大学中选什么专业想来读者们心中已经有了概念，不可能因为一些报道而改变，只是小编提醒广大学生们，大学生活很美好，学习生活可能会更苦，因为社会的发展已经将竞争更激烈的一步。在大学中可以选修几门课也是不错的注意，还可以学习一点技术性更强的专业。学历和名牌大学的证明已经在社会中有了衰弱，技术型人才已经成为主流。不是小编吹，已经有很多大学生为了生活，走进了企业和工厂车间工作。他们又是什么原因造成的呢？欢迎各位读者评论交流。

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据5V特性：

——Volume（大量）

——Velocity（高速）

——Variety（多样）

——Value（低价值密度）

——Veracity（真实性）

大数据的就业前景？

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。大数据领域正面临全球性的“人才荒”。而在国内，根据数联寻英发布《大数据人才报告》,目前全国的大数据人才仅46万,3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。

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。

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。

职位技能需求

1.学历需求现状：大专最多，本科次之

2.工作经验需求现状：半数企业经验不限

从工作经验来看，69.1%的企业对求职者的要求是经验不限，这很大一部分说明的人才的稀缺，这对于应届大学生而言，无疑是一大机遇，因为企业对于工作经验要求的低，而应届大学生只需要通过培训就能掌握该岗位应有的技能，就能轻松上岗拿高薪，这也充分说明当下学习大数据绝对是千载难逢的黄金时间点。

不管你是谁，学历如何，只要技术好，你就是老大！！！

大数据就业薪资

1. Hadoop大数据开发方向

据了解Hadoop开发工程师入门薪资已经达到了 8K 以上，工作1年可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop开发工程师年薪可以达到 30万—50万，一般需要大数据开发的公司基本上都是大公司，Hadoop开发工程师是目前BAT企业、大数据公司最急需的人才，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径！

2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向

机器学习职位薪水范围：12k--30K，最大值30k+若干股票，最小值12k+若干期权，上四分位25k，中位数18k，下四分位13k；数据挖掘薪水范围：12k--30K，最大值30k+若干股票，最小值12k，上四分位23k，中位数18k，下四分位14k。

★北京大数据开发平均工资： 30230/月。

1、基础人才-数据分析师

北京数据分析平均工资： 10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。

2、大数据开发工程师

北京大数据开发平均工资： 30230/月。

3、Hadoop开发工程师

北京hadoop平均工资： 20130/月，取自 1734 份样本。

4、数据挖掘工程师

北京数据挖掘平均工资： 21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%；

5、算法工程师

北京算法工程师平均工资： 22640/月，取自 10176 份样本。

随着大数据时代的到来，各个行业对数据价值越来越重视，他别是近两年，数据分析师岗位的需求激增，数据分析师已成为当今最具发展潜力的职业，人才缺口达到150万，在生活中很多想转行数据分析师培训的从业人员纷纷报名数据分析师培训机构，来增强自己的技能因此转行高薪行业。那么数据分析师的就业方向是什么，一位过来人的职业规划之路告诉你！

数据分析师作为一个出现时间不长的工种，大数据时代下，成为螺丝钉还是成为龙头，需要尝试新的可能。

数据分析师的职业规划

数据分析师手中拥有一座宝藏。作为滴滴出行数据分析团队的负责人，刘普成发现了数据分析师通往卓越的秘诀：视野。数据分析提供了这样一种可能：它不是简单的技术工种，它是最具有潜力的一项工作，背后蕴藏着相当多的机会。刘普成是中国最懂互联网数据分析的人之一。北大ccer硕士出身，做过公务员，这位业界资深的大牛，曾先后任职于百度、豆瓣、豌豆荚，对产品、设计、运营等互联网业务有着深刻的理解。现在，他担任滴滴出行数据分析团队的负责人，统筹这家体量巨大的公司随时产生的海量数据。作为一个成长经历颇为不同的资深大牛，他认为，推动一个人进步的本质原因是开放的心态和兴趣。硕士毕业后，他没有像大多数同学那样出国读博，或顺理成章进入金融业，而是选择在中国互联网界进行数据方面的探索，寻找一些“新”的东西。随着专业能力的提升，又开始深入学习互联网行业的其他技能，拓展自己的知识领域。

在八年时间，从一名普通的数据分析师，成长为精通技术和业务的数据科学家，刘普成发现，数据分析师在不同阶段需要掌握不同的能力，本质上，是让自己的视野更开阔。

数据分析师不能只成为一个技术专家，要成为可以影响公司运作的人。结合自身经历，刘普成认为数据分析师在进阶的道路上有如下选择：

1、成为数据技能超强的产品经理

2、成为数据指导业务的运营VP

3、成为管理或战略

4、成为博学广识的数据科学家

而关于数据分析师的职业规划，小编认为主要是从两个方面表现，一个方向是偏文一些（即运营分析），另一个方向则偏理一些（即挖掘分析）。不管是文的还是理的，可能你都需要掌握一些入行的行规，例如Excel技能、数据库操作（MySQL/SQL Server/Oracal/Hive等）、Tableau可视化、R或Python的编程能力等。这些都是用人单位在招聘数据分析师时提到最多的“任职资格”，其实这也都是技能门槛。如果这些你还没有接触过，可以在准备入行前花3~6个月去充充电，可以选择闭关修炼、或观看学习视频、甚至可以挑选口碑比较好的数据分析师培训班。而不管是数据运营分析师和数据挖掘工程师，它们在企业中都属于技术岗。根据工作人员的能力，会匹配相应的段位，一般来说，较高的技术段位，也可以对标到相应的管理岗。最后，就看你希望往哪个方向去发展，然后在这个方向上去努力，如果顺利的话你可以成为高级总监。

以上有关数据分析师的就业方向，一位过来人的职业规划之路告诉你的内容介绍，到这里就结束了，更多数据分析师相关信息可关注容大教育。

当下，人工智能、大数据等热门词汇频频出现在人们的视野中。作为万物分析的大数据更是站在互联网的风口浪尖上，直接催热了大学里的大数据专业。

从IT时代进入DT时代，高校在大数据方向上设置了什么专业，具体学什么，就业怎么样，作为新兴专业，考生如何报考?今天，就来谈一谈这个大家关注的热门专业。

1.什么叫大数据？

进入互联网时代，中国的网民人数已超7亿，大数据的应用涉及到生活的方方面面。例如，你在网站上买书，商家就会根据你的喜好和其他购书者的评价给你推荐另外的书籍；手机定位数据和交通数据可以帮助城市规划；甚至用户的搜索习惯和股市都有很大关系。

在谈到大数据的时候，人们往往知道的就是数据很大，但大数据≠大的数据。大数据，就是存储在各种存储介质中的海量的各种形态数据，具有5V特点，即：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。大数据之“大”，不仅在于其“大容量”，更在于其“大价值”，并已成为除人力、土地、财务、技术之外的另一种重要的基础资源。对各种存储介质中海量信息的采集、存储、分析、整合、控制而得到的数据就是大数据。大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些数据进行专业化处理，通过“加工”实现数据的“增值”，更好地辅助决策。

2.数据科学与大数据技术专业

本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业，它是2015年教育部公布的新增专业。2016年3月公布的《高校本科专业备案和审批结果》中，北京大学、对外经济贸易大学和中南大学3所高校首批获批开设“数据科学与大数据技术”专业。随后第二年又有32所高校获批“数据科学与大数据技术”专业。两次获批的名单中显示，该专业学制为四年，大部分为工学。

数据科学与大数据技术是个交叉性很强的专业，很难说完全归属于哪个独立的学科。所以，不同的学校有的是信息学院申报，有的是计算机学院牵头申报，有的设在统计学院，还有的在经管学院。像北京大学这个专业是放在理学下，授予理学学位。大多数是设在工学计算机门类下，授予的是工学学位。数据科学很早就存在，是个比较经典的学科，现在和大数据技术结合形成了这个专业。目前教育部设定的本科专业名称为“数据科学与大数据技术”，专科名称是“大数据技术与应用”。

3.数据科学与大数据技术学什么？

以对外经济贸易大学该专业为例，专业知识结构包括数学、统计、计算机和大数据分析四大模块，具体课程设置如下：

数学：数学分析一、数学分析二、高等代数、离散数学。统计学：概率论与数理统计、多元统计分析、随机过程。计算机：数据机构、计算机组成原理、操作系统、数据库系统原理、C++程序设计、Java程序设计、Python与大数据分析、科学计算与Matlab应用、R语言等。大数据分析：数据科学导论、机器学习与数据挖掘、信息检索与数据处理、自然语言处理、智能计算、推荐系统原理、大数据分析技术基础、数据可视化、大数据存储与管理、大数据分析实践等课程。

数据科学与大数据技术是一门实践性很强的新兴交叉复合型学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。根据各校偏重的专业方向，课程设置有所差异，感兴趣的同学可以具体查看各校的专业和课程设置情况。

1.行业增速快 人才缺口大

随着移动互联网和智能终端的普及，信息技术与经济社会的交汇融合，引发了数据迅猛增长。新摩尔定律认为，人类有史以来的数据总量，每过18个月就会翻一番。而海量的数据蕴含着巨大生产力和商机。

2011年至2014年四年间，我国大数据处于起步阶段，每年均增长在20%以上。2015年，大数据市场规模已达到98.9亿元。2016年增速达到45%，超过160亿元。预计2020年，我国大数据市场规模将超过8000亿元，有望成世界第一数据资源大国。但数据开放度低、技术薄弱、人才缺失、行业应用不深入等都是产业发展中亟待解决的问题。

根据领英发布《2016年中国最热职位人才报告》显示，有六类热门职位的人才当前都处于供不应求状态，稀缺程度各有不同，其中，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。

目前的当务之急是解决大数据人才瓶颈问题，相关调查显示，未来3-5年大数据人才缺口达到150万之多。，但截至目前，中国大数据从业人员只有约30万人。同时，大数据行业选才的标准也在不断变化。初期，大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域，以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。

数据分析师现在需求就很旺盛了，2年工作经验的月薪可达到8K，硕士学历的数据分析师月薪可达到12K，5年工作经验的可达到40万至60万元。

2.大数据主要就业方向

2015年9月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作。《纲要》明确提出了七方面政策机制，其中第六条就是加强专业人才培养，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。目前，大数据主要有三大就业方向：大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类。具体岗位如下：

1.大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

2.大数据系统分析师

面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

3.hadoop开发工程师。

解决大数据存储问题。

4.数据分析师

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。

5.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。

6.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。

1.院校开设情况

大数据人才的典型胜任特征：善于做需求分析、写代码;善于与人沟通，喜欢探索未知;需要根据数据推演、分析、提出解决方案，有数据思维;需要持续保持学习状态;内性格上能动能静。

不同办学层次的院校开设此专业，培养模式会有差异。例如，高职类院校学生由于数学基础相对薄弱，会跟多偏向于工具的使用，如数据清洗、数据存储以及数据可视化等相关工具的使用;本科院校会倾向于大数据相关基础知识全面覆盖性教学，在研究生段则会专攻某一技术领域，比如数据挖掘、数据分析、商业智能、人工智能等。

在“教育部2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果”中北京大学、中南大学、对外经贸大学成为首批开设 “数据科学与大数据技术”本科专业的高校，随后中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学等32所高校成为第二批成功申请该专业的高校。至去年上半年，我国已有35所高校获批“数据科学与大数据技术”本科专业。经过一年的发展，申请院校成井喷式的增长，全国高校大数据教育联盟通过教育部公示的申请2017年“数据科学与大数据技术”专业的院校来看，2017年申请院校高达263所，其中工学190所，理学73所。

数据科学与大数据技术是个交叉性强、跨学科的专业，很难说是完全归属与那个独立的学科。高校牵头申报的学院不同，培养重点和授予的学位可能不一样。因为课程来自于不同的学院，也有高校是联合一些学院单独成立机构来申报。从名单可以看出，在大部分开设院校中该专业都属于工学类，有个别院校将其归属在理学门类，授予理学学位。

有志于学习数据科学与大数据技术专业的学生，可以从大学的传统优势领域和行业背景考虑选择。比如，复旦大学的大数据技术本科专业是设在大数据学院下；北京大学是在数学院开设了该专业，偏数学的内容更多一些。对外经济贸易大学该专业设在信息学院，因为财经是学校传统优势，专业还会偏重经济、金融等相关学科领域的知识。

2.报考注意事项

了解了大数据行业和大数据专业后，对于考生填报与大数据相关的热门专业，需要注意以下几点：

1.报考热门专业和就业热的专业并不一定是重合的，比如软件、计算机、金融，这些专业的就业率实际并没有那么高，地质勘探、石油、遥感等专业，虽然报考时是冷门，但行业需求大，就业率更高。

2.选择热门专业，更需要考虑就业质量。专业就业好，是统计学意义，指的是平均收入水平高，比如金融专业的收入，比其他纯文科专业的平均收入较高，但落实到个体层面，就业情况就不一样了，尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业，但对于考试成绩较低的同学来说，如果去一些普通院校、专科院校学习金融，最后就业情况可能还不如会计专业。

3.志愿填报，除了专业，城市因素也很重要：如果想从事金融、互联网的工作，更适合去一线城市，如果是去三、四线大学的学生可以考虑应用面比较广的专业，就是各行各业都能用到的专业，比如会计专业，专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市，也可以针对所在城市的行业特点选择专业，比如沿海城市外贸相对发达，选择国际贸易、外语类专业就业情况更好，比如武汉有光谷，选择光电类专业更好就业。

4.最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题，金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学，好专业不见得对所有个体都是好的。

5.最后，考生报考时要注意，有的高校大数据专业是按大类招生，即按计算机大类，且只招理科生。

下面是人大、北邮、中南大学三校2017年数据科学与大数据技术专业在五个省市的录取数据。其中，人大的大数据专业归统计学大类；北邮的大数据专业归计算机大类。

8月，全国各地大中专院校陆续开始报名。对于还没明确人生方向的初高中生来说，选学校、选专业是决定未来职业方向，甚至是决定前途命运的大事。2018年学什么专业好就业？现在的热门专业有哪些？哪些专业工资待遇更高，未来发展前景更好呢？

有关数据显示：产品需求量越大的行业，人才紧缺越严重的行业，发展前景越广阔的行业，就业后薪资起点就越高，个人未来的职业发展前景也就越好。

某权威网站显示：截止2017年底，全国汽车保有量达2.17亿辆，与2016年相比，全年增加2304万辆，增长11.85%。再加上高速路网和物流行业的快速发展，中国已经成为名副其实的「车轮上的国家」。

同时，根据甘肃万通汽车学院在上百名汽修行业大师、企业技术总监，以及千余家校企合作单位中的大量调研，结果显示，在我国已经成为汽车大国的背景下，汽车后服务市场人才缺口却高达300万！形势可以说十分严峻，并且随着汽车行业的不断壮大，这种人才缺口还在不断扩大中。

因此，我们可以负责任地说，2018年从事汽车后服务市场，前景广阔！

确定了学什么专业，还要到专业的学校学习才能确保教学质量，确保学得会，用得上。因此，初高中生要学汽修技术，最重要的择校标准就是选择「专业」、「专门」、「专注」于汽车职业技能教育的院校，在这方面，甘肃万通汽车学院可以说是上上之选。

首先，甘肃万通汽车学院与省内高校定向合作，招生范围为初高中生，选择两年或三年制长期专业学习后，实现技能+学历双丰收。

其次，万通汽车教育专业教学三十年，是央视推荐汽车教育品牌，千余家汽车名企建立校企合作关系，学生没有毕业就被企业预定了

权威分析：2018年什么专业就业前景好？

总之，汽车行业发展的火热，严重的用工荒，广泛的就业空间，光明的职业前景，都对2018年学什么专业就业前景好，做出了最佳注脚。

近期收到微博中收到很多家长发来询问信息，那就是大学专业的选择。有的家长和学生为了挤进那些名牌大学，甚至在当时选着了一些冷门的专业，或者分值第一点的专业。毕竟现在的社会还是看学历的，拥有哪些名牌大学的毕业证，就像是镀了一层金，身份也会高出一大截。2018年度高考已经落幕一段时间了，虽然部分报考二本和专科的考生还未收到录取通知书。

今天小编依据网络调查，发现这样一科专业是家长们备受欢迎，从就业平均水平来看，这也证实了他们的就业非常高，对于这样的专业你知道是什么吗？那就来看看以下几位网友的观点吧！

医学行业吃香的因素

网友一：医生是高薪行业

10个网友家长中，有9个认为“医生高薪行业，金饭碗”。那么就有一位家长站出来透漏“实情”了，她的一个朋友或者亲戚，在某某医院是什么主治大夫，月入多少多少，还有什么医药分成，反正就是不低，都超过大部分公务员平均水平。

好了，在这位家长口中，我们得出了：医生平均工资高！

网友二：有个医生，看病方便

很多人都喜欢家里（或者不太远的亲戚关系里）有个医生，看病方便。但是作为医生，我绝不让自己的孩子以医学为专业，我会教自己的孩子一些基本医学常识，碰到亲人出现情况，会紧急处理（非亲人请直接打120），但作为职业就算了。

网友三：荣誉的身份，医生行业高大尚

有的家长将“有个医生，看病方便”看成了荣誉，不管你多大的官都会生病，不管你多有钱也会生病，你只要生病，就会来求医。成为名医的家长就被荣誉加身了，成为万众瞩目的

网友四：毕业工作有保证，医保系统完善，医疗队伍扩大

医学高校的分数不是很高，但毕业后就业有保障，有些分数低的，报了医学，希望将来分配父母有些人脉，好分配工作。目前国家的医保系统逐步完善，医疗队伍还有很大的职位空缺。这也是医科专业，好就业的最大的原因之一，家长们认为的”金饭碗“

医学行业的苦水

一点：中国普通的人和专业的人观念薪酬反差最大的一个行业

作为医生还得养很多行政闲人，自己工资水平却被这些人控制的死死的，什么医保超标了，什么病历上交晚了，什么任务没达到，还得被扣钱，真是呵呵了，我们本职工作是治病救人，这些任务没完成是对病人的健康造成影响了？真是本末倒置，所以主要是那些家长不了解医学，以为能发财，比如拿回扣啥的，能不破产就已经很好了。

二点：医生地位愈来愈低，列入高危行业

医生比较辛苦，节假日少，风险还大，社会偏见多。一般人不生病是想不到医生的，有的人生了病找医生还疑神疑鬼，总觉得医生与回扣是划等号的。殊不知医改了，医生想多开药也开不成的，电脑软件设置死了。现在有医保限额和各种占比问题，医生不好当，突破限额要自己掏腰包。这不是干一行怨一行的问题。

三点：人情世故冷淡，各种情被淡薄

医生自己和小家庭付出太多，方便所谓亲戚，还不一定会落好，经典台词是“是亲戚我才找你……”、“看在亲戚面上……”、“你怎么对自家人也这样……”、“上次那个事，我看在我们这么近的关系上没说什么，这次……”。其实所谓医患矛盾，就是过高的期望值与现实的落差太大，找认识的医生就是因为怕没交情说不上话（提要求），本质并没有变，期望值甚至更高。

四点：累，成了他们的宗旨。

急诊室，想来很多家长没有去过，谁会没事去那个地方呢？在那里你可以看到很那种群的病人，都急切的等着求救。再看看那些医疗人员，面临这么多的病人，急切的心情让他们顾不上自己身体。在这里”累“，成了他们的宗旨。

看了这么多，那你们还感觉学习医学好吗？那选择什么专业好？你有空看看今年的几所医科大学就知道现在学医有多火了。

总评：医学是个技术活，并且当医生太辛苦，上班时间长，夜班多，加班多。没周末，没假期，精神紧张，工资也不一定很丰厚。

不过小编还是希望大家越来越多的人加入医生行列，为社会做贡献，造福更多的人，也让医生护士们轮流休息。毕竟每个人的身体最重要！欢迎各位读者评论交流。

在回答“从事数据分析师学什么专业”这个问题之前，小编想先给大家介绍下数据分析这师的就业现状！

一个优秀的数据分析师可以帮助企业根据现有数据做出科学、合理的分析，在前行中准确定位，为企业排除干扰，创造价值。数据分析师这个岗位的可以从事相关数据的职位有很多，如业务数据分析师、数据挖掘师、数据科学家、数据工程师等等。

业务/商业数据分析师（BA）是完全的咨询师设定，核心价值在分析框架+报告；

数据科学家是完全的算法设定，核心价值在算法+数学；

数据工程师是完全的程序员设定，核心价值在程序；

其他还有建模分析师、数据架构师、数据产品等等；

可以说数据分析师的就业面非常之广，在公司产生的价值与被重视程度不言而喻。

小编从各大招聘网站找到国内三家大企业的招聘，从中可以发现企业对数据分析人才专业要求是怎样的。

可以看到职责描述里，第七条，数学、统计学、信息管理、计算机专业等。

岗位要求里，第一条：本科以上学历，统计学、数学、电子商务、计算机、市场营销等相关专业。

任职要求，第一条可以看到数学、统计学、数量经济学、计算机、营销学等相关专业。

这几条招聘启事专业要求有数学、统计学、信息管理、计算机、电子商务、市场营销、数量经济学专业。这些专业具体都学些什么内容呢？

数学

随着科技事业的发展，数学专业和其他专业的联系也越来越紧密，所以数学专业知识也得广泛的应用。

数据分析师需要有专业的数学功底和严密的逻辑思维，而严密的逻辑思维则来源于扎实的数学功底。 学数学的同学更注重理论的完备性和逻辑链的完整性，即对于在分析过程中出现的任何一些命题，都要能证明它是正确的还是错误的。

统计学

统计学贯穿数据分析的全过程，没有统计学基础，很难有专业的数据分析。数据分析的 各个步骤，都要用到统计学的知识。

信息管理

信管专业主要对各种“系统”进行分析、设计与实现，技术与管理的有机结合。学习内容：财务、系统数据分析、IT技术，可以说信管专业非常对口数据分析师职位，从信息中 发掘财富。与计算机结合，使计算机作为工具， 信息管理更加有效和实用，随着企业经营规模的现代化，对信息管理 的要求越来越强烈。

例如铁路订票系统，就是对车票这种信息的查询和管理系统。可以说软件开发的最主要面向的客户就是 帮助企业制作良好的信息管理系统。

计算机

学习计算机专业同学可以从事数据研发/开发工程师，数据挖掘/机器学习工程师，对编程技术上的要求高一些。

电子商务

电子商务专业培养具备管理、经济、法律及网络技术、计算机技术、市场营销、电子商 务技术以及电子商务管理等方面的知识和基本技能，现在各大交易都在网站等网络平台 交易完成，数据分析在电商行业的应用非常广。

市场营销

数据分析师常要为企业的营销决策提供支持，这就要求懂营销。

具有营销背景的数据分析师思路会更清晰、更开阔。当让他做竞争分析时，他会想到波 特五个力；让他做环境分析时，他会想到PEST、让他做消费者偏好分析，他会想到科 特勒用户决策流程。

数量经济学

数量经济学是运用统计学、经济计量学、投入产出分析、最优规划方法、经济控制论和计算技术等各种手段，对各种经济问题进行理论分析、经验检验和政策分析的一门应用经济学科。数量经济学更偏技术类，相比其他经济学金融类专业，数经的优势是统计软件够独立编程。

每一个大学都设立了很多的专业，供学生们自由选择适合自己的专业。学生们比较偏向于选择一些较为热门的专业，希望能够对日后的就业有所帮助。专业的选择是很重要的，除了看重个人兴趣之外，还要考虑就业前景。有些学生想选择大数据专业，但是不知道大数据专业怎样，就业好吗？

什么是大数据？很多学生对大数据专业并不是很了解，这个专业听起来很高大上的样子。所谓的大数据是指将多种渠道收集到的数据进行采集、存储、整合、分析、控制从而得到的数据。多渠道得到的数据进行加工处理，目的是为了更好地为决策服务，得到的数据更加有用。

大数据行业在这几年来非常火爆，许多高校都开设了大数据专业，很多学生选择报考这个专业。毕业生的就业方向也是比较广泛的，可以根据个人兴趣选择适合自己的工作岗位。大数据专业的毕业生就业方向有：大数据应用开发类、大数据系统研究类、大数据分析类等等。从事的工作岗位有：大数据工程师、大数据分析师等等。

大数据领域里面蕴含有三个技术方向，第一个是大数据运维与云计算方向，第二个是数据挖掘、数据分析与机器学习方向，第三个方向是Hadoop大数据开发方向。毕业生们可以尝试着熟练掌握三者之一，当然全部掌握了是最好的。要是精通其一的话，那么将来的就业前景会是比较好的，而且薪酬待遇也是较为理想的。

现在是大数据时代，我们国家正在大力发展大数据，现在社会也是很需要这方面人才的。大数据方面的人才紧缺，很多企业高薪聘请有能力的大数据高级应用人才。大数据是一个热门的行业，要是学生们想选择大数据专业的话，那么需要好好扎实专业知识，为了日后更好地在大数据行业中获得较好的发展。

2018年大数据专业就业前景

大数据人才稀缺

据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,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。

据职业社交平台LinkedIn发布的《2016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、运营和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。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。

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。

大数据专业就业三大方向

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。

在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。

大数据专业人才就业薪资

1基础人才：数据分析师

北京数据分析平均工资： 10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。

数据分析师岗位职责

业务类别:技术

业务方向:数据分析

工作职责:

1. 根据公司产品和业务需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，建设征信分析模型并优化，为公司征信运营决策、产品设计等方面提供数据支持；

2. 负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测；

3. 参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估；

4. 整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中变化和问题，为业务发展提供决策支持；

5. 独立完成项目需求管理、方案设计、实施管理和项目成果质量的把控；

6. 参与编写项目相关文档。

教育背景:

学历：本科其它：

经验要求:工作经验：3-5年

任职要求:

1. 统计学、数学或计算机、数理统计或数据挖掘专业方向相关专业本科或以上学历；有扎实的数据统计和数据挖掘专业知识；

2. 熟练使用数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件（SAS、R、Python等的一种或多种），能熟练使用SQL读取数据；

3. 使用过 逻辑回归、神经网络、决策树、聚类 等的一种或多种建模方法；

4. 3年以上数据分析工作经验，征信从业背景人员优先；

5. 具有金融行业项目经验的相关经验者优先考虑；

6. 主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。

能力素养:

良好的分析、归纳和总结能力，善于分析、解决实际问题； 主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。

2大数据开发工程师

北京大数据开发平均工资： 30230/月。

大数据开发工程师/专家 岗位指责（引自 滴滴出行）：

职位描述：

1、构建分布式大数据服务平台，参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询，大数据系统运维等系统；

2、服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量；

3、深入源码内核改进优化开源项目，解决各种hadoop、spark、hbase疑难问题，参与到开源社区建设和代码贡献；

岗位要求：

1、计算机或相关专业本科以上学历（3年以上工作经验）；

2、精通C++/Java/Scala程序开发(至少一种)，熟悉Linux/Unix开发环境；

3、熟悉常用开源分布式系统，精通Hadoop/Hive/Spark/Storm/Flink/HBase之一源代码；

4、有大规模分布式系统开发、维护经验，有故障处理能力，源码级开发能力；

5、具有良好的沟通协作能力，具有较强的分享精神；

6、对Kudu、Kylin、Impala、ElasticSearch，github等系统有深入使用和底层研究者加分；

3Hadoop开发工程师

北京hadoop平均工资： 20130/月，取自 1734 份样本。

Hadoop开发工程师岗位职责（引自新浪网）：

职位描述：

1.参与优化改进新浪集团数据平台基础服务，参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化，日处理量超过PB级别的数据处理平台改进，多维实时查询分析系统的构建优化；

2.分布式机器学习算法在数据平台的构建与优化（包括常见的LR、GBDT、FM、LDA、Word2Vec及DNN等）；

3.深入源码改进各种开源大数据项目（包括Hadoop、Spark、Kafka、HBase等）。

任职要求：

1.计算机或相关专业本科以上学历；

2.熟悉Linux环境下开发，熟练掌握C++/Java/Scala等一种以上编程语言；

3.熟悉Hadoop生态系统相关项目，精通以下项目之一的源码（Hadoop/Spark/Kafka/HBase/Flume/ElasticSearch/Druid/Kylin）；

4.具备良好的学习能力、分析能力和解决问题的能力。

4数据挖掘工程师

北京数据挖掘平均工资： 21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%；

数据挖掘工程师招聘要求（引自蚂蚁金服集团技术部）：

工作职责：

1、在分布式系统上进行数据计算、挖掘、和实现算法；

2、数据仓库模型设计和建立；

3、数据梳理流程的实现和维护；

4、物流场景下的地址文本、空间属性研究和分析。

任职资格：

1、本科以上学历，有扎实的统计学，数据挖掘，机器学习，自然语言识别理论基础，一种或几种以上的实际使用经验。

2、熟悉聚类、分类、回归等机器学习算法和实现，对常见的核心算法和数据挖掘方法有透彻的理解和实际经验。

3、深入理解Map-Reduce模型，对Hadoop、Hive、Spark、Storm等大规模数据存储于运算平台有实践经验。

4、有扎实的计算机理论基础，至少熟悉一种编程语言，Java优先。

5、有三年以上互联网公司或者海量数据处理工作经验，大数据挖掘、分析、建模经验

5算法工程师

北京算法工程师平均工资： 22640/月，取自 10176 份样本。

算法工程师 招聘要求（引自美团点评数据平台部）：

职位描述：

互联网公司背景优先

A、广告算法

岗位职责：

1.负责点击率预估等主要广告算法的技术选型；

2.负责核心算法的开发；

3.负责广告大数据处理流程的建设及相关工具的研发；

4.负责广告技术研究项目的推进与管理；

职位需求：

1.计算机或相关专业本科以上学历，3年以上相关工作经验;

2.熟练掌握一门开发语言；

3.有机器学习、数据挖掘相关知识；

4.在广告、搜索、推荐等相关领域之一有技术研究工作经验；

5.有较强的沟通协调能力；

B、推荐算法

职位描述：

1. 参与各个产品线的个性化推荐系统的研发；

2. 分析用户行为数据，并设计合理的推荐算法模型及策略，并优化推荐排序；

3. 通过对用户行为数据的挖掘，对用户进行建模，精准刻画用户各种属性；

职位要求：

1. 全日制本科及以上学历，计算机相关专业；

2. 熟练掌握各类个性化推荐算法，并有开发个性化推荐系统的实际项目经验；熟练掌握各类回归及排序算法，能够利用相关算法进行推荐排序的优化；

3. 熟练掌握分类、聚类、回归、降维等经典机器学习算法和技术，能够根据实际问题选择合适的模型和算法并进行相应的开发；

4. 有较强的工程架构和开发能力，能够实现支撑千万级用户和TB级用户行为数据的推荐系统或算法；

5. 掌握python、matlab等脚本语言，熟悉各类数据挖掘工具（如weka、Mahout），能够快速建立模型并进行验证；

C、算法工程师

岗位职责:

1、开发和优化用户行为数据挖掘，文本分类和语义理解，社交网络分析，网页搜索，推荐系统等领域的特定算法

2、能够很快学习和利用state-of-the-art的算法解决实际产品问题，提升产品用户体验

任职资格:

1、有一定的研究、实验的能力，优秀的分析问题和解决问题的能力

2、理解自然语言处理、机器学习、网页搜索，推荐系统，用户数据分析和建模的基本概念和常用方法，有相关领域的实际项目研发或者实习经历者优先。

3、熟悉C++, Java或Python，熟悉Linux或类Unix系统开发,有较强的编程能力。 能独立实现线上算法模块者优先。

4、对大数据处理平台和工具有一定经验者优先, 包括： Hadoop, Hive, Pig, Spark 等

最后一个问题，哪些公司需求大数据人才？

答：所有的公司。大到世界500强，BAT这样的公司，小到创业公司，他们都需求数据人才。

马云爸爸说“我们已从IT时代进入了DT时代，未来我们的汽车、电灯泡、电视机、电冰箱等将全部装上操作系统，并进行数据集成，数据将会让机器更“聪明”。DT时代，数据将成为主要的能源，离开了数据，任何组织的创新都基本上是空壳。”

数据，未来的一切。