
数据分析师?架构师?大数据时代的热门职业!
大数据已是当下信息时代一个非常热的概念,大数据时代到来,将给人才发展带来哪些机会?谁将是未来最热门的人才?大数据时代的热门职业都有哪些?让我们一起来看看吧:
说起大数据,可能你还会觉得云里雾里,实际上,大数据就发生在你我身边,一起先来点入门级的:
你的通话记录、上网记录,会留在三大电信运营商那里;你的身份、家庭房产信息,会通过刷信用卡而被银行知晓;你去了哪里,现在哪里,又会通过手机定位系统而泄露,百度、腾讯、阿里是目前大数据的主导拥有者和使用者;政府也掌握相应的大数据。通过这些数据都勾勒出你的基本面貌,也就是说,你的一举一动尽在大数据掌控中。亲们,有木有觉得害怕?大数据已深入到日常生活的诸多领域,在许多行业发挥着重要作用。
大数据到底有什么用?
大数据最重要的功能,是能把未来一些不确定性的东西准确地预测出来。
举个例子——2008年,谷歌的一支研发团队利用在网上收集到的海量个人搜索词汇数据,赶在政府流行病学家之前两星期预测了甲型H1N1流感的暴发。这样的事情在以前是不可想象的,掌握了大数据后,谷歌就做到了。
大数据时代,人们的思维方式不再是原有的因果关系,而是相关关系,它的核心是预测,并且不是基于随机样本,而是全体数据,利用计算机技术强大的处理和分析能力为人们提供决策。
大数据时代最需要什么样的人才?
全球大数据人才荒
美国软件就业市场调查,Big Data(大数据)和 Cloud Computing(云计算)是目前市场上最迫切需要的人才。研究机构Gartner更预测,2015年全球将有440万个巨量资料相关之IT工作职缺,但目前尚未有真正以巨量资料为背景的学科,因此人才缺口恐达三分之二。
“埃森哲”开展的一项调查,研究了美国、中国、印度、英国、日本、巴西和新加坡对数据分析人才的需求发现,到2015年,除中国之外都面临胜任数据分析科学家的净短缺。中国因为需求不足似乎还出现了少量的过剩。
赋予数字意义的能力
美国USNEWS预测2020年十大最佳职业,第一名即是与巨量数据有关的数据运算人员(数据科学家)。
为了要精算、推演出海量数据库得到结论,除了需要IT、统计背景的人才外,更需要产业专家赋予数字意义,一窥其中奥秘。专家表示,虽说大数据人才时代来临,但别忘了大数据人才市场里看中的是“赋予数字意义的能力”,算法、数学模型可以只学概念,但解读数据的本事却是无可取代的。
政府和企业的高层管理者
专家提出,一提大数据时代,就认为我们最需要数据技术人才,比如计算机人才和数学工程人才,也是一种错觉。
我们确实很需要数据技术人才,但真正能够帮助政府和企业转变思维、应对大数据挑战的人才不是一个来自IT部门的技术专家,而是政府和企业的高层管理者。对目前的中国来说,对大数据管理人才需求的迫切性要超越对技术人才需求的迫切性。政府和企业的领导者,也要学习用数据思考、说话和管理。
大数据时代的热门职业
下面小编为您介绍大数据时代下的热门职业。不仅具有高收入的特点,也有令人羡慕的时代属性,而且随着大数据的发展,未来会有更多的热门职业涌现。
数据规划师
在一个产品设计之前,为企业各项决策提供关键性数据支撑,实现企业数据价值的最大化,更好地实施差异化竞争,帮助企业在竞争中获得先机。
数据工程师
大数据基础设施的设计者、建设者和管理者,他们开发出可根据企业需要进行分析和提供数据的架构。同时,他们的架构还可确保系统能够平稳运行。
数据架构师
擅长处理散乱数据、各类不相干的数据,精通统计学的方法,能够通过监控系统获得原始数据,在统计学的角度上解释数据。
数据分析师
职责是通过分析将数据转化为企业能够使用的信息。他们通过数据找到问题,准确地找到问题产生的原因,为下一步的改进找到关键点。
数据应用师
将数据还原到产品中,为产品所用。他们能够用常人能理解的语言表述出数据所蕴含的信息,并根据数据分析结论推动企业内部做出调整。
数据科学家
大数据中的领导者,具备多种交叉科学和商业技能,能够将数据和技术转化为企业的商业价值。
看完了以上的内容,如果你也想成为炙手可热的大数据人才,现在就开始努力吧!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08