京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
现在大数据是一个十分火热的词汇,也是一个十分高大上的技术,可以说我们正处在大数据时代,大数据飞速发展的时代。现在对于大数据人才的培养的标准也就会高了一些,那么如何培养出高素质的大数据人才呢?下面我们就给大家解答一下这个问题。
大数据人才的培养变化有三方面,第一就是从一专多能变为两专多能、加强大数据相关学科和专业建设、加强大数据的建设。我们这篇文章着重给大家介绍一下从一专多能变为两专多能。
就目前而言,很多科学家大数据挖掘方面的研究。在他看来,大数据人才应系统掌握数据分析相关的技能,主要包括数学、统计学、数据分析和自然语言处理等。具体来说,大数据人才首先应具备获取大数据的能力,例如能根据任务要求,综合利用各种计算机技术和知识,收集、整理海量数据并加以存储,为支撑相关决策和行为做好数据准备。其次,应具备分析大数据的能力,能根据具体需求,采用有效方法和模型分析数据,并形成报告,为实际问题提供决策依据。最后,还应具备良好的团队合作精神。大数据时代的数据分析任务,多数需要与他人合作实现既定目标。这些就是大数据人才的必备的基本素质。
现在看来,从数据科学与大数据技术专业毕业的学生,授予的是理学与工学学位。由此可见,此专业具有非常明显的理工交叉特点。大数据催生了数据科学,而数据科学是处理和分析大数据的理论支撑与保证。因此,高校在制定培养计划和方案时,应注意数学、统计学、计算机科学的有机融合及与应用领域的深入结合。只有这样做,那么大数据专业的人才才会更加出色。
那么大数据的核心价值是什么呢?大数据的核心价值在于应用,而应用需要专业知识与数据思维相结合。然而,大数据的应用能力培养用现行书本教学的方法很难实现。过去的人才多是一专多能人才,放到现在是不够的,今后的大数据人才应为两专多能的人才。那么什么是两专人才呢?所谓两专,是要有专业知识,更要有数据思维。要达到这样的目的,必须改革现行的人才培养方式,鼓励用多种形式培养跨界人才。
大数据的人才需要有两专才能够更好地进行大数据工作,这样做也是为了大数据的发展。由于篇幅原因我们就给大家讲到这里了,我们在下一篇文章中接着给大家讲一下其他的内容。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16