
数据分析师?架构师?科学家?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,和小编一起先来点入门级的——
关键词:数据分析师考试、数据分析师培训、cda数据分析师考试,cda数据分析师报名
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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17