京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
来源 | 36大数据
根据麦肯锡2011年发布的一份研究报告,到2018年世界范围内将会出现高达140,000 至190,000的“大数据”岗位空缺:各行各业已经积累起来大量的数据分析需求,但市场上具备使用、分析和让数据说话能力的人才供不应求。
2015年马上就要过去了,在这一年里,“大数据”相关职业在全球就业市场的情况到底如何?我们通过WANTED Analytics和福布数据分析斯杂志刚刚公布的2015年数据为大家进行一些总结。
那些“大数据”岗位在哪里?
WANTED Analytics公司专注于就业市场数据分析,其数据库包含来自150个国家的10亿个岗位信息,在这次统计过程中,其将“大数据”定义为数据分析、数据采集、数据挖掘和数据结构四类技能。在对过去12个月美国就业市场“大数据”相关岗位的分析中发现:
就岗位数量而言,需要“大数据”技能的岗位空缺呈现高速增长,如下图所示,其中“大数据”解决方案的销售人员、计算机系统分析师、管理分析师、IT项目经理、和信息安全分析师岗位的增幅都在100%以上。这一增长趋势也将延续至2016年。

Source: Wanted Analytics & Forbes.com
就招聘企业而言,易安信、IBM、思科、甲骨文在2015年招聘的“大数据”人才最多。其他前十的企业信息如下:

Source: Wanted Analytics & Forbes.com
“大数据”岗位需要学什么专业?
首先具有相关背景的本科毕业生或职业人士通过短而实用的数据分析课程,能够迅速满足相关企业的岗位空缺,因而非常抢手。
其次想要在本科阶段开始为自己进入“大数据”领域打好基础的话,主要可以通过在学习三个传统学科专业(数学和统计、计算机科学、商科)的基础上选修培养相关技能的课程来满足就业市场的需求。目前大部分的“大数据”从业人员并不具备数据分析的学位,而是具备了相应的技能。

就数学和统计专业而言,目前绝大多数的数据科学家是数学和统计专业背景,所以你选择的学校可能并没有所谓“数据分析”这个专业,但是其数学和统计专业很可能有开设一系列课程帮助你培养大数据分析的能力,甚至还会建议你去选修一些外系的编程或市场营销课程来丰富你的技能组合。
另一个进入大数据领域的方式是学习计算机科学专业,这一路线将会侧重于学习大数据采集和分析的技术问题。
目前市面上许多的大数据技术如MapReduce, NoSQL, and Hive就是来源于软件工程师的发明创造。所以如果你对计算机科学感兴趣,又想在毕业后从事大数据相关岗位,你可以在本科阶段侧重于对人工智能、机器学习和数据理论的学习。
最后一个和大数据领域密切相关的本科专业是商科下面的“管理信息系统(management information systems)”或“计算机信息系统(computer information systems)”专业。
如果说计算机科学专业的学生研究的是如何让大数据技术变得更快更好,那商科学生学习的就是如何用大数据技术去为企业赢得利润,因此更关注的是如何把大数据技术与市场营销、产品定位和购买模式等等结合起来。
与此同时,越来越多的商学院开始开设专攻商业数据分析的本科和研究生项目,尽管不像计算机科学专业对于理工科知识有那么高的要求,但是还会涉及一定的数据库设计、分析和编程,以及相关统计软件如Hadoop和SAS的使用。
End
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02