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
在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27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