京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如果问:2021年哪种类型的人才最有“钱”途?
具有前沿技术背景的数字化人才一定榜上有名。
近些年来,我国人工智能AI,大数据和云计算等技术飞速发展,与此同时也催生了数字经济的蓬勃发展。如今,网络购物、在线外卖、手机支付等数字化消费场景早已进入我们的日常生活,反过来,数字经济的发展也催生大量新的就业机会。
波士顿咨询公司(BCG)发布的《数字经济下就业与人才研究报告》从就业人群、就业领域和就业方式三个方面分析了数字技术可能对就业生态产生的影响和变革,对于数字经济下的就业人群,拥有“特定专业技能(尤其是数字技术相关技能)”对获取中高端就业机会至关重要。
这份报告也预计,2035年中国整体数字经济规模将接近16万亿美元,总就业容量将达到4.15亿,如果不实施有效的人才战略,到时可能出现一个巨大的人才缺口,不只是在数量上,还有技能方面的缺口。
中国国家统计局的数据显示,2015年从事信息传输、软件和信息技术服务相关工作的人数约有350万。但是,其中拥有中高级专业技能数字人才的比例并不高,如果进一步看拥有人工智能、深度分析、虚拟现实和智能制造等前沿技术的数字人才更是少之又少。
数字人才,是指具备ICT(信息通信技术)专业技能和补充技能的人才,他们是大数据、“互联网+”、人工智能、智能制造等多个领域发展的“主力军”。
数字经济所需要的数字化技能分为三类:普通技能、专业技能和补充技能。
专业技能主要指开发产品和服务所需要数字技能,例如编程、网页设计、电子商务、以及最新的大数据分析和云计算等技能。补充技能是指利用特定的数字技能或平台辅助解决工作中的一些问题,例如处理复杂信息、与合作者和客户沟通、提供方案等等。
随着我国数字经济的蓬勃发展,互联网信息技术与传统产业的融合已成为推动我国经济增长的重要新动力,数字人才成为影响我国经济数字化转型进程的重要因素。
从细分行业的分布来看,近一半的数字人才来自于基础产业,其他数字人才主要分布在制造、金融、消费品、医药、企业服务、娱乐、教育等行业,其中制造业、金融业和消费品行业是数字人才从业人数最多的三大行业。
数字人才特征分布
从整体来看,拥有本科学位的数字人才占比最高,其次为硕士学位,拥有博士学位的 人才占比在3%以下,学历分布一定程度上反映出数字人才中研究型、分析型和管理型人才比较稀缺。
数字人才的专业背景主要集中在计算机科学、软件工程、电气和电子工程等技术类学科,工商管理专业也是数字人才的一大学科来源。
从职位等级的分布来看,数字人才结构比较均衡,初级职位的就业者占到数字人才的一半以上,高级专业人员与管理人员的比例也较高,但仍有提高的空间。
数字人才的必备技能中,对数据处理和分析的能力不容小觑。
随着数字化经济在国内不断深化,互联网、金融、零售、医疗、旅游等行业,都迫切需要专门从事数据采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才,数据分析已成职场标配技能,数据分析岗也变身为最热门职业之一。
在今天这个数字化环境下,人人都要懂点数据分析成了大趋势,数据分析早已成为职场人士的必备技能。做数据分析,能用数据撬动各项业务增长,你将同时拥有高薪、话语权和不可替代性。
CDA一直致力于数字化人才的转型与赋能,CDA数据分析师认证考试是经国标委发布的数字化人才标准,CDA(Certified Data Analyst),即“CDA数据分析师”,是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下,面向全行业的专业权威国际资格认证,旨在提升全民数字技能,助力企业数字化转型,推动行业数字化发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26