京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大学数据分析专业正面临三大难题_数据分析师
根据最新的调查发现,如何获取海量相关的数据集是商务智能与数据分析专业的专家教授和学生们所面临的最大的问题。
您的企业是否有多达几千兆字节的数据备用?您企业所在地的大学也许会需要这些数据哟。
当前,在培养和训练下一代的数据科学家方面所面临的最大挑战是如何寻找到海量相关的数据集,以便能够向学生们传授真实世界可实操的技能。这是Teradata大学网络部门所做的一项针对面向以大数据研究为职业生涯规划的Web学生培训计划商业智能调查所得到的一大最重要的发现。
调查结果显示,自2009年开始对第三国的商业智能进行访问研究以来,已经涉及并覆盖到43个国家的243所大学的专家教授,以及96所大学的学生。该调查研究是由三位学者进行的,包括泽维尔大学的ThaliniAriyachandra副教授,这位副教授通过电话接受了InformationWeek网站记者关于此次调查结果的采访。Teradata的全球联盟计划首席分析师BillFranks先生也参与了本次电话采访。
虽然我们的世界充斥着大数据,但据调查发现数据分析专业教育正面临三大挑战,45%的专家教授表示在进行商务智能和数据分析教学时,最大的挑战便是无法获得大数据集;第二大挑战是找到具备必要的基础技能的学生(这一比例占39%);第三是寻找合格的导师(这一比例占37%)。
既然有如此众多的大数据,为什么我们的大学不能使用这些大数据呢?
“我们想要的是那种存在于企业的数据集,这样,我们就能够教授给学生们现实世界中一些实际的可操作的经验。但想要获得那种企业的数据集目前仍然具有挑战性。”Ariyachandra教授表示。
Franks补充说:“大学里也有一些样品数据,但想要寻找到大型数据池,并获得相关的访问权限,仍然是一项很大的挑战。很多企业都不愿对外提供他们的数据,即使花费很大的功夫说服他们提供数据集,这些企业也宁愿以匿名的方式提供。”
这一问题相当重要,但又不是刚刚才出现的新问题。
“我就是一名通过专业培训的分析专家。我拥有统计学硕士学位。那已经在好多年前的事了,彼时的数据不像现在这么多。那时,我们用于学习培训的数据的量非常少而且是人为处理过滤过的。”弗兰克斯回忆说。
该调查研究还显示,越来越多的学生都集中于面向业务分析的专业,如业务分析师或IT专业人士。然而,只有16%的受访学生受访学生表示正在考虑将数据科学家作为自己的职业生涯。
而在另一方面,越来越多的学校则在开始增加数据科学营销和统计专业课程。
“越来越多的学者开始教授深度的统计和先进的预测分析类的技能课程。这方面的专业授课要比两年前多得多。而且,这一增加的趋势还将继续,学术界正在试图积极满足市场对于数据科学家的需求。”Ariyachandra说。
例如,企业都偏向于雇佣那些进行过相关实践,具备大数据集的实践经验的毕业生。Ariyachandra说:“但对于专家教授们所面临的难题是,我们如何提供具有实操经验的毕业生呢?”
据麦肯锡全球研究院2011年的研究显示,到2018年,美国市场将面临高达19万的数据科学家短缺。
这种短缺是大数据市场需求发展大趋势的一部分:分析业务的需求正在急剧增加,弗兰克斯说。
“有的人将这一需求称为‘预测分析’,还有些将其称为‘数据科学’,还有一些人称之为‘数据挖掘’。”他说。“但是,无论赋予其怎样的叫法,所有的最终都要归结于面向相同的一般原则:我们需要的适合的人才进入企业,以帮助前也分析他们的数据。”
一些商学院所开设的介绍信息系统的课程,现在正在将数据分析授课结合起来,并提供基本的BI课程,Ariyachandra教授补充说
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 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 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 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 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 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 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 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, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12