京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据专才:“走俏”变“紧缺”_数据分析师培训
应对大数据时代的挑战,国内学术界最近动静不小。中科院院士马志明说,上月他每周都在见证一家全新的、和大数据相关的研究机构或研究平台诞生。从中科院系统内部培育的重点实验室到国家基金委的“双清论坛”,再到日前上海财经大学携手国家统计局成立“大数据统计科学中心”—一个信号已经非常清晰:对大数据的深挖和系统研究,已是板上钉钉的国家战略。
“在大数据时代,数据科学家和数据工程师非常紧缺。”根据一些机构的测算,未来5年,国内各行各业需要的大数据专业人才,缺口将高达1000万左右。
对海量数据信息的处理手段还远不够
大数据正给各行各业带来巨变。以保险业的车险为例,如果在每辆汽车上加载一个行驶监测设备,保险公司就可以轻松掌握每一个用户的车辆使用情况、个人驾驶习惯等。基于这些关键数据,保险公司就可以针对不同的用户“定制”不同的车险品种,从而提高投保的精准率。
上海财经大学统计与管理学院院长周勇教授说,无论是学术界还是企业界都已察觉,大数据是一座“富矿”,对大数据的收集、深挖过程,本身就伴随着很多的发展机会。
但开掘“富矿”并不容易。比如,对海量数据信息的处理手段,目前还远远不够。有业内人士做过测算,假设一个城市有3万个左右摄像头,在不经任何加工的情况下原始保存连续两个月的图像信息,耗资将高达上百亿元人民币。除了要解决数据存储的基础设施问题,如何从海量的图像信息中提取有效信息,也是目前学界正在加紧研究的课题。
“过去10年至15年来,基于互联网的信息技术革命已给全人类带来了颠覆性影响,信息科学从某种程度上说,已成为推动经济发展的一个重要引擎。现在还可以预见的是:在未来的几十年时间里,更多与经济社会发展相关的决策,都会被大数据推着走。”美国普林斯顿大学终身教授、上海财经大学大数据统计科学中心首席科学家范剑青教授说,对大数据的研究固然涉及众多学科、领域,但按照目前美国学术界的共同看法,数学、统计学和计算机科学的三者结合是构成分析、研究大数据的基础。
研究机构比企业更缺大数据专业人才
随着大数据时代的到来,专业数据处理人才已从“走俏”变成“紧缺”。“过去我们的毕业生一般喜欢到金融机构、保险机构等单位就业,做一些和数据分析相关的工作。但现在,互联网公司、大型药企都开出高薪抢人。”周勇说。颇有意思的是,来自企业的高薪揽才,客观上让学术界“尴尬”:“现在最需要、最缺少大数据专业人才的其实是高校和研究机构。高起点、高水平的研究亟需高层次的人才加盟,但因为科研机构的待遇不如企业,留住人才成了一桩难事。”
大数据“捧红”了作为传统学科的统计学;但另一方面,统计学受到的来自大数据的挑战,也比其他学科要猛烈得多。
“在大数据时代,很多传统的数据收集方法、统计方法显得失效,而且用统计的手段进行经济预测的功能,也出现了根本性的变革。”据介绍,国家统计局目前已经在和百度、阿里巴巴等互联网公司合作,深度开发挖掘大量实时在线的搜索数据,从而提升统计数据的准确性和及时性。过去,统计数据对经济走势预测、对宏观决策的作用往往是“用过去的经验来预测未来”,而今后,“经济雷达”在预测、预警时发挥的功效会显得更具时效性。
“有了互联网、大数据,收集信息的渠道和时效明显增强,无论是专业的统计部门还是智库,不用再为拿不到真实数据而烦恼了。”也有一位统计学专家告诉记者,虽然数据来源多样、获取渠道多样是大数据时代的“红利”,但它同时也滋生出信息安全、用户隐私权保护方面的新问题。
“学界与业界对大数据带来的变革和挑战有不同层次的关注、感受,业界有强烈的问题驱动,学界则对面临的学术任务非常明晰。”上海财经大学校长樊丽明说,上海财大此次联合国家统计局成立“大数据统计科学中心”,初衷就是聚焦国家战略,形成在大数据研究、社会经济统计等领域的合作研究项目,以学校的优势学科服务上海科创中心建设。文章来源:CDA数据分析师培训官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06