
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
LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26CDA 数据分析师会被 AI 取代吗? 在当今数字化时代,数据的重要性日益凸显,数据分析师成为了众多企业不可或缺的角色 ...
2025-06-26CDA 数据分析师证书考取全攻略 在数字化浪潮汹涌的当下,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱动力。数据分析师作 ...
2025-06-25人工智能在数据分析的应用场景 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据以前所未有的速度增长,传统的数据分析方法逐渐难以满足海 ...
2025-06-25评估模型预测为正时的准确性 在机器学习与数据科学领域,模型预测的准确性是衡量其性能优劣的核心指标。尤其是当模型预测结 ...
2025-06-25CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-06-24金融行业的大数据变革:五大应用案例深度解析 在数字化浪潮中,金融行业正经历着深刻的变革,大数据技术的广泛应用 ...
2025-06-24Power Query 中实现移动加权平均的详细指南 在数据分析和处理中,移动加权平均是一种非常有用的计算方法,它能够根据不同数据 ...
2025-06-24数据驱动营销革命:解析数据分析在网络营销中的核心作用 在数字经济蓬勃发展的当下,网络营销已成为企业触达消费者 ...
2025-06-23随机森林模型与 OPLS-DA 的优缺点深度剖析 在数据分析与机器学习领域,随机森林模型与 OPLS-DA(正交偏最小二乘法判 ...
2025-06-23CDA 一级:开启数据分析师职业大门的钥匙 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业发展和决策的核心驱动力,数据分析师 ...
2025-06-23透视表内计算两个字段乘积的实用指南 在数据处理与分析的过程中,透视表凭借其强大的数据汇总和整理能力,成为了众多数据工 ...
2025-06-20CDA 一级考试备考时长全解析,助你高效备考 CDA(Certified Data Analyst)一级认证考试,作为数据分析师领域的重要资格认证, ...
2025-06-20统计学模型:解锁数据背后的规律与奥秘 在数据驱动决策的时代,统计学模型作为挖掘数据价值的核心工具,发挥着至关重要的作 ...
2025-06-20Logic 模型特征与选择应用:构建项目规划与评估的逻辑框架 在项目管理、政策制定以及社会服务等领域,Logic 模型(逻辑模型 ...
2025-06-19SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的利器 在数据分析的众多方法中,Mann-Kendall(MK)检验凭借其对数据分 ...
2025-06-19