大数据人才培养聚焦大数据人才 需要哪些技能？

大数据人才培训前景如何

前景非常不错，有保障。

魔据相比好一点，学习方面还是自身要足够努力才行。

刚开始有点枯燥，能入门就好了。

从经验，课程等方面来考虑，感觉魔据条件不错，可以实际考察。

大数据培训之后好就业吗？

如果你是合格的大数据开发技术人员，那当然有高薪的工作，并不是说你学完了之后就一定有高薪工作的，那需要看你学习怎么样。

目前大数据培训相对其他培训项目要好就业， 因为其他语言还是技能培训都是有一定的市场基础的， 而大数据在最近两年才大力发展，并且在各领域蔓延， 因此所产生的人才缺口巨大，而在企业中真正对大数据技能比较强力的技术人才，又特别的少； 应用越来越广，技术人才却产生较慢，刚培训的人员，只能适应基本的软件操作和理论基础； 还达不到企业要完成复杂业务的技术需求； 所以培训入门快，拿薪资快，但只是一时，进入企业，不努力学习是跟不上发展与用人需求的。

怎样成为大数据人才

优秀的人才是成事的根本。

当开始真正做事的时候，人们会发现：优秀的人才是短缺的。

于是，竞争的高端变成了人才的竞争。

对于大数据这样新兴的发展方向来说，更是如此。

大数据的热头，今年虽然有被人工智能和虚拟现实掩盖的趋势，但其势头依然火热。

而且更是超越了初始的噱头，走向广泛的工业实施。

在今年的中国大数据产业峰会上，清华大学计算机系教授武永卫透露：未来3～5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。

IDC估计，到2020年，企业基于大数据计算分析平台的支出将突破5000亿美元。

广义来说，在数据采集、数据存储、数据挖掘、数据分析等方向，所需要的人才数量将更为巨大。

大数据的人才哪里来呢？ 大数据是个应用性很强的行业。

某些传统企业，他有大数据，却让数据睡大觉而不产生价值。

而政府部门有数据，却把数据紧紧攥在自己手里，条块分割，无法被人利用。

真正实践大数据的是一批用户量巨大的互联网企业。

它们有能力收集到足够多的数据，分析所收集到的数据，从数据中挖掘出价值并且产生收益。

实践出真知。

这些企业拥有大数据的人才，也具有培养大数据人才的基本条件。

他们应该成为培养大数据人才的黄埔军校。

企业的核心目标是要实现其商业价值，他们的主要精力是要贡献给核心目标。

不过，作为行业的龙头企业，为这个行业的健康发展贡献力量是其社会责任。

为社会培养人才，为企业储备力量，也是其应有的考虑。

近年来很多互联网企业都不约而同地举办大数据分析竞赛。

从某些发达国家的经验来看，先进的企业与优秀的高校合作会带来意想不到的效果。

高校拥有大量有潜力的学生，企业拥有行业发展前沿的课题和处理这些课题的物质条件，两相结合则推动了人才的培养和技术的发展。

互联网企业拿出自己业务上的数据，提出分析的目标。

而在高校中广泛征集分析方案，把自己的数据拿出来举行大数据分析竞赛。

这不仅为在校的学生提供接触行业前沿问题的机会，也可以让学生通过实战来在战斗中成长。

这不啻为一种培养高级人才的方式。

现在有一种风气，社会对某方面的人才有大量的需求，政府的关注、社会的舆论、培训机构的宣传、教育机构的躁动都蜂拥而至。

大家都嗅到了发财的机会，市场看不见的手在这里发挥了显著的作用。

从应急的角度，我们可以批量产生所需要的从业人员。

不过，对于能够看清行业发展方向、推动行业技术进步、识别行业商业机遇的帅才，大规模集训是不起作用的。

对于这些人才，我们更多的需要为他们创造宽松的机会，让他们能够脱颖而出，在他们成长路上做一个伯乐，而不是拿着鞭子在后面抽打。

大数据这个行当，当前虽然对其有很多期许，真正发挥了价值的方向还不多。

按道理，我们这个社会进入了数字化时代，每天所产生的数据比这个时代来临之前所产生数据之和还多。

处理这些数据理应有更大的价值，能够创造现在意想不到的机会。

如果应用现有的技术和方法去处理现有的问题，我们需要的是按照一定方法和规程进行操作的人才。

这样的人员需求，培训就可以解决。

如果是要去发现大数据行当的新的应用需求，突破现有方法的限制寻找新的方法去解决问题，发掘这个社会数字化，甚至我们生活的物理世界数字化后更多的机会，所需要的人才就可遇不可求了。

实现大数据教育可以怎么做

一些支持大数据教育的人认为，大数据时代的教育将推动传统以“教师为中心”的教学方式向“学生为中心”教学方法的转变。

　　推动“演员型”教师向“导演型”教师转型，从宏观群体走向微观个体，对于教育研究者来说，利用数据可以发现真正的学生。

聚焦大数据人才 需要哪些技能？

市场观察人士称，大量公司目前正在寻求拥有综合技能，可发掘大数据竞争优势的人才。

研究机构国际数据分析研究所(IIA)首席执行官Jack Phillips称：“排名第一的企业需求是招聘到能够通过数据的使用和分析获得竞争优势的人才。

这一点是毫无疑问的。

” 相关技能 曾经出任瑞银财富管理公司商业风险与分析总监的Sandeep Sacheti称：“现在对‘大数据专业人员’还没有一个统一的定义。

” 目前Sacheti已跳槽至威科集团，并出任该集团下属企业法律服务公司客户洞察与营运绩效副总裁。

Sacheti的新职位全部是关于大数据的：利用分析法了解客户、开发新产品、削减运营成本。

在他主管的一个项目中，威科集团为律师事务所提供电子账单服务的部门正在使用分析法挖掘从客户那里汇集到的数据(已取得了许可)，以开发新的产品。

为了处理这些大数据工作，Sacheti目前采取双管齐下的办法，一方面从外面招聘人才，一方面培训内部员工。

他根据四组技能对大数据职位进行了划分：数据科学家、数据架构师、数据可视化人员和数据调整代理人。

由于不同的人会使用不同的技能，因此目前这些职位还没有一个标准的称谓。

Robert Half Technology公司高级执行董事John Reed称，同一个职位在一家公司里可能被称为数据分析师，但是在另一家公司里可能并不叫数据分析师。

有的大数据职位的称谓就像Sacheti给出的职位名称那样，职位的称谓中既没有“大”这个字也没有“数据”这一词。

Phillips 和Roberts都表示，大数据职位相关的技能主要包括数学、统计学、数据分析、商业分析和自然语言处理。

尽管还没有达成一致，但是数据科学家、数据架构师等职位已经逐步获得了共识。