大數據人才是什麼意思
㈠ 大數據就業方向是什麼
目前，互聯網、物聯網、人工智慧、金融、體育、在線教育、交通、物流、電商等等，幾乎專所有的行業都已經屬涉足大數據，大數據將成為今後整個社會及企業運營的支撐。
大數據就業方向
1. Hadoop大數據開發方向
市場需求旺盛，大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點
對應崗位：大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師 等
2. 數據挖掘、數據分析&機器學習方向
學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。
對應崗位：數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等
3. 大數據運維&雲計算方向
市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科
對應崗位：大數據運維工程師
當下，大數據的趨勢已逐步從概念走向落地，而在IT人跟隨大數據浪潮的轉型中，各大企業對大數據高端人才的需求也越來越緊迫。這一趨勢，也給想要從事大數據方面工作的人員提供了難得的職業機遇。
㈡ 怎樣成為大數據人才
優秀的人才是成事的根本。當開始真正做事的時候，人們會發現：優秀的人才是短缺的。於是，競爭的高端變成了人才的競爭。對於大數據這樣新興的發展方向來說，更是如此。大數據的熱頭，今年雖然有被人工智慧和虛擬現實掩蓋的趨勢，但其勢頭依然火熱。而且更是超越了初始的噱頭，走向廣泛的工業實施。在今年的中國大數據產業峰會上，清華大學計算機系教授武永衛透露：未來3～5年，中國需要180萬數據人才，但目前只有約30萬人。IDC估計，到2020年，企業基於大數據計算分析平台的支出將突破5000億美元。廣義來說，在數據採集、數據存儲、數據挖掘、數據分析等方向，所需要的人才數量將更為巨大。
大數據的人才哪裡來呢？
大數據是個應用性很強的行業。某些傳統企業，他有大數據，卻讓數據睡大覺而不產生價值。而政府部門有數據，卻把數據緊緊攥在自己手裡，條塊分割，無法被人利用。真正實踐大數據的是一批用戶量巨大的互聯網企業。它們有能力收集到足夠多的數據，分析所收集到的數據，從數據中挖掘出價值並且產生收益。實踐出真知。這些企業擁有大數據的人才，也具有培養大數據人才的基本條件。他們應該成為培養大數據人才的黃埔軍校。
企業的核心目標是要實現其商業價值，他們的主要精力是要貢獻給核心目標。不過，作為行業的龍頭企業，為這個行業的健康發展貢獻力量是其社會責任。為社會培養人才，為企業儲備力量，也是其應有的考慮。近年來很多互聯網企業都不約而同地舉辦大數據分析競賽。
從某些發達國家的經驗來看，先進的企業與優秀的高校合作會帶來意想不到的效果。高校擁有大量有潛力的學生，企業擁有行業發展前沿的課題和處理這些課題的物質條件，兩相結合則推動了人才的培養和技術的發展。互聯網企業拿出自己業務上的數據，提出分析的目標。而在高校中廣泛徵集分析方案，把自己的數據拿出來舉行大數據分析競賽。這不僅為在校的學生提供接觸行業前沿問題的機會，也可以讓學生通過實戰來在戰斗中成長。這不啻為一種培養高級人才的方式。
現在有一種風氣，社會對某方面的人才有大量的需求，政府的關注、社會的輿論、培訓機構的宣傳、教育機構的躁動都蜂擁而至。大家都嗅到了發財的機會，市場看不見的手在這里發揮了顯著的作用。從應急的角度，我們可以批量產生所需要的從業人員。不過，對於能夠看清行業發展方向、推動行業技術進步、識別行業商業機遇的帥才，大規模集訓是不起作用的。對於這些人才，我們更多的需要為他們創造寬松的機會，讓他們能夠脫穎而出，在他們成長路上做一個伯樂，而不是拿著鞭子在後面抽打。
大數據這個行當，當前雖然對其有很多期許，真正發揮了價值的方向還不多。按道理，我們這個社會進入了數字化時代，每天所產生的數據比這個時代來臨之前所產生數據之和還多。處理這些數據理應有更大的價值，能夠創造現在意想不到的機會。如果應用現有的技術和方法去處理現有的問題，我們需要的是按照一定方法和規程進行操作的人才。這樣的人員需求，培訓就可以解決。如果是要去發現大數據行當的新的應用需求，突破現有方法的限制尋找新的方法去解決問題，發掘這個社會數字化，甚至我們生活的物理世界數字化後更多的機會，所需要的人才就可遇不可求了。
㈢ 大數據工程師到底是什麼
用阿里巴巴集團研究員薛貴榮的話來說，大數據工程師就是一群「玩數據」的人，玩出數據的商業價值，讓數據變成生產力。大數據和傳統數據的最大區別在於，它是在線的、實時的，規模海量且形式不規整，無章法可循，因此「會玩」這些數據的人就很重要。
沈志勇認為如果把大數據想像成一座不停累積的礦山，那麼大數據工程師的工作就是，「第一步，定位並抽取信息所在的數據集，相當於探礦和采礦。第二步，把它變成直接可以做判斷的信息，相當於冶煉。最後是應用，把數據可視化等。」
因此分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程師在「玩數據」時最重要的三大任務。通過這三個工作方向，他們幫助企業做出更好的商業決策。
㈣ 為什麼說大數據人才緊缺
因為大數據也就是這兩年才興起的，所以精通大數據的人不是很多，這樣就造成了需求跟實際人才供應數量不對等的，所以就緊缺了。
㈤ 大數據這個行業人才需求量在不斷擴大，大數據行業人才真的供大於求了嗎
隨著社會的發展 ，整個社會需求的人才越來越高端 ，但凡沒點實際能力 ，都不能好好的立足於社會 ，日子沒那麼安逸了 !大數據對人才的需求越來越大 ，但實際上，大數據人才供並非大於求 ，一下我就帶你們進入角色 ，一起了解大數據的人才市場吧 !
在這個現代化社會里 ，管怎麼說還是至少要掌握一些網路技術的，或許認認真真的學習大數據專業 ，你就能在這個領域里閃閃發光 ，成為大數據領域的璀璨星光 ，大數據市場永遠需要你 ，你做好准備了嗎 ?
㈥ 什麼是大數據 大數據是什麼意思
大數據是來一種規模大到在獲取、源存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。
(6)大數據人才是什麼意思擴展閱讀
大數據的價值體現在以三方面：
1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；
2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；
3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。
㈦ 大數據需要什麼樣的人才
大數據需要以下六類人才：
一、大數據系統研發工程師。
這一專業人才負責大數據系統研發，包括大規模非結構化數據業務模型構建、大數據存儲、資料庫構設、優化資料庫構架、解決資料庫中心設計等，同時，還要負責數據集群的日常運作和系統的監測等，這一類人才是任何構設大數據系統的機構都必須的。
二、大數據應用開發工程師。
此類人才負責搭建大數據應用平台以及開發分析應用程序，他們必須熟悉工具或演算法、編程、優化以及部署不同的MapRece，他們研發各種基於大數據技術的應用程序及行業解決方案。其中，ETL開發者是很搶手的人才，他們所做的是從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要，將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎，為提取各類型的需要數據創造條件。
三、大數據分析師。
此類人才主要從事數據挖掘工作，運用演算法來解決和分析問題，讓數據顯露出真相，同時，他們還推動數據解決方案的不斷更新。隨著數據集規模不斷增大，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長，具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大數據人才，他們所從事的是熱門的分析師工作。
四、數據可視化工程師。
此類人才負責在收集到的高質量數據中，利用圖形化的工具及手段的應用，清楚地揭示數據中的復雜信息，幫助用戶更好地進行大數據應用開發，如果能使用新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那麼，就成為很受歡迎的人才。
五、數據安全研發人才。
此類人才主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施，而對於數據安全方面的具體技術的人才就更需要了，如果數據安全技術，同時又具有較強的管理經驗，能有效地保證大數據構設和應用單位的數據安全，那就是搶手的人才。
六、數據科學研究人才。
數據科學研究是一個全新的工作，夠將單位、企業的數據和技術轉化為有用的商業價值，隨著大數據時代的到來，越來越多的工作、事務直接涉及或針對數據，這就需要有數據科學方面的研究專家來進行研究，通過研究，他們能將數據分析結果解釋給IT部門和業務部門管理者聽，數據科學專家是聯通海量數據和管理者之間的橋梁，需要有數據專業、分析師能力和管理者的知識，這也是搶手的人才。
㈧ 大數據處理需要什麼樣的人才需要具備哪些技能
既然你是零基礎，就得從頭學起了
先學習基礎知識，從基本的學起，
首先要深刻理解專什麼是大數據，大屬數據的特點和價值等
先讀一下《大數據時代》
然後，從基本的工具開始，比如EXCEL，SPSS
可以看書《誰說菜鳥不會數據分析》全套書籍
等有了一定的基礎和能力後，再學習R語言或PYTHON
如果要做真正的大數據分析，HADOOP估計你也少不了要用的！
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