" U2 l5 x" ]! q \
目前我国已经有80多所高校开设了数据科学与大数据技术专业,很多人对于数据科学与大数据技术专业比较感兴趣,都想去报考。想知道数据科学与大数据技术专业就业前景怎么样,好不好找工作呢?下面小编为大家介绍一下!
& ?& o: _" e/ D2 X, d1 f0 H 
9 e) H5 q# R5 S. O( H1 n$ j- {8 }
大数据科学与大数据技术专业好不好
/ G: G+ Y/ w! y$ B
专业还是不错,但这个专业对数学与物理的功底要求不是一般的高。物理必须非常好,数学是计算,物理是思维与想象的严密。如果高中数学、物理不好,还是谨慎报考。否则进去后,听不懂,作业做不了,最后挂课很多,毕业证都没了。因此,高中数学不好,物理不好的,一定要小心报考。
; ?4 x* F1 g& `) ~# s/ Y
另外,从对数学和物理的要求这么高看,相对而言,高等级的学校(如985、211或双一流)开设的会得心应手,而一些低端的学校,可能差一些;尤其是民办(独立)学院,可能师资都成问题;但这些低端的学校,在宣传上可能比高端学校做得好,罗列一大堆证书和获奖,可能是都是化钱买的。
3 b# R* g* e# m& [ G6 d
报考学校时,要多比较,看看有没有硕士点、博士点。如果都没有的,那相对差很多,毕竟这是一个高智商的专业。
9 [! O" W% ^0 p, Z5 u9 u
数据科学与大数据技术专业就业前景分析
; Y' O* C# V1 a0 _# d: U1 {2 h
随着移动互联网和智能终端的普及,信息技术与经济社会的交汇融合,引发了数据迅猛增长。新摩尔定律认为,人类有史以来的数据总量,每过18个月就会翻一番。而海量的数据蕴含着巨大生产力和商机。
$ Z: v. A |' X2 q% T& E
2011年至2014年四年间,我国大数据处于起步阶段,每年均增长在20%以上。2015年,大数据市场规模已达到98.9亿元。2016年增速达到45%,超过160亿元。预计2020年,我国大数据市场规模将超过8000亿元,有望成世界第一数据资源大国。但数据开放度低、技术薄弱、人才缺失、行业应用不深入等都是产业发展中亟待解决的问题。
; ?% j+ M! j0 C! i6 S
根据领英发布《2016年中国最热职位人才报告》显示,有六类热门职位的人才当前都处于供不应求状态,稀缺程度各有不同,其中,数据分析人才的供给指数最低,仅为0.05,属于高度稀缺。
* a/ H! W6 W" Z! A v! N
目前的当务之急是解决大数据人才瓶颈问题,相关调查显示,未来3-5年大数据人才缺口达到150万之多。,但截至目前,中国大数据从业人员只有约30万人。同时,大数据行业选才的标准也在不断变化。初期,大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域,以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域延伸发展,对统计学、数学专业的人才,数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。
# b. K, y W+ x. A0 {# }: i
数据科学与大数据技术专业就业薪资在多少
7 W' C- _; n" G/ x; ]* c+ {5 C) C
在一些发达城市,比如美国,大数据分析师每年平均薪酬高达17.5万美元,而国内顶尖互联网公司,大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%,且颇受企业重视。
, F% _+ I8 @4 ~7 F# ^
国内某大型招聘平台给出的数据分析师的平均薪酬为:9724(取自 1139 份样本),在北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙等城市,大数据分析师需求量也是非常大的,因此,大数据分析是很有发展前途的。
, p" G% S$ Z, D$ q2 q9 H! _ 数据科学与大数据技术专业就业方向
" C" I+ |$ m. E1 } 1.大数据系统架构师
4 Y9 H4 W/ O l# ~ 大数据平台搭建、系统设计、基础设施。
; ]$ n( B( F$ y- h5 `8 ?
2.大数据系统分析师
+ A+ l7 K, s) v& Y 面向实际行业领域,利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。
$ h# j! K/ d, t: J 3.hadoop开发工程师。
' l$ W* h& f0 o 解决大数据存储问题。
% U1 c+ P; j) J
4.数据分析师
, S: b, r5 ^0 @+ v6 `9 P
不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。
; E1 q7 C3 v8 S* X: L- C y; a 作为一名数据分析师,至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门,至少能用Acess等进行数据库开发,至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建,至少掌握一门编程语言。总之,一个优秀的数据分析师,应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
" m! C9 \: x6 Y, ~6 J