基于前程无忧招聘信息的数据人才需求分析
前程无忧使用评估报告
前程无忧使用评估报告前程无忧是国内最大的人力资源服务商之一，其主要业务涉及招聘、人才培训和人力资源管理。
早在1998年，前程无忧就在中国人才市场中建立了领先的地位，成为了求职者和用人单位的首选平台。
为了深入了解前程无忧的使用情况并给出相关的评估报告，本文将从用户角度出发，分别从平台优点、缺点和未来发展三方面进行分析。
一、平台优点1.资源丰富。
前程无忧平台汇集了全国范围内的大量企业和求职者，提供丰富的岗位和人才资源，为用户提供高质量的招聘服务。
2.操作简便。
前程无忧平台的操作界面简洁明了，易于使用，用户可以方便地浏览招聘信息和简历等内容，提高了招聘效率。
3.服务好质量高。
前程无忧为企业客户提供专业的人力资源咨询服务，包括人才招聘、人事代理、工商代办等方面，满足用户的多元化需求，客户反馈满意度高。
4.安全稳定。
前程无忧平台的技术安全和平台稳定性得到了行业和客户的认可，好的平台安全性能是招聘网络的基础。
5.360度评测。
前程无忧的人才招聘、人才管理、职业生涯规划等多种服务均支持360度评测，确保企业和求职者能够真正了解对方的各方面能力和履历，为招聘和人才管理提供了更多数据和信息。
二、平台缺点1.价格较高。
前程无忧的服务价格较高，对于中小企业和刚刚起步的个体求职者来说，价格过高是一大障碍，可能会影响用户的使用选择。
2.行业龙头地位。
前程无忧在行业内处于绝对龙头地位，与其他竞争对手的竞争优势相对较小，这也导致前程无忧的创新和变革不够迅速，满足使用者的不同需求的能力相对较差。
3.匹配准确度有待提高。
在大量招聘信息和人才资源的基础上，前程无忧仍存在匹配准确度不高的问题。
在信息精准化和个性化服务方面还有待优化。
三、未来发展1.创新发展。
随着新经济时代的到来，前程无忧需要不断开拓创新，使自身服务不仅止于招聘市场，而是更广泛的人力资源服务市场，不断提升服务水平，深度发掘人才需求端和供给端的巨大潜力。
2.多元化服务。
前程无忧调研报告2023
前程无忧调研报告20231. 引言本报告是基于对前程无忧的调研结果，并对其在2023年的发展前景进行分析和评估。
前程无忧是中国领先的人力资源服务供应商之一，提供招聘、猎头、薪酬调研等服务。
随着中国经济的快速发展，人力资源市场的需求也日益增长。
本报告旨在了解前程无忧在2023年的发展策略以及面临的挑战，为投资者提供有关前程无忧未来发展的参考。
2. 市场概况在中国，随着劳动力市场的不断扩大和就业需求的增长，人力资源服务市场呈现出良好的发展势头。
作为领先的人力资源服务供应商，前程无忧在这个市场中占据了重要地位。
根据相关数据，前程无忧的市场份额在过去几年中保持了稳定增长，并且预计在2023年仍然具有较大的增长空间。
3. 公司战略分析3.1 市场扩张在面对日益激烈的竞争环境中，前程无忧积极采取多种策略来扩大其市场份额。
首先，前程无忧通过不断完善自身的产品和服务，提高客户满意度，巩固现有市场份额。
其次，前程无忧还加强了与合作伙伴的合作，拓展新的市场渠道，提高产品的覆盖范围。
最后，前程无忧还加大了在一二线城市的市场推广力度，延伸到三四线城市，进一步提升市场占有率。
3.2 技术创新随着信息技术的不断发展，前程无忧意识到技术创新对于其未来发展的重要性。
因此，前程无忧积极投资于技术研发和人才培养，努力开发出更多适应市场需求的创新产品。
例如，前程无忧推出了智能招聘系统，通过人工智能和大数据分析，提供更准确和高效的人才匹配服务。
这种技术创新不仅提高了前程无忧的竞争力，也加强了公司与客户之间的合作关系。
4. 面临的挑战虽然前程无忧在中国人力资源市场具有杰出的地位，但仍然面临一些挑战。
首先，随着互联网的普及和竞争对手的增加，前程无忧需要不断提高产品和服务的质量，以满足客户不断提升的需求。
其次，人才短缺和人才需求趋势的快速变化也给前程无忧带来了巨大的压力，需要更加灵活和敏捷地应对市场变化。
此外，政策的调整和法规的变化也可能对前程无忧的业务运营产生一定的影响，需要及时调整和应对。
企业数字化学习中教学设计人才需求探究——基于企业招聘信息的内容分析
内容 分 析 的 信 度 分 析 是 指 两 个 以 上 参
与 内容分析 的研究者对相同类 目判断的一致
性 。本 研 究设 置 了三位 研 究者 ，以笔 者为 主 评 判 员 ，另有 两名 助 理评 判 员 ，共 同进行 类 目评判 ，应用 公式 Ｒ ＝ ｎ ＊ Ｋ ／ ［ １ ＋ （ ｎ － ｉ ） ｋ ］ 计算 信 度值 ，其 中ｎ 代 表评 判 的总 人数 ，Ｋ 为平 均 相 互 同意度 。通过 计 算 ，三个 维 度 的信度 均 大 于０ ． ９ ，即可 以把主 评判 员的评 判结果 作为 内容分析 的结果 。 三 、研究 结果 与分析 （ 一） 关 于基本要 求 Ｉ ． 学历要 求 统计 结 果显 示 ，企 业对 教学 设计 人才 的 学 历要 求 较 高 ，达 到本科 及 以上 学 历要 求 的 占８ ３ ％ ，其 中研 究生 学历为 ７ ％ 。作 为一个 重度 知 识 密集 型 岗位 ，教 学 设计 者要 进 行构 思创 意 、策略 设计 等 创造 性 劳动 ，对 知 识储 备 、 应 用 、整 合和创 新要 求 自然很 高 。 ２ ． 专业 要求 统计 结 果显 示 ，企 业对 教学 设 计人 员专 业 背景 似乎还 没有 形成共 识 ，除 了４ ９ ％ 的企业 主要 求为 教 育技 术 学专 业或 教 学设 计研 究方 向外 ， 其它 从教 育 学 、计算 机 、文 学策 划或 与设 计 内容 相关 的 学科 专业 等招 揽 人才 ，甚 至还有 部分企 业对专 业没有 限制 。
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前程无忧 调查报告
前程无忧调查报告前程无忧调查报告近年来，随着经济的快速发展和就业市场的日益竞争激烈，人们对于职业发展和就业前景的关注度越来越高。
而作为中国最大的人力资源服务提供商之一，前程无忧在这个领域扮演着重要的角色。
为了了解当前就业市场的现状和趋势，我们对前程无忧进行了一项调查，并根据调查结果撰写了这份调查报告。
一、就业市场概况根据前程无忧的数据显示，当前就业市场总体保持平稳增长的态势。
随着新兴产业的兴起和传统产业的转型升级，许多新的职业岗位不断涌现，为就业市场提供了更多的机会。
同时，随着经济的发展，人们对于职业发展和薪酬待遇的要求也越来越高，不再满足于简单的工作岗位，而更加注重个人能力的提升和职业规划的发展。
二、热门行业与职位根据前程无忧的数据分析，信息技术、金融、医疗健康、教育和互联网行业是当前就业市场的热门行业。
这些行业在经济发展中起到了重要的推动作用，也为就业市场提供了更多的机会。
在这些行业中，软件开发、数据分析、销售与市场营销、人力资源和财务等职位需求最为旺盛。
这些职位不仅需要专业知识和技能，还需要具备良好的沟通能力和团队合作精神。
三、就业市场的挑战与机遇虽然就业市场总体保持平稳增长的态势，但仍然面临一些挑战。
首先，随着技术的发展和产业的变革，一些传统行业的就业机会逐渐减少，就业压力逐渐增加。
其次，毕业生就业形势依然严峻，竞争激烈。
在这个时代，仅仅拥有一纸学历是远远不够的，毕业生需要具备专业知识、实践经验和创新能力，才能在就业市场中脱颖而出。
然而，就业市场的挑战也带来了机遇。
随着新兴产业的发展，许多新的职业岗位和行业不断涌现，为求职者提供了更多的选择。
同时，随着人们对于职业发展和薪酬待遇的要求提高，企业也更加注重人才的培养和引进，提供了更多的发展机会和福利待遇。
四、职业发展与培训根据前程无忧的调查结果显示，职业发展和培训是求职者和雇主共同关注的重要问题。
对于求职者而言，职业发展意味着个人能力的提升和职业规划的发展。
人才招聘部招聘需求分析与人才储备计划
人才招聘部招聘需求分析与人才储备计划在当今竞争激烈的人才市场中，招聘是一个企业发展的重要环节。
精准的需求分析和合理的人才储备计划，对于企业的长远发展至关重要。
本文将介绍人才招聘部的招聘需求分析以及人才储备计划，为企业提供一种科学的人才管理方式。
1. 招聘需求分析1.1 岗位需求分析招聘需求分析的第一步是对岗位进行深入分析。
该部门需要与各部门密切合作，了解各岗位的职责和要求。
通过与部门经理的沟通，确定各个岗位的具体需求，并制定相关的招聘计划。
1.2 级别与薪酬分析在进行招聘需求分析时，还需要根据岗位的级别和职责来制定相应的薪酬方案。
根据市场薪酬水平以及公司预算情况，进行综合考虑和分析，以确保该部门薪酬制度的合理性和竞争力。
1.3 技能与能力要求分析不同的岗位需要不同的技能和能力。
因此，在招聘需求分析中，还需对所需技能和能力进行详细的分析和要求。
这样可以确保所招聘的人才具备相关的素质和能力，以符合岗位的要求。
2. 人才储备计划2.1 内部储备内部储备是指在公司内部寻找和培养潜在的人才。
针对一些核心岗位或关键职位，招聘部可以通过内部候选人的选拔和培养，为未来的需求做好准备。
这种方式可以提高员工的士气和忠诚度，并减少对外部市场的依赖。
2.2 外部储备外部储备是指通过招聘和市场调研，寻找外部的人才储备库。
这些人才可以是通过招聘渠道引进的，也可以是通过合作机构或人才库筛选而来的。
招聘部可以根据公司的战略规划和未来发展方向，通过与外部人才建立联系和关系，以便在需要时能够快速招聘。
2.3 长期储备长期储备是指为满足未来发展需要而建立的团队。
招聘部可以通过与高校、职业培训机构等建立合作关系，积极开展校园招聘和实习项目。
这样可以从源头上储备优秀人才，为企业的长远发展提供有力支持。
3. 人才招聘部的工作流程3.1 人才需求收集招聘部首先要与各部门进行沟通，了解各个岗位的具体需求。
通过该部门与部门经理的合作，及时收集到各个岗位的人才需求信息。
人才招聘数据分析报告
人才招聘数据分析报告一、引言在当今竞争激烈的人才市场中，企业需要仔细分析招聘数据以制定有效战略。
本报告旨在通过对人才招聘数据的分析，为企业提供决策支持和洞察力。
二、招聘活动概览1. 招聘渠道分析通过分析招聘渠道，可以了解哪些渠道对于吸引优秀人才更为有效。
根据我们的数据分析，公司的官方网站和专业招聘网站是最常用的招聘渠道。
公司的官方网站吸引了10%的应聘者，而专业招聘网站占据了30%的市场份额。
此外，推荐和员工内推也是重要的招聘渠道，分别占应聘者数量的15%和20%。
2. 招聘效果分析招聘效果是评估一个招聘活动成功与否的重要指标。
通过分析招聘数据，我们可以了解到不同岗位的招聘效果有所不同。
例如，销售部门的招聘较为成功，每个空缺职位平均有15位应聘者竞争。
而在技术部门，平均每个职位只有8位应聘者。
这表明，公司在技术岗位的招聘活动还需进一步改进。
三、招聘效率分析1. 招聘周期分析招聘周期是指从发布职位到最终招聘完成的时间。
我们发现，招聘周期因岗位不同而异。
高层管理职位的招聘周期最长，平均需要60天以上，而普通员工职位的招聘周期一般在30天左右。
为了提高招聘效率，公司可以采取一些措施，如优化招聘流程、提前预测人才需求等。
2. 招聘费用分析招聘费用是招聘活动的重要成本，也需要进行有效管理。
根据我们的数据分析，公司每年的招聘费用约为公司总收入的5%。
同时，公司每个职位的平均招聘费用为5000元。
通过进一步分析，我们发现，技术岗位的招聘费用相对较高，而营销岗位的招聘费用相对较低。
四、人才流失分析1. 员工离职率分析员工离职率是衡量员工流失情况的指标。
通过分析招聘数据，我们发现公司的员工离职率平均为15%。
其中，销售部门的员工离职率最高，达到25%。
这可能与销售工作的高压和竞争性环境有关。
为了减少员工流失，公司可以加强对员工的培训和激励措施。
2. 员工离职原因分析员工离职原因分析可以帮助公司找出导致员工流失的主要原因，并采取相应的措施加以改善。
基于前程无忧招聘信息的数据人才需求分析
关键词 ：数据人才 ；需求分析 ；技能类职位 ；关键词提取 ；职业路径图谱 ；数据挖掘
中图分类号 ：TP391.3
文献标识码 ：A
文章编号 ：2095-1302（2019）08-0112-05
0引言
随着互联网的发展及物联网的普及，行业应用所产生的 数据呈现爆发式增长。据国际数据公司 IDC 发布的报道 [1] ： 2018 年中国的数据量大约为 7.6 ZB，而到 2025 年，这一数 字将增至 48.6 ZB，中国的“数据圈”将以年均增长 30% 的 速度领跑全球。海量的数据蕴含着难以估量的价值，有效合 理的数据挖掘将成为推动经济发展的一大动力。伴随着海量 数据，扑面而来的是数据相关岗位需求量的持续增长。关注 市场需求，抓住时代机遇，培养数据人才，探索学科发展， 众多国内外专家、学者在学生培养、课程设置、人才需求等 方面进行了积极的探索与尝试。
Gonzales 收 集 并 分 析 了 2008—2018 年 期 间 Code4Libs Jobs 网站上 492 名图书管理员与档案管理员的职位发布情况， 并对编程技术、工作类型、公司类型进行了讨论 。 [13]
Hammad Rauf Khan 等通过对美国高校图书馆数据员招 聘广告进行内容分析，讨论了市场紧缺的数据馆员的技能需 求、技能偏好，并得出学术图书馆员需要创建和支持数据密 集型研究的结论 。 [14]
或缺的技能利器。此外，使用 TF-IDF 和 TextRank 两种算法对岗位职责进行关键词提取，排名前 3 的关键词均为“数
据”“经验”“能力”，这验证了市场对数据分析人才的期望，除了基本技能外行业经验。最后对大数据的岗位职责进行了挖掘，进而绘制出数据科学行业的职业路径图谱。
收稿日期：2019-04-13 修回日期：2019-05-17 基金项目：厦门大学嘉庚学院校级科研孵化项目（2018L01）
前程无忧、智联招聘、中华英才网站招聘比较分析
8、其他渠道。
招聘渠道很多，应根据招聘需求的实际情况选择招聘渠道，提高招聘效率。
c 信息更新快。网络招聘信息更新速度很快，每天更新的职位与人才很多，能够在第一时间掌握招聘单位的需求与人才信息。
d 信息空间大。招聘与求职无区域限制。无区域限制给招聘供方提供了足够的信息空间，给求职者创造更多的就业机会，特别是对于异地求职者， 如果采取传统的求职方式，恐怕还得来回奔波于两个城市之间，通过网络可以获取同等竞争的空间。 e 招聘成本低。招聘方在人才市场招聘，需要支付一定的摊位费，求职者要花不少钱制作精美的简历，加上门票、交通、通讯等费用，频繁进入人 才市场，招聘成本会大大高于网络招聘。而网络招聘是一次投入，长期受益，大大降低了招聘成本。
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基于前程无忧招聘信息的数据人才需求分析作者：朱思霖郭丽清来源：《物联网技术》2019年第08期摘要：随着大数据时代的到来，企业对数据人才的需求越来越大。
如何成为企业青睐的数据人才，合理规划职业发展路径成为所有有志于投身数据产业的人需要思考的问题。
该文爬取2019年3月前程无忧网站1万多条大数据相关的招聘信息，通过分析、挖掘得到如下结论：大数据行业中技术类岗位需求量最大，占总量的67.7%;具有3～4年行业相关经验的本科生最容易找到工作;Hadoop，SQL，Spark，Java，Hive等是从事大数据行业不可或缺的技能利器。
此外，使用TF-IDF和TextRank两种算法对岗位职责进行关键词提取，排名前3的关键词均为“数据”“经验”“能力”，这验证了市场对数据分析人才的期望，除了基本技能外，同时看重是否有“数据”意识，具备相关行业经验。
最后对大数据的岗位职责进行了挖掘，进而绘制出数据科学行业的职业路径图谱。
关键词：数据人才;需求分析;技能类职位;关键词提取;职业路径图谱;数据挖掘中图分类号：TP391.3 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2019）08-0-050 引言随着互联网的发展及物联网的普及，行业应用所产生的数据呈现爆发式增长。
据国际数据公司IDC发布的报道[1]：2018年中国的数据量大约为7.6 ZB，而到2025年，这一数字将增至48.6 ZB，中国的“数据圈”将以年均增长30%的速度领跑全球。
海量的数据蕴含着难以估量的价值，有效合理的数据挖掘将成为推动经济发展的一大动力。
伴随着海量数据，扑面而来的是数据相关岗位需求量的持续增长。
关注市场需求，抓住时代机遇，培养数据人才，探索学科发展，众多国内外专家、学者在学生培养、课程设置、人才需求等方面进行了积极的探索与尝试。
在国内，文献[2-10]分别从各学科方面的人才培养、课程设计、需求分析等角度出发，通过对网络招聘信息进行调查、分析、挖掘，各自给出了大数据环境下的学生培养、课程设置、人才需求方面的建议。
具体来说，周晓燕等通过对数据管理人才的招聘信息进行解析，得出了數据分析能力和计算机能力是社会对大数据管理人才的最真实需求的结论[6]。
在高等教育研究方面，何海地综合研究了美国大数据硕士研究生教育的背景及现状情况，并得出了“技术硬指标”和“人文软实力”是数据科学家的必备知识技能的结论[7]。
王曰芬等通过对Web of Science数据库中数据科学有关文献进行检索并分析挖掘，得出了国外的数据科学研究方向及趋势主要集中在数据的存储、归档、管理层面，系统设计、数据深度处理层面，高效的数据价值挖掘层面三个方面的结论[8]。
在招聘信息挖掘方面，张俊峰等通过对国内招聘类网站的数据类岗位进行特征挖掘，得出数据分析师、数据挖掘工程师和信息管理人员在能力、学历、专业知识、工具和计算机技能及工作经验方面的招聘信息有一定的相似性，也存在一定的差异的结论[9]。
黄山等利用关联规则分析了大数据领域的招聘信息，并得出一线城市需求量大且大数据的人才需求趋势处于增长态势的结论[10]。
在国外，Baumer认为数据科学是一个跨学科的领域，对于文科生修读数据科学课程应该进行架构性的课程设计，即通过具体问题来获取、管理、分析、处理、查询、可视化数据后，并以书面、图形和口头的方式展示最终成果[11]。
Hardin等则通过对七个机构的案例研究，展示了不同的数据科学方法在课程创新方面的应用，并对本科生参与数据科学课程设计及进行数据研究提供了借鉴[12]。
Gonzales收集并分析了2008—2018年期间Code4Libs Jobs网站上492名图书管理员与档案管理员的职位发布情况，并对编程技术、工作类型、公司类型进行了讨论[13]。
Hammad Rauf Khan等通过对美国高校图书馆数据员招聘广告进行内容分析，讨论了市场紧缺的数据馆员的技能需求、技能偏好，并得出学术图书馆员需要创建和支持数据密集型研究的结论[14]。
众多学者对大数据环境下多个领域的人才需求作出了指引，但是大数据方向的未来职业发展路径仍不够清晰，市场需求的知识技能尚不够明确，招聘企业的关键岗位职责也不够明了。
为了解决上述问题，本文爬取前程无忧网站中10 033条大数据相关的招聘信息，经过对数据的处理分析后，绘制了数据科学行业的职业路径规划，重点分析了大数据技术类人才的技能需求，最后利用TF-IDF[15]算法和TextRank[16]算法对大数据的岗位职责信息进行关键词提取，进而得出大数据方向从业人员的能力要求与知识特点，以期为投身于数据科学行业的相关人员指明方向。
1 数据来源本文数据源自2019年3月前程无忧网站大数据相关行业的招聘信息。
通过网络爬虫方式获取，爬取的关键词设置为“大数据”“数据”，对城市、学历等词条均不设限。
经过去重、去空、筛选等数据清洗操作后，有效招聘数据条目为9 608条，该数据词条基本情况如图1所示。
本文后续的分析、挖掘等操作均基于此数据，此后不再赘述。
2 数据分析2.1 不同工作岗位的数据人才分布情况根据工作岗位将招聘需求信息进行分类，具体为：技术、销售、产品、运营、其他方面等五大类。
在图2中展示了大数据行业各类岗位需求分布详情。
其中，图2（a）为大数据各类职位需求占比情况，技术类需求最多，招聘词条数为7 056条，占比67.7%，其余依次为产品（14.5%）、销售（7.9%）、教育（3.7%）、运营（2.6%）、其他方面（3.6%）等。
图2（b）展示了大数据职位的各个需求类别的详细划分与占比情况。
以技术类为例，技术类中涵盖了开发、工程、分析、架构、算法、技术、测试、可视化等八个子类，其需求占比数据是根据招聘词条的关键词进行筛选，如开发类需求数目为2 856条，技术类总条目数为7 056条，所以开发类占比为40.48%，以此类推。
2.2 技术类职位挖掘在大数据职位需求占比中，对于技术类职位需求最多，所以对技术类职位需求的技能信息进行重点挖掘。
（1）技能需求分析在爬取的大数据行业招聘信息中，对岗位要求信息中的英文单词进行提取，并统计各个单词出现的频率，进而绘制大数据技能要求词云图，结果如图3所示。
图中展示了词频排序前100的词语，所示单词的大小与其词频有关，所示单词的着色为随机着色。
例如，在岗位要求信息的英文单词中，Hadoop出现的次数最高，词频为5 202次，故在词云图中字体最大、最显眼。
通过词云图可以获知，想要从事大数据方面的技术类岗位，Hadoop，SQL，Spark，Java，Hive，Python，HBase等均是不可或缺的利器。
数据库类单词SQL，词频第2，说明随着数据量的增大，存储、处理等问题越来越受到市场的关注。
编程语言类单词Java词频最大，位于总词频的第4位，说明Java仍然是最受青睐的编程语言。
（2）编程语言及数据库需求情况编程语言方面，Java，Python，Scala占据了75%以上的比例，足以说明这三门语言在大数据行业的重要性;数据库方面，SQL一枝独秀，几乎占据了所要求数据库的半壁江山，其次分别为Oracle，ETL，Redis，MongoDB，Sqoop等。
详细数据如图4所示。
（3）工作经验及学历需求情况在工作经验及学历要求方面，大数据行业更青睐于有经验的技术类人员，其中3～4年经验最佳。
这在一定程度上说明，市场最需要的是具有行业经验以及一定技术能力的从业人员，而一般情况下，3～4年恰好在成本上也比较能让企业接受。
这就不难看出，对于经验需求方面，3～4年经验需求最大。
在学历方面，本科及大专学历占据了近80%的市场需求，这恰恰在一定程度上说明了大数据行业具有技能性的门槛以及经验性的偏好;而硕士、博士需求比例占比3.8%，则在一定程度说明了市场对用人成本的把控程度，详情如图5所示。
2.3 岗位职责关键词分析对大数据行业招聘信息中的岗位要求信息进行提取汇总，并作为岗位职责信息的语料。
使用Python中jieba库的逆文档频率（Term Frequency–Inverse Document Frequency，TF-IDF）算法和TextRank算法对岗位职责的文本信息进行关键词提取，并提取排序前50的关键词。
其中，TF-IDF是一种对文档中关键词权重进行统计的方法，即字词的重要性与它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降，具体计算公式如下：TextRank是对句子进行分割后，保留主要词性的字或词来构成有向无权图，通过计算图的节点连接权重来分析单词关键与否的算法，其具体计算公式为两种算法的关键词提取结果如图6所示。
通过观察可知，不论是依赖语料、基于统计的TF-IDF算法，还是侧重词语之间相互关联性的TextRank算法，所得的关键词提取结果大体一致。
例如，两种算法提取出的前50个关键词中，重叠关键词占比接近80%。
另外，可以通过关键词结果看出，对“数据”的理解，对“经验”的要求、对“能力”的要求是各个公司最看重的招聘要素，另外关于“团队”“技术”“业务”“产品”等方面也是各公司的关注重点。
2.4 综合素质能力要求在综合素质方面，本文通过对岗位要求信息中的英文单词进行提取，绘制了综合素质方面需求的技能单词词频图，具体如图7所示。
在综合素质方面，大多数招聘单位会要求应聘者熟悉常用办公软件，如Excel，PPT等办公软件;部分招聘单位更看重经验、解决问题的能力，如会在招聘需求中体现“experience”“bug”等信息;偏重技术类的岗位，在招聘时可能会更强调相应的资格，例如，某招聘公司需求的是数据库开发工程师，那么其招聘需求出现技能资格“dba”“ocp”的概率就较大。
3 数据行业职业发展路径基于数据的职业之路，以数据为中心，对许多岗位进行重新定义，故在图8中绘制数据行业职业发展路径并对大数据的关键技术进行梳理。
例如，以数据分析为中间岗，可向业务岗方向延伸，进而走产品经理相关方向的职业之路;而同时数据分析又为技术岗，可向技术类职位进行职业延伸，如数据工程方向、数据挖掘方向等。
不管是从事技术岗、中间岗还是业务岗，在特定领域进行深挖都有可能成为具有特定行业经验、具有特殊技能的数据科学家。
而不论是传统数据分析之路还是基于大规模分布式处理的新路径，都是以数据处理技术为基础，故在图8（b）中列出了大规模分布式数据处理的技术要点。
4 结语2018年4月，教育部推出了教育信息化2.0行动计划[17]，即实施数字资源服务普及等八大行动。
大数据和人工智能已經上升到国家战略的高度，而基于相关技术推动经济社会各领域从网络化向数字化、智能化加速跃升已成为业界共识。
大数据技术已成为国家数字经济的重要生产要素，数据采集、数据安全、数据开发利用、数据共享等一系列围绕数据开展的产业链正在形成。