大数据技术体系及人才需求
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案
一、项目背景
随着数据量的不断增加，大数据技术涌现出新的发展机遇，但是，我们在培养大数据技术专业人才方面还存在一些问题：学校教学资源有限，师资力量薄弱；学生如何掌握大数据技术，懂其原理、应用和开发？
为了解决上述问题，我们为2024级的大数据技术专业学生制定了大数据技术与应用专业人才培养方案，以提高大数据技术专业学生的素质，满足大数据技术应用的市场需求。
二、目标
本专业人才培养方案旨在培养具有大数据技术和应用能力的高素质应用型人才，同时具备自学能力，分析问题、推理解决问题、系统思维、服务意识和团队协作等能力。
三、培养计划
1、基础理论课程：本专业人才培养方案要求大数据技术专业学生系统学习数学、计算机科学、管理学等基础理论课程，以打好基础。
2、基础技能课程：学生需要掌握大数据处理、数据挖掘、数据可视化、数据安全等基本知识，熟练掌握数据库和编程技能，以及云计算、移动应用等最新技术。
3、拓展学习课程：学生需要学习机器学习、算法、互联网技术，要熟悉流行的开源框架，增强应用能力。
大数据技术在人才招聘与人力资源管理中的应用与优化
大数据技术在人才招聘与人力资源管理中的应用与优化在当今信息爆炸的时代，我们面临着海量数据的挑战和机遇。
大数据技术的兴起，为人才招聘与人力资源管理带来了新的突破点和方法。
本文将探讨大数据技术在人才招聘与人力资源管理中的应用与优化。
一、大数据技术在人才招聘中的应用大数据技术在人才招聘领域的应用，主要包括以下几个方面：1.1 人才需求分析通过大数据技术收集、分析和挖掘各类人力资源信息，可以获取更准确、全面的人才需求信息。
通过分析人力资源市场、企业内部人才结构以及各种社会经济因素等大数据，可以帮助企业准确把握人才需求的趋势和特点，为人才招聘提供决策依据。
1.2 人才推荐与匹配利用大数据技术，可以帮助企业迅速找到符合岗位要求的候选人。
通过对人才数据库的检索和智能匹配，可以筛选出与岗位需求相匹配的候选人，有效提高招聘效率和准确性。
1.3 人才背景调查人才招聘过程中，企业需要对候选人的背景信息进行综合评估。
大数据技术可以帮助企业收集和整理候选人的教育背景、工作经历、社交媒体活动等信息，帮助企业更全面、准确地了解候选人的能力和潜力。
1.4 招聘过程优化利用大数据技术，可以对招聘过程进行全程监控和评估，及时发现和解决问题。
通过收集和分析招聘数据，可以发现招聘流程中的瓶颈和不足，优化招聘策略，提高招聘效率和质量。
二、大数据技术在人力资源管理中的应用与优化2.1 人力资源需求预测利用大数据技术，可以对企业未来的人力资源需求进行预测和规划。
通过对历史人力资源数据、行业趋势数据等进行分析，可以帮助企业准确预测未来的人力资源需求，提前做好人才储备和招聘准备。
2.2 人才流失风险识别企业面临的最大挑战之一是人才流失。
大数据技术可以帮助企业识别潜在的人才流失风险。
通过分析员工离职率、薪酬水平、绩效评估等数据，可以识别出对企业具有重要意义的关键员工，并采取相应的激励措施，降低人才流失风险。
2.3 绩效管理与评估大数据技术可以帮助企业实现对员工绩效的全面评估和管理。
贵州省大数据产业人才需求分析
贵州省大数据产业人才需求分析贵州省作为中国大数据产业的重要基地之一，大数据产业在贵州省的发展日益迅速。
随着大数据产业的不断壮大，对于大数据产业人才的需求也不断增加。
本文将对贵州省大数据产业人才需求进行分析，从技术、管理和创新等角度深入探讨贵州省大数据产业人才的需求情况，以期为相关人才培养和就业提供一些建议。
一、技术人才需求分析随着大数据产业的蓬勃发展，贵州省大数据产业对技术人才的需求也在不断增加。
目前，贵州省大数据产业主要需要具备数据挖掘、数据分析、人工智能等相关技能的技术人才。
而在这些技能中，数据挖掘技术尤为重要。
数据挖掘技术可以帮助企业挖掘出潜在的商业机会，对企业的发展起到非常重要的作用。
贵州省大数据产业亟需掌握数据挖掘技术的专业技术人才，以满足产业发展的需求。
数据分析技术也是贵州省大数据产业急需的技术人才。
在大数据时代，数据分析成为了企业决策的重要依据。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场和消费者的需求，为企业的发展提供有力的支持。
贵州省大数据产业对掌握数据分析技术的人才的需求量也在逐渐增加。
随着人工智能技术的迅猛发展，贵州省大数据产业也对人工智能技术人才的需求量不断增加。
人工智能技术已经成为许多企业的核心竞争力，对于企业的创新和发展起到了非常重要的作用。
贵州省大数据产业对掌握人工智能技术的人才的需求不容忽视。
贵州省大数据产业对技术人才的需求主要集中在数据挖掘、数据分析和人工智能等方面。
相关高校在人才培养方面可以注重这些方面的专业设置和课程设置，以满足产业对技术人才的需求。
除了技术人才，贵州省大数据产业对管理人才的需求也在不断增加。
随着大数据产业的发展，企业对于管理人才的需求也越来越大。
在这方面，贵州省大数据产业主要需要具备市场营销、项目管理、数据治理等方面能力的管理人才。
市场营销是企业发展不可或缺的一环，而在大数据时代，对市场的了解和营销策略的制定就更加重要。
贵州省大数据产业对擅长市场营销的管理人才的需求量在不断增加。
2024年中国5G人才需求大数据报告
摘要：本报告基于广泛的市场调研和数据分析，对2024年中国5G人才需求进行了全面的分析和预测。
报告发现，在5G技术的快速发展和商业化推广的背景下，中国5G行业对人才的需求将呈现持续增长的趋势。
报告认为，到2024年，中国5G行业将需要大量的高素质人才来满足技术创新和商业应用的需要。
然而，目前5G人才的供给短缺，存在一定的人才缺口。
为此，报告建议加强5G人才培养和引进，提升相关专业教育水平和科研能力，以满足中国5G行业的快速发展和技术创新。
一、背景随着技术的进步和移动互联网的普及，5G技术作为下一代移动通信技术，被认为将推动信息通信技术进入新的发展阶段。
中国政府将5G通信作为国家战略，大力支持5G技术的研发和商业应用。
在这样的背景下，中国5G行业对高素质人才的需求日益增长，成为当前热门的就业领域之一二、5G人才需求的现状和趋势目前，中国5G行业对人才的需求主要集中在网络技术、通信工程和应用开发等方面。
特别是在5G标准制定、网络规划与优化、芯片研发和应用创新等领域，对高层次的5G人才需求较为迫切。
根据调研数据，2024年中国5G行业对5G核心技术人才的需求已经达到了数十万人的规模。
预计到2024年，随着5G技术的商业化应用和产业生态系统的完善，中国5G行业对5G人才的需求规模将进一步扩大，预计超过100万人。
三、5G人才短缺和原因分析当前，中国5G人才供给不足，存在一定的人才短缺。
首先，5G技术本身具有较高复杂性和专业性，需要掌握多项核心技术和领域知识，且相关技术仍在不断更新迭代中。
其次，目前相关专业的教育和培养相对滞后，教育资源紧缺，高等教育体系与行业需求存在一定的脱节。
此外，5G人才的供给主要依赖于高校和科研机构，而这些机构在5G人才培养和科研方面还存在一定的瓶颈。
四、解决5G人才短缺的建议针对5G人才短缺问题，报告提出以下建议：1.加强5G相关专业的教育和培养，加大高校和科研机构对5G人才培养的投入，提高教育资源的供给能力。
大数据时代的人才需求和就业趋势
大数据时代的人才需求和就业趋势随着科技和互联网的快速发展，大数据已经成为现代社会不可忽视的一部分。
大数据技术的广泛应用为企业和组织提供了巨大的发展机遇，但与此同时也给人才市场带来了前所未有的需求和变革。
本文将探讨大数据时代的人才需求和就业趋势，在大数据时代应当如何选择合适的职业发展方向。
一、大数据时代的人才需求随着大数据技术的发展，企事业单位对于大数据分析人才的需求日益增加。
大数据分析人才主要负责收集、处理和分析庞大的数据量，为企业决策提供支持和指导。
因此，数据分析能力成为大数据时代中最重要的技能之一。
其次，与数据分析相关的技能也备受重视。
比如，掌握数据清洗、数据挖掘、数据可视化等技术的人才备受企业青睐。
这些技能使得企业能够更好地利用和管理数据资源，为企业发展提供战略指导。
此外，大数据时代对于人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的专业人才需求很高。
AI和ML的快速发展使得企业能够更好地利用大数据，并通过算法进行自动化决策和预测。
因此，具备AI和ML背景的人才在大数据时代中具有巨大的竞争优势。
二、大数据时代的就业趋势在大数据时代，人才需求和就业机会不断增加，但同时也带来了激烈的竞争。
为了更好地适应大数据时代的就业趋势，个人需要具备以下特质：首先，具备数据驱动思维。
在大数据时代，企业需要从数据中获取价值，并进行有效的决策。
因此，具备数据驱动思维的人才往往更受雇主青睐。
数据驱动思维意味着能够通过数据分析找到问题的根本原因，并提出解决方案。
其次，持续学习和更新知识。
大数据技术日新月异，不断有新的技术和工具出现。
为了保持竞争力，个人需要不断学习并跟上技术发展的脚步。
这包括学习新的数据分析工具、掌握新的数据处理方法等。
此外，具备良好的沟通能力也是大数据时代的就业趋势。
在与不同部门和团队合作时，良好的沟通能力能够帮助个人更好地理解和解释数据分析结果，并与其他人员协作达成共识。
另外，灵活性和适应性也是在大数据时代就业的重要特质。
申报《数据科学与大数据技术》专业人才需求情况
申报《数据科学与大数据技术》专业人才需求情况
根据最近的人才需求趋势和市场需求，数据科学和大数据技术专业的人才需求持续增长。
以下是该专业人才需求的一些情况：
1. 专业技能需求：企业对数据科学家和大数据技术专家的技术能力有很高的要求。
他们需要具备数据分析、数据挖掘、机器学习、人工智能等相关领域的专业知识和技能。
2. 行业需求：数据科学和大数据技术在许多行业中都有广泛的应用。
金融、医疗、零售、制造等行业对专业人才的需求尤为迫切。
3. 组织规模：中大型企业和创业公司对数据科学和大数据技术专业人才需求较大。
这些企业通常拥有大量的数据，需要专业人才来分析和挖掘这些数据以获得商业价值。
4. 薪酬水平：由于对数据科学和大数据技术专业人才的需求较大，市场上的薪酬水平相对较高。
具有相关经验和技能的人才可以获得较高的薪酬和福利待遇。
5. 教育与培训：为满足数据科学和大数据技术专业人才的需求，许多高校和培训机构提供相关课程和培训项目。
这些教育和培训项目致力于培养学生和专业人才掌握所需的技能和知识。
综上所述，数据科学和大数据技术专业的人才需求呈现较为旺盛的态势。
随着技术的不断发展和应用场景的扩大，该专业人才的需求将会进一步增长。
贵州省大数据产业人才需求分析
贵州省大数据产业人才需求分析【摘要】贵州省大数据产业正处于快速发展阶段，对人才需求日益增长。
本文通过对贵州省大数据产业发展现状、人才需求特点、人才培养现状、人才供需匹配以及人才需求预测进行分析，发现随着大数据产业的兴起，贵州省对于数据科学家、数据分析师、大数据工程师等高素质人才的需求大增。
当前，贵州省大数据产业人才供给严重不足，人才培养体系不完善，与需求之间存在较大缺口。
未来，贵州省大数据产业人才需求将呈现持续增长的趋势，并对人才素质和多元化发展提出更高要求。
在这样的背景下,政府和企业应加大对人才培养力度，促进人才供需匹配，推动贵州省大数据产业持续健康发展。
【关键词】贵州省、大数据产业、人才需求、分析、发展现状、特点、培养现状、供需匹配、预测、发展趋势1. 引言1.1 贵州省大数据产业人才需求分析贵州省大数据产业人才需求分析是对贵州省大数据产业发展趋势和人才供需情况的深入研究。
随着大数据产业的快速发展，贵州省对于数据科学家、数据工程师、数据分析师等高端人才的需求不断增加。
本文将从贵州省大数据产业发展现状分析、人才需求特点分析、人才培养现状分析、人才供需匹配分析和人才需求预测分析几个方面来全面解读贵州省大数据产业人才需求的现状和未来发展趋势。
在当今数字化时代，大数据产业成为贵州省推动经济发展和转型升级的重要引擎，人才需求成为关键因素。
通过对各行业对大数据人才的需求情况进行分析，可以更好地把握贵州省大数据产业的发展方向，促进人才资源的合理配置和利用。
本文旨在探讨贵州省大数据产业人才需求现状，并探讨未来发展的趋势，为相关部门和高校提供参考和建议。
2. 正文2.1 贵州省大数据产业发展现状分析贵州省作为中国西部省份之一，自从提出“大数据弯道”战略以来，大数据产业迅速发展，成为推动经济增长的重要引擎之一。
目前，贵州省的大数据产业已呈现出以下几个特点：贵州省大数据产业规模不断扩大。
随着政府的大力支持和推动，贵州省的大数据产业规模呈现快速增长的趋势。
数据科学与大数据技术职业定位和岗位需求
数据科学与大数据技术职业定位和岗位需求数据科学与大数据技术是当前互联网时代的核心职业之一。
随着信息技术的快速发展，数据已经成为各行业的核心资源，而数据科学家和大数据技术人才则成为了珍贵的人才。
数据科学是通过应用统计学、机器学习、数据挖掘等技术，从大规模、多样化的数据中提取有价值的信息和知识的一种领域。
数据科学家要具备扎实的数学和统计学基础，能够通过分析和抽样等方法，理解和解释数据背后的现象和规律。
同时，他们还需要掌握计算机科学和编程技术，能够使用编程语言和工具进行数据处理和分析。
数据科学家在各行各业中扮演着重要的角色，他们可以通过数据分析和预测，帮助企业制定业务策略，优化运营效率，提升竞争力。
大数据技术是应对数据规模爆炸和复杂性增加的一种解决方案。
大数据技术通过使用分布式计算和存储系统，能够高效地处理海量的结构化和非结构化数据。
大数据技术人才需要熟悉大数据平台和工具，如Hadoop、Spark等，并具备数据挖掘和机器学习的知识。
他们要能够设计和搭建大数据架构，优化数据流程和查询性能，提供高效的数据分析和处理服务。
在互联网、金融、医疗、零售等行业，大数据技术人才都有着广泛的需求。
随着人工智能、物联网等新兴技术的发展，数据科学和大数据技术的需求也不断增长。
根据统计数据显示，全球每天产生的数据量已经达到了数十亿GB，数据科学家和大数据技术人才供不应求。
与此同时，数据科学和大数据技术也在不断发展，职业前景广阔。
据预测，未来几年，数据科学家和大数据技术人才的需求仍将高涨。
因此，选择从事数据科学和大数据技术，将会有很大的发展空间和机会。
如何定位自己的数据科学和大数据技术职业发展呢？首先，我们需要系统学习数学、统计学、计算机科学等相关知识，建立坚实的基础。
其次，我们要不断提升自己的数据分析和编程技能，掌握数据科学和大数据技术的最新发展。
此外，我们还需要关注行业的需求和趋势，了解当前热门的领域和技术，不断学习和实践。
数据科学与大数据技术职业定位和岗位需求
数据科学与大数据技术职业定位和岗位需求数据科学与大数据技术是当前热门的职业领域，随着信息技术的发展和数据爆炸式增长，企业对于数据科学家和大数据技术人才的需求越来越大。
本文将从职业定位和岗位需求两个方面探讨数据科学与大数据技术的发展趋势和前景。
一、数据科学与大数据技术的职业定位数据科学是运用科学方法、流程、算法和系统，从结构化和非结构化数据中提取知识和洞察力的领域。
数据科学家是指擅长数据分析和处理的专业人员，他们在数据采集、清洗、处理、分析和可视化等方面具备专业的技能和知识。
大数据技术是指用于处理海量数据的技术和工具，包括数据存储、处理、分析和挖掘等方面的技术。
大数据技术人才需要具备扎实的计算机基础知识和编程能力，熟悉分布式计算、并行计算和数据挖掘等技术。
在职业定位方面，数据科学家和大数据技术人才可以在各行各业找到就业机会。
金融、电商、医疗、制造业、交通等行业都需要数据科学家和大数据技术人才来帮助企业进行数据分析和决策支持。
同时，政府部门和科研院所也是数据科学家和大数据技术人才的重要就业领域。
二、数据科学与大数据技术的岗位需求随着大数据时代的到来，企业对于数据科学家和大数据技术人才的需求呈现出快速增长的趋势。
根据国内外的调查报告和招聘信息分析，以下是当前数据科学与大数据技术的岗位需求和趋势：1.数据科学家：主要负责数据采集、清洗、处理和分析工作，需要具备扎实的统计学、机器学习和数据挖掘等知识，熟练掌握Python、R、SQL等编程和数据分析工具。
2.大数据工程师：主要负责大数据平台的搭建和维护工作，需要具备扎实的计算机基础知识和编程能力，熟悉Hadoop、Spark、Hive等大数据技术和工具。
3.数据可视化专家：主要负责将数据分析结果以可视化的方式呈现，需要具备扎实的设计和数据分析能力，熟练掌握Tableau、Power BI等数据可视化工具。
4.数据架构师：主要负责设计和优化数据架构，保障数据的安全和高效访问，需要具备扎实的数据库和分布式系统知识，熟悉MySQL、Oracle、Hadoop等技术。
大数据专业人才培养方案
四、培养阶段与内容
1.基础阶段（第1-2学期）
-学习大数据技术基本理论、方法和技术；
-掌握基本的数据处理和分析技能；
-培养良好的学习习惯和团队协作精神。
2.进阶阶段（第3-4学期）
-深入学习大数据挖掘、机器学习等先进技术；
-提升数据分析和处理能力；
-参与实际项目，培养实践能力和创新意识。
3.提高阶段（第5-6学期）
-学习大数据产业相关政策和法规；
-培养项目管理与协调能力；
-提升综合素质，为职业发展奠定基础。
五、师资队伍与教学资源
1.师资队伍：聘请具有丰富教学经验和实践经验的专业教师，以及具有大数据产业背景的企业导师；
3.综合素质课程：大数据政策与法规、项目管理与协调、团队合作与沟通、创新思维等。
四、培养阶段与内容
1.基础阶段（第1-2学期）
-学习大数据基本理论、方法和技术；
-掌握基本的数据处理和分析技能；
-培养良好的学习习惯和团队协作精神。
2.进阶阶段（第3-4学期）
-深入学习数据挖掘、机器学习等先进技术；
-提升大数据分析和处理能力；
大数据专业人才培养方案
第1篇
大数据专业人才培养方案
一、前言
随着信息化时代的到来，大数据技术已成为国家战略发展的重要支柱。为满足社会对大数据专业人才的迫切需求，本方案旨在制定一套科学、系统、人性化的大数据专业人才培养方案，为我国大数据产业发展提供有力的人才支持。
二、培养目标
1.掌握大数据技术的基本理论、方法和技术；
第2篇
大数据专业人才培养方案
一、背景分析
当前，大数据技术正成为推动社会进步和经济发展的关键力量。在此背景下，培养一批具备专业素养、掌握核心技术的大数据专业人才，已成为我国教育领域的重大课题。本方案旨在制定一套全面、深入、适应大数据产业发展需求的专业人才培养方案。
大数据时代下的人才需求
大数据时代下的人才需求随着大数据和人工智能的迅速发展，大数据时代已经悄然到来。
在这个时代，数据已经成为企业竞争的核心要素之一，大量的数据需要被提炼、分析和应用。
因此，大数据时代下的人才需求也将发生巨大的变化。
本文旨在探讨大数据时代下的人才需求，并且对未来人才发展提出了一些建议。
一、人才需求的变化随着大数据和互联网技术的发展，人才需求也将发生巨变。
首先，大数据时代需要具备丰富的数据统计和分析能力，同时，还需要能够将数据应用于业务和决策分析中。
因此，在这个时代，数据分析师和数据挖掘工程师等专业人才将成为炙手可热的职业。
其次，随着大数据技术的发展，云计算和虚拟化已经成为了企业IT系统的关键要素。
因此，具备云计算和虚拟化技术知识的人才也将被企业所青睐。
在这个方面，云计算工程师、虚拟化技术工程师和安全专家等职位非常有前途。
第三，随着物联网技术的逐渐普及，数据和设备的连接已成为企业生产和营销的关键。
因此，在大数据时代，物联网技术工程师和软件开发人才也将会是企业钟情的目标。
二、建议面对新的时代，人才也需要不断地适应变化。
在这里，我们需要强调一些关键的建议，以帮助未来的人才更好地应对这个时代的挑战。
首先，要培养基础技能。
虽然这个时代需要各种新兴技能，但是基本的计算机知识和统计学知识也是必不可少的。
因此，在学位课程中，应该注重基础技能的培养。
其次，需求专业技能。
在大数据技术领域，有很多关键的专业知识点，例如：机器学习、数据挖掘、云计算和物联网技术等。
人才需要根据自己的兴趣和职业规划，需求相应的专业技能。
再者，注重团队合作和领导能力的培养。
虽然拥有优秀的技术能力是重要的，而团队合作和领导能力更是不可或缺的。
因此，未来的人才需要注重团队合作和领导能力的培养。
最后，时刻保持学习的状态。
随着科技的日新月异发展，业务和技术都有可能发生变化。
因此，即使到达行业之巅，也需要时刻保持学习和发掘新的可能性。
三、结论在大数据时代，人才的需求已经发生了巨大的变化。
大数据行业现状及发展趋势人才需求
大数据行业现状及发展趋势人才需求一、引言随着科技的快速发展和互联网的普及，大数据行业在过去几年取得了巨大的成功和增长。
大数据已经成为企业决策和创新的关键因素。
本文将探讨大数据行业的现状以及未来的发展趋势，特别关注在这个行业中所需的人才。
二、大数据行业现状1. 数据爆炸与挖掘的需求近年来，数据的产生和积累呈爆炸式增长。
无论是来自社交媒体、传感器技术、电子商务还是其他数据来源，数据量都在不断增加。
这些数据包含了大量有价值的信息，但如何从海量的数据中提取和挖掘这些信息成为了一个巨大的挑战。
2. 企业决策的需求随着全球化和市场竞争的加剧，企业需要比以往更准确、更及时的数据来做出决策。
大数据技术可以帮助企业分析和预测市场趋势、客户需求以及竞争对手的行动。
这些数据驱动的决策可以帮助企业提高效率、降低成本并增强竞争力。
3. 数据安全和隐私的挑战与大数据的增长相对应的是对数据安全和隐私的担忧。
随着越来越多的个人和机构将敏感数据上传到云端，数据泄漏和黑客攻击的风险也在增加。
因此，大数据行业需要专业人才来解决数据安全和隐私的挑战，确保数据的完整性和保密性。
三、大数据行业的发展趋势1. 人工智能与机器学习的整合人工智能（AI）和机器学习（ML）是大数据行业未来的重要发展方向。
通过将AI和ML技术应用于大数据分析中，可以自动化和加速数据挖掘过程。
这将使企业能够更快地发现和利用数据中的信息，并实时作出决策。
2. 边缘计算的兴起边缘计算是指将计算和数据存储的功能从中心节点转移到接近数据源的边缘设备上。
由于大数据需要更快的响应时间和更低的延迟，边缘计算在大数据行业中变得越来越重要。
边缘计算可以提供更快、更可靠的数据处理和分析能力，减少数据传输和存储的成本。
3. 云计算的普及云计算已成为大数据行业中的一项重要工具。
企业可以将大数据存储和处理任务交给云服务提供商，无需购买和维护昂贵的硬件设备。
云计算提供了弹性和可扩展性，能够根据需求快速扩展和缩减计算资源。
贵州省大数据产业人才需求分析
贵州省大数据产业人才需求分析贵州省是近年来大数据发展速度最快的省份之一，吸引了众多企业和投资者前来发展。
随着大数据技术的不断更新和应用领域的不断拓展，对大数据产业人才的需求也越来越大。
本文将就贵州省大数据产业人才需求展开分析。
一、人才需求随着贵州省大数据产业的不断扩张和深入发展，对大数据人才的需求也越来越多。
当前，贵州省大数据产业主要涉及数据采集与存储、数据分析与挖掘、数据展示与可视化、大数据应用等领域，根据区域、企业的不同情况，人才需求也存在一定的区别。
1. 数据采集与存储方面：该方向的人才主要负责数据的采集、传输、处理等工作，需要具备良好的计算机操作技能和网络知识，熟练掌握操作系统、数据库系统、云计算等技术。
对于贵州省的企业来说，对于有一定经验的人才，企业更愿意提供薪资福利和职业发展空间较好的机会。
该方向的人才主要负责数据分析、数据挖掘、算法研究等工作，需要具备扎实的数学和计算机基础知识，掌握各种数据分析工具、建模工具，并且具备一定的新技术研究能力。
对于贵州省的企业来说，这一领域的高端人才极其珍贵，能够为企业赚取更多的利润。
3. 数据展示与可视化方面：该方向的人才主要负责基于大数据的分析结果展示和可视化的工作，需要熟悉各种数据可视化工具、web开发技术、UI设计等。
对于贵州省的部分企业来说，对这一方向人才的需求较高，如智能交通、城市管理等领域。
4. 大数据应用方面：该方向的人才主要负责开发和实现大数据产品和应用程序，需要具备扎实的计算机基础、编程能力和算法知识，掌握各种开发工具和开发语言，并具备一定的软件架构设计能力。
这一领域的人才需求在贵州省相对较高，但业内高端人才居多。
二、人才培养在当前大数据人才缺口较大的情况下，贵州省政府和企业加大了对大数据人才的培养力度，主要方法有以下几种：1. 建立大数据相关专业贵州省的一些高校和学院已经建立了大数据相关的专业，例如大数据应用技术、数据管理和分析、数据可视化等专业，不少毕业生已经或者将要应聘到企业中从事大数据相关工作。
大数据专业人才社会需求分析及人才培养策略
大数据专业人才社会需求分析及人才培养策略随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据时代已经到来。
大数据技术在各行各业都得到了广泛的应用和发展，因此，对于大数据专业人才的需求也逐渐增加。
本文将对大数据专业人才社会需求进行分析，并提出相应的人才培养策略。
一、大数据专业人才社会需求分析1.1 市场的需求随着大数据技术的不断发展，越来越多的企业和组织需要大数据专业人才来帮助他们进行数据的搜集、存储、处理和分析。
大数据专业人才可以帮助企业更好地理解和利用数据，从而提高决策的准确性和效率，降低企业的风险。
1.2 行业的需求不同行业在不同程度上对大数据专业人才的需求也是不同的。
互联网、金融、医疗、制造等领域对于大数据技术的应用更为广泛，因此对大数据专业人才的需求较为迫切。
与此同时，一些传统行业也逐渐意识到大数据的重要性，并开始加大对大数据专业人才的招聘力度。
1.3 技术的需求在大数据时代，除了基本的编程能力和数据库管理知识外，大数据专业人才还需要具备数据挖掘、机器学习、人工智能等相关技术的知识和能力。
这些技能的掌握，对于大数据专业人才来说是必不可少的。
二、大数据专业人才培养策略2.1 多元化培养大数据专业人才的培养需要注重综合性和多元化，培养学生的数据分析能力、项目管理能力、沟通能力等综合素质。
此外，还需提供跨学科的培训，使学生能够获得经济学、统计学、计算机科学等领域的知识。
2.2 实践能力培养大数据专业人才需要具备较强的实践能力。
学校应该开设相关的实践课程，如数据挖掘实验、大数据算法实验等，让学生能够亲身参与实际项目的开发和实施，提升他们的实践能力和解决问题的能力。
2.3 行业合作与实习学校应积极与企业进行合作，建立实习基地，让学生有机会接触真实的大数据项目，并与企业合作解决实际问题。
这样的实习经历不仅能够帮助学生更好地理解大数据领域的实际应用，还能够提高他们的就业竞争力。
2.4 终身学习机制大数据技术发展迅猛，相关技术和工具也在不断更新。
大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告
大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告一、调研情况分析(一)政府发展规划与政策动态推动大数据产业持续健康发展,是党中央、国务院作出的重大战略部署,是实施国家大数据战略、实现我国从数据大国向数据强国转变的重要举措;日前,工业和信息化部正式印发了大数据产业发展规划2016－2020年以下简称规划,全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作,加快建设数据强国,为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑;2018年,贵州提出“万企融合”大行动,计划用五年时间,带动10000家企业通过应用大数据技术,提升企业数字化、网络化、智能化水平,实现发展新增长、服务升级;有预测称,这次行动将在贵州形成超过1200亿美元的市场;(二)市场需求和行业发展趋势1大数据市场需求大数据经过前几年的概念热炒之后,逐步走过了探索阶段、市场启动阶段,当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟,开始步入产业的快速发展阶段;大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展,行业规模增长迅速;截至 2014 年,全球大数据市场规模已经成长到300 亿美元的空间,预测到2017 年全球大数据技术和服务市场的2018 年的复合年增长率将达到%,规模达到415 亿美元,是整个IT 市场增幅的6 倍;大数据市场规模在2020 年有望达到亿美元,符合年增长率将达到26%;中国大数据产业起步晚,发展速度快;物联网、移动互联网的迅速发展,使数据产生速度加快、规模加大,迫切需要运用大数据手段进行分析处理,提炼其中的有效信息;“大数据”已成为一个热门词语高频出现在各种场合,其专门人才已不能满足市场需求;经过专门调研数据显示,大数据人才岗位缺口2018年高达150万,俱预测2025年中国大数据人才缺口达到200万,这给高校和人力资源企业的一个很大的优惠;未来几年人才需求将持续走俏;引进和培养1000名大数据产业高端人才,形成500亿元大数据产业规模,建成国内重要的大数据产业基地,大数据应用人才在的需求量也将越来越大;2大数据行业发展趋势整体来看,2017 年中国大数据行业的发展依然呈稳步上升趋势,市场规模达到了 234亿元,和2016年相比增速超过 39%;随着政策的支持和资本的加入,未来几年中国大数据规模还将继续增长,但增速可能会趋于平稳;“大数据技术与应用”是个新兴专业必能带动”IT时代“走向”DT时代”;2016年国家发展改革委、工业和信息化部、中央同意贵州省建设国家大数据贵州综合试验区,这也是首个国家级大数据综合试验区;此举旨在贯彻落实国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知国发201550号,加快实施国家大数据战略,促进区域性大数据基础设施的整合和数据资源的汇聚应用,发挥示范带动作用中国国家信息中心发展,在2017年发布的中国大数据发展报告显示贵州的大数据发展政策环境指数居全国第一,贵州各级政府在大数据这件事情上给企业也提供了许多的政策支持;随着贵州大数据产业的发展,贵州正吸引越来越多年轻人创业寻梦,吸引本土人才的回流;年轻人的选择,代表了趋势,聚人气的地方,一定有发展;在贵州大数据政策的指引下,走上了快速发展的通道;我们的发展速度也反映了贵州速度,据我所知,贵州省大数据相关企业已经达到8900家;(三)大数据就业岗位分析1就业方向大数据方面的工作人员主要有三大就业方向：大数据程序开发方向、大数据分析方向、大数据架构设计方向;在此三大方向中,各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师;2）就业部门/单位计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事、政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网、IT领域;3专业核心岗位和相关岗位数据科学家、数据分析师、数据架构师、数据工程师、统计学家、数据库管理员、业务数据分析师、数据产品经理等;专业核心岗位和相关岗位的典型工作任务的调研情况;二、调研结论(一)新增专业的可行性学院坚持“深化改革、创新发展,面向未来、开放发展,服务地方、特色发展”的发展理念,按照省市“服务地方经济、突出办学特色、提高教育质量”的要求,坚持以服务经济社会发展和人的全面发展为宗旨,以市场与就业为导向,以专业建设为主线,以改革创新为动力,以内涵建设为核心的发展道路,立足贵阳,服务贵州,将学院打造成为贵州省优质高等职业院校;学院搭建校企合作平台；和企业共建“大数据技术与应用”专业,与企业开展“项目班”专业人才培养,为大数据产业和信息服务培养技能型人才;在充分合理利用校内现有的实训条件的基础上,实行与大数据企业实际工作相结合的学习模式,合作企业根据大数据行业发展和企业的实际需求,对专业技能进行全方位的评估,校企共建校内实训基地,企业派遣有丰富经验的高级工程师参与大数据课程的建设和讲授,360度全方位提升大数据技能型人才的培养质量;(二)专业建设的思路和发展规划人才培养目标:本专业主要面向大数据应用开发、大数据分析挖掘、大数据系统运维等岗位方向培养合格人才,重点培养具有大数据应用、大数据分析以及大数据系统管理与运维方向的,应用型高技能人才;本专业方向重点培养能够为企事业单位提供大数据系统搭建、管理、和运维技术和能力的人才;通过计算机基础课程、算法语言、系统管理等专业基础知识学习,接受大数据系统和应用知识的培养,进行各种计算机系统,大数据平台系统,大数据应用系统搭建、配置、管理、及运维实训;通过大量的案例与实践操作,熟练掌握大数据系统管理所需的各种专业知识和能力,具备一定的职业素养,为从事大数据行业系统管理工作奠定坚实基础;培养模式：采用校企联合模式,校企双方发挥各自优势,在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下,植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程;通过系统的多层级课程,采用理论与实践相结合的教学方式,逐步构建学生扎实的专业基础知识体系结构;在学生每一个专业知识能力阶段,开设典型企业应用型项目开发课程;第一层级：知识入门,开设心理测量与统计等专业基础课程,以大众消费心理为案例,培养学生专业的、基本的心理分析能力;第二层级：技能提升,开设电子商务等综合应用项目等核心课程,以项目为案例,培养学生专业核心能力;第三层级：深入实践,开设大数据心理建模、市场调查与预测等项目课程,开展实用项目的实训,培养学生专业项目能力;层级提升学生专业能力,辅之以开展前沿技术讲座、技能比赛等多种形式培养学生的职业素养;学生在第六个学期到企业顶岗实习,将专业知识融会贯通,真正成为社会需要的从事大数据分析、大数据应用等工作的高级实用型人才;课程体系体：专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力,学生在完成每个学期的理论学习后,至少有两个企业项目实战跟进,让学生在项目中应用各类大数据技术,训练大数据思路和实践步骤,做到理论与实践的充分结合;大数据技术与应用专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分;主干课程：互联网信息采集、国际经济学、管理心理学、金融数据挖掘、商务数据挖掘、互联网信息与安全、电子商务、互联网金融、互联网搜索营销、大数据可视化、云计算概论、大数据技术概论等课程;专业特色：本专业立足本地,服务地方经济社会发展,具有良好的职业素质和文化修养,掌握互联网大数据分析相应岗位必备的基础知识和专门知识,具有较强的云计算储存能力,数据分析,网络安全管理与产品策划等能力,能从事如何应用大数据的分析技术有效的解决现实经济问题,如何挖掘对于管理决策发挥重要价值的信息,旨在培养当前社会各行业对大数据与互联网经济需求的高端复合型人才;综上所述,在我校开设大数据应用技术专业,符合当今社会经济发展对专业技能型人才的需要;学校将按照大数据专业的建设规划,从人才培养模式、人才培养方案、课程体系、实习实训体系、教学资源建设、师资队伍等方面采取有效措施,加快建设步伐,努力提高大数据应用技术专业的办学水准;。
贵州省大数据产业人才需求分析
贵州省大数据产业人才需求分析贵州省是中国西南地区的重要经济大省，也是中国的大数据产业发展重要基地之一。
随着大数据产业的快速发展，贵州省大数据产业人才的需求也在不断增加。
本文将对贵州省大数据产业人才需求进行深入分析，从而为人才培养和市场就业提供参考。
一、贵州省大数据产业发展现状贵州省大数据产业发展起步较早，得益于政府的大力支持和投入，大数据产业在贵州省蓬勃发展。
贵州省正在逐步建设一个完整的大数据产业生态体系，包括大数据中心、数据仓库、云计算中心、数据交换与共享平台、数据分析与挖掘平台等。
大数据企业和科研机构也在快速增长，形成了完善的产业链条。
截至目前，贵州省大数据产业已经成为当地经济的新的增长点，对推动经济结构升级、提高产业附加值、促进就业创造了重要作用。
1. 技术人才需求随着大数据技术的不断更新和发展，大数据相关技术人才的需求也在不断增加。
目前贵州省大数据产业对技术人才的需求主要集中在大数据分析、数据挖掘、人工智能、云计算等方面。
这些技术人才要求具备扎实的专业知识、熟练运用相关工具和技术、具有较强的数据分析能力和创新能力。
在技术人才的需求中，数据分析师和数据科学家的需求最为迫切，他们需要具备扎实的数学、统计学和计算机等专业背景，同时具备较强的数据处理和分析能力。
除了技术人才，贵州省大数据产业也急需一批具有管理能力和市场营销能力的人才。
随着大数据产业的快速扩张，企业对市场推广、业务拓展、项目管理等方面的专业人才也有了更高的需求。
这部分人才需要具备较好的市场洞察力、商业谈判能力和项目执行能力，能够帮助企业更好地推动业务发展。
大数据产业需要大量的创新人才来推动技术进步和业务创新。
贵州省大数据产业对创新人才的需求也在不断增加，这部分人才需要具备较强的技术创新能力和商业化实践能力，能够主导新技术、新产品的研发和市场推广。
在面对大数据产业人才需求的贵州省也加大了对大数据人才培养的投入。
各类高校和研究机构纷纷开设了大数据相关专业，培养了大批的大数据人才。
大数据产业人才需求的分析
2015年，我国 信息产业收入 达到17.1万亿 元，比2010年 进入“十二五” 前翻了一番。
大数据产业人才需求现状分析
目前现状，岗 位增多，人才 短缺
从某研究院2015年中高端人才调查报告来看，去年数据分析 师岗位的需求呈持续增加，12月份需求量已超过4511个，可 见“数据驱动决策”的趋势在当下变得尤为重要。此外从数 据分析师职位的区域分布来看，北京、上海、广州、深圳、 杭州，五大城市的合计占86.7%，北京占比近四成。
大数据产业概念及背景
02
概念
大数据产业是指以 数据生产、采集、 存储、加工、分析 、服务为主的相关 经济活动，包括数 据资源建设、大数 据软硬件产品的开 发、销售和租赁活 动，以及相关信息 技术服务。
THREEБайду номын сангаас
02大数据产业人才需 求现状分析
大数据产业人才需求现状分析
软件和信息技术服 务业实现软件业务 收入4.3万亿元， 同比增长15.7%。 大型数据中心向绿 色化、集约化发展， 跨地区经营互联网 数据中心（IDC） 业务的企业达到 295家。
大数据产业人才建设对策
3.加强产学研 结合，开展数 据人才培养实 训基地的建设
有专家指出，由于无法提供真实的大数据环境，高校很难培 养出市场真正需要的数据人才，于是“产学研”相结合的实 践陆续推出。通过建立实训基地，就可以为高校学生提供学 校没有的数据环境和实战机会，使数据人才的业务应用能力 和综合实践能力得到培养。
随着《大数据产业发展规划（2016-2020年）》的正式发布，大 数据产业正式成为塑造我国竞争力的战略制高点。《规划》提出 了到2020年，技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系 基本形成。大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元，年均 复合增长率保持30%左右，加快建设数据强国，为实现制造强国 和网络强国提供强大的产业支撑。
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案根据2024级大数据技术与应用专业人才培养方案，培养目标主要是培养具备大数据技术和应用实践能力的高级专门人才。
以下是该方案的主要内容：一、培养目标1.基础知识：具备扎实的计算机基础知识，掌握编程基本原理和数据结构算法；2.专业知识：掌握大数据技术的基本理论和方法，熟悉大数据处理、存储、分析、挖掘和应用等技术；3.实践能力：具备大数据的基本研发和应用实践能力，能够进行大规模数据处理和分析；4.创新能力：具备大数据技术创新和解决实际问题的能力；5.团队合作：具备良好的团队协作能力和沟通能力；6.职业素养：具备良好的职业道德和责任心。
二、培养内容和课程设置1.基础课程：包括计算机基础、高等数学、线性代数、概率论与数理统计等；2.专业课程：包括大数据与数据挖掘、云计算与分布式系统、机器学习、数据仓库与数据集成等；3.实践课程：包括大数据处理技术实践、数据挖掘实践、大数据应用实践等；4.选修课程：根据学生的个人兴趣和发展方向，设置一些选修课程供学生选择。
三、培养模式和方法1.理论与实践相结合：培养学生的实际操作能力，注重实践课程和实验课程的设置和开展；2.项目驱动：通过开展大数据项目实践，激发学生学习兴趣和能动性，提高解决问题的能力；3.创新能力培养：培养学生的创新思维和创新能力，鼓励学生参与科研项目和竞赛活动；4.多元评估：采用多种方式对学生进行评估，包括考试、论文、实践报告等，综合评价学生的综合素质和能力。
四、实践教学和实习实训1.开设实践课程和实验课程：设置大数据处理技术实践、数据挖掘实践、大数据应用实践等实践课程，培养学生的实际操作能力和解决问题的能力；2.组织实习实训：组织学生到企事业单位进行实习实训，让学生了解实际工作环境和业务需求，提高他们的实际应用能力；3.开展科研项目和竞赛：鼓励学生参与科研项目和竞赛活动，培养他们的创新能力和团队合作能力。
五、质量保证和评估机制1.培养方案的动态调整：根据行业需求和发展趋势，动态调整培养方案，保持与时俱进；2.教学质量保证：加强教师培训和教学评估，提高教师教学水平和科研能力，保证教学质量；3.学生评估机制：建立学生综合素质评估体系，对学生进行多元化评估，及时发现和解决问题。
大数据时代的人才需求
大数据时代的人才需求随着科技的快速发展和信息技术的不断进步，我们正处在一个大数据时代。
这个时代中，数据量在不断增长，数据处理和分析的重要性也在不断提高。
对于企业和组织来说，大数据已经成为了竞争优势的关键因素之一。
在这个背景下，大数据时代的人才需求也发生了巨大的变化。
本文将探讨大数据时代的人才需求，以及如何培养和吸引这些人才。
一、大数据时代的人才需求特点1.数据科学家：数据科学家是大数据时代最紧缺的人才之一。
他们具备强大的数学和统计学背景，能够处理大量的数据并从中提取有价值的信息。
数据科学家还需要能够运用数据挖掘、机器学习等技术手段，为企业提供决策支持。
2.数据分析师：数据分析师是企业中最常见的大数据人才之一。
他们具备数据分析和处理技能，能够从数据中提取有价值的信息，为企业提供市场分析和商业智能等方面的支持。
数据分析师需要能够熟练使用各种数据分析工具和技术，如SQL、Python等。
3.数据可视化人才：数据可视化是将数据转化为易于理解的形式的一种技术手段。
大数据时代需要大量的数据可视化人才，他们能够运用各种工具和技术将复杂的数据呈现出来，帮助人们更好地理解和分析数据。
二、如何培养和吸引大数据时代的人才1.建立完善的教育体系：政府和企业应该加大对大数据教育的投入，建立完善的教育体系，培养更多的数据科学家和分析师。
高校应该加强与企业的合作，为学生提供更多的实践机会，让他们更好地了解和掌握大数据技术。
2.加强培训和继续教育：企业和组织应该为员工提供更多的培训和继续教育机会，帮助他们提高数据处理和分析能力。
同时，员工也应该不断学习和提高自己的技能，以适应大数据时代的挑战。
3.建立良好的工作环境：企业应该为员工提供良好的工作环境和福利待遇，吸引更多的人才加入。
同时，企业还应该注重员工的职业发展，为他们提供更多的晋升机会和培训资源。
4.加强国际合作：大数据时代需要全球化的视野和合作。
企业和组织应该加强与国际合作伙伴的交流和合作，引进国际先进的大数据技术和人才资源，提高自身的竞争力。
大数据技术体系及人才需求 ppt课件
Spark技术体系
Spark Core: 包括任务调度、内存管理、错误恢复、 与存储系统交互，RDD的API定义。
Spark SQL: 用来操作结构化数据。 Spark Streaming: 用来操作实时的流数据。 Mllib：提供机器学习算法库。 GraphX: 用来操作图形，可以进行并行图计算。
大数据技术体系及人才需求
Spark VS Hadoop
更快的速度:内存计算下，Spark 比 Hadoop 快100倍。 易用性:Spark 提供了80多个高级运算符。 通用性:Spark 提供了大量的库，包括SQL、
DataFrames、MLlib、GraphX、Spark Streaming。 多语言：Spark 支持Scala、python、java、R 等多种
转型。 三要强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。
大数据技术体系及人才需求
大数据行业趋势
1.政府数据将成为地方政府最重要的资产。 2.大数据四要素是预警、预测、决策、智能。 3.中国大数据70%的需求集中在政府和金融应用。 4.大数据产业与传统产业深度融合。 5.数据源服务商构建大数据生态圈。 6.大数据智能会逐步取代搜索引擎。
大数据技术体系及人才需求
基本统计
summary statistics 概括统计 correlations 相关性 stratified sampling 分层取样 hypothesis testing 假设检验 random data generation 随机数生成
大数据技术体系及人才需求
大数据技术体系及人才需求
1.熟悉数据分析的工作过程，了解数据采集、整理、 分析和建模工作中的具体 工作。
2. 熟悉Hadoop或Spark生态相关技术，包括 MapReduce、hdfs、Hive、 Mllib等
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Hadoop技术体系
HDFS：分布式文件系统，解决大数据存储问题。 MapReduce：分布式计算框架，解决大数据计算问题。 HBase: 列存储数据库，解决数据检索问题。 Hive：数据仓库工具，解决数据挖掘问题。
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Spark技术体系
Spark Core: 包括任务调度、内存管理、错误恢复、 与存储系统交互，RDD的API定义。
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大数据行业趋势
1.政府数据将成为地方政府最重要的资产。 2.大数据四要素是预警、预测、决策、智能。 3.中国大数据70%的需求集中在政府和金融应用。 4.大数据产业与传统产业深度融合。 5.数据源服务商构建大数据生态圈。 6.大数据智能会逐步取代搜索引擎。
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大数据与其他技术的关系
DataFrames、MLlib、GraphX、Spark Streaming。 多语言：Spark 支持Scala、python、java、R 等多种
开发语言。 多集群： Spark 支持 Hadoop YARN，Apache Mesos，
及其自带的独立集群管理器
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RDD 转化操作
map :返回一个新的分布式数据集，由每个原元素经过func函数转换后组成
groupWith: 在类型为（K,V)和(K,W)类型的数据集上调用，返回一个数据集。
cartesian: 笛卡尔积。但在数据集T和U上调用时，返回一个(T，U）对的数据 集，所有元素交互进行笛卡尔积。
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RDD 行动操作
reduce(func):通过函数func先聚集各分区的数据集，再聚集分区之间的数据， func接收两个参数，返回一个新值，新值再做为参数继续传递给函数func，直到 最后一个元素
大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高 速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、 Veracity（真实性）。
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大数据分析过程
大数据处理之一：采集数据 大数据处理之二：导入数据并进行预处理 大数据处理之三：进行统计与分析 大数据处理之四：对数据进行挖掘 大数据处理之五：可视化分析结果
大数据技术体系及人才需求
主讲：刘军辉
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大数据国家战略
经李克强总理签批，2015年9月，国务院印发《促进 大数据发展行动纲要》系统部署大数据发展工作。
《纲要》部署三方面主要任务：
一要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升 治理能力。
二要推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济 转型。
三要强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。
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基本统计
summary statistics 概括统计 correlations 相关性 stratified sampling 分层取样 hypothesis testing 假设检验 random data generation 随机数生成
collect():以数据的形式返回数据集中的所有元素给Driver程序，为防止Driver程 序内存溢出，一般要控制返回的数据集大小
count()：返回数据集元素个数 first():返回数据集的第一个元素 take(n):以数组的形式返回数据集上的前n个元素 top(n):按默认或者指定的排序规则返回前n个元素，默认按降序输出 takeOrdered(n,[ordering]): 按自然顺序或者指定的排序规则返回前n个元素
Spark SQL: 用来操作结构化数据。 Spark Streaming: 用来操作实时的流数据。 Mllib：提供机器学习算法库。 GraphX: 用来操作图形，可以进行并行图计算VS Hadoop
更快的速度:内存计算下，Spark 比 Hadoop 快100倍。 易用性:Spark 提供了80多个高级运算符。 通用性:Spark 提供了大量的库，包括SQL、
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大数据岗位需求
1.数据科学家 2.大数据算法工程师 3.数据规划师 4.数据分析师 5.大数据系统架构师 6.大数据开发工程师 7.大数据运维工程师
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什么是大数据？
一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大 超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具 有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类 型和价值密度低四大特征。
1.物联网：为大数据分析提供数据源 2.云计算：为大数据分析提供计算平台 3.虚拟现实：为大数据分析提供应用场景 5.人工智能：模型训练需要依赖大量数据
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大数据应用场景
1.趋势分析 2.行为分析 3.关系分析 4.异常检测
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大数据行业应用
一、医疗大数据 看病更高效 二、生物大数据 改良基因 三、金融大数据 理财利器 四、零售大数据 最懂消费者 五、电商大数据 精准营销法宝 六、农牧大数据 量化生产 七、交通大数据 畅通出行 八、教育大数据 因材施教 九、舆情监控大数据 名探柯南 十、环保大数据 对抗PM2.5
union: 返回一个新的数据集，由原数据集和参数联合而成
groupByKey:在一个由（K,V）对组成的数据集上调用，返回一个（K，Seq[V]) 对的数据集。
reduceByKey : 在一个（K，V)对的数据集上使用，返回一个（K，V）对的数 据集，
Join：在类型为（K,V)和（K,W)类型的数据集上调用，返回一个（K,(V,W))对， 每个key中的所有元素都在一起的数据集
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Mllib算法库
MLlib 是Spark的可以扩展的机器学习库，由以下部 分组成：通用的学习算法和工具类，包括分类，回 归，聚类，协同过滤，降维等。
使用Mllib 的步骤： 1.用字符串RDD表示 信息。 2.运行特征提取算法，返回向量RDD。 3.对向量RDD调用分类算法 。 4.使用评函数 在测试集上评估模型。
filter: 返回一个新的数据集，由经过func函数后返回值为true的原元素组成 flatMap: 类似于map，但是每一个输入元素，会被映射为0到多个输出元素 sample(withReplacement, frac, seed) :根据给定的随机种子seed，随机抽样出 数量为frac的数据