大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告
某学院云计算人才需求情况调研报告书
云计算人才需求情况调研报告一、云计算在我国及在高职教育行业的发展情况2010年10月18日，工信部和国家发改委联合发布了《关于做好云计算服务创新发展试点示范工作的通知》，确定在北京、上海、深圳、杭州、无锡等五个城市先行开展云计算服务创新发展试点示范工作。
云计算被视为信息技术的第三次浪潮，是新一代信息技术变革、IT应用方式变革的核心，将带来工作方式和商业模式的根本性改变，2012年7月，国务院发布《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》，将云计算纳入战略性新兴产业发展规划。
2015年10月，教育部印发了新修订了《普通高等学校高等职业教育（专科）专业目录（２０１５年）》，新增“云计算技术及应用”专业。
《目录》是高等职业教育的基本指导性文件，是高校设置与调整高职专业、实施人才培养、组织招生、指导就业的基本依据，是教育行政部门规划高职专业布局、安排招生计划、进行教育统计和人才预测等工作的主要依据，也是学生选择就读高职专业、社会用人单位选用高职毕业生的重要参考。
2014-2015年，教育部已经连续两年将云计算列入全国职业院校技能大赛赛项，随着大赛的持续开展，促进了全国一批高职院校开展云计算专业实训基地的建设工作，以满足云计算专业师资、教材开发、人才培养方面的需求。
二、国内对云计算人才需求分析2015年，智慧城市和工业等重点行业应用将成为云计算重要市场。
各城市正普遍把智慧城市和民生应用领域的应用当作抓手，大力发展政务云、城市云和教育云、医疗云等，上马一系列相关项目。
物流、教育、旅游、医疗等行业的行业云平台发展速度开始加快，众多企业积极建设这些重点行业的公共云平台并提供衍生服务。
随着“工业4.0”、工业互联网等概念迅速兴起，面向工业领域的“工业云”也将迎来迅速发展阶段。
云计算产业的发展必须依靠产业人才作为支撑。
智联招聘《就业信心指数2014年四季度分析报告》显示，2014年第四季度IT/互联网行业人才需求增幅达到62%，领跑大盘各行业平均增幅37%。
大数据专业调研报告
大数据专业调研报告一、引言随着信息技术的发展和互联网的普及，数据量的爆发式增长引发了对大数据的关注。
大数据作为一种新兴的技术和应用模式，正在逐渐改变我们的生活和工作方式。
本次调研报告旨在对大数据专业进行深入调研，探讨其发展现状、应用领域和未来趋势，为相关从业者提供参考和指导。
二、发展现状1. 大数据专业的兴起近年来，大数据专业逐渐兴起，成为高校中热门的专业之一。
大数据专业涉及到数据采集、存储、处理、分析和应用等多个方面，培养学生具备数据分析、人工智能和机器学习等相关技能，满足企业对数据人才的需求。
2. 人才需求大数据技术的快速发展带动了对相关人才的需求增长。
各类企事业单位纷纷设立大数据部门，招聘大数据分析师、数据工程师等专业人才。
同时，随着大数据应用领域的拓宽，对跨学科人才的需求也日益增加。
三、应用领域1. 金融行业金融行业是大数据应用的重要领域之一。
通过对海量的金融数据进行分析，可以帮助银行、保险公司等机构进行风险评估、信贷审批和投资决策等工作。
同时，大数据技术还可以应用于金融市场的预测和交易策略的优化。
2. 零售行业大数据技术在零售行业的应用也越来越广泛。
通过对顾客购买记录、行为数据和社交媒体数据等进行分析，零售企业可以更好地了解顾客需求，进行精准营销和个性化推荐，提升用户体验和销售额。
3. 医疗行业大数据在医疗行业的应用可以帮助医生进行疾病诊断、药物研发和医疗资源的优化分配。
通过对患者的基因数据、病历和医疗影像等进行分析，可以提供更准确的诊断结果和个性化的治疗方案。
4. 城市管理大数据技术在城市管理中的应用可以帮助政府和城市规划部门进行智慧城市建设和公共服务优化。
通过对城市交通、环境和能源等数据的分析，可以实现交通拥堵的优化、环境污染的监测和能源消耗的节约。
四、未来趋势1. 人工智能与大数据的融合人工智能作为大数据的重要应用领域之一，与大数据的融合将进一步推动相关技术和应用的发展。
人工智能可以通过对大数据的分析和学习，实现自主学习和智能决策，为各行各业带来更多可能性。
人才需求预测报告
人才需求预测报告一、引言今天，随着全球经济的快速发展以及产业结构的不断调整，人才需求的变化也日益凸显。
作为一个人才密集型的社会，准确预测人才需求变化无疑对社会经济发展具有重要意义。
本报告将通过对当前人才市场的调研和分析，预测未来一段时间内人才需求的趋势，并提供有针对性的建议，帮助政府、企事业单位等决策者做出更明智的选择。
二、人才需求分析从过去一段时间的数据来看，人才需求呈现了以下几个特点：1. 行业需求差异明显不同行业的人才需求差异很大。
以信息技术行业为例，由于数字化转型的推进，对于技术人才的需求在不断增加；而传统产业如制造业、建筑业等则因机械化程度较高，对技工类人才的需求相对较少。
2. 技能结构要求多样化随着技术的发展和产业结构的变化，人才市场对技能结构的要求也日益复杂多样。
除了传统的专业技能，还涌现出了许多新兴技能需求，如人工智能、大数据分析、云计算等。
这些技能的需求将成为未来人才市场的重要趋势。
3. 区域差异显著人才需求的差异不仅体现在行业上，还存在着明显的区域差异。
一线发达城市由于经济发展迅猛，对高端人才的需求较高；而中西部地区则更加关注基层技能型人才的培养。
因此，在人才需求预测时应兼顾不同地区的特点。
三、未来人才需求趋势预测基于对当前市场的调研和分析，未来一段时间内人才需求将呈现以下趋势：1. 技术型人才需求持续增加随着科技的不断发展和数字化转型的深入推进，对技术型人才的需求将持续增加。
特别是在信息技术、人工智能、大数据分析等领域，技术型人才的市场需求将大幅提升。
因此，政府和企业应加大技术人才的培养和引进力度，以满足行业的高速发展需求。
2. 跨领域综合能力人才需求增加随着产业结构的调整和产业链的延伸，对具备跨领域综合能力的人才需求也在提升。
企事业单位在招聘时更加强调应聘者的综合素质和跨领域运作能力，这种趋势将在未来逐渐加强。
因此，个人应积极提升自己的综合素质和能力，以适应未来的人才需求变化。
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、研究概述
本研究旨在探讨大数据技术与应用专业人才需求的分析与预测。
通过
梳理学校专业定位、企业实践要求、政府宏观方向等三个层面，深度剖析
大数据技术与应用专业人才需求的范畴和特点。
二、研究流程
本研究分为四个部分：
1.对学校专业定位进行宏观分析：以前沿主流大学的专业定位为依托，揭示大数据技术与应用专业的范畴及专业特点。
2.梳理企业实践要求：以招聘信息为基础，分析企业对大数据技术与
应用专业人才的实践要求及技能特点。
3.结合政府宏观方向：综合分析相关政策支持，成果落地，把握大数
据技术与应用专业发展趋势。
4.预测性调研：基于技术发展趋势，结合企业的实际需求，定位专业
发展路径，分析大数据技术与应用专业人才需求及发展前景。
三、研究结果
1.学校专业定位：大数据技术与应用专业主要是面向产学研立体化协
同发展，其主要任务是培养适应大数据环境下的新型和高素质的技术人才
及应用型专业人才，具备技术研究、大数据应用及创新开发等能力。
2.企业实践要求：企业对大数据技术与应用专业人才的实践要求主要
集中在数据库技术、数据处理、数据分析、智能。
人工智能智能技术应用专业人才需求调研报告
人工智能智能技术应用专业人才需求调研报告人工智能（AI）技术作为当前科技领域最热门的前沿技术之一，已经在各行各业的应用中展现出巨大的潜力和发展空间。
随着人工智能技术的不断发展和深化，对于人工智能领域的专业人才需求也日益增长。
本文将对人工智能智能技术应用专业人才需求进行调研分析，旨在深入了解当前人工智能领域的人才需求情况，为相关专业人才提供就业和发展方向的参考。
一、人工智能技术应用专业人才需求概况1.1 人工智能技术应用领域概况人工智能技术应用领域已经涵盖了各行各业，包括但不限于医疗健康、金融、教育、制造业、交通运输、文化娱乐等。
在医疗健康领域，人工智能技术可以帮助医生进行辅助诊断、提高医疗影像分析的准确度；在金融领域，人工智能技术可以应用于风险控制、交易监控等方面；在教育领域，人工智能技术可以用于个性化教学、智能评估等方面。
人工智能技术已经成为各行各业提升效率、降低成本、提高服务水平的重要工具。
1.2 人工智能技术应用专业人才需求概况随着人工智能技术的应用范围不断扩大，对人工智能技术应用专业人才的需求也在逐年增加。
根据调研数据显示，人工智能领域目前最紧缺的专业人才包括但不限于：算法工程师、数据科学家、机器学习工程师、深度学习工程师、自然语言处理工程师、计算机视觉工程师等。
在人工智能技术的应用领域，各行各业也对具备人工智能专业知识技能的人才需求迫切，例如在医疗健康领域需要具备医学知识和人工智能技术知识的专业人才，金融领域需要具备金融知识和人工智能技术知识的专业人才等。
二、人工智能技术应用专业人才需求分类分析2.1 算法工程师算法工程师是人工智能领域最为核心的岗位之一，主要负责人工智能系统的算法设计与优化，包括神经网络设计、模型训练、算法实现等方面。
目前，算法工程师相对于其他人工智能领域人才的需求较大，尤其在大型互联网公司、科技公司等企业中需求量较大。
2.2 数据科学家数据科学家主要负责数据的采集、清理、分析和挖掘工作，是人工智能领域中数据处理的重要人才。
人才招聘行业中的大数据人才需求预测与推荐
人才招聘行业中的大数据人才需求预测与推荐随着信息技术的不断进步和发展，大数据已经渗透到各行各业，人才招聘行业也不例外。
大数据技术在人才招聘中的应用已经成为了一个不可或缺的环节。
本文将探讨人才招聘行业中的大数据人才需求预测与推荐方面的问题。
一、大数据在人才招聘行业的应用随着互联网技术的快速发展，人才招聘行业开始使用大数据技术来处理和分析求职者和职位的数据。
利用大数据技术，人才招聘行业可以更准确地预测和推荐适合的人才。
二、大数据人才需求预测的重要性大数据人才需求预测是人才招聘中至关重要的一环。
通过分析和挖掘海量的数据，可以更好地预测各行各业对人才的需求。
这样的预测可以帮助企业更好地制定招聘策略，提前寻找和储备合适的人才。
三、大数据人才需求预测的方法1. 数据收集和整理：人才招聘公司需要收集和整理各种与求职者和职位相关的数据，包括求职者的个人信息、工作经历、技能等，以及职位的详细描述和要求等。
2. 数据分析和挖掘：通过使用大数据分析工具和算法，人才招聘公司可以对收集到的数据进行分析和挖掘，找出其中的规律和趋势，预测人才市场的需求。
3. 预测模型的建立：基于数据分析和挖掘的结果，人才招聘公司可以建立预测模型，通过该模型预测未来一段时间内各行各业对人才的需求情况。
四、大数据人才推荐的方法1. 数据匹配和筛选：通过大数据技术，人才招聘公司可以将求职者的个人信息与职位要求进行匹配和筛选，找出最适合的候选人。
2. 推荐系统的建立：基于数据匹配和筛选的结果，人才招聘公司可以建立推荐系统，根据职位的要求和求职者的个人信息，向企业推荐合适的人才。
3. 智能算法的优化：通过不断优化推荐系统中的智能算法，人才招聘公司可以提高人才推荐的准确性和效率，为企业提供更好的人才选择。
五、大数据人才需求预测与推荐的挑战在人才招聘行业中，大数据人才需求预测与推荐也面临一些挑战。
首先，数据的质量和可靠性是一个重要的问题，需要确保数据的准确性和完整性。
数据分析岗位调查报告(3篇)
第1篇一、引言随着大数据时代的到来，数据分析已成为各行各业不可或缺的一部分。
数据分析岗位作为连接数据与技术、业务与决策的桥梁，其重要性日益凸显。
为了深入了解我国数据分析岗位的现状、发展趋势以及人才需求，我们通过对多家企业、高校及行业专家的调研，撰写了本报告。
二、数据分析岗位概述1. 数据分析岗位定义数据分析岗位是指运用统计学、数据挖掘、机器学习等手段，对海量数据进行处理、分析和解释，为企业或组织提供决策支持的专业岗位。
2. 数据分析岗位分类（1）数据分析师：负责数据的收集、整理、清洗、分析，为业务部门提供数据支持。
（2）数据挖掘工程师：运用数据挖掘技术，从海量数据中提取有价值的信息，为业务部门提供决策支持。
（3）机器学习工程师：研究机器学习算法，开发智能模型，提高数据分析的准确性和效率。
（4）数据可视化工程师：负责将数据分析结果以图表、图形等形式直观地呈现给用户。
三、数据分析岗位现状1. 数据分析岗位需求增长随着大数据时代的到来，数据分析岗位需求持续增长。
据我国某招聘网站数据显示，2019年数据分析岗位招聘需求同比增长约20%。
2. 数据分析岗位薪资水平数据分析岗位薪资水平较高，一线城市平均月薪在1.5万元至3万元之间，部分优秀人才月薪可达5万元以上。
3. 数据分析岗位人才供给目前，我国数据分析岗位人才供给相对不足，尤其是具备实际工作经验的高端人才。
据调查，我国高校数据分析专业毕业生数量与市场需求存在较大差距。
四、数据分析岗位发展趋势1. 数据分析岗位技术更新随着人工智能、大数据等技术的不断发展，数据分析岗位技术不断更新。
未来，数据分析岗位将更加注重算法、模型、可视化等方面的研究。
2. 数据分析岗位应用领域拓展数据分析岗位的应用领域将不断拓展，从金融、电商、医疗等行业逐渐渗透到政府、教育、交通等领域。
3. 数据分析岗位人才需求多样化随着数据分析岗位技术的不断更新和应用领域的拓展，数据分析岗位人才需求将更加多样化。
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。
大数据技术专业 调研报告
大数据技术专业调研报告一、引言大数据技术是当今信息时代的一个重要领域，具有重要的实践与研究价值。
本调研报告针对大数据技术专业进行全面、详细、完整和深入的探讨，旨在分析其专业背景、学术研究、就业前景等方面的情况。
二、专业背景2.1 专业定义大数据技术专业是指研究和应用大数据相关技术的一门学科，主要包括大数据存储、处理、分析与挖掘等方面的内容。
通过学习大数据技术专业，学生可以掌握大数据处理的核心技术，为企业和组织解决各种数据挖掘与分析问题提供支持。
2.2 专业课程大数据技术专业的课程设置非常全面，包括数据结构与算法、数据库原理与应用、分布式系统、机器学习与数据挖掘、大规模数据处理等方面的内容。
这些课程旨在培养学生的数据处理与分析能力、编程能力以及沟通与团队合作能力。
2.3 专业特色大数据技术专业具有以下特色： - 多学科交叉：大数据技术领域涉及计算机科学、统计学、数学等多个学科，培养学生具备全面的专业知识素养。
- 实践与应用导向：专业课程设置注重实践能力的培养，为学生提供大量的实际项目实践机会。
- 学科前沿研究：培养学生创新思维和科学研究能力，使其能够参与学科前沿研究与应用。
三、学术研究3.1 研究方向大数据技术专业的学术研究方向丰富多样，主要包括以下几个方面： 1. 大数据存储与管理：研究大规模数据的存储和管理技术，提高数据存储的效率和可靠性。
2. 大数据处理与分析：研究高效的大数据处理与分析方法，挖掘数据中的有用信息。
3. 数据挖掘与机器学习：利用数据挖掘和机器学习的方法，发现数据中隐藏的模式和规律。
4. 数据可视化：研究数据可视化技术，将大量的数据以可视化形式展现，帮助用户更好地理解和分析数据。
3.2 学术研究成果大数据技术专业的学术研究成果丰硕，取得了许多重要的研究成果。
近年来，大数据技术在各个领域的应用越来越广泛，如金融、医疗、交通等。
大数据技术的快速发展也得益于各个领域的学术研究成果的推动。
大数据技术专业 调研报告
大数据技术专业调研报告随着信息与通信技术的不断发展，大数据技术在各个领域逐渐得到应用。
本篇调研报告将从大数据技术的定义、应用领域、优势与挑战四个方面进行探讨，为读者提供关于大数据技术专业的全面了解。
一、大数据技术的定义大数据技术是一种处理和分析大规模数据集的技术。
它结合了数据管理、数据分析和数据可视化等多个技术手段，旨在从庞杂的数据集中提取有价值的信息。
大数据技术主要基于计算机科学、数学和统计学等学科，通过高效的算法和强大的计算能力，对结构化和非结构化数据进行处理和分析。
二、大数据技术的应用领域1. 商业智能和市场分析：大数据技术可以帮助企业从庞杂的市场数据中提取关键信息，进行市场趋势预测和竞争对手分析，以优化企业的商业策略。
2. 医疗健康：大数据技术可以整合和分析医疗记录、疾病流行情况等海量数据，帮助医疗机构进行疾病预防、临床决策支持等工作。
3. 城市规划与交通管理：大数据技术可以对城市交通流量、人口分布等数据进行实时监测和分析，提供智能化的交通管理和城市规划建议。
4. 金融风控：大数据技术可以通过对客户行为和交易数据的分析，预测客户信用风险、识别金融欺诈行为，提供金融风控决策支持。
5. 社交媒体分析：大数据技术可以对社交媒体平台上的用户行为和内容进行分析，洞察用户需求和趋势，为企业提供精准的营销策略。
三、大数据技术的优势1. 数据处理能力强大：大数据技术采用分布式计算和存储结构，能够高效地处理和存储海量数据，提高数据处理能力和响应速度。
2. 数据处理效率高：通过并行计算和并发处理，大数据技术能够快速处理多个数据流，提高数据分析的效率。
3. 数据分析准确性高：大数据技术结合了机器学习和数据挖掘等技术，能够对数据进行深度挖掘和模式识别，提高数据分析的准确性和预测能力。
4. 决策支持能力强：大数据技术提供基于数据的决策支持，帮助企业和组织做出更加准确和科学的决策。
四、大数据技术的挑战1. 数据安全与隐私：大数据技术应用过程中，需要处理大量的敏感数据，数据安全和隐私保护成为亟待解决的问题。
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。
大数据管理与应用专业调查报告
大数据管理与应用专业调查报告简介本调查报告旨在了解大数据管理与应用专业的相关内容，包括专业背景、课程设置、就业前景和职业发展等方面的信息。
通过对相关数据和调研结果的分析，本报告将为对大数据管理与应用专业感兴趣的读者提供有价值的参考。
专业背景大数据管理与应用专业是随着大数据技术的快速发展而兴起的新兴专业，主要涉及大数据的采集、存储、处理、分析和应用等方面的知识和技能。
该专业要求学生具备良好的数学、计算机和统计学基础，以及对大数据技术和应用的兴趣和热情。
课程设置大数据管理与应用专业的课程设置涵盖了多个方面的内容，包括但不限于以下几个方面：1.大数据基础知识：学习大数据的基本概念、特征和技术原理，了解大数据管理与应用领域的基础知识。
2.数据采集与处理：学习数据的采集、清洗、整理和预处理等技术，为后续的数据分析和应用打下基础。
3.数据分析与挖掘：学习数据分析和挖掘的基本方法和技术，包括统计分析、机器学习、数据挖掘算法等。
4.大数据存储与管理：学习大数据存储和管理技术，包括分布式存储系统、数据库管理、数据仓库等。
5.大数据应用与实践：学习大数据的应用案例、行业应用及实践，了解大数据在不同领域的应用场景和挑战。
就业前景大数据管理与应用专业的就业前景广阔。
随着大数据技术在各行各业的广泛应用，市场对具备大数据管理与应用技能的人才需求不断增加。
毕业生可以在企业、政府、科研机构等多个领域就业，从事数据分析、业务开发、数据治理、大数据架构设计等相关岗位。
职业发展大数据管理与应用专业的毕业生在职业发展方面具备较好的前景。
他们可以通过工作经验的积累和技能的提升逐渐晋升为高级数据分析师、数据架构师、大数据产品经理等职位。
同时，他们也可以选择进一步深造，攻读相关的硕士、博士学位，从事更高层次的研究和教学工作。
结论大数据管理与应用专业是一个具有较好就业前景和职业发展空间的专业。
随着大数据技术的快速发展和广泛应用，对具备相关专业知识和技能的人才的需求将持续增加。
大数据与会计专业人才需求与专业调研报告优选全文
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调研对象分为三类：1.企业：了解企业对会计专业高职毕业生的需求状况，根据企业需求调整人才培养方案；2.高职院校：了解部分高职院校会计专业的建设情况，为我院会计专业建设提供参考；3.历届毕业生：了解历届毕业生在走向社会后的就业状况以及对自身发展的规划，为人才培养方案的修订提供依据。
（二）调研方法1.访问法。
在2016-2020届大数据与会计专业部分毕业生就业单位依托问卷对其进行访问，再由调查者填写问卷调查表。
2.电话访问法。
调查者通过电话，对问卷调查表中的问题向部分2015-2019届会计专业毕业生进行访问，并由调查者填写问卷调查表。
3.参与对象：（三）调研对象1.用人单位（包括合作会计师事务所、合作税务师事务所与合作企业，省内外用人单位）2.毕业生（毕业1-5年的学生）、在校生和教师3.中职、本科院校（合作的学校和省内兄弟院校）二、调研内容（一）会计产业发展现状及其对大数据与会计专业人才需求情况1.经济发展对本专业人才需求的分析广东地处沿海改革开发的前沿地区，在区域经济一体化的推动下，“大珠三角”、“泛珠三角”、“粤港澳大湾区”概念的提出，广东面临新一轮的发展机遇，前景诱人。
在这样转型跨越发展时期，包括金融业在内的第三产业得到了快速发展，这直接推动企业的进一步发展。
经济和企业的发展，进一步加大对会计人才的需求，特别是对管理会计人才的需求。
中职大数据技术应用专业人才培养需求调研报告
中职大数据技术应用专业人才培养需求调研报告一、调研目的和背景随着互联网技术的迅速发展和普及，大数据应用正成为全球信息化领域的重要趋势。
同时，大数据技术在各个行业中的应用日益广泛,对企业管理、社会运作、科学研究等方面都产生了深远的影响。
当前，我国信息化建设已进入新阶段，大数据技术催生了新的经济形态一一数字经济。
数字经济的快速发展需要大数据人才的带动，也对中等职业教育提出了更高的要求。
因此，本次调研旨在通过问卷调查、访谈等方式，探讨中职大数据技术应用专业人才培养的需求和现状，为中职大数据技术应用专业的人才培养提供参考和建议。
具体包括以下目的：1.了解大数据技术在各行业中的应用现状，分析对中职教育的影响；2.探讨中职大数据技术应用专业人才应具备的能力与素质，分析人才市场需求；3.统计中职大数据技术应用专业学生的职业发展情况，分析教育培养效果；4.探索中职大数据技术应用专业人才培养的模式和方法，提出改进建议。
二、调研方法为了全面、深入地了解中职大数据技术应用专业人才培养的需求和现状，我们采用了多种调研方法:1.文献资料法：通过查阅相关文献、报告和网上资料等，了解国内外大数据技术应用的发展趋势、需求情况，以及中职教育大数据技术应用专业的培养方案和课程设置等信息。
2.问卷调查法：设计问卷并对广泛的受访群体进行问卷调查，包括中职大数据技术应用专业的师生、企业用人单位等。
通过统计问卷结果，收集各方面的意见和建议，分析学生对大数据技术应用专业人才培养的需求和态度，了解企业用人单位对中职生的要求等信息。
3.访谈法：针对调研问题，选择专家、学者、企业高管等人士进行访谈，主要了解他们对大数据技术应用专业人才培养的看法和建议。
4.统计分析法：通过对问卷和访谈数据的汇总和统计，对中职大数据技术应用专业人才培养的现状和需求进行分析和比较，得出相关数据和结论。
通过多种调研方法相结合，我们将全面、准确地了解中职大数据技术应用专业人才培养的情况，为制定更好的培养计划和方案提供数据和建议。
大数据调研报告(多篇)
大数据调研报告（多篇）根据IDC的调查报告预测到20XX年全球电子设备存储的数据将暴增30倍，达到35ZB（相当于10亿块1TB的硬盘的容量）。
大数据浪潮的到来也为企业带来了新一轮的挑战。
对于有准备的企业来说这无疑是一座信息金矿，能够合理的将大数据转换为有价值信息成为未来企业的必备技能。
恰逢此时，CSDN专门针对企业相关人员进行了大规模问卷调研，并在数千份的调查报告中总结出现今企业大数据业务的现状。
在此我们也将调研结果展示与此以供大家参考。
大数据时代的数据格式特性首先让我们先来了解一下大数据时代的数据格式特性。
从IT角度来看，信息结构类型大致经历了三次浪潮。
必须注意这一点，新的浪潮并没取代旧浪潮，它们仍在不断发展，三种数据结构类型一直存在，只是其中一种结构类型往往主导于其他结构：结构化信息——这种信息可以在关系数据库中找到，多年来一直主导着IT应用。
这是关键任务OLTP系统业务所依赖的信息，另外，还可对结构数据库信息进行排序和查询；半结构化信息——这是IT的第二次浪潮，包括电子邮件，文字处理文件以及大量保存和发布在网络上的信息。
半结构化信息是以内容为基础，可以用于搜索，这也是谷歌存在的理由；非结构化信息——该信息在本质形式上可认为主要是位映射数据。
数据必须处于一种可感知的形式中（诸如可在音频、视频和多媒体文件中被听或被看）。
许多大数据都是非结构化的，其庞大规模和复杂性需要高级分析工具来创建或利用一种更易于人们感知和交互的结构。
企业内部大数据处理基础设施普遍落后从调查结果可以看出，接近50%的企业服务器数量在100台以内，而拥有100至500台占据了22%的比例。
500至20XX年台服务器则占据剩下%的比例。
可以看出面对大数据现今大部分企业还没有完善其硬件基础架构设施。
以现阶段企业内大数据处理基础设施的情况来看50%的企业面临大数据处理的问题（中小企业在面对大数据的解决之道应遵循采集、导入/处理、查询、挖掘的流程）。
大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研工作报告2018.5.23
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26.4%，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611.6 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。
2023年大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告218.5.23
2023年大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告1. 引言本报告旨在对2023年大数据技术与应用专业人才需求进行详细分析和预测性调研。
大数据技术与应用在当今社会扮演着重要的角色，对各行业的发展都有着深远的影响。
随着大数据应用的普及，对大数据人才的需求也日益增加。
通过本次报告的分析和预测，希望为相关教育机构和人才提供参考和指导。
2. 方法本次分析和预测使用了以下的方法和数据来源：•收集了相关的统计数据和行业报告，包括人才招聘信息、大数据技术应用情况、市场需求等；•进行了市场调研和专家访谈，了解当前和未来大数据技术与应用的趋势和需求；•分析了相关行业的发展动态和挑战，以及对人才需求的影响。
3. 大数据技术与应用市场现状3.1 市场规模根据相关报告显示，大数据技术与应用市场正以惊人的速度增长。
截至2022年底，全球大数据技术与应用市场规模达到了X万亿美元，并有望在未来几年保持高速增长。
3.2 行业应用大数据技术与应用在各个行业都有广泛的应用，包括但不限于金融、医疗、零售、制造等。
在金融行业，大数据技术被用于风险管理、反欺诈等方面；在医疗领域，大数据技术可用于疾病预测和医疗资源优化等方面。
3.3 技术趋势与挑战随着大数据技术的不断发展，各种新技术和工具也层出不穷。
人工智能、云计算、物联网等技术与大数据技术相结合，使得大数据应用具备更高的效率和更大的潜力。
然而，大数据技术的发展也面临一些挑战，如数据安全和隐私保护、数据质量和可信度等。
4. 人才需求分析4.1 人才数量根据调研数据显示，目前大数据技术与应用领域的人才总数量已经达到X万人。
然而，由于市场需求的快速增长，预计到2023年底，大数据技术与应用专业人才数量将达到Y万人。
4.2 人才结构从人才结构来看，大数据技术与应用人才主要包括数据科学家、数据工程师、数据分析师等。
根据市场调研和专家访谈的结果显示，未来将对数据科学家和数据工程师的需求增加最为明显。
AI在人才招聘中的应用调研报告
AI在人才招聘中的应用调研报告一、引言在当今数字化和智能化的时代，人工智能（AI）技术正迅速渗透到各个领域，人才招聘也不例外。
随着企业对人才需求的不断增长和招聘市场的日益复杂，AI 在人才招聘中的应用逐渐成为了一种趋势。
为了深入了解 AI 在人才招聘中的应用现状、优势和挑战，我们进行了此次调研。
二、AI 在人才招聘中的应用现状（一）简历筛选与匹配AI 系统能够快速处理大量简历，并根据预设的条件和算法进行筛选和匹配。
通过对简历中的关键词、工作经历、教育背景等信息的分析，筛选出符合要求的候选人，大大提高了筛选效率和准确性。
（二）人才画像与预测利用大数据和机器学习算法，AI 可以为企业构建人才画像，预测潜在的优秀候选人。
通过分析历史招聘数据、员工绩效数据以及市场趋势等，AI 能够识别出与成功员工具有相似特征的潜在人才。
（三）面试辅助在面试环节，AI 可以提供辅助支持。
例如，语音识别和情感分析技术可以评估候选人的语言表达能力和情绪状态，为面试官提供参考。
同时，AI 还可以进行面试问题的推荐和面试流程的优化。
（四）招聘渠道优化AI 能够分析不同招聘渠道的效果和成本，帮助企业优化招聘渠道的选择和投放策略，提高招聘资源的利用效率。
三、AI 在人才招聘中的优势（一）提高效率AI 能够在短时间内处理大量数据，快速筛选出符合条件的候选人，大大缩短了招聘周期，节省了人力资源部门的时间和精力。
（二）减少人为偏见传统的招聘过程中，面试官可能会受到主观因素的影响，如个人偏好、刻板印象等，导致招聘决策的不公正。
AI 基于数据和算法进行评估，能够减少人为偏见，提高招聘的公平性。
（三）精准匹配通过对候选人的多维度分析和企业需求的精准理解，AI 能够实现更精准的人才匹配，提高招聘的成功率和员工的适应性。
（四）数据驱动决策AI 能够整合和分析大量的招聘数据，为企业提供数据支持和决策依据，帮助企业制定更科学合理的招聘策略。
四、AI 在人才招聘中面临的挑战（一）数据质量和隐私问题AI 系统的准确性依赖于高质量的数据，但在实际应用中，数据可能存在不完整、不准确或过时的情况。
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;。
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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26.4%，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611.6 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。