企业亟需“大数据”人才

计算机|2015年12月21日 09:41
最近,美国WANTED Analytics和福布斯杂志公布了在过去12个月里,对美国就业市场“大数据”相关岗位的分析。
  “2018年,世界范围内将会出现高达140,000至190,000的“大数据”岗位空缺”
  ——麦肯锡研究报告
  21世纪的今天,信息爆炸时代的来临,各行各业也催生出了对数据分析的需求,但是,具备使用、分析和让数据说话能力的—“大数据”人才,却又少之又少。
  最近,美国WANTED Analytics和福布斯杂志公布了在过去12个月里,对美国就业市场“大数据”相关岗位的分析。
  这项数据,对留学生而言非常具有参考价值,特别是对于一些希望在美国长远发展的同学来说,不仅能够在前期更好地规划自己的职业发展,毕业后,也能顺利在美国找到一份满意的工作。

  1、亟需“大数据”人才的岗位
  这次统计过程中,WANTED Analytics将“大数据”定义为数据分析、数据采集、数据挖掘和数据结构四类技能。
  目前需要“大数据”技能的岗位空缺呈现高速增长。
需要“大数据”技能的岗位(不完全名单) 2015年岗位数量增幅
计算机系统工程师(建筑师) 93.19%
应用软件工程师 94.86%
“大数据”相关产品的销售代表 516.63%
计算机系统分析师 142.64%
管理分析师 162.91%
市场营销经理 46.53%
网络及计算机系统管理员 98.70%
IT项目经理 121.92%
信息安全分析师 279.69%
市场研究分析员和市场营销专员 21.30%
其它 58.77%
总计 95.72%

  “大数据”相关产品的销售代表、计算机系统分析师、管理分析师、IT项目经理和信息安全分析师岗位的增幅都在100%以上,这一增长趋势也将延续至2016年。
  这些具备“大数据”技能的专业人士薪资非常可观。数据显示,他们平均年收入大约为$124,000 。

  2、“大数据”岗位的技能需求
技能 要求这项技能的大数据岗位(多选) 过去一年对这项技能的需求
Big Data 206967 96.29%
Java 59886 79.63%
Python 55907 197.19%
Hadoop 55063 97.77%
Structured query language 47706 65.81%
Data warehousing 42781 209.13%
Open source technology 41597 333.66%
Linux 41218 110.17%
Vmware 37679 798.19%
NoSQL 35802 169.86%
  在实际的工作中,“大数据”类岗位对于某些技能的需求也愈加明显,其中对VMWare软件使用、开源技术、数据仓库和Python编程技能的需求最为迫切。

  3、“大数据”岗位需求最大的地区
    企业亟需“大数据”人才
  加州的圣荷西-森尼韦尔-圣克拉拉地区、加州的三藩-奥克兰-弗里蒙特地区和纽约-北新泽西-长岛地区是全美前三大“大数据”岗位需求密集地区。

  4、招聘“大数据”人才最多的10大企业 
    企业亟需“大数据”人才
  易安信、思科、甲骨文在2015年招聘的“大数据”人才最多,都高达8000以上。但实际上,“大数据”人才招聘非常不易。据统计,每一个“大数据”相关岗位有13个求职者应聘,平均需要47天的时间结束招聘。如果把企业招聘合适人才的难度由易到难按照1至100打分,“大数据”相关岗位人才的招聘难度高达73。

  5、本科学什么专业,能成为“大数据”人才?
  大数据的人才缺口,可以说,也为留学生们创造出了一个空前的机遇,那么,到底哪些专业,能够让你成为“大数据”人才呢?
  ▶ 数学、统计:培养大数据分析能力
  就数学和统计专业而言,目前绝大多数的数据科学家是数学和统计专业背景,所以你选择的学校可能并没有所谓“数据分析”这个专业,但是其数学和统计专业很可能有开设一系列课程帮助你培养大数据分析的能力,甚至还会建议你去选修一些外系的编程或市场营销课程来丰富你的技能组合。

  ▶ 计算机科学:学习大数据处理的相关技术
  另一个进入大数据领域的方式是学习计算机科学专业,这一路线将会侧重于学习大数据采集和分析的技术问题,目前市面上许多的大数据技术如MapReduce, NoSQL, and Hive就是来源于软件工程师的发明创造。
  所以,如果你对计算机科学感兴趣,又想在毕业后从事大数据相关岗位,你可以在本科阶段侧重于对人工智能、机器学习和数据理论的学习。

  ▶ 商科:利用大数据为企业盈利
  大数据领域密切相关还有商科下面的“管理信息系统”或“计算机信息系统”专业。
  如果说计算机科学专业的学生研究的是如何让大数据技术变得更快更好,那商科学生学习的就是如何用大数据技术去为企业赢得利润,因此更关注的是如何把大数据技术与市场营销、产品定位和购买模式等等结合起来。

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