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数据科学与大数据就业前景
数据科学与大数据就业前景如下:
未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大,而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明,数据分析人才的供给指数最低,仅为0.05,属于高度稀缺。
数据分析人才跳槽速度也最快,平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计,未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万,而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才。
就业分析
从技术发展趋势来看,当前随着诸多企业纷纷实现业务上云,下一步必然会基于云计算平台来完成数据的整合和价值化,而这就需要借助于大数据技术来实现。从这个角度来看,未来不仅IT互联网行业需要大数据人才,产业领域也需要大量的大数据专业人才,而且人才类型的需求也非常多元化,无论是研究生、本科生还是专科生,都能够找到适合自己的岗位。
从行业发展趋势来看,当前正处在产业结构升级的重要时期,而工业互联网正在成为传统企业发展的新动能,这就会促使更多的企业基于互联网来完成企业的创新发展。工业互联网时代是平台化时代,云计算、大数据、人工智能等技术平台将逐渐开始落地应用,所以行业发展趋势也会促进大数据的发展和应用。
从社会发展趋势来看,随着5G通信的落地应用,未来整个社会将逐渐进入到一个数字化、智能化的时代,此时数据的价值将进一步得到提升,而数据价值化将主要依赖于大数据技术来完成,所以大数据技术的发展和应用也是一个社会发展的必然结果。
数据科学与大数据技术专业学生毕业生能在政府机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。同时可以考取软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等专业的研究生或出国深造。
重视数据的机构已经越来越多,上到国防部,下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动,需要数据分析或处理岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理,如优化库存,降低成本,预测需求等。人才主要分成三大类:大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类。
理论课程
1、通识类知识
通识类知识包括人文社会科学类、数学和自然科学类两部分。人文社会科学类知识包括经济、环境、法律、伦理等基本内容;数学和自然科学类知识包括高等工程数学、概率论与数理统计、离散结构、力学、电磁学、光学与现代物理的基本内容。
2、学科基础知识
学科基础知识被视为专业类基础知识,培养学生计算思维、程序设计与实现、算法分析与设计、系统能力等专业基本能力,能够解决实际问题。
建议教学内容覆盖以下知识领域的核心内容:程序设计、数据结构、计算机组成、操作系统、计算机网络、信息管理,包括核心概念、基本原理以及相关的基本技术和方法,并让学生了解学科发展历史和现状。
3、专业知识
课程须覆盖相应知识领域的核心内容,并培养学生将所学的知识运用于复杂系统的能力,能够设计、实现、部署、运行或者维护基于计算原理的系统。
以上内容参考:百度百科-数据科学与大数据技术