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数据人才战报:十大数据分析职业趋势

与大数据概念知名度和企业热情形成对比的是:大数据正面临全球性的人才荒。企业对新型大数据分析和预测技术人才的热情和需求正在超过传统的商业智能和信息管理人才。 根据麦肯锡报告,仅仅在美国市场,2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。 四、大数据人才出现代沟 根据埃森哲分析总监Stacy Blanchard的报告,新老两代BI、数据分析和信息管理人才在理念上存在加大差异,年轻的新一代数据分析人才更加开放,倾向使用开源工具和云计算,热衷最新技术工具和认证 在信息周刊的调查显示BI、数据分析和信息管理人才认为技术培训、认证课程和统计/分析培训是最重要的三种培训课程选择。有趣的是,数据分析人才对财务、营销等商务技能课程的兴趣远高于其他IT专业人士。 九、数据分析工作的职业满意度更高 ? 相比其他IT员工,BI、分析和信息管理人才对职业的满意度更高,同时也面临更高的挑战。 十、传统数据分析人才面临转型 ?

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数据人才战报:十大数据分析职业趋势

根据麦肯锡报告,仅仅在美国市场,2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。 四、大数据人才出现代沟 根据埃森哲分析总监Stacy Blanchard的报告,新老两代BI、数据分析和信息管理人才在理念上存在加大差异,年轻的新一代数据分析人才更加开放,倾向使用开源工具和云计算,热衷最新技术工具和认证 “如果他们不能与其他员工很好地协作,他们将无法了解数据分析结果对整个企业业务的影响。” 五、数据分析人才需要更多培训 ? 在信息周刊的调查显示BI、数据分析和信息管理人才认为技术培训、认证课程和统计/分析培训是最重要的三种培训课程选择。有趣的是,数据分析人才对财务、营销等商务技能课程的兴趣远高于其他IT专业人士。 十、传统数据分析人才面临转型 传统的BI和信息管理老兵薪水一般都很高,但是为了延长职业生涯,他们必须开始拥抱和学习面向未来的数据分析技能,包括大数据平台、非结构化信息管理、文本分析技术、高级分析等。

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    这才是老板要的 - 数据人才盘点分析报告

    在年底的时候我们都会做人才盘点的数据分析报告,很多同学在做人才盘点的过程中都会比较关注人才盘点的形式,人才盘点的数据可视化或者是数据的描述,很少有同学对人才盘点的数据进行深入的分析,并根据分析解决进行数据的诊断给予解决方案 今天我们通过一个案例和大家分享下如何结合数据化的人才盘点模型来做分析报告。 首先我们来看看数据化的分析模型是什么样的,在这个模型里包含了员工的人员结构信息,还有薪酬和人才盘点信息,并且这个人才盘点的数据模型是可以进行数据交互的,我们可以通过部门,岗位来进行人才盘点的数据交互,我们以 这个是我们对 开拓业务部进行的一个人才盘点的数据分析报告,在我们日常的盘点分析中,首先需要建立起一个数据人才盘点的模型和体系,其次是通过各个部门和岗位的切换,来对盘点中的各个关键指标数据和图表进行数据分析 ,在我们的数据分析中,并不单单有数据的描述,我们更多的增加了数据的诊断和解决方案。

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    报告显示 :2016互联网数据分析人才高度稀缺

    数据分析人才高度稀缺 2月4日,领英最新发布了《2016年中国互联网最热职位人才报告》,该报告基于领英平台上约50万的中国互联网行业人才数据(截至2015年第四季度),分析了当前互联网行业需求最火热的 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。 领英中国大数据团队负责人叶晓敏表示,“数据分析人才稀缺主要有三个原因:第一,近几年互联网在垂直细分领域,如互联网金融、O2O等,竞争愈加激烈,呈现出精益化运营的发展趋势,这需要大量的数据分析人才来应对; 数据分析人才学历高 由于数据分析岗位对专业水平和硬技能要求较高,此岗位人才的学历水平也普遍较高。领英数据表明,数据分析人才本科以上学历占比61.2%,大大高出其他五大职位。 报告还显示,拥有留学背景的数据分析人才占该岗位总人数的15.6%,居六大岗位之首。

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    【CDA峰会】李御玺:数据分析人才知识结构

    点击底部阅读原文下载全文PDF:人才对接会-1李御玺 数据分析人才知识结构 ? 1、回复“数据分析师”查看数据分析师系列文章 2、回复“案例”查看大数据案例系列文章 3、回复“征信”查看相关征信的系列文章 4、回复“可视化”查看可视化专题系列文章 5、回复“SPPS”查看SPSS系列文章 6、回复“答案”查看hadoop面试题题目及答案 7、回复“爱情”查看大数据与爱情的故事 8、回复“笑话”查看大数据系列笑话 9、回复“大数据1、大数据2、大数据3、大数据4”查看大数据历史机遇连载 PPV课大数据ID: ppvke123 (长按可复制) 大数据人才的摇篮! 专注大数据行业人才的培养。每日一课,大数据(EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA)视频课程。大数据资讯,每日分享!数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部!

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    数据背后,未来最稀缺复合型项目数据分析人才

    “IBM首次赞助全国大学生数学建模竞赛,并设立专门奖项,激励大学生对数据分析和建模的兴趣” “麦肯锡发布大数据报告中预测,到2018年美国的高级数据分析人才的缺口将达到人才实际供给量的50% “美国劳工统计局就预测,在未来8年,对数据分析专业人才的需求将增长24%。” “来自中国广播网的消息称,大数据时代下项目数据分析师(CPDA)人才紧缺” 来自麦肯锡的报告指出,目前IT界对数据分析复合型人才的需求,公司若把分析的潜能用到极致,则可以产生增加高达60% 企业应注意倾听业界的声音,激发顶尖人才的竞争力。分析目标数据的执行副总裁斯科特贝利说:“今天的CIO们需要一些大数据的思想。” 如今,当各行各业逐渐意识到大数据概念,认识到数据分析能为企业带来新的价值时,对应的项目数据分析人才需求也日益增长。

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    人才银行”赤字,“数据银行”提不出款 大数据人才亟待弥补

    其实都没错,数据塞在存储器里就是垃圾,挖掘分析出来用以指导企业生产下一代产品、用以促进政府高效施政管理,就是瑰宝。 这都取决于“懂数据、用数据的人”——数据分析师、市场研究分析师、首席数据官等,这些大数据人才就是数据价值的“拉线开关”。 麦肯锡预测,到2018年,在“具有深入分析能力的人才”方面,美国可能面临着14万~19万人的缺口,而“可以利用大数据分析来作出有效决策的经理和分析师”缺口则会达到150万。 大数据是相对复杂的一项技术,它不仅需要在软硬件平台、行业系统集成架构及应用上分析和挖掘数据,同时还要注重新应用的开发。 因此,大数据应用需要复合型人才,要求相关专业人员掌握数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面综合知识。

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    深度|猎聘大数据​:北京人才供需及流动全景分析

    数据来源:猎聘大数据研究院) 人才需求占比越大,证明工作机会越多。 (数据来源:猎聘大数据研究院) 鉴于北京的人才需求占比在全国位居第一,就不难理解为什么北京的人才供给占比如此之高,这就是所谓哪里有需求,哪里就有供给。 (数据来源:猎聘大数据研究院) 北京互联网人才需求占比也同样位列该市全行业首位,高需求一定程度上给人才供给提供了一个很好的出口。 (数据来源:猎聘大数据研究院) 北京人才外流目标城市排名第二至第五的城市分别是深圳、杭州、天津、广州,这里从北京流入的人才占比分别为8.95%、6.25%、5.50%、4.26%。 (数据来源:猎聘大数据研究院) 除这三个行业外,其他行业人才净流入率均为负值,都存在不同程度的人才流失问题,其中贸易物流行业人才流失最为严重,其人才净流率为-13.38%。

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    数据人才盘点 - 人才盘点九宫格职能化数据呈现

    到了年底HR的同学都开始做公司的人才盘点,在人才盘点中我们需要对组织结构进行盘点,也需要对各岗位,各个员工做人才的九宫格盘点。 在完成了九宫格的数据模型后,我们需要做人才盘点的数据分析报告,把报告呈现给管理层分析的时候,希望选择不同的部门,不同的员工能呈现不同的人才盘点数据,在做这个模型的时候,首先我们希望当员工有了 绩效和能力分值的时候 我们先看后台的数据表 这个表里标注黄色的是 每个员工的 能力和绩效的量化数据,在九宫格中就是通过这2个数据来做九宫格的数据分布,我们需要实现的是根据这两个数据分析盘点是在哪个格子里。 我们做数据分析的目的不是为了做出好看的数据图表,也不是为了分析分析,我们是希望通过数据能支持人力资源的各个决策,提升我们的工作效率,这个才是我们的目的。 在大数据时代的背景下,我们希望HR能进行数据化的转型,用数据分析人力资源模块,成为数据化的HR。

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    发展大数据人才是关键

    邓麦村提出三点倡议:第一,推进大数据基础研究和技术攻关。第二,加强大数据专业人才培养。 创新人才培养模式,建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系,重点培养专业化数据工程师等大数据专业人才,大力培养具有统计分析、计算机技术、经济管理等多学科知识的跨界复合型人才,积极培育大数据技术和应用创新型人才 我们应深入开展数据科学研究,在大数据理论、方法及关键应用技术等方面进行探索,不断提升数据分析处理能力、知识发现能力和辅助决策能力,形成安全可靠的大数据体系。 第二,加强大数据专业人才培养。 发展大数据人才是关键。大数据的快速发展对专业人才提出了非常急迫的需求。 我们应创新人才培养模式,建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系,重点培养专业化数据工程师等大数据专业人才,大力培养具有统计分析、计算机技术、经济管理等多学科知识的跨界复合型人才,积极培育大数据技术和应用创新型人才

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    数据人才职业规划

    作为IT类职业中的“大熊猫”,大数据人才数据工程师,数据分析师,数据挖掘师,算法工程师等)、在国内人才市场可谓是一颗闪耀的新星。由于刚刚出于萌芽阶段,这个领域出现很大的人才缺口。 ? 1 大数据人才做什么? 4 大数据人才的职业发展 4.1 薪酬待遇 4.2 职业发展路径 1 大数据人才做什么? 因此,分析历史、预测未来、优化选择,这是大数据人才在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向,他们帮助企业做出更好的商业决策,找出最优化的结果。 4.2 职业发展路径 由于大数据人才数量较少,因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式,大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。

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    数据人才都去哪儿了?

    而一些真正将大数据应用于实战的企业,却在应用过程中困难重重:大数据无法与业务结合;没有收集、分析海量数据的能力;经营人员缺少应用大数据的动力;数据来源鱼龙混杂难以使用。 对于已经具备大数据部署能力的企业,未来可以通过Hadoop平台的搭建和部署,通过数据仓库集中、整合、分析数据和信息,利用海量的结构化、半结构化和非结构化数据,提升企业信息化能力,挖掘大数据价值。 未来,大数据的应用会超越营销范畴,全面进入了企业供应链、生产、物流、库存、网站和店内运营等各个环节,Hadoop会从实验走向生产,大数据人才将成为稀缺人才。 2013年的大数据分析人事调查显示,大多数企业计划采取一个再培训、招聘和外包的组合方案,以填补人才缺口。 在你发出“大数据人才都去哪儿了”困惑后,确定好你的需求和培训的规模,然后找一家合适的培训机构,或许你的问题就解决了。

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    峰会演讲嘉宾李御玺:数据分析人才培养之道

    现在我给大家介绍一下数据分析人才的知识结构,事实上这两天的论坛,这两天的演讲,要做数据分析的人他应该具备哪一方面的知识和能力,介绍这方面的专家已经很多了,我把这几天讲的综合起来。 数据挖掘结束以后,他如何通过数据挖掘的结果来进行营销和风险控制,这方面的人缺口更多。根据全球数据科学调查报告,显示数据报告性的增长,但是分析增长增长的速度却没有改善,速度增长很快,但是人才增长有限。 很多演讲者讲到,其实数据分析师分布在市场各个领域里面,一直没有适合他的工作。所以数据科学家是后来提出来的新名词,希望大家将来要找的数据分析师,可以在人才网站上找数据科学家。 大家在网络上应该可以找到,这是IBM的首席架构师,把数据分析人才认为需要具备的能力有哪些,比刚才讲三大领域又更细,他们切成十项技能,这是完备的大数据分析人才,它从开始到结束,中国经过很多站,每一站都是你必须要学习的 所以基础能力越好,当你遇到问题的时候你才有解决问题的方法,你才能出来,这是IBM的首席架构师,他认为合格的大数据分析人才应该具备这几项技能。

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    投稿 | 全国首份人才数据报告:大数据行业将面临“全球人才慌”

    <数据猿导读> 根据数据显示,目前全国的大数据人才只有46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万多。 大数据行业将面临全球性的人才荒,企业对新型大数据分析和预测技术人才的热情和需求快要爆发,你做好准备了吗 ? 根据数据显示,目前全国的大数据人才只有46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万多。 大数据行业将面临全球性的人才荒,企业对新型大数据分析和预测技术人才的热情和需求快要爆发,下面的一份《大数据人才指数报告》能够帮助你更准确的寻找大数据人才! ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ---- 注:本文由数联寻英授权数据猿发布。 来源:数据

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    数据安全,人才当先|首推:清华大学数据安全管理人才培养项目

    部署了加强数据治理、强化数据安全保障、全国一体化大数据中心体系建设、培育数据市场要素工程等重要任务及工程。着重突出,高效利用的数据要素资源体系,提升数据资源开发利用水平和加强数据安全保障。 支持市场主体依法合规开展数据采集,聚焦数据标注、清洗、脱敏、脱密、聚合、分析等环节,提升数据资源处理能力。 当前,新一轮科技革命和产业变革加速演进,数据安全是数字经济产业发展的基石,数据安全事关国家安全,而具备数据安全相关综合性知识与技能的复合型人才,十分紧缺! 清华大学软件学院、清华大学公共管理学院、清华大学大数据系统软件国家工程研究中心承办,清华大学计算社会科学与国家治理实验室发挥各自学术研究、科研技术与资源优势,联合打造“数据安全管理人才培养”项目,旨在提高学员对全球数字治理态势的理解能力 助力政府、企业、与社会的数据安全技术体系建设,赋能数字治理创新发展。培养和壮大综合性数据安全人才队伍。

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    数据人才盘点模型 - 数据模型指南

    在人力资源数据化转型的大背景下,人力资源各模块都在做数据化的建模和分析,通过数据支撑人力资源的决策,最终目的是提上业务的绩效。 在人才盘点模块上,我们也可以做数据化的分析,并且根据人才盘点的特点,设计人才盘点的模型,今天我们就来盘点下 数据人才盘点的那些模型。 2、人才九宫格模型 九宫格模型是人才盘点输出最重要的一个模型,以能力 - 绩效维度作为九宫格的两个维度,同时对这两个维度进行数据的量化,每个岗位的或者每个序列的员工分布在九宫格模型中,根据不同九宫格的分布来分析判断每个员工的未来发展方向 5、人才盘点数据分析仪表盘 这个仪表盘是结合了人才盘点各个维度,通过关键指标和数据可视化来完成整个人才盘点的数据分析,在仪表盘中,除了有九宫格还有薪酬和绩效的相关指标数据,通过这些指标数据,我们可以分析每个部门 通过这些九宫格模型的设计,能帮助我们量化人才盘点,生成数据化的人才盘点体系。

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    【资讯】预计2015年中国数据分析人才缺口1400万

    阿思达克通讯社11月28日讯,艾瑞咨询集团副总经理魏峰在“2014年会”上指出,全球数据量每18个月翻番,到2015年,中国专用数据分析人员预计缺口1400万。 他指出,大数据时代将带来三方面变革:一是思维变革,分析对象将由随机样本转为全体数据,且强调混杂性而非精确性,强调相关关系而非因果关系;二是商业变革,大数据时代一切皆可量化,数据创新成为创业机会,数据、技术与思维三足鼎立 此外,魏峰表示,大数据还将带来三大挑战:思维方式上,需形成以数据驱动的评估标准;人才方面,专业数据分析人员存在缺口;技术方面,需要实时存储及处理能力。 “大数据应用有四个阶段:大数据监测与收集、大数据存储与处理、大数据分析与挖掘、大数据创新。其中,最重要核心阶段即为数据分析与挖掘阶段。 许多企业无法将大数据应用于决策当中,对大数据的应用仍处于初级阶段。”他说道。

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    中国即将面临“大数据人才荒”

    赛前,袁灵犀一直利用数据分析指导女排队员训练。比赛过程中,每个回合他都利用代码将有价值的细节录入系统,时时向教练提供本队与对手的技术分析数据。 坐在球场边进行数据分析的袁灵犀。光明图片/视觉中国 人才成掣肘 大数据是新一代科技浪潮中的核心科学技术。 数据分析师熟悉大数据的概念和原理,具有一定的数理和统计学知识,能够熟练操作和使用数据软件和工具,他们工作在大数据与各个领域结合的第一线,例如女排的数据分析师袁灵犀就要既懂数据又懂排球,二者缺一不可。 为了便于大家理解,我们可以用航空工业中的各类人才做个类比:数据分析师类似于飞行员,数据工程师类似于飞机生产制造和维护人员,而数据科学家则类似于飞机设计人员。 随着大数据技术的成熟,大数据人才的划分也会经历类似的过程。 培养周期长 现在大数据工程师和大数据科学家之间的界限还很模糊,不过数据分析师已经逐渐分离了出来。

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    IT人才供不应求,大数据分析程序员今后的发展道路

    早些年的时候,IT就已经超越金融,成为国内薪资最高的行业,话不多说,用数据展示中国互联网行业top10省份的薪资。 ? 所以说,IT这块蛋糕确实是很美味的,那又是为何IT人才依旧供不应求呢?是行业本身难度太大吗?还是学历要求限制了呢? 再基于现在大学学习氛围以及制度的问题,不少学生在校时只应付考试和论文,真正学习技术,把技术运用到工作上的人却很少,不少计算机学生毕业后选择其他行业就业,导致在人才供给这方面,大学教育没有很好的培养企业人才 然而IT的发展还是日新月异,技术更新快让很多上了年纪的(超过35岁),没有学习新技术的老码农被淘汰,在这种新人无法满足企业需求,老员工易被淘汰的情况下,IT人才依旧体现出供不应求。 并在工作中找到自己的定位,因为,在25000以上的薪酬范围,IT人又迎来了一个小高峰,能达到这个资薪的人才基本工作年限都超过3年,更多担任管理层,或者项目核心工程师,或者自主创业。

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    数据人才市场有多大?

    数据已经成为我们生活当中习以为常的一个名词,基于大数据分析下的精准推荐,已然覆盖到我们生活的方方面面。在这样的背景下,大数据的未来发展前景,也受到更多的关注。 精准营销、广告推荐、猜你喜欢……这些已经融入我们生活当中的行为,背后都有大数据技术的支持,还有席卷全球的疫情,疫情数据的跟踪与分析,防控的相关措施制定,也都少不了大数据的功劳。 随着大数据基础设施的不断完善,数据分析和商业智能工具将逐渐成为大数据的主力军。因此,大数据产业将朝着以下趋势发展。 国内大数据发展面临的瓶颈中,高端综合型人才短缺问题日益突出,大数据行业面临人才供需结构不均衡问题。 三、大数据人才需求现状 一方面,系统研发等技术岗位大多“供不应求”,反映市场上大数据技术类人才更为稀缺;另一方面,发展迅猛的大数据领域吸引了大量传统信息化领域人才进入,导致项目管理类求职人才占比远高于招聘需求

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