哪个企业招聘大数据专业大学生 大数据管理与应用这个专业怎么样?真的好吗? - 百度...

当前大数据行业真的是人才稀缺吗?对!未来人才缺口150万，数据分析人才最稀缺。先看大数据人才缺口有多大? 根据LinkedIn(领英)发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，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。其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时，数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据：未来3-5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。

大数据行业未来会产能过剩吗?提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整，未来发展会趋集中关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论，其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此，持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由：1、不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”; 2、完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成; 3、数据分析人才仍然极度匮乏。4年之后，舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能，大数据行业也历经整合。近一年间，一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况，侍晌部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢? 基于数据归属，涉及大数据业务的公司其实有两类：一类是自身拥有数据的甲方公司，如亚马逊、阿里巴巴等;另一类是整合数据资源，提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。对此，LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪表示，第三方服务商提供的更多的是技术或平台，大数据更多还是让甲方公司获益。在王迪看来，大数据业务要产生规模效益，至少要具备三点：算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长，而计算能力实际上已经匀化了，传统企租山业如果用好了，和大数据创业公司没有区别，甚至计老型锋算能力更强，而数据获取方面，很多数据在传统行业内部并没有共享出来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。

来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。在2013年，拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家，到2015年，拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬，大数据行业投资热度有所减退，大数据行业是否也存在产能过剩? 王迪认为，目前的行业整合属于正常现象，“经过市场的优胜劣汰，第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司，其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看，总的需求量一定是增加的，而对于供给侧，经过行业自然的洗牌，最终会集中在几家优秀的行业公司。

大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。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。从上文中我们可以看出，未来十年大数据行业都是热门的，也还会有更多的行业和岗位顺应大数据的发展而产生。各行业的生态产业链都将联系在一起，大数据的发展前景是非常大的，所以大数据培训就业在目前看来是非常靠谱的，千锋教育致力打造高端大数据人才，想学大数据的朋友要抓住这个机会，给自己的梦想一个起飞的平台。

本文将介绍几种在大数据背景下常用的招聘渠道，并提出优化招聘策略的关键。

1. 网络招聘平台：互联网的普及使得在线招聘平台成为企业找寻人才的首选。这些平台通过大数据分析和算法匹配，能够快速筛选出符合企业需求的候选人。同时，网站发布的招聘汪世信息能够吸引到更多的求职者关注，提高招聘效果。

2. 社交媒体招聘：社交媒体平台如LinkedIn、Facebook等也成为了企业广泛使用的招聘渠道。通过这些平台，企业可以直接接触到潜在的候选人，与其建立联系并了解更多相关信息。

3. 内推招聘：大数据背景下，内推机制被广泛应用。企业员工通过内部渠道推荐合适的人才，不仅可以提高候选人猜搜的质量，还可以减少招聘流程中的时间和成本。

4. 大数据分析：利用大数据分穗陵历析技术，企业能够深入挖掘候选人的简历、社交媒体信息等数据，从而更加全面地评估候选人的能力和潜力。例如，通过数据分析可以了解候选人的职业背景、技能匹配度、社交网络关系等，为招聘决策提供有力的支持。

优化招聘策略的关键在于以下几点：

1. 定位目标群体：在选择招聘渠道时，企业应该明确自己的目标群体，确定他们最常使用的招聘渠道。不同类型的岗位对应不同类型的人才，因此需要在合适的平台上发布招聘信息，从而提高招聘效果。

2. 数据驱动决策：大数据分析可以提供有关候选人的关键信息，帮助企业更加了解候选人的能力和潜力。通过深入分析数据，企业能够更准确地判断候选人是否适合当前的岗位需求。

3. 多元化招聘渠道：企业不应过于依赖某一种招聘渠道，而应选择多种渠道结合使用。多元化的招聘渠道可以吸引更多的候选人，并且降低人才流失风险。

4. 增强品牌影响力：企业的品牌影响力对于吸引候选人至关重要。通过积极参与行业活动、提升企业形象和声誉，企业可以吸引更多高素质的人才关注并申请岗位。

总之，如果您需要招聘高端人才，我推荐南方新华猎头，他们是一家专业的猎头公司，服务国内外企业近四万家，推荐的候选人都很精准。

大数据行姿主要有以下职位：
1）数据分析师Data analyst：指熟悉相关业务，熟练搭建数据分析框架，掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法，进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。
2）数据架构师Data architect：对Hadoop解决方案的整个生命周期进行引导，包括需求分析，平台选择，技术架构设计档亩绝，应用设计和开发，测试和部署。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法， 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。
3）大数据工程师Big DataEngineer：收集和处理大规模的原始数据（包括脚本编写，网页获取，调用APIs，编写SQL查询等）；将非结构化数据处理成适合分析的一种形式，然后进行分析；根据所需要的和专案分析商业决策。
4）数据仓库管理员Data warehousemanager：指定并实施信息管理策略；协调和管理的信息管理解决方案；多个项目的范围，计划和优先顺序安排；管理仓库的各个方面，比如数据外包，移动，质量，设计和实施。
5）数据库管理员Database manager：提高数据库工具和服务的有效性；确保所有的数据符合法律规定；确保信息得到保护和备份；做定期报告；监控数据库性能；改善使用的技术；建立新的数据库；检测数据录入程序；故障排除。
6）商业智能分析员Businessintelligence analyst：就工具，报告或者元数据增强来进行传播信息；进行或协调测试，以确保情报的定义与需求相一致耐慎；使用商业智能工具来识别或监测现有和潜在的客户；综合目前的商业只能和趋势数据，来支持采取行动的建议；维护或更新的商业智能工具，数据库，仪表板，系统或方法；及时的管理用户流量的商业情报。
7）数据库开发员Databasedeveloper： 设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统；优化数据库系统的性能效率；准备设计规范和功能单证的分配数据库的项目；对数据库系统进行空间管理和容量规划；建立数据库表和字典；参与数据库设计和架构，以支持应用程序开发项目；执行数据备份和档案上定期；测试数据库，并进行错误修正；及时解决数据库相关的问题；制定安全程序，以保护数据库免受未经授权的使用；评估现有的数据库，并提出改进建议的执行效率；开发用于数据库设计和开发活动的最佳实践。

大数据管理与应用这个专业挺好的。值得大家考虑。

本专业主要是以互联网和大数据为背景，主要研究大数据分析理论和方法，在经济管理中的应用，以及大数据管理与治理的方法。

大数据管理与应用课程包括，数学分析，高等代数，普通物理数学以信息科学概论，数据结论，数学科学导论，程序设计导论，程序设计实践，离散数学概论与统计，算法分析与设计，数据计算智能数据库系统概论，计算机系统基础，并行体系结构与编程，非结构化大数据分析，算法导论，，经济管理。等等方面开展课程，从我以上列出的课程就不难发现这门专业的课程是繁多的。

但也不难知道这个专业是当前比较热门的一个专业。

当前，大数据的浪潮已经扑面而来，大家已经进入了一个大数据时代，信息化，数字化，，智能化，它是鲜明的时代特征，世界经济数字化，肯定是现在的大势所趋的，大数据尺知的应用正在慢慢地从互联网，扩展到各个方面，如金融领域的征信机构，和征卷交易，再到教育领域的成绩分析啦，教学改革，再到政务交通领域的交通安全分析，医疗健康，还有我们经常用的滴滴打车，以及美前手团上点外卖等等，各个社会领域都有无处不在的大数据管理的影子。

大数据管理与应用，以后势必将成为驱动企业发展的一个重要的人力资本，以后就陵悔消业也可以选择涉及涉及政府，金融媒体，零售广告，IT，医药，银行，等等这些众多领域。

要是学好本专业就业市场和前景出路很多，选择这个专业是要对数学要求比较高的，要有一定的逻辑思维的能力，还要具备细心，耐心以及语言包装能力。

最后希望大家都能选择好自己适合的专业哦。