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高薪的大數據人才精英具備以下能力:

1、大數據人才需要能夠熟練操作大數據技能

大數據人才需要具備的能力比較全面理論上計算機專業、信息專業、數學專業、管理專業等都可以進入大數據領域。大數據工程師以技術性工作為主,必須具備java、大數據開發、大數據架構、軟件開發工程等技術背景;會用SQL/SPSS/SAS等初級分析工具,了解統計模型相關知識;在一定程度上掌握Python等一類通用型編程語言。熟練操作大數據技能比如數據的挖掘、分析預測等工作,參與業務溝通、梳理需求,組織建模解決問題;后期可以為企業內部提供戰略意見,提供可靠有效的解決方案。

2、大數據人才需要具備成熟的數據思維

計算機、數學、統計學等相關專業,1年以上相關工作經歷;其中承擔大數據技能相關工作經驗要豐富;熟悉大數據技術、熟悉常用數據挖掘算法及應用場景;對數據有較好的洞察力;具有互聯網大數據應用的工作或項目經驗,最好有基于互聯網用戶數據對用戶畫像、用戶經營分析、用戶行為分析、精準營銷等大數據應用有實踐經驗;綜合素質好。

3、大數據人才需要強大的業務溝通能力

大數據人才要有較強的溝通協調能力、學習能及推動能力、善于執行和監控,有較強的組織和責任意識,還需要強大的邏輯思維能力、歸納演繹能力幫助理解業務,能快速學習全新領域的商業模式和生態;最后,如何把分析結果可視化、產出可落地方案、讓別人信服以及管理自己的團隊,又考驗了溝通表達和管理能力。

提供大數據技術與應用服務的第三方公司面臨調整,未來發展會趨集中

關于“大數據概念是否被過度炒作”的討論,其實2013年的夏季達沃斯就有過。彼時支持“炒作”觀點的現場觀眾達54.5%。對此,持反對意見的北京大學光華管理學院副教授蘇萌提出了三個理由:

不同機構間的數據還未真正流動起來,目前還只是數據“孤島”;

完整的生態產業鏈還未形成,盡管通過行為數據分析已能夠分辨出一個消費者的喜好,但從供應到購買的鏈條還沒建成;

數據分析人才仍然極度匱乏。

4年之后,輿論熱點已經逐漸從大數據轉向人工智能,大數據行業也歷經整合。

大數據+時代,只有掌握技術潮流,才能有更好的就業前景和發展機遇!


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