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大資料培訓就業
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  • 1 # 西線學院

      大資料及其應用的迅速發展,已經引起了社會各界人士的廣泛關注。這個時代已然是大資料時代,也是大資料人才稀缺的時代,由於華人才缺口比較大,大資料也迅速成為行業和市場的熱點,更多的企業無論是對人才的招聘還是在培訓都成了剛需,這也促使大資料人才的薪資在同崗位中是最高的,掌握大資料技術,工資提升40%左右是很常見的,顯然得知,2017年是大資料的時代,那麼,大資料主要的應用領域有哪些呢?

      一、醫療行業

      醫療機構無論是病理報告、治癒方案還是藥物報告等方面都是資料比較龐大行業,面對眾多病毒、腫瘤細胞都處於不斷進化的過程,診斷時會發現對疾病的確診和治療方案的確定是很困難的,而未來,我們可以藉助大資料平臺收集不通病例和治療方案,以及病人的基本特徵,可以建立針對疾病特點的資料庫。

      二、金融行業

      大資料在金融行業應用範圍是比較廣的,它更多應用於交易,現在很多股權的交易都是利用大資料演算法進行,這些演算法現在越來越多的考慮了社交媒體和網站新聞來決定在未來幾秒內是買出還是賣出。

      三、電商行業

      電商行業是最早利用大資料進行精準營銷,還可以根據客戶的消費習慣提前生產資料、物流管理等,有利於精細社會大生產,由於電商的資料較為集中,資料量足夠大,資料種類較多,因此未來電商資料應用將會有更多的想象空間,包括預測流行趨勢,消費趨勢、地域消費特點、客戶消費習慣、各種消費行為的相關度、消費熱點、影響消費的重要因素等。

      四、生物技術

      基因技術是人類未來挑戰疾病的重要武器,科學家可以藉助大資料技術的應用,從而也會加快自身基因和其它動物基因的研究過程,這將是人類未來戰勝疾病的重要武器之一,未來生物基因技術不但能夠改良農作物,還能利用基因技術培養人類器官和消滅害蟲等。

      五、農牧漁

      未來大資料應用到農牧漁領域,這樣可以幫助農業降低菜賤傷農的機率,也可以精準預測天氣變化,幫助農民做好自然災害的預防工作,也能夠提高單位種植面積的高產出;牧農也可以根據大資料分析安排放牧範圍,有效利用農場,減少動物流失;漁民也可以利用大資料安排休漁期、定位捕魚等,同時,也能減少人員損傷。

  • 2 # Kevin257503561

    從事銷售行業,證券金融,工業製造等,只要你能打通企業內部系統之間的資料壁磊,讓大資料分析的結果,為各部門的領導帶來資料紅利

  • 3 # IT人劉俊明

    大資料是我的主要研究方向之一,目前也在帶大資料方向的研究生,所以我來回答一下這個問題。

    首先,隨著大資料技術逐漸落地到傳統行業,學習大資料技術的行業選擇空間也越來越廣泛,目前比較常見的選擇包括網際網路行業、金融行業、諮詢行業、市場推廣行業等。

    網際網路行業是大資料首先落地應用的領域,網際網路行業也在很大程度上推動了大資料技術的發展,一方面網際網路行業自身具有大量的資料來源,另一方面網際網路行業也具有資料分析的相關技術。大資料在網際網路行業的應用非常普遍,比如電子商務領域就會普遍採用推薦系統。隨著5G技術的落地應用,大資料在網際網路行業的應用依然有廣闊的發展空間。從近幾年大資料方向研究生的就業情況來看,網際網路行業的大型科技企業是比較常見的選擇。

    金融行業歷來對資料比較敏感,在大資料技術普及之前,金融領域就有專業的資料分析團隊,致力於資料價值的挖掘。在大資料時代,金融領域對於資料價值的挖掘進入了全新的時期,對於資料分析人員也有了新的要求,不僅要掌握傳統的統計學技術,同時要具備專業的大資料分析技術(機器學習方式)以及一定的金融領域專業知識。目前部分高校的大資料專業也會設定金融領域的細分方向,這也從側面說明了金融領域對於大資料就業的重要性。

    目前除了網際網路行業和金融行業之外,諮詢行業和市場推廣行業對於大資料人才的需求也比較旺盛。諮詢行業的服務物件通常是廣大的傳統行業,所以對於從業者來說,除了要具備一定的大資料技術之外,還需要具備一定的行業知識。在大資料落地應用的過程中,諮詢行業的大資料業務將獲得較為快速的發展。

    目前在網際網路行業逐漸完成資料驅動式運營之後,廣大的傳統行業也需要進行資料驅動運營的升級改造,簡單的說就是資料驅動創新、資料驅動管理和資料驅動服務,這個過程也必然需要大量的大資料人才,其中電力、石油、煤炭、鋼鐵等傳統能源領域也將是大資料重點關注的行業。

  • 4 # 加米穀大資料

    近年來,越來越多的人選擇大資料行業,大資料行業前景不錯,培訓專案、機構眾多,各大名企對於大資料人才的需求也不斷上漲。

    大資料的就業領域是很寬廣的,不管是科技領域,還是食品產業,零售業等等,都是需要大資料人才進行大資料的處理,以提供更好的使用者體驗,以及最佳化庫存,降低成本,預測需求。

    在入行之前,你都要好好思考這些問題:

    我希望進入哪些行業呢?這行業有前景嗎?需要什麼樣的知識結構?符合我的興趣方向嗎?

    1、職業愛好:分析需求、寫程式碼、與人溝通、探索未知。

    2、思考能力:如何根據資料推演、分析、提出解決方案。

    3、學習能力:資料分析與IT行業一樣,是需要持續保持學習狀態的。

    4、溝通合作能力:資料分析師需要與業務部門、研發部門等頻繁溝通和合作。

    行業機會

    1、行業情況:毋庸置疑,大資料是21世紀很火熱的行業之一,已經滲透到每一個行業和業務職能領域。

    2、崗位就業情況:只要你練好真本事,資料分析相關職業人才缺口較大。

    3、崗位要求:需要發現問題、分析問題、解決問題的能力,你需要懂商業、提取處理分析資料、提出解決方案,最終目標是創收。

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