数据科学与大数据技术专业解读与就业分析 高考政策数据救专业解析
对数据科学与大数据技术专业的认识
对数据科学与大数据技术专业的认识数据科学与大数据技术是当今信息化时代的热门专业，随着信息技术的不断发展和应用，数据科学与大数据技术的重要性也日益凸显。
这两个领域在许多行业中起着至关重要的作用，为企业和组织提供了巨大的发展机遇和挑战。
数据科学是一门综合性学科，涉及统计学、计算机科学、数学等多个领域，旨在通过对数据的收集、处理、分析和解释，为企业和组织提供决策支持。
数据科学家需要具备扎实的数理统计基础、优秀的编程能力以及良好的业务理解能力，从海量数据中提炼出有价值的信息，并为企业决策提供科学依据。
而大数据技术则是指针对海量、高维、多样化数据的处理和分析技术。
在传统数据库技术无法胜任海量数据处理的情况下，大数据技术应运而生。
通过分布式计算、数据挖掘、机器学习等技术手段，大数据技术可以高效地处理海量数据，并发现其中潜在的规律和价值，为企业提供更精准的决策支持。
数据科学与大数据技术的结合，可以帮助企业更好地理解市场和客户需求，优化产品和服务，提高生产效率，降低成本，提升竞争力。
例如，通过大数据技术分析用户行为数据，企业可以更准确地了解用户喜好，精准推荐产品，提升用户满意度；通过数据科学家的模型建立和预测分析，企业可以有效降低市场风险，优化供应链管理，实现智能化决策。
数据科学与大数据技术的发展也带动了相关人才的需求。
越来越多的企业和组织开始重视数据驱动的决策，需要拥有数据科学和大数据技术背景的人才来帮助他们处理和分析数据，发现商业价值。
因此，学习数据科学与大数据技术已经成为许多学生和职场人士的热门选择。
总的来说，数据科学与大数据技术专业是一个充满挑战和机遇的领域。
随着信息技术的不断发展，数据将继续成为企业和组织发展的核心资产，数据科学家和大数据技术专家的需求也将持续增长。
因此，学习数据科学与大数据技术，将为个人的职业发展带来更广阔的空间，也将为社会的进步和发展贡献力量。
希望更多的人能够关注和重视这一领域，在数据的海洋中探索出属于自己的机遇和价值。
数据科学与大数据技术专业就业方向及前景分析
数据科学与大数据技术专业就业方向及前景分析引言随着信息时代的到来，数据科学与大数据技术专业得到了广泛关注。
本文将对数据科学与大数据技术专业的就业方向及前景进行分析，并探讨该专业的发展趋势。
就业方向数据分析师数据分析师是目前数据科学与大数据技术专业的最热门职业之一。
数据分析师通过收集、整理和分析大量的数据，为企业决策提供支持。
他们需要掌握数据分析工具和技术，如Python、R、SQL等，能够从大数据中挖掘有价值的信息。
大数据工程师大数据工程师是负责处理和管理大规模数据的专业人员。
他们需要具备熟练的编程能力和深入理解大数据技术的知识，如Hadoop、Spark、NoSQL等。
大数据工程师通常在互联网公司、金融机构和科技企业等领域就业。
机器学习工程师机器学习工程师利用机器学习算法和模型，开发智能系统和应用程序。
他们需要了解统计学、数学和编程，并能运用各种机器学习框架和工具，如TensorFlow、Scikit-Learn等。
机器学习工程师在人工智能领域有广泛的就业机会。
数据科学家数据科学家是负责推动数据驱动决策的专业人员。
他们需要具备全面的数据科学知识和技能，包括数据收集、清洗、分析和可视化等。
数据科学家通常在研究机构、大型企业和创业公司等领域从事研究和开发工作。
前景分析数据科学与大数据技术专业的就业前景非常广阔。
随着社会各行各业对数据分析和智能决策的需求不断增加，相关专业人才的需求也相应增加。
以下是有关该专业前景的几个方面分析：就业率高数据科学与大数据技术专业毕业生的就业率相对较高。
根据调查数据显示，大多数专业毕业生能够在毕业后短期内找到工作。
尤其是在互联网、金融和制造等行业，对相关人才的需求非常旺盛。
薪资水平较高数据科学与大数据技术专业毕业生的薪资水平相对较高。
由于相关技术和知识的专业性和独特性，企业往往愿意提供较高的薪酬来吸引和留住人才。
同时，随着专业技能的提升和工作经验的积累，薪资水平还有进一步的提升空间。
大数据技术专业就业方向及前景分析
大数据技术专业就业方向及前景分析一、大数据技术专业就业方向随着信息时代的不断发展，大数据技术逐渐成为各行业的重要支柱之一，大数据技术专业的毕业生具备广泛的就业方向。
在当今社会，大数据技术专业的毕业生可以选择从事数据分析、数据挖掘、数据可视化、数据科学家等职业。
此外，云计算、物联网、人工智能等新兴领域也对大数据技术专业有较高的需求，为毕业生提供了更多的就业机会。
二、大数据技术专业就业前景分析1.需求持续增长: 随着各行业对数据处理能力的需求不断增加，大数据技术专业的就业前景持续看好。
数据在企业决策、产品改进、市场拓展等方面起到关键作用，因此大数据技术专业的毕业生将会受到广泛关注。
2.薪资优势显著: 大数据技术专业的毕业生由于技术含量较高，通常薪资水平较为优厚。
尤其在金融、医疗、电商等行业，大数据技术专业毕业生的薪水往往高于其他专业。
3.行业广泛应用: 大数据技术在多个行业有着广泛的应用，如金融、医疗、零售、物流等。
随着各行业数字化转型的加速推进，大数据技术专业毕业生的就业范围将不断扩大。
4.发展空间巨大: 大数据技术是一个前景广阔的领域，未来将会有更多的创新技术不断涌现。
而大数据技术专业的毕业生可以通过不断学习提升自己的技术实力，拥有更广阔的职业发展空间。
三、结语综上所述，大数据技术专业就业方向广泛，就业前景良好。
毕业生可以选择根据个人兴趣和发展方向，选择不同的就业领域，开拓自己的职业道路。
未来随着大数据技术的不断发展和创新，大数据技术专业的就业前景将会更加美好。
希望各位大数据技术专业的学子能够抓住机遇，不断提升自己，实现自己的职业梦想。
专业解读数据科学与大数据专业(精选5篇)
专业解读数据科学与大数据专业(精选5篇)专业解读数据科学与大数据专业（篇1）数据科学与大数据技术专业可以做分析类工程师。
使用统计模型、数据挖掘、机器学习及其他方法，进行数据清洗、数据分析、构建行业数据分析模型，为客户提供有价值的信息，满足客户需求。
数据科学与大数据技术专业还可以考虑算法工程师。
大数据方向，和专业工程师一起从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题;人工智能方向，根据人工智能产品需求完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题。
专业解读数据科学与大数据专业（篇2）数据科学与大数据技术专业是一门普通高等学校本科专业，属于计算机类专业，基本修业年限为四年，授予理学或工学学士学位。
数据科学与大数据技术这个专业设立的时间并不长，而且这个专业是面向大数据时代人才需求巨大的新专业。
这个专业主要是培养具有良好的科学素养、社会责任感和使命感，并且具备广阔的国际视野的高级工程技术人才和从事大数据软硬件及网络研究、设计、开发和综合应用的先进工程技术人才。
专业解读数据科学与大数据专业（篇3）当然开设学校的水平和实力也是参差不齐的，最后我会给大家些建议，推荐一些院校给大家进行一个选择。
简单的说这个专业是以大数据为核心研究对象，用到了数学，统计学，计算机相关的知识，以他们作为支撑进行大数据的发现，采集，处理，运算，分析，运用。
专业解读数据科学与大数据专业（篇4）数据科学与大数据技术专业的就业前景是很光明。
数据科学与大数据技术专业人才的薪资待遇也非常优厚。
据国内外招聘网站的数据显示，大数据行业的平均薪资已经达到了15万元/年以上。
而且在大城市，如北京、上海、广州、深圳等，大数据行业的薪资水平更是高达20万元/年以上。
因此，数据科学与大数据技术专业选择大数据行业是一项非常有前途、收入水平高的职业。
专业解读数据科学与大数据专业（篇5）1.数据科学与大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。
2023年数据科学与大数据技术专业介绍及就业方向
2023年数据科学与大数据技术专业介绍及就业方向
数据科学与大数据技术是从计算机科学、应用数学、统计学和科学方法等诸多学科中获得灵感，发展而来的新兴领域。
数据科学与大数据技术专业通过构建相应的算法模型，将大量数据进行收集、整理、清洗和分析，然后通过数据挖掘和机器学习技术等手段，实现对大数据的深度挖掘和研究。
专业核心课程包括数据结构算法、数据挖掘、机器学习、大数据计算、数据可视化、数据分析等方面的内容。
同时，该专业还注重学生的实践能力的培养，给予学员更多机会参加大型数据分析项目实践，培养实际操作中的代码编写和调试能力。
学生学会如何分析和解决一些真实世界的问题，并且熟悉实际项目运营所需的数据积累和分析技术，为未来的就业打下坚实的基础。
就业前景：
数据科学与大数据技术专业的就业前景非常广阔，相关职业岗位包括：
1.数据科学家/顾问：负责提供数据分析和挖掘的咨询和培训服务。
2.数据仓库工程师：负责设计、构建、测试和维护企业级数据仓库。
3.大数据工程师：负责搭建大数据平台、数据流水线、数据管道等基础设施以及企业级预测模型的构建。
4.数据分析师：负责数据模型的构建与实现、统计分析与报表生成等工作。
5.人工智能工程师：负责将机器学习和深度学习技术应用到实际的工业生产中，提升智能化的发展。
6.数据产品经理：负责构思、设计和开发数据产品，全面掌握从产品策划到实际落地运营所需技能。
未来，数据科学与大数据技术将成为世界的主要发展方向，具备这个专业知识的人才将逐渐成为企业与机构的必备能力。
因此，选择数据科学与大数据技术专业将给你未来职业发展带来无限的机遇和挑战。
数据科学与大数据技术专业前景怎么样及就业方向
数据科学与大数据技术专业前景怎么样及就业方向数据科学与大数据技术专业前景怎么样数据科学与大数据技术专业很不错，前景比较乐观，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。
同时可以考取网站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。
大数据专业和计算机专业比较像，是注重实践的专业。
学生需要独立编写程序，对程序进行修改与调试，需要注意每一个细节才能顺利查错并运行程序。
该专业对于学生的数学能力有很高的要求，所以对于数学不敏感的学生，建议慎重报考，而且该专业对于学生的计算机使用能力有很高的要求，学生在校学习期间，一定要学好这方面的知识,，可以选择考取计算机的相关资格证书，提升自身竞争力。
数据科学与大数据技术专业就业方向1.大数据系统架构师大数据平台搭建、系统设计、基础设施。
技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。
2.大数据系统分析师面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。
技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。
3.hadoop开发工程师。
解决大数据存储问题。
4.数据分析师不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。
作为一名数据分析师，至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析网站中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学网站如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。
总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
5.数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。
经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。
数据科学与大数据技术专业就业前景分析
数据科学与大数据技术专业就业前景分析简介在当今数字化时代，数据科学与大数据技术专业正逐渐成为炙手可热的领域。
随着各行各业快速发展，数据处理、分析和利用正日益成为企业和组织成功的关键因素。
在这样的背景下，数据科学与大数据技术专业的毕业生将面临着广阔的就业前景。
就业市场需求从全球范围来看，大数据技术和数据科学领域一直保持着稳健的增长态势。
根据调查显示，各类企业对数据科学家和大数据分析师的需求不断增加，无论是互联网公司、金融机构、健康保健行业还是零售业，都在积极招聘数据专家来帮助他们挖掘数据潜力、进行数据分析和制定战略。
就业前景分析核心职责数据科学与大数据技术专业毕业生主要负责收集、处理和分析大规模数据，从中发现潜在的商业机会和洞见。
他们需要具备数据挖掘、机器学习、统计学和编程等技能，以协助企业做出决策并提高运营效率。
薪资水平由于数据科学与大数据技术专业的技能需求较高，毕业生的薪资水平通常较为可观。
根据调查数据显示，数据科学家和大数据分析师的薪资普遍高于其他行业的平均水平，且随着工作经验增加，薪资也会逐渐提升。
行业分布数据科学与大数据技术专业的就业机会遍布各个行业。
互联网科技公司、金融机构、电子商务企业、制造业、医疗保健机构等都是数据科学家和大数据分析师的潜在雇主。
此外，政府部门和研究机构也在积极招聘相关专业人才。
未来发展趋势随着人工智能、物联网和云计算等新技术的快速发展，数据科学与大数据技术专业的未来发展前景仍然十分乐观。
数据量不断增加，对数据科学家和大数据分析师的需求也将持续增长。
同时，技术的不断更新和演进也将为专业人才提供更多的发展机会。
结语综上所述，数据科学与大数据技术专业的就业前景广阔，不仅薪资水平优厚，而且行业分布广泛。
对于有志于从事数据分析工作的同学来说，这是一个令人充满期待的专业领域。
未来，随着技术的不断创新和行业的快速发展，数据科学与大数据技术专业的重要性将进一步凸显，并为从业者带来更多机遇和挑战。
数据科学与大数据技术就业方向与前景分析
数据科学与大数据技术就业方向与前景分析数据科学与大数据技术是当今信息时代最炙手可热的领域之一，它们在几乎所有行业都扮演着至关重要的角色。
随着企业和机构变得越来越数字化，数据科学家和大数据技术专家的需求也呈现出爆发性增长的趋势。
本文将对数据科学与大数据技术的就业方向和前景进行综合分析。
数据科学就业方向在数据科学领域，数据科学家是至关重要的角色。
数据科学家主要负责从海量数据中提取有价值的信息和见解，以帮助企业做出更明智的决策。
数据科学家需要具备统计学、机器学习、数据挖掘等多方面的知识和技能。
从就业方向来看，数据科学家可以在各行各业找到就业机会，如金融、医疗、零售等领域。
除了数据科学家外，数据分析师也是数据科学领域的热门职位之一。
数据分析师主要负责对企业内部的数据进行分析和可视化，为业务决策提供支持。
数据分析师需要熟练掌握数据分析工具和技术，具备良好的逻辑思维能力和沟通能力。
数据分析师的就业方向也非常广泛，可以在各个行业找到就业机会。
大数据技术就业方向在大数据技术领域，大数据工程师是一个热门职位。
大数据工程师主要负责设计、开发和维护大数据系统，包括数据存储、数据处理和数据分析等方面。
大数据工程师需要掌握Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架，熟悉各种数据库技术和数据仓库架构。
大数据工程师的就业方向主要集中在互联网、金融、电商等行业。
此外，数据架构师也是大数据技术领域的重要职位之一。
数据架构师主要负责设计企业级大数据架构，包括数据流程、数据模型、数据治理等方面。
数据架构师需要具备全面的技术知识和项目管理能力，能够为企业构建高效、可靠的大数据系统。
数据架构师的就业方向主要在大型企业和互联网公司中。
就业前景分析数据科学与大数据技术作为未来的热门领域，其就业前景非常广阔。
随着人工智能、物联网、云计算等新兴技术的发展，数据科学与大数据技术的需求将持续增长。
据统计，数据科学家和大数据工程师是目前最紧缺的职业之一，市场需求持续高涨。
数据科学与大数据技术专业就业如何及就业方向
数据科学与大数据技术专业就业如何及就业方向数据科学与大数据技术专业就业如何数据科学与大数据技术专业毕业生不仅具备计算机编程、统计和数据挖掘等专业技能，还能够将这些技能应用到自己所选领域中解决问题，比如应用到社会科学、自然科学和工程学领域。
数据科学与大数据技术专业毕业生发展前景广阔。
他们可以选择继续深造，攻读方向包括但不仅限于数据科学，还可以选择计算机科学、社会科学、商学、金融、医学、法律、语言学、教育学等等。
在学术界之外，职业发展也有多种选择，可以入职传统IT大公司或者初创公司，如Google、Facebook、Amazon、Microsoft，也可以进入其他行业，如交通、能源、医药、金融机构。
数据科学与大数据技术毕业生也可以在国有企业谋求发展，如城市规划、执法机关、教育部门等等。
数据科学与大数据技术专业简介“数据科学与大数据技术”专业是近两年才设立的新专业。
“数据科学与大数据技术”专业有着很好的就业前景并且就业的宽度广，就业薪资待遇水平高，缺点可能在于专业设立较新，教学课程设置上可能无法跟上大数据人才培养的技能需求。
以数据中国“百校工程”产教融合创新项目为例，在课程的设置上校企共建专业人才培养方案，对接培养大数据技能型人才，在大数据与人工智能领域设立了以下的人才培养方向。
数据科学与大数据技术专业学什么数据科学与大数据技术专业是不是学得更多的是数学?我们来看一个比较普遍的专业课程内容，当然，不同的学校设置可能稍有不同，但总体上是这些。
专业课程内容：金融与经济大数据挖掘，神经网络与深度学习，数值算法与案例分析与数据挖掘，大规模分布式系统。
专业基础课程内容：数学分析、概率论与数理统计、统计计算、数据结构，线性代数、数据库引论，统计学基础，计算机原理，大数据管理，大数据统计分析实验，计量经济学等等。
大数据专业毕业后的去向大数据人才的工作是，把海量信息采集、存储、分析，挖掘出信息背后更多的价值，以更好地辅助企业、政府机关做出决策。
对数据科学与大数据技术专业的认识
对数据科学与大数据技术专业的认识一、数据科学与大数据技术专业的概述1.1 数据科学的定义1.2 大数据技术的定义1.3 数据科学与大数据技术专业的关系和意义二、数据科学与大数据技术的基础知识2.1 数学基础2.2 统计学基础2.3 计算机科学基础三、数据科学与大数据技术的核心领域3.1 数据采集与清洗3.1.1 数据采集方法3.1.2 数据清洗步骤3.1.3 常用的数据清洗工具3.2 数据存储与处理3.2.1 数据存储技术3.2.2 数据处理工具3.2.3 分布式计算与存储3.3 数据分析与挖掘3.3.1 数据分析方法3.3.2 数据挖掘算法3.3.3 可视化分析工具3.4 机器学习与人工智能3.4.1 机器学习的基本概念3.4.2 常用的机器学习算法3.4.3 人工智能在数据科学中的应用四、数据科学与大数据技术专业的应用领域4.1 金融行业4.2 医疗健康领域4.3 电商与零售业4.4 社交网络与媒体4.5 能源与环境保护五、数据科学与大数据技术专业的就业前景与发展趋势5.1 就业前景5.2 发展趋势六、结语在当今信息爆炸的时代，数据科学与大数据技术专业的重要性日益凸显。
随着大数据时代的到来，数据分析与处理成为了各个行业的核心领域，因此该专业拥有广阔的就业前景。
未来，随着人工智能的进一步发展，数据科学与大数据技术专业还将得到更多的关注和发展，学习该专业将为个人带来更多的机会和发展空间。
希望本文对数据科学与大数据技术专业的认识有所启发，并对有意向从事该专业的人士提供一定的参考。
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数据科学院大数据技术专业解读与就业分析
什么是大数据？
进入互联网时代，中国的网民人数已超7亿，大数据的应用涉及到生活的方方面面。
例如，你在网站上买书，商家就会根据你的喜好和其他购书者的评价给你推荐另外的书籍；手机定位数据和交通数据可以帮助城市规划；甚至用户的搜索习惯和股市都有很大关系。
在谈到大数据的时候，人们往往知道的就是数据很大，但大数据≠大的数据。
对外经济贸易大学信息学院副院长华迎教授介绍：“现在的大数据包括来自于多种渠道的多类数据，其中主要来源网络数据。
数据分析不是新的，一直都有，但是为什么叫大数据呢？主要是因为网络数据的格式、体量、价值，都超出了传统数据的规模。
对这些海量信息的采集、存储、分析、整合、控制而得到的数据就是大数据。
大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些数据进行专业化处理，通过‘加工’实现数据的‘增值’，更好地辅助决策。
”数据科学与大数据技术专业
本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业，它是2015年教育部公布的新增专业。
2016年3月公布的《高校本科专业备案和审批结果》中，北京大学、对外经济贸易大学和中南大学3所高校首批获批开设“数据科学与大数据技术”专业。
随后
第二年又有32所高校获批“数据科学与大数据技术”专业。
两次获批的名单中显示，该专业学制为四年，大部分为工学。
“数据科学与大数据技术是个交叉性很强的专业，很难说完全归属于哪个独立的学科。
所以，不同的学校有的是信息学院申报，有的是计算机学院牵头申报，有的设在统计学院，还有的在经管学院。
像北京大学这个专业是放在理学下，授予理学学位。
大多数是设在工学计算机门类下，授予的是工学学位。
”华迎教授说：“数据科学很早就存在，是个比较经典
的学科，现在和大数据技术结合形成了这个专业。
目前教育部设定的本科专业名称为‘数据科学与大数据技术’，专科名称是‘大数据技术与应用’。
”
数据科学与大数据技术学什么？
以对外经济贸易大学该专业为例，专业知识结构包括数学、统计、计算机和大数据分析四大模块，具体课程设置如下：
数学：数学分析一、数学分析二、高等代数、离散数学。
统计学：概率论与数理统计、多元统计分析、随机过程。
计算机：数据结构、计算机组成原理、操作系统、数据库系统原理、C++程序设计、Java程序设计、Python与大数据分析、科学计算与Matlab应用、R 语言等。
大数据分析：数据科学导论、机器学习与数据挖掘、信息检索与数据处理、自然语言处理、智能计算、推荐系统原理、大数据分析技术基础、数据可视化、大数据存储与管理、大数据分析实践等课程。
华迎教授介绍：“数据科学与大数据技术是一门实践性很强的新兴交叉复合型学科，无论是开设在哪个学院下，数学、统计学、计算机三大块课程是必须得有。
各高校在这几门背景学科的基础上，交叉融合其他的专业知识技能。
如我校在数学、统计学、计算机知识体系模块中又增加了体现学校特色的财经类行业应用和外语模块，以提升学生的行业应用能力和国际化水平。
根据各校偏重的专业方向，课程设置有所差异，感兴趣的同学可以具体查看各校的专业和课程设置情况。
”
专业与就业
行业增速快人才缺口180万
随着移动互联网和智能终端的普及，信息技术与经济社会的交汇融合，引发了数据迅猛增长。
新摩尔定律认为，人类有史以来的数据总量，每过18个月就会翻一番。
而海量的数据蕴含着巨大生产力和商机。
2011年至2014年四年间，我国大数据处于起步阶段，每年均增长在20%以上。
2015年，大数据市场规模已达到98.9亿元。
2016年增速达到45%，超过160亿元。
预计2020年，我国大数据市场规模将超过8000亿元，有望成世界第一数据资源大国。
但数据开放度低、技术薄弱、人才缺失、行业应用不深入等都是产业发展中亟待解决的问题。
根据领英发布《2016年中国最热职位人才报告》显示，有六类热门职位的人才当前都处于供不应求状态，稀缺程度各有不同，其中，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。
中国商业联合会数据分析专业委员会资料显示，未来3至5年，中国需要180万数据人才，但截至目前，中国大数据从业人员只有约30万人。
同时，大数据行业选才的标准也在不断变化。
初期，大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域，以IT、计算机背景的人才居多。
随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。
大数据主要就业方向
2015年9月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作。
《纲要》明确提出了七方面政策机制，其中第六条就是加强专业人才培养，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。
目前，大数据主要有三大就业方向：大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类。
具体岗位如：大数据分析师、大数据工程师等。
“大数据分析师是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，强调的是数据的应用，侧重于统计层面内容会多一些。
比如做产品经理，可以通过数据建立金融模型，来推出一些理财产品。
而大数据工程师则侧重于技术，主要是围绕大数据平台系统级的研发，偏开发层面。
”华迎教授介绍：“我们把大数据分析在业务中使用的流程总结起来，分为以
下几个步骤：数据获取和预处理、数据存储管理、数据分析建模、数据可视化。
在这个应用流程中，毕业生可以根据自己的兴趣和特长，在不同的环节选择就业。
”。