大数据技术体系及人才需求
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案
一、项目背景
随着数据量的不断增加，大数据技术涌现出新的发展机遇，但是，我们在培养大数据技术专业人才方面还存在一些问题：学校教学资源有限，师资力量薄弱；学生如何掌握大数据技术，懂其原理、应用和开发？
为了解决上述问题，我们为2024级的大数据技术专业学生制定了大数据技术与应用专业人才培养方案，以提高大数据技术专业学生的素质，满足大数据技术应用的市场需求。
二、目标
本专业人才培养方案旨在培养具有大数据技术和应用能力的高素质应用型人才，同时具备自学能力，分析问题、推理解决问题、系统思维、服务意识和团队协作等能力。
三、培养计划
1、基础理论课程：本专业人才培养方案要求大数据技术专业学生系统学习数学、计算机科学、管理学等基础理论课程，以打好基础。
2、基础技能课程：学生需要掌握大数据处理、数据挖掘、数据可视化、数据安全等基本知识，熟练掌握数据库和编程技能，以及云计算、移动应用等最新技术。
3、拓展学习课程：学生需要学习机器学习、算法、互联网技术，要熟悉流行的开源框架，增强应用能力。
大数据技术专业(群)人才培养目标与培养规格
大数据技术专业（群）人才培养目标与培养规格
“以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，落实立德树人根本任务”，落实党和国家对人才培养的有关总体要求，明确描述专业培养目标与学校总体育人目标的对应，对接行业需求，体现职业教育特色。
一、人才培养目标与能力指标
（一）培养目标
培养德、智、体、美全面发展的，能够较快适应生产、建设、管理、服务等一线岗位需要，主要面向电信、零售、银行、金融、政府等部门的云平台大数据技术运维管理与数据采集与处理，数据分析与应用的相关工作岗位，具有大数据技术应用理论基础知识，掌握大数据运维的基本技能，掌握大数据的存储、清洗、数据分析与可视化的基本技能，了解大数据技术应用框架与其生态系统，掌握Hadoop技术框架的运维和使用，具有较高综合素质与良好职业素养，能从事大数据技术与数据采集、分析与可视化等相关工作，具备发展型、复合型、创新型技术技能人才。
（二）核心能力目标
（三）专业核心能力指标描述表
（二）就业岗位职业发展路径
1、就业领域与就业岗位
2、职业资格证书要求
要求学生在校三年期间，至少考取专业技能证书1个，建议考取2-3个专业技能证书。
（三）典型工作任务及其工作过程
撰写职业岗位的典型工作任务及其工作过程，以表格展示。
表1职业岗位的典型工作任务及其工作过程
（四）职业能力与素质总体要求表2职业能力与素质总体要求。
贵州省大数据产业人才需求分析
贵州省大数据产业人才需求分析贵州省作为中国大数据产业的重要基地之一，大数据产业在贵州省的发展日益迅速。
随着大数据产业的不断壮大，对于大数据产业人才的需求也不断增加。
本文将对贵州省大数据产业人才需求进行分析，从技术、管理和创新等角度深入探讨贵州省大数据产业人才的需求情况，以期为相关人才培养和就业提供一些建议。
一、技术人才需求分析随着大数据产业的蓬勃发展，贵州省大数据产业对技术人才的需求也在不断增加。
目前，贵州省大数据产业主要需要具备数据挖掘、数据分析、人工智能等相关技能的技术人才。
而在这些技能中，数据挖掘技术尤为重要。
数据挖掘技术可以帮助企业挖掘出潜在的商业机会，对企业的发展起到非常重要的作用。
贵州省大数据产业亟需掌握数据挖掘技术的专业技术人才，以满足产业发展的需求。
数据分析技术也是贵州省大数据产业急需的技术人才。
在大数据时代，数据分析成为了企业决策的重要依据。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解市场和消费者的需求，为企业的发展提供有力的支持。
贵州省大数据产业对掌握数据分析技术的人才的需求量也在逐渐增加。
随着人工智能技术的迅猛发展，贵州省大数据产业也对人工智能技术人才的需求量不断增加。
人工智能技术已经成为许多企业的核心竞争力，对于企业的创新和发展起到了非常重要的作用。
贵州省大数据产业对掌握人工智能技术的人才的需求不容忽视。
贵州省大数据产业对技术人才的需求主要集中在数据挖掘、数据分析和人工智能等方面。
相关高校在人才培养方面可以注重这些方面的专业设置和课程设置，以满足产业对技术人才的需求。
除了技术人才，贵州省大数据产业对管理人才的需求也在不断增加。
随着大数据产业的发展，企业对于管理人才的需求也越来越大。
在这方面，贵州省大数据产业主要需要具备市场营销、项目管理、数据治理等方面能力的管理人才。
市场营销是企业发展不可或缺的一环，而在大数据时代，对市场的了解和营销策略的制定就更加重要。
贵州省大数据产业对擅长市场营销的管理人才的需求量在不断增加。
贵州省大数据产业人才需求分析
贵州省大数据产业人才需求分析贵州省大数据产业是近年来发展较快的新兴产业之一，也是贵州省发展经济的重点支持领域。
随着大数据技术的不断成熟和应用的不断扩大，对于大数据人才的需求也日益增加。
本文将从需求量、需求结构和需求趋势三个方面进行分析。
贵州省大数据产业的人才需求量不断增加。
根据相关数据统计，2019年贵州省大数据产业人才需求总量超过10万人，而实际供给量仅约为4万人，供需缺口较大。
这是因为大数据产业对于高技能人才的需求较为迫切，而目前培养出的相关人才数量有限。
贵州省大数据产业人才需求结构逐渐优化。
贵州省大数据产业人才需求主要分为研发人员、应用人员和管理人员三大类。
研发人员主要负责大数据平台搭建、算法研发等工作；应用人员则主要从事大数据分析、数据挖掘等应用工作；管理人员则负责大数据项目的规划、组织和管理等工作。
随着贵州省大数据产业的发展，对于高层次、复合型的人才需求日益增加，如具有大数据分析与应用背景的研究人员、具备数据管理和项目管理经验的管理人员等。
贵州省大数据产业人才需求有较明显的趋势。
大数据技术与其他行业的融合需求不断增强。
随着各行各业对于大数据应用的需求日益增加，大数据人才必须具备与其他领域专业知识的融合能力，才能更好地满足相关行业的需求。
大数据安全与隐私保护的需求不断加强。
随着大数据技术的发展，相关的安全风险与隐私泄露问题也日益凸显，对于具备相关安全保护技术与管理能力的人才需求增加。
人工智能与大数据的结合越来越紧密。
人工智能技术的快速发展也为大数据产业带来了新的机遇，对于具备人工智能背景的大数据人才需求逐渐增加。
贵州省大数据产业人才需求量不断增加，需求结构逐渐优化，需求趋势也具有明显的特点。
贵州省应加大对大数据人才的培养和引进力度，加强与高校的合作，开设相关专业，提供专业技能培训，吸引优秀人才留在贵州发展，以推动贵州省大数据产业的快速发展。
贵州省大数据产业人才需求分析
贵州省大数据产业人才需求分析【摘要】贵州省大数据产业正处于快速发展阶段，对人才需求日益增长。
本文通过对贵州省大数据产业发展现状、人才需求特点、人才培养现状、人才供需匹配以及人才需求预测进行分析，发现随着大数据产业的兴起，贵州省对于数据科学家、数据分析师、大数据工程师等高素质人才的需求大增。
当前，贵州省大数据产业人才供给严重不足，人才培养体系不完善，与需求之间存在较大缺口。
未来，贵州省大数据产业人才需求将呈现持续增长的趋势，并对人才素质和多元化发展提出更高要求。
在这样的背景下,政府和企业应加大对人才培养力度，促进人才供需匹配，推动贵州省大数据产业持续健康发展。
【关键词】贵州省、大数据产业、人才需求、分析、发展现状、特点、培养现状、供需匹配、预测、发展趋势1. 引言1.1 贵州省大数据产业人才需求分析贵州省大数据产业人才需求分析是对贵州省大数据产业发展趋势和人才供需情况的深入研究。
随着大数据产业的快速发展，贵州省对于数据科学家、数据工程师、数据分析师等高端人才的需求不断增加。
本文将从贵州省大数据产业发展现状分析、人才需求特点分析、人才培养现状分析、人才供需匹配分析和人才需求预测分析几个方面来全面解读贵州省大数据产业人才需求的现状和未来发展趋势。
在当今数字化时代，大数据产业成为贵州省推动经济发展和转型升级的重要引擎，人才需求成为关键因素。
通过对各行业对大数据人才的需求情况进行分析，可以更好地把握贵州省大数据产业的发展方向，促进人才资源的合理配置和利用。
本文旨在探讨贵州省大数据产业人才需求现状，并探讨未来发展的趋势，为相关部门和高校提供参考和建议。
2. 正文2.1 贵州省大数据产业发展现状分析贵州省作为中国西部省份之一，自从提出“大数据弯道”战略以来，大数据产业迅速发展，成为推动经济增长的重要引擎之一。
目前，贵州省的大数据产业已呈现出以下几个特点：贵州省大数据产业规模不断扩大。
随着政府的大力支持和推动，贵州省的大数据产业规模呈现快速增长的趋势。
云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展对高技能人才提出了哪些新要求和挑战？
云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展对高技能人才提出了哪些新要求和挑战？在当前信息化时代，云计算、大数据和人工智能等技术的快速发展对高技能人才提出了新的要求和挑战。
随着科技的进步和发展，人们对于科技人才的重视也越来越高，也对于人才的要求也愈加严格。
本文将从技术方面、专业技能方面、创新思维及领导能力方面、职业素养等四个方面详细介绍这些新的要求和挑战。
一、技术方面云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展，对于高技能人才的技术素质要求更高，要求高技能人才具备较强的计算机知识和技能，对于相关技术有一定的研究和理解。
再者，要能够熟练掌握云计算、大数据、人工智能等相关技术，能够运用机器学习、数据挖掘、深度学习等技术来解决实际问题，提升企业的生产效率和竞争力。
同时，云计算、大数据、人工智能等技术的跨人群应用也需要高技能人才具备良好的数字素养，能够随时随地进行数字处理和分析，提高数据的收集和利用效果。
二、专业技能方面高技能人才的专业技能要求不断增强。
要求高技能人才具备较强的针对性的解决问题的能力，善于分析、设计和优化复杂的业务系统，以及对于新兴的技术问题及其解决途径有一定的预判能力。
另外，在运用云计算、大数据、人工智能等技术中，需要有一定的业务分析与设计能力，能够根据不同的业务需求进行合理的技术架构设计，能够胜任解决实际问题的工作。
在这点上，高技能人才的专业技能要求愈发严格。
三、创新思维及领导能力方面在广阔的人工智能和大数据领域中，未来的竞争将会更多的是科技工作者的决策和战略思考能力。
高技能人才不仅需要具备扎实的计算机技术基础和专业技能，还需要具备创新思维和领导能力的要求。
创新思维的发展和领导能力的提高不仅对于个体的职业发展，也对于团队的建设有着重要的作用。
在IT领域的高技能人才要学会有效的引领，利用自身的专业技能和商业策略，以创新的思维来解决技术难题，并把创意转化为有利的业务决策。
所以，领导能力和创新思维的发展，是未来高技能人才的重要要求，也是未来IT行业的新挑战。
大数据产业人才需求的分析
随着《大数据产业发展规划（2016-2020年）》的正式发布，大
数据产业正式成为塑造我国竞争力的战略制高点。《规划》提出
了到2020年，技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系
基本形成。大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元，年均
复合增长率保持30%左右，加快建设数据强国，为实现制造强国
和网络强国提供强大的产业支撑。
据分析师职位的区域分布来看，北京、上海、广州、深圳、
杭州，五大城市的合计占86.7%，北京占比近四成。
a
8
大数据产业人才需求现状分析
数据显示，企业为分析师提供的薪资高于行业平均水平的薪酬。
同时，随着工作年限的增加，数据分析师薪酬同时也在增长。一
个拥有博士学位的数据科学家的起薪通常是六位数，工作两年后，
a
4
大数据产业概念及背景
02
概念
大数据产业是指以 数据生产、采集、 存储、加工、分析 、服务为主的相关 经济活动，包括数 据资源建设、大数 据软硬件产品的开 发、销售和租赁活 动，以及相关信息 技术服务。
a
5
THREE
02 大数据产业人才需 求现状分析
a
6
大数据产业人才需求现状分析
软件和信息技术服 务业实现软件业务 收入4.3万亿元， 同比增长15.7%。 大型数据中心向绿 色化、集约化发展， 跨地区经营互联网 数据中心（IDC） 业务的企业达到 295家。
2015年，我国 信息产业收入 达到17.1万亿 元，比2010年 进入“十二五” 前翻了一番。
7
大数据产业人才需求现状分析
目前现状，岗 位增多，人才 短缺
从某研究院2015年中高端人才调查报告来看，去年数据分析
大数据产业人才需求的分析
大数据产业人才需求的分析
随着大数据技术的不断发展和普及，大数据产业的发展也变得越来越快，而大数据产业的发展对人才的需求也越来越紧缺。
在大数据时代，企
业需要拥有高素质的员工来掌握大数据技术，完成大数据分析，并利用这
些分析的结果来获得优势。
第一，大数据产业对技术人才的需求特别大。
大数据产业的发展需要
技术人才具备足够的技术能力，能够熟练掌握技术平台，参与大数据分析，构建大数据系统，在技术上支持大数据技术的发展和应用，使系统更加稳定、可靠，从而获得技术优势。
其次，大数据产业对数据分析人才的需求也很大。
数据分析人才在大
数据产业中起着重要的作用，他们需要掌握多种技术，包括数据挖掘、机
器学习等，能够利用大数据进行分析，深入研究，从而发现意想不到的潜
在价值。
第三，大数据产业对信息安全管理人才的需求也很大。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据岗位需求
• 1.数据科学家 • 2.大数据算法工程师 • 3.数据规划师 • 4.数据分析师 • 5.大数据系统架构师 • 6.大数据开发工程师 • 7.大数据运维工程师
什么是大数据？
一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出 了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数 据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四 大特征。
• count()：返回数据集元素个数 • first():返回数据集的第一个元素 • take(n):以数组的形式返回数据集上的前n个元素 • top(n):按默认或者指定的排序规则返回前n个元素，默认按降序输出 • takeOrdered(n,[ordering]): 按自然顺序或者指定的排序规则返回前n个元素
Hadoop技术体系
• HDFS：分布式文件系统，解决大数据存储问题。 • MapReduce：分布式计算框架，解决大数据计算问题
。 • HBase: 列存储数据库，解决数据检索问题。 • Hive：数据仓库工具，解决数据挖掘问题。
Spark技术体系
• Spark Core: 包括任务调度、内存管理、错误恢复、与存 储系统交互，RDD的API定义。
大数据技术体系及人才需求
主讲：刘军辉
大数据国家战略
• 经李克强总理签批，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》部署三方面主要任务： • 一要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升
治理能力。 • 二要推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济
转型。 • 三要强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展
RDD 行动操作
• reduce(func):通过函数func先聚集各分区的数据集，再聚集分区之间的数据， func接收两个参数，返回一个新值，新值再做为参数继续传递给函数func，直 到最后一个元素
• collect():以数据的形式返回数据集中的所有元素给Driver程序，为防止Driver程 序内存溢出，一般要控制返回的数据集大小
大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速） 、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真处理之一：采集数据 • 大数据处理之二：导入数据并进行预处理 • 大数据处理之三：进行统计与分析 • 大数据处理之四：对数据进行挖掘 • 大数据处理之五：可视化分析结果
Mllib算法库
• MLlib 是Spark的可以扩展的机器学习库，由以下部 分组成：通用的学习算法和工具类，包括分类，回 归，聚类，协同过滤，降维等。
• 使用Mllib 的步骤： • 1.用字符串RDD表示 信息。 • 2.运行特征提取算法，返回向量RDD。 • 3.对向量RDD调用分类算法 。 • 4.使用评函数 在测试集上评估模型。
RDD 转化操作
• map :返回一个新的分布式数据集，由每个原元素经过func函数转换后组成 • filter: 返回一个新的数据集，由经过func函数后返回值为true的原元素组成
flatMap: 类似于map，但是每一个输入元素，会被映射为0到多个输出元素 sample(withReplacement, frac, seed) :根据给定的随机种子seed，随机抽样 出数量为frac的数据 • union: 返回一个新的数据集，由原数据集和参数联合而成 • groupByKey:在一个由（K,V）对组成的数据集上调用，返回一个（K， Seq[V])对的数据集。 • reduceByKey : 在一个（K，V)对的数据集上使用，返回一个（K，V）对的 数据集， • Join：在类型为（K,V)和（K,W)类型的数据集上调用，返回一个（K,(V,W)) 对，每个key中的所有元素都在一起的数据集 • groupWith: 在类型为（K,V)和(K,W)类型的数据集上调用，返回一个数据集 。 • cartesian: 笛卡尔积。但在数据集T和U上调用时，返回一个(T，U）对的数 据集，所有元素交互进行笛卡尔积。
• 1.物联网：为大数据分析提供数据源 • 2.云计算：为大数据分析提供计算平台 • 3.虚拟现实：为大数据分析提供应用场景 • 5.人工智能：模型训练需要依赖大量数据
• 1.趋势分析 • 2.行为分析 • 3.关系分析 • 4.异常检测
大数据应用场景
大数据行业应用
• 一、医疗大数据 看病更高效 • 二、生物大数据 改良基因 • 三、金融大数据 理财利器 • 四、零售大数据 最懂消费者 • 五、电商大数据 精准营销法宝 • 六、农牧大数据 量化生产 • 七、交通大数据 畅通出行 • 八、教育大数据 因材施教 • 九、舆情监控大数据 名探柯南 • 十、环保大数据 对抗PM2.5
• 易用性:Spark 提供了80多个高级运算符。 • 通用性:Spark 提供了大量的库，包括SQL、
DataFrames、MLlib、GraphX、Spark Streaming 。 • 多语言：Spark 支持Scala、python、java、R 等多 种开发语言。 • 多集群： Spark 支持 Hadoop YARN，Apache Mesos，及其自带的独立集群管理器
。
大数据行业趋势
• 1.政府数据将成为地方政府最重要的资产。 • 2.大数据四要素是预警、预测、决策、智能。 • 3.中国大数据70%的需求集中在政府和金融应用。 • 4.大数据产业与传统产业深度融合。 • 5.数据源服务商构建大数据生态圈。 • 6.大数据智能会逐步取代搜索引擎。
大数据与其他技术的关系
• Spark SQL: 用来操作结构化数据。 • Spark Streaming: 用来操作实时的流数据。 • Mllib：提供机器学习算法库。 • GraphX: 用来操作图形，可以进行并行图计算。
Spark VS Hadoop
• 更快的速度:内存计算下，Spark 比 Hadoop 快100 倍。