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。
大数据技术在人才招聘与人力资源管理中的应用与优化
大数据技术在人才招聘与人力资源管理中的应用与优化在当今信息爆炸的时代，我们面临着海量数据的挑战和机遇。
大数据技术的兴起，为人才招聘与人力资源管理带来了新的突破点和方法。
本文将探讨大数据技术在人才招聘与人力资源管理中的应用与优化。
一、大数据技术在人才招聘中的应用大数据技术在人才招聘领域的应用，主要包括以下几个方面：1.1 人才需求分析通过大数据技术收集、分析和挖掘各类人力资源信息，可以获取更准确、全面的人才需求信息。
通过分析人力资源市场、企业内部人才结构以及各种社会经济因素等大数据，可以帮助企业准确把握人才需求的趋势和特点，为人才招聘提供决策依据。
1.2 人才推荐与匹配利用大数据技术，可以帮助企业迅速找到符合岗位要求的候选人。
通过对人才数据库的检索和智能匹配，可以筛选出与岗位需求相匹配的候选人，有效提高招聘效率和准确性。
1.3 人才背景调查人才招聘过程中，企业需要对候选人的背景信息进行综合评估。
大数据技术可以帮助企业收集和整理候选人的教育背景、工作经历、社交媒体活动等信息，帮助企业更全面、准确地了解候选人的能力和潜力。
1.4 招聘过程优化利用大数据技术，可以对招聘过程进行全程监控和评估，及时发现和解决问题。
通过收集和分析招聘数据，可以发现招聘流程中的瓶颈和不足，优化招聘策略，提高招聘效率和质量。
二、大数据技术在人力资源管理中的应用与优化2.1 人力资源需求预测利用大数据技术，可以对企业未来的人力资源需求进行预测和规划。
通过对历史人力资源数据、行业趋势数据等进行分析，可以帮助企业准确预测未来的人力资源需求，提前做好人才储备和招聘准备。
2.2 人才流失风险识别企业面临的最大挑战之一是人才流失。
大数据技术可以帮助企业识别潜在的人才流失风险。
通过分析员工离职率、薪酬水平、绩效评估等数据，可以识别出对企业具有重要意义的关键员工，并采取相应的激励措施，降低人才流失风险。
2.3 绩效管理与评估大数据技术可以帮助企业实现对员工绩效的全面评估和管理。
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。
2024年中国5G人才需求大数据报告
摘要：本报告基于广泛的市场调研和数据分析，对2024年中国5G人才需求进行了全面的分析和预测。
报告发现，在5G技术的快速发展和商业化推广的背景下，中国5G行业对人才的需求将呈现持续增长的趋势。
报告认为，到2024年，中国5G行业将需要大量的高素质人才来满足技术创新和商业应用的需要。
然而，目前5G人才的供给短缺，存在一定的人才缺口。
为此，报告建议加强5G人才培养和引进，提升相关专业教育水平和科研能力，以满足中国5G行业的快速发展和技术创新。
一、背景随着技术的进步和移动互联网的普及，5G技术作为下一代移动通信技术，被认为将推动信息通信技术进入新的发展阶段。
中国政府将5G通信作为国家战略，大力支持5G技术的研发和商业应用。
在这样的背景下，中国5G行业对高素质人才的需求日益增长，成为当前热门的就业领域之一二、5G人才需求的现状和趋势目前，中国5G行业对人才的需求主要集中在网络技术、通信工程和应用开发等方面。
特别是在5G标准制定、网络规划与优化、芯片研发和应用创新等领域，对高层次的5G人才需求较为迫切。
根据调研数据，2024年中国5G行业对5G核心技术人才的需求已经达到了数十万人的规模。
预计到2024年，随着5G技术的商业化应用和产业生态系统的完善，中国5G行业对5G人才的需求规模将进一步扩大，预计超过100万人。
三、5G人才短缺和原因分析当前，中国5G人才供给不足，存在一定的人才短缺。
首先，5G技术本身具有较高复杂性和专业性，需要掌握多项核心技术和领域知识，且相关技术仍在不断更新迭代中。
其次，目前相关专业的教育和培养相对滞后，教育资源紧缺，高等教育体系与行业需求存在一定的脱节。
此外，5G人才的供给主要依赖于高校和科研机构，而这些机构在5G人才培养和科研方面还存在一定的瓶颈。
四、解决5G人才短缺的建议针对5G人才短缺问题，报告提出以下建议：1.加强5G相关专业的教育和培养，加大高校和科研机构对5G人才培养的投入，提高教育资源的供给能力。
大数据时代的人才需求和就业趋势
大数据时代的人才需求和就业趋势随着科技和互联网的快速发展，大数据已经成为现代社会不可忽视的一部分。
大数据技术的广泛应用为企业和组织提供了巨大的发展机遇，但与此同时也给人才市场带来了前所未有的需求和变革。
本文将探讨大数据时代的人才需求和就业趋势，在大数据时代应当如何选择合适的职业发展方向。
一、大数据时代的人才需求随着大数据技术的发展，企事业单位对于大数据分析人才的需求日益增加。
大数据分析人才主要负责收集、处理和分析庞大的数据量，为企业决策提供支持和指导。
因此，数据分析能力成为大数据时代中最重要的技能之一。
其次，与数据分析相关的技能也备受重视。
比如，掌握数据清洗、数据挖掘、数据可视化等技术的人才备受企业青睐。
这些技能使得企业能够更好地利用和管理数据资源，为企业发展提供战略指导。
此外，大数据时代对于人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的专业人才需求很高。
AI和ML的快速发展使得企业能够更好地利用大数据，并通过算法进行自动化决策和预测。
因此，具备AI和ML背景的人才在大数据时代中具有巨大的竞争优势。
二、大数据时代的就业趋势在大数据时代，人才需求和就业机会不断增加，但同时也带来了激烈的竞争。
为了更好地适应大数据时代的就业趋势，个人需要具备以下特质：首先，具备数据驱动思维。
在大数据时代，企业需要从数据中获取价值，并进行有效的决策。
因此，具备数据驱动思维的人才往往更受雇主青睐。
数据驱动思维意味着能够通过数据分析找到问题的根本原因，并提出解决方案。
其次，持续学习和更新知识。
大数据技术日新月异，不断有新的技术和工具出现。
为了保持竞争力，个人需要不断学习并跟上技术发展的脚步。
这包括学习新的数据分析工具、掌握新的数据处理方法等。
此外，具备良好的沟通能力也是大数据时代的就业趋势。
在与不同部门和团队合作时，良好的沟通能力能够帮助个人更好地理解和解释数据分析结果，并与其他人员协作达成共识。
另外，灵活性和适应性也是在大数据时代就业的重要特质。
申报《数据科学与大数据技术》专业人才需求情况
申报《数据科学与大数据技术》专业人才需求情况
根据最近的人才需求趋势和市场需求，数据科学和大数据技术专业的人才需求持续增长。
以下是该专业人才需求的一些情况：
1. 专业技能需求：企业对数据科学家和大数据技术专家的技术能力有很高的要求。
他们需要具备数据分析、数据挖掘、机器学习、人工智能等相关领域的专业知识和技能。
2. 行业需求：数据科学和大数据技术在许多行业中都有广泛的应用。
金融、医疗、零售、制造等行业对专业人才的需求尤为迫切。
3. 组织规模：中大型企业和创业公司对数据科学和大数据技术专业人才需求较大。
这些企业通常拥有大量的数据，需要专业人才来分析和挖掘这些数据以获得商业价值。
4. 薪酬水平：由于对数据科学和大数据技术专业人才的需求较大，市场上的薪酬水平相对较高。
具有相关经验和技能的人才可以获得较高的薪酬和福利待遇。
5. 教育与培训：为满足数据科学和大数据技术专业人才的需求，许多高校和培训机构提供相关课程和培训项目。
这些教育和培训项目致力于培养学生和专业人才掌握所需的技能和知识。
综上所述，数据科学和大数据技术专业的人才需求呈现较为旺盛的态势。
随着技术的不断发展和应用场景的扩大，该专业人才的需求将会进一步增长。
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。
数据科学与大数据技术职业定位和岗位需求
数据科学与大数据技术职业定位和岗位需求数据科学与大数据技术是当前互联网时代的核心职业之一。
随着信息技术的快速发展，数据已经成为各行业的核心资源，而数据科学家和大数据技术人才则成为了珍贵的人才。
数据科学是通过应用统计学、机器学习、数据挖掘等技术，从大规模、多样化的数据中提取有价值的信息和知识的一种领域。
数据科学家要具备扎实的数学和统计学基础，能够通过分析和抽样等方法，理解和解释数据背后的现象和规律。
同时，他们还需要掌握计算机科学和编程技术，能够使用编程语言和工具进行数据处理和分析。
数据科学家在各行各业中扮演着重要的角色，他们可以通过数据分析和预测，帮助企业制定业务策略，优化运营效率，提升竞争力。
大数据技术是应对数据规模爆炸和复杂性增加的一种解决方案。
大数据技术通过使用分布式计算和存储系统，能够高效地处理海量的结构化和非结构化数据。
大数据技术人才需要熟悉大数据平台和工具，如Hadoop、Spark等，并具备数据挖掘和机器学习的知识。
他们要能够设计和搭建大数据架构，优化数据流程和查询性能，提供高效的数据分析和处理服务。
在互联网、金融、医疗、零售等行业，大数据技术人才都有着广泛的需求。
随着人工智能、物联网等新兴技术的发展，数据科学和大数据技术的需求也不断增长。
根据统计数据显示，全球每天产生的数据量已经达到了数十亿GB，数据科学家和大数据技术人才供不应求。
与此同时，数据科学和大数据技术也在不断发展，职业前景广阔。
据预测，未来几年，数据科学家和大数据技术人才的需求仍将高涨。
因此，选择从事数据科学和大数据技术，将会有很大的发展空间和机会。
如何定位自己的数据科学和大数据技术职业发展呢？首先，我们需要系统学习数学、统计学、计算机科学等相关知识，建立坚实的基础。
其次，我们要不断提升自己的数据分析和编程技能，掌握数据科学和大数据技术的最新发展。
此外，我们还需要关注行业的需求和趋势，了解当前热门的领域和技术，不断学习和实践。
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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。
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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。
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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。
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大数据与其他技术的关系
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
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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
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。
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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
大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高 速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、 Veracity（真实性）。
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大数据分析过程
大数据处理之一：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
大数据技术体系及人才需求
主讲：刘军辉
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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。
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基本统计
summary statistics 概括统计 correlations 相关性 stratified sampling 分层取样 hypothesis testing 假设检验 random data generation 随机数生成
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
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
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VS Hadoop
更快的速度:内存计算下，Spark 比 Hadoop 快100倍。 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、
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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
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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。
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
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大数据应用场景
1.趋势分析 2.行为分析 3.关系分析 4.异常检测
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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
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
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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。
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