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:大數據時代數據分析人才,該怎么培養?

7天彩票会员登录 www.dibyt.icu 來源:數據分析師 CPDA | 時間:2016-10-28 | 作者:admin

一、引言

随着计算机软硬件技术及物联网、移动互联网的快速发展,大数据时代已经到来。被学术界、工业界乃至政府机构密切关注和广泛研究。大数据又称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极的目的的资讯。在维克托·迈尔·舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据的方法。一般说来,大数据具有4V的特点:Volume(大量),Velocity(高速),Variety(多样),Value(价值)。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

 

二、浅析大数据时代对人才的要求

从广义上讲,具备大数据处理能力是大数据人才的基本要求。目前,从国际上设置的培养计划来看,大数据人才应该系统地掌握数据分析相关的技能,主要包括数学、统计学、数据分析、商业分析和自然语言处理等,具有较宽的知识而,具有独立获取知识的能力,具有较强的实践能力、创新意识和团队合作意识。具体来说,大数据人才首先应具备获取大数据的能力,例如能根据任务的具体要求,综合利用各种计算机手段和知识,收集整理海量数据并加以存储,为支撑相关的决策和行为做好数据准备。其次,应具备分析大数据的能力,对于经过预处理的各类数据,能够根据具体的需求,进行选择、转换、加载,采用有效方法和模型对数据进行分析,并形成分析报告,为实际问题提供决策依据。

三、大数据人才培养的探索

(1)大数据人才培养核心:从大数据概念出现,到大数据时代的到来,数据分析工作是实现海量数据价值化的核心环节。故人才培养方面需突出“大数据”概念中应包含的“对数据对象的处理行为”。

(2)典型的大数据应用实例:在培训内容方面,案例选择及相关知识点设计尤为重要。选择有新意、贴近实际工作且有代表性的大数据分析典型案例,可帮助学生更清晰的理解大数据的概念、含义及大数据思维。

(3)教学实操平台:datahoop的开源大数据分析软件均可在教学实践中应用,其中datahoop平台为目前唯一国内自主研发的大数据分析平台,可定制化的特点,适用于包括教学在内的诸多应用场景。

 

“大数据”引领的智慧科技的时代已经逐步来临,大数据人才缺口急剧扩大。未来几年,大数据专业分析人才需求将在几十万以上。作为行业协会,中数委为保证行业快速、稳定发展,在人才培养方面持续发挥行业协会应有的领导作用。

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