大数据专业解读
1. 行业增速快 人才缺口大
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。世界上90%的数据都是在过去的两年产生的,每隔2天人类创造的数据量就相当于从人类存在到2003年的数据量,海量的数据蕴**巨大生产力和商机。有研究表明,对于世界500强企业,每增加10%数据获取量,将提升超过6500万美元的净收入。
随着《新一代人工智能发展规划》的发布,大数据、人工智能都已上升为国家战略,根据麦肯锡的分析报告,未来3到5年我国大数据人才缺口达到150万之多。2017年我国大数据产业总体规模为4700亿元人民币,同比增长30%,2017年大数据核心产业规模为236亿元人民币,增速达到40.5%,2017年大数据核心产业规模为236速达到40.5%,预计未来几年增速将保持在30%以上。我国有望成世界第一数据资源大国。但数据**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。
2. 什么是大数据?
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。大数据就是对各种存储介质中海量信息的采集、存储、分析、整合、控制而得到的数据。大数据之“大”,不仅在于其“大容量”,更在于其“大价值”,它已成为除人力、土地、财务、技术之外的另一种重要的基础资源。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。
3. 大数据应用场景及就业方向
除了应用在大家熟知的电子商务,互联网金融外,大数据更重要的应用场景主要集中在人工智能方面,比如医疗数据分析与决策,自动驾驶,航空航天,智能家居,智能搜索,情绪识别等方面。
目前,大数据主要有三大就业方向:大数据**研发类、大数据应用开发类和大数据分析类。具体岗位如下:大数据**架构师,hadoop开发工程师,大数据可视化工程师,大数据分析师,数据挖掘工程师,数据科学家等。大数据不仅有前途,还有钱途。根据2017年互联网人才薪酬报告,大数据行业以平均21.2k的月薪高居互联网行业榜首。
4. 大数据人才需具备的能力
大数据对人才能力的要求其实就是数学与统计的能力。优秀的大数据人才不仅需要算法编程能力更要具有扎实的数学基础。大数据人才需要**地学习和掌握线性代数、概率论与数理统计、微积分、离散数学、最优化方法等数学知识,增强自身核心竞争力。
当前,以芯片为代表的信创产业逐步成为国家科技竞争力的重要标志。在国产CPU产业强势崛起的过程中,你首先想到的会是哪几企业?答案有很多,但“中科系”的提及率绝对很高。作为国家战略科技力量,“中科系”旗下
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投稿点这里汽车有多少个零件?其实这个问题并没有一个十分确切的标准答案...据估计,一般轿车约由1万多个不可拆解的**零部件组装而成。结构极其复杂的特制汽车,如F1赛车等,其**零部件的数量可达到2万个
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