成都大数据培训学校哪家好？大数据学习前需要考虑和了解哪些问题_成都大数据哪个学校好
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成都大数据培训学校哪家好？大数据学习前需要考虑和了解哪些问题
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根据职位从开放到关闭时所经历的平均天数来衡量各个职位的难易招程度。从下图可以看到，互联网公司招聘一名营销人员平均需要54.4天时间，可谓互联网难招的职位，排名前五的难招职位中，有2个职位都属于市场与销售类别，对市场与销售人员的庞大需求量成正相关，同时由于互联网市场类职位的起薪相对较低，也成为了该类职位难招到人的制约因素。
我们看到，互联网易招的5种职位中，有四种均属于职能类别的职位，表明互联网对这类职位人员的需求量不大。我们发现前段时间兴起的新兴职位：程序员鼓励师属于互联网易招的职位，一方面是目前行业内公司对该职位需求量较小，要求不高，另一方面由于其有趣的工作职责要求，吸引了很多年轻女性前来应聘。
四川地处中国大西南，肥沃的土地，丰富的自然资源，悠久的历史和绚烂多彩的少数民族文化，构成了多样性的自然和文化旅游资源。2017年的高考录取工作已经接近尾声，人们在关注学生们上什么大学、新生们何时入学的时候，却往往容易忽略那些在高考中落榜的学生们，其实，高考落榜生与没有取得理想成绩的考生们才最应该是人们关注的对象，因为这时候对于他们来说，有人为他们指点迷津往往能够为他们带来希望。那么，对高考落榜生来说，今后的路该怎么走？是继续复读，或者读一个不满意的学校，还是选择学一门热门的技术。
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年年都是有毕业季就业难得问题，为什么有的人就业那么轻松？选择真的大过努力吗？今年有一个获批的新增专业备受瞩目——数据科学与大数据技术，如果没法进入这个专业，你的选择是培训学习，那么大数据培训机构有哪些呢 那么对于刚刚高考，选择专业的同学，要注意了，“大数据”概念再火热，填报志愿的学生和家长也要冷静，这几个问题必须先想好： 当前大数据行业真的是人才稀缺吗？ 学了几年后，大数据行业会不会产能过剩？ 大数据行业最终需要什么样的人才？ “热门专业”填报，有哪些注意点？ 接下来科多大数据就带你们看看分析结果： 当前大数据行业真的是人才稀缺吗？
对！未来人才缺口150万，数据分析人才最稀缺。先看大数据人才缺口有多大？
根据LinkedIn（领英）发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。国信安教育基地 www.daodoc.com
其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时，数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据：未来3-5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。大数据行业未来会产能过剩吗？
提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整，未来发展会趋集中 关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论，其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此，持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由：
不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”；
完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成； 数据分析人才仍然极度匮乏。
4年之后，舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能，大数据行业也历经整合。近一年间，一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况，部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢？
基于数据归属，涉及大数据业务的公司其实有两类：一类是自身拥有数据的甲方公司，如亚马逊、阿里巴巴等；另一类是整合数据资源，提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。
对此，LinkedIn（领英）中国技术副总裁王迪表示，第三方服务商提供的更多的是技术或平台，大数据更多还是让甲方公司获益。
在王迪看来，大数据业务要产生规模效益，至少要具备三点：算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长，而计算能力实际上已经匀化了，传统企业如果用好了，和大数据创业公司没有区别，甚至计算能力更强，而数据获取方面，很多数据在传统行业内部并没有共享出来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。
在2013年，拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家，到2015年，拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬，大数据行业投资热度有所减退，大数据行业是否也存在产能过剩？ 国信安教育基地 www.daodoc.com
王迪认为，目前的行业整合属于正常现象，“经过市场的优胜劣汰，第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司，其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看，总的需求量一定是增加的，而对于供给侧，经过行业自然的洗牌，最终会集中在几家优秀的行业公司。” 需要什么样的大数据人才？
今年3月份，教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单，加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大学，一共35所高校获批该专业。今年开始，部分院校将招收第一届大数据专业本科生。大数据人才培养涉及到两方面问题：
交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配； 学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。
对于第一个问题，“电商热”时期开设的电子商务专业是一个可吸取经验的样本。2000年，教育部高教司批准了第一批高校开设电子商务本科专业。作为一个复合型专业，电子商务的本科教学涵盖了管理、技术、营销三方面的课程。电子商务领域人才需求量大，但企业却无法从电子商务专业中找到合适的人才，原因何在？
职业规划专家姜萌认为，并不是某一个专业对应一个行业热点，而是一个专业集群对应一个行业热点。“比如电子商务专业，我们到电子商务公司里会发现，不是学电子商务的人在做这些工作，而是每个专业各司其职，比如计算机、设计、物流管理、营销、广告、金融等等。现在行业的复合型工作都是由一个专业集群来完成的，而不是一个人来复合一堆专业特点。”
大数据专业的人才培养也同样走复合型路线，复旦大学大数据学院的招生简章显示，学院本科人才培养以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展性学科，具备典型的交叉学科特征。
LinkedIn（领英）中国技术副总裁王迪指出，“从企业应用的角度来看，大数据行业里从事相关职能的同学背景是各异的，大数据作为一个人才培养方向还在探索中，在这个阶段，高校尝试开设硕士课程是很好的实践，但开设一类的本科专业还为时过早。”
另一方面，专业人才培养的周期较长，而行业热点不断更新轮替，中间产生的时间差使得新兴专业的志愿填报具备了一定风险。
王迪认为，“从今天的产业实践上看，大数据领域依然是从现有专业中挑选人才，教育和市场发展总是有一定差距的，学生本科四年，加上硕士阶段已经是 国信安教育基地 www.daodoc.com
七年之后的事情了，产业已经演进了很多，而教学大纲并不会跟进得那么快。”
因此，尽管大数据的应用前景毋庸置疑，但在人才培养层面，复合型人才培养方案会不会重走电子商务专业的老路？学校教育如何赶上行业发展速度？这些都是值得进一步商榷的问题。面对热门专业，志愿填报需要注意啥？
了解了大数据行业、公司和大数据专业后，姜萌对于考生填报像大数据相关的热门专业，提出了几条建议：
报考热的专业和就业热的专业并不一定是重合的，比如软件、计算机、金融，这些专业的就业率实际并没有那么高，地质勘探、石油、遥感等专业，虽然报考上是冷门，但行业需求大，就业率更高。
选择热门专业，更需要考虑就业质量。专业就业好，是统计学意义，指的是平均收入水平高，比如金融专业的收入，比其他纯文科专业的平均收入较高，但落实到个体层面，就业情况就不一样了，尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业，但对于考试成绩较低的同学来说，如果去一些普通院校、专科院校学习金融，最后就业情况可能还不如会计专业。
志愿填报，除了专业，城市因素也很重要：如果想从事金融、互联网的工作，更适合去一线城市，如果是去三、四线城市的学生可以考虑应用面比较广的专业，就是各行各业都能用到的专业，比如会计专业，专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市，也可以针对所在城市的行业特点选择专业，比如沿海城市外贸相对发达，选择国际贸易、外语类专业就业情况更好，比如武汉有光谷，选择光电类专业更好就业。
最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题，金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学，好专业不见得对所有个体都是好的。
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