就业前景-数据科学与大数据技术专业

近几年,国家连续制定的一系列政策已将大数据提升为国家战略,大数据更是成为推动经济社会发展的新引擎。如何获取、存储、分析、应用大数据将是这个时代最热门的话题,数据科学与大数据技术专业就是在这一背景下迅速催生出的新兴专业。

专业发展趋势

数据科学与大数据技术专业虽然是新兴专业之一,但是其就业表现已经成为了继计算机科学与技术、软件工程这两个专业之后,又一个就业表现突出的计算机大类专业。

从当前的技术发展趋势、行业发展趋势和社会发展趋势来看,大数据领域的发展前景非常广阔,大数据本身也有巨大的价值空间,能创造出新的产业生态,这个过程也必然会释放出大量的就业岗位。从技术发展趋势来看,当前众多企业亟需完成数据的整合和价值化,这都需要借助于大数据技术来实现。未来不仅IT互联网行业需要大数据人才,产业领域也需要大量的大数据专业人才,而且人才类型的需求也非常多元化,无论是研究生、本科生,都能够找到适合自己的岗位。从当前大的计算机发展趋势来看,未来在工业互联网逐渐落地应用之后,产业领域会释放出大量大数据专业人才的需求,而且高附加值岗位也会比较多,未来数据科学与大数据技术专业的就业前景非常广阔。

我国先后出台了《促进大数据发展行动纲要》《大数据产业发展规划(2016-2020年)》等政策文件,鼓励大数据产业发展,推动大数据行业的高质量成长,激发大数据市场活力。据预测,到2025年我国大数据产业规模将达1.9万亿。人社部《新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》显示:2020年中国大数据行业人才需求规模达到了210万,2025年前大数据人才需求仍将保持30%—40%的增速,需求总量在2000万人左右。

职业方向

1.分析类岗位

·数据分析工程师,使用统计模型、数据挖掘、机器学习及其他方法,进行数据清洗、数据分析、构建行业数据分析模型,为客户提供有价值的信息,满足客户需求。

·大数据算法工程师,从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题。

·人工智能算法工程师,根据人工智能产品需求完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发,组织解决项目开发过程中的重大技术问题。

2.研发类岗位

·架构工程师,负责Hadoop集群架构设计开发、搭建、管理、运维、调优,从数据采集到数据加工,从数据清洗到数据抽取,从数据统计到数据分析,实现大数据全产业线上的应用分析设计。

·开发工程师,基于hadoop、spark等构建数据分析平台,进行设计、开发分布式计算业务,负责机器学习、深度学习领域的开发工作。

·运维工程师,负责大数据基础平台的运维,保障平台的稳定可用,参与设计大数据自动化运维、监控、故障处理工具。

3. 管理类岗位

·产品经理,负责大数据平台产品的设计工作,主导数据产品的功能规划、体验设计,与研发、数据分析、算法团队紧密合作,挖掘数据价值,形成数据产品,包括部分数据可视化的产品设计等。

·运营经理,根据业务特点,结合业务发展需求,设立数据监控模型、搭建数据分析架构,理解业务方向和战略,为业务战略决策、业务方向提供决策支持,竞争分析及建议。

黑龙江外国语学院信息工程系

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