近期,许多大企业信息技术部总管表示,聘用资优数据人才非常困难。而美国高等学府每年培养的数据人才也只有区区千人,每个毕业生就有四家公司提供聘书。
《华尔街日报》11月11日报导说,“大数据”(Big Data)时代来临,公司急需的数据家不仅需要拥有工程知识和商业能力,还需对数据有敏锐的感觉,这样他们才能胜任分析和处理“大数据”公司提供的各项数据和信息。
与此同时,高等学府也正在努力提供同时涉及多个领域的课程,希望能籍此培养出更多的数据专才。这些课程鼓励学生拓宽思路,启发他们利用科技和商业工具,从而成为合格的数据家。
不过,对于大学院校来说,要培养出同时在数学、计算机和商科等数个领域内具有很强能力的学生实属不易。美国第一批提供数据学课程的大学之一、北卡州立大学高等分析学院(Institute for Advanced Analytics at North Carolina State University)创始人拉帕(Michael Rappa)表示,传统大学的结构并不利于跨科目的教育方式。
麦肯锡全球机构(McKinsey Global Institute)顾问Michael Chui在上周戴尔公司举办的一项客户活动中发言表示,到2018年,将会出现14万至18万个数据家空缺。对于信息技术长官们,这样的情况自然不能接受。他们需要数据家来解开深藏在公司数据中的商业信息和价值。
在SunTrust Banks Inc银行任职信息主管的薛立言(Anil Cheriyan)表示,数据家的职位由两人担任。一位数据能力强的工作人员先以深度的商业知识和经验将数据进行归类、整合和管理。然后,另一位致力分析的工作人员采用数据模型和数据挖掘的方式来对客户分类,或研究有关产品、风险等方面的课题。薛立言认为,要找到一个人有能力同时涉足这两大领域非常困难。不过他相信,随着这个领域的发展和成熟,这样的全面型人才逐渐会出现。该行已经开始将数据处理和分析这两个领域的工作人员一起培训了。
美国密西西比大学医疗中心(The University of Mississippi Medical Center)信息主管周大卫(David Chou)表示,他们聘用了不少可以分析数据的研究员,但是他们不懂如何将这些分析用来实质改善对病人的照看料理。“他们不具备这方面的能力。”
北卡州立大学高等分析学院的创始人拉帕表示,要想具备这些能力,关键是采用跨部门的学习和培训。在他们的学院,学生必须花整整十个月,一周五天,朝九晚五,主修应用数学、统计、计算机、金融和市场学。其中许多课目是一个数据家应当暸解的内容。学院会提供给学生来自政府的真实、但隐去真名实姓的数据,让他们分析并解决经营方面的具体问题。自2007年建立以来,该校已有340名毕业生,还有85名将在2015年毕业。平均每个毕业生获得四家公司的聘书。
《华尔街日报》引述拉帕说,美国大约有70家高等学府教授类似的分析课程,其中包括西北大学(Northwestern University)、纽约大学(New York University)和哥伦比亚大学(Columbia University),每年大约产生1000名数据家,完全不能满足市场需求。
尽管企业和大学都在努力培养数据人才,但是也有专家认为数据分析还是需要依赖软件,没有必要花费大力气培养这么多的专业人士,企业不用如此“小题大做”。
拉帕先生不赞同这样的说法。他认为,计算机可以处理比较简单的工作,但是数据家们必须在使用和分析数据时保持创新的态度,才能应对经营方面不断出现的新挑战。
互联网、社交网站、电子商务等新一代技术的广泛应用催生了“大数据”。“大数据”(Big Data)指巨量数据的集合。大数据具有多样化和海量的特点,而且无法用常规软件工具分析。西方企业开始认识到,善用“大数据”将成为提高核心竞争力的关键。卡内基梅隆大学(Carnegie-Mellon University)海因兹学院(Heinz College)院长克里希南教授(Ramayya Krishnan)说,“大数据”具有催生社会变革的能量。但是释放这样能量,需要严谨的数据家、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境。(文章来源:CDA数据分析师培训官网)
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21