人才市场大数据，人才市场大数据分析

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人才市场大数据的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人才市场大数据的解答，让我们一起看看吧。

当前大数据行业真的是人才稀缺吗？

51CTO数字化人才来聊聊这个问题：

　　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。

　　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。

大数据的现状和发展如何？现在学习大数据还有出路吗？

技术方面的学习的话，最快的方式莫过于直接学习相关的主流框架。

1.Hadoop基于google的论文的开源大数据框架实现，这是最早的大数据处理框架，后续hdfs、hive、hbase都是围绕Hadoop建立起来的社区，先从Hadoop入手，深入学习并尝试运用它处理一定规模的数据集，等你能比较熟练的运用Hadoop生态的几个框架进行数据处理的时候，你就基本算是入门大数据了。

2.Spark基于内存的大数据处理框架，使用有向无环图RDD为数据抽象单位，提供比Hadoop的MapReduce更加丰富的数据操作，并由于基于内存使得运算速度上升了几个数量级，hadoop适合做非实时计算的离线计算，而spark则更适合做实时数据处理系统。学习并运用上面两个主流的大数据处理框架处理数据之后基本上可以说是对大数据入门了，当然还有其他的一些框架有时间也可以学习一下，比如最近风头很盛的Flink(对标spark)。框架上手后还只是停留在『会』处理较大规模的数据这个层面上，之后就需要更深入的学习了，还是从框架入手，需要深入了解Hadoop的MapReduce原理、shuffle的完整过程以及优化点等等，相应的spark里面的rdd各类数据转化的过程和原理以及优化点等等，这时候建议从阅读源码开始:搭建Hadoop源码阅读环境搭建 Spark 源码研读和代码调试的开发环境这是要对整个大数据处理的过程有一个总体的认知，为你后续优化数据处理打好基础，当然这期间最好可以学习Hadoop&Spark生态中的其他框架入hbase、spark streaming等，加强个人的大数据技术栈。

大数据技术可以帮助企业准确定位意向客户;通过数据分析我们可以建立城市规划、解决医疗发展难题;传统行业转型互联网也可以利用大数据价值。所以大数据技术被广泛应用在各行各业，现在越来越多的企业开始重视大数据技术，并招聘大数据人才。

目前大数据人才缺口巨大，据TDU研究显示，至2025年中国数据人才缺口将达到200万。大数据人才缺口大，目前却少有开设了大数据专业课的高校，所以大数据人才供不应求。现在学大数据还是很有出路的。

据职友集数据显示目前大数据相关工作的日招聘量为34362条每天，全国大数据开发工程师的平均薪资为18880元/月，招聘量和薪资水平都比较高，所以目前企业还是很注重大数据人才的，现在学大数据还是比较容易找工作的。

大数据和云计算技术紧密结合，需要云计算的地方就需要大数据技术，同时近几年崛起的物联网、移动互联网等新兴计算形态也和大数据技术息息相关，所以大数据行业的前景还是比较好的。

综上大数据的就业前景还是很好的，目前大数据人才供不应求，企业争相用丰厚的福利待遇来吸引大数据人才，所以目前学习大数据还是很有出路的。不过大数据行业还是很看重技术的，所以想找到满意的大数据开发工作还是需要大家先努力学习大数据知识。

到此，以上就是小编对于人才市场大数据的问题就介绍到这了，希望介绍关于人才市场大数据的2点解答对大家有用。