大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告.pdf

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1、大大数数据据技技术术与与应应用用专专业业人人才才需需求求分分析析和和预预测测性性调调研研报报告告标准化管理部编码-99968T-6889628-J68568-1689N大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告一、一、调研情况分析调研情况分析(一一)政府发展规划与政策动态政府发展规划与政策动态推动大数据产业持续健康发展，是党中央、国务院作出的重大战略部署，是实施国家大数据战略、实现我国从数据大国向数据强国转变的重要举措。日前，工业和信息化部正式印发了大数据产业发展规划（20162020 年）（以下简称规划），全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络

2、强国提供强大的产业支撑。2018 年，贵州提出“万企融合”大行动，计划用五年时间，带动 10000 家企业通过应用大数据技术，提升企业数字化、网络化、智能化水平，实现发展新增长、服务升级。有预测称，这次行动将在贵州形成超过 1200 亿美元的市场。(二二)市场需求和行业发展趋势市场需求和行业发展趋势1 1）大数据市场需求）大数据市场需求大数据经过前几年的概念热炒之后，逐步走过了探索阶段、市场启动阶段，当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟，开始步入产业的快速发展阶段。大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展，行业规模增长迅速。截至 2014 年，全球大数据市场规模已经成长到 30

3、0 亿美元的空间，预测到 2017 年全球大数据技术和服务市场的 2018 年的复合年增长率将达到%，规模达到 415 亿美元，是整个 IT 市场增幅的 6 倍。大数据市场规模在 2020 年有望达到 亿美元，符合年增长率将达到 26%。中国大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。“大数据”已成为一个热门词语高频出现在各种场合，其专门人才已不能满足市场需求。经过专门调研数据显示，大数据人才岗位缺口 2018 年高达 150 万，俱预测 2025年中国大数据人才缺口达到 200 万，这给高校

4、和人力资源企业的一个很大的优惠。未来几年人才需求将持续走俏。引进和培养 1000 名大数据产业高端人才，形成 500 亿元大数据产业规模，建成国内重要的大数据产业基地，大数据应用人才在的需求量也将越来越大。2 2）大数据行业发展趋势）大数据行业发展趋势整体来看，2017 年中国大数据行业的发展依然呈稳步上升趋势，市场规模达到了234 亿元，和 2016 年相比增速超过 39%。随着政策的支持和资本的加入，未来几年中国大数据规模还将继续增长，但增速可能会趋于平稳。“大数据技术与应用”是个新兴专业必能带动”IT 时代“走向”DT 时代”。2016年国家发展改革委、工业和信息化部、中央同意贵州省建设

5、国家大数据（贵州）综合试验区，这也是首个国家级大数据综合试验区。此举旨在贯彻落实国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知（国发 201550 号），加快实施国家大数据战略，促进区域性大数据基础设施的整合和数据资源的汇聚应用，发挥示范带动作用中国国家信息中心发展，在 2017 年发布的中国大数据发展报告显示贵州的大数据发展政策环境指数居全国第一，贵州各级政府在大数据这件事情上给企业也提供了许多的政策支持。随着贵州大数据产业的发展，贵州正吸引越来越多年轻人创业寻梦，吸引本土人才的回流。年轻人的选择，代表了趋势，聚人气的地方，一定有发展。在贵州大数据政策的指引下，走上了快速发展的通道。我们的发展速

6、度也反映了贵州速度，据我所知，贵州省大数据相关企业已经达到 8900 家。(三三)大数据就业岗位分析大数据就业岗位分析1 1）就业方向）就业方向大数据方面的工作人员主要有三大就业方向：大数据程序开发方向、大数据分析方向、大数据架构设计方向。在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。2 2）就业部门就业部门/单位单位计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事、政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网、IT 领域。3 3）专业核心岗位和相关岗位）专业核心岗位和相关岗位数据科学家、数据分析师、数据架构师、数据工程师、统计学家

7、、数据库管理员、业务数据分析师、数据产品经理等。专业核心岗位和相关岗位的典型工作任务的调研情况。就业方向就业方向对应岗位对应岗位典型工作任务典型工作任务大 数 据 程大数据开发工程师爬虫工Java 大数据分布式程序开发、大数据集成平序 开 发 方程师 数据分析师等向台的应用与开发、数据可视化等相关工作大 数 据 分数据科学家、数据挖掘工大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘析方向程师、机器学习工程师等等相关工作。Java 海量数据分布式编程、大数据架构设计，大数据分析等方面工作任务大 数 据 架大数据运维工程师、构设计二、二、调研结论调研结论(一一)新增专业的可行性新增专业的可行性学院坚持“深

8、化改革、创新发展，面向未来、开放发展，服务地方、特色发展”的发展理念，按照省市“服务地方经济、突出办学特色、提高教育质量”的要求，坚持以服务经济社会发展和人的全面发展为宗旨，以市场与就业为导向，以专业建设为主线，以改革创新为动力，以内涵建设为核心的发展道路，立足贵阳，服务贵州，将学院打造成为贵州省优质高等职业院校。学院搭建校企合作平台；和企业共建“大数据技术与应用”专业，与企业开展“项目班”专业人才培养，为大数据产业和信息服务培养技能型人才。在充分合理利用校内现有的实训条件的基础上，实行与大数据企业实际工作相结合的学习模式，合作企业根据大数据行业发展和企业的实际需求，对专业技能进行全方位的评估

9、，校企共建校内实训基地，企业派遣有丰富经验的高级工程师参与大数据课程的建设和讲授，360 度全方位提升大数据技能型人才的培养质量。(二二)专业建设的思路和发展规划专业建设的思路和发展规划人才培养目标人才培养目标:本专业主要面向大数据应用开发、大数据分析挖掘、大数据系统运维等岗位方向培养合格人才，重点培养具有大数据应用、大数据分析以及大数据系统管理与运维方向的，应用型高技能人才。本专业方向重点培养能够为企事业单位提供大数据系统搭建、管理、和运维技术和能力的人才。通过计算机基础课程、算法语言、系统管理等专业基础知识学习，接受大数据系统和应用知识的培养，进行各种计算机系统，大数据平台系统，大数据应用

10、系统搭建、配置、管理、及运维实训。通过大量的案例与实践操作，熟练掌握大数据系统管理所需的各种专业知识和能力，具备一定的职业素养，为从事大数据行业系统管理工作奠定坚实基础。培养模式：培养模式：采用校企联合模式，校企双方发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。通过系统的多层级课程，采用理论与实践相结合的教学方式，逐步构建学生扎实的专业基础知识体系结构。在学生每一个专业知识能力阶段，开设典型企业应用型项目开发课程。第一层级：知识入门，开设心理测量与统计等专业基础课程，以大众消费心理为案例，培养学生专业的、基本的心理分析能力。第二层

11、级：技能提升，开设电子商务等综合应用项目等核心课程，以项目为案例，培养学生专业核心能力。第三层级：深入实践，开设大数据心理建模、市场调查与预测等项目课程，开展实用项目的实训，培养学生专业项目能力。层级提升学生专业能力，辅之以开展前沿技术讲座、技能比赛等多种形式培养学生的职业素养。学生在第六个学期到企业顶岗实习，将专业知识融会贯通，真正成为社会需要的从事大数据分析、大数据应用等工作的高级实用型人才。课程体系体：课程体系体：专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与

12、实践的充分结合。大数据技术与应用专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。主干课程：互联网信息采集、国际经济学、管理心理学、金融数据挖掘、商务数据挖掘、互联网信息与安全、电子商务、互联网金融、互联网搜索营销、大数据可视化、云计算概论、大数据技术概论等课程。专业特色：专业特色：本专业立足本地，服务地方经济社会发展，具有良好的职业素质和文化修养，掌握互联网大数据分析相应岗位必备的基础知识和专门知识，具有较强的云计算储存能力，数据分析，网络安全管理与产品策划等能力，能从事如何应用大数据的分析技术有效的解决现实经济问题，如何挖掘对于管理决策发挥重要价值的信息，旨在培养当前社会各行业对大数据与互联网经济需求的高端复合型人才。综上所述，在我校开设大数据应用技术专业，符合当今社会经济发展对专业技能型人才的需要。学校将按照大数据专业的建设规划，从人才培养模式、人才培养方案、课程体系、实习实训体系、教学资源建设、师资队伍等方面采取有效措施，加快建设步伐，努力提高大数据应用技术专业的办学水准。