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成都大数据技术培训学校哪家好?大数据学习前需要考虑和了解的问题

发布时间:2020-03-03 09:42:44 来源:范文大全 收藏本文 下载本文 手机版

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语言之争都是大公司战斗的结果,套用一句管理上的话来说,把合适的的技术用在合适的地方。我们没有必要跟风去不停地换新的语言,每种语言都有它的优劣,但在一般的项目中,很难看得出来。如果我们做一个只需要新闻发布功能的小公司网站,你说是Java和.Net好,还是Asp和PHP好呢?在很多时候,Java与.Net、Asp与PHP是难分高下的,他们之间的差异或许是你一辈子也不需要用到,我们范得着把自己拉入某一些阵营吗?

当技术达到一定的水平之后,语言只不过是锦上添花了,武侠小说常无招胜有招就是这个道理。你现在让我换成Java或者是PHP,我很快就可以做项目,因为我掌握的不是语言,而是对技术深层次的理解,现在Java阵营也好,.Net阵营也好,不管你说它们之间有多少差别,但他们的本质始终没有变,掌握这些本质,换一种语言就好比换一辆车,只需要一个熟悉的过程和一个磨合期而已。

最后,我建议新手们选择一种在你实质工作中需要的语言,坦坦实实地学好,不要中途“变节”,这样的成本太高了。.Net也好,Java也罢。

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。在现今社会,高中学历很多只能做一些体力劳动,这也成为了很多人头疼的问题。对于大多数企业里的文职工作,其实专业知识要求并不高,就是因为一个学历问题,让自己与好工作失之交臂,实在是一件可惜的事情。

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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? 国信安教育基地 www.daodoc.com

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。 国信安教育基地 www.daodoc.com

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?

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。” 国信安教育基地 www.daodoc.com

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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