100万的大数据人才缺口,谁来解决?

简介:

2017中国国际大数据产业博览会贵安国际数字经济论坛——“云链”服务论坛在贵安新区北斗湾开元酒店贵安厅开幕。 章鱼大数据CEO 秦松疆 ,以大数据人才培养为主题进行了演讲。以下内容根据 演讲速记整理(有删减):

大数据

  1、 产业规模

目前是一个DT时代,分阶段来看,第一个阶段是互联网时代,是把整个产业扁平化的时代。第二个阶段是移动互联网时代,。第三个阶段是云计算阶段,让我们传统企业很容易、很轻松的搭建信息化平台。第四个阶段是物联网和人工智能时代,这个时代万物相连,万物皆有智慧,这个时代会产生非常巨大的数据,我们只有用大数据方法、储存技术、运算技术来处理这么大的数据。

有人讲2020年我们会达到1万亿的规模,在这之前我们回顾一下这个领域。

最早我们用大数据做运销,每年大概1000亿的市场规模,我国的百度、阿里巴巴、腾讯都有很大的规模。谷歌和百度,可以说是日进斗金,百度的关键字搜索是非常强的。

精准营销营销领域逻辑是什么?很简单,百度关健词就能做,后面是通过对用户的行为做一些用户的画像,这在大数据领域是比较常见的,在电商里面是非常广泛的。看用户特征的一些属性,加上他的网上行为,可以看出这个人的性别等等。通过每个人的标签来描述这个人的特征,根据它的特征和喜好来规范用户的人群。

有一个说法,一个人在互联网上可能有几种性别,社会属性可能是男性,在网络行为可能是女性。例如京东、百度关健词的推荐,一个逻辑后面有一个很大的支撑,包括一个完善的平台、用户画像等等才得到特征,看似很简单,却是一系列综合交叉的人才在后面支撑。

2、人才培养

今天我们所有的国民经济都是无所不在的业务数据驱动,这是我们今天面临的现实。在这种背景下,国家从15年到现在出台了一系列的政策,除了像发展纲要,国家从顶层到地方部委都有出台相关的文件,包括我们知道的,教育部从去年就开始增加了本科的大数据和技术运用这个专业,去年有38家申请这个专业,32家通过,从学科价值上已经开始按大数据方向来建设了。

在这个背景下,我和中关村大数据产业联盟的领导,走访了中关村的一些企业。我们得到一个反馈。作为企业人要运用大数据会碰到什么困难?首当其冲就是人才的问题。

有一个说法就是咱们国家去年的大数据人才缺口是100万,2025年中国大数据人才缺口达到200万,这给高校和人力资源企业的一个很大的优惠。同样美国市场也是大数据人才的不足,企业科学家不是我们理解的真正的科学家,而是在数据领域的一个说法,是数据科学家或者数据分析师。

我们再看一下DT时代人才的情况,它是一个交叉的综合的一个三栖动物。

数据时代是通过数据得到方法,这个叫做数据范示,数据要求人才掌握的知识层面非常的多。

DT人才指的是什么?数据科学家不是院士类的科学家,是一种称呼,还有数据分析师、数据工程师、数据架构师、数据产品经理。比如说数据工程师是管理数据的,数据科学家是用数据驱管理人,方向不一样,一个是被动一个是主动。在数据科学领域里面说得比较多,在大数据时代是用数据驱物,所个说差别还是明显的。

我们看一个高薪企业,判断他有多少IT人才,是要看他有多少数据科学家和数据工作者,因为现在所有企业都不能避免遇到大数据的问题。

刚才讲的是一种背景,在这种背景下人才的缺乏是100万或者是200万, 我们有这么多传统企业,为什么培养不出人才?

3、谁来培养,社会还是学校?

首先,传统培训的方式不太适合培养数据科学家、数据分析师等交叉的复合型人才。我们跟清华大学合作是用另外一种模式,我们成立了一个交叉书院,培养大数据人才的时候用的是不同专业、不同学院的学生组成一个团队来培训。在复旦大学也是同样的模式,在大数据科学上的培养人方式用基础学科加上行业专业,作为专业的方向。

但是,这种模式在传统培育机构比较适合,社会的培养机构是很难培养出来人才的。我认为大数据人才的培养一定是以高校为主要责任。为什么现在的大学培养不出来社会上需要的大数据人才?

社会招聘的人和大数据的设计有什么关系?首先我们看某招聘网站大数据招聘行为,其中工程师和挖掘师要求是比较多的。对工作经验要求来看,大多数是3到5年,大数据对企业和岗位的要求、对学历的要求不是特别重要,反而是工作经验,你的工程、你的实践经验是要求比较高的,主要是要求三到五年,这是我们统计数据得到的结果。

我们再看一下一些互联网公司对大数据岗位的要求,他们对数据操作方面要求是比较多的。去年有38家高校申请大数据专业,大多数是以课程设计为主,但是他们培养人的体系跟市场是不一致的,这让我很有深思。问题在哪里?

首先第一个问题是在计算机领域、大数据领域里面,老师的团队是跟不上最新技术的发展的。

另外一个高校本科类大数据人才培养的目标和企业培养目标不一致,高校是培养长期有工程能力、独当一面的的,而企业是需要马上就上手的。高校里面的学习、开发、数据环境是无法满足真正的社会需求。

本文转自d1net(转载)

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