大数据人才为什么会成为中国最稀缺的职业吗大数据人才为什么会成为中国最稀缺的职业吗ITStar2007百家号这个时代是大数据时代，也是大数据人才稀缺的时代。由于中国人才缺口比较大，大数据也迅速成为行业和市场的热点，更多的企业无论是对人才的招聘还是在培训都成了刚需，这也促使大数据人才的薪资在同岗位中是最高的，掌握大数据技术，工资提升40%左右是很常见的。大数据的就业领域是很宽广的，不管是科技领域，还是食品产业，零售业等等，都是需要大数据人才进行大数据的处理，以提供更好的用户体验，以及优化库存，降低成本，预测需求。下面一起看看大数据培训后在各个领域可以从事的工作岗位及未来发展方向。给你参考（来源：网络）一、热门工作岗位分享之前我还是要推荐下我自己创建的大数据学习资料分享群 ，这是全国最大的大数据学习交流的地方，2000人聚集，不管你是小白还是大牛，小编我都挺欢迎，今天的源码已经上传到群文件，不定期分享干货，包括我自己整理的一份最新的适合2017年学习的前端资料和零基础入门教程，欢迎初学和进阶中的小伙伴。1、Hadoop开发工程师Hadoop是一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架， 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。2、数据分析师数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。3、数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。4、大数据可视化工程师随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。大数据可视化工程师岗位职责:1、 依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。2、 依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。5、 配合前端开发人员将样例组件化。大家能从事的工作岗位并不只是上面的这几个，还有很多细分岗位小编就不一一列举了。想要在工作中立于不败之地还是需要大家不断给自己充电的。二、发展建议你适合从事数据分析吗？近年来，越来越多的人选择大数据行业，只看到了大数据行业前景不错、薪资待遇不错，而且培训项目、机构众多，各大名企对于大数据人才的需求也不断上涨。但是没有对岗位和自身进行合理评估，求职或者入职之后或许才发现其实跟自己想的也许不一样。在入行数据分析或者任何一行之前，你都要好好思考这些问题：我希望进入哪些行业呢？这行业有前景吗？需要什么样的知识结构？符合我的兴趣方向吗？1、职业爱好：分析需求、写代码、与人沟通、探索未知是你喜欢的吗？2、思考能力：如何根据数据推演、分析、提出解决方案，这常常需要你脑洞大开。3、学习能力：数据分析与IT行业一样，是需要持续保持学习状态的，这你能坚持么。4、沟通合作能力：数据分析师需要与业务部门、研发部门等频繁沟通和合作，这你擅长么。5、性格：动要能沟通、吵架，静要能分析写代码，这随意切换可以么？三、行业机会与威胁分析1、行业情况：毋庸置疑，大数据是21世纪很火热的行业之一，已经渗透到每一个行业和业务职能领域。2、企业情况：这家企业重视数据吗？有数据基础么？数据有所为么？3、岗位就业情况：只要你练好真本事，数据分析相关职业是个高薪职业，而且人才缺口较大。4、岗位要求：需要发现问题、分析问题、解决问题的能力，你需要懂商业、提取处理分析数据、提出解决方案，最终目标是创收。四、你需要渐渐培养的能力1、业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。2、管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。3、分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。4、工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。5、设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。ITStar2007百家号最近更新：简介:ITStar专注打造互联网高端人才作者最新文章相关文章注册会计师年薪一般多少，发展前景如何？现在30岁了还有必要考吗_百度知道
注册会计师年薪一般多少，发展前景如何？现在30岁了还有必要考吗
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广州市这边的话，注册会计师的年收入一般在12万以上。而且广州市这边很多人都是在30—35岁左右考到CPA的。
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大数据真的可以替代特许金融分析师（CFA）吗？
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　　据英国《金融时报》报导，最近一家名叫Kensho的金融数据服务商得到高盛1500万美元的投资。
　　除了高盛，Google和CNBC都是该公司的投资者。Kensho目前正在研发一种针对专业投资者的大规模数据处理分析平台。该平台将能取代现有各大投行分析师们的工作。该工作平台将可以快速、大量的进行各种数据处理分析工作并能实时回答投资者所提出的复杂的金融问题。
　　如果Kensho的产品最后能研发成功，金融机构的分析师和研究人员将面临灾难。面对更快、更好的机器人黄金分析师，他们毫无胜算。
　　Kensho背后的男人叫做Daniel Nadler，是哈佛大学经济学博士。Kensho位于马萨诸塞州剑桥市，由Nadler与工程师Peter Kruskall联合创立。
　　自 日起，来自对冲基金的电话就不断响起，纷纷要找Daniel Nadler。当天，Nadler在彭博新闻社上与人合着一篇文章，介绍了如何通过美元的走强来预测标普500指数每周的走低情况。在当时，交易员们正利用美元与标普指数之间的这种关系大赚特赚。
　　Nadler说：
　　他们的电话就像是说，你这个叛徒!如果你发现了这种关系，那你就利用这种关系来交易!不要公开它啊!你这样导致大家都无法进行套利交易。
　　Kensho对于金融分析行业的影响就好像当年Google给搜寻领域带来的冲击一样。
　　Kensho想要将金融市场的一些专业知识交到大众手中，而此前只有一些顶尖对冲基金和投行使用这些专业知识来进行套利。Kensho公司的软体取名沃伦(沃伦巴菲特的沃伦)。你可以像在Google上搜寻一样，在简单的文本框里输入复杂的金融问题。
　　例如：
　　当叁级飓风袭击佛罗里达州时，哪支水泥股的涨幅会*5?(*5的赢家是谁?德州工业[Texas Industries])
　　又或者，当北韩试射导弹时，哪支国防股会涨得最多?(雷神公司[Raytheon]、美国通用动力公司[General Dynamics]、和洛克希德马丁公司[Lockheed Martin])。
　　当苹果公司发布新iPad时，哪家苹果公司的供应商股价上涨幅度会*5?(为iPad内置录影头生产传感器的豪威科技股份有限公司[OmniVision])。
　　要回答此类问题，即使对冲基金的分析师能找到所有的数据，这也要花上他们数天的时间。但沃伦软体可以通过扫描药物审批、经济报告、货币政策变更、政治事件以及这些事件对地球上几乎所有金融资产的影响等9万余份资料，立刻为6500万个问题找到答案。
　　高顿网校针对不同考生，提供不同的网课供您选如果广泛加以使用，沃伦软体可以撼动长期以来被彭博和汤姆森路透垄断的260亿美元的金融数据市场，并且让华尔街的大银行和Bridgewater等对冲基金的研究工具变得更为大众化。　　投资公司Devonshire Investors总经理David Jegen说：
　　每天，基金经理会有一个投资理念，然后必须找数量分析专家来建立模型。这是多数金融服务公司内部的一个瓶颈，导致经过测试的理念少之又少。
　　Devonshire Investors是共同基金巨头Fidelity Investments的私募股权部门，也是Kensho公司的投资者。Jegen称，提高投资理念测试的效率、质量和数量，这对于企业来说是件好事。
　　Nadler曾经在美联储工作。当时，他惊奇地发现这家全球*2权势的金融监管机构仍然依靠Excel来对经济进行分析。Nadler说：　　我当时曾经想像美联储会有一个有着实时信息的作战室。
　　但相反，他发现美联储使用的是普通的不能再普通的Excel。他将这些告诉了Peter Kruskall。Kruskall是一位少年老成的工程师，在麻省理工学院获得了计算机科学的学士和硕士学位，并且在Google公司担任实习生，负责开发Gmail的颜色标签。
　　Kruskall表示，我开始思考自己在Google公司所了解到的东西，使用它们来分析市场。
　　Kensho 使用了从Google那里得到的灵感，例如映射化简(MapReduce，将庞大的处理任务分配给云服务器的一种方法)和BigTable(将庞大的数据压缩到可以加以处理的规模的一种方法)。2013年4月份，Kruskall从Google公司辞职，来到波士顿加入了Nadler的行列。　　在向沃伦软体提问后，投资者会得到非常直观的答案，你还可以通过改变时间范围或被研究公司对象等变量来对答案加以优化。投资者甚至可以在自动驾驶仪上通过沃伦软体进行搜寻。
　　例如，如果当天美国耐用工业品订单高于预期，标准偏差值为0.25，那除了向你播报数据，Kensho还会自动分析，发现这种情况自2009年来已经发生26次，而且在这26次里，Clorox公司有23次的日回报为正。
　　Kensho可以帮助更多投资者在面对突发状况时，更快速地进行反应，例如美国中西部的龙卷风或者是纽约最近的抗议活动。
　　Stanley Young表示：
　　在数据分析和洞悉方面，Kensho的沃伦软体确实设定了新的标准。
　　Young曾担任过彭博社企业产品与解决方案部门和纽约证券交易所技术部的首席执行官。目前他是Kensho公司顾问团成员之一。
　　要想打入华尔街，Kensho自然需要面临挑战。
　　Kensho公司的使命是将量化分析大众化，这将同投资界这一注重秘密和排外的群体产生冲突。FirstMark Capital的Matt Turck表示，我认为市场将向这个方向发展，但还需要经过很长的过程。　　Nadler表示，他正在敲定一个一年期的[*{7}*]协议。用他的话来说，协议的另一方是华尔街一家着名的银行巨头。他同时也计划将沃伦软体租赁给基金经理和买方公司，并且参照彭博社和路透社的方式收取高昂的软体使用费。
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很愤怒刚学习不久，没法学啊要考试了，急死我了这次就不告诉你们老板了，限你们赶紧弄好算了，麻木了(心如止水)
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