什么是数据人才

你好，这里是百利留学声，每天为你带来知识大餐。 提到数据，你肯定不陌生。大数据，人工智能，物联网，都是目前比较火的几个词。行业的发展必然对相应的人才也提出了更多的需求。比如我们今天要讲的数据人才，就是在大数据时代下孕育而生的一个非常庞大的人才群体。 现阶段，数据呈爆发式增长，随着时间不断累积，加上商业竞争愈发激烈，企业对数据价值的挖掘和应用都产生了前所未有的迫切需求。与此同时，不断变化的商业环境又使得数据处理的复杂程度越来越高，这对数据人才的能力提出了非常高的要求。 所以当我们提到数据人才的时候，不仅仅停留在会做数据分析，或使用python爬虫等简单工作上，而是有系统的人才模型。最近我读到一份《数据人才白皮书》，里面提到了关于数据人才的有关阐述，很有启发，今天这期节目就把一些要点分享给你。 首先看看数据人才的专业背景。 白皮书里是这样说的，“数据工作者，是知识工作者的一种，基于知识和工具开展工作，对数据进行加工与利用，解决问题并创造价值。”符合这个定义的人才专业背景呈现出了多元化的特点。你可能知道，在国内，本科阶段有数据科学和大数据技术这个专业，也在数学、统计、信息系统管理等方向下设置了大数据的专业分支。无论是哪一种专业背景，未来都可以在大数据行业从业。 根据白皮书的调研显示，在数据人才多元化的专业背景中，计算机类、数理统计及工程类学科占比总计超过60%。这些偏理工学科背景的人才，具备良好的数理统计基础、逻辑思维与编程能力，是科技企业的重要人才来源。 其次，看看数据人才的行业分布。 数据人才主要集中在数据分析需求较高的行业，比如科技、互联网、金融、零售等；同时，随着高科技赋能现代化商业场景，信息化战略的实施达到了一定成效，数据思维已经渗透到各行各业，越来越多的传统行业中也涌现出了优秀的数据人才。此外，值得一提的是，在我们传统印象中，科技行业里的技术岗男性居多，但是数据行业不同，每3位数据人才中就有1 位女性。 最后，一起来看看数据人才的技能要求。 从白皮书的调研结果来看，数据工作者最常用的数据科学方法是线性回归、逻辑回归以及决策树，这三种经典模型是数据人才在解决实际问题过程中的首选。实际数据分析工作中，数据人才需要将目标分解为对数据的查询、清洗、建模分析等工作任务。而Excel、SQL、Python 三个工具是最常用的工具栈。同时，机器学习算法的掌握程度也在一定程度决定了数据人才的稀缺性，一些头部企业的数据人才对机器学习的掌握要优于普通企业的数据工作者。 好的，关于《数据人才白皮书》的核心内容就为你分享到这里。你可能会问，到底数据相关的岗位有哪些，具体做哪些工作呢？不要急，明天的留学声栏目我就会为你分享数据领域最核心的三个岗位。 以上就是本期留学声的全部内容，感谢你的聆听，我们明天见。