从业态变化的角度看,企业需要大量的复合型人才,即能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌握的人才。从技术变化的角度看,深度神经网络等新兴技术的发展,弥补了传统分析挖掘技术在大数据时代的短板,这就需要大数据技能人才掌握深度学习方面的相关知识,适应大数据的分析挖掘需要。从运营方式的角度看,运营方式的变化要求运营人员提升运营前准备、运营中把握、运营后反馈、修正,提升预见能力和掌控能力。
目前企业对中高职层次的大数据人才相关岗位主要有:数据分析师、挖掘工程师、深度学习/算法/机器学习工程师、大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员、数据运营经理、数据产品经理、数据项目经理、大数据销售工程师。可以看出,行业发展引发技术革命,相对应的岗位及要求也有所变化。
(1)技术层面逐步由“万花筒”向“中国特色”、“中国制造”转变,中国标准逐渐成为业界标准,中国证书逐渐成为业界证书。
(2)技术纵深发展和横向拓展,引发企业对人才需求变化,既有岗位重新细分的高精尖专才需求,又有中等层次的广博复合型人才需求。
新职业——大数据工程技术人员的产生背景
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