哪些大學可報考大數據專業？2017年大數據專業就業前景

來源：36大數據（36dsj.com)

十二年寒窗苦讀，一朝踏上聯考路，一舉成名天下知。

聯考，對於每一個學子都是一場無煙的戰場，十幾年的努力拚搏，只為這一刻能夠走進自己夢想的校園。聯考就像是鯉魚躍龍門中的龍門一樣，躍過去的學子就可以歡歡喜喜進入夢想大學校園，開啟人生新的篇章，用知識改變命運。在距離2017年聯考時間還剩下不到48小時的時間裡，36大數據想和你談談目前炙手可熱的大數據專業以及與聯考相關的大數據。

據教育部數據顯示，目前，全國已有35所高等院校開通了大數據專業。也就是說，聯考報志願可直接報大數據專業的學校了。那麼，哪些大學可以報考大數據專業呢？大數據專業的就業前景如何呢？

從統計表可以看出，開通了大數據專業的學校主要分佈在一線城市（北京、上海、廣州）以及雲南、貴州和四川三個西南地區。

高校填報志願，過來人的建議，通常情況下：城市比學校更重要，學校比專業更重要。當然，考生也可以根據自己的實際情況（所在地、分數）來進行選擇。

專業介紹

計算機科學與技術（數據科學與大數據技術方向）主要培養大數據科學與工程領域的複合型高級技術人才。畢業生具有信息科學、管理科學和數據科學基礎知識與基本技能，掌握大數據科學與技術所需要的計算機、網路、數據編碼、數據處理等相關學科的基本理論和基本知識，熟練掌握大數據採集、存儲、處理與分析、傳輸與應用等技術，具備大數據工程項目的系統集成能力、應用軟體設計和開發能力，具有一定的大數據科學研究能力及數據科學家崗位的基本能力與素質。畢業后能從事各行業大數據分析、處理、服務、開發和利用工作，大數據系統集成與管理維護等各方面工作，亦可從事大數據研究、諮詢、教育培訓工作。

專業名稱：計算機科學與技術專業（數據科學與大數據技術方向），大學部四年制；

據數聯尋英發布《大數據人才報告》顯示,目前全國的大數據人才僅46萬,未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬。

據職業社交平台LinkedIn發布的《2016年互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是當下互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。其中研發工程師需求量最大，而數據分析人才最為稀缺。領英報告表明，數據分析人才的供給指數最低，僅為0.05，屬於高度稀缺。數據分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。

根據商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。

大數據主要的三大就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。

在此三大方向中，各自的基礎崗位一般為大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師和數據分析師。

北京數據分析平均工資：¥ 10630/月，取自 15526 份樣本，較 2016 年，增長 9.4%。

數據分析師崗位職責

業務類別:技術

業務方向:數據分析

工作職責:

1. 根據公司產品和業務需求，利用數據挖掘等工具對多種數據源進行診斷分析，建設徵信分析模型並優化，為公司徵信運營決策、產品設計等方面提供數據支持；

2. 負責項目的需求調研、數據分析、商業分析和數據挖掘模型等，通過對運行數據進行分析挖掘背後隱含的規律及對未來的預測；

3. 參與數據挖掘模型的構建、維護、部署和評估；

4. 整理編寫商業數據分析報告，及時發現和分析其中變化和問題，為業務發展提供決策支持；

5. 獨立完成項目需求管理、方案設計、實施管理和項目成果質量的把控；

6. 參與編寫項目相關文檔。

教育背景:

學歷：大學部其它：

經驗要求:工作經驗：3-5年

任職要求:

1. 統計學、數學或計算機、數理統計或數據挖掘專業方向相關專業大學部或以上學歷；有紮實的數據統計和數據挖掘專業知識；

2. 熟練使用數理統計、數據分析、數據挖掘工具軟體（SAS、R、Python等的一種或多種），能熟練使用SQL讀取數據；

3. 使用過 邏輯回歸、神經網路、決策樹、聚類 等的一種或多種建模方法；

4. 3年以上數據分析工作經驗，徵信從業背景人員優先；

5. 具有金融行業項目經驗的相關經驗者優先考慮；

6. 主動性強，有較強的責任心，積極向上的工作態度，有團隊協作精神。

能力素養:

良好的分析、歸納和總結能力，善於分析、解決實際問題； 主動性強，有較強的責任心，積極向上的工作態度，有團隊協作精神。

北京大數據開發平均工資：¥ 30230/月。

大數據開發工程師/專家 崗位指責（引自 滴滴出行）：

職位描述：

1、構建分散式大數據服務平台，參與和構建公司包括海量數據存儲、離線/實時計算、實時查詢，大數據系統運維等系統；

2、服務各種業務需求，服務日益增長的業務和數據量；

3、深入源碼內核改進優化開源項目，解決各種hadoop、spark、hbase疑難問題，參與到開源社區建設和代碼貢獻；

崗位要求：

1、計算機或相關專業大學部以上學歷（3年以上工作經驗）；

2、精通C++/Java/Scala程序開發(至少一種)，熟悉Linux/Unix開發環境；

3、熟悉常用開源分散式系統，精通Hadoop/Hive/Spark/Storm/Flink/HBase之一源代碼；

4、有大規模分散式系統開發、維護經驗，有故障處理能力，源碼級開發能力；

5、具有良好的溝通協作能力，具有較強的分享精神；

6、對Kudu、Kylin、Impala、ElasticSearch，github等系統有深入使用和底層研究者加分；

北京hadoop平均工資：¥ 20130/月，取自 1734 份樣本。

Hadoop開發工程師崗位職責（引自新浪網）：

職位描述：

1.參與優化改進新浪集團數據平台基礎服務，參與日傳輸量超過百TB的數據傳輸體系優化，日處理量超過PB級別的數據處理平台改進，多維實時查詢分析系統的構建優化；

2.分散式機器學習演算法在數據平台的構建與優化（包括常見的LR、GBDT、FM、LDA、Word2Vec及DNN等）；

3.深入源碼改進各種開源大數據項目（包括Hadoop、Spark、Kafka、HBase等）。

任職要求：

1.計算機或相關專業大學部以上學歷；

2.熟悉Linux環境下開發，熟練掌握C++/Java/Scala等一種以上編程語言；

3.熟悉Hadoop生態系統相關項目，精通以下項目之一的源碼（Hadoop/Spark/Kafka/HBase/Flume/ElasticSearch/Druid/Kylin）；

4.具備良好的學習能力、分析能力和解決問題的能力。

北京數據挖掘平均工資：¥ 21740/月，取自 3449 份樣本，較 2016 年，增長 20.3%；

任職資格：

1、大學部以上學歷，有紮實的統計學，數據挖掘，機器學習，自然語言識別理論基礎，一種或幾種以上的實際使用經驗。

2、熟悉聚類、分類、回歸等機器學習演算法和實現，對常見的核心演算法和數據挖掘方法有透徹的理解和實際經驗。

3、深入理解Map-Reduce模型，對Hadoop、Hive、Spark、Storm等大規模數據存儲於運算平台有實踐經驗。

4、有紮實的計算機理論基礎，至少熟悉一種編程語言，Java優先。

5、有三年以上互聯網公司或者海量數據處理工作經驗，大數據挖掘、分析、建模經驗

北京演算法工程師平均工資：¥ 22640/月，取自 10176 份樣本。

演算法工程師 招聘要求（引自美團點評數據平台部）：

職位描述：

互聯網公司背景優先

A、廣告演算法

崗位職責：

1.負責點擊率預估等主要廣告演算法的技術選型；

2.負責核心演算法的開發；

3.負責廣告大數據處理流程的建設及相關工具的研發；

4.負責廣告技術研究項目的推進與管理；

職位需求：

1.計算機或相關專業大學部以上學歷，3年以上相關工作經驗;

2.熟練掌握一門開發語言；

3.有機器學習、數據挖掘相關知識；

4.在廣告、搜索、推薦等相關領域之一有技術研究工作經驗；

5.有較強的溝通協調能力；

職位描述：

1. 參與各個產品線的個性化推薦系統的研發；

2. 分析用戶行為數據，並設計合理的推薦演算法模型及策略，並優化推薦排序；

3. 通過對用戶行為數據的挖掘，對用戶進行建模，精準刻畫用戶各種屬性；

職位要求：

1. 全日制大學部及以上學歷，計算機相關專業；

2. 熟練掌握各類個性化推薦演算法，並有開發個性化推薦系統的實際項目經驗；熟練掌握各類回歸及排序演算法，能夠利用相關演算法進行推薦排序的優化；

3. 熟練掌握分類、聚類、回歸、降維等經典機器學習演算法和技術，能夠根據實際問題選擇合適的模型和演算法並進行相應的開發；

4. 有較強的工程架構和開發能力，能夠實現支撐千萬級用戶和TB級用戶行為數據的推薦系統或演算法；

5. 掌握python、matlab等腳本語言，熟悉各類數據挖掘工具（如weka、Mahout），能夠快速建立模型並進行驗證；

C、演算法工程師

崗位職責:

1、開發和優化用戶行為數據挖掘，文本分類和語義理解，社交網路分析，網頁搜索，推薦系統等領域的特定演算法

2、能夠很快學習和利用state-of-the-art的演算法解決實際產品問題，提升產品用戶體驗

任職資格:

1、有一定的研究、實驗的能力，優秀的分析問題和解決問題的能力

2、理解自然語言處理、機器學習、網頁搜索，推薦系統，用戶數據分析和建模的基本概念和常用方法，有相關領域的實際項目研發或者實習經歷者優先。

3、熟悉C++, Java或Python，熟悉Linux或類Unix系統開發,有較強的編程能力。 能獨立實現線上演算法模塊者優先。

4、對大數據處理平台和工具有一定經驗者優先, 包括： Hadoop, Hive, Pig, Spark 等

最後一個問題，哪些公司需求大數據人才？

答：所有的公司。大到世界500強，BAT這樣的公司，小到創業公司，他們都需求數據人才。

馬雲爸爸說「我們已從IT時代進入了DT時代，未來我們的汽車、電燈泡、電視機、電冰箱等將全部裝上操作系統，並進行數據集成，數據將會讓機器更「聰明」。DT時代，數據將成為主要的能源，離開了數據，任何組織的創新都基本上是空殼。」

數據，未來的一切。

本文數據來自職友集、拉勾網、全程無憂等多個招聘網站。

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