2023年大数据技术专业调研报告

2023年大数据技术专业调研报告

大数据技术专业调研报告

一、调研目的本次调研的主要目的了解大数据行业现状及进展趋势，调研现有课程体系是否符合岗位需要；明晰本专业相关岗位职业力量构造、职业素养；收集工作任务和工程；了解岗位工作流程、工作岗位细节及潜在的因素；明确我校大数据技术专业定位。

二、调研方法

本次调研主要实行实地调研、电话调研和网络数据调研相结合的方式。

三、调研对象

表1调研对象一览表

序号

单位名称

调研方式

四、调研结果

1.大数据行业人才分布

对聘请网站供应的大数据相关岗位的聘请信息进展收集并整理；同时，结合企业调研结果可知：目前大数据人才主要分布于互联网、电子商务、网络嬉戏、软件及信息效劳业、电信运营等相关行业。其中，互联网行业的大数据人才分布最多占44.11%，其次是软件信息效劳业占34.42%。

2.大数据领域岗位需求

对聘请网站的相关聘请信息进爬取并分析可知：目前，大数据领域岗位需求62.01%集中在平台开发、大数据开发、数据分析、数据挖掘。对接的岗位有：数据采集、大数据可视化、大数据平台运维、大数据分析、大数据应用开发。

据2023年《中国互联网最热职位人才报告》显示，数据科学家、数据工程师仍属于最热岗位，职业需求年增长分别是37%、33%。中国商业联合会数据分析专业委员会资料显示，将来3至5年，中国需要180万数据人才，但截至目前，中国大数据从业人员只有约30万人。大数据人才缺口仍旧很大。

3.企业对岗位技能需求

基于聘请网站的职业大数据分析，可直观看到大数据岗位所需技能与薪资之间直接关系，如下图。

目前大数据专业开设课程，主要分为专业根底模块、专业核心模块、专业实训时间模块以及专业拓展模块，所开设的课程100%掩盖大数据岗位所需的职业技能。

4.专业核心岗位和典型工作任务的调研状况

大数据方面的工作人员主要有三大就业方向：数据采集、数据分析、大数据运维。岗位所对应的典型工作任务以及职业力量要如表1所示。

表1专业核心岗位和典型工作任务

专业岗位名称

典型工作任务

职业力量要求

1.负责基于互联网平台的数据及信息的第一、具有良好的数据搜寻，整理和分搜集、筛选、加工整理以及录入；

析的力量；踏实，有责任心；

2.常规数据录入、临时性数据整理；

其次、具有较强学习力量和责任心，以3.对于产品提出积极的改良建议以及解及团队合作精神。

决方案。

1.从数据分析和数据挖掘角度为业务改良和提升供应建议；

第一、对行为分析感兴趣，喜爱从数据2.构建数据产品，负责各类算法的开中发觉规律；

发、应用、监控优化，保证数据产品的其次、熟识把握R、Python等编程语言。

有用性及可衡量性。

第一、熟识Linux系统及根底命令操作，1.负责大数据平台部署、维护、治理、能够开展日常效劳器的运维工作；

优化、规划等；

其次、熟识大数据生态圈

2.保障大数据平台稳定性和牢靠性；

Hadoop、spark、hbase等相关根底组件3.开发监控报警平台；

的框架学问和运行原理；

4.建立自动化部署及运维工具；

第三、具有较强的学习力量、抗压能5.给业务供应技术支持及优化。

力、动手力量和分析解决问题的力量。

数据采集员

数据分析师

大数据运维

5.企业对大数据人才综合力量需求

对企业治理层进展问卷调查，从调查结果可知，更侧重于选拔具有过硬专业3技能占85%；其次是对沟通表达力量要求占68%；规律思维力量要求占54%；针对是否认可企业价值观及文化占比36%，而针对学校背景的考虑，占比最低为29%。

图3企业对大数据人才综合力量的需求调查

通过调研了解到，就业市场对于大数据专业毕业生的用人需求和素养要求：

①良好的数据敏感度，具有能从海量数据提炼核心结果的敏睿度及钻研精神。

②良好的学习力量、团队协作力量、规律思维力量、分析力量。擅长与商业伙伴的沟通沟通，具有优秀的报告讲解力量及沟通力量。

③工作高效，有条理，细致，态度积极，责任心强，能够承受较强工作压力。

五、调研结论

1.专业建立的思路和进展规划

人才培育目标:对接自然资源行业、效劳大数据产业。本专业主要面对软件和信息技术效劳等行业的大数据工程技术人员等职业群，培育能够从事数据采集、清洗、存储、大数据处理分析、应用开发和大数据平台运维等工作的复合型技术技能人才。

本专业方向重点培育能够为企事业单位供应大数据应用开发、大数据分析和运维技术和力量的人才。通过计算机根底课程、算法语言、系统治理等专业根底学问学习，承受大数据系统和应用学问的培育，进展各种计算机系统，大数据平

台系统，大数据应用系统搭建、配置、治理、及运维实训。通过大量的实践工程及综合实训，娴熟把握大数据工作岗位所需的各种专业学问和力量，具备较高的职业素养，为从事大数据工作奠定坚实根底。

人才培育模式：采纳校企联合培育模式，校企双方发挥各自优势，在最大限度保

证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。

采纳理论与实践相结合的教学方式，逐步构建学生扎实的专业根底学问体系构造。在学生每一个专业学问力量阶段，开设典型企业应用型综合工程实践课程。

课程体系：以成果为导向（OBE理念）对课程体系反向设计，以“岗位对接、力量递进”为准则构建大数据技术专业课程体系。专业课程重在培育学生的理论学问和动手实践力量，在每个学期的专业课程完毕后，至少有两周的实训课程让学生通过真实的工程实践，稳固和提升综合实践力量。

大数据技术课程体系包含支撑岗位根底力量的课程模块、支撑实践力量的实训模块、支撑核心力量的课程模块、支撑岗位和力量拓展的课程模块。

专业核心课程：Python编程根底，Hadoop大数据开发根底，Python数据分析与应

用，Hive技术，数据可视化技术，Spark大数据快速运算，数据采集与网络爬虫。

2.课程设置进展微调整

依据调研结果，对现有课程设置做出以下调整：

①删除选修课NoSQL以及智能推举技术与应用，主要鉴《智能推举技术与应用》课程尚不成熟，且没有相应的教材可供选择。

②将《数据采集与网络爬虫课程》调整为专业核心课，其也是技能抽查的一项主要内容。

③为与其它专业的共享课程保持全都性，调整《数据库根底》课程名称为《数据库技术与应用》，将开设时间调整至打一的其次学期，与《J