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大数据关键技术与应用专业人才需求分析和预测性调研分析报告.docx

上传人:二*** 文档编号:4735934 上传时间:2024-10-11 格式:DOCX 页数:5 大小:17KB
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大数据技术和应用专业 人才需求分析和估计性调研汇报 一、 调研情况分析 (一) 政府发展计划和政策动态 推进大数据产业连续健康发展,是党中央、国务院作出重大战略布署,是实施国家大数据战略、实现中国从数据大国向数据强国转变关键举措。日前,工业和信息化部正式印发了《大数据产业发展计划(-)》(以下简称《计划》),全方面布署“十三五”时期大数据产业发展工作,加紧建设数据强国,为实现制造强国和网络强国提供强大产业支撑。 ,贵州提出“万企融合”大行动,计划用五年时间,带动10000家企业经过应用大数据技术,提升企业数字化、网络化、智能化水平,实现发展新增加、服务升级。有估计称,这次行动将在贵州形成超出1200亿美元市场。 (二) 市场需求和行业发展趋势 1)大数据市场需求 大数据经过前几年概念热炒以后,逐步走过了探索阶段、市场开启阶段,目前已经在接收度、技术、应用等各个方面趋于成熟,开始步入产业快速发展阶段。大数据巨大应用价值带动了大数据行业快速发展,行业规模增加快速。截至 年,全球大数据市场规模已经成长到300 亿美元空间,估计到 年全球大数据技术和服务市场 年复合年增加率将达成26.4%,规模达成415 亿美元,是整个IT 市场增幅6 倍。大数据市场规模在 年有望达成611.6 亿美元,符合年增加率将达成26%。 中国大数据产业起步晚,发展速度快。物联网、移动互联网快速发展,使数据产生速度加紧、规模加大,迫切需要利用大数据手段进行分析处理,提炼其中有效信息。“大数据”已成为一个热门词语高频出现在多种场所,其专门人才已不能满足市场需求。经过专门调研数据显示,大数据人才岗位缺口高达150万,俱估计2025年中国大数据人才缺口达成200万,这给高校和人力资源企业一个很大优惠。未来几年人才需求将连续走俏。引进和培养1000名大数据产业高端人才,形成500亿元大数据产业规模,建成中国关键大数据产业基地,大数据应用人才在需求量也将越来越大。 2)大数据行业发展趋势 整体来看, 年中国大数据行业发展仍然呈稳步上升趋势,市场规模达成了 234 亿元,和相比增速超出 39%。伴随政策支持和资本加入,未来几年中国大数据规模还将继续增加,但增速可能会趋于平稳。 “大数据技术和应用”是个新兴专业必能带动”IT时代“走向”DT时代”。国家发展改革委、工业和信息化部、中央同意贵州省建设国家大数据(贵州)综合试验区,这也是首个国家级大数据综合试验区。此举意在落实落实《国务院相关印发促进大数据发展行动纲要通知》(国发50号),加紧实施国家大数据战略,促进区域性大数据基础设施整合和数据资源汇聚应用,发挥示范带动作用中国国家信息中心发展,在公布《中国大数据发展汇报》显示贵州大数据发展政策环境指数居全国第一,贵州各级政府在大数据这件事情上给企业也提供了很多政策支持。伴随贵州大数据产业发展,贵州正吸引越来越多年轻人创业寻梦,吸引本土人才回流。年轻人选择,代表了趋势,聚人气地方,一定有发展。在贵州大数据政策指导下,走上了快速发展通道。我们发展速度也反应了贵州速度,据我所知,贵州省大数据相关企业已经达成8900家。 (三) 大数据就业岗位分析 1)就业方向 大数据方面工作人员关键有三大就业方向:大数据程序开发方向、大数据分析方向、大数据架构设计方向。在此三大方向中,各自基础岗位通常为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。 2) 就业部门/单位 计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事、政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网、IT领域。 3)专业关键岗位和相关岗位 数据科学家、数据分析师、数据架构师、数据工程师、统计学家、数据库管理员、业务数据分析师、数据产品经理等。 专业关键岗位和相关岗位经典工作任务调研情况。 就业方向 对应岗位 经典工作任务 大数据程序开发方向 大数据开发工程师 爬虫工程师 数据分析师等 Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台应用和开发、数据可视化等相关工作 大数据分析方向 数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等 大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作。 大数据架构设计 大数据运维工程师、 Java海量数据分布式编程、大数据架构设计,大数据分析等方面工作任务 二、 调研结论 (一) 新增专业可行性 学院坚持“深化改革、创新发展,面向未来、开放发展,服务地方、特色发展”发展理念,根据省市“服务地方经济、突出办学特色、提升教育质量”要求,坚持以服务经济社会发展和人全方面发展为宗旨,以市场和就业为导向,以专业建设为根本,以改革创新为动力,以内涵建设为关键发展道路,立足贵阳,服务贵州,将学院打造成为贵州省优质高等职业院校。 学院搭建校企合作平台;和企业共建“大数据技术和应用”专业,和企业开展“项目班”专业人才培养,为大数据产业和信息服务培养技能型人才。在充足合理利用校内现有实训条件基础上,实施和大数据企业实际工作相结合学习模式,合作企业依据大数据行业发展和企业实际需求,对专业技能进行全方位评定,校企共建校内实训基地,企业派遣有丰富经验高级工程师参与大数据课程建设和讲授,360度全方位提升大数据技能型人才培养质量。 (二) 专业建设思绪和发展计划 人才培养目标:本专业关键面向大数据应用开发、大数据分析挖掘、大数据系统运维等岗位方向培养合格人才,关键培养含有大数据应用、大数据分析和大数据系统管理和运维方向,应用型高技能人才。 本专业方向关键培养能够为企机关提供大数据系统搭建、管理、和运维技术和能力人才。经过计算机基础课程、算法语言、系统管理等专业基础知识学习,接收大数据系统和应用知识培养,进行多种计算机系统,大数据平台系统,大数据应用系统搭建、配置、管理、及运维实训。经过大量案例和实践操作,熟练掌握大数据系统管理所需多种专业知识和能力,含有一定职业素养,为从事大数据行业系统管理工作奠定坚实基础。 培养模式:采取校企联合模式,校企双方发挥各自优势,在最大程度确保院校办学特色及专业课程设置前提下,植入对应前沿科技及特色人才岗位需求企业课程。 经过系统多层级课程,采取理论和实践相结合教学方法,逐步构建学生扎实专业基础知识体系结构。在学生每一个专业知识能力阶段,开设经典企业应用型项目开发课程。 第一层级:知识入门,开设心理测量和统计等专业基础课程,以大众消费心理为案例,培养学生专业、基础心理分析能力。 第二层级:技能提升,开设电子商务等综合应用项目等关键课程,以项目为案例,培养学生专业关键能力。 第三层级:深入实践,开设大数据心理建模、市场调查和估计等项目课程,开展实用项目标实训,培养学生专业项目能力。 层级提升学生专业能力,辅之以开展前沿技术讲座、技能比赛等多个形式培养学生职业素养。学生在第六个学期到企业顶岗实习,将专业知识融会贯通,真正成为社会需要从事大数据分析、大数据应用等工作高级实用型人才。 课程体系体:专业课程重在培养学生理论知识和动手实践能力,学生在完成每个学期理论学习后,最少有两个企业项目实战跟进,让学生在项目中应用各类大数据技术,训练大数据思绪和实践步骤,做到理论和实践充足结合。大数据技术和应用专业课程体系包含专业基础课、专业关键课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。 主干课程:互联网信息采集、国际经济学、管理心理学、金融数据挖掘、商务数据挖掘、互联网信息和安全、电子商务、互联网金融、互联网搜索营销、大数据可视化、云计算概论、大数据技术概论等课程。 专业特色:本专业立足当地,服务地方经济社会发展,含有良好职业素质和文化修养,掌握互联网大数据分析对应岗位必备基础知识和专门知识,含有较强云计算储存能力,数据分析,网络安全管理和产品策划等能力,能从事怎样应用大数据分析技术有效处理现实经济问题,怎样挖掘对于管理决议发挥关键价值信息,意在培养目前社会各行业对大数据和互联网经济需求高端复合型人才。 总而言之,在我校开设大数据应用技术专业,符合当今社会经济发展对专业技能型人才需要。学校将根据大数据专业建设计划,从人才培养模式、人才培养方案、课程体系、实习实训体系、教学资源建设、师资队伍等方面采取有效方法,加紧建设步伐,努力提升大数据应用技术专业办学水准。
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