2021.06.23

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[Politica statale] I big data sono davvero caldi, ma devi esaminarli con calma se sei disposto a compilare il rapporto

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  I documenti dell'esame di ammissione all'università vengono esaminati in modo approfondito e l'elenco verrà pubblicato alla fine del mese.

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  In quel momento, i candidati dovranno affrontare lo stesso problema importante dell'esame di ammissione all'università: il volontariato per compilare. Quest'anno, un nuovo major approvato ha attirato molta attenzione: data science e tecnologia dei big data.

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   Il concetto di "big data" è di nuovo scottante, ma studenti e genitori che fanno domanda per i loro volontari possono doversi calmare. Questi problemi devono essere prima pensati: 1) L'attuale industria dei big data è davvero scarsa di talenti?2) Dopo alcuni anni di apprendimento, il settore dei big data avrà un eccesso di capacità? 3) Di che tipo di talenti ha bisogno in ultima analisi l'industria dei big data? 4) Quali sono i punti da notare quando si inserisce "Popular Majors"? Successivamente, il re della politica nazionale analizzerà con voi uno per uno: l'attuale industria dei big data è davvero scarsa di talenti? Corretta! In futuro, ci sarà un gap di talenti di 1,5 milioni e la carenza di talenti di analisi dei dati prima esaminerà quanto è grande il gap di talenti dei big data.

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  Secondo il "China Internet Hottest Jobs Talent Report 2016" pubblicato da LinkedIn, ingegneri di ricerca e sviluppo, product manager, risorse umane, marketing, operazioni e analisi dei dati sono le sei posizioni di talento più esigenti nel settore Internet cinese. Tra questi, i talenti dell'analisi dei dati sono i più scarsi e l'indice di offerta è il più basso. Allo stesso tempo, i talenti dell'analisi dei dati hanno il tasso di cambio di lavoro più rapido, con un tasso medio di salto di lavoro di 19,8 mesi. E Wu Yongwei, professore presso il Dipartimento di Informatica dell'Università Tsinghua, ha rivelato l'anno scorso una serie di dati: nei prossimi 3-5 anni, la Cina avrà bisogno di 1,8 milioni di talenti di dati, ma attualmente ci sono solo circa 300.

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  000 persone. Il settore dei big data avrà una capacità eccessiva in futuro? Le società di terze parti che forniscono tecnologia per big data e servizi applicativi stanno affrontando aggiustamenti. Lo sviluppo futuro si concentrerà sulle discussioni sul "se il concetto di big data è stato sovrastimato", infatti, è stato a Davos nell'estate del 2013.

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   A quel tempo, il 54,5% del pubblico ha sostenuto la vista "hype". A questo proposito, Su Meng, professore associato presso la Guanghua School of Management dell'Università di Pechino, ha avanzato tre ragioni: in primo luogo, i dati tra le diverse istituzioni non sono realmente fluiti.

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  Al momento, è solo un '"isola" di dati; in secondo luogo, non si è ancora formata una catena industriale ecologica completa. Sebbene le preferenze di un consumatore possano essere identificate attraverso l'analisi dei dati comportamentali, la catena dalla fornitura all'acquisto non è stata ancora stabilita; terzo , talenti dell'analisi dei dati Ancora estremamente scarsi.

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   Quattro anni dopo, il punto caldo dell'opinione pubblica si è gradualmente spostato dai big data all'intelligenza artificiale.

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  Anche il settore dei big data ha registrato un consolidamento. L'anno scorso, alcune società di big data hanno subito licenziamenti e importanti aggiustamenti aziendali, e alcune società hanno subito perdite. Che tipo di azienda sta affrontando una crisi? Sulla base dell'attribuzione dei dati, ci sono in realtà due tipi di società coinvolte nel business dei big data: una è la società della Parte A che possiede i propri dati, come Amazon,Alibaba, ecc .

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  ; l'altra è una società di terze parti che integra risorse di dati e fornisce tecnologia per big data e servizi applicativi. Al momento, le aziende con problemi di redditività nell'integrazione industriale sono per lo più concentrate in fornitori di servizi di terze parti. A questo proposito, Wang Di, vice presidente della tecnologia di LinkedIn, ha affermato che i fornitori di servizi di terze parti forniscono più tecnologia o piattaforme.

  I big data avvantaggiano ancora di più l'azienda del Partito A.

   Dal punto di vista di Wang Di, affinché un'azienda di big data generi economie di scala, deve avere almeno tre punti: algoritmi, piattaforme di calcolo e i dati stessi. "Le startup di big data di terze parti hanno una forte capacità algoritmica, ma la potenza di calcolo è stata effettivamente omogeneizzata. Se le imprese tradizionali le utilizzano bene,Non è diverso dalle startup di big data e ha anche una maggiore potenza di calcolo. In termini di acquisizione dei dati, molti dati non vengono condivisi all'interno dei settori tradizionali.

   È più difficile per le società di big data di terze parti ottenere questi dati.

   In alla fine, chi ha i dati, chi Il valore generato è più alto. "Per dirla senza mezzi termini, i dati sono il re.

   Nel 2013,Meno di 10 società di big data hanno ricevuto decine di milioni di round di finanziamento A. Entro il 2015, più di 30 società hanno ricevuto decine di milioni di round di finanziamento A.

   Fino al freddo inverno del capitale Internet nel 2016, l'entusiasmo per gli investimenti per il settore dei big data è diminuito. C'è anche un eccesso di capacità nel settore dei big data? Wang Di ritiene che l'attuale consolidamento del settore sia un fenomeno normale. "Dopo la sopravvivenza del più adatto sul mercato, alcune aziende che stanno meglio appariranno nel settore dei servizi di terze parti e altre aziende potrebbero essere eliminate o trasformate in alcune applicazioni di settore verticale. Da un punto di vista sociale, il totale la domanda deve essere aumentata, e per l'offerta D'altra parte, dopo un naturale rimpasto del settore, alla fine si concentrerà in poche eccezionali aziende del settore.

  "Che tipo di talenti per i big data sono necessari? Nel marzo di quest'anno, il ministero dell'Istruzione ha annunciato il secondo lotto di università autorizzate ad aprire" scienza dei dati e tecnologia dei big data ", oltre al primo lotto approvato dell'Università di Pechino, University of International Business and Economics, Central South University, un totale di 35 college e università sono stati approvati per questo major. A partire da quest'anno, alcuni college e università recluteranno i primi studenti universitari di big data. La formazione dei talenti dei big data coinvolge due aspetti: uno è se il programma interdisciplinare di formazione dei talenti soddisfa la domanda del mercato, e l'altro è come colmare il divario tra il ciclo di costruzione della disciplina e il rapido aggiornamento del settore.

   Per quanto riguarda la prima domanda, il maggiore dell'e-commerce stabilito durante il periodo del "boom dell'e-commerce" è un campione che può essere appreso.

  Nel 2000, il Dipartimento dell'Istruzione Superiore del Ministero dell'Istruzione ha approvato il primo lotto di università ad aprire le major di e-commerce. In qualità di specializzazione composta, l'insegnamento universitario di e-commerce copre tre corsi: gestione, tecnologia e marketing.

   C'è una grande richiesta di talenti nel campo dell'e-commerce, ma le aziende non riescono a trovare talenti adeguati dal maggiore dell'e-commerce Quali sono le ragioni?L'esperto di pianificazione della carriera Jiang Meng ritiene che non sia che una certa professione corrisponda a un punto caldo del settore, ma che un cluster professionale corrisponda a un punto caldo del settore. "Ad esempio, le major di e-commerce. Quando ci rivolgiamo a società di e-commerce, scopriremo che le persone che studiano e-commerce non svolgono questi lavori, ma che ciascuna major svolge i propri compiti, come computer,Design, gestione logistica, marketing, pubblicità, finanza, ecc. Al giorno d'oggi, il lavoro composto nel settore è svolto da un gruppo di professionisti, piuttosto che da una singola persona che combina un insieme di caratteristiche professionali.

   "Anche la formazione dei talenti che si specializzano in big data segue un percorso composito. La guida all'ammissione della School of Big Data della Fudan University mostra che la formazione dei talenti universitari nel college si basa su statistiche,L'informatica e la matematica sono le tre discipline di supporto di base, con biologia, medicina, scienze ambientali, economia, sociologia, management, ecc. Come discipline applicate ed espansive, con caratteristiche interdisciplinari tipiche.

   Wang Di, vicepresidente della tecnologia cinese presso LinkedIn, ha sottolineato: "Dal punto di vista delle applicazioni aziendali, il background degli studenti impegnati in funzioni correlate nel settore dei big data è diverso. I big data sono ancora in fase di studio come direzione per la formazione dei talenti. In questa fase, è una buona pratica per le università provare ad aprire i corsi di master, ma è ancora troppo presto per aprire una classe di major universitarie. "D'altra parte, il ciclo di formazione dei talenti professionali è lungo e gli hotspot del settore sono costantemente aggiornati e ruotati.

   La differenza di orario nel mezzo fa sì che la segnalazione volontaria delle major emergenti abbia alcuni rischi.

  Wang Di crede: "Dal punto di vista della pratica industriale odierna, il campo dei big data seleziona ancora i talenti dalle major esistenti. C'è sempre un certo divario tra l'istruzione e lo sviluppo del mercato. Gli studenti hanno quattro anni di laurea e sette anni di master Dopodiché, l'industria si è evoluta molto e il follow-up del programma non sarà così rapido. "Pertanto, sebbene la prospettiva dell'applicazione dei big data sia indiscutibile, a livello di formazione dei talenti, il programma di formazione composto dei talenti riprenderà il vecchio percorso dell'e-commerce? Come può l'istruzione scolastica raggiungere la velocità di sviluppo del settore? degno di ulteriore discussione Domanda: di fronte alle major popolari, a cosa devi prestare attenzione quando fai volontariato?Dopo la società e la specializzazione in big data, Jiang Meng ha suggerito ai candidati di riempire le major popolari relative ai big data-1.

   Le major che sono calde per fare domanda per l'esame e le major per l'occupazione non sono necessariamente le stesse, come software, computer, finanza, il tasso di occupazione di queste major non è in realtà così alto, esplorazione geologica, petrolio, telerilevamento e altre major,Sebbene sia impopolare fare domanda per l'esame di ammissione, la domanda del settore è ampia e il tasso di occupazione è più alto. 2. Quando si sceglie una specializzazione popolare, è necessario considerare la qualità dell'occupazione. Un buon impiego professionale è statisticamente significativo.

   Si riferisce a un livello di reddito medio elevato. Ad esempio, il reddito delle major di finanza è superiore al reddito medio di altre major di arti liberali pure, ma a livello individuale la situazione occupazionale è diversa. In particolare, la specializzazione in finanza è una tipica università prestigiosa con un alto grado di occupazione, ma per gli studenti con punteggi bassi nei test, se vanno in alcuni college ordinari o junior college per studiare finanza, la situazione occupazionale finale potrebbe non essere buona come il contabile. 3.

   La rendicontazione dei volontari, oltre alla professionalità, sono molto importanti anche i fattori urbani: se vuoi lavorare nella finanza e in Internet,È più adatto andare nelle città di primo livello.

   Se stai frequentando università di terzo e quarto livello, puoi considerare le major con una gamma di applicazioni più ampia, che sono major che possono essere utilizzate in tutti i ceti sociali, come contabilità, contabilità a livello di college junior e contabilità di livello 985 Ci sono canali di impiego. Se scegli di candidarti prima per la città, puoi anche scegliere una major in base alle caratteristiche del settore della tua città. Ad esempio, le città costiere hanno un commercio estero relativamente sviluppato ed è meglio scegliere il commercio internazionale e le major di lingue straniere.

  Ad esempio, Wuhan ha Optics Valley, ed è meglio scegliere le major di optoelettronica. 4. Alla fine, i genitori e gli esaminatori devono considerare il problema dell'abbinamento personale e professionale. Le major popolari come la finanza e il computer non sono adatte a tutti.

Un buon major non è necessariamente un bene per tutti gli individui. Suggerimenti: elenco approvato di 35 "major di Data Science e Big Data Technology" del primo lotto di "Data Science and Big Data Technology Majors" approvato elenco di autorità competenti, nomi di scuole, nomi professionali, codici professionali, categorie di borse di studio, durata degli studi , Peking University Data Science and Big Data Technology 080910T Four Years of Science, University of International Business and Economics Data Science and Big Data Technology 080910T Four Years of Engineering, Central South University Data Science and Big Data Technology 080910T Quattro anni di ingegneria, secondo lotto ""Data Science and Big Data Technology" elenco approvato delle autorità competenti, nome della scuola, nome professionale, codice professionale, categoria del premio di laurea, anno di studio, Renmin University of China Data Science and Big Data Technology 080910T Ingegneria 4 anni, Beijing University of Posts e telecomunicazioni Data Science e Big Data Technology 080910T Engineering 4 anni Fudan University Data Science and Big Data Technology 080910T 4 anni di scienza East China Normal University Data science e Big Data Technology 080910T 4 anni di ingegneria Data science e Big Data Technology dell'Università di Electronic Science and Technology of China 080910T 4 anni di ingegneria Data Science e Big Data Technology dell'Università di Pechino di Information Science and Technology 080910T Quattro anni di ingegneria dei dati e tecnologia dei big data, North University of China 080910T quattro anni di ingegneria dei dati e big tecnologia dei dati del Jinzhong College 080910T quattro anni di scienza dei dati di ingegneria e tecnologia dei big data della Changchun University of Science and Technology 080910T quattro anni di scienza dei dati e big data della Shanghai University of Engineering Science Data Technology 080910T Ingegneria 4 anni della New York University Shanghai Data Scienza e Big Data Technology 080910TH Ingegneria 4 anni Zhejiang University of Finance and Economics Data Science e Big Data Technology 080910T Scienza 4 anni Suzhou College Data Science e Big Data Technology 080910T Ingegneria 4 anni Fujian Institute of Technology Data Science e Big Data Technology 080910T 4 anni of Engineering Data Science and Big Data Technology of Huanghe Institute of Science and Technology 080910T 4 anni di Engineering Data Science e Big Data Technology della Hubei University of Economics 080910T 4 anni di Engineering Data Science e Big Data Technology della Foshan University of Science and Technology 080910T 4 anni di ingegneria Guangdong Baiyun University Data Science and Big Data Technology 080910T Quattro anni di Engineering Data Science e Big Data Technology della Beijing Normal University-Hong Kong Baptist University United International College 080910TH Quattro anni di Engineering Data Science e Big Data Technology dell'Università del Guangxi of Science and Technology 080910T Quattro anni di ingegneria Data Science e Chongqing University of Technology Big data technology 080910T ingegneria quattro anni, Chengdu Neusoft University data science e tecnologia big data 080910T ingegneria quattro anni, Università di Electronic Science and Technology di Chengdu, data science e tecnologia dei big data 080910T ingegneria quattro anni, scienza dei dati dell'Università di Guizhou e tecnologia dei big data 080910T ingegneria quattro anni, scienza dei dati dell'Università normale di Guizhou e tecnologia dei big data 080910T ingegneria quattro anni Anshun College Data Science e tecnologia big data 080910T ingegneria quattro anni Guizhou Business School dati Scienza e tecnologia dei Big Data 080910T Ingegneria quattro anni Guizhou Institute of Technology Data Science e Big Data Technology 080910T Ingegneria Four Years Kunming University of Technology Università di Data Science e Big Data Technology 080910T 4 anni di ingegneria Data Science e Big Data Technology della Yunnan Normal University 080910T 4 anni di ingegneria 4 anni di scienza dei dati e tecnologia dei big data della Yunnan University of Finance and Economics 080910T 4 anni di scienza dei dati e tecnologia dei big data del Ningxia Institute of Technology 080910T 4 anni di ingegneria (People's Daily Central Kitchen · Politica nazionale Talking Studio He Zizhang).