近年來，有一個新增專業火了——數據科學與大數據技術

不過，雖說“大數據”概念如此火熱，學生和家長在選擇專業時，必須先想好這幾個問題：當前大數據行業真的是人才稀缺嗎？學了幾年后，大數據行業會不會產能過剩？大數據行業最終需要什么樣的人才？

本文接下來就為您一一解析：

1大數據學習什么？

大數據領域三個大的技術方向：

方向一：Hadoop大數據開發方向 

方向二：數據挖掘、數據分析&機器學習方向

方向三：大數據運維&云計算方向

精通任何方向之一者，均會 “ 前（錢）”途無量。

三個方向中，大數據開發是基礎。以Hadoop開發工程師為例，Hadoop入門月薪已經達到了 8K 以上，工作1年月薪可達到 1.2W 以上，具有2-3年工作經驗的hadoop人才年薪可以達到 30萬—50萬，一般需要大數據處理的公司基本上都是大公司，所以學習大數據專業也是進大公司的捷徑。

2當前大數據行業真的是人才稀缺嗎？

答：對！未來人才缺口150萬，數據分析人才最稀缺。

先看大數據人才缺口有多大。LinkedIn（領英公司）發布的《2016年中國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中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。

其中數據分析人才最為稀缺、供給指數最低。同時，數據分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽間隔為19.8個月。

而清華大學計算機系教授武永衛去年透露了一組數據：未來3-5年，中國需要180萬數據人才，但目前只有約30萬人。

3大數據行業未來會產能過剩嗎？

答：提供大數據技術與應用服務的第三方公司面臨調整，未來發展會趨集中。

關于“大數據概念是否被過度炒作”的討論，其實2013年的夏季達沃斯就有過。彼時支持“炒作”觀點的現場觀眾達54.5%。對此，持反對意見的北京大學光華管理學院副教授蘇萌提出了三個理由：

1.不同機構間的數據還未真正流動起來，目前還只是數據“孤島”；

2.完整的生態產業鏈還未形成，盡管通過行為數據分析已能夠分辨出一個消費者的喜好，但從供應到購買的鏈條還沒建成；

3.數據分析人才仍然極度匱乏。

近一年間，一些大數據公司相繼出現裁員、業務大調整等情況，部分公司出現虧損。那都是什么公司面臨危機呢？

基于數據歸屬，涉及大數據業務的公司其實可以分為兩類：

一類是自身擁有數據的公司；

另一類是整合數據資源，提供大數據技術與應用服務的第三方服務商。

目前行業整合出現盈利問題的公司多集中在第三方服務商。

對此，LinkedIn（領英）中國技術副總裁王迪表示，大數據業務要產生規模效益，至少要具備三點：算法、計算平臺以及數據本身。

“第三方大數據創業公司在算法上有一技之長，而計算能力實際上已經勻化了，傳統企業如果用好了，和大數據創業公司沒有區別，甚至計算能力更強，而數據獲取方面，很多數據在傳統行業內部并沒有共享出來，第三方大數據公司獲取這些數據是比較困難的，最后可能誰有數據，誰產生的價值更高。”說白了，數據為王。

在2013年，拿到千萬級A輪融資的大數據企業不足10家，到2015年，拿到千萬級以上A輪融資的企業已經超過30家。直到2016年互聯網資本寒冬，大數據行業投資熱度有所減退，大數據行業是否也存在產能過剩？

王迪認為，目前的行業整合屬于正?，F象，“經過市場的優勝劣汰，第三方服務領域會出現一些做得比較好的公司，其他公司可能被淘汰或轉型做一些垂直行業應用。從社會來看，總的需求量一定是增加的，而對于供給側，經過行業自然的洗牌，最終會集中在幾家優秀的行業公司。”

3需要什么樣的大數據人才？

教育部公布的第二批獲準開設“數據科學與大數據技術”的高校名單，加上第一批獲批的北京大學、對外經濟貿易大學、中南大學，一共35所高校獲批該專業。

大數據人才培養涉及到兩方面問題：

1.交叉性學科的人才培養方案是否與市場需求相匹配；

2.學科建設的周期與行業快速更新之間的差距怎樣彌合。

對于第一個問題，“電商熱”時期開設的電子商務專業是一個可吸取經驗的案例。2000年，教育部高教司批準了第一批高校開設電子商務本科專業。作為一個復合型專業，電子商務的本科教學涵蓋了管理、技術、營銷三方面的課程。電子商務領域人才需求量大，但企業卻無法從電子商務專業中找到合適的人才，原因何在？

職業規劃專家姜萌認為，并不是某一個專業對應一個行業熱點，而是一個專業集群對應一個行業熱點。“比如電子商務專業，我們到電子商務公司里會發現，不是學電子商務的人在做這些工作，而是每個專業各司其職，比如計算機、設計、物流管理、營銷、廣告、金融等等?，F在行業的復合型工作都是由一個專業集群來完成的，而不是一個人來復合一堆專業特點。”

大數據專業的人才培養也同樣走復合型路線，復旦大學大數據學院的招生簡章顯示，學院本科人才培養以統計學、計算機科學和數學為三大基礎支撐性學科，以生物學、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學等為應用拓展性學科，具備典型的交叉學科特征。

LinkedIn（領英）中國技術副總裁王迪指出，“從企業應用的角度來看，大數據行業里從事相關職能的同學背景是各異的，大數據作為一個人才培養方向還在探索中，在這個階段，高校嘗試開設碩士課程是很好的實踐，但開設一類的本科專業還為時過早。”

另一方面，專業人才培養的周期較長，而行業熱點不斷更新輪替，中間產生的時間差使得新興專業的志愿填報具備了一定風險。

王迪認為，“從今天的產業實踐上看，大數據領域依然是從現有專業中挑選人才，教育和市場發展總是有一定差距的，學生本科四年，加上碩士階段已經是七年之后的事情了，產業已經演進了很多，而教學大綱并不會跟進得那么快。”

因此，盡管大數據的應用前景毋庸置疑，但在人才培養層面，復合型人才培養方案會不會重走電子商務專業的老路？學校教育如何趕上行業發展速度？這些都是值得進一步商榷的問題。

附

35所獲批“數據科學與大數據技術專業”高校名單

第一批”數據科學與大數據技術專業”獲批名單

第二批”數據科學與大數據技術專業”獲批名單

對這個專業，你心動了嗎？