贵州省大数据产业人才需求分析
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摘 要：通过对人才网发布的招聘信息来分析贵州省大数据人才需求结构和特点。近年来随着贵州省大数据产业的发展，人才需求激增，从2016年到2019年，大数据人才需求年均增长160%，以本科和专科为主，主要岗位集中在大数据工程师和大数据分析师，薪资水平远高于贵阳市其他行业，略低于全国大数据同类人才薪水，需求行业从大数据产业延伸到大数据相关领域，如大数据咨询、教育和销售等。贵州省大数据人才需求结构和特点，可为大数据人才培养提供参考。
关键词：贵州省;大数据产业;人才需求
中图分类号：TP311.13-4;G527 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2020）02-0073-04
近年来，贵州省大数据产业的发展如火如荼。从2014—2015年的基础建构，到2016—2017的集群聚集，再到目前的2018—2020年的创新突破，大数据产业已经初步形成格局，成为西部地区乃至全国有影响力的大数据产业发展基地。在大数据产业发展过程中，对大数据人才的需求激增。本文通过对人才网发布的招聘信息，分析贵州省大数据人才需求结构和特点，为贵州省大数据人才培养提供参考。
一、大数据人才类型
大数据是集理论性、实践性和应用型于一体的复合型、立体型的学科。理论性指各种算法和数据分析模型，实践性指运用大数据挖掘和统计建模分析，应用性指大数据应用到具体行业中解决实际业务问题。因此，根据大数据岗位和技能需求难易角度，大数据人才可以分为数据分析师、数据工程师和数据科学家，见图1。
（一）数据分析师
数据分析师熟悉大数据的概念和原理，具有一定的数理和统计学知识，能够熟练操作和使用数据软件和工具。他们工作在大数据与各个领域结合的第一线，是对大数据的直接运用人才，也是需求数量最多的领域，是大数据领域“知其然”的人。根据明确业务分析预测目标完成数据采集、数据分析建模等技术工作需要，他们的能力要求是：（1）大数据底层原理;（2）传统算法（分类、回归、聚类）;（3）时间序列分析;（4）数据可视化;（5）文本挖掘算法;（6）数据分析、建模;（7）业务模型理解;（8）行业知识。
据猎聘网发布的数据，近年来数据分析师需求稳步增长，行业分布集中与互联网，占比67%，其次是大数据应用行业，见图2。
（二）数据工程师
数据工程师应该能够开发和搭建数据平台和应用，并且熟悉数据挖掘的流程和原理，为大数据技术应用在各个领域提供解决方案。他们是大数据领域里“知其然，并知其所以然”的人。他们的能力要求是：（1）程序开发;（2）数据库设计;（3）分布式存储系统;（4）分布式计算系统;（5）数据预处理;（6）多维特征分析;（7）熟悉数据软件与工具;（8）基础算法。
近年来，数据工程师需求迅速增长，是大数据人才的主要需求类型，见图3。
（三）数据科学家
数据科学家需要熟悉各种大数据技术的原理和相对的优劣势，合理利用各种技术来设计大数据平台的架构，根据数据挖掘的使用需求和商业理解来设计和开发算法。他们是大数据领域里的“灵魂工程师”。他们的能力要求是：（1）大数据底层原理;（2）传统算法（分类、回归、聚类）;（3）时间序列分析;（4）數据可视化;（5）文本挖掘算法;（6）深度学习（神经网络）;（7）商业模型理解;（8）专业的行业知识。
当前，数据分析师已经比较明确，大数据工程师和大数据科学家之间常常互用。任何大数据平台的搭建和维护都需要成建制的数据工程师和数据科学家，尤其是在大数据人才奇缺的情况下，大数据工程师往往都是数据科学家。从数据分析师、数据工程师到数据科学家，其掌握技能是逐渐递增的，培养难度和时长也是逐渐递增。
二、大数据人才需求结构及特点
根据人才招聘权威网站——智联招聘网2019年7月发布的贵州省内的大数据招聘信息，分析贵州省大数据人才需求结构和需求特点，以此管中窥豹，略见贵州省大数据人才的需求结构。收集到的信息共有70条，招聘人员总数为243人。
（一）需求总量
近年来，随着贵州省大数据产业的迅猛发展，大数据人才的需求增长迅速。2016年人才需求558人，2017年需求1 042人，2018年需求1 230，2019年需求2 337人，从2016年到2019年，大数据人才需求年均增长率为160%。
（二）学历结构
从数据来看，人才需求呈橄榄型，两头小，中间大，即大数据人才需求以大专和本科为主，占75%，高层次人才需求较少，博士占比1%，硕士占比2%，见图4。相对于全国大数据人才需求学历来看，贵州省大数据人才需求的学历要低于全国。
全国以本科层次和硕士为主，占比75%（全国大数据人才需求数据来源于国家信息中心：《2018中国大数据发展报告》，2018年5月11日，以下同），其次是博士，但随着大数据产业的发展，高端综合型人才短缺问题日益突出，高端人才培养速度赶不上市场的高速发展。
（三）人才需求类型结构
人才需求以大数据工程师为主，占比43.6%，其次是大数据分析师，占比18.5%，大数据科学家需求较少0.8%，这也与人才的需求学历层次相匹配，见图5。一般来说，大数据工程师要求本科以上学历，数据分析师要求大专以上学历，而大数据科学家则要求博士以上。值得一提的是，在人才需求中大数据销售人才需求较高，达18.1%。
全国大数据行业以数据分析、系统研究等技术类岗位为主，其中对数据分析师的需求占比51.62%，数据工程师占比21.35%，这两类岗位人才供不应求，数据采集类需求最低，仅占1.67%。
与全国的人才需求结构数据最大不同的一点是贵州省对大数据销售人才的需求较大，占整个大数据人才的18.1%。随着大数据产业的发展，大数据销售及与大数据产业相关的职位需求将越来越大，这也表明大数据产业发展带动其他行业的发展趋势不断加强。 （四）薪水结构
大数据人才的薪水根据工作内容和要求而不同，其中，大数据工程师薪水在8 000—15 000元之间，大数据分析师的薪水低于工程师，为5 000—10 000元，工资最高的是大数据科学家，在30 000—50 000元之间，见图6。总体来说，大数据行业的薪水要远远高于贵阳市平均工资水平4 448元（2019年贵阳市薪资水平报告），略低于全国大数据人才平均薪水。
（五）需求行业
以大数据产业为主，占比为62%，其次是大数据相关的大数据销售，占比18%，大数据培训和大数据管理咨询占比19%。
（六）能力要求
大数据工程师：能力主要集中于计算机编程和各种算法模型建构，如具备分布式相关项目经验，分布式系统、分布式存储、分布式数据仓库合作开发项目经验或基本技能，如Hadoop、HBase、HDFS、MapReduce等。熟悉机器学习算法（决策树、回归、聚类、预测，文本挖掘等），掌握Keras，Tensorflow，OpenCv等框架和CNN算法;熟练掌握Java开发技能，对数据结构和算法设计有一定的理解;胜任大数据平台的搭建、开发与维护工作。帮助研发总监制定数据对接、清洗、底层重构、分析等规范并实施;负责并实施公司大数据新技术的调研工作，设计并优化公司数据架构;负责评估大数据开发的技术可行性，根据业务需求，提供大数据技术解决方案。
大数据分析师：注重对大数据实际应用，要求能就多种数据源深度诊断性组合分析、挖掘和建模、数据分析、数据挖掘以及常用算法;精通EXCEL，熟练掌握R、Pyhton、SPSS、SAS、SQL、MySQL、Hadoop等常用分析工具及相关编程语言;此外，还要求一定的分析报告呈现能力和清晰的逻辑思维能力，这是对大数据人才的综合能力要求。
大数据科学家：引领大数据网络安全技术发展，从事大数据网络安全科研及项目研发工作。跟踪国内外先进的大数据网络安全方法、技术和理论，跟踪国内外先进的大数据网络安全方法、技术和理论，跟踪国内外先进的大数据网络安全方法、技术和理论。
三、贵州省大数据人才需求总结
贵州省对大数据人才的需求是：在总量上，随着大数据产业的发展人才需求总量不断增长，增速高于其他产业，成为贵州省人才需求增速最快的行业;在需求岗位上，以大数据分析师和大数据工程师为主，其次是大数据销售;在需求学历上，以大专和本科为主，高学历和低学历需求较少;在薪资水平上，贵州省大数据人才的薪资水平不低于全国同业水平，但远高于贵阳市平均工资水平，成为贵阳市最有吸引力的行业。除了大数据产业外，与大数据相关产业的人才需求激增，如大数据销售、大数据咨询等，这些关联产业人才的需求更进一步带动整个行业人才需求的增加。在能力上，不同的人才需求，对应不同的能力要求。大数据工程师强调的是大数据技术，大数据分析师不仅需要技术，还需要分析报告的撰写能力和表达能力，大数据科学家则要求更高，跟踪和引领行业发展的前沿。
参考文献：
[1] 国家信息中心.2018中國大数据发展报告[R].2018-05-11.
[2] 李秀丽.贵州省大数据人才培养现状评估及发展路径研究报告[R].
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