一、专业介绍

大数据专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用于各种典型问题的解决办法的专业。通过不同行业的“大数据”应用状况，我们能够看到企业如何使用大数据和云计算技术，解决他们的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。今天，越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。

而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。在大数据背景之下，精通大数据的专业人才将成为企业最重要的业务角色，大数据从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大。根据麦肯锡分析报告，未来3到5年中国大数据人才缺口达到150万之多。2017年中国大数据产业总体规模为4700亿元人民币，同比增长30%，2017年大数据核心产业规模为236亿元人民币，增速达到40.5%，2017年大数据核心产业规模为236速达到40.5%，预计未来几年增速将保持在30%以上。

二、学习内容

本专业主要学习领域有公共文化课、专业基础课、专业核心课、能力与素质拓展课、以及实作实战课，具体课程详见《大数据专业教学课程地图》。

三、入学要求

初中毕业，具有数学逻辑思维、独立思考、统计学等能力，对计算机科学有浓厚学习兴趣。

四、相关证书

1、计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试，简称计算机资格考试

由国家人力资源和社会保障部(简称人社部)、工业和信息化部(简称工信部)领导，全国计算机软件考试办公室(简称全国软考办)负责对全国计算机与软件专业技术人员所进行的职业资格、专业技术资格认定和专业技术水平测试。

计算机资格考试分为计算机软件、计算机网络、计算机应用技术、信息系统和信息服务共五个专业类别，并在各专业类别中分设高、中、初三级专业资格考试。

(1)、初级资格

  (2)、中级资格

(3)、高级资格

   2、全国网络信息技术管理考试(NTC)

  由国家工业和信息化部(简称工信部)认证，由全国网络与信息技术培训考试管理中心统一考核，并于通过后颁发“职业技能水平证书”，作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。项目包括网络与信息管理(NIMT)、网络与信息安全(NISE)、数据库管理(NDAT)、物联网技术、IT项目管理、首席信息主管(CIO)等信息化专业技术培训考试，涵盖管理、技术、设计和应用层共四个层面，并分为初(员级)、中(师级)、高(高师级)三个级别。

   (1)、网络与信息管理员；

   (2)、数据库管理员；

   (3)、数据分析技术员。

   3、国家信息化计算机教育认证(CEAC)

  由国家工业和信息化和中国电子商务协会共同核准、设立，由CEAC国家信息化培训认证管理办公室统一管理、实施的国家级教育认证项目。

   (1)、数据库管理员和数据库应用工程师，分为员级、师级和高师级三个等级；

   (2)、信息分析师，分为助理级、师级和高师级三个等级。

4、数据分析师证书考试系统

  由中国数据分析行业协会负责考核全国数据分析师的从业资质。目前数据分析师证书有CDA和CPDA两种。CDA数据分析师面向商业职场数据分析，目前主要分为三个等级。而CPDA数据分析师是一种项目数据分析，偏向于投资行业和企业管理，没有等级之分适合项目评估。

  (1)、数据分析师(CDA)

  指在互联网、零售、金融、电信、医学、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。

   ①、CDA LevelⅠ：业务数据分析师

  专指政府、金融、电信、零售等行业前端业务人员；从事市场、管理、财务、供应、咨询等职位业务人员；非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。CDA LevelⅠ业务数据分析师需要掌握概率论和统计理论基础，能够熟练运用Excel、SPSS、SAS等一门专业分析软件，有良好的商业理解能力，能够根据业务问题指标利用常用数据分析方法进行数据的处理与分析，并得出逻辑清晰的业务报告。

  ②、CDA LevelⅡ：建模分析师

  一年以上数据分析岗位工作经验，或通过CDA LevelⅠ认证半年以上。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。在LevelⅠ的基础上更要求掌握多元统计、时间序列、数据挖掘等理论知识，掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法，能够熟练运用SPSS、SAS、Matlab、R等至少一门专业分析软件，熟悉适用SQL访问企业数据库，结合业务，能从海量数据提取相关信息，从不同维度进行建模分析，形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。

  ③、CDA LevelⅡ：大数据分析师

一年以上数据分析岗位工作经验，或通过CDA LevelⅠ认证半年以上。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与云端大数据的人员。在LevelⅠ的基础上要求掌握JAVA语言和Linux操作系统知识，能够掌握运用Hadoop、Spark、Storm等至少一门专业大数据分析软件，从海量数据中提取相关信息，并能够结合R、Python等软件，形成严密的数据分析报告。

④、CDA LevelⅢ：数据分析专家

三年以上数据分析岗位工作经验，或通过二级认证半年以上。专指从事各行业、企业整体数据资产的整合、管理的专业人员，面向用户数据创造不同的产品与决策，一般指首席分析师(CA)。数据分析专家需要掌握CDALevelⅡ的所有理论及技术要求，还应了解计算机技术，软件开发技术，大数据分析架构及企业战略分析方法，能带领团队完成不同主题数据的有效整合与管理。对行业、业务、技术有敏锐的洞察力和判断力，为企业发展提供全方面数据支持。

(2)、注册项目数据分析师(CPDA)

CPDA数据分析师是以数据为依据，对项目现状及远期进行统计、分析、预测并转化为决策信息的专业人才，数据分析师通过掌握大量行业数据，运用科学的计算工具，将经济学原理与数学模型结合，科学合理的分析企业开展项目的环境、市场预测、未来收益以及风险情况，为企业解决决策难题，提供决策依据。

五、就业情况

  1、就业前景

(1)、大数据系统架构师、Hadoop开发工程师、大数据可视化工程师，目前月薪约10000～30000元；

(2)、大数据分析师、数据挖掘工程师、数据科学家，目前月薪约10000～30000元。

2、就业方向

除了应用在大家熟知的电子商务，互联网金融外，大数据更重要的应用场景主要集中在人工智能，比如医疗数据分析与决策，自动驾驶，航空航天，智能家居，智能搜索，情绪识别等方面。主要有三大就业方向：大数据系统研发类、大数据应用开发类和大数据分析类。

  3、就业岗位

  (1)、大数据系统架构师、Hadoop开发工程师、大数据可视化工程师等；  

    (2)、大数据分析师、数据挖掘工程师、数据科学家等。

   4、就业要求

(1)、熟悉并掌握SAS、SPSS统计分析或数据挖掘工具至少一种；

(2)、具备Python，R等使用开源平台开发算法的经验；

(3)、掌握线性代数、概率论与数理统计、微积分、离散数学、最优化方法等数学知识；

(4)、熟悉数据库模型设计与ETL开发，具备海量数据加工处理(ETL)相关经验；

(5)、熟悉HADOOP/SPARK/FLINK/DRUID等开源大数据技术组件，理解云计算和数据服务；

(6)、熟练使用JAVA、GOLANG、PHP、C++开发语言；

(7)、掌握至少一种后端开发语言，比如Python/Golang；

(8)、熟练使用MYSQL以及常用NOSQL数据库；

(9)、熟悉Linux系统原理，包括但不限于IO栈、文件系统、网络协议栈等。

大数据工程师月薪统计(全国地区)

大数据分析师月薪统计(全国地区)