Znalost

[Státní politika] Velká data jsou opravdu horká, ale pokud jste ochotni vyplnit zprávu, musíte se na ně klidně podívat

souhrn

Dokumenty o přijímacích zkouškách na vysokou školu jsou intenzivně přezkoumávány a seznam bude zveřejněn na konci měsíce.V té době bude uchazeč čelit stejnému důležitému problému jako přijímací zkouška na vysokou školu: dobrovolné vyplnění. V letošním roce přilákal nový major schválený obor vědy o datech a technologií velkých dat. Koncept „velkých dat“ je opět horký, ale studenti a rodiče, kteří se ucházejí o své dobrovolníky, by se měli uklidnit.Tyto problémy je třeba považovat za první - 1) Současný průmysl velkých dat je skutečně pravdivý.

[Státní politika] Velká data jsou opravdu horká, ale pokud jste ochotni vyplnit zprávu, musíte se na ně klidně podívat

[Státní politika] Velká data jsou opravdu horká, ale pokud jste ochotni vyplnit zprávu, musíte se na ně klidně podívat-0

  Dokumenty o přijímacích zkouškách na vysokou školu jsou intenzivně přezkoumávány a seznam bude zveřejněn na konci měsíce.

[Státní politika] Velká data jsou opravdu horká, ale pokud jste ochotni vyplnit zprávu, musíte se na ně klidně podívat-1

  V té době bude uchazeč čelit stejnému důležitému problému jako přijímací zkouška na vysokou školu: dobrovolné vyplnění. V letošním roce přilákal nový major schválený obor vědy o datech a technologií velkých dat.

[Státní politika] Velká data jsou opravdu horká, ale pokud jste ochotni vyplnit zprávu, musíte se na ně klidně podívat-2

   Koncept „velkých dat“ je opět horký, ale studenti a rodiče, kteří se ucházejí o své dobrovolníky, se budou muset uklidnit. Tyto problémy je třeba nejprve promyslet - 1) Je současný průmysl velkých dat opravdu nedostatkem talentů?2) Bude mít průmysl velkých dat po několika letech nadměrné kapacity? 3) Jaký druh talentů odvětví velkých dat nakonec potřebuje? 4) Jaké body je třeba si všimnout při vyplňování „Populárních majorů“? Král národní politiky s vámi bude jeden po druhém analyzovat: Je současný průmysl velkých dat opravdu nedostatek talentů? Opravit! V budoucnu bude existovat 1,5 milionu mezer mezi talenty a nedostatek talentů v oblasti analýzy dat se nejprve podívá na to, jak velká je mezera mezi talentovanými daty.

[Státní politika] Velká data jsou opravdu horká, ale pokud jste ochotni vyplnit zprávu, musíte se na ně klidně podívat-3

  Podle zprávy „China China Hot Hot Job Job Talent Report“ zveřejněné společností LinkedIn jsou inženýři výzkumu a vývoje, produktoví manažeři, lidské zdroje, marketing, operace a analýza dat šest nejnáročnějších talentových pozic v čínském internetovém průmyslu. Mezi nimi jsou nejvzácnější talenty pro analýzu dat a nejnižší je index nabídky. Zároveň mají talenty na analýzu dat nejrychlejší míru přeskakování zakázek, přičemž průměrná míra přeskakování zakázek činila 19,8 měsíce. A Wu Yongwei, profesor na katedře informatiky na univerzitě Tsinghua, loni odhalil soubor údajů: V příštích 3–5 letech bude Čína potřebovat 1,8 milionu datových talentů, ale v současné době je jich jen asi 300 000.

[Státní politika] Velká data jsou opravdu horká, ale pokud jste ochotni vyplnit zprávu, musíte se na ně klidně podívat-4

   Bude mít průmysl velkých dat v budoucnu nadměrnou kapacitu? Společnosti třetích stran, které poskytují technologie a aplikační služby v oblasti velkých dat, čelí úpravám. Budoucí vývoj se zaměří na diskuse o tom, „zda byl koncept velkých dat přetěžován“, ve skutečnosti to bylo v létě 2013 v Davosu. V té době 54,5% publika podporovalo „humbuk“.

[Státní politika] Velká data jsou opravdu horká, ale pokud jste ochotni vyplnit zprávu, musíte se na ně klidně podívat-5

   V této souvislosti uvedla Su Meng, docentka na škole managementu v Pekingu na univerzitě v Guanghua, tři důvody: Zaprvé údaje mezi různými institucemi skutečně neplynuly. V současné době se jedná pouze o „ostrov“ údajů; zadruhé, dosud se nevytvořil kompletní řetězec ekologického průmyslu.

[Státní politika] Velká data jsou opravdu horká, ale pokud jste ochotni vyplnit zprávu, musíte se na ně klidně podívat-6

   Přestože preference spotřebitele lze identifikovat pomocí analýzy údajů o chování, řetězec od nabídky k nákupu dosud nebyl stanoven; za třetí , talent na analýzu dat Stále extrémně vzácný. O čtyři roky později se horké místo veřejného mínění postupně přesunulo z velkých dat do umělé inteligence.

[Státní politika] Velká data jsou opravdu horká, ale pokud jste ochotni vyplnit zprávu, musíte se na ně klidně podívat-7

  Konsolidaci zažil také průmysl velkých dat.

[Státní politika] Velká data jsou opravdu horká, ale pokud jste ochotni vyplnit zprávu, musíte se na ně klidně podívat-8

   V uplynulém roce došlo u některých velkých datových společností k propouštění a velkým obchodním úpravám a některé společnosti utrpěly ztráty. Jaká společnost čelí krizi? Na základě atribuce dat jsou ve velkém datovém obchodu skutečně zapojeny dva typy společností: jednou je společnost strany A, která vlastní svá data, jako je Amazon,Alibaba atd . ; druhá je společnost třetí strany, která integruje datové zdroje a poskytuje technologie a aplikační služby v oblasti velkých dat.

[Státní politika] Velká data jsou opravdu horká, ale pokud jste ochotni vyplnit zprávu, musíte se na ně klidně podívat-9

   V současné době jsou společnosti s problémy se ziskovostí v průmyslové integraci většinou soustředěny do poskytovatelů služeb třetích stran. V této souvislosti Wang Di, viceprezident pro technologie společnosti LinkedIn, uvedl, že poskytovatelé služeb třetích stran poskytují více technologií nebo platforem. Big data stále více prospívají společnosti Party A.

   Podle názoru Wang Di, aby velký datový obchod generoval úspory z rozsahu, musí mít alespoň tři body: algoritmy, výpočetní platformy a samotná data.

   „Startupy velkých dat třetích stran mají silné algoritmické schopnosti, ale výpočetní výkon byl ve skutečnosti homogenizován. Pokud je tradiční podniky dobře využívají,To se nijak neliší od startupů s velkými daty a dokonce má silnější výpočetní výkon. Pokud jde o získávání dat, mnoho dat není sdíleno v tradičních průmyslových odvětvích. Je těžší pro tyto společnosti zabývající se velkými daty získat tato data.

   konec, kdokoli má data, kdo Generovaná hodnota je vyšší.

   „Abych to řekl na rovinu, data jsou králem. V roce 2013Méně než 10 velkých datových společností obdrželo desítky milionů A kola financování.

   Do roku 2015 obdrželo více než 30 společností desítky milionů A kola financování. Až do chladné zimy internetového kapitálu v roce 2016 se investiční nadšení pro průmysl velkých dat zmenšilo.

   Existuje v odvětví velkých dat také nadměrná kapacita? Wang Di věří, že současná konsolidace odvětví je běžným jevem. „Po přežití nejsilnějších na trhu se některé společnosti, které si vedou lépe, objeví v sektoru služeb třetích stran a jiné společnosti mohou být vyloučeny nebo transformovány do některých vertikálních průmyslových aplikací. Ze sociálního hlediska celkový poptávka musí být zvýšena a po nabídce Na druhé straně bude po přirozené restrukturalizaci průmyslu nakonec soustředěna do několika vynikajících průmyslových společností. „Jaký druh talentů v oblasti velkých dat je zapotřebí? V březnu letošního roku ministerstvo školství oznámilo druhou várku univerzit schválených k otevření„ datové vědy a velkých datových technologií “a první várku schválené Pekingské univerzity, University of International Business a ekonomie, Central South University, bylo pro tento obor schváleno celkem 35 vysokých škol a univerzit.

   Od letošního roku některé vysoké školy a univerzity přijmou první hlavní vysokoškoláky v oboru velkých dat. Školení talentů v oblasti big data zahrnuje dva aspekty: jedním je, zda interdisciplinární program školení talentů odpovídá poptávce na trhu, a druhým je způsob, jak překlenout propast mezi cyklem budování disciplín a rychlou aktualizací odvětví. Co se týče první otázky, hlavní obor elektronického obchodování zavedený během období „boomu elektronického obchodování“ je ukázkou, které se lze naučit.

  V roce 2000 ministerstvo vysokoškolského vzdělávání ministerstva školství schválilo první várku univerzit, které mají otevřít vysokoškolské obory elektronického obchodu.

   Vysokoškolská výuka elektronického obchodování jako hlavní obor zahrnuje tři kurzy: management, technologie a marketing. V oblasti elektronického obchodování existuje velká poptávka po talentech, ale společnosti nemohou najít vhodné talenty z oboru elektronického obchodování.

   Jaké jsou důvody?Expert na plánování kariéry Jiang Meng věří, že nejde o to, že určitá profese odpovídá průmyslovému hot spotu, ale že profesionální klastr odpovídá hotspotu odvětví. „Například velké společnosti elektronického obchodování. Když půjdeme do společností elektronického obchodu, zjistíme, že lidé, kteří studují elektronický obchod, tyto práce nedělají, ale že každý major plní své vlastní povinnosti, jako je počítač,Design, logistické řízení, marketing, reklama, finance atd. V dnešní době se složená práce v tomto odvětví provádí spíše profesionálním klastrem než jedinou osobou, která kombinuje spoustu profesionálních vlastností.

   „Výcvik talentů se specializací na velká data také probíhá složenou cestou. Průvodce přijímáním školy velkých dat Fudan University ukazuje, že výcvik vysokoškolských talentů na vysoké škole je založen na statistikách,Počítačová věda a matematika jsou tři základní podpůrné disciplíny, a to biologie, medicína, věda o životním prostředí, ekonomie, sociologie, management atd. Jako aplikované a expanzivní disciplíny s typickými mezioborovými charakteristikami.

   Wang Di, viceprezident pro čínskou technologii společnosti LinkedIn, zdůraznil: „Z pohledu podnikových aplikací se pozadí studentů zabývajících se souvisejícími funkcemi v průmyslu velkých dat liší. Big data se stále zkoumají jako směr školení talentů. V této fázi je dobrým zvykem, aby se univerzity pokoušely otevírat magisterské kurzy, ale na otevření třídy vysokoškolských oborů je stále příliš brzy. „Na druhou stranu je tréninkový cyklus profesionálních talentů dlouhý a průmyslové hotspoty se neustále aktualizují a rotují.

   Díky časovému rozdílu uprostřed je dobrovolné hlášení nově se rozvíjejících společností s určitými riziky.

  Wang Di věří: "Z pohledu dnešní průmyslové praxe si oblast velkých dat stále vybírá talenty ze stávajících velkých společností. Mezi vzděláním a rozvojem trhu vždy existuje určitá propast. Studenti mají čtyři roky vysokoškolského studia a sedm let magisterského studia. " Poté se průmysl hodně vyvinul a navazování na osnovy nebude tak rychlé.

  „Proto, ačkoli je perspektiva využití velkých objemů dat nepochybná, na úrovni školení talentů proběhne sloučený program školení talentů znovu po staré cestě elektronického obchodování? Jak může školní vzdělávání dohnat rychlost rozvoje tohoto odvětví? To jsou všechno zaslouží si další diskusi Otázka: Čemu je třeba při dobrovolnictví věnovat pozornost populárních velkých společností?Poté, co společnost a velký datový major, Jiang Meng předložil několik návrhů pro kandidáty, aby vyplnili populární obory týkající se velkých dat-1. Velké obory, které se ucházejí o přihlášku na zkoušku, a velké obory pro zaměstnání nemusí být nutně stejné, jako je software, počítač, finance, míra zaměstnanosti těchto velkých společností ve skutečnosti není tak vysoká, geologický průzkum, ropa, dálkový průzkum Země a další velké společnosti,Přestože je poptávka na přijímací zkoušku nepopulární, průmyslová poptávka je velká a míra zaměstnanosti vyšší. 2. Při výběru populárního oboru musíte vzít v úvahu kvalitu zaměstnání.

   Statisticky významné je dobré profesionální zaměstnání. Odkazuje na vysokou průměrnou úroveň příjmu. Například příjem velkých finančních společností je vyšší než průměrný příjem jiných velkých oborů svobodného umění, ale na individuální úrovni je situace v zaměstnání odlišná. Hlavním finančním oborem je typická prestižní univerzita s vysokým stupněm zaměstnanosti, ale pro studenty s nízkým skóre v testu, pokud půjdou studovat finance na nějaké běžné vysoké školy nebo vysoké školy, nemusí být konečná situace v zaměstnání tak dobrá jako účetní.

   3.

   Dobrovolnické zprávy, kromě profesionality, jsou také velmi důležité městské faktory: pokud chcete pracovat v oblasti financí a internetu,Je vhodnější jít do měst prvního stupně. Pokud se chystáte na univerzity třetího a čtvrtého stupně, můžete zvážit obory s širším rozsahem použití, což jsou obory, které lze použít ve všech oblastech života, například účetnictví, účetnictví na střední škole a účetnictví na úrovni 985 Existují kanály zaměstnání. Pokud se rozhodnete přihlásit do města jako první, můžete si také vybrat obor na základě průmyslových charakteristik vašeho města.

  Například pobřežní města mají relativně rozvinutý zahraniční obchod a je lepší zvolit mezinárodní obchod a cizí jazykové obory. Například Wuhan má údolí optiky a je lepší zvolit obory optoelektroniky. 4. Nakonec musí rodiče a testující vzít v úvahu problém osobních a profesionálních shody.

Populární obory, jako jsou finance a počítače, nejsou vhodné pro každého. Dobrý major nemusí být nutně dobrý pro všechny jednotlivce. Tipy: 35 schválených seznamů „Data Science and Big Data Technology Majors“ první várky „Data Science and Big Data Technology Majors“ schválených seznamů příslušných orgánů, názvů škol, profesních jmen, profesních kódů, kategorií udělování titulů, délky studia , 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 Four Years of Engineering, Second Batch "„Data Science and Big Data Technology“ schválený seznam příslušných orgánů, název školy, profesní jméno, profesní kód, kategorie udělování titulů, rok studia, Čínská univerzita v oblasti dat a technologie Big Data 080910T Engineering 4 roky, Pekingská univerzita pošt a telekomunikační datová věda a technologie Big Data 080910T Engineering 4 roky Fudan University Data Science and Big Data Technology 080910T 4 roky vědy Východní Čína Normální univerzita Data Science a technologie Big Data 080910T 4 roky Engineering Data Science a technologie Big Data na University of Electronic Science and Technology of China 080910T 4 Years of Engineering Data Science and Big Data Technology of Beijing University of Information Science and Technology 080910T Four years of engineering data science and big data technology, North University of China 080910T four years of engineering data science and big data technology of Jinzhong College 080910T four years of engineering data science and big data technology of Changchun University of Science and Technology 080910T four years of engineering data science and big data of Shanghai University of Engineering Science Data Technology 080910T Engineering 4 Years New York University Shanghai Data Věda a technologie velkých dat 080910TH Inženýrství 4 roky Zhejiang University of Finance and Economics Data Science and Big Data Technology 080910T Science 4 roky Suzhou College Data Science and Big Data Technology 080910T Engineering 4 roky Fujian Institute of Technology Data Science and Big Data Technology 080910T 4 roky of Engineering Data Science and Big Data Technology of Huanghe Institute of Science and Technology 080910T 4 Years of Engineering Data Science and Big Data Technology of Hubei University of Economics 080910T 4 years of Engineering Data Science and Big Data Technology of Foshan University of Science and Technology 080910T 4 roky inženýrství Guangdong Baiyun University Data Science and Big Data Technology 080910T Čtyři roky Engineering Data Science a Big Data Technology v Pekingu Normal University - Hong Kong Baptist University United International College 080910TH Čtyři roky Engineering Data Science a Big Data Technology na univerzitě Guangxi of Science and Technology 080910T Four Years of Engineering Data Science and Chongqing University of Technology Big data technology 080910T engineering four years, Chengdu Neusoft University science science and big data technology 080910T engineering four years, University of Electronic Science and Technology of Chengdu, data science and big data technology 080910T engineering four years, Guizhou University data science and big data technology 080910T engineering four years, Guizhou Normal University Data Science and Big Data Technology 080910T Engineering Four Years Anshun College Data Science and Big Data Technology 080910T Engineering Four Years Guizhou Business School Data Věda a technologie velkých dat 080910T Inženýrství Čtyři roky Guizhou Institute of Technology Datová věda a technologie velkých dat 080910T Inženýrství Čtyři roky Kunming University of Technology University of Data Science a technologie velkých dat 080910T 4 roky inženýrství Data Science a technologie velkých dat Yunnan Normal University 080910T 4 roky inženýrství 4 roky vědy o datech a velkých datových technologiích na Yunnanské univerzitě financí a ekonomiky 080910T 4 roky vědy o datech a velkých datových technologiích Ningxia Institute of Technology 080910T 4 roky inženýrství (Denní centrální kuchyně lidí · národní politika Talking Studio He Zizhang).