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今天我講的主要內容是大數據人才培養的問題。學習大數據技術就像修煉功夫，途徑有很多種。比較正統的是到某個名門正派去拜師學藝；當然也有野路子，自己在家裡面練；或者有的人天賦異稟，生來就會，不過這樣的人畢竟是少數。現在大數據產業越來越熱，大家對它非常關注，但是我們並沒有專門的大數據專業，那麼，想要學習大數據分析技術的人要到哪裡去學，該怎樣修練呢？今天我就給大家分享一些學習辦法和途徑。
我主要從以下幾個方面跟大家分享：首先，我們為什麼會有學習大數據分析技術的需要。第二，大數據分析的數據是從網絡上搜集並經過提取得來的，我們也可以通過大數據分析，來得出比較好的學習大數據的途徑。第三，大數據學習的成果必須要得到社會的認可，得到認可的方式都有哪些？目前最具說服力的就是國外的認證證書。第四，關於大數據人才培養，我們國內現在是怎樣的一種狀況？在國內，幾乎每個月都會有不同的學校成立帶大數據字樣的研究院或學院，他們是如何培養人才的？具體成效如何？第五，通過國外、國內的各種培養方式培養出的大數據人才，是否能與社會需求相適應？現在的就業市場對大數據高端人才的要求是怎樣的？我接下來對上述問題的闡釋，都是建立在數據分析的基礎上的，沒有夾雜個人或團隊的主觀思想，但在分析過程中可能會帶有一些個人想法，這些都是可以和大家分享交流的部分。
就目前來看，整個人才市場上的大數據人才是供不應求的。2012年我曾在國外訪學一年，那時“大數據（Big data）”這個詞的出現頻率已經可以讓人聽到耳朵起繭了；但是在國內，直到12年底13年初，這個概念才開始變得熱了起來。我是學統計的，所以對計算領域比較熟悉，就我瞭解，早在十年前，海量數據（Massive data）、巨量數據、數據挖掘等與大數據相似的概念就已經出現了。經過這麼多年的發展，大數據人才短缺問題逐漸凸顯。相較於國外來說，我國的大數據人才培養尚在起步階段。
看上圖中列出的第一點：大數據市場規模呈爆炸性增長，這指的是全球的數據量。全球互聯網的各個服務器到底承載了多少數據，這很難統計。1TB是1024G，1G是1024兆，還有PB、ZB等好多單位，1ZB大概是十萬億字節，這是一個巨大的數字。知識爆炸的年代，網上的信息量很大，鋪天蓋地，難以估計。有一家叫作Wikibon的公司對全球大數據的市場規模做過估算，2016年時大概是453億美元。這家公司很有意思，它的員工只有五到七個人，但卻在全球範圍內非常有名氣，很多大數據相關產業的從業人員引用的數據都是他們的。453億美元這個數字具體是怎麼估出來的？人家有自己的方法，我們要學習大數據與數據分析，不必糾結於這個數字到底是多少，只要能從中看出趨勢就可以了。大數據的市場規模肯定是在逐年上升的，不管是大數據人才培養還是大數據技術學習，都具有商業價值。
拋開商業價值不說，現在我們的互聯網、電視媒體，包括中央電視臺的新聞聯播等，經常會用到“大數據告訴我們……”或者“一圖看懂……”之類的說法，這些都是對數據的分析。麥肯錫全球研究院（MGI）和麥肯錫商業技術部門通過研究檢查數字數據的狀態，並記錄其可能被解鎖的重要價值後發現：大數據中每個維度的數據都可以產生價值。也就是說，對大數據的分析利用可以有效提高企業的利潤，比如一家使用大數據的零售商，可以將營業利潤增加60％以上。當然這只是估算，旨在說明大數據能幫助企業掙到更多的錢。在這個前提條件下，大數據高端人才就更顯得稀缺了。什麼是高端人才呢？它是有嚴格的界限劃分的，需要具備一定的學歷和學位，具有熟練的工作技巧和經驗。據職業社交網站LinkedIn（領英）統計，數據分析師是目前互聯網行業需求最旺盛的六類職位之一。美國勞動統計局每年都會公佈薪水排名前十位的職業。2014年，排第一的是精算師，第二的是大學終身教授，第三的就是數據分析師。2015年，數據分析師的排名又往前提了。這裡的數據分析就包含了大數據的運用。
作者：阮敬 首都經濟貿易大學研究生院副院長
本文節選自宣講家網獨家文稿 《阮敬：大數據高端人才是怎樣煉成的》
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