Part 1 中國大數據智能化產業發展概況
“十三五規劃”中明確提出實施大數據戰略，把大數據作為基礎性戰略資源，全面實施促進大數據發展行動，加快推動數據資源共享開放和開發應用，助力產業轉型升級和社會治理創新。黨的十九大明確提出，我國將大力實施創新驅動發展戰略，推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合。在信息化發展的新階段，互聯網是基礎設施，大數據是生產資料，雲計算是公共服務能力，智能化是轉化應用成果，進一步明確了大數據智能化的發展方向。
2017年工信部發布了《大數據產業發展規劃2016-2020年》，在國家政策持續推動下，大數據產業發展逐步提速，產業價值被進一步發掘。2017年大數據產業規模已達4700億元，2015-2017年間平均增長率達29.56%。隨著大數據在各行業的融合應用不斷深化，預計2019年中國大數據市場產值將達到8080億元。
而未來大數據產業發展的趨勢之一，就是與雲計算、人工智能等前沿創新技術深度融合，達到智能化自動化和海量數據的分析，在短時間內完成複雜度較高、精密度較高的信息處理。根據2017年7月國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》戰略目標，我國人工智能產業將成為新的重要經濟增長點。從市場規模來看，2015中國人工智能市場規模已突破100億元，預計2020年中國人工智能市場規模將達710億元，2015-2020年複合年均增長率為44.5%。
可見，大數據與人工智能產業都處於高速發展階段，對於人才的需求必然呈現增長趨勢，基於此，芝諾數據以企業招聘視角，通過公開數據源，對大數據智能化產業的人才招聘等多方面相關信息展開研究，客觀、真實的反映企業對於人才能力及技術、技能的需求情況。
Part 2 招聘公司分佈特徵
（一）行業分佈特徵
通過公開數據源共採集到36000多家公司，13萬餘條招聘信息，按照《國民經濟行業分類（GB-T-4754—2017）》標準對公司進行行業歸類，共分為15個行業，除了與大數據智能化產業較為相關的信息傳輸、軟件和信息技術服務業的招聘公司數最多（佔比32.08%）外，製造業、批發和零售業、房地產、建築業、金融業等公司也發佈了相關人才的招聘信息，各種傳統行業尋求轉型，與大數據智能化深度融合，已成為必然的發展趨勢。
1.信息傳輸、軟件和信息技術服務業
該行業屬於大數據智能化技術的直接應用行業，業務範圍主要涉及三個方面：
l 通信服務，如三大運營商、三方基站運營的傳輸服務等；
l 互聯網相關服務，如各類搜索平臺、遊戲服務、生活服務等；
l 軟件開發，如各類移動端應用開發，數字內容服務等。
2.製造業
2015年5月，國務院正式印發《中國製造2025》，明確指出我國全面推進實施製造強國戰略，產業鏈向智能化轉化。該行業利用大數據智能化技術，業務範圍主要涉及兩個方面：
l 新能源技術的應用，如新能源汽車設計及開發、電氣、電力風能等新能源設備的研發設計；
l 專業、通用設備的製造，如辦公產品、家居產業、醫療器械。
3.批發和零售業
隨著電子商務的興起，傳統商業活動各環節的電子化、網絡化、信息化，產業鏈不斷延伸，每天產生的訂單、用戶瀏覽等信息，無法通過傳統的人工的方式進行處理。
大數據智能化技術可將公司內部、供應商、客戶和合作夥伴之間，利用電子業務共享信息，實現企業間業務流程的電子化，配合企業內部的電子化生產管理系統，提高企業的生產、庫存、流通和資金等各個環節的效率。
4.房地產、建築業
房地產、建築業作為我國的支柱性行業，對於其他行業經濟的發展有著巨大影響。融合大數據智能化技術，從房地產租賃銷售、中介服務方面，消費者可以實現線上看房、即時瞭解掌握各類房產信息，也能使運營方更高效地掌握消費者的購買偏好等營銷數據；從房屋建造方面，智能化可實現機械臂砌牆或從事各類高危作業，讓建造施工變得更安全、高效。
5.金融業
傳統金融機構利用信息化、大數據等技術可以實現資金融通、支付、投資和信息中介服務的新型金融業務模式，實現多種傳統金融業務形式的轉變。
l 第三方支付：藉助通信、計算機和信息安全技術，採用與各大銀行簽約的方式，在用戶與銀行支付結算系統間建立連接的電子支付模式。
l 大數據金融：利用海量客戶數據，對其進行實時分析，可以為互聯網金融機構，如保險業、投行、銀行理財提供客戶全方位信息，深度分析和挖掘客戶的交易和消費信息掌握客戶的消費習慣，並準確預測客戶行為，使金融機構和金融服務平臺在營銷和風險控制方面有的放矢。
（二）性質及規模分佈特徵
1.性質分佈
招聘公司中，民營企業佔到近8成，有28900多家，其他性質企業較少，小計有7200多家。民營企業是促進國民經濟和社會發展的重要力量，對增加就業、促進經濟發展以及科技創新等發揮著不可替代的作用。
民營企業華為投資控股有限公司自主開發的鴻蒙系統，標誌著我國也擁有了自主的操作系統，從一定程度上激發了大數據智能化產業技術創新的動力。
將信息傳輸、軟件和信息技術服務業的招聘公司進行性質分類，分佈比例與整體情況分佈類似，民營企業佔比略高一些（83.82%）。
2.規模分佈
將招聘公司按照人數規模進行劃分，其中100-999人數規模的中型企業最多，有14000多家，此類企業已具備發展基礎，各項管理制度基本健全，在轉型發展的大形勢下，既具有一定要素資源優勢，又能夠迎合各類因素的影響做出快速的調整，相對其他規模企業，對於發展、融合大數據智能化技術具有一定優勢。
將信息傳輸、軟件和信息技術服務業的招聘公司進行規模分類，中型企業的比重進一步擴大，接近59%，有6800多家。而1000人以上規模的多為勞動密集型企業，多為製造業、批發和零售業，因此比重下降幅度最大。
Part 3 人才招聘特徵分析
（一）招聘人數分佈特徵
1.整體情況
通過公開數據源共採集到13萬個崗位，約合26萬人才需求量的招聘信息，其中信息傳輸、軟件和信息技術服務業行業招聘崗位最多，佔比達35.98%；其他行業中，崗位主要集中於製造業、批發和零售業，佔比分別為25.35%和15.74%，從崗位招聘數不難發現，產業單位較多的製造業、批發和零售業，對於人才需求量也相對較大。
按照高頻關鍵詞進行篩選分類，將13萬個崗位名稱進行大致歸類，其中開發工程師與產品、項目經理名稱相關的崗位招聘人數相對較多，佔比分別為12.41%和11.29%。
l 開發工程師
主要負責根據用戶需求，利用基礎的編程語言、數據庫技術、C#、C/S B/S程序開發、原理圖設計、電路圖設計、PCB板設計，從事軟件、硬件、系統設計，並對開發出來的產品進行測試，是屬於大數據智能化產業的技術性崗位。
需要熟練掌握主研開發領域的必備技術技能，例如開發語言、算法、數據庫技術、TCP/IP網絡協議等，隨著信息化進程的推進，對於該類人才需求量將持續增長。
l 產品、項目經理
產品經理負責市場調查並根據產品、市場及用戶等的需求，確定開發何種產品，選擇何種業務模式、商業模式等。並推動相應產品的開發組織，他還要根據產品的生命週期，協調研發、營銷、運營等，確定和組織實施相應的產品策略，以及其他一系列相關的產品管理活動。
需要兼備項目管理能力、業務管理技能、部分技術能力、溝通和處理衝突能力的綜合性人才，一般需要具備工作經驗才能較好的勝任，應屆生任職該崗位較為困難。
2.信息傳輸、軟件和信息技術服務業
所屬該行業的公司發佈了96000多人的崗位招聘信息，其中開發工程師的佔比增幅最大，提升至18.62%，而產品/項目經理比例下降至10.55%。其他崗位雖變化相對較小，但對比整體情況可發現，與開發、軟件、系統、架構等關鍵詞相關的崗位，比例均有所提升，反映了該行業對專業性技術人才有更大的需求，符合技術密集型的行業特徵。
（二）薪資特徵
將薪資數據剔除掉薪資面議的崗位後，剩餘11萬6千多條，佔到總體的89.23%，崗位平均薪資達到18558元/月。為更準確的反映大數據智能化產業人才的薪資特徵，進一步將數據按照崗位有無工作經驗要求進行劃分、分析。
1.應屆招聘（無工作經驗要求）
對工作經驗無要求的崗位共有2萬7千多個，佔到總體（除掉薪資面議的崗位）23.54%，崗位月均薪資達到10632元/月。分佈主要集中於12000元/月以下，其中6-9千元/月佔比相對較高，佔到23.01%，其次是6千元/月以下，佔到20.79%。
行業薪資分佈中，屬於信息傳輸、軟件和信息技術服務業的公司招聘的崗位平均薪資最高，達到12853元/月。
根據國家統計局發佈的2018年規模以上企業就業人員年平均薪資數據，全行業平均薪資為5700元/月，其中信息傳輸、軟件和信息技術服務業全部就業人員平均工資最高，達到11830元/月。
對比來看，平均薪資排名前10的行業均高於全社會平均水平，對於薪資最高的行業（信息傳輸、軟件和信息技術服務業）也高於本行業全體從業人員的平均薪資水平。結合上節中招聘人數的特徵來看，反映了人才欠缺，高薪易得的行業現狀。
根據最低學歷要求進行分組計算平均薪酬，整體上隨著學歷的提升，薪資不斷提升，而且本科與碩士的差異為4000元/月，而碩士與博士的差異接近10000元/月。全國教育統計公報中指出2018年畢業研究生60.44萬人，其中博士6.07萬，碩士54.36萬人。而博士中屬於大數據智能化人才又更少了，因此在人才需求度不斷增加的情況下，公司希望通過最直觀的高薪酬來吸引、引進人才。
2.社會招聘（有工作經驗要求）
對工作經驗有要求的崗位共有8萬8千多個，佔到總體（除掉薪資面議的崗位）76.46%，崗位月均薪資達到18532元/月，可見大多數公司對於招聘大數據智能化人才都有工作經驗的要求，希望入職就能較為熟練的從事相關工作。分佈主要集中於兩個區間，分別為6千—1萬8千元及2萬1千—6萬元，分別佔到整體的56.24%和28.50%，對比有無工作經驗的崗位薪資可發現，應屆生能夠符合的崗位薪資要低於社會招聘的薪資水平。
行業薪資分佈中，屬金融業的公司招聘崗位平均薪資最高，達到30882元/月，整體上各行業平均薪資均有大幅提升，可見公司對擁有工作經驗，又擁有專業技能的人才需求又進一步提升。
類同於上節，隨著學歷的提升，月薪水平在碩士到博士階段，提升幅度最大。
與學歷的規律類似，隨著工作經驗的豐富，薪資水平自然有所提高，10年以上工作經驗的月薪水平幾乎是1-2年的4倍以上。
Part 4 人才能力要求分析
大數據、智能化人才是典型的跨學科高級複合型人才，具備不同學科體系的知識結構，一般具備計算機科學、統計學、信息技術、軟件工程、人工智能、可視化、信息經濟學、網絡科學、社會科學、決策科學等多學科知識。我們從企事業單位崗位招聘信息出發，運用數據挖掘技術，將市場對數據大數據、智能化人才的能力需求進行了詳細的分析，以反映市場對人才的需求。
（一）學歷要求
學歷，不僅是學生就業的“敲門磚”，社招對求職者學歷也同樣重視，在此次採集的招聘信息中，94.23%的崗位對學歷有硬性要求。
大數據、智能化人才的學歷要求普遍較高，六成以上的崗位最低學歷要求為本科，超7%的崗位要求碩士以上學歷，且專業性越強的崗位呈現出越高的學歷要求，如典型崗位算法工程師，要求碩士及以上學歷的佔比38.62%，而大專及以下學歷僅為4.27%；對於數據/AI科學家崗位而言，學歷要求則更為嚴苛，66.78%的崗位要求碩士及以上學歷，不足2%的崗位可接納大專及以下學歷。相反的，項目經理等較為綜合性的崗位，學歷要求則相對寬鬆，要求碩士及以上學歷的僅佔比1.89%，而大專及以下學歷為35.09%。
（二）工作經驗要求
工作經驗作為行業背景、職位勝任能力及個人素養的重要說明，是用人單位重要的考量因素之一。招聘信息中，79.29%的崗位有明確的工作經驗要求。
大數據、智能化行業人才缺口多集中為3年以上的成熟期人才。處於成熟期的人才，個人技能、工作方式以及職場世界觀已成體系，能夠承擔甚至開始主導部分重要工作，對於企業而言，成熟期人才在入職之後，能夠較快熟悉適應崗位工作，而無需再花費太大的培養成本，因此，具備3-4年工作經驗的崗位需求量最大，行業內佔比達38.17%。另一方面，大數據、智能化各崗位也在大量吸納新人，具備3年以下工作經驗，處在熟悉積累期的新人，崗位需求量排在第二位，佔比31.80%。
就行業典型崗位而言，基礎崗位數據分析師的工作經驗要求普遍較短，多集中在1-2年，佔比超過34%；算法工程師、開發工程師則多集中3-4年經驗要求，分別佔比37.35%和44.51%；數據架構師、數據/AI科學家崗位對經驗要求則較長，多要求5-7年工作經驗，佔比分別為58.04%及33.56%。
（三）技術、技能要求
1.能力需求結構
報告運用數據挖掘的分詞技術和數據分析手段，總結出市場對大數據、智能化人才的能力需求結構，主要包括以下六項：數學基礎及應用能力、計算機編程能力、數據分析能力、數據挖掘能力、算法應用能力和應用領域知識能力，見下表。
高素質的大數據、智能化人才必須是複合型人才，能夠對數學、統計學、數據分析、計算機、機器學習和自然語言處理等多方面知識綜合掌控。其中，數學基礎及應用能力，是指具備數據分析挖掘應用程序算法所需的數學知識；計算機編程能力，是指掌握計算機編程的常用程序語言及工具軟件使用能力；數據分析能力，是指掌握數據分析工作的主要環節：數據的抽取、轉換、加載、清洗、分析及可視化過程所需的能力；數據挖掘能力，是指掌握常用的數據挖掘技術、分析方法和工具軟件使用的能力；算法設計能力，是指能夠將數學方法與現代計算工具有效結合，具備宏觀分析、設計並熟練使用工具軟件的能力；應用領域知識能力，是指實踐中，大數據、智能化工作都是基於某個具體行業或領域進行實施，需要與該行業或領域的從業人員進行充分的溝通和交流，因此需要具備該應用領域的相關知識及個人綜合能力。
2.人才技能要求
根據大數據、智能化能力需求結構將崗位人才技能需求按類別歸為：編程語言、數據庫、框架/工具、分析/可視化軟件、算法知識、綜合能力等6類，統計每項技能名稱出現的詞頻，以洞察用人單位對人才技能的普遍需求，表2展示了每類技能下需求量最高的前五項技能名稱及出現詞頻。
l 編程語言
編程是互聯網、大數據、人工智能等各種高新技術的基礎和核心，也成為崗位專業技能中需求最多的技能類型。Java語言作為靜態面向對象編程語言的代表，具有功能強大、簡單易用的特徵，是程序開發的必備語言，隨著開發類崗位需求量的不斷攀升，已成為從業最普遍的技能要求。SQL作為數據庫查詢和程序設計語言，如今無論是像Oracle、Sybase、Informix、SQL server這些大型的數據庫管理系統，還是像Visual FoxPro、PowerBuilder這些計算機上常用的數據庫開發系統，都支持SQL語言，因此得到廣泛的應用，成為崗位不可或缺的重要技能。Python能夠廣泛應用於系統運維、圖形處理、文本處理、網絡編程、web編程、多媒體應用、pymo引擎、黑客編程、爬蟲編寫、機器學習、人工智能等領域，可謂全能，已經成為繼Java，C++之後的的第三大語言，在大數據、智能化崗位技能需求中需求甚廣。此外，javaScript作為前端常用編程語言，GO語言作為雲計算、區塊鏈所常用編程語言，均成為行業熱需編程技能。
l 數據庫
在崗位技能要求掌握的數據庫系統中，除了傳統的MySQL、Oracle關係型數據庫外，可以為大數據建立快速、可擴展存儲庫的非關係型數據庫（NoSQL）發展趨勢越發高漲，HBase、Redis和MongoDB是當前使用最廣泛的NoSQL，因此成為大數據、智能化行業越來越不可或缺的技能。
l 框架/工具
作為“大數據時代，言必Hadoop、Spark”的典型分佈式系統基礎架構代表，Hadoop、Spark相關技術已成為獲取相關職位的必備技能，技能崗位需求量分列伯仲。此外，Hive、Kafka作為重要的工具平臺，相關技術需求也較為廣泛。
l 分析/可視化軟件
在分析/可視化軟件類崗位技能中，CAD（計算機輔助設計軟件）可廣泛用於工業製圖，工程製圖，土木建築，電子工業等多領域，同時製造業，房地產、建築業成為大數據、智能化的重點應用行業，崗位需求量大，因此CAD也成為大數據、智能化行業人才培養不容小覷的一項技能。常用統計分析軟件SAS、SPSS，可視化工具Tableau則成為數據分析相關崗位至關重要的技能條件。
l 算法知識
機器學習、深度學習（是機器學習領域中一個新的研究方向）專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能，是人工智能的核心，因此領域內相關算法知識成為了大數據、智能化從業者所應重點掌握的知識技能之一。同時自然語言處理、模式識別、神經網絡作為大數據、人工智能相互作用的領域，其算法知識也普遍的出現在崗位需求中。
l 綜合能力
應聘者的綜合能力作為人才軟實力越來越為用人單位所看重。其中，溝通能力成為最受重視的一項綜合素質，56.77%的崗位均會要求應聘者有良好的溝通交流能力，因為這不僅是個人才能的標誌，更是關乎團隊效率的一項重要職業技能。此外，強烈的團隊合作意識、堅定的責任心、優秀的學習能力、積極向上的態度均是大數據、智能化這一新興產業人才所必備的重要綜合素質與技能。
Part 5 重慶市人才需求特徵分析
為進一步客觀、準確地反映重慶市的人才需求情況，本章根據採集到的重慶地區800多家公司，1900多個崗位的人才招聘信息進行分析。
（一）信息傳輸、軟件和信息技術服務業的招聘公司佔比最高，達39.80%，高出全國水平7.82%；製造業佔比下降幅度最大，由全國的27.16%下降至19.53%；房地產、建築業佔比有所提升，由6.57%升至12.36%。
（二）與全國分佈特徵趨同，民營企業佔主體，達到82.01%。
（三）招聘公司規模主要集中於中小型公司，合計佔到近70%，小型企業佔比較全國水平高出13.8%。
（四）信息傳輸、軟件和信息技術服務業的公司招聘崗位數佔比最大，達43.25%，高出全國4.06%。批發和零售業與製造業的招聘數較去全國水平下降幅度最大，分別下降9.94%和6.76%。
（五）信息傳輸、軟件和信息技術服務業（以下簡稱信息服務業）開發工程師崗位招聘人數佔比高於重慶地區全行業水平，介於全國全行業與信息服務業之間（12.41%-18.62%）。各技術崗位招聘數佔比均高於全行業水平。
（六）無工作經驗要求的崗位月均薪資為10399元/月，分佈較為均勻，相對集中於6千以下和9千-2萬兩個區間，分別佔34.44%和34.14%。
有工作經驗要求的崗位月均薪資為15961元/月，主要集中於9千-5萬區間，佔到67.08%。
（七）金融業和房地產、建築業公司在有無工作經驗要求的招聘崗位上給出的薪資差異最大，差距接近2萬元。部分行業薪資差異與整體趨勢相反是由於崗位薪資還受到學歷因素的影響，學歷要求為博士、博士後的崗位薪資，拉高了平均薪資水平。
（八）本科及碩士學歷薪資差異最大，差距分別為8千及1萬2千元。而博士與整體水平相反是由於有3個崗位招聘為博士後，月薪資均在5萬以上，拉高了平均水平。
（九）重慶市大數據、智能化行業崗位學歷需求與全國同趨，本科生為需求主力軍，此外，對於高學歷（碩、博士）人才的需求量較高，博士需求佔比高出全國水平0.9個百分點。
重慶市大數據、智能化行業崗位經驗需求較全國更嚴格，84.73%的崗位要求有工作經驗，其中，三年以上成熟期人才需求量最高，佔比65.83%。相比全國，重慶對1-2年經驗的人才需求佔比更大，職場新人能夠擁有相對更廣的選擇空間。
（十）對於崗位技能的要求，無論是能力需求結構還是需求佔比，重慶市均與全國基本保持一致。稍有不同的是，在分析/可視化軟件技能要求中，重慶大數據、智能化行業更偏重圖形展示，對Photoshop、Tableau軟件技能的需求量高於分析軟件SPSS；在綜合能力方面，重慶企業則更重視求職者的抗壓能力。
Part 6 結論及展望
（一）市場需求結論
大數據、智能化作為一個新生領域，擁有巨大的應用價值，但同時也存在工程技術、管理政策、資金投入、人才培養等諸多方面的挑戰。報告基於招聘網站中13萬餘條招聘信息，將大數據、智能化輻射的企業招聘需求進行分析挖掘，深入剖析市場對人才的需求，提煉出人才需求公司特徵，構建出人才能力需求結構，描繪大數據、智能化的人才需求版圖。
1.主導行業需求最大，傳統行業急需轉型：大數據智能化產業最相關的行業為信息傳輸、軟件和信息技術服務業，屬於該行業的招聘的公司佔到32.08%，製造業（佔比27.16%）、批發和零售業（15.37%）等傳統行業在轉型發展的大趨勢下，也開始大量招聘大數據智能化人才。
2.民企助力發展，產業初具規模：招聘公司79.92%屬於民營企業，而民營企業是我國促進產業升級發展的重要力量；從規模上看，人數在100—4999間的公司佔62.68%，多為中大型企業，規模上已初步具備發展轉型的要素資源。
3.開發類人才稀缺：與“開發工程師”關鍵詞相關的崗位招聘人數達3萬2千多人，佔總體的12.41%，而其他技術性人才，如：（軟、硬件/系統）測試工程師、軟件工程師等，招聘人數合計佔比達41.48%。
4.高薪易得，經驗學歷更添金：招聘崗位的平均薪資達18558元/月，高出國家統計局發佈的2018年規模以上企業就業人員年平均薪資5700元/月，且隨著學歷、工作經驗要求提高，薪資待遇快速上升。
其中無工作經驗要求的崗位中，博士學歷要求崗位月均薪資高於碩士要求崗位近1萬元，而有工作經驗要求的崗位中，兩者差距為2萬6千元；工作經驗影響同樣顯著，工作經驗要求10年以上的崗位薪資（55746元/月）要高出1-2年要求崗位薪資近4萬元。
5.人才招聘門檻較高：本科以上學歷，3年以上工作經驗的成熟期人才為需求主力。崗位招聘條件中，專業性越強的崗位呈現出越高的學歷要求；此外，大數據、智能化各崗位也在大量吸納新人，具備1-2年工作經驗，處在熟悉積累期的新人，崗位需求量排在第二位，佔比31.80%。
6.專業技能、綜合素質並重：企業招聘專業技能條件中，與大數據、智能化相關的熱門技能中，“Java”、“SQL”、“Python”等編程技能出現頻次最高；“Hadoop”、“Spark”等分佈式框架技能出現頻次位列第二，“機器學習”、“深度學習”等相關技能排名第三；在綜合能力條件中，企業最關注應聘者的溝通能力、團隊合作能力以及責任心。
（二）重慶市大數據智能化人才培養展望
重慶作為西部大開發的重要戰略支點和“一帶一路”和長江經濟帶重要聯結點，積極響應國家政策，充分運用大數據智能化促進傳統行業轉型升級。在人才供不應求的問題上，重慶已啟動“2017年重慶大數據人才培養千人計劃”，將在3年之內為我市培養1000名大數據智能化人才，以填補重慶各領域大數據智能化應用人才缺口。
高校作為人才培育的主要陣地，應當改革創新人才培育體系，積極探索產教融合新模式，與企業協同育人，這樣不僅能做到堵住現有的人才缺口，還能實現人才的可持續發展，真正實現為重慶大數據智能化人才培養添磚加瓦，加速我市大數據智能化產業的發展。
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