Part 1 中国大数据智能化产业发展概况
“十三五规划”中明确提出实施大数据战略，把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新。党的十九大明确提出，我国将大力实施创新驱动发展战略，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。在信息化发展的新阶段，互联网是基础设施，大数据是生产资料，云计算是公共服务能力，智能化是转化应用成果，进一步明确了大数据智能化的发展方向。
2017年工信部发布了《大数据产业发展规划2016-2020年》，在国家政策持续推动下，大数据产业发展逐步提速，产业价值被进一步发掘。2017年大数据产业规模已达4700亿元，2015-2017年间平均增长率达29.56%。随着大数据在各行业的融合应用不断深化，预计2019年中国大数据市场产值将达到8080亿元。
而未来大数据产业发展的趋势之一，就是与云计算、人工智能等前沿创新技术深度融合，达到智能化自动化和海量数据的分析，在短时间内完成复杂度较高、精密度较高的信息处理。根据2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》战略目标，我国人工智能产业将成为新的重要经济增长点。从市场规模来看，2015中国人工智能市场规模已突破100亿元，预计2020年中国人工智能市场规模将达710亿元，2015-2020年复合年均增长率为44.5%。
可见，大数据与人工智能产业都处于高速发展阶段，对于人才的需求必然呈现增长趋势，基于此，芝诺数据以企业招聘视角，通过公开数据源，对大数据智能化产业的人才招聘等多方面相关信息展开研究，客观、真实的反映企业对于人才能力及技术、技能的需求情况。
Part 2 招聘公司分布特征
（一）行业分布特征
通过公开数据源共采集到36000多家公司，13万余条招聘信息，按照《国民经济行业分类（GB-T-4754—2017）》标准对公司进行行业归类，共分为15个行业，除了与大数据智能化产业较为相关的信息传输、软件和信息技术服务业的招聘公司数最多（占比32.08%）外，制造业、批发和零售业、房地产、建筑业、金融业等公司也发布了相关人才的招聘信息，各种传统行业寻求转型，与大数据智能化深度融合，已成为必然的发展趋势。
1.信息传输、软件和信息技术服务业
该行业属于大数据智能化技术的直接应用行业，业务范围主要涉及三个方面：
l 通信服务，如三大运营商、三方基站运营的传输服务等；
l 互联网相关服务，如各类搜索平台、游戏服务、生活服务等；
l 软件开发，如各类移动端应用开发，数字内容服务等。
2.制造业
2015年5月，国务院正式印发《中国制造2025》，明确指出我国全面推进实施制造强国战略，产业链向智能化转化。该行业利用大数据智能化技术，业务范围主要涉及两个方面：
l 新能源技术的应用，如新能源汽车设计及开发、电气、电力风能等新能源设备的研发设计；
l 专业、通用设备的制造，如办公产品、家居产业、医疗器械。
3.批发和零售业
随着电子商务的兴起，传统商业活动各环节的电子化、网络化、信息化，产业链不断延伸，每天产生的订单、用户浏览等信息，无法通过传统的人工的方式进行处理。
大数据智能化技术可将公司内部、供应商、客户和合作伙伴之间，利用电子业务共享信息，实现企业间业务流程的电子化，配合企业内部的电子化生产管理系统，提高企业的生产、库存、流通和资金等各个环节的效率。
4.房地产、建筑业
房地产、建筑业作为我国的支柱性行业，对于其他行业经济的发展有着巨大影响。融合大数据智能化技术，从房地产租赁销售、中介服务方面，消费者可以实现线上看房、即时了解掌握各类房产信息，也能使运营方更高效地掌握消费者的购买偏好等营销数据；从房屋建造方面，智能化可实现机械臂砌墙或从事各类高危作业，让建造施工变得更安全、高效。
5.金融业
传统金融机构利用信息化、大数据等技术可以实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式，实现多种传统金融业务形式的转变。
l 第三方支付：借助通信、计算机和信息安全技术，采用与各大银行签约的方式，在用户与银行支付结算系统间建立连接的电子支付模式。
l 大数据金融：利用海量客户数据，对其进行实时分析，可以为互联网金融机构，如保险业、投行、银行理财提供客户全方位信息，深度分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯，并准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风险控制方面有的放矢。
（二）性质及规模分布特征
1.性质分布
招聘公司中，民营企业占到近8成，有28900多家，其他性质企业较少，小计有7200多家。民营企业是促进国民经济和社会发展的重要力量，对增加就业、促进经济发展以及科技创新等发挥着不可替代的作用。
民营企业华为投资控股有限公司自主开发的鸿蒙系统，标志着我国也拥有了自主的操作系统，从一定程度上激发了大数据智能化产业技术创新的动力。
将信息传输、软件和信息技术服务业的招聘公司进行性质分类，分布比例与整体情况分布类似，民营企业占比略高一些（83.82%）。
2.规模分布
将招聘公司按照人数规模进行划分，其中100-999人数规模的中型企业最多，有14000多家，此类企业已具备发展基础，各项管理制度基本健全，在转型发展的大形势下，既具有一定要素资源优势，又能够迎合各类因素的影响做出快速的调整，相对其他规模企业，对于发展、融合大数据智能化技术具有一定优势。
将信息传输、软件和信息技术服务业的招聘公司进行规模分类，中型企业的比重进一步扩大，接近59%，有6800多家。而1000人以上规模的多为劳动密集型企业，多为制造业、批发和零售业，因此比重下降幅度最大。
Part 3 人才招聘特征分析
（一）招聘人数分布特征
1.整体情况
通过公开数据源共采集到13万个岗位，约合26万人才需求量的招聘信息，其中信息传输、软件和信息技术服务业行业招聘岗位最多，占比达35.98%；其他行业中，岗位主要集中于制造业、批发和零售业，占比分别为25.35%和15.74%，从岗位招聘数不难发现，产业单位较多的制造业、批发和零售业，对于人才需求量也相对较大。
按照高频关键词进行筛选分类，将13万个岗位名称进行大致归类，其中开发工程师与产品、项目经理名称相关的岗位招聘人数相对较多，占比分别为12.41%和11.29%。
l 开发工程师
主要负责根据用户需求，利用基础的编程语言、数据库技术、C#、C/S B/S程序开发、原理图设计、电路图设计、PCB板设计，从事软件、硬件、系统设计，并对开发出来的产品进行测试，是属于大数据智能化产业的技术性岗位。
需要熟练掌握主研开发领域的必备技术技能，例如开发语言、算法、数据库技术、TCP/IP网络协议等，随着信息化进程的推进，对于该类人才需求量将持续增长。
l 产品、项目经理
产品经理负责市场调查并根据产品、市场及用户等的需求，确定开发何种产品，选择何种业务模式、商业模式等。并推动相应产品的开发组织，他还要根据产品的生命周期，协调研发、营销、运营等，确定和组织实施相应的产品策略，以及其他一系列相关的产品管理活动。
需要兼备项目管理能力、业务管理技能、部分技术能力、沟通和处理冲突能力的综合性人才，一般需要具备工作经验才能较好的胜任，应届生任职该岗位较为困难。
2.信息传输、软件和信息技术服务业
所属该行业的公司发布了96000多人的岗位招聘信息，其中开发工程师的占比增幅最大，提升至18.62%，而产品/项目经理比例下降至10.55%。其他岗位虽变化相对较小，但对比整体情况可发现，与开发、软件、系统、架构等关键词相关的岗位，比例均有所提升，反映了该行业对专业性技术人才有更大的需求，符合技术密集型的行业特征。
（二）薪资特征
将薪资数据剔除掉薪资面议的岗位后，剩余11万6千多条，占到总体的89.23%，岗位平均薪资达到18558元/月。为更准确的反映大数据智能化产业人才的薪资特征，进一步将数据按照岗位有无工作经验要求进行划分、分析。
1.应届招聘（无工作经验要求）
对工作经验无要求的岗位共有2万7千多个，占到总体（除掉薪资面议的岗位）23.54%，岗位月均薪资达到10632元/月。分布主要集中于12000元/月以下，其中6-9千元/月占比相对较高，占到23.01%，其次是6千元/月以下，占到20.79%。
行业薪资分布中，属于信息传输、软件和信息技术服务业的公司招聘的岗位平均薪资最高，达到12853元/月。
根据国家统计局发布的2018年规模以上企业就业人员年平均薪资数据，全行业平均薪资为5700元/月，其中信息传输、软件和信息技术服务业全部就业人员平均工资最高，达到11830元/月。
对比来看，平均薪资排名前10的行业均高于全社会平均水平，对于薪资最高的行业（信息传输、软件和信息技术服务业）也高于本行业全体从业人员的平均薪资水平。结合上节中招聘人数的特征来看，反映了人才欠缺，高薪易得的行业现状。
根据最低学历要求进行分组计算平均薪酬，整体上随着学历的提升，薪资不断提升，而且本科与硕士的差异为4000元/月，而硕士与博士的差异接近10000元/月。全国教育统计公报中指出2018年毕业研究生60.44万人，其中博士6.07万，硕士54.36万人。而博士中属于大数据智能化人才又更少了，因此在人才需求度不断增加的情况下，公司希望通过最直观的高薪酬来吸引、引进人才。
2.社会招聘（有工作经验要求）
对工作经验有要求的岗位共有8万8千多个，占到总体（除掉薪资面议的岗位）76.46%，岗位月均薪资达到18532元/月，可见大多数公司对于招聘大数据智能化人才都有工作经验的要求，希望入职就能较为熟练的从事相关工作。分布主要集中于两个区间，分别为6千—1万8千元及2万1千—6万元，分别占到整体的56.24%和28.50%，对比有无工作经验的岗位薪资可发现，应届生能够符合的岗位薪资要低于社会招聘的薪资水平。
行业薪资分布中，属金融业的公司招聘岗位平均薪资最高，达到30882元/月，整体上各行业平均薪资均有大幅提升，可见公司对拥有工作经验，又拥有专业技能的人才需求又进一步提升。
类同于上节，随着学历的提升，月薪水平在硕士到博士阶段，提升幅度最大。
与学历的规律类似，随着工作经验的丰富，薪资水平自然有所提高，10年以上工作经验的月薪水平几乎是1-2年的4倍以上。
Part 4 人才能力要求分析
大数据、智能化人才是典型的跨学科高级复合型人才，具备不同学科体系的知识结构，一般具备计算机科学、统计学、信息技术、软件工程、人工智能、可视化、信息经济学、网络科学、社会科学、决策科学等多学科知识。我们从企事业单位岗位招聘信息出发，运用数据挖掘技术，将市场对数据大数据、智能化人才的能力需求进行了详细的分析，以反映市场对人才的需求。
（一）学历要求
学历，不仅是学生就业的“敲门砖”，社招对求职者学历也同样重视，在此次采集的招聘信息中，94.23%的岗位对学历有硬性要求。
大数据、智能化人才的学历要求普遍较高，六成以上的岗位最低学历要求为本科，超7%的岗位要求硕士以上学历，且专业性越强的岗位呈现出越高的学历要求，如典型岗位算法工程师，要求硕士及以上学历的占比38.62%，而大专及以下学历仅为4.27%；对于数据/AI科学家岗位而言，学历要求则更为严苛，66.78%的岗位要求硕士及以上学历，不足2%的岗位可接纳大专及以下学历。相反的，项目经理等较为综合性的岗位，学历要求则相对宽松，要求硕士及以上学历的仅占比1.89%，而大专及以下学历为35.09%。
（二）工作经验要求
工作经验作为行业背景、职位胜任能力及个人素养的重要说明，是用人单位重要的考量因素之一。招聘信息中，79.29%的岗位有明确的工作经验要求。
大数据、智能化行业人才缺口多集中为3年以上的成熟期人才。处于成熟期的人才，个人技能、工作方式以及职场世界观已成体系，能够承担甚至开始主导部分重要工作，对于企业而言，成熟期人才在入职之后，能够较快熟悉适应岗位工作，而无需再花费太大的培养成本，因此，具备3-4年工作经验的岗位需求量最大，行业内占比达38.17%。另一方面，大数据、智能化各岗位也在大量吸纳新人，具备3年以下工作经验，处在熟悉积累期的新人，岗位需求量排在第二位，占比31.80%。
就行业典型岗位而言，基础岗位数据分析师的工作经验要求普遍较短，多集中在1-2年，占比超过34%；算法工程师、开发工程师则多集中3-4年经验要求，分别占比37.35%和44.51%；数据架构师、数据/AI科学家岗位对经验要求则较长，多要求5-7年工作经验，占比分别为58.04%及33.56%。
（三）技术、技能要求
1.能力需求结构
报告运用数据挖掘的分词技术和数据分析手段，总结出市场对大数据、智能化人才的能力需求结构，主要包括以下六项：数学基础及应用能力、计算机编程能力、数据分析能力、数据挖掘能力、算法应用能力和应用领域知识能力，见下表。
高素质的大数据、智能化人才必须是复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、计算机、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。其中，数学基础及应用能力，是指具备数据分析挖掘应用程序算法所需的数学知识；计算机编程能力，是指掌握计算机编程的常用程序语言及工具软件使用能力；数据分析能力，是指掌握数据分析工作的主要环节：数据的抽取、转换、加载、清洗、分析及可视化过程所需的能力；数据挖掘能力，是指掌握常用的数据挖掘技术、分析方法和工具软件使用的能力；算法设计能力，是指能够将数学方法与现代计算工具有效结合，具备宏观分析、设计并熟练使用工具软件的能力；应用领域知识能力，是指实践中，大数据、智能化工作都是基于某个具体行业或领域进行实施，需要与该行业或领域的从业人员进行充分的沟通和交流，因此需要具备该应用领域的相关知识及个人综合能力。
2.人才技能要求
根据大数据、智能化能力需求结构将岗位人才技能需求按类别归为：编程语言、数据库、框架/工具、分析/可视化软件、算法知识、综合能力等6类，统计每项技能名称出现的词频，以洞察用人单位对人才技能的普遍需求，表2展示了每类技能下需求量最高的前五项技能名称及出现词频。
l 编程语言
编程是互联网、大数据、人工智能等各种高新技术的基础和核心，也成为岗位专业技能中需求最多的技能类型。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，具有功能强大、简单易用的特征，是程序开发的必备语言，随着开发类岗位需求量的不断攀升，已成为从业最普遍的技能要求。SQL作为数据库查询和程序设计语言，如今无论是像Oracle、Sybase、Informix、SQL server这些大型的数据库管理系统，还是像Visual FoxPro、PowerBuilder这些计算机上常用的数据库开发系统，都支持SQL语言，因此得到广泛的应用，成为岗位不可或缺的重要技能。Python能够广泛应用于系统运维、图形处理、文本处理、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、黑客编程、爬虫编写、机器学习、人工智能等领域，可谓全能，已经成为继Java，C++之后的的第三大语言，在大数据、智能化岗位技能需求中需求甚广。此外，javaScript作为前端常用编程语言，GO语言作为云计算、区块链所常用编程语言，均成为行业热需编程技能。
l 数据库
在岗位技能要求掌握的数据库系统中，除了传统的MySQL、Oracle关系型数据库外，可以为大数据建立快速、可扩展存储库的非关系型数据库（NoSQL）发展趋势越发高涨，HBase、Redis和MongoDB是当前使用最广泛的NoSQL，因此成为大数据、智能化行业越来越不可或缺的技能。
l 框架/工具
作为“大数据时代，言必Hadoop、Spark”的典型分布式系统基础架构代表，Hadoop、Spark相关技术已成为获取相关职位的必备技能，技能岗位需求量分列伯仲。此外，Hive、Kafka作为重要的工具平台，相关技术需求也较为广泛。
l 分析/可视化软件
在分析/可视化软件类岗位技能中，CAD（计算机辅助设计软件）可广泛用于工业制图，工程制图，土木建筑，电子工业等多领域，同时制造业，房地产、建筑业成为大数据、智能化的重点应用行业，岗位需求量大，因此CAD也成为大数据、智能化行业人才培养不容小觑的一项技能。常用统计分析软件SAS、SPSS，可视化工具Tableau则成为数据分析相关岗位至关重要的技能条件。
l 算法知识
机器学习、深度学习（是机器学习领域中一个新的研究方向）专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能的核心，因此领域内相关算法知识成为了大数据、智能化从业者所应重点掌握的知识技能之一。同时自然语言处理、模式识别、神经网络作为大数据、人工智能相互作用的领域，其算法知识也普遍的出现在岗位需求中。
l 综合能力
应聘者的综合能力作为人才软实力越来越为用人单位所看重。其中，沟通能力成为最受重视的一项综合素质，56.77%的岗位均会要求应聘者有良好的沟通交流能力，因为这不仅是个人才能的标志，更是关乎团队效率的一项重要职业技能。此外，强烈的团队合作意识、坚定的责任心、优秀的学习能力、积极向上的态度均是大数据、智能化这一新兴产业人才所必备的重要综合素质与技能。
Part 5 重庆市人才需求特征分析
为进一步客观、准确地反映重庆市的人才需求情况，本章根据采集到的重庆地区800多家公司，1900多个岗位的人才招聘信息进行分析。
（一）信息传输、软件和信息技术服务业的招聘公司占比最高，达39.80%，高出全国水平7.82%；制造业占比下降幅度最大，由全国的27.16%下降至19.53%；房地产、建筑业占比有所提升，由6.57%升至12.36%。
（二）与全国分布特征趋同，民营企业占主体，达到82.01%。
（三）招聘公司规模主要集中于中小型公司，合计占到近70%，小型企业占比较全国水平高出13.8%。
（四）信息传输、软件和信息技术服务业的公司招聘岗位数占比最大，达43.25%，高出全国4.06%。批发和零售业与制造业的招聘数较去全国水平下降幅度最大，分别下降9.94%和6.76%。
（五）信息传输、软件和信息技术服务业（以下简称信息服务业）开发工程师岗位招聘人数占比高于重庆地区全行业水平，介于全国全行业与信息服务业之间（12.41%-18.62%）。各技术岗位招聘数占比均高于全行业水平。
（六）无工作经验要求的岗位月均薪资为10399元/月，分布较为均匀，相对集中于6千以下和9千-2万两个区间，分别占34.44%和34.14%。
有工作经验要求的岗位月均薪资为15961元/月，主要集中于9千-5万区间，占到67.08%。
（七）金融业和房地产、建筑业公司在有无工作经验要求的招聘岗位上给出的薪资差异最大，差距接近2万元。部分行业薪资差异与整体趋势相反是由于岗位薪资还受到学历因素的影响，学历要求为博士、博士后的岗位薪资，拉高了平均薪资水平。
（八）本科及硕士学历薪资差异最大，差距分别为8千及1万2千元。而博士与整体水平相反是由于有3个岗位招聘为博士后，月薪资均在5万以上，拉高了平均水平。
（九）重庆市大数据、智能化行业岗位学历需求与全国同趋，本科生为需求主力军，此外，对于高学历（硕、博士）人才的需求量较高，博士需求占比高出全国水平0.9个百分点。
重庆市大数据、智能化行业岗位经验需求较全国更严格，84.73%的岗位要求有工作经验，其中，三年以上成熟期人才需求量最高，占比65.83%。相比全国，重庆对1-2年经验的人才需求占比更大，职场新人能够拥有相对更广的选择空间。
（十）对于岗位技能的要求，无论是能力需求结构还是需求占比，重庆市均与全国基本保持一致。稍有不同的是，在分析/可视化软件技能要求中，重庆大数据、智能化行业更偏重图形展示，对Photoshop、Tableau软件技能的需求量高于分析软件SPSS；在综合能力方面，重庆企业则更重视求职者的抗压能力。
Part 6 结论及展望
（一）市场需求结论
大数据、智能化作为一个新生领域，拥有巨大的应用价值，但同时也存在工程技术、管理政策、资金投入、人才培养等诸多方面的挑战。报告基于招聘网站中13万余条招聘信息，将大数据、智能化辐射的企业招聘需求进行分析挖掘，深入剖析市场对人才的需求，提炼出人才需求公司特征，构建出人才能力需求结构，描绘大数据、智能化的人才需求版图。
1.主导行业需求最大，传统行业急需转型：大数据智能化产业最相关的行业为信息传输、软件和信息技术服务业，属于该行业的招聘的公司占到32.08%，制造业（占比27.16%）、批发和零售业（15.37%）等传统行业在转型发展的大趋势下，也开始大量招聘大数据智能化人才。
2.民企助力发展，产业初具规模：招聘公司79.92%属于民营企业，而民营企业是我国促进产业升级发展的重要力量；从规模上看，人数在100—4999间的公司占62.68%，多为中大型企业，规模上已初步具备发展转型的要素资源。
3.开发类人才稀缺：与“开发工程师”关键词相关的岗位招聘人数达3万2千多人，占总体的12.41%，而其他技术性人才，如：（软、硬件/系统）测试工程师、软件工程师等，招聘人数合计占比达41.48%。
4.高薪易得，经验学历更添金：招聘岗位的平均薪资达18558元/月，高出国家统计局发布的2018年规模以上企业就业人员年平均薪资5700元/月，且随着学历、工作经验要求提高，薪资待遇快速上升。
其中无工作经验要求的岗位中，博士学历要求岗位月均薪资高于硕士要求岗位近1万元，而有工作经验要求的岗位中，两者差距为2万6千元；工作经验影响同样显著，工作经验要求10年以上的岗位薪资（55746元/月）要高出1-2年要求岗位薪资近4万元。
5.人才招聘门槛较高：本科以上学历，3年以上工作经验的成熟期人才为需求主力。岗位招聘条件中，专业性越强的岗位呈现出越高的学历要求；此外，大数据、智能化各岗位也在大量吸纳新人，具备1-2年工作经验，处在熟悉积累期的新人，岗位需求量排在第二位，占比31.80%。
6.专业技能、综合素质并重：企业招聘专业技能条件中，与大数据、智能化相关的热门技能中，“Java”、“SQL”、“Python”等编程技能出现频次最高；“Hadoop”、“Spark”等分布式框架技能出现频次位列第二，“机器学习”、“深度学习”等相关技能排名第三；在综合能力条件中，企业最关注应聘者的沟通能力、团队合作能力以及责任心。
（二）重庆市大数据智能化人才培养展望
重庆作为西部大开发的重要战略支点和“一带一路”和长江经济带重要联结点，积极响应国家政策，充分运用大数据智能化促进传统行业转型升级。在人才供不应求的问题上，重庆已启动“2017年重庆大数据人才培养千人计划”，将在3年之内为我市培养1000名大数据智能化人才，以填补重庆各领域大数据智能化应用人才缺口。
高校作为人才培育的主要阵地，应当改革创新人才培育体系，积极探索产教融合新模式，与企业协同育人，这样不仅能做到堵住现有的人才缺口，还能实现人才的可持续发展，真正实现为重庆大数据智能化人才培养添砖加瓦，加速我市大数据智能化产业的发展。
閱讀更多 芝諾數據分析 的文章
