大数据人才都去哪儿了？

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大数据时代已经来了，许多企业希望将大数据用起来，带动企业的经营，但不知从哪里着手。它们找不到大数据与业务结合的突破口。而一些真正将大数据应用于实战的企业，却在应用过程中困难重重：大数据无法与业务结合；没有收集、分析海量数据的能力；经营人员缺少应用大数据的动力；数据来源鱼龙混杂难以使用。

企业需要结合自身特点，逐步推进大数据应用。对于没有平台部署能力又没有数据收集能力的中小企业，可以利用ZF、社交网络平台等第三方提供的数据进行全量数据分析，从而可以在短时间内对很多业务模型进行全量计算，降低对海量数据和复杂模型的依赖，通过实践反馈来验证和选拔有效的模型。业界已经证明大量数据加简单模型，要比部分数据加复杂模型要来得有效。

对于有数据收集能力的企业，可以充分利用互联网资源，在用户使用产品、服务过程中收集用户行为数据。门户站点、交流记录、客服数据都有可能成为获取用户数据的来源，企业可以通过线上洞察，进行O2O营销的链接和资源整合，从而改善线下用户体验。多源性数据是判断企业是否应用大数据的一个显著特征。

对于已经具备大数据部署能力的企业，未来可以通过Hadoop平台的搭建和部署，通过数据仓库集中、整合、分析数据和信息，利用海量的结构化、半结构化和非结构化数据，提升企业信息化能力，挖掘大数据价值。

未来，大数据的应用会超越营销范畴，全面进入了企业供应链、生产、物流、库存、网站和店内运营等各个环节，Hadoop会从实验走向生产，大数据人才将成为稀缺人才。

2013年的大数据和分析人事调查显示，大多数企业计划采取一个再培训、招聘和外包的组合方案，以填补人才缺口。

惠普宣布了围绕它的MPP-based HP Vertica Analytics Platform的课程模块和认证考试。其入门课程，将在世界各地的HP ExpertOne教室被教授，为期将超过三天。

MAPR和它的竞争对手Cloudera公司和Hortonworks，提供了大量的培训课程。在MAPR的这里，他们通常提供两到三日的MAPR学习视频，其在线和课堂课程主题包括群集管理的基础、Hive和Pig动手操作、MapReduce培训以及HBase编程。

这些培训方案的前提假设是，培训人员属于能干的系统管理员和开发人员，可以迅速学习新技术。

还有一个选择是在线教育，如国内的人大经济论坛、51CTO、PPV课都提供了大数据网络课程。在线教育的优势在于不受时间和地域限制，强调用户自主学习，尽管在完课率和培训效果上仍然存在一些问题，但作为一种内容丰富，可以个性化教学，边际成本更低的培训方式，在线教育未来将有更广阔的发展空间。

在你发出“大数据人才都去哪儿了”困惑后，确定好你的需求和培训的规模，然后找一家合适的培训机构，或许你的问题就解决了。

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关键词：大数据人才 大数据 去哪儿 MapReduce Analytics 去哪儿 人才

去美国就没再回来，其实中国不光大数据人才，其他领域人才也严重匮乏，多的都是优秀快递员和他们的同行

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学好python。
现在几乎所以公司的数据都可以api给你，而python的数据处理能力强大且方便。加之在machine learning的很多算法上，python也独俏一方。另外，它的简明方便迅速迭代开发，15分钟写完个算法就可以看效果了。

除此之外，py还有点酷酷的感觉。任何程序拿matlab和c++都是可以写的，不过我真没认识过哪个d愿意自己把自己扔那个不酷的框框里:D

对不规则输入的处理也给python一个巨大的优势。通常来说，在我现在日常的工作里，所有的数据都是以纯文本但是非格式的形式存储的（raw text, unstructured data)。问题在于，这些文本不可以直接当作各种算法的输入，你需要
分词，分句
提取特征
整理缺失数据
除掉异类（outlier）
在这些时候，python可谓是神器。这里做的1-4都可以直接在scikit-learn里面找到对应的工具，而且，即使是要自己写一个定制的算法处理某些特殊需求，也就是一百行代码的事情。

简而言之，对于数据科学面临的挑战，python可以让你短平快地解决手中的问题，而不是担心太多实现细节