人才大資料庫

1. 大數據需要什麼人才

說到大數據，肯定少不了分析軟體，這應該是大數據工作的根基，但市面上很多各種分析軟體，如果不是過來人，真的很難找到適合自己或符合企業要求的。
小編通過各大企業對大數據相關行業的崗位要求，總結了以下幾點：
（1）SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理
（2）會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示
（3）會用腳本語言進行數據分析，Python or R
（4）有獲取外部數據的能力，如爬蟲
（5）會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告
（6）熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等
對於學習大數據，總體來說，先學基礎，再學理論，最後是工具。基本上，每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒扎實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習數據分析工具，軟體結合案列的實際應用，關於數據分析主流軟體有(從上手度從易到難)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。
當然，學習數學與應用數學、統計學、計算機科學與技術等理工科專業的人確實比文科生有著客觀的優勢，但能力大於專業，興趣才會決定你走得有多遠。畢竟數據分析不像編程那樣，需要你天天敲代碼，要學習好多的編程語言，數據分析更注重的是你的實操和業務能力。如今的軟體學習都是非常簡單便捷的，我們真正需要提升的是自己的邏輯思維能力，以及敏銳的洞察能力，還得有良好的溝通表述能力。這些都是和自身的努力有關，而不是單純憑借理工科背景就可以啃得下來的。相反這些能力更加傾向於文科生，畢竟好奇心、創造力也是一個人不可或缺的。一、計算機編碼能力實際開發能力和大規模的數據處理能力是作為大數據工程師的一些必備要素。舉例來說，現在人們在社交網路上所產生的許多記錄都是非結構化的數據，如何從這些毫無頭緒的文字、語音、圖像甚至視頻中拾取有意義的信息就需要大數據工程師親自挖掘。二、數學及統計學相關的背景國內BAT為代表的大公司，對於大數據工程師的要求都是希望是統計學和數學背景的碩士或博士學歷。缺乏理論背景的數據工作者，按照不同的數據模型和演算法總能捯飭出一些結果來，但如果你不知道那代表什麼，就並不是真正有意義的結果，並且那樣的結果還容易誤導你。只有具備一定的理論知識，才能理解模型、復用模型甚至創新模型，來解決實際問題。三、特定應用領域或行業的知識大數據工程師這個角色很重要的一點是，不能脫離市場，因為大數據只有和特定領域的應用結合起來才能產生價值。所以，在某個或多個垂直行業的經歷能為應聘者積累對行業的認知，對於之後成為大數據工程師有很大幫助。

2. 現在人才市場需要什麼大型資料庫

現今市場主要用的就是SQL或ORECAL兩種資料庫,哪個學好了都非常有用!

3. 如何建立企業「人才庫」

作為理財師，我接觸過很多的企業，對於人才庫的建立也給一些企業客戶做過專門的方案，對於企業如何建立人才庫的個人我建議有如下幾個基本的注意事項，下面我具體的給打擊說明一下：

企業的人才庫，建立階段需要注意多個方面的情況：

第一、企業的自己的員工儲備必須要引起足夠的重視，也就是說本企業的工作人員有什麼用的才能，必須記錄下來，因為有的工作人員可以適應好幾個崗位，當有的崗位缺少人的情況下，可以考慮內部培養和調動。

第二、企業要注意的是面試過的應聘者，把他們的資料和情況要儲備起來。企業在招聘的時候，因當時崗位招滿而沒錄用的面試者，我們應該與之溝通，將他錄入人才庫，當企業需要的時候，可以再與面試者聯系。

第三、我建議人力資源部門的工作人員，要在錄用他之前最好與他們經常保持聯系，一方面可以了解他的具體狀況，另一方面還可以增加他對公司的好感。

第四、企業的簡歷也是很重要的一種人力儲備，我們可以根據公司經常需要招聘的一些崗位搜索一些，我們企業比較需要的簡歷儲備起來，如果有時候企業緊急招聘人的時候可以直接進行再聯系。

第五、企業的人才庫，必須把工作人員的檔案的建立起來，而且要十分的健全，這點十分的重要，可以很好的完善企業的人才流動和企業的人才了解。

第六、平時要注重企業工作人員和應聘人員的檔案健全工作，不僅要收集這些人的基本信息，還要注意收集他們的動態信息，還工作人員和儲備應聘人員的職業規劃以及發展意向。

綜合上面的需要大家可以看出，我們建立企業人才庫，需要的是對本企業工作人員的全名了解，需要在面試時多挖掘應聘者的潛能，需要建立應聘者對企業良好的感覺，這樣的好感，也是一種企業人才儲備的關鍵點。

4. 事業單位的大資料庫管理人員主要從事哪些工作

要求高，做事少。有問題找外包。。。。。。。
自己做事的少，記住是「管理人員」，重管理

5. 國外大數據人才培養主要集中於什麼專業

1、大數據系統研發工程師
大數據系統研發工程師是負責大數據系統研發，包括大規模非結構化數據業務模型構建、大數據存儲、資料庫構設、優化資料庫構架、解決資料庫中心設計等，同時，還要負責數據集群的日常運作和系統的監測等。大數據系統研發工程師是任何構設大數據系統的企業都必須的，因而這類崗位需求比較大。
2、大數據應用開發工程師
在當前的互聯網領域，企業已經成為大數據應用的主體。大數據應用開發工程師是負責搭建大數據應用平台以及開發分析應用程序，他們必須熟悉工具或演算法、編程、優化以及部署不同的MapRece，他們研發各種基於大數據技術的應用程序及行業解決方案。
3、大數據分析師
大數據分析師主要從事數據挖掘工作，運用演算法來解決和分析問題，讓數據顯露出真相，同時，他們還推動數據解決方案的不斷更新。隨著數據集規模不斷增大，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長，具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大數據人才，他們所從事的是熱門的分析師工作。
4、數據可視化工程師
數據可視化的開發和大部分項目開發一樣，也是根據需求來根據數據維度或屬性進行篩選，根據目的和用戶群選用表現方式。同一份數據可以可視化成多種看起來截然不同的形式。數據可視化工程師負責在收集到的高質量數據中，利用圖形化的工具及手段的應用，清楚地揭示數據中的復雜信息，幫助用戶更好地進行大數據應用開發，如果能使用新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那麼，就成為很受歡迎的人才。
5、數據安全研發人才
數據安全研發人才主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施，而對於數據安全方面的具體技術的人才就更需要了，如果數據安全技術，同時又具有較強的管理經驗，能有效地保證大數據構設和應用單位的數據安全，那就是搶手的人才。

6. 如何建立企業人才庫

企業如何建立人才庫？

1、人才庫分為三類：

（1）本公司員工儲備。本公司員工有的人可以適應好幾個崗位，當這此崗位空缺時，可以考慮內部培養、調動。

（2）面試過的應聘者儲備。有些面試者因當時崗位招滿而沒錄用的，可以與之溝通，將他錄入人才庫，當有更適合他的崗位時再與他聯系，在錄用他之前最好與他保持聯系，一方面可以了解他的狀況，另一方面還可以增加他對公司的好感。

（3）簡歷儲備。可以就公司常招的一些崗位搜索一些簡歷儲備起來，當有需要的時候再聯系。不過這種方式面試率不高。

2、人才庫建立的要點：

（1）公司員工檔案的建立與健全很重要。平時要注重員工檔案的健全工作，不僅要收集員工的基本信息、動態，還要了解他們的職業規劃、發展意向。

（2）面試時多挖掘應聘者的潛能，建立應聘者對企業的好感，或許當時他應聘的崗位並不適合他，如果沒有錄用他，打電話告知他原因及錄入企業人才庫的信息，表示希望以後能有機會與他共事。

（3）招聘淡季時，多渠道收集本公司常招崗位的簡歷，多儲備些，到真正要招的時候就可以主動聯系他們。

人才庫是一個系統性的工作，同時一般企業都建立自己的系統，當然有錢的企業會選擇用一些erp軟體。

其實個人認為，建立人才庫，首先幾個大的方面的工作要搞清楚：

1、你需要什麼樣的高度？針對公司什麼樣的發展去擬定多大規模？這是一個計劃目標。

2、人才庫是包括一系列工作，需要確定幾個模板，例如：渠道、數據分類、高中低端、與特殊崗位適合的匹配度人群、簡歷庫的篩選功能及儲存等

3、優秀人才及可塑性待培養等中高端人才的儲存，也是一個系統性工作，要對於這類人才的簡歷或評價等做出一系列詳細細致的儲存方式。 個人認為，對於人才庫的建立，大多數公司主要是針對簡歷篩選的便捷，以及渠道與簡歷庫之間良好轉換並供以簡歷庫數量不斷增加的方式，例如官網簡歷投遞的入口、員工推薦的入口、官方論壇提供等類似渠道入

口到簡歷庫的完善。各部門針對不同許可權對於各簡歷庫存放模板的入口要進行嚴格的配置，選擇適合人才等。

對於這一系統性工作，可能存在很多的問題：

如以軟體系統來建立儲存庫：

優勢：系統較快、分類清晰、流程化可操作性強

劣勢：運營成本高、原始數據真實性、專人專崗的數據維護工作 優勢：靈活、簡歷選擇人為因素較強

劣勢：效率低、分類不細致、數據不夠精確

以上都是簡歷在人才庫的維護選型為主要分界線，但如果你們談到的是渠道方面的話，那麼接下來給予幾個建議：

1、門戶窗口的簡歷搜集

2、員工專門的推薦窗口及獎勵制度

3、招聘人員和招聘力度的加大，招聘制度的細化和激勵制度的成本投入

4、與人才機構聯盟合作或直接人才機構協議合作的方式

等等

主要想到了這些，你提出的問題並沒有描述清楚你公司的一些環境背景、你創建簡歷庫完成的進度，和你遇到的問題到底是什麼？這無法進行針對性的回答。

還是根據個人所在公司不同，結合公司的考慮去進行創建；其實真正的人才庫，細化起來的工作還是相當繁多復雜的，不僅僅是簡單的簡歷搜集等工作，還有更多的適合部門員工儲備，員工內部和外部招聘簡歷庫

的區分，系統的評價系統，什麼樣的人可以做儲備，什麼樣的人優秀到適合各個部門的應用等分類，確定出他們的各個狀態等細化工作。 所以建立人才庫要方向與細化的數據分類，才是很難突破的重點，大家多交流，希望有更多能者的人提出更好的建議。當然有能直接拿出一套方案和系統文件的更好，哇哈哈~

建立企業人才庫方案

對於企業發展來講，百年大計，人才為先。為適應企業健康有序快速發展的步伐，人才戰略勢必提到企業百年大計之首要任務上來。

一般來講，一個企業的人才庫架構，應該分為三個層次（高層人才庫、中層人才庫、基層人才庫），即人才梯隊。有的企業還需要專門構建專業技術型人才庫和儲備人才庫。

如果我公司希望建立一支合格的人才梯隊，在需要人才的時候，永遠有合適的人選，就必須明確企業現階段及未來所需的人才種類，合理地從社會和企業內部予以引進、培養和儲備人

並定期對企業已聘人員進行評估和管理，調整、安排好人才的職務，提拔有實力的員工，確保他們是工作在最適合自己的職位上，從而發揮其最大潛力。

具體實施辦法：

首先要建立一個良好的人力資源體管理部門，專門負責人才的招聘、篩選、安置、培訓、獎勵、安撫和挽留等事項，並負責保密。

其次，要建立並完善企業人才招聘、培訓、考核、獎罰、晉升機制，做好人才儲備及在職人員管理的工作。

另外，建立企業文化管理機制，豐富員工文化生活，增強企業凝聚力，也是鞏固企業人才庫穩定性的一個重要環節

與此同時，企業管理部門要做好人才管理機制實施的監管工作，確保人才管理的規范性

人才庫應該是一個動態的庫，做好以下幾點，可以幫助企業的人才梯隊不斷補充、提拔有潛力、有能力的員工，適應企業不斷發展的人才需求。

1.建立並完善人才招聘機制 , 人力資源部應根據企業現階段及未來所需的人才情況，做出全年招聘計劃表，通過互聯網、招聘會、報刊招聘廣告、企業內部員工推薦等方式收集人才信息。根據不同時期的用人需要，對所儲備的人才進行面試、篩選和任用。

對於暫時沒有職位需求的優秀人才，存入儲備人才庫，以備將來需要時調用，防止人才斷層（當企業內的某個職位由於業務的變動、前任提升、退休或辭職等種種原因出現空缺時，保證有兩到三名的合適人選接替這個位置）。此類人才雖然暫時不能在企業就職，但是人力部門的負責人需要至少每2個月聯系一次，與其溝通本企業的發展，並獲得對方最新聯系方式。

營造企業人才磁場，宣揚企業招賢納才的形象，以便吸引優秀人才。

2.建立並完善員工培訓機制即人才培養機制，幫助員工在企業中成長為人才根據企業現狀和未來發展趨勢，制定適合企業的培訓教材

根據每個員工不同的特點，針對性地做出小組培訓計劃，安排在企業中有晉升可能的員工參加培訓，充分發掘其潛力，幫助他們適應更高崗位的需求。

7. 大數據需要什麼人才

大數據需要以下六類人才：
一、大數據系統研發工程師。
這一專業人才負責大數據系統研發，包括大規模非結構化數據業務模型構建、大數據存儲、資料庫構設、優化資料庫構架、解決資料庫中心設計等，同時，還要負責數據集群的日常運作和系統的監測等，這一類人才是任何構設大數據系統的機構都必須的。
二、大數據應用開發工程師。
此類人才負責搭建大數據應用平台以及開發分析應用程序，他們必須熟悉工具或演算法、編程、優化以及部署不同的MapRece，他們研發各種基於大數據技術的應用程序及行業解決方案。其中，ETL開發者是很搶手的人才，他們所做的是從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要，將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎，為提取各類型的需要數據創造條件。
三、大數據分析師。
此類人才主要從事數據挖掘工作，運用演算法來解決和分析問題，讓數據顯露出真相，同時，他們還推動數據解決方案的不斷更新。隨著數據集規模不斷增大，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長，具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大數據人才，他們所從事的是熱門的分析師工作。
四、數據可視化工程師。
此類人才負責在收集到的高質量數據中，利用圖形化的工具及手段的應用，清楚地揭示數據中的復雜信息，幫助用戶更好地進行大數據應用開發，如果能使用新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那麼，就成為很受歡迎的人才。
五、數據安全研發人才。
此類人才主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施，而對於數據安全方面的具體技術的人才就更需要了，如果數據安全技術，同時又具有較強的管理經驗，能有效地保證大數據構設和應用單位的數據安全，那就是搶手的人才。
六、數據科學研究人才。
數據科學研究是一個全新的工作，夠將單位、企業的數據和技術轉化為有用的商業價值，隨著大數據時代的到來，越來越多的工作、事務直接涉及或針對數據，這就需要有數據科學方面的研究專家來進行研究，通過研究，他們能將數據分析結果解釋給IT部門和業務部門管理者聽，數據科學專家是聯通海量數據和管理者之間的橋梁，需要有數據專業、分析師能力和管理者的知識，這也是搶手的人才。

8. 開展全民健身運動的下一句是什麼

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9. 大資料庫工程師和java工程師哪個前景好或者薪酬高，大資料庫工程師學習要求多嗎

大數據近年來越來越火，因為有了它，好像什麼行業都能精準分析。但是，大數據本身的發展卻很少有人分析。近日，國家信息中心、南海大數據應用研究院聯合發布了《2017中國大數據發展報告》，首次把中國大數據本身的發展特點和存在的問題，全面呈現了出來。
用大數據來了解大數據
這份報告全面匯聚了國家發改委互聯網大數據分析中心、國家信息中心、「一帶一路」大數據中心所掌握的30多個種類，總計40多億條相關數據，綜合運用多種大數據分析方法，對我國大數據產業發展進行了全面分析。所以，稱得上是用大數據來了解大數據。
北京、廣東、上海大數據發展位居前三
報告顯示，我國大數據發展總體處於起步階段。但是從地域上看，就有意思了。
國家信息中心信息化研究部副主任、南海大數據應用研究院院長於施洋指出：「從地域分布，從各個省來說，北京排第一，這個不足為怪，東部沿海地區這些省份排在前面，大家也都能夠想像。但是在西南地區，四川、重慶、貴州這三個地方異軍突起，是我們大數據發展的第二個增長極。」
產業落後是地方大數據發展的突出短板
具體來看，各省份大數據發展指數的排名中，貴州、重慶、四川，緊隨東部沿海省份，全部排進了前十名，領先任何一個中部省份。分析認為，這主要是地方政策引領的結果。這三個西部省市，早早都把大數據產業的發展作為重點工程來打造。對於這種「彎道超車」現象，國家行政學院教授汪玉凱建議，這些地方下一步可以重點考慮產業落地問題：「它們是首先抓住了一個概念，然後佔了一個先機。但是相對能夠落地的產業應用還是比較少的，這是它們的軟肋。所以我認為，你們一定要注意應用，要打造你的優勢。」
人才短缺問題日益突出
報告指出，數據管理環節漏洞較多，是大數據發展面臨的首要問題，包括由此引發的運營成本過高、資源利用率低、應用部署過於復雜等難點。而我們更關注的是另一大問題。
我們會發現，大數據領域里數據是有了，但是能駕馭這些數據的人是極其匱乏的。比如說大數據的專業人才方面，現在分析類的人才，市場是供不應求，缺口非常大，而項目管理類的人才，供給又遠遠大於需求，所以結構上還不平衡。高端的人才奇缺，這是最突出的問題。」
發展大數據要謹防人才「眼高手低」
大數據的核心就是數據的抓取與分析，而分析環節，目前離不開人工設置變數，建立模型。所謂「差之毫釐，謬之千里」，大數據分析對人才的要求很高。但首份大數據發展報告卻揭示，我國大數據人才能搞管理的不少，真正能做分析的卻遠遠不夠，這是典型的「眼高手低」，勢必傷害大數據產業的長遠發展。人才短板可以從教育方面著手彌補，探索新的人才培養模式。比如，將高校大數據系列課程分為理論教學和技術教學兩方面；比如社會上優質的專注大數據人才培養機構等多方面進行。

10. 大資料庫是什麼東東啊

你好，朋友，很高興回答你問題.行業能否成為你的天堂，取決的因素太多太多，在你做出決定之間前，作為行業過來人的我，真心建議你對自己進行全方位的評估！