人才大数据库
1. 大数据需要什么人才
说到大数据，肯定少不了分析软件，这应该是大数据工作的根基，但市面上很多各种分析软件，如果不是过来人，真的很难找到适合自己或符合企业要求的。
小编通过各大企业对大数据相关行业的岗位要求，总结了以下几点：
（1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
（3）会用脚本语言进行数据分析，Python or R
（4）有获取外部数据的能力，如爬虫
（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等
对于学习大数据，总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。
1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。
2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，不然到了公司就一脸懵逼啦。
3、学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。
当然，学习数学与应用数学、统计学、计算机科学与技术等理工科专业的人确实比文科生有着客观的优势，但能力大于专业，兴趣才会决定你走得有多远。毕竟数据分析不像编程那样，需要你天天敲代码，要学习好多的编程语言，数据分析更注重的是你的实操和业务能力。如今的软件学习都是非常简单便捷的，我们真正需要提升的是自己的逻辑思维能力，以及敏锐的洞察能力，还得有良好的沟通表述能力。这些都是和自身的努力有关，而不是单纯凭借理工科背景就可以啃得下来的。相反这些能力更加倾向于文科生，毕竟好奇心、创造力也是一个人不可或缺的。一、计算机编码能力实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。举例来说，现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中拾取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。二、数学及统计学相关的背景国内BAT为代表的大公司，对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。缺乏理论背景的数据工作者，按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意义的结果，并且那样的结果还容易误导你。只有具备一定的理论知识，才能理解模型、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题。三、特定应用领域或行业的知识大数据工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助。
2. 现在人才市场需要什么大型数据库
现今市场主要用的就是SQL或ORECAL两种数据库,哪个学好了都非常有用!
3. 如何建立企业“人才库”
作为理财师，我接触过很多的企业，对于人才库的建立也给一些企业客户做过专门的方案，对于企业如何建立人才库的个人我建议有如下几个基本的注意事项，下面我具体的给打击说明一下：
企业的人才库，建立阶段需要注意多个方面的情况：
第一、企业的自己的员工储备必须要引起足够的重视，也就是说本企业的工作人员有什么用的才能，必须记录下来，因为有的工作人员可以适应好几个岗位，当有的岗位缺少人的情况下，可以考虑内部培养和调动。
第二、企业要注意的是面试过的应聘者，把他们的资料和情况要储备起来。企业在招聘的时候，因当时岗位招满而没录用的面试者，我们应该与之沟通，将他录入人才库，当企业需要的时候，可以再与面试者联系。
第三、我建议人力资源部门的工作人员，要在录用他之前最好与他们经常保持联系，一方面可以了解他的具体状况，另一方面还可以增加他对公司的好感。
第四、企业的简历也是很重要的一种人力储备，我们可以根据公司经常需要招聘的一些岗位搜索一些，我们企业比较需要的简历储备起来，如果有时候企业紧急招聘人的时候可以直接进行再联系。
第五、企业的人才库，必须把工作人员的档案的建立起来，而且要十分的健全，这点十分的重要，可以很好的完善企业的人才流动和企业的人才了解。
第六、平时要注重企业工作人员和应聘人员的档案健全工作，不仅要收集这些人的基本信息，还要注意收集他们的动态信息，还工作人员和储备应聘人员的职业规划以及发展意向。
综合上面的需要大家可以看出，我们建立企业人才库，需要的是对本企业工作人员的全名了解，需要在面试时多挖掘应聘者的潜能，需要建立应聘者对企业良好的感觉，这样的好感，也是一种企业人才储备的关键点。
4. 事业单位的大数据库管理人员主要从事哪些工作
要求高，做事少。有问题找外包。。。。。。。
自己做事的少，记住是“管理人员”，重管理
5. 国外大数据人才培养主要集中于什么专业
1、大数据系统研发工程师
大数据系统研发工程师是负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等，同时，还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等。大数据系统研发工程师是任何构设大数据系统的企业都必须的，因而这类岗位需求比较大。
2、大数据应用开发工程师
在当前的互联网领域，企业已经成为大数据应用的主体。大数据应用开发工程师是负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapRece，他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。
3、大数据分析师
大数据分析师主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。随着数据集规模不断增大，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求将持续增长，具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才，他们所从事的是热门的分析师工作。
4、数据可视化工程师
数据可视化的开发和大部分项目开发一样，也是根据需求来根据数据维度或属性进行筛选，根据目的和用户群选用表现方式。同一份数据可以可视化成多种看起来截然不同的形式。数据可视化工程师负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，清楚地揭示数据中的复杂信息，帮助用户更好地进行大数据应用开发，如果能使用新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那么，就成为很受欢迎的人才。
5、数据安全研发人才
数据安全研发人才主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施，而对于数据安全方面的具体技术的人才就更需要了，如果数据安全技术，同时又具有较强的管理经验，能有效地保证大数据构设和应用单位的数据安全，那就是抢手的人才。
6. 如何建立企业人才库
企业如何建立人才库？
1、人才库分为三类：
（1）本公司员工储备。本公司员工有的人可以适应好几个岗位，当这此岗位空缺时，可以考虑内部培养、调动。
（2）面试过的应聘者储备。有些面试者因当时岗位招满而没录用的，可以与之沟通，将他录入人才库，当有更适合他的岗位时再与他联系，在录用他之前最好与他保持联系，一方面可以了解他的状况，另一方面还可以增加他对公司的好感。
（3）简历储备。可以就公司常招的一些岗位搜索一些简历储备起来，当有需要的时候再联系。不过这种方式面试率不高。
2、人才库建立的要点：
（1）公司员工档案的建立与健全很重要。平时要注重员工档案的健全工作，不仅要收集员工的基本信息、动态，还要了解他们的职业规划、发展意向。
（2）面试时多挖掘应聘者的潜能，建立应聘者对企业的好感，或许当时他应聘的岗位并不适合他，如果没有录用他，打电话告知他原因及录入企业人才库的信息，表示希望以后能有机会与他共事。
（3）招聘淡季时，多渠道收集本公司常招岗位的简历，多储备些，到真正要招的时候就可以主动联系他们。
人才库是一个系统性的工作，同时一般企业都建立自己的系统，当然有钱的企业会选择用一些erp软件。
其实个人认为，建立人才库，首先几个大的方面的工作要搞清楚：
1、你需要什么样的高度？针对公司什么样的发展去拟定多大规模？这是一个计划目标。
2、人才库是包括一系列工作，需要确定几个模板，例如：渠道、数据分类、高中低端、与特殊岗位适合的匹配度人群、简历库的筛选功能及储存等
3、优秀人才及可塑性待培养等中高端人才的储存，也是一个系统性工作，要对于这类人才的简历或评价等做出一系列详细细致的储存方式。 个人认为，对于人才库的建立，大多数公司主要是针对简历筛选的便捷，以及渠道与简历库之间良好转换并供以简历库数量不断增加的方式，例如官网简历投递的入口、员工推荐的入口、官方论坛提供等类似渠道入
口到简历库的完善。各部门针对不同权限对于各简历库存放模板的入口要进行严格的配置，选择适合人才等。
对于这一系统性工作，可能存在很多的问题：
如以软件系统来建立储存库：
优势：系统较快、分类清晰、流程化可操作性强
劣势：运营成本高、原始数据真实性、专人专岗的数据维护工作 优势：灵活、简历选择人为因素较强
劣势：效率低、分类不细致、数据不够精确
以上都是简历在人才库的维护选型为主要分界线，但如果你们谈到的是渠道方面的话，那么接下来给予几个建议：
1、门户窗口的简历搜集
2、员工专门的推荐窗口及奖励制度
3、招聘人员和招聘力度的加大，招聘制度的细化和激励制度的成本投入
4、与人才机构联盟合作或直接人才机构协议合作的方式
等等
主要想到了这些，你提出的问题并没有描述清楚你公司的一些环境背景、你创建简历库完成的进度，和你遇到的问题到底是什么？这无法进行针对性的回答。
还是根据个人所在公司不同，结合公司的考虑去进行创建；其实真正的人才库，细化起来的工作还是相当繁多复杂的，不仅仅是简单的简历搜集等工作，还有更多的适合部门员工储备，员工内部和外部招聘简历库
的区分，系统的评价系统，什么样的人可以做储备，什么样的人优秀到适合各个部门的应用等分类，确定出他们的各个状态等细化工作。 所以建立人才库要方向与细化的数据分类，才是很难突破的重点，大家多交流，希望有更多能者的人提出更好的建议。当然有能直接拿出一套方案和系统文件的更好，哇哈哈~
建立企业人才库方案
对于企业发展来讲，百年大计，人才为先。为适应企业健康有序快速发展的步伐，人才战略势必提到企业百年大计之首要任务上来。
一般来讲，一个企业的人才库架构，应该分为三个层次（高层人才库、中层人才库、基层人才库），即人才梯队。有的企业还需要专门构建专业技术型人才库和储备人才库。
如果我公司希望建立一支合格的人才梯队，在需要人才的时候，永远有合适的人选，就必须明确企业现阶段及未来所需的人才种类，合理地从社会和企业内部予以引进、培养和储备人
并定期对企业已聘人员进行评估和管理，调整、安排好人才的职务，提拔有实力的员工，确保他们是工作在最适合自己的职位上，从而发挥其最大潜力。
具体实施办法：
首先要建立一个良好的人力资源体管理部门，专门负责人才的招聘、筛选、安置、培训、奖励、安抚和挽留等事项，并负责保密。
其次，要建立并完善企业人才招聘、培训、考核、奖罚、晋升机制，做好人才储备及在职人员管理的工作。
另外，建立企业文化管理机制，丰富员工文化生活，增强企业凝聚力，也是巩固企业人才库稳定性的一个重要环节
与此同时，企业管理部门要做好人才管理机制实施的监管工作，确保人才管理的规范性
人才库应该是一个动态的库，做好以下几点，可以帮助企业的人才梯队不断补充、提拔有潜力、有能力的员工，适应企业不断发展的人才需求。
1.建立并完善人才招聘机制 , 人力资源部应根据企业现阶段及未来所需的人才情况，做出全年招聘计划表，通过互联网、招聘会、报刊招聘广告、企业内部员工推荐等方式收集人才信息。根据不同时期的用人需要，对所储备的人才进行面试、筛选和任用。
对于暂时没有职位需求的优秀人才，存入储备人才库，以备将来需要时调用，防止人才断层（当企业内的某个职位由于业务的变动、前任提升、退休或辞职等种种原因出现空缺时，保证有两到三名的合适人选接替这个位置）。此类人才虽然暂时不能在企业就职，但是人力部门的负责人需要至少每2个月联系一次，与其沟通本企业的发展，并获得对方最新联系方式。
营造企业人才磁场，宣扬企业招贤纳才的形象，以便吸引优秀人才。
2.建立并完善员工培训机制即人才培养机制，帮助员工在企业中成长为人才根据企业现状和未来发展趋势，制定适合企业的培训教材
根据每个员工不同的特点，针对性地做出小组培训计划，安排在企业中有晋升可能的员工参加培训，充分发掘其潜力，帮助他们适应更高岗位的需求。
7. 大数据需要什么人才
大数据需要以下六类人才：
一、大数据系统研发工程师。
这一专业人才负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等，同时，还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等，这一类人才是任何构设大数据系统的机构都必须的。
二、大数据应用开发工程师。
此类人才负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapRece，他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。其中，ETL开发者是很抢手的人才，他们所做的是从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要，将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，为提取各类型的需要数据创造条件。
三、大数据分析师。
此类人才主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。随着数据集规模不断增大，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求将持续增长，具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才，他们所从事的是热门的分析师工作。
四、数据可视化工程师。
此类人才负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，清楚地揭示数据中的复杂信息，帮助用户更好地进行大数据应用开发，如果能使用新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那么，就成为很受欢迎的人才。
五、数据安全研发人才。
此类人才主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施，而对于数据安全方面的具体技术的人才就更需要了，如果数据安全技术，同时又具有较强的管理经验，能有效地保证大数据构设和应用单位的数据安全，那就是抢手的人才。
六、数据科学研究人才。
数据科学研究是一个全新的工作，够将单位、企业的数据和技术转化为有用的商业价值，随着大数据时代的到来，越来越多的工作、事务直接涉及或针对数据，这就需要有数据科学方面的研究专家来进行研究，通过研究，他们能将数据分析结果解释给IT部门和业务部门管理者听，数据科学专家是联通海量数据和管理者之间的桥梁，需要有数据专业、分析师能力和管理者的知识，这也是抢手的人才。
8. 开展全民健身运动的下一句是什么
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9. 大数据库工程师和java工程师哪个前景好或者薪酬高，大数据库工程师学习要求多吗
大数据近年来越来越火，因为有了它，好像什么行业都能精准分析。但是，大数据本身的发展却很少有人分析。近日，国家信息中心、南海大数据应用研究院联合发布了《2017中国大数据发展报告》，首次把中国大数据本身的发展特点和存在的问题，全面呈现了出来。
用大数据来了解大数据
这份报告全面汇聚了国家发改委互联网大数据分析中心、国家信息中心、“一带一路”大数据中心所掌握的30多个种类，总计40多亿条相关数据，综合运用多种大数据分析方法，对我国大数据产业发展进行了全面分析。所以，称得上是用大数据来了解大数据。
北京、广东、上海大数据发展位居前三
报告显示，我国大数据发展总体处于起步阶段。但是从地域上看，就有意思了。
国家信息中心信息化研究部副主任、南海大数据应用研究院院长于施洋指出：“从地域分布，从各个省来说，北京排第一，这个不足为怪，东部沿海地区这些省份排在前面，大家也都能够想象。但是在西南地区，四川、重庆、贵州这三个地方异军突起，是我们大数据发展的第二个增长极。”
产业落后是地方大数据发展的突出短板
具体来看，各省份大数据发展指数的排名中，贵州、重庆、四川，紧随东部沿海省份，全部排进了前十名，领先任何一个中部省份。分析认为，这主要是地方政策引领的结果。这三个西部省市，早早都把大数据产业的发展作为重点工程来打造。对于这种“弯道超车”现象，国家行政学院教授汪玉凯建议，这些地方下一步可以重点考虑产业落地问题：“它们是首先抓住了一个概念，然后占了一个先机。但是相对能够落地的产业应用还是比较少的，这是它们的软肋。所以我认为，你们一定要注意应用，要打造你的优势。”
人才短缺问题日益突出
报告指出，数据管理环节漏洞较多，是大数据发展面临的首要问题，包括由此引发的运营成本过高、资源利用率低、应用部署过于复杂等难点。而我们更关注的是另一大问题。
我们会发现，大数据领域里数据是有了，但是能驾驭这些数据的人是极其匮乏的。比如说大数据的专业人才方面，现在分析类的人才，市场是供不应求，缺口非常大，而项目管理类的人才，供给又远远大于需求，所以结构上还不平衡。高端的人才奇缺，这是最突出的问题。”
发展大数据要谨防人才“眼高手低”
大数据的核心就是数据的抓取与分析，而分析环节，目前离不开人工设置变量，建立模型。所谓“差之毫厘，谬之千里”，大数据分析对人才的要求很高。但首份大数据发展报告却揭示，我国大数据人才能搞管理的不少，真正能做分析的却远远不够，这是典型的“眼高手低”，势必伤害大数据产业的长远发展。人才短板可以从教育方面着手弥补，探索新的人才培养模式。比如，将高校大数据系列课程分为理论教学和技术教学两方面；比如社会上优质的专注大数据人才培养机构等多方面进行。
10. 大数据库是什么东东啊
你好，朋友，很高兴回答你问题.行业能否成为你的天堂，取决的因素太多太多，在你做出决定之间前，作为行业过来人的我，真心建议你对自己进行全方位的评估！