大数据研究生就业

首先，当前整个IT行业对于大数据和云计算人才的需求量还是比较大的，近几年相关方向研究生的就业情况还是比较不错的，一方面岗位级别比较高，另一方面薪资待遇也比较可观，而且薪资待遇正呈现出逐年上升的发展趋势。目前大数据和云计算在技术体系上已经趋于成熟，正处在落地应用的初期阶段，相对于大数据来说，云计算技术的落地应用已经初具规模。云计算的应用目前正在经历从IaaS向PaaS和SaaS发展，在用户分布上也逐渐开始从互联网企业向广大传统企业过渡，未来的市场空间还是非常大的。云计算领域的相关岗位涉及到三大方面，其一是云计算平台研发；其二是云计算平台应用开发；其三是云计算运维，这些岗位的整体人才需求数量还是比较大的。大数据领域的人才需求主要围绕大数据的产业链展开，涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，岗位多集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等几个岗位。从人才需求的层次上来看，目前大数据领域的人才需求正在从研发型（研究生）向应用型（本科教育）和技能型（职业教育）转换，人才需求数量也会随着大数据的落地应用而不断增加。最后，虽然大数据和云计算各有不同的关注点，但是在技术体系结构上，都是以分布式存储和分布式计算为基础，所以二者之间的联系也比较紧密。另外，大数据、云计算和物联网三者之间的联系也比较紧密，未来物联网将是整合多个技术（包括人工智能）的重要应用场景，应该重点关注一下。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

首先，从大数据行业发展趋势以及产业结构升级的大背景综合来看，未来大数据专业的就业前景还是非常值得期待的。大数据领域的就业有以下几个特点：第一：人才需求层次丰富。由于大数据行业的产业链比较长，所以在人才需求的层次上也比较丰富，既需要有创新能力的研发型人才，也需要应用型人才和技能型人才，所以不论是研究生还是本科生、专科生，都能够在大数据领域找到自己的位置。第二：人才需求潜力较大。大数据行业之所以受到了广泛的关注，一个重要的原因是大数据开辟出了新的价值领域，这个价值领域的核心就是数据的价值化。在5G通信和物联网技术发展的共同推动下，未来大数据领域将逐渐释放出大量的就业岗位。目前大数据人才主要就业在互联网、金融行业，未来大数据人才将全面走向传统行业，可以说未来有数据的地方就会需要大数据专业人才。第三：上升空间大。大数据目前正在成为推动科技创新的重要力量，大数据不仅推动了物联网的发展，也在很大程度上推动了人工智能领域的发展，因为数据是人工智能发展的三个核心因素之一（数据、算法、算力）。所以从这个角度来看，大数据专业人才未来的发展空间和上升空间都相对比较大。最后，虽然大数据未来的就业前景比较广阔，但是学习大数据的过程还是比较辛苦的，一方面大数据是典型的交叉学科，需要学习的内容比较多，另一方面大数据自身的学习难度也相对比较大。由于目前大数据尚处在落地应用的初期，所以在条件允许的情况下，最好读一下研究生。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

首先，当前有很多大学都陆续开设了大数据专业，所以选择大数据专业也有很多高校可以选择，虽然大数据专业的开设时间比较短，但是由于大数据技术体系已经趋于成熟，而且在研究生阶段已经积累了大量的培养经验，所以当前选择大数据专业也会有一个比较好的学习体验。从当前的技术发展趋势来看，未来大数据领域的创新空间还是非常大的，而且大数据自身的价值空间就非常大，围绕大数据也可以建立起一个庞大的产业生态，这会释放出大量的专业人才需求。随着工业互联网的落地，未来大数据领域的专业人才需求量会不断加大，而且大数据领域对于人才的需求类型还比较多元化，不仅需要高端人才，也需要大量的应用型人才。产业互联网时代是平台化时代，平台化时代里，不同的企业会根据自身的定位来制定不同的发展规划，比如大型科技（互联网）公司会布局平台的研发，包括大数据平台、云计算平台、物联网平台、人工智能平台等等，基于这些平台可以构建起自己的技术生态，从而实现自己的价值空间。如果要从事平台研发，需要具有一定的创新能力，通过读研来提升自身的创新能力是不错的选择。对于广大的中小型公司来说，基于各种技术平台来完成行业应用创新是比较现实的选择，比如基于大数据平台来完成行业创新就有很大的创新空间，随着诸多企业实现业务上云之后，大数据将成为诸多企业下一步的诉求。综合来看，未来不论是做平台研发，还是做行业创新应用，产业领域都需要大量的大数据人才。当然了，由于当前大数据技术正处在落地应用的初期，所以读研是不错的选择。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

一、毕业研究生就业质量相关分析（一）薪酬水平薪酬区间：贵州大学2017届毕业研究生月薪主要分布在4001-5000元区间（24.68%），其次为3001-4000元区间（21.88%）和5001-6000元区间（19.08%）。薪酬满意度：贵州大学2017届毕业研究生对目前工作薪酬的满意度为65.39%，其中“非常满意”占比5.34%，“满意”占比20.61%。（二）专业相关度总体专业相关度：贵州大学2017届毕业研究生目前就职岗位与所学专业的相关度为82.44%，可见毕业生所学专业知识及技能与实际工作的契合度较高，能够学以致用。从事低专业相关度工作的原因：主要为“本专业相关工作就业机会少”（42.03%）和“本专业相关工作与自己的兴趣不符”（13.04%）。（三）工作满意度贵州大学2017届毕业生对目前工作的满意度92.10%，其中“非常满意”占比21.23%，“满意”占比36.05%。（四）岗位一致性总体岗位一致性：贵州大学2017届毕业研究生认为自身岗位与理想一致的比例为83.46%，其中12.98%的毕业生表示自身岗位与理想“非常一致”。（五）工作各方面认可度评价贵州大学2017届毕业研究生对目前工作各方面的认可度均在91.00%以上，其中对“岗位培训机会”的认可度相对较高，为94.15%。二、本科毕业生就业质量相关分析（一）薪酬水平薪酬区间：贵州大学2017届本科毕业生月薪主要分布在在3001-4000元区间（38.36%），其次为2001-3000元区间（23.29%）和4001-5000元区间（19.36%）。薪酬满意度：贵州大学2017届本科毕业生对目前工作薪酬的满意度为71.56%，其中“非常满意”占比7.80%，“满意”占比25.36%。（二）专业相关度总体专业相关度：贵州大学2017届本科毕业生目前就职岗位与所学专业的相关度为80.48%，可见毕业生所学专业知识及技能与实际工作的契合度较高，能够学以致用。从事低专业相关度工作的原因：主要为“本专业相关工作与自己的兴趣不符”（32.34%）和“本专业相关工作就业机会少”（23.10%）。（三）工作满意度贵州大学2017届毕业生对目前工作的满意度为90.41%，其中“非常满意”占比17.87%，“满意”占比38.35%。（四）岗位一致性总体岗位一致性：贵州大学2017届本科毕业生认为自身岗位与理想一致的比例为79.79%，其中10.88%的毕业生表示自身岗位与理想“非常一致”。（五）工作各方面认可度评价贵州大学2017届本科毕业生对目前工作各方面的认可度均在83.00%以上，其中对“行业前途”的认可度相对较高，为91.78%。三、用人单位对毕业生的评价（一）用人单位对毕业生的认可度用人单位对贵州大学毕业生的认可度较高，为94.29%；其中“非常认可”所占比例为28.57%，“认可”所占比例为38.57%。（二）用人单位对毕业生适应工作岗位时间评价60.76%的用人单位认为贵州大学毕业生适应工作岗位的时间在3个月以内，27.85%的用人单位认为贵州大学毕业生适应工作岗位的时间在3-6个月。（三）用人单位对毕业生素质的评价用人单位对贵州大学毕业生各项素质能力的满意度均在95.00%以上、其中对语言表达能力、自主学习能力、组织协调能力和专业知识与技能的满意度均达到100.00%。

从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，所以当前想进入大数据领域，可以考虑读一下研究生。大数据行业目前正处在落地应用的初期，所以整个行业目前对于研发型人才的需求量要相对大一些，岗位需求多集中在大数据平台研发、大数据应用开发和大数据分析等岗位，目前大数据相关岗位的薪资待遇还是比较可观的。另外，目前云计算、物联网等领域对于大数据人才的需求量也比较大，云计算领域需要借助于大数据技术向行业领域深入，以便于构建“全栈云”，而物联网领域需要借助于大数据技术来奠定智能化基础，未来物联网领域的发展会进一步拓展大数据人才的就业渠道。除了读研之外，通过自主学习结合岗位任务锻炼，也可以进入大数据行业发展，但是在岗位选择上应该关注于应用型和技能型岗位，比如大数据运维岗位对于学历的要求往往并不高。要想通过学习大数据运维知识而进入大数据行业，应该注重三方面知识的学习，其一是学习基本的网络知识；其二是学习大数据平台知识，比如从Hadoop和Spark开始学习就是不错的选择；其三是学习一定的程序设计知识，虽然运维岗位对于编程的要求并不高，但是掌握编程还是相对比较重要的。学习大数据知识不仅需要具备一定的基础（数学、统计学、计算机），还需要特别注重动手实践能力的培养和行业知识的累积，学习大数据技术并不建议完全自学，建议在掌握了一定的技术基础之后，通过岗位任务来获得进一步的学习和技术能力的提升。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

一、毕业生的规模贵州大学2017届毕业生共10280人，其中毕业研究生2080人，占毕业生总人数的20.23%；本科毕业生8200人，占毕业生总人数的79.77%。二、就业率及毕业去向1．就业率贵州大学2017届毕业生就业率为86.74%；其中毕业研究生就业率为81.44%；本科毕业生就业率为88.09%。2．毕业去向贵州大学2017届毕业生以“其他录用形式就业”为主（35.15%），“签就业协议形式就业”（31.89%）和“升学”（11.55%）次之；分学历层次来看，“签就业协议形式就业”（42.74%）为毕业研究生主要去向；“其他录用形式就业”（36.90%）为本科毕业生主要毕业去向。3.未就业分析贵州大学2017届未就业的毕业生共1363人（占比13.26%，其中毕业研究生386人，本科毕业生977人），对未就业毕业生进一步调研显示：毕业研究生中，未就业的主要原因包括“在准备公务员、事业单位等各类招考”（48.57%）和“正在择业尚未落实就业单位”（35.36%）；本科毕业生中，未就业的主要原因包括“在准备公务员、事业单位等各类招考”（50.94%）和“正在择业尚未落实就业单位”（30.51%）。4.就业行业分布贵州大学2017届毕业生行业布局与我校专业设置及培养定位相契合；主要流向了“建筑业”（11.53%）、“信息传输、软件和信息技术服务业”（9.66%）和“教育”业（9.44%）。5.就业职业分布贵州大学2017届毕业生所从事的职业主要为“工程技术人员”（33.08%）、“办事人员和有关人员”（16.81%）和“其他专业技术人员”（8.63%）。6.工作类型分布贵州大学2017届毕业研究生和本科毕业生目前工作类型均主要为“工科类”，占比分别为42.24%、55.65%。三、继续深造情况1.国内升学升学率：贵州大学2017届毕业研究生中，共有121人选择国内升学深造，升学率为5.82%；本科毕业生中，共有1066人选择国内升学深造，升学率为13.00%。本科毕业生升学率在20.00%以上的专业分布如下所示。升学院校分布：毕业研究生升学院校主要为“985 高校”，占比为53.33%；本科毕业生升学院校主要为本校（49.25%），其次为“985 高校”（25.71%）。2.出国（境）贵州大学2017届毕业生中，共有71人选择出国（境）深造（0.69%）；其中毕业研究生9人，本科毕业生62人。进一步对出国（境）留学深造的毕业生进行分析。留学国家（地区）分布：出国（境）留学毕业研究生主要流向了荷兰（2人）、日本（2人）；本科毕业生主要流向了英国，占比为30.65%，其次为澳大利亚（27.42%）和日本（11.29%）。3.继续深造与出国的原因贵州大学2017届毕业研究生和本科毕业生选择继续深造与出国的原因均主要为“提升综合能力”，占比分别为56.90%、54.83%；其次为“对专业感兴趣”，占比分别为31.03%、29.12%。4.继续深造与出国的满意度贵州大学2017届毕业研究生对继续深造与出国的满意度为87.93%，其中“非常满意”占比18.97%，“满意”占比 43.10%；本科毕业生对继续深造与出国的满意度为89.20%，其中“非常满意”占比19.46%，“满意”占比36.79%。

统计学是大数据的三大基础学科之一，所以在大数据时代背景下，统计学未来的就业面还是比较广阔的。随着大数据的不断发展，统计学在大数据时代有了新的含义，这就要求统计学专业的学生一方面要掌握统计学知识，另一方面也要掌握一定的大数据知识。因为在大数据时代，统计学的相关理论也需要发展，比如小数据时代的“抽样”和大数据时代的“全样”。我在2016年曾经作为评委，参加了一个研究生的大数据大赛，在这次大赛中，有不少代表队的参赛选手就是统计学专业的，这说明统计学专业非常关注大数据的发展和相关技术的掌握。不少统计学专业的参赛选手有非常优秀的表现，充分体现了统计学在数据分析领域的专业性。对于统计学专业的毕业生来说，未来的就业可以考虑以下几个领域：第一：互联网领域。互联网领域是统计学就业的一个大的领域，互联网公司往往掌握了大量的数据，如何让这些数据充分体现出价值是互联网公司考虑的重点问题，而数据分析是数据价值化的重要方式，所以对于统计学专业的毕业生来说，互联网领域有充分的发展空间。第二：传统生产企业。随着产业互联网的发展，大数据、物联网、人工智能等技术将逐渐落地到广大的传统生产企业中，大量的传统企业需要配备数据分析人员，而统计学专业的毕业生往往比较适合类似的岗位。第三：金融领域。金融领域一直对数据非常敏感，也是统计学毕业生就业的常见渠道之一，在互联网时代，金融领域对于数据分析人才依然有较大的需求。在大数据时代，数据分析具有一定的普遍性，未来会有更多的行业需要数据分析人才，从这个角度来看，未来统计学专业的就业前景应该不错。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在百度写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

随着近十几年高校的扩招，现在大学生的数量越来越多，每年高校应届毕业生高达900万。于是很多的人的调侃道：一个月3000块钱招不来一个农民工，但却可以招来一个大学本科生。这在很大的程度上道出了很多本科生的无奈，同时也更加显示出大学生就业的尴尬。大学生就业同样的，现在越来越多的大学生将考研作为自己未来人生规划的一部分，并投入到考研的大军。2018年考研报考人数为238万，2019年考研报考人数达290万，仅仅一年人数就激增了50多人。于是，又有人说：随着考研人数的增加，研究生越来越不值钱了，现在的研究生学历遍地都是。研究生今天，小编就和大家聊一下，研究生学历的人真的遍地都是吗？研究生真的越来越不值钱了吗？首先、我们来看一下近年来全国研究生报录比例历年来研究生报录比由上图我们可以看出：就报考人数来说，除了2014年以及2015年考研人数出现小幅的减少，从2010年-2019年，考研人数总体上呈现增长态势，尤其是近三年，考研人数快速上涨并突破20%增长率大关；就录取人数而言，从2010年-2019年，高校研究生招生数量呈现稳步扩招趋势，在将来这一趋势也将继续。以1995年全国招生4万人研究生为基数（数据来源：中国教育在线）开始计算，截止2018年（2018年招生70万左右），1995年-2018年总的研究生数量为817万左右。因为1995年之前招生数量相对较少，所以1995年之前的研究生数量我们暂定在20万，也就是说全国研究生（包括在校生）数量为837万。研究生如果按照中国总人口15亿计算，那么全国研究生学历的人数比例为0.54%，这也就意味着每10000个人中有研究生学历的为54人。0.54%，你对这个数据是否有概念呢？你是否还在担心研究生学历贬值呢？虽然研究生扩招是大势所趋，但研究生遍地跑还是夸张了点。考研对于以上，你怎么看呢？你认为现在考研的价值大吗？欢迎你的留言。

首先，本科阶段大数据专业的学生尚未大面积毕业，所以目前还没有更多的就业数据可以参考，但是大数据方向研究生的就业情况还是比较不错的，从2019年的秋招情况来看，大数据开发岗位的人才需求量还是比较大的，而且薪资待遇也相对比较高。从当前大数据行业的发展趋势来看，大数据专业的就业前景还是比较广阔的，原因有以下几点：第一：产业互联网促进大数据落地应用。随着互联网逐渐进入产业互联网阶段，大数据也迎来了快速发展期，一方面大数据是产业互联网的重要技术组成部分，另一方面大数据也为产业互联网开辟出了新的价值空间。从产业互联网的整体技术组成来看，大数据技术体系不仅承担了技术创新的任务，同时也承担了价值提升的任务，产业互联网自身的很大一部分价值要通过大数据来进行体现。第二：大数据应用场景逐渐成熟。随着大量传统企业纷纷实现了“业务上云”，大数据的应用场景也越来越成熟了，这会在很大程度上促进大数据人才的就业。随着大数据技术体系的逐渐成熟，以及大数据平台的逐渐落地应用，未来大数据领域的人才需求将逐渐从研发型人才向技能型人才过渡，所以未来本科生和专科生也会有较好的就业前景。第三：大数据是智能化的基础。大数据本身并不是目的，大数据的目的是应用，而人工智能正是大数据应用的一个重要出口，因为人工智能技术研发的三大基础之一就是数据，所以未来的智能化时代一定离不开大数据的支撑。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！