大数据招聘数据分析（大数据分析人才招聘）

大数据就业前景怎么样?分析方法有哪些?

可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

更重要的是，大数据分析有助于我们监测和预测流行性或传染性疾病的暴发时期，可以将医疗记录的数据与有些社交媒体的数据结合起来分析。比如，谷歌基于搜索流量预测流感爆发，尽管该预测模型在2014年并未奏效——因为你搜索“流感症状”并不意味着真正生病了，但是这种大数据分析的影响力越来越为人所知。

行业前景可观，未来可期。随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。大数据从业人员的两个主要趋势是：大数据领域从业人员的薪资将继续增长；大数据人才供不应求。

就业领域广泛：大数据分析师几乎覆盖了所有的行业，包括数据类公司、咨询公司到物流、传媒公司等。在一线城市的互联网、金融和电子商务行业，大数据分析师的需求尤为旺盛。职业发展潜力巨大：随着大数据技术的发展，大数据分析师需要不断学习新的技术和方法，提高自己的数据分析能力。

大数据作为一个全新互联网的产业，仍然处于快速发展初期，根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将高达1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。大数据主要的三大就业方向 大数据系统研发人才、大数据应用开发人才和大数据分析人才。

招聘信息数据通过大数据分析平台重点分析以下几点

1、职位区域分布，职位薪资区间分布，职位相关公司的福利，职位相关技能要求。具体分析如下：分析大数据职位的区域分布情况。分析大数据职位薪资区间分布情况。分析大数据职位相关公司的福利情况。分析大数据职位相关技能要求情况。

2、从企业方面来说，大数据人才大致可以分为产品和市场分析、安全和风险分析以及商业智能三大领域。产品分析是指通过算法来测试新产品的有效性，是一个相对较 新的领域。在安全和风险分析方面，数据科学家们知道需要收集哪些数据、如何进行快速分析，并最终通过分析信息来有效遏制网络入侵或抓住网络罪犯。

3、行业一旦形成便倾向于遵循流程或政策，但是，在涉及大数据计划时，需要不断评估和完善以实现任何大目标。企业领导者，通常是CIO，需要通过提供实时反馈的正确监控解决方案进行评估，并通过更改和改进做出响应。尽管这似乎是一个耗时的过程，但从长远来看，它实际上是节省时间的过程。

4、漏斗分析比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

大数据背景下招聘渠道有哪些

网络招聘平台：互联网的普及使得在线招聘平台成为企业找寻人才的首选。这些平台通过大数据分析和算法匹配，能够快速筛选出符合企业需求的候选人。同时，网站发布的招聘信息能够吸引到更多的求职者关注，提高招聘效果。 社交媒体招聘：社交媒体平台如LinkedIn、Facebook等也成为了企业广泛使用的招聘渠道。

综合性渠道（前程无忧、智联招聘、猎聘网）（1）前程无忧是国内最从在国外上市的招聘企业，是一家综合性招聘网站，招聘效果很好，有特别在南方发展的更好，有南无忧的说法。

就目前来说，德勤社招最得力的渠道是员工推荐，占整个最终招聘量的45%.于是，四五年前，我们把员工推荐的项目政策重新进行了改革，以提高大家的积极性。比如员工推荐的奖励金额从原来的半年后付一半、一年后付全额，改为了把人介绍过来就付一半、三个月后付全额。这样员工有很大积极性。

招聘工作的渠道有很多，比如BOSS直聘、智联招聘、前程无忧、猎聘网、脉脉等。BOSS直聘 作为一款BOSS与求职者直接开聊的招聘工具，通过去除中间环节、简历＋行为数据匹配等方式提升招聘效率，平台覆盖主流互联网公司、金融、文化传媒、汽车房地产等行业。

就目前国内市场而言，高端人才大部分还是得通过猎头公司进行招聘！其他的渠道相对来说效果没那么好。

大数据就业岗位有哪些

**可视化工具开发工程师**：数据可视化将复杂的数据以图形化的方式展示出来，使得决策者能够直观理解数据背后的意义。这一岗位要求工程师不仅要有技术能力，还要有良好的设计感和用户体验理解。 **信息架构师**：大数据时代对数据的管理和利用提出了更高的要求。

大数据方面的就业的方向主要分为三个：数据分析类。系统研发类。应用开发类。他们可以胜任的岗位有大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。大数据分析师专家，大数据挖掘师，大数据算法师、大数据运维工程师等。大数据方向的就业选择性是非常多的。

大数据方向挣钱多的岗位 （1）大数据系统研发工程师：负责大数据系统研发工作，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库架构设计以及数据库详细设计、优化数据库构架、解决数据库中心建设设计问题。他们还负责集群的日常运作、系统的监测和配置、Hadoop与其他系统的集成。

数据分析师：数据分析师是大数据行业中的核心岗位之一。他们负责收集、处理和分析大量的数据，为企业提供决策支持。数据分析师需要具备良好的统计学和编程技能，能够熟练使用各种数据分析工具和编程语言。 数据工程师：数据工程师负责设计、构建和维护大数据平台和基础设施。