数字经济背景下大数据专业大学生就业的影响因素分析

伴随数字经济蓬勃发展，大数据技术已成为推动经济增长的核心驱动力，而大数据作为数字经济时代的关键生产要素，正深刻改变着各行业的发展模式和人才需求结构。在此背景下，我国高校纷纷设立大数据技术专业。然而在高校毕业生数量持续创新高背景下，大数据专业学生的就业仍面临诸多挑战与机遇。本文旨在系统分析影响大数据专业学生就业的关键因素并提出有针对性的对策。

一、数字经济发展与人才需求特征

（一）数字经济的规模与影响

数字经济作为国家战略性新兴产业，已成为推动全球经济增长的核心引擎。数字中国战略的深入实施，促进了数字经济与实体经济的深度融合，催生了大量新业态、新模式。数据显示，我国数据总量预计将占全球数据总量的 21% ，已成为全球数据资源大国和数据中心。这一变革使得数据驱动决策成为企业运营和创新的基本方式，对大数据人才产生了迫切需求。

（二）人才需求的结构特征

数字经济背景下，大数据人才需求呈现多元化、高端化特点。根据行业调研统计，大数据专业学生主要就业方向包括金融科技、数据分析与 AI、产业数字化、政府数字治理等领域。不同领域对人才技能和素质的要求各不相同，但普遍要求具备技术实践、业务理解和创新思维等复合能力。

二、大数据专业就业的核心影响因素

（一）教育供给与市场需求的适配性

高校专业设置与产业发展之间存在显著滞后性。研究显示，高校专业调整周期通常为 3-5 年，而新兴产业如新能源、元宇宙、生物制药迭代速度仅 1-2 年，导致部分专业“毕业即冷门”。另一方面，实践教学环节薄弱也影响了学生的就业竞争力。企业普遍反映，高校毕业生”虽然理论基础扎实，但实践能力不足，难以快速适应岗位需求。数据显示，高校课程滞后产业迭代 15 个月以上，导致培养与需求严重脱节。这种教育供给与市场需求之间的错位，是影响大数据专业学生就业的核心因素之一。

（二）技术变革与岗位需求的演变

人工智能技术的快速发展正在重塑大数据就业市场。一方面，AI生成代码能力的提升使得传统编程岗位需求减少，未来大量代码将由AI 自动生成。另一方面，AI 也创造了新的职业机会，如算法工程师、机器学习工程师等岗位需求激增。大数据专业中高抗 AI 冲击的岗位很多，如产业数字化转型顾问、金融科技产品经理、数据安全合规专家等，而易受AI 影响的岗位多为高度重复性任务和结构化数据处理工作。

（三） 政策环境与就业导向

政府政策对大数据专业学生就业具有重要引导作用。2024 年4 月，人力资源社会保障部等九部门发布《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案（2024—2026 年）》，明确用 3 年左右时间，增加数字人才有效供给，形成数字人才集聚效应。这些政策为大数据专业学生创造了有利的就业环境。此外，各级政府还推出了一系列就业促进措施，如教育部开展的“春季促就业攻坚行动”，推进各类就业市场建设，实施就业能力提升“双千”计划，开展人工智能赋能就业行动等重点任务。这些政策为大数据专业学生提供了更多就业机会和更好的就业服务。

（四）个人能力与职业定位

个体因素也是影响就业的重要变量。大数据专业学生的技术能力、实践经验和职业素养直接影响其就业竞争力。研究表明，数据分析师证书、CDA 证书、Level Ⅱ等证书持有者在就业市场中具有明显优势。同时，学生的就业观念和职业定位也影响着就业结果。部分本科生认为自己已经获得了高学历，不愿意从事基层技术工作，导致“高不成低不就”的状态。这种心态在大数据专业学生中也较为常见，影响了他们的就业选择和发展路径。

三、促进大数据专业就业的对策建议

（一）对于政府部门的建议

政府应加强顶层设计和政策引导，构建有利于大数据专业学生就业的制度环境。一是要加大数字人才培育政策落实力度，增加数字人才有效供给，形成数字人才集聚效应。二是要完善就业服务体系，通过“离校后就业服务”小程序等数字化手段，实现岗位精准匹配和信息定向推送。三是要拓展就业渠道，鼓励企业吸纳高校毕业生，用好税收减免、社保补贴等政策红利优势，提升企业招聘积极性。此外，政府还应推动数据要素市场建设，促进数据资源开发利用，为大数据专业学生创造更多就业机会。

（二）对于高校培养体系的优化

高校应加快教育改革步伐，提高人才培养与市场需求的适配性。一是要优化专业课程设置，增加实践教学比重，将产业项目切片化融入教学，教材电子化实时更新，弥合技术迭代时差。二是要加强师资队伍建设，支持教师转型发展，提升工程实践能力。三是要深化产教融合，与企业共建实训基地和能力认证体系。高校与企业应共建“能力护照”，实现学术成果与项目实操结果互认。四是要强化就业指导服务，建立一生一案精准服务机制，依据个体就业需求帮助制定精准的求职方案。

（三）对于企业的参与和支持

企业应积极参与人才培养过程，缓解人才供需矛盾。一是要开放实践场景，为学生提供实习和项目实践机会。通过与学生早期接触，可以发现和培养符合企业需求的人才。二是要优化招聘策略，注重复合能力和发展潜力。企业招聘不应过度关注学历背景，而应重视学生的技术能力、业务理解力和学习能力。

（四）对于学生的自我提升建议

大数据专业学生应积极适应数字经济时代要求，提升自身就业竞争力。首先要构建“技术筑基 + 商业洞察 + 政策思维”的三维知识体系，掌握 Python、SQL、Tableau 等必备技能。其次要积极参加实践项目和专业认证，如 CDA 数据分析师证书等。同时，还要转变就业观念，拓宽就业视野。再者，不要过度追求高薪和名声，而应重视岗位成长性和发展空间。最后，要善于利用 AI 工具提升求职效率，毕业生可以采用人工智能(AI) 工具进行简历优化和面试模拟练习等。

四、结论与展望

大数据专业学生就业受到经济环境、政策支持、教育体系和个人能力等多重因素影响。未来，随着数字经济的深入发展，大数据专业学生的就业前景将更加广阔，但也面临更多挑战。高校需要加快教育改革步伐，提高人才培养质量；学生需要拓宽视野、提升能力，增强就业竞争力；政府和企业需要营造良好环境，提供更多就业机会和发展空间。只有多方协同，才能真正实现从“就业难”向“高质量充分就业”转型。

作者简介 : 张亚军（2004-），男，汉族，陕西渭南人，本科生，研究方向 : 数据科学与大数据技术；卢皓月（1994-），女，汉族，陕西安康人，研究生，助教，研究方向：大学生思想政治教育。