大数据专业学生就业现状与对策思考

作者简介：陈屹然（2005-），男，汉族，重庆江津人，本科生，主要研究；数学。

摘要：在数字化时代，大数据行业蓬勃发展。云计算、物联网等技术的成熟，让数据更加便捷和高效的进行收集存储。商业领域驱动着大数据技术发展，大数据分析能帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，实现精准营销与产品优化等。就业问题在此背景下意义重大。一方面，行业快速发展带来对专业人才的大量需求，解决就业能为企业输送大量人才，满足市场需求。另一方面，大数据提供了多样职业环境，从业者在这个领域中能不断成长和进步，实现个人职业价值，获得较高的荣誉和薪资待遇，从而更好的服务于这个行业并推动行业创新发展，不断进步。

关键词：大数据专业；就业问题；

掌握大数据行业在人才培养、技术创新等领域的发展趋势，明确行业内竞争的优势和劣势，梳理大数据在各行业的具体应用场景和落地情况，挖掘尚未开发的应用领域，并评估数据安全、人才短缺等可能影响发展的风险因素。研究大数据专业的意义，对企业而言有助于其进行市场定位，实现精准营销，优化运营管理，降低成本。对政府而言有助于提高公共服务水平，为其制定产业政策提供数据支持，加强市场监督。

一、大数据专业简介

（一）发展历程

大数据专业的兴起是数据时代发展的必然结果。早期，数据处理技术分散在计算机科学等领域。随着数据量的爆发式增长以及数据分析需求的增强，高校开始探索开设相关专业方向。2016 年，教育部批准北京大学、对外经济贸易大学、中南大学三所高校开设“数据科学与大数据技术”本科专业，此后更多高校纷纷跟进，专业体系不断完善。

（二）课程体系

1.基础课程：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等数学课程，为数据分析和算法设计提供理论基础；还有编程语言课程，如 Python、Java 等，用于数据处理与编程实现。

2.专业核心课程：涵盖数据结构、数据库原理、数据挖掘、机器学习、大数据存储与管理、大数据分析与处理等，培养学生对大数据的采集、存储、分析和应用能力。

3.实践课程：在数据库原理、大数据处理技术等课程中，安排实验课程，让学生通过实践加深对理论知识的理解；设置大数据项目实践、企业实习等环节，让学生在实际场景中运用所学知识，提升解决实际问题的能力。

二、就业现状

（一）主要就业方向

大数据专业的主要就业方向包括大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类三类。大数据系统研发类的岗位包括大数据系统研发工程师、数据仓库研究工程师、大数据架构师等，主要职责是系统研发和维护、数据建模与部署、技术研究与优化以及项目管理与团队协作‌。大数据应用开发类‌涉及大数据可视化工程师、大数据产品经理、前端开发工程师等岗位，专注于数据的采集和分析、个性化服务与技术的创新融合，以此充分有力地推动了大数据在各行各业的应用和发展‌。‌大数据分析类关联的岗位有数据治理专员、‌数据科学家、机器学习工程师等，通过数据的收集与处理，来构建数据模型，实现数据报告可视化，进而做出预测和决策支持。

（二）市场需求

随着大数据行业的持续发展，据数联寻英发布的《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来4-5年内大数据人才的缺口将高达150万，显示出大数据行业巨大的人才需求。此外，国内的大数据相关工作岗位的月薪普遍在4万至5万之间。不仅如此，大数据在各行各业均被应用广泛，促使大数据专业学生就业领域多元化，不仅可以从事大数据系统研发工程师、大数据产品经理、数据科学家等岗位，而且还可以在其它行业找到适合自己的发展路径，做出自己的一番事业。除此之外，罗小芬和肖鸣喜在⟪基于Python的大数据人才需求可视化分析⟫中也同样指出，大数据专业人才需求量持续增加，薪资待遇普遍丰厚。‌

（三）现存问题

就目前的情况来看，虽然大数据专业展现出了广阔的就业前景，但是结合实际分析，仍然涌现出一系列亟待解决的问题。首先，跟大数据专业相关的工作岗位对学历要求较高，并且工作岗位有限，造成了竞争激烈的现状。根据调查显示，硕士学历在大数据分析领域具有更高的专业性和实践性。其次，大数据专业不仅要求学生熟练地掌握相关理论知识，而且还强调学生的实际操作能力。例如，数据清理和预处理这一步骤需要学生在杂乱无章的原始数据里，对缺失值、异常值和重复值进行处理。如果过程中漏掉一个数据，就无法保证数据的高质量和一致性。最后，人才供需不平衡的问题也是促成大数据专业学生目前就业现状的原因之一。目前，我国大数据领域人才培养体系尚不完善，高校及培训机构在大数据设置、课程设置及实践教学等方面仍存在诸多不足，这导致大数据专业人才供给难以满足市场需求[1]。

三、影响大数据学生就业的因素

3.1教育层面的问题

3.1.1 高校课程设置不合理

目前，一些大学的大数据专业课程设置未能与市场需求紧密结合，存在理论课程过多，实践课程不够丰富的问题。再加上课程内容更新较慢，导致学生毕业后难以适应市场需求，未能及时反映最新的大数据领域技术和应用趋势。

3.1.2学校师资力量薄弱

大数据专业要求教师具备较高的专业知识和实践经验。但是相关行业的实践经验不足，教学方式单一，是目前不少高校大数据专业教师所欠缺的。据调查，在教学过程中难以将理论知识与实际应用相结合，且没有参与过实际的大数据项目的约有30%的专业教师。

3.2学生自身的问题

3.2.1专业知识掌握不扎实

部分学生在学习过程中缺乏主动性和积极性，对大数据专   业知识的学习不够深入，在面对一些复杂的大数据问题时，往往束手无策，无法运用所学知识解决实际问题。

3.2.2 综合素质欠缺

在就业市场上，企业除了要求专业知识扎实的大数据专业学生外，更看重的是他们的综合素质。然而，部分学生在大学期间过于注重专业课的学习，而忽略了培养他们的沟通能力、创新思维以及解决问题的能力，这给他们在未来的职场上带来了巨大的挑战。

3.3社会环境的制约

3.3.1就业市场竞争激烈

随着大数据专业人才的不断涌现，就业市场的竞争日益激烈。企业对大数据人才的要求越来越高，不仅要求具备扎实的专业知识和技能，还要求具有丰富的实践经验和项目经验。这使得初入职场的大数据专业学生面临着巨大的就业压力。

3.3.2就业信息不对称

就业信息的获取对于学生就业至关重要。然而，目前就业信息渠道存在分散、不畅通的问题。学生获取就业信息的途径有限，且部分信息存在虚假、过时的情况。同时，由于企业与高校之间缺乏有效的沟通机制，导致学生的就业机会受限。

四、促进大数据学生就业的对策

4.1教育改革

4.1.1优化课程体系

高校应把大数据专业课程体系与市场需求和行业发展潮流紧密结合起来，在增加实践课程比重的同时，开设与新技术、新应用有关的课程设置。另外，通过将企业的实际项目案例融入教学内容，让学生们有机会亲身体验实际工作中遇到的问题，从而培养他们的实践技能，激发他们的创新思维，提升他们的解决问题的能力。

4.1.2 加强师资队伍建设

学院要通过引进高层次人才、学术交流等途径，加强对大数据专业师资队伍的建设，提高教师的业务水平和实践经验。 同时鼓励教师将科研成果应用于教学实践，以提升教学水平，推动科研项目的深入实施和教学模式的创新。

4.2学生提升

4.2.1 扎实掌握专业知识

对于大数据类专业的学生来说，在专业知识方面应端正学习态度，在大数据领域应建立完善的知识体系，同时积极参加各种学术讲座及研讨会，对有关前沿技术的最新行业有所了解。

4.2.2提升综合素质

学生在学习专业知识的同时，要注重培养自身的综合素质。积极参加社会实践活动，提高沟通能力、团队协作能力及组织本领等。另外，还要注意提高自身的职业素养，如责任心、敬业精神等，为将来就业做准备。

4.3社会支持

4.3.1营造公平的就业环境

政府要加大对就业市场监督力度，对就业歧视行为予以严厉打击，营造一个公平的就业环境；建立完善就业信息服务平台，为大数据专业学生提供全面准确的就业信息。

4.3.2完善就业服务体系

政府及各高校应为大数据类专业学生提供全面的就业服务，加强就业服务体系的建设，包括就业指导，职业生涯规划，简历生产，访谈技巧的培训与咨询服务，同时加强学生心理健康方面的教育，帮助他们树立正确的就业观念。

参考文献：

[1]丁新征.数智时代图书馆的发展策略探析[J].参花，2025，（01）：154-156.