专业数据人才教育行业生态报告-TalkingData-2018.06-62页-3mb

专业数据人才教育行业生态报告总结

核心内容

随着大数据、人工智能、区块链等技术的普及，企业对专业数据人才的竞争日益激烈。数据人才成为企业竞争力的核心，其薪资水平远高于传统IT或咨询分析部门的同等级人才。然而，企业在引进外部人才时面临成本和风险，因此开始重视内部人才的教育和培养。专业数据人才教育成为企业构建数据团队、推动数字化转型的重要手段。

主要观点

1. 数据人才的重要性
   数据人才在企业数字化转型中起着关键作用，其缺乏已成为制约企业实现数据战略的主要因素。

2. 专业数据人才分类
   TalkingData将专业数据人才分为四类：数据科学家、数据工程师、数据分析师和数据产品经理。每类人才具备不同的能力组合，如图8所示。

3. 教育范式与能力要求
   数据科学教育分为三个阶段：基础学科教育、基础理论教育和应用教育。不同岗位对数据人才的能力要求不同，包括IT编程能力、思辨建模能力、数据处理能力、业务知识、客户沟通能力和系统工程能力等。

4. 行业生态与参与者
   专业数据人才教育行业生态包括媒体、教育培训、众包技术平台、公益组织、竞赛平台和社群、人才和就业服务、以及生态玩家。不同参与者通过不同的商业模式参与数据人才教育，如图21所示。

5. 行业现状与挑战
   当前，数据科学教育仍以研究生学历教育为主，但实践类教育资源稀缺，缺乏教研学一体化平台。此外，数据人才的培养需要跨行业合作，而目前校企合作仍存在一定的局限性。

6. 未来趋势与预测
   未来数据人才需求将持续扩大，尤其是传统行业。数据科学家的需求将超过数据分析师。高端人才仍以海归为主，初级人才发展迅速。校企合作将更加紧密，推动教育模式变革。

关键信息

• 人才缺口：预计至2025年中国大数据人才缺口达200万，而目前仅有约30万。
• 人才集中：数据人才主要集中于北京等一线城市，存在地域不平衡问题。
• 教育模式：以数据科学为核心，辐射数据工程和数据分析，涵盖基础、理论和应用三个阶段。
• 行业生态：行业生态由高校、媒体、培训机构、众包平台、竞赛平台、社群和生态玩家共同构成。
• 挑战：缺乏全生命周期的统筹规划、师资不足、实践教育资源稀缺、数据应用场景差异化。
• 趋势：数据人才需求增长、核心人才从数据分析师向数据科学家转变、校企合作深化、行业生态整合。

行业发展建议

• 企业层面：构建全生命周期成长平台、完善以教育为核心的培训体系、加强与高校合作、提升员工体验。
• 政府层面：规范教育体系、构建专业数据科学人才库、支持数据人才教育项目孵化、鼓励数据竞赛和创意挖掘。

附录要点

• 专业数据人才教育参与者：包括高校、媒体、教育培训企业、众包技术平台、竞赛平台、社群、人才服务公司等。
• 教育模式：在线教育和线下教育并存，校企合作成为重要趋势。
• 数据科学教育：课程设置涵盖多个学科，如统计学、计算机科学、商业分析等，以培养复合型人才。

结论

专业数据人才教育行业正面临快速发展的机遇与挑战。随着技术的不断进步和行业需求的增加，数据人才的培养将成为企业数字化转型的重要支撑。行业参与者应加强校企合作，构建全生命周期教育平台，提升实践教学能力。政府则应出台更多政策支持，推动教育体系的规范化与创新化，以培养更多具备复合能力的数据人才，助力企业与行业的发展。