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大数据人才缺口大 多层次合作培养成趋势

大数据的价值堪比石油与黄金,大数据的发展关键还是靠人才。在大数据频频成为媒体报道的热词,引发资本与市场强烈关注的同时,人才短缺问题已经成为迫在眉睫需要解决的问题。市场从来都不缺少淘金者,腾云大学,一家由独立第三方移动数据服务平台TalkingData成立的机构,抓住了这个商机,计划通过为企业培养大数据人才的方式更深入地切入大数据的产业链条。

当缺少关键的大数据人才时,企业首先考虑的是从哪里挖人,即使如此,企业也经常找不到合适的人才。这就是大数据人才市场的现状。“企业会从我们这里挖人,如果我们给他培养这样的人才,他就不需要做这件事情了。”9月11日,TalkingData CEO助理、腾云大学(TalkingData University)执行校长杨慧在接受记者采访时笑着解释。根据TalkingData提供的调研数据,目前市场上数据人才大概有几十万的缺口,但是缺口增长非常快,在2025年大概会到200万,“这其中是以数据科学和数据分析为主”。

TalkingData选择为大数据培养人才恰逢其时。2016年12月发布的《大数据产业发展规划(2016-2020年)》指出“大数据基础研究、产品研发和业务应用等各类人才短缺,难以满足发展需要”,并明确要求“加强大数据人才培养,整合高校、企业、社会资源,推动建立创新人才培养模式,建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系”。

杨慧称,在大数据人才市场上有断层的现象,尤其在中国是“两头断”,一是缺少最顶尖的人才,像吴恩达、李飞飞这种类型的学科带头人;另一个是大量的基础型人才缺失。现在国家的规划也是希望各个不同的参与者,包括高校、企业、社会的培训机构,能够把力量集结到一起,培养出层次不同的人才。

目前,国内大数据人才主要来自高校、工程师社群和海归人才。当前的高校教育中,大数据人才培养存在起步晚、规模化不足的问题,而且高校学习者从本科到研究生需要相当长一段时间周期;来自科研机构与企业的工程师社群努力想要弥补人才从高校到直接就业之间的经验落差,但还没有形成科学的体系;而海归人才面临国内外商业环境的差异。正是基于解决以上问题的目的,腾云大学就此诞生。

“腾云大学依托于国内的商业环境,又是一个全球化的企业。我们集合这几类的合作伙伴,用我们的技术平台去发挥他们的优势,比如培训或者教学或者社群,发挥他们自己擅长的事情,让他们在我们平台上共同运转起来。”杨慧称,国内目前还没有此类的大数据人才培养机构,国际上类似谷歌收购的Kaggle。

    杨慧提到的Kaggle在数据科学和机器学习的圈子里可谓如雷贯耳。Kaggle是一个数据科学家、机器学习开发者的算法竞赛社区,致力于为各种难题提供算法解决方案,3月份被谷歌收购。

    “我们比Kaggle更高一点的地方是我们面对的是商业问题。数据科学家不仅仅要跟另外的数据科学家之间交流,他还要跟数据分析师、工程师团队在一起合作,首先要定义问题,就像做应用题一样,我自己先设X、Y,再想从哪获得X、Y的相关数据,再去做这个模型,更加能够直击现实商业方面的问题。” 杨慧称,“通俗点来说(腾云大学)就是依托于开源科学数据的探索平台,比较垂直于数据科学人才培养的一个人才生态”。

此前,腾云大学已经与10所高校合作组织了首期数据科学精英夏令营,从300份简历中筛选了25个人,最终17人经过培训学习毕业。该夏令营的目的主要是挑选优秀人才,加入到大数据行业。

杨慧介绍说,腾云大学现在主要以精英的形式为企业定向培养大数据人才,“每期大概二三十人,覆盖一到两个相关的行业,包括金融、出行、位置数据、城市治理、反欺诈等行业”。杨慧称,人才培养的周期关键看需求和培养等级,针对基础知识完备的精英人才的培训可能两三个月就可以完成。

“以后我们会把人才输送和培养作为一种企业服务。”谈到腾云大学的商业模式,杨慧表示,企业缺人是一个永恒的命题,企业需要的是类似定向培养的方式,找到真正为他所用、创造价值的人,腾云大学抓住的就是这样的需求缺口。

腾云大学并不是孤立存在的,背后的TalkingData作为一家移动数据服务公司可以为用户提供一整套的解决方案。“现在有产品了,有服务了,我们再帮你把团队构建起来,相当于是打包的模式。”杨慧如此表示。