优选大数据分析人才培养模式探索
大数据分析人才培养模式探索是当前中国大数据市场急需解决的问题之一。根据业界专家的估算，中国大数据市场未来几年的人才需求量至少为100万人，其中统计人才和技术人才尤其稀缺。因此，培养大数据分析人才迫在眉睫。
大数据分析人才培养模式探索主要包括三个方面：数据到价值关键环节、数据到价值核心环节和数据到价值基础环节。数据到价值关键环节主要涉及数据科学家、数据挖掘工程师、算法工程师等职位的要求和培养方式。数据到价值核心环节主要涉及数据分析师、统计人才、技术人才等职位的要求和培养方式。数据到价值基础环节主要涉及数据挖掘和统计建模的基础知识和技能。
大数据分析人才培养模式探索还涉及到数据分析师、数据挖掘工程师、算法工程师等职位的要求和培养方式。数据分析师需要掌握Oracle、Hive、SQL等数据库管理和使用技术，熟悉Linux/Unix开发环境，能应用Shell、Python、Perl等脚本语言，并且熟练掌握Hadoop技术和MapReduce算法。数据挖掘工程师需要掌握SAS、R等数据挖掘和统计分析编程语言，熟悉Linux/Unix操作系统，了解分布式计算原理，掌握Hadoop技术和MapReduce算法原理。
此外，大数据分析人才培养模式探索还涉及到计算机技能、编程技能、业务和管理技能等方面。计算机技能包括掌握JAVA、C++、SAS、R、python、ruby、spark等数据挖掘和统计分析编程语言。编程技能包括掌握统计建模和数据挖掘算法原理和技术。业务和管理技能包括掌握关联规则、聚类分析、判别分析、数据清洗、数据降维、决策树、数据流挖掘、文本挖掘、社交网络、神经网络、支撑向量机等大数据挖掘技术和统计建模技能。
大数据分析人才培养模式探索需要涵盖广泛的知识领域，包括数据科学、统计学、计算机科学、管理学等。只有通过系统的培养和教育，才能满足大数据市场对人才的需求。
