随着城市公共就业服务岗位就业率的下降，以及网络环境的到来，网络就业市场的范围逐年扩大，成为招聘技能的主要渠道。根据艺术要求。各个行业的公司。随着高中和大学招生规模的不断扩大，高校毕业人数也在逐年增加，受经济下行影响，全国三分之一地区失业率较去年上升，给青年群体产生了巨大的就业压力，企业在需求人才的同时对求职者也提出了更高的要求。造成这种现象的原因之一是高校在学生培养与市场需求之间存在一定的脱节，高校无法及时了解当前市场对各领域人才的需求。互联网的出现，带动了各个行业的快速发展，尤其是“大数据”时期的引入对各个行业的影响，导致企业对各方面人才的需求发生了变化。招聘网站的招聘信息包含了公司对求职者各个能力领域的要求，最能反映市场对技能的需求，但招聘信息在网站上有提供，对求职者的要求最为详细。以半结构化或非结构化的文本信息的形式存在。

　　据艾瑞咨询统计，从2014年第一季度到2015年第四季度，企业通过城市公共职业介绍所招聘的岗位越来越少。在第一季度2015年，下降了14.9％，年间招聘已经成为招募各行业的主要方法。从统计分析的分析显示，中国的网络招聘市场的规模达到了4.35的十亿2015年，并会继续在未来三年相对稳定增长，但增速预计会在相对较慢的2018。据相关数据部人力资源和社会保障部，7.65万的大学毕业生是在2016年，一个增加160,000-300,000 2015年青年工作组的总数大约为15万美元。公司需要人，而求职者却很难找到工作，工作量很大。受经济下行影响，全国31个省、市、自治区城镇登记失业人数较上年增加11个，其中包括北京、上海等东部地区，而江苏、浙江、广东等8个地区则为和去年一样。失业率的快速上升或上升，在一定程度上反映了企业对失业人员素质各方面的更高要求。造成这种情况的原因之一是高校在学生培养与社会实际需求之间存在一定的脱节。高校未能及时了解当前的人才需求，跟不上时代的步伐。互联网时代的到来，带动了社会各领域的快速发展，企业对各领域人才的需求也发生了变化。尤其是那个时期“大数据”的出现，对各个阶层都产生了重大的影响。高校如何适应“大数据”时代。“数据”的发展，让学生更好地学习和培养成为一个难题。

　　通过采取数据分析技能，作为一个研究部分，根据来自中国工会的数据分析委员会的统计，中国的技能基础基本的数据分析将达到14在万元未来。在BAT公司招聘的职位中，超过60%是招聘大数据人才。据“大数据人才报告”[6]通过数据链搜索出版，目前只有46万大数据人才在国内，与在大数据人才之间的差别未来3-5年将达到1.5亿美元。根据专业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热门工作人才报告》，数据分析技能的供给指数最低，仅为0.05，非常稀缺。以计算机科学与技术为研究对象，全国约有942所高校开设了计算机科学与技术专业，其中清华大学、北京大学等985所高校。还有三所著名高校，办学水平、硬件设施等。变化多端，传统课程开发相对较晚，除了教材和实际需求差异很大。如何让学生越来越多地掌握必要的“生存技能”。竞争性社会已成为一个关键问题。

　　招聘网站发布的招聘信息最能反映市场对技能的需求，其中包含了公司对各类求职者技能的要求，但招聘信息存储在网站上，大部分是对求职者的详细要求。-以或无组织的文本信息的形式构建。基于此，作者设置了挖掘模型，实现对选定的招聘文本需求进行快速、准确、智能、多维度的详细分析和挖掘。解释你自己对人才技能的需求。使大学、教师、学生等。能够准确了解市场需求的特点，进而提出缓解措施和高校人才培养和课程的建议。

　　本文利用文本学习和机器学习来考察就业信息需求的特点，其中包括教育学、计算机科学、数理统计等跨学科和多学科知识，拓展了文本学习技术在教育领域的应用。国内外对招聘需求的特点进行了很多研究，但大多采用问卷、调查等传统方法进行简单的统计描述。随着“大数据”时代的到来，数据量小的数据库准备充分，在很多情况下并不典型。国外一些研究利用自然语言处理技术挖掘招聘广告的需求特征，但中文的独特性使得移植困难。国内关于利用汉语换词技术制作词典以及就业信息特征的研究成果较少，但大多存在样本量小、词典规模小等问题。因此，本文将在已有研究成果的基础上，创建一个比较全面、功能多、后期灵活的招聘词典，并利用该词典体系科学合理地研究招聘信息需求的特点。

　　托德、麦基恩等人。收集1,234招聘信息的报纸，从信息系统的美国和加拿大从1970年的1990年的，以超过5多年的收集关键字从200个样本和分类它们分为三类。自1992年以来，North、Worth等人。使用人工处理分析了从报纸上获取的1,000个早期技术招聘广告。Redman、Matthew等人从1989年到1991年从招聘市场和人力资源经理那里收集了2000多个公开招聘广告，将800个样本关键词分类为广告，并统计了它们的频率。莎琳·怀斯等人。手工收集澳大利亚招聘市场上的数据在2004年和使用内容分析来分析该公司的图形和信息的学习能力和信息管理要求。研究表明，企业最重要的需求是个人行为特征和人际沟通。能力、IT技术水平、信息和知识管理能力等。Y Kim等人。采用访谈法检查知识和能力要求的专业人士在电子科学，在工作场所与人力资源管理人员和学员咨询，发现在专业电子科学需要有科学研究的基本知识。-相关数据库。,熟悉数据库管理工具，专注于额外数据的收集、清理和挖掘，需要具备优秀的团队合作和沟通能力。

　　王燕燕等人对上海大学和47家企业的商科学生进行了人才需求和培养模式的实地调查，发现了学生的工作意识与业务需求之间的关系。巨大差距。通过向大公司、事业单位的信息部负责人或人力资源部的负责人发放调查问卷，肖希明从用人单位类型、岗位职责、岗位要求等多角度识别图文档案中的专业人才需求，并建议进行专业培训。戴满春对55家政府机关、企业等组织进行了问卷调查，发现高校外语能力远远不能满足社会需求。此类方式通常接收的招聘信息量小，持续时间较长，成本较高；其次，这些方法获得的数据的准确性与访谈或问卷的质量有很强的相关性。数据主观性比较强，但客观性比较差。更适合小规模研究和小样本量。

　　根据课题决定，收集整理相关文献，了解就业需求研究的历史和现状，总结研究资料、研究方法、技术方法、研究成果等。确定本学科的研究主题、研究内容和研究方向。

　　总数据按照一定的标准进行分类，并组合每组中的个体数。频率表示相应标志值在整体数据中的作用。频率值越高，标志值组对整体数据的影响越大。据说起到了更大的作用。在本文中，作者通过对关键字进行分类并统计各个维度中不同关键字出现的频率来证明特定关键字对于特定位置或位置类型的重要性。

　　由于Web挖掘涉及语言技术、信息组织与知识管理、机器学习等诸多学科，目前国内外对Web文本挖掘还没有统一准确的定义。O Etzioni[35]认为Web文本挖掘是使用数据挖掘技术提取和发现Web文档和服务中隐含的信息和知识的过程。王继成和潘金贵[36]认为Web文本挖掘是基于多个在线文本集合的内容进行文本编译、文本分类和索引、链接分析、分布分析和发展分析的过程。总之，以网络上的文本文档为数据研究对象，提取信息和知识的过程称为网络文本挖掘。

　　Web文本挖掘的过程一般可以分为以下几个步骤：Web文本获取、Web文本预处理、Web文本表示和特征提取、数据挖掘、数据可视化和结果挖掘评估。

　　获取网页文本的方式不同于其他传统文本。它主要基于网络文本收集器，也称为网络爬虫。网络爬虫是利用脚本、程序或工具，按照一定的规则，以合理的、自动化的方式在网上爬取信息。通俗的说，其实，关键字指定网址的所有相关的HTML页面的所有抓取下来归类后的HTML文本，分类HTML的方法有很多，文本，一般通俗的语言，XPath的或类似的工具包Scrapy，jsoup，HTML解析器，Ô.等，然后可以提取网页文本中的信息并有序存储。网络爬虫的重点在于分析HTML页面的源代码结构。不同的HTML需要不同的解析方法。因为很多网站都有反爬虫系统，可以屏蔽长期不间断访问IP，所以有时候需要获取代理IP。，甚至需要伪装浏览器爬虫等。

　　网页爬取方法大致可以分为三种：深度优先、宽度优先和最佳优先。深度优先搜索法从首页开始，选择一个链接，分析那个网页上的链接，选择后再进入。这样，直到一条路径完成后，下一条路径才开始工作，这种方法的优点是易于实现。最佳优先搜索思路是根据特定的网络分析算法将申请人与当前网页高度相似或内容元素的链接分类，并选择最佳的一个或多个链接来抓取网页。优点是可以快速访问与内容相关的在线信息，但缺点是很多相关网站会因为搜索算法不完整而被忽略。纬度优先搜索方法没有考虑结果可能出现的位置。它以多层组织的网站为对象。搜索当前曲目后，执行下一个搜索步骤。简单来说，就是先获取一级网页的所有信息，然后通过网页上的链接抓取二级网页的必要信息，以此类推。目前，为了在网络上获取尽可能全面的内容，普遍采用广泛优先搜索的方法。

　　从爬虫的实现方式来看，根据互联网文本采集器的编程水平，主要分为编程实现和非编程实现两大类。目前主要使用PHP、Java、Python等计算机语言进行编程。使用单一的编程语言来实现网络爬虫非常繁琐。于是，大量基于不同语言的开放设备集一再出现，如基于PHP语言的phpQuery、phpCrawer、snoopy等，基于PHP语言的Java语言Nutch、Heritrix等，基于Python的Scrapy。它们使所有爬虫都能高效运行。

　　非程序化实现主要基于各种编程语言开发的可视化网络爬虫开源软件。国内主要的通用爬虫设备有：GooSeeker、Octopus、网络矿工、机车采集器等。优点是不需要编程语言基础，只需要设置计费规则即可，如果不知道怎么写规则，可以直接使用别人创建的规则，费用非常少，进一步降低使用滑坡的门槛。收集的数据可以直接保存在Excel电子表格中，便于后期处理。但是，一般来说，对于少量数据，使用爬虫工具获取网络数据的方法是比较合适的。如果数据量大，等待时间会过长。

　　实际数据是“脏的”（不完整、嘈杂、不一致、维度大），只能在处理后使用。如果你想得到完美和高质量的挖掘结果，你必须使用高质量的数据是研究部分。

　　首先，必须删除数据的非文本部分。删除vefskriðlinum收集的所需文本数据，因为爬行者获取的材料中有很多HTML标签。少量的非文本内容可以直接用正则表达式删除，但复杂度需要通过多种方法的组合来去除。

　　其次，您需要处理编码。首先，由于大多数网站都涉及中文编码问题，因此在爬取过程中需要考虑编码和解码。其次，在读写数据时，由于使用的编程开发工具不同，如果不注意编码问题，过程不可逆，就会出现大量混乱的代码。因此，中文的读写过程应该有统一的代码或者有自己的标准。

　　第三，我们需要用文本替换中文单词。何新王万万[37]将中文分词算法分为三类：基于匹配字典和规则的词替换方法或基于理解的或ðskiptingaraðferðir和基于统计的orðskiptingaraðferðir；冯国和和郑维对汉语进行了粗略的分类。分词算法有四类：基于词典的分词方法、基于理解的分词方法、基于统计的分词方法和基于词的分词方法。基于两者的研究，基于词典和规则匹配的分词方法是基于一个足够大的机械词典来匹配待分析文本中的句子或短语。如果你能匹配字典中的单词，那么就知道了。这种换词方式的优点是技术比较成熟，实现难度不大，换词速度快，应用范围广。缺点是歧义分析效果差，找新词能力差，标点准确度中等。基于理解的分词方法基于大量的语言信息和知识，使计算机能够模拟人类对文本句子的理解。优点是不需要词典和完整词组，歧义分析效果好，新词发现能力强，分词精准。性能高，但难免会使层次结构复杂化，显着降低换词速度。基于统计的词语交换的原则是从形式的角度来看的。由于汉语成词的习惯，很多词往往是两个字母的固定组合。因此，在文本语境中，可以构成词的词组往往出现在很多词中，在时态与词聚并行的情况下。它的优点是措辞准确率高，但缺点是会拉出一些满足率高但没有实际意义的词类，比如“他的”、“你”、“他们”、“这个”“等等。

　　第四，停止说话。汉语分词后，会出现很多词、词、符，频率高，但真正意义不大。我们称这些词为停用词。一般来说，这些词和短语大多常用作矛盾、副词、介词、连词等，如常见的“我”、“的”、“这”等。这些词虽然没有实际意义，但也能影响文本学习的全过程。一般情况下，停用词不能自动生成，需要人工识别，从大批量数据中筛选出来，形成停用词面。目前，我国通用暂挂词汇表包括哈尔滨工业大学词汇表、四川大学词汇库、百度词汇表。

　　特征提取是对文本数据进行降维的过程。在对文本数据进行分词之后，一个常见的功能是文本排序或文本聚类。理论上，选择的关键字越多，表示原始文本数据的准备就越充分。但是，由于在线文本数据量很大，可能包含数十万甚至数百万个中文单词，因此维度为。非常高，并且在很大程度上增加了文本学习的时间和空间成本，在线大量文本提取上的中文帖子可能包含一些非决策相关的词。文本特征提取就是为了解决这个问题来改进文本的排序和聚合。课堂效率。常用的抽取方法有词频法、文档频率法、TF-IDF、情报收集、卡方检验、互信息等。本文的就业词典的创建，是基于对一些在线就业文本特征的选择和改进。

　　目前国内最常见的文本表示模型包括向量空间模型（VSM）、布尔逻辑模型、概率模型和N-gram模型。向量空间模型的Salton提出了在1975年已经一致通过了学术界从一个简单的表示方法和良好的演示效果的青睐。它将文本表示为向量，并使用字母或单词作为属性来表示向量的每个维度。将文本表达为向量需要一个词交换、停用词过滤和词权重计算的过程。可用，更多地使用重量计算。是索尔顿提出的TF-IDF算法。

　　数据学习整合了统计学、机器学习和数据仓库知识，包括统计学中的统计分析、相关分析、回归分析、微分分析、聚类分析和安全边际技术、决策树、机械工程中的神经网络和其他网络、技术向量分析.在本文中，数据处理步骤在研究计算机科学与技术硕士各维度中数据相关岗位的特点和技能特点方面具有重要作用。

　　数据视图是以图形方式显示数据处理结果的过程。一般分为以下五个主要步骤：说明问题、从基本图入手、说明能提供最多信息的线索、选择合适的图形类型、聚焦关键信息。主要有两种类型的光学的是数据上的应用程序，其他的报告，例如如Excel中和活动报告，其他的BI分析工具如的Tableau和大数据的太阳镜。本文的研究部分是在线招聘信息，在线文本数据存储在Excel中，将数据表中的结构化数据和无组织数据按照可视化编码标准转换为可视化结构化数据，使用Excel等不同类型的工具，Pajek，百度Tushuo等。创建直观的图形来显示数据处理结果。

　　TF-IDF模型是一种统计方法，用于衡量一个词或短语在整个文档中的重要性。在待分析的文件中，词频TF（Term Frequency）是一个词在文件中出现的频率。一般来说，因为同一个词在长文件中出现的次数比在短文件中出现的次数要多，所以这个数字是计算归一化的，因此，根据文件的条件和在文件中出现的次数，词频越高，TF值越高。

　　Word2Vec是Google于2013年发布的一种有效的开源工具，用于将单词表示为向量。它通过将文本内容映射到K维向量空间来计算向量之间的相似度，然后用它来表征文本之间的语义相似度。删除。Word2Vec常用于文本聚类、同义词搜索和词性分析。Word2Vec包含两个模型：CBOW模型和Skip-gram。CBOW模型可以从输入文本周围的n-1个单词中预测单词本身，但Skip-gram模型正好相反。它根据单词本身单词来预测它周围可能出现的内容。CBOW模型的训练速度很快。大型数据库（超过100M）的Skip-gram训练非常耗时，但Skip-gram架构的准确率明显高于CBOW架构。

　　该图显示跳过克预测P（WW），其中吨-Ç≤我≤T+C和我≠吨，Ç是一个常数，用于确定上下文窗口的大小，而较大的Ç，所述required成对的单词组合越多，一般能得到的结果越准确，但训练时间自然会拉长。

　　根据艾瑞咨询发布的《2016年中国互联网招聘行业发展报告》[1]和易观发布的《2016年中国互联网招聘市场年度报告》[2]，中国互联网招聘行业分为五种典型模式。：综合招聘模式、社会招聘模式、垂直招聘模式、分类信息模式和新型招聘模式。其中，综合招聘模式在网络招聘中占主导地位，市场占有率超过60%。综合招聘模式的主要公司是51job和兆联招聘。它们主要为公司服务，缺乏对称信息。,供需缺乏对应关系；有鉴于此，为求职者服务的社会就业模式和垂直就业模式逐渐出现，信息反馈更加及时。最常见的社交招聘模式是大姐网，但垂直招聘模式代表猎聘网、拉勾网等公司。因此本文选择、智联招聘、大姐网、猎聘网作为典型的网恋行业数据来源。

　　许多企业由于自身范围和需求的不断扩大，纷纷建立了自己的招聘网站。自己的招聘网站除了树立企业形象、宣传公司外，还对自己的职位进行了详细的分类和特殊要求。招聘信息具有更高的“质量”。国内最大的互联网公司是三大BAT公司：百度、腾讯、阿里巴巴和华为技术有限公司，它们是全球最大的电信设备制造商和世界500强。先进的技术和理念。因此，笔者选择这4家公司作为公司招聘网站的数据来源。

　　在后期的文本数据预处理过程中，发现招聘信息中的关键词包含了大量的专业名称、技术词汇、职位概念等。为完善就业词典，笔者从本科生和研究生教学信息系统中获取教学大纲，从期刊中选取关键词，从IT院校官网发表的课程和文章中选取关键词，从智联招聘网站获取大量的资格。

　　首先确定策略。本文旨在从以下两个角度考察全国招聘网站的职位需求特征：1、从形势来看，主要考察数据相关技能需求的特征。作业从数据分析、数据处理和数据管理三个层面展开。作者首先使用了“数据分析”。《》、《数据处理》、《数据管理/信息管理》等。是关键字。由于不同的招聘网站可以设置的搜索条件不同，会出现很多不相关的招聘职位。因此，作者选择了三个关键词搜索中百分比最高的数据科学家、数据处理工程师和信息经理三个职位作为搜索条件；第二，从专业的角度，选择计算机科学和技术作为搜索条件。通过检索一个在全国范围内搜索过的招聘文，然后设置到另一个时间进行搜索收集，发现上个月的招聘信息大部分是复制了当天或最后几天的内容和重复率接近80%。因此，仅选择当前研究时间作为文本检索的时间结，将来如有需要，将定期收集以删除和添加副本。

　　网络文本中存在大量噪音，例如导航链接、广告链接、版权信息等。它们会影响数据收集的速度和准确性，并降低挖掘算法的准确性。这就是为什么您首先需要设置规则以获取有效文本的原因。在分析网页的HTML语法结构后提取文本是从网络中获取文本的常用方法。网站的核心是HTML代码（HyperText MarkupLanguage）。对51job、招联招聘、大姐网、猎聘网等比较知名的招聘网站的网站结构和源代码进行查看和分析，发现该类招聘网站的整体结构网站非常相似：首先，HTML标记根元素，其中包含HEAD元素和BODY元素，其中HEAD元素包含工作状态，BODY元素包含工作描述的工作信息。.每个盒子都有自己的标志。基于文本代码语言，可以使用网络爬虫访问每个单元格的文本内容。专业招聘网站招聘广告的职位描述主要包含两部分：职位职责和职位要求。它们在同一个标签内，不容易分开。作者采用不可区分的方法获取职位描述的所有内容，并在后期对文本进行预处理，然后对其进行分割。

　　常用短语常用于HTML文本分析。这是计算机科学的概念，也是弦乐疗法的逻辑公式。它使用特定的字符和字符组合来表达对字符串的过滤逻辑。正则词组可以快速完成字符串匹配和治疗，但对于新手来说，理解难度大，学习成本高。由于正则表达式的编写，很可能会得到包含大量污垢的文本。另一方面，基于树结构的XPath（Xml Path Language，可扩展标记语言）也可以用来确定文档中文本子集的位置信息。它简单易懂，可用于在XML文件中查找节点。,获取节点中的信息，对于HTML也是如此。

　　智联招聘网、51招聘网、大姐网、猎聘网分别接收全国招聘文，通过设置搜索条件获取。由于网站本身原因，智联招聘只能显示搜索结果的前90页，而和大姐网则包括王、猎聘等。没有这个限制。通过复制和过滤数据，最终得到的数据字段包括职位名称、公司名称、公司性质、公司规模、行业、薪资、发表时间、工作单位、职位描述等。采集到的数据块用特殊字符分隔并保存在txt文本对象数据中，如图3-3所示，因为数据导入功能Excel表格用于将Excel中的框按列存储。分享数据来自四大专业招聘网站，共10796份数据相关职位和3个职位的有效招聘文本，其中数据工程师8565人、数据处理工程师1416人、信息管理人员815人；获取计算机科学与技术专业招聘6993信息。此外，超过62000分招募案文被收集在随机从四个专业招聘网站和4个企业招聘网站，经过复制，超过处理62000个招募文本获得将连同研究数据被用来创建一个招聘字典，后期阶段。

　　招聘广告的文字不同于一般的包含中文、英文、数字等的文字。与纯中文或纯英文文本相比，交流单词的难度也增加了。从编码方式上看，英文的所有字符都只用一个字节表示（单字符集，简称SBCS），而中文是所有字符都使用两位编码的类型（协调双字符集，简称SBCS）to as DBCS)，所以对于包含中文和英文的文本必须更改代码编码。这一阶段首先介绍了基于统计的换词法（基于统计的换词法），发现换词得到的词多为单字或双字，短词常有中文的废话或歧义。因此，后期需要自行构建词典，以实现招聘信息快速准确的需求特点。

　　本文选用基于统计的分词工具包-相关分词-结巴分词。它首先根据前缀字典扫描整个句子，找出句子中所有汉字的可能组合；其次，它基于强大的编程原理，通过搜索最大概率，发现基于词频的最大对应关系。最后隐藏马尔可夫模型，利用维特比算法实现未成文词的识别。笔者随机抽取部分招聘文字，其措辞如下：措辞前：1.交通技术或信息相关专业背景2.了解sqlserver,ORACAL,mysql,hdfs/hive/hbase,nosql数据库并使用过其中之一。一种；3.理解：之一蟒，-[R和MATLAB，数据纯化，通过编程语言编程的分类和存储;4、有数据清洗或数据处理经验者优先；5.有服务器端（c++/java）开发经验者优先，6.有诊断和解决问题的能力，能承受工作量，7.有良好的沟通能力和团队合作能力。

　　由于文本包含模型线，助词，副词，介词，连词等，他们一般都没有实际意义，需要进行过滤。同时提供速率活性可以实现口吃在结果物体反应词语的含义系列，如颗粒的形式（Y），hjálparorð（U），副词（d），介词（P），互连（c）中，等等。本文结合科技的秒表，四川大学的秒表，和百度的秒表词汇哈尔滨工业大学。基于秒表词汇，词汇词交换使用。滤除介词，助词等介词。从后者词频统计得到的高频但无意义的或无意义的话也加入到对停用词列表，形成一个新的停止词列表，方便以后使用，并最大限度地获取有价值的字交换的结果。文本的一部分将是一个文本库组成的多的话，这是便于以后进行定量分析。同时，还存在着一些嘈杂的话，如“脚本”，“数据清洗”，“发展经验”等等。字它只有在不将其划分明确的含义，但在实际的字交换过程中分离。为了使它更容易为计算机识别我们需要的特征词，在下一节我们需要建立更加多维的。在各种不同的方式招募字典适合详细研究招聘文本。

　　对数据类别中三个地方的在线文本数据进行预处理后，共收到10796篇活跃的招聘文本。图5-1中选择的三个数据类型位置通过图中的色调来区分。摘要是选择的所有数据类型的就业文本的摘要信息。总的来说，数据相关岗位分布相对集中的地区是北京、上海、广东、浙江、江苏和四川。从城市来看，在181个不同区域中，北京、上海、深圳、广州和杭州前五名的占比分别为24.04%、20.65%、9.63%、7.54%和5.13%。这五个区域都是中国一流城市中的经济发达地区，在地理位置和资源配置上具有绝对优势。百度、阿里巴巴、腾讯、华为等众多大型网络公司或创新公司的总部或分支机构均位于这五个区域，在很大程度上吸引了来自各领域的大量求职者。在比较这三个职位时，首席信息官的职位在中国不同地区涵盖的主题相对广泛，数据工程师和数据处理工程师的分布相对集中。他们是接近40％，在广东，上海和江浙的比例大约是6％和小于2％的其他领域。

　　根据图5-2对企业性质的分配，民营企业占多数（60.24％），其次是上市公司（9.48％），合资企业（9.24％）和公共机构，非政府组织利润。，而外商机构占无比率。为0.5%。由此可以看出，国有企业和事业单位对数据相关岗位的需求相对较小，大部分需求来自民营企业。从公司所处行业来看，88个子行业中，互联网/电子商务（27.72%）、金融/投资/证券（13.37%）和计算机软件（12.25%）位居前三，这说明数据类别Jobs多存在于业务数据量较大的网络/电商和金融/证券公司。同时，具有计算机相关知识的求职者更受青睐。但从招聘公司的范围来看，公司有超过500名员工有41.9％，公司有150-500名员工有19.50％和公司少于20名员工只有0.59％。这说明大型企业非常重视数据工作。对人才的需求更明显，也很好理解，因为大型网络和金融公司每天都在创造大量数据，但现在数据时代，数据“空”，从大规模业务数据趋势中抢占公司，预测企业未来发展的政策是每个大公司都必须做的。

　　当这三个位置的比较，它可以看出，在图5-4中，该比例信息经理以上薪水万很小，基本上可以忽略不计。主要launabil所有的万谁是0-3000元（5.89％），3000-5000元（49.08％），5000-10000元（41.96％），月度数据科学家和数据处理的工程师比信息的管理和更高的薪水三个职位的数据处理工程师分布比较均等，超过10%的薪资区间有5个，对比数据工程师和数据处理工程师，后者的薪资水平相对高于前者和月度15000元以上的数据处理工程师的工资是47.25%，数据分析部门只有15.61%。

　　当这三个位置的比较，它可以看出，在图5-4中，该比例信息经理以上薪水万很小，基本上可以忽略不计。主要launabil所有的万谁是0-3000元（5.89％），3000-5000元（49.08％），5000-10000元（41.96％），月度数据科学家和数据处理的工程师比信息的管理和更高的薪水三个职位的数据处理工程师分布比较均等，超过10%的薪资区间有5个，对比数据工程师和数据处理工程师，后者的薪资水平相对高于前者和月度15000元以上的数据处理工程师的工资是47.25%，数据分析部门只有15.61%。

　　作者在对数据相关岗位的需求特征和计算机科学与技术专业技能特征的多维度分析后，结合985/211制定的专业研究指南中的一些“大数据”，一些学习计算机科学的课程2.一些训练统计能力的建议。

　　随着越来越多的高校开设与重点学科相关的“大数据”，统计学和计算机科学应精简整合原有课程和教材，增加大数据相关课程。结合以往与应聘者专业需求对应的数据相关岗位，可以看出，大部分数据相关岗位偏向于具有计算机、统计学、数学、金融、信息管理等专业背景的应聘者，并聘用有才华的人。从专业的角度修炼有一定的局限性。高校应根据自身特点和研究领域，充分利用多学科联合培养，首先确定研究方针，使学生尽可能多地掌握基础知识。

　　大数据时代要求学生具备数学、统计学、计算机科学等基础知识。基础课程需要更多的课内课外实际操作，甚至是实践经验。一般情况下，普通大学培养数据技能是比较困难的，因为学生很难接触到实际的大数据环境，仅仅停留在学术层面。学院甚至学校都来对脚“大数据”次要的或重点实验室为一些二百十一分之九百八十五高中和大学，以及指令的“大数据”在理论层面上并没有停止。

　　课堂教学在很大程度上是教学方法的传统实施。教育专家埃德加·戴尔发现并置于第一出教育的金字塔理论在1946年，说简直是“听”，最熟悉和最常用的方法，具有最小的学习效率。.因此，“大数据”相关课程的教学应结合启发式、典型、讨论式和“翻转课堂”的教学方式，让学生自主学习，发展兴趣和潜能。

　　信息技术行业日新月异，竞争激烈，在高中和大学课堂上，很多理论很容易实现，学生的知识体系难以运用市场需求。然而，大多数从事大数据工作的员工专注于培训而不是教学。校企结合，让学生掌握基础理论，在数据工程师团队指导下或参与部分数据分析工作校企联合打造“大数据”办公室，培养学生实践能力并在毕业后积累工作经验。

　　从学生在数据相关岗位的专业需求特点来看，数据相关岗位需要具备计算机科学、数理统计、管理学、经济学、金融学等知识。，以及目前的大多数。高中和大学生教育开设了辅修、选修、双学位等课程，让学生增长见识，但对学生进行指导的相关建议少之又少。高中、主科或教师指导学生选修、辅修、双学位等。借助推广和推荐，有效避免学生在时间、精力和金钱上的选择和盲目性，使选修、未成年人的人才培养成为可能。，和双学位更好。它是有效的，可以创造公司需要的复合技能。

　　总的来说，可以说高中和大学的课程教学主要包括多媒体教学和部分计算机工作。然而，由于学生人数和教学环境不对称，大多数高校为学生提供的实践机会相对较少。在第二学期末，通常会引入强调记忆而忽视使用的笔试。另外，在学生教学过程中，由于基础学生不同，教学过程中教学进度和教学质量难以均衡，教学内容多为应试教育的基本操作，难以与教学相匹配。市场上企业的需求。这意味着学生在教学后需要通过大量的自学来提高自己的实践水平。和“大型开放在线课程”已经应运而生，MOOCs，这是像传统的大学课程，让学生逐步从初学者到高级学生进步。大部分课程是根据国内外大学课程教学的实际情况而定。组织最有经验的骨干教师讨论制作。大部分课程免费，MOOC平台为师生交流打造了一条“直通车”。“这让大学生不仅可以和这些学校的老师交流和交谈，还可以和名师、其他学校的朋友互相学习，提高学习效率和学业进步。因此，应该建立高校.根据自身专业素质建立或整合各种MOOC，促进学生有效的课后学习。

　　[2] 丁洁兰, 刘清, 刘媛媛,等. 面向企业需求的情报学人才技能分析——基于招聘广告的挖掘与计量分析[J]. 情报理论与实践, 2011, 34(6):74-78.

　　[3] 吕露,韩毅.基于招聘网站的信息管理职业知识技能需求调查[J].情报理论与实践,2012,35(6):88-91

　　[5] 周霞,赵静.情报学硕士课程设置研究——我国情报学硕士企业招聘的反思[J].情报杂志,2015,34(8):26-30.

　　[7] 夏立新,楚林,王忠义,等.基于网络文本挖掘的就业知识需求关系构建[J].图书情报知识,2016(1):94-100

　　[8] 詹川.基于文本挖掘的专业人才技能需求分析——以电子商务专业为例[J].图书馆论坛,2017(5):116-123

　　[9] 汤洋,汤敏倩. 网络招聘信息中职业类型与专业领域的情报分析[J].情报杂志,2017(06):72-77.

　　[11] 杨思洛,冯雅,程爱娟. 从招聘信息看图书馆学人才需求与专业教育[J]. 图书情报工作,2016(5):58-64.

　　[12] 周晓燕,尹亚丽. 国外高校图书馆科研数据服务人员知识结构分析——以IASSIST 网站中 2015 年的招聘信息为例[J]. 图书情报工作,2016(3):76-82.

　　[14] 彭凯霞. 网络招聘广告文字信息内容特征对求职决策的影响[D]. 曲阜师范大学, 2015.

　　[15] 刘欢. 数据挖掘在淘宝客户评价方面的研究与应用[D]. 济南大学, 2014.