数据分析类人才需求那么旺,教育是否跟上了趟?

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数据分析类人才需求那么旺,教育是否跟上了趟?
编者按:随着数据不断增长,企业对数据处理人才的需求也在不断扩大,部分高校已经着手填补这个空缺。但为满足产业端的需求,我们还需要做更多的努力。本文作者  Emma Trifari  向我们介绍了数据 教育 存在的差距,并就如何改善提出了意见。

最近几年对具有 数据分析 能力的人才的需求大的离谱。连续两年, LinkedIn都将商务智慧列在了“雇主最需要的能力”清单里。随便在Indeed.com上一搜就可以找到60,000份与 数据分析 相关的职位。在2011年,McKinsey 就预测到2018年,对有分析能力的经理人和分析师的需求缺口将达到150万。

是什么驱使了这一需求的出现呢?各机构组织都期望在全公司的各个部门都有 数据分析 能力强的人任职。数据分析不再是一项专业技能。各公司都鼓励非分析员探索研究自己工作上的数据,并以此得出结论做出决定。从老师到医疗服务提供者、再到企业管理者中的每一个人都被要求要在自己的日常工作中分析并利用好数据。

无论是从范围上还是种类上,数据都在不断增长,与之同时增长的还有企业对于具有数据分析能力的人才的需求。他们需要这些人才能洞察到别人不能洞悉到的观点,从而提高企业的竞争优势。但是“供应商”(就是大学)才刚开始培养新一代数据工作者。

我们是如何知道这一情况的呢?数据。我们开展了为期一年的调查研究,旨在将美国的分析学 教育 情况进行分类并编写成册,这一目录就是《2016年数据 教育 情况》。该目录在展示出一些好的趋势的同时,也暴露出在培养下一代数据工作者上,各大高校所付出的努力有一定的差距。

数据教育给高校带来价值

我们的研究覆盖了7000多所高等教育机构,其中只有20%的四年制高校有数据相关专业,并且其中很多都是最近才开设的。此外,从2010年开始,在这些开设了课程的学校中有50%都做了线上教育。

最好的大学都明白数据教育的价值。U.S News评出的美国前150所高校中,只有7所没有开设数据相关专业,其他都至少开设了一个数据分析专业。

这样的倾向显示出各大高校都在某种程度上回应着产业端的需要。小道消息进一步证明了这个说法。德州大学( University of Texas)Austin Red McCombs商学院的专业主管 Dr. Michael Hasler表示,他所在的学院开设的商业数据分析专业是对大公司“对人才的饥渴”的回应。

对商业分析员的需求尤盛

上述很多专业都没有开设在传统的数据专业(如统计学)下,这反映了各机构数据民主化的倾向。在过去六年,各高校开设的数据相关专业都归类在商学而不是统计学或数据科学里。

北卡罗莱纳州立大学高级分析学院创始人Michael Rappa说,他所在的学院就是因为雇主的需求才开设了分析学硕士专业的。他说,技术能力很重要,但是对于很多雇主来说,这只是最低要求。为了满足这种需求,该学院开设的课程教授不仅分析数据,还注重培养学生的团队能力、交流能力以及问题解决能力。

各大高校都表示企业对商业分析员的需求尤其大。印第安纳大学Kelley商学院的营销学副总监Jeff Cieply提到,他们学校的商业分析研究生课程开设的原因,就是因为有这样需求的公司向学院直接提出了要求。

在分析专业开设上,两年制学院落后

与四年制学院不同的是,两年制学院还没有对市场需求做出任何回应。据我们的调查显示,只有2%的两年制教育机构开设了数据教育。

这样的结果揭示了在对数据教育上各机构间的差距。美国社区大学协会(the American Association of Community Colleges)的数据显示,美国有一半的大学生都就读于社区大学,同时少数族裔学生和成人学生更多的是在社区大学就读(社区大学学生的平均年龄是28岁)。

缺乏合格的教师似乎是社区大学最大的挑战。Wake Technical社区大学的商业分析教师Justin Rowland说,对于很多学校,尤其是对于两年制教育机构来说,缺乏合格的教师是开设分析学专业最大的阻碍。

印第安纳大学Kelley商学院的商业经济学副教授Ellie Mafi-Kreft表示,教师紧缺的原因是因为分析学是一门多学科交叉的学科。

她说,教授分析学的老师必须同时具备业务能力和对商业的洞察力,而这样的人才太少了。

在这个缺口还会继续存在。美国国家教育统计中心的统计,到2025年在两年制高校注册的学生人数将上涨21%,达到820万左右。这样的增长速度是四年制高校人数增长速度的两倍多。

有进步,但是还有更多成长空间

两年制高校的情况低迷,开设有分析学专业的四年制高校也还有进步空间。现在,开设分析专业的学校中有60%只提供一个专业,80%提供5个左右。可选择的专业数和复杂程度必须跟上需求的增长。

数据关系着各机构未来无限的可能性。为了跟上数据增长的速度,我们作为产业端必须加大对下一代数据人才的训练和培养。研究显示我们正在往这个方向努力着,但是为满足产业端的需求,我们还需要做更多的努力。

翻译来自:虫洞翻翻

本文来自翻译: venturebeat.com

   



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