锐思税收风险防控的金钥匙：大数据分析（人才篇）

各级税务机关为了适应互联网+、物联网、云计算、人工智能等一波波产业和政策浪潮的到来，必须高度重视相关专业特殊人才的引进和培养。本文，风控君跟大家聊聊“数据人才”的话题。...

2017年第三十八期

人才是大数据发展的基石。

风控君在《锐思|税收风险防控的金钥匙：大数据分析（数据篇）》中总结了大数据应用在税务机关推行存在几个难点和痛点，其中，人才保障不充分是重要因素之一。各级税务机关为了适应互联网+、物联网、云计算、人工智能等一波波产业和政策浪潮的到来，必须高度重视相关专业特殊人才的引进和培养。本文，风控君跟大家聊聊“数据人才”的话题。

大数据人才：数据工程师、数据分析师、数据科学家

1、数据科学家

所谓数据科学家，是指运用统计分析、机器学习、分布式处理等技术，从大量数据中提取出对业务有意义的信息，以易懂的形式传达给决策者，并创造出新的数据运用服务的人才。通常情况下，数据科学家有数学或物理方面的高等学位。有博士学位的情况并不少见。

数据科学家需要具备的技能：

——计算机科学

一般来说，数据科学家大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景。简单来说，就是对处理大数据所必需的Hadoop、Mahout等大规模并行处理技术与机器学习相关的技能。

——数学、统计、数据挖掘等

除了数学、统计方面的素养之外，还需要具备使用SPSS、SAS等主流统计分析软件的技能。其中，面向统计分析的开源编程语言及其运行环境“R”最近备受瞩目。R的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库，而且具备将结果进行可视化的高品质图表生成功能，并可以通过简单的命令来运行。

——数据可视化(Visualization)

信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，开发Web原型，使用外部API将图表、地图、Dashboard等其他服务统一起来，从而使分析结果可视化，这是对于数据科学家来说十分重要的技能之一。

2、数据工程师

一般被定义成“深刻理解统计学科的明星软件工程师”。如果你正为一个具体问题烦恼，那么你需要一个数据工程师。他们就是那些能提供可建模数据所需平台的人。他们的核心价值在于他们借由清晰数据创建数据管道的能力。数据工程师对演算法有相当好的理解。因此，数据工程师理应能运行基本数据模型。

数据工程师需具备的技能：

——数学及统计学相关的背景

对于大多数互联网大公司来说，对于数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历，只有具备一定的理论知识，才能理解模型、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题。

——计算机编码能力

实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素，因为许多数据的价值来自于挖掘的过程，你必须亲自动手才能发现金子的价值。

——对特定应用领域或行业的知识

数据工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为数据工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。

3、数据分析师

他们能洞悉一个方程式业务价值的人群。他们知道如何提出正确的问题，非常善于数据分析，数据可视化和数据呈现。不管是给另一个数据分析师还是C级执行做演讲，数据分析师都是数据提取，模式识别以及从大量数据中洞察问题方面的能手。

数据分析师需要具备的技能：

——懂业务

从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

——懂管理

一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

——懂分析

指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

——懂工具

指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

——懂设计

懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

归纳如下：

到哪里去招录大数据人才？

风控君了解到，日前，在教育部公布的高校新增专业名单中，又有32所高校成为第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校。站在互联网“风口”上的大数据，直接催热了大学里的大日前，在教育部公布的高校新增专业名单中，有32所高校成为第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校。

第一批成功申请该专业的高校共有3所，为北京大学、对外经济贸易大学及中南大学，于2016年2月获得教育部批准。

第二批”数据科学与大数据技术专业”获批名单：