大数据职业生涯规划是指针对大数据领域就业者的个人发展、职业道路的设计和实施所提供的规划指导。通过大数据职业生涯规划，可以帮助个人更好地了解自己的优势和兴趣，找到适合自己的大数据岗位，提升相关技能，并在大数据行业中获得持续的职业发展。以下是有关于大数据行业职业生涯规划书范文和大数据人员职业规划报告的有关内容，欢迎大家阅读！
大数据职业生涯规划1
如今的计算机行业，不论是在硬件、大数据、软件，还是在通信及网络安全it行业领域，信息技术的发展是一日趋长于一日，如果不及早为自己的学习目标也好、今后的工作事业也好，做一个非常周全的计划，那就很容易在计算机这个行业里被淘汰出局。
我个人认为规则有两种一类是学习计划：
一类是工作计划，工作规划是基于学习之上的，在学习计划上取得了成果之后，才能做好工作上的规划；
再一类是两前两类计划并行。
1、基本要掌握的
大数据、pc机的硬件知识、包括组装，简单的故障排除，当然硬件故障，一般是指出在电路电气上面的问题，我们只需能做到排除即可，电路维修那属于电子方面专业维修人员的范围之内了，理解即可，无须太作深入研究，太费时间，我们还要时间去研究其它的。软件方面，目前主流的一些软件：企业的erp系统，网络管理的一些网络监控，网络分析，流量分析sniffer，抓包工具，这些网络管理者必须撑握，不论是哪一款这类的有利于故障排除分析软件都要会用，因此必须做到了解其原理，一些常用dos命令要熟练，这对于学习bat批处理vbs还是有一些的帮助的，ms系统肯定要会做，安装方式也要学，比如从硬盘安装从网络安装光盘安装那就免说了，那傻瓜式的，一路next。
还有双系统、多系统，这是我对自己基础要求的一些定义，虽然在这方面我做得不是是很漂亮，但经验从这一年里的工作中，已吸取到不少的经验，对今后的学习和工作应该是大有帮助的。
2、操作系统：
a、学好linux/unix其中一种系统应用
作为除了windows家族平台的系统以外，还有个就是linux系统许多网络公司大型企业的服务器都会采用这种系统，对我们习惯于用windowsxp系统来说，确实是一种不习惯和应用上的’困难，复杂的命令也是对刚入手者一种记忆力的考验要真正融入到这个系统当中，我认为还是要多习惯去使用，因为平时我们太依懒windows了，这种过渡还是需要时间的，因此我会把学习linux作为我第二种系统学习的目标，将来的工作环境也需要。
b、学会一种编程语言
对于计算机专业的人来说，会，至少会一种编程语言是一种技术人员的象征也是一种爱好，虽然可能学得没有专业的编程人员专业，但就是够用就差不多了，vb编程语言是门可视化的编程语言，可以边写源代码边看效果，代码也比较人性化，易懂，编辑效率也非常的高，不会像其它语言一样，要完全将代码生成后，再看效果那样一点一点的修改不行再返回原代码再修正再输出，不能及时看到代码生成出来的效果，所以我认为非专业编辑学习vb是种不错的选择，也是培养自己一种爱好。
c、熟悉sql数据库语言
人的会员资料啊上机记录、余额、注册等信息，全是储存在sql数据库服务器上，一旦数据库出现问题，数据丢失，那后果是不堪设想的，真正出现问题的时候却是让专业的数据库人员来维护，不知道问题大小的情况下，都对sql数据库敏感，不太敢随便动，不知道是对它敬畏还是仰慕，我觉得从事哪种环境也好，企业还是工厂，甚至是私营商业行业，数据库的应用很普遍了，所以这也是不能不熟悉的一门语言。
大数据职业生涯规划2
每一位大学生应该在今天规划好自己的明天，我们必须告诫自己：我不能被别人淘汰。而有一份长期稳定的规划是有必要的。首先，职业生涯规划是帮助柔弱个体对抗变幻莫测的世界的一种不变的工具。中国人讲究以“不变应万变”，因此需要有一份稳定的职业生涯规划了。那么对于在校大学生该怎样规划自己的职业生涯呢？对于在校大学生，首先要对自己有一个清醒的认识，知晓自己的优点、缺点等等。另外在对自己有一个比较完备的认识的时候要明确自己的兴趣，明确自己的目标，通过目标的明确要找准自己日后的社会地位定位，履行好自己的社会角色。我会一步一个脚印改变我自己。
一、专业简介
本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业，它是20xx年教育部公布的新增专业。20xx年3月公布的《高校本科专业备案和审批结果》中，北京大学、对外经济贸易大学和中南大学3所高校首批获批开设“数据科学与大数据技术”专业。随后第二年又有32所高校获批“数据科学与大数据技术”专业。两次获批的名单中显示，该专业学制为四年，大部分为工学。
1、培养目标
本专业就是在此背景下设立的面向大数据时代巨大人才需求的新专业，旨在培养具有良好的科学素养和社会责任感与使命感，具有宽广的国际视野，具有从事数据科学与大数据相关的软硬件及网络的研究、设计、开发以及综合应用的高级工程技术人才。
2、培养要求
本专业是一个软硬件结合、兼顾数据科学理论与应用的以计算技术为基础的、以数据科学与大数据技术为特色的宽口径专业。
3、名人学者
房祥忠、纪宏、林华珍等。
二、课程要求
1、主干课程
数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。
2、学科要求
善于做需求分析、写代码；善于与人沟通，喜欢探索未知；需要根据数据推演、分析、提出解决方案，有数据思维；需要持续保持学习状态；内性格上能动能静。
3、知识能力
（1）具备扎实的数据基础理论和基础知识。
（2）具有较强的思维能力、算法设计与分析能力。
（3）系统掌握计算机科学与技术专业基本理论、基本知识和操作技能。
（4）了解学科的知识结构、典型技术、核心概念和基本工作流程。
（5）有较强的计算机系统的认知、分析、设计、编程和应用能力。
（6）掌握文献检索、资料查询的基本方法、能够独立获取相关的知识和信息，具有较强的创新意识。
（7）熟练掌握一门外语，能够熟读该专业外文书刊。
三、自我评估
1、我的’性格
大家都说我是一个活泼开朗的`人，很善于与人交流，人缘也比较好，但是很多时候在一些场合缺乏自信，有的时候患得患失，总是考虑的太多，所以错过了一些很好的机会。从小到大都比较要强，不服输，总想必别人做的更好，不过来到大学，发现人外有人，天外有天，所以开始懂得只要自己努力了就不后悔，不管结果是不是第一，只要自己尽力了就是最好的了。性格比较直爽，有的时候容易伤人，虽然在尽力在改变，但是还需要进一步改善。我是个很好的合作伙伴，做事踏实认真，大家交给我的事情总能很好的完成，一丝不苟。
2、我的兴趣
喜欢看电视，看报纸，上网，逛街，打羽毛球等。很喜欢玩，但是也很关心时事和政治方面的新闻，可以说爱好广泛，但是没有什么很专一能做好的事情。
3、我自己认为所具有的能力
现在在班级里担任班长，所以在这一年里，自己的很多能力都有所提高。比如，在协调班级工作中，增强了合作意识，并提升了统筹规划的能力，在工作中，可能会遇到一些摩擦，在解决这些小摩擦的过程中，我也提升了解决问题和矛盾的能力。也具有了一定的与人交流沟通和组织各种活动的能力。
4、我的价值观
我自己感觉我的人生观和价值观都比较正确，信仰共产主义，而且一直坚信，人一生不能只为了钱去追逐，最有意义的一生是活的快乐幸福，而不是为了追逐金钱和奢侈的生活。
5、我的优势和劣势
优势，我的人缘还可以，善于与人交流，还有在组织活动等方面有一定的组织能力，性格比较开朗，能够很好的调节自己的心情。比较要强，做事踏实。
劣势，缺乏恒心，自制力也比较差，不能很好的控制自己，有的时候性格太直了，有什么说什么，容易伤害到别人。
6、我的技能
英语比较好，计算机常用软件的使用，口语表达能力比较强，善于学习新事物。
7、在选择职业时遇到的最大困难和困惑
我现在学习的专业是自动化专业，如果我从事本专业工作，那么就需要我有很扎实的专业基本功和基础，但是现在我所学习的编程等内容对我自己来说有一定的难度，不而且对这些内容并没有很深的兴趣，只是在一点点的培养。第二，现在全国开展此专业的学校有很多，而对于此专业我们学校并没有什么竞争力，所以不知道自己以后能不能找到合适的工作，也不知道今后能不能胜任自动化专业的工作。
8、与职业选择目标的差距
主要是在专业知识上，还有很大的差距。第二，是耐心做事的能力，工程师，以后的工作很可能会比较枯燥，比较复杂，这就需要我有很强的耐心，和对工作的热爱。这也需要我在今后的学习中不断努力提高。
通过沟通分析综合评估执行以形成一种理性的思维，这样明确了方向，便向成功更迈进了一步。即使今后的工作和目标相比有所偏差，也不会差距太远。还有一点就是，不能随更改自己的规划，要坚持自己的目标，勇于面对挫折。每个人心中都有一座山峰，雕刻着理想、信念、追求、抱负；每个人心中都有一片森林，承载着收获、芬芳、失意、磨砺。一个人，若要获得成功，必须拿出勇气，付出努力、拼搏、奋斗。成功，不相信眼泪；成功，不相信颓废；成功不相信幻影未来，要靠自己去打拼！
大数据职业生涯规划3
一、自我剖析
1）兴趣爱好:
看书，听音乐，爱运动，Photoshop，网页设计，编程。
2）特长：
数据库维护管理，熟悉C++、C#语言，熟练掌握OFFICE系列。
3）人格描述:
理性大于感性，依靠理智的思考来做决定，总是采取客观、合乎逻辑的步骤，是一个对事情要求比较严格的人。
重视稳定性、合理性；天生独立，需要把大量的精力倾注到工作和学习中，善于聆听别人的意见和优秀的方法，并喜欢将事情清晰而条理的安排好。喜欢先充分收集各种信息，然后根据信息去综合考虑实际的解决方法，而不是运用理论去解决。对细节非常敏感，有很实际的判断力，决定时能够运用精确的证据和过去的经验来支持自己的观点，并且非常系统有条不紊。
是一个认真而严谨的人，勤奋而负有责任感，认准的事情很少会改变或气馁，做事深思熟虑，信守承诺并值得信赖。
看问题有很强的批判性，通常持怀疑态度，需要换位思考，更广泛的收集信息，并理智的评估自己的行为带来的可能后果。
4）在工作和学习中的优势
1.办事精确，希望第一次就能把工作做好
2.每次都能十分专注地把注意力集中在一个项目或任务上
3.一丝不苟、认真专注地对待具体问题、事实和细节
4.非常强的责任意识；别人可以信任你实现自己的诺言
5.有稳定平和的心态
5）在工作和学习中的不足
1.对变化感到不安，可能会有些僵硬、死板；排斥革新
2.对需要很长时间才能完成的任务缺乏耐心
3.不愿意促成必要的改变，不愿意支持有风险的行为
4.见到实际应用后的结果才肯接受新观点
6）相应措施
针对我的缺点与不足，我应该采取一定的措施来弥补我的缺陷：
1.避免墨守陈规，需要尝试新的东西；要有开放态度，敢于尝试探索新的可能性
2.对那些与我观点不同的人保持足够的耐心和虚心
3.增强做事的灵活性，学会变通的看待和接受新事物
二、职业规划：
对于“计算机”这门专业来说，它很方便、快捷、时尚，是人们生活中必不可少的。但是它又是一门很难的学问，学习起来难。要成为一个高水平的IT人员尤为艰难。要把难变容易就是先去培养能力和去兼职做些我们能做的工作，积累经验，达到我们想要的目的。所以我在此为自己写下了规划书。
如下：
我的职业目标是计算机软件工程师，而为了成为一个成功的工程师，我将目标分为三步：
（1）学好专业知识，在就职的任何岗位上，掌握的知识是我们成功的基点，例如：计算机基本组装与维护，常用办公软件，计算机软件编程与开发，大型数据库等。而在课余时间，要多学一点知识像是：网站系统开发，网站管理维护，数据库系统的开发，数据库管理等。
（2）学好英语，英语水平应该达到能与别人交流的地步，世界各个国家的联系越来越紧密不单单是因为商业，有部分原因是因为因特网的发展使我们可以了解其他的国家和地区。而在我们之间的交流与学习中，英语则是世界通用的语言之一，所以，学好英语是十分重要的。因此我要在毕业之前过英语六级。
（3）学会和别人共同完成一项任务，学会和别人合作。语言表达能力还有与客户、同事的沟通能力要强。加强沟通，虚心求教。
（4）更重要的一点就是我要立志考上一所软件专业比较好的研究生学院，为我的职业规划打上坚实的基础。
而在规划好目标之后，就是在哪里工作的问题了，在北京、上海等大城市，对从事研究型工作的专门人才和从事工程型工作的专门人才有一定需求，他们将主要从事计算机基础理论、新一代计算机及其软件核心技术与产品等方面的研究工作以及从事计算机软硬件产品的工程性开发和实现工作，而在中小城市，则大量需求从事应用工作的专门人才，他们主要从事企业与政府信息系统的建设、管理、运行、维护的技术工作，以及在计算机与软件企业中从事系统集成等技术工作。所以，我想到中小型城市工作。在接下来的几年里，我想开始接触社会，认识社会，以便将来更好的工作。
三、目标年限：
我的目标年限是四年，在我研究生毕业的时候，我希望我的目标得以实现，但是，这不是说说就可以成功的事情，任何目标，只说不做到头来都会是一场空。然而，现实是未知多变的，定出的目标计划随时都可能遭遇问题，要求有清醒的头脑。其实，每个人心中都有一座山峰，雕刻着理想、信念、追求、抱负；每个人心中都有一片森林，承载着收获、芬芳、失意、磨砺。一个人，若要获得成功，必须拿出勇气，付出努力、拼搏、奋斗。成功，不相信眼泪；成功，不相信颓废；成功不相信幻影，未来，要靠自己去打拼！通过现在对自己的认识和对社会需要的人才的认识，我在未来的两年里要实现自己的目标，为自己未来做出努力。
大数据职业生涯规划4
我小时候的理想是将来做一名数学家，可惜长大了发现自己天赋不够，理想渐行渐远，于是开始考虑现实，开始做一些人生规划，我一直在思考将来从事何种职业，专注什么样的领域，重新定义着自己的职业理想。我现在的职业理想，比较简单，就是做一名数据分析师。
一、为什么要做数据分析师
在通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量（长期更是积累了大量丰富的数据，比如客户交易数据等等），据说到20xx年，全球每年产生的数据量达到3500万亿GB；海量的历史数据是否有价值，是否可以利用为领导决策提供参考依据？随着软件工具、数据库技术、各种硬件设备的飞快发展，使得我们分析海量数据成为可能。
而数据分析也越来越受到领导层的重视，借助报表告诉用户什么已经发生了，借助OLAP和可视化工具等分析工具告诉用户为什么发生了，通过dashboard监控告诉用户现在在发生什么，通过预报告诉用户什么可能会发生。数据分析会从海量数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，找出趋势，为决策层的提供有力依据，为产品或服务发展方向起到积极作用，有力推动企业内部的科学化、信息化管理。
我们举两个通过数据分析获得成功的例子：
（1）Facebook广告与微博、SNS等网络社区的用户相联系，通过先进的数据挖掘与分析技术，为广告商提供更为精准定位的服务，该精准广告模式收到广大广告商的热捧，根据市场调研机构eMarketer的数据，Facebook年营收额超过20亿美元，成为美国最大的在线显示广告提供商。
（2）Hitwise发布会上，亚太区负责人John举例说明：亚马逊30%的销售是来自其系统自动的产品推荐，通过客户分类，测试统计，行为建模，投放优化四步，运营客户的行为数据带来竞争优势。
此外，还有好多好多，数据分析，在营销、金融、互联网等方面应用是非常广泛的：比如在营销领域，有数据库营销，精准营销，RFM分析，客户分群，销量预测等等；在金融上预测股价及其波动，套利模型等等；在互联网电子商务上面，百度的精准广告，淘宝的数据魔方等等。类似成功的案例会越来越多，以至于数据分析师也越来越受到重视。
然而，现实却是另一种情况。我们来看一个来自微博上的信息：在美国目前面临14万——19万具有数据分析和管理能力的专业人员，以及150万具有理解和决策能力（基于对海量数据的研究）的管理人员和分析人员的人才短缺。而在中国，受过专业训练并有经验的数据分析人才，未来三年，分析能力人才供需缺口将逐渐放大，高级分析人才难寻。也就是说，数据分析的需求在不断增长，然而合格的为企业做分析决策的数据分析师却寥寥无几。好多人想做数据分析却不知道如何入手，，要么不懂得如何清洗数据，直接把数据拿来就用；要么乱套模型，分析的头头是道，其实完全不是那么回事。按俗话说就是：见过猪跑，没吃过猪肉。
二、我的职业规划
对于数据分析，有一句话说的非常好：spss/sql之类的软件、决策树、时间序列之类的方法，这些仅仅就都是个工具而已，最重要的是对业务的把握。没有正确的业务理解，再牛的理论，再牛的工具，都是白搭。做一名合格的数据分析师，除了对数据需要有良好的敏感性之外，对相关业务的背景的深入了解，对客户或业务部门的需求的清晰认识。根据实际的业务发展情况识别哪些数据可用，哪些不适用，而不是孤立地在“真空环境”下进行分析。
为此，我对自己的规划如下：
第一步：掌握基本的数据分析知识（比如统计，概率，数据挖掘基础理论，运筹学等），掌握基本的数据分析软件（比如，VBA，Matlab，Spss，Sql等等），掌握基本的商业经济常识（比如宏微观经济学，营销理论，投资基础知识，战略与风险管理等等）。这些基础知识，在学校里尽量的学习，而且我来到了xx学院，这样我可以在商业分析、经济分析上面领悟到一些东西，增强我的数据分析能力。
第二步：参与各种实习。研一开始我当时虽然有课，不过很幸运的找到一份一周只需去一两天的兼职，内容是为三星做竞争对手分析，当然分析框架是leader给定了，我只是做整合资料和往ppt里填充的内容的工作，不过通过兼职，我接触到了咨询行业，也向正式员工学习了很多商业分析、思考逻辑之类的东西。之后去xx，做和VBA的事情，虽然做的事情与数据分析无关，不过在公司经常用VBA做一些自动化处理工作，为自己的数据分析工具打好了基础。
再之后去了xx，在那里兼职了一个多月，参与了大众汽车销量数据短期预测的项目，一个小项目下来，数据分析的方法流程掌握了不少，也了解了企业是如何用一些时间序列模型去参与预测的，如何选取某个拟合曲线作为预测值。现在，我来到新的地方实习，也非常幸运的参加了一个央企的码头堆场优化系统设计，其实也算数据分析的一种吧，通过码头的数据实施调度，通过码头的数据进行决策，最后写成一个可操作的自动化系统。而这个项目，最重要的就是业务流程的把握，我也参与项目最初的需求调研，和制定工作任务说明书SOW，体会颇多。
第三步：第一份工作，预计3-5年。我估计会选择咨询公司或者IT公司吧，主要是做数据分析这块比较强的公司，比如Fico，埃森哲，高沃，瑞尼尔，IBM，AC等等。通过第一份工作去把自己的知识打得扎实些，学会在实际中应用所学，学会数据分析的流程方法，让自己成长起来。
第四步：去自己喜欢的一个行业，深入了解这个行业，并讲数据分析应用到这个行业里。比如我可以去电子商务做数据分析师。我觉得我选择电子商务，是因为未来必将是互联网的时代，电子商务必将取代传统商务，最显著的现象就是传统零售商老大沃尔玛正在受到亚马逊的挑战。此外，电子商务比传统的零售商具有更好的数据收集和管理能力，可以更好的跟踪用户、挖掘潜在用户、挖掘潜在商品。
第五步：未知。我暂时没有想法，不过我希望我是在一直的进步。
三、数据分析师的能力和目标
（一）能力
1、一定要懂点战略、才能结合商业。
2、一定要漂亮的presentation、才能buying。
3、一定要有globalview、才能打单。
4、一定要懂业务、才能结合市场。
5、一定要专几种工具、才能干活。
6、一定要学好、才能有效率。
7、一定要有强悍理论基础、才能入门。
8、一定要努力、才能赚钱；最重要的。
9、一定要务实、才有reputation。
（二）目标
1、做过多少个项目？
2、业务背景有哪些，是否跨行业？
3、做过多少种类型的模型？做了多少个模型？
4、基于模型做过多少次完整的marketing闭环？
我仅以此为努力之坐标，时刻提醒自己。路在前方，漫漫前行。
