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大學生大數據技術職業生涯規劃書
時間流逝得如此之快，就算追也追不到，你是否有一個清晰而精準的職業方向了呢？請好好規劃今后的職業發展道路。那么你真正懂得怎么寫好職業規劃嗎？下面是小編整理的大學生大數據技術職業生涯規劃書，僅供參考，大家一起來看看吧。
大學生大數據技術職業生涯規劃書 1
每一位大學生應該在今天規劃好自己的明天，我們必須告誡自己：我不能被別人淘汰。而有一份長期穩定的規劃是有必要的。首先，職業生涯規劃是幫助柔弱個體對抗變幻莫測的世界的一種不變的工具。中國人講究以“不變應萬變”，因此需要有一份穩定的職業生涯規劃了。那么對于在校大學生該怎樣規劃自己的職業生涯呢？對于在校大學生，首先要對自己有一個清醒的認識，知曉自己的優點、缺點等等。另外在對自己有一個比較完備的認識的時候要明確自己的興趣，明確自己的目標，通過目標的明確要找準自己日后的社會地位定位，履行好自己的社會角色。我會一步一個腳印改變我自己。
一、專業簡介
本科專業中和大數據相對應的是“數據科學與大數據技術”專業，它是20xx年教育部公布的新增專業。20xx年3月公布的《高校本科專業備案和審批結果》中，北京大學、對外經濟貿易大學和中南大學3所高校首批獲批開設“數據科學與大數據技術”專業。隨后第二年又有32所高校獲批“數據科學與大數據技術”專業。兩次獲批的名單中顯示，該專業學制為四年，大部分為工學。
1、培養目標
本專業就是在此背景下設立的面向大數據時代巨大人才需求的新專業，旨在培養具有良好的科學素養和社會責任感與使命感，具有寬廣的國際視野，具有從事數據科學與大數據相關的軟硬件及網絡的研究、設計、開發以及綜合應用的高級工程技術人才。
2、培養要求
本專業是一個軟硬件結合、兼顧數據科學理論與應用的以計算技術為基礎的、以數據科學與大數據技術為特色的寬口徑專業。
3、名人學者
房祥忠、紀宏、林華珍等。
二、課程要求
1、主干課程
數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐、離散數學、概率與統計、算法分析與設計、數據計算智能、數據庫系統概論、計算機系統基礎、并行體系結構與編程、非結構化大數據分析等。
2、學科要求
善于做需求分析、寫代碼；善于與人溝通，喜歡探索未知；需要根據數據推演、分析、提出解決方案，有數據思維；需要持續保持學習狀態；內性格上能動能靜。
3、知識能力
（1）具備扎實的數據基礎理論和基礎知識。
（2）具有較強的思維能力、算法設計與分析能力。
（3）系統掌握計算機科學與技術專業基本理論、基本知識和操作技能。
（4）了解學科的知識結構、典型技術、核心概念和基本工作流程。
（5）有較強的計算機系統的認知、分析、設計、編程和應用能力。
（6）掌握文獻檢索、資料查詢的基本方法、能夠獨立獲取相關的知識和信息，具有較強的創新意識。
（7）熟練掌握一門外語，能夠熟讀該專業外文書刊。
三、自我評估
1、我的性格
大家都說我是一個活潑開朗的人，很善于與人交流，人緣也比較好，但是很多時候在一些場合缺乏自信，有的時候患得患失，總是考慮的太多，所以錯過了一些很好的機會。從小到大都比較要強，不服輸，總想必別人做的更好，不過來到大學，發現人外有人，天外有天，所以開始懂得只要自己努力了就不后悔，不管結果是不是第一，只要自己盡力了就是最好的了。性格比較直爽，有的時候容易傷人，雖然在盡力在改變，但是還需要進一步改善。我是個很好的合作伙伴，做事踏實認真，大家交給我的事情總能很好的.完成，一絲不茍。
2、我的興趣
喜歡看電視，看報紙，上網，逛街，打羽毛球等。很喜歡玩，但是也很關心時事和政治方面的新聞，可以說愛好廣泛，但是沒有什么很專一能做好的事情。
3、我自己認為所具有的能力
現在在班級里擔任班長，所以在這一年里，自己的很多能力都有所提高。比如，在協調班級工作中，增強了合作意識，并提升了統籌規劃的能力，在工作中，可能會遇到一些摩擦，在解決這些小摩擦的過程中，我也提升了解決問題和矛盾的能力。也具有了一定的與人交流溝通和組織各種活動的能力。
4、我的價值觀
我自己感覺我的人生觀和價值觀都比較正確，信仰共產主義，而且一直堅信，人一生不能只為了錢去追逐，最有意義的一生是活的快樂幸福，而不是為了追逐金錢和奢侈的生活。
5、我的優勢和劣勢
優勢，我的人緣還可以，善于與人交流，還有在組織活動等方面有一定的組織能力，性格比較開朗，能夠很好的調節自己的心情。比較要強，做事踏實。
劣勢，缺乏恒心，自制力也比較差，不能很好的控制自己，有的時候性格太直了，有什么說什么，容易傷害到別人。
6、我的技能
英語比較好，計算機常用軟件的使用，口語表達能力比較強，善于學習新事物。
7、在選擇職業時遇到的最大困難和困惑
我現在學習的專業是自動化專業，如果我從事本專業工作，那么就需要我有很扎實的專業基本功和基礎，但是現在我所學習的編程等內容對我自己來說有一定的難度，不而且對這些內容并沒有很深的興趣，只是在一點點的培養。第二，現在全國開展此專業的學校有很多，而對于此專業我們學校并沒有什么競爭力，所以不知道自己以后能不能找到合適的工作，也不知道今后能不能勝任自動化專業的工作。
8、與職業選擇目標的差距
主要是在專業知識上，還有很大的差距。第二，是耐心做事的能力，工程師，以后的工作很可能會比較枯燥，比較復雜，這就需要我有很強的耐心，和對工作的熱愛。這也需要我在今后的學習中不斷努力提高。
通過溝通分析綜合評估執行以形成一種理性的思維，這樣明確了方向，便向成功更邁進了一步。即使今后的工作和目標相比有所偏差，也不會差距太遠。還有一點就是，不能隨更改自己的規劃，要堅持自己的目標，勇于面對挫折。每個人心中都有一座山峰，雕刻著理想、信念、追求、抱負；每個人心中都有一片森林，承載著收獲、芬芳、失意、磨礪。一個人，若要獲得成功，必須拿出勇氣，付出努力、拼搏、奮斗。成功，不相信眼淚；成功，不相信頹廢；成功不相信幻影未來，要靠自己去打拼！
大學生大數據技術職業生涯規劃書 2
職業生涯規劃，即個人與組織相結合，對其興趣、愛好、能力、教育背景等進行綜合分析與平衡后，結合時代特點和被規劃者的職業傾向，確定其最佳職業奮斗目標，并為實現這一目標做出行之有效的安排。職業生涯規劃作為人力資源管理工作的重要議題，越來越受到企業與員工的共同重視。
一、數據信息和職業規劃的基本概念
職業生涯規劃則是針對個人的主觀因素和客觀因素進行分析測定，確定個人的奮斗目標，并努力實現這一目標。也就是說，企業需要結合員工的自身興趣和特質，將其定位在個最能發揮自己特長的位置，通過對每位員工進行職業生涯規劃，確保各類人才各就其位，各行其道，各盡其職，各得其所，為不同類型的人才提供個性化的晉升通道和成長空間。
二、如何讓數據為職業生涯規劃進行全程服務
（一） 數據與員工招聘
對于職業發展規劃來說，從員工招聘階段就要全面介入。數據分析模型會幫助人力資源管理人員做出更加理性的決策。首先，數據挖掘模型會抓取數據庫里應聘者職業技能、薪酬要求以及培訓教育等方面的信息，然后對比崗位需求，通過數學運算找到最佳的資源配置方式。招聘過程的最根本訴求就是解決企業職位與候選人之間的匹配問題，而 數據技術恰恰能更高效精準的完成這個匹配過程。
（二） 數據與個人信息的深入挖掘
員工入職以后，數據會針對員工的基本信息，通過模型整理編輯出一個以個人為中心的數據庫，它的核心功能就是建立員工工作經歷、教育背景、職務晉升和社交網絡等方面的指標體系，這些指標實現動態管理，通過信息量的積累和匯總分析，評估員工的職業素養和發展潛力，發掘隱藏在深處的職業傾向，并借助這些評估結果，引導員工按照一定的職業發展規劃路線開展職業實踐。
（三） 數據與職業錨
職業錨是指員工進入早期工作情景后，由獲得的實際工作經驗所決定，依據已被證明的.才干、動機、需要和價值觀，進行現實的選擇和準確的職業定位。職業錨強調個人能力、動機和價值觀三方面的相互作用與整合，是個人同環境互動的產物，在實際工作中不斷調整。職業錨是職業生涯規劃最重要的組成部分，準確的職業錨，會引發員工進入正確的職業生涯規劃渠道，促發企業和員工形成雙贏的局面。
（四）數據與人——職匹配
員工入職以后，需要針對員工職業發展計劃書，結合企業實際，對員工的職業發展方向進行定位，進行人-職匹配，如果匹配得好，則個人的特征與職業環境協調一致，工作效率和職業成功的可能性就 為提高。相反，則需要不斷修正，重新匹配，提煉更加精確的職業目標。
三、數據與職業生涯規劃結合的實例
在員工職業生涯規劃中，往往會引入SOT分析矩陣法，通過對一系列信息的歸納與分析，得出員工職業生涯發展的最佳途徑。
S代表strength（優勢），代表eakness（劣勢），O代表opportunity（機會），T代表t人力資源管理 eat（威脅）。其中S和是內部因素，用來進行自我分析，O和T是外部因素，用來進行環境分析。
使用 數據后，我們需要在人力資源管理 信息系統中即時錄入以下數據：
S：工作經驗，教育背景，專業知識和技能，溝通能力，團隊合作能力，領導力，人格特質，承壓能力，個人關系網絡等。
W：比較缺乏的經驗，較差的成績，專業不對口，缺乏目標，自我認識不足，較差的領導能力，負面的人格特質，害羞，情緒化等。
O：就業機會，急需的人才，晉升機會，市場需求，地理位置優勢，強 的關系網絡等。
T：就業機會的減少，同業競爭，缺乏的培訓，晉升過程的激烈競爭，專業領域的有限發展等。
在對員工進行職業生涯規劃時，系統會自動調取這幾項重要因素，進行比對分析，利用數據分析模型，得出更優的策略。
以往，在職業發展規劃中，要么會出現數據信息不足，要么會出現分析能力不足，而引入數據，既可以存儲海量的信息，也可以利用數據挖掘技術進行數據模型建立，從而迅速果斷的對職業發展方向進行抉擇。
四、如何讓數據更好的為職業生涯規劃服務
鑒于 數據強 的功能，以及自身存在的不足，我們需要開展以下工作，以彌補其天然的缺陷。
（一）解決 數據存儲中的容量問題、安全問題和靈活性問題，實現存儲系統的擴展能夠簡單可行，基礎數據的存儲安全可靠，不易更改，且一種存儲手段能夠適應不同的應用類型和數據場景。這樣，可以確保數據使用的持續性和有效性。
（二）優化數據分析和挖掘模型，能夠盡量剔除與關系結果不太密切的數據，從海量信息中找出最切合使用的有用信息，得到總體在空間上的分布狀態和時間上的變化情況，以便對結果做出預測，同時，通過個體在空間和時間上的差異性和相似性，找出問題原因。
（三）人力資源工作者需要加強 數據相關知識的學習及應用，實現專業知識與 數據技能的有機結合，實現人機互補，做出更符合預期的職業生涯規劃方案。
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