一、大数据人才饱和
大数据人才饱和：如何应对激烈竞争？
随着大数据技术的迅速发展，大数据人才需求也日益增长，但与之相对应的是大数据人才市场的饱和情况。面对激烈的竞争，个人如何提升自身竞争力，企业又该如何有效吸引和留住优秀的大数据人才呢？本文将探讨大数据人才市场的现状及应对之策。
大数据人才市场现状
进入大数据行业的人才日益增加，不仅有从事相关专业的毕业生，还有许多转行者和自学者。这使得市场上大数据人才的竞争日益激烈，造成了大数据人才市场的饱和状态。在这种情况下，企业在招聘和留用大数据人才方面面临着一定的挑战。
个人应对之道
对于想要在大数据行业立足的个人来说，如何提升自身的竞争力变得尤为重要。以下是几点建议：
- 持续学习：保持对大数据领域的学习，不断提升自己的技能水平，跟上行业最新发展。
- 实践经验：通过参与项目、实习等方式积累实际经验，提升自己的实战能力。
- 认证资格：获取相关的大数据认证资格，证明自己的专业能力。
- 行业网络：建立行业关系网络，拓展人脉资源，了解行业动态。
企业招聘之策
对于企业来说，如何在众多竞争对手中吸引和留住优秀的大数据人才也是一项重要的课题。以下是一些建议：
- 薪酬福利：提供具竞争力的薪酬福利待遇，吸引优秀人才的加入。
- 职业发展：提供良好的职业发展空间和晋升机会，让人才有持续成长的动力。
- 企业文化：打造积极向上的企业文化，营造融洽的工作氛围，让员工有归属感。
- 技术创新：重视技术创新，提供开发空间和资源支持，激发员工的创造力。
在大数据人才市场饱和的情况下，个人和企业都需要做好应对之策，提高自身竞争力，抢占市场先机。只有不断学习、不断创新，才能在这个竞争激烈的领域脱颖而出。
二、金融行业是否已经人才饱和或者将要饱和？
实习倒搭钱的现象我只在金融业见过
真内卷，还得看金融
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北大毕业的：金融没饱和，非清北复交一律劝退我真是看不下去
考研机构：金融没饱和，你考上金融硕士钱途大大的有啊，快报班吧
大一新生：高端人才是稀缺的，不努力就会被淘汰、考CPA就能年薪30
金融考生1：400分落榜，985调剂双非都难
金融考生2：好不容易考上了财贸武厦，发现多数人还是去银行，一线税前15w，985机械土木赚的并不比你少。隔壁自动化、计算机随便25w+，而你要淘汰清北学霸，进入头部券商，累到猝死的工作强度，才能拿到这个数
10年前享受放水红利的从业人员：财贸985去银行？我们那届各种公募资管投行核心部门，肯定是你菜
金融股血崩，中公教育倒是翻了五倍。我觉得考研培训机构是没饱和
有些大学动辄10-20万的学费，一年能赚一个上市企业的利润
画大饼割韭菜，你以为只有金融业这样？金融教育业也是如此
前有清华廖蕾陪酒，后有厦大硕士跳楼
珍爱生命，远离金融
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金融之所以被吹捧
是因为08年宽松的货币政策，那时候银行缺乏竞争，又是就业主体，所以下限较高
保险理财尚缺乏监管、考公也还没那么卷，基本上从211到top都可以有个好位置
13年后利差收窄，监管趋严，去杠杆，再加上互联网冲击，金融业开始走下坡路，银行要跪着赚钱
10年吹金融当然没什么问题，但你不能还拿着好几年前的信息做判断，毕竟20年前土木也是大热门
以前15-20万算高薪，现在985生化环材硕士这个数也随便拿，互联网微电子赶超投行，金融真的值得那么高的分数吗？
大批高中生追涨杀跌进来，但金融业并不是什么劳动密集型行业，提供不了太多岗位
复交之下无金融并不夸张，虽然有双非本211财经进三中一华的案例，但和二本进腾讯差不多
光华金专21年平均薪资可以达到30+，两财一贸就17的样子，至于其他院校，就业恐怕都是问题
top5前40%，财经211前20%确实很好，但其他人很差，就业像sgn函数，没有什么中间选项
能考到这种学校的金融专业没有不努力的，所以社达言论大可不必
计算机去不了大厂还能去中小厂拿20w，但金融卷不赢就惨多了
招行平均年龄比华为还低2岁，中年危机可不是只有程序员独有
这也是金融最劝退的地方，即便是985，也面临着极低的下限
说到底，金融业作为资本密集型行业对人才的吸纳能力太弱了
从供求看，几乎所有高校都开设经管类专业，而金融业又不太限制专业，清北理工科和两财一贸经管谁更有竞争力？看看基金经理们有多少连个商科学位都没有的就知道了
销售名校天坑卷，合规法律会计卷，modeling计算机统计物理卷
考公甚至比不过土木等工科，以深圳为例，城市规划80:1 计算机117:1 金融275:1
当然，法学还是YYDS
事业单位和国企更不用提了，金融基本只能和会计抢抢财务岗，会计的卷度你懂的
从结构看，金融中高端岗位基数小，即便这两年是买方大年，资管理财业务扩张增加的就业相比名校的扩招也是杯水车薪。光华的平均起薪涨了30%，其他院校灵活就业涨了10%
基层就不多说了，银行受气包，保险似传销
两财一贸、非清北985平均起薪也就17w左右(一线），和985生化环材一个水平，化材新能源，芯片、微电子计算机动不动30w的起薪不是吊锤金融？
复旦经院、安泰几年前就不公布就业了
美国法律、IT、医药的平均起薪在12w美元，而金融只有9w，澳洲经管工资也是垫底
说白了，金融学的东西脱离实务，无法实际提升生产力，学东西靠实习。那点知识工科学霸学起来不要太容易，而大多职位性质和文职销售是一样的，毫无门槛可言，HR挑人挑到手软
任何专业培训一个月都可以替代你，理工法律甚至艺术生都可以来抢饭碗
招行也开始带头“去金融专业化”，客户经理都是理工科优先
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这是某末流双一流的就业，经管基本可以用崩盘来形容
卷烟厂操作员都有人大武大金融，而工科基本都是双非
为什么985工科不去卷烟厂呢
三、大数据行业是否饱和
大数据行业是否饱和？
随着信息时代的到来和互联网的飞速发展，大数据正成为各行各业最为关注的话题。然而，随之而来的问题是，大数据行业是否饱和？我们将在本文中对这个问题进行全面的探讨和分析。
行业背景
随着互联网技术在各行各业中的广泛应用，大量数据被生成、存储和分析。这些数据蕴含着宝贵的信息，对于企业的发展和决策起着至关重要的作用。因此，大数据行业逐渐崛起，并受到越来越多企业的重视。
市场前景
根据市场调研数据显示，大数据市场规模正以每年超过百分之十五的速度增长。这一趋势显示出了大数据行业的前景广阔，并且还未达到饱和状态。随着人工智能、物联网等新兴技术的快速发展，对大数据的需求将会进一步增加。
行业竞争
目前大数据行业存在许多的竞争者，包括各大科技公司、数据分析机构以及创业公司等。这些竞争者在人才、技术和资源上都具有一定的优势，加剧了行业竞争的激烈程度。然而，由于大数据行业门槛较高，技术要求较多，所以从长远来看，行业竞争程度相对较低。
技术发展
大数据行业的技术发展不断推进，例如，人工智能、机器学习和深度学习等技术的应用，使数据分析和挖掘工作更加高效和精准。随着技术的成熟和应用的广泛推广，大数据行业将会迎来新一轮的发展机遇。
行业瓶颈
尽管大数据行业前景广阔，但也存在一些瓶颈制约着行业的发展。其中之一是数据安全和隐私问题，随着数据泄露事件的频发，民众对于数据隐私的关注度也在逐渐提升。此外，技术人才的稀缺也是制约大数据行业发展的一个主要因素。
未来发展趋势
未来，大数据行业将会呈现以下发展趋势：
- 1. 数据挖掘和分析技术将进一步提升，实现更加精准和深入的数据分析。
- 2. 人工智能技术将与大数据行业深度融合，共同推动各行各业的创新和发展。
- 3. 数据安全和隐私保护将成为行业关注的重点，相关政策和法规将逐步完善。
- 4. 大数据行业将进一步拓展应用场景，涵盖更广泛的领域，如医疗、金融、交通等。
结论
综上所述，大数据行业目前还未达到饱和状态，市场前景广阔。然而，行业竞争激烈，在充分考虑行业瓶颈的情况下，大数据从业者需要不断提升自身的技术能力和专业知识，抓住行业发展的机遇。
希望本文能对大数据行业是否饱和的疑问有一定的解答，也为从事或关注大数据行业的人士提供一些参考意见。谢谢阅读！
四、大数据行业饱和了吗
大数据行业饱和了吗
大数据已经成为当今信息时代的核心驱动力之一。随着各行各业对数据分析的需求不断增长，大数据行业持续保持着蓬勃发展的势头。然而，随着时间的推移，一些人开始担忧大数据行业是否已经饱和，市场是否已经饱和，是否仍有机会进入这个领域并取得成功。
要回答这个问题，我们需要深入分析大数据行业的现状、发展趋势以及未来的发展空间。首先，让我们来看一看大数据行业目前的情况。
大数据行业的现状
大数据行业的发展可谓是蓬勃而迅猛的。各大企业纷纷投入大量资源进行数据采集、存储、处理和分析，以帮助他们更好地了解市场趋势、用户需求以及业务运营状况。从互联网巨头到传统企业，几乎所有行业都在积极探索如何利用大数据来优化业务决策。
同时，随着人工智能和机器学习等技术的快速发展，大数据行业也在不断创新和变革。各种技术手段的不断更新和完善，为大数据行业带来了更多的发展机遇和挑战。可以说，大数据行业目前正处在一个高速发展的阶段。
大数据行业的发展趋势
在快速发展的背后，大数据行业也面临着一些挑战和变化。了解这些发展趋势对我们判断行业是否饱和至关重要。
首先，随着数据量的不断增长，数据安全和隐私保护问题变得日益突出。大数据行业需要加大对数据安全的投入，制定更严格的数据管理政策，以确保用户数据不被泄露或滥用。
其次，随着人工智能和自动化技术的应用，一些传统的数据分析工作可能会被机器取代，这对从事数据分析工作的从业者提出了新的挑战。因此，未来大数据行业需要不断提升自身的技术水平和专业能力，才能保持竞争力。
另外，随着各行业对数据分析需求的不断增长，大数据行业也在向垂直领域深挖，不再满足于提供通用的数据分析服务，而是开始向特定行业、特定领域提供定制化的解决方案。这意味着，从事大数据行业的企业和个人需要更加专业化，才能在市场竞争中脱颖而出。
大数据行业的发展空间
虽然大数据行业发展迅猛，但行业的发展空间仍然十分广阔。随着各行业对数据分析的需求不断增加，大数据行业仍然有着巨大的发展潜力。
首先，随着技术的不断创新和进步，大数据行业将继续向更广泛的领域渗透，为更多行业带来数据驱动的商业机会。各行各业都可以通过大数据分析来优化业务流程、提升效率、降低成本，从而实现可持续发展。
其次，随着全球数字化进程的加速推进，数据的重要性和价值将变得愈发突出。大数据行业不仅可以为企业提供数据分析服务，还可以参与到数据治理、数据安全等更深层次的业务中，为企业提供全方位的数据支持。
另外，随着人工智能、物联网等新兴技术的快速发展，大数据行业将有更多的创新机会。通过结合不同领域的前沿技术，大数据行业可以为各行各业带来更多的可能性，推动新的商业模式和产业变革。
结论
综上所述，尽管大数据行业发展迅猛，但行业仍然拥有广阔的发展空间。随着技术的不断进步和行业需求的持续增长，大数据行业仍将保持持续繁荣的趋势。因此，对于想要进入大数据行业的人来说，关键在于不断学习和提升自己的技术能力，把握行业发展的方向，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。
五、现在市场上高级翻译人才是否饱和？
任何一个行业永远都缺好的人才，更别提高级人才（我把这个高级理解为顶尖吧）。
翻译行业是个很特殊的行业，作为语言服务，仅仅拥有语言能力是远远不够的，专业性方面还需要特殊的行业背景知识，比如石油、机械、电气、电力、航空航天、水利、铁路建设，这些专业领域需要专业的行业背景和强大的语料库做支撑，某种程度上来说，语言是基础，翻译这个行业需要的，更多是学习能力，理解能力，转换能力和应变能力相结合的复合型人才。
成为一个翻译，从笔译到交传到口译，各个环节要求的素质也不尽相同，高级翻译不仅不饱和，且永远都缺少。
一、笔译
11月12日，人力资源社会保障部、中国外文局印发《关于深化翻译专业人员职称制度改革的指导意见》，将原本的翻译初级、中级、副高级调整为三级翻译、二级翻译和一级翻译，而正高级则确定为“译审”。
这几个翻译层级之间是有质的飞跃的。
我们先从客观上来看看翻译拿CATTI（全国翻译专业资格考试）证书的时候，
考试的难度大致为：三级，非外语专业本科毕业、通过大学英语六级考试或外语大专毕业生水平，并具备一定的口笔译实践经验；二级，非外语专业研究生毕业或外语专业本科毕业生水平，并具备3－5年的翻译实践经验；一级，具备8－10年的翻译实践经验，是某语种双语互译方面的行家。资深翻译实行考核评审方式取得，申报资深翻译的人员须具有一级口译或笔译翻译资格（水平）证书；一级口译、笔译翻译实行考试与评审相结合的方式取得。
进入翻译公司成为全职翻译，或者进入某些翻译项目成为兼职翻译，都需要你已经具备一定的语言能力和实践经验，在专业领域中查资料，翻文献，先理解原文，再一句一句把译文润色整理成方便理解的语言大概要经历以下几个过程：
- 接受文件、词汇和参考
- 确认翻译内容和要求
- 浏览全文、熟悉内容和领域
- 熟悉参考和词汇
- 搜索有用的资料
- 每翻译完一句或者读一段，回头重新读一遍和检查
- 再通读译文
- 检查关键问题
- 评写检查
- 提交总结
办公室翻译部的区域常年弥漫着哈佛图书馆凌晨3点的学术氛围，安静，键盘啪啪声，每次经过都要放慢速度生怕惊扰各位大神全神贯注的思路。
办公室挂着严密精细的笔译流程图，每个人有一本200多页厚的笔译译员工作指南，每个大型项目开始之前手上都要拿到几百页厚的项目参考词汇，要这样兢兢业业刻苦努力的奋斗10年左右，才能非常熟练的达到高级的的程度。
新中国恢复高考也才42年，有多少人可以在翻译这条路上坚持多年，只在翻译的路上坚持多年？
人才是稀少的，饱和？还远远不够呢。
而那种，客户凌晨3点发一个稿子过来要求7点就要返稿的时刻，这种人才简直是濒危动物。
二、口译
口译作为翻译行业的顶尖职业，就是那个牛逼闪闪带金光，一天的薪水干翻白领一个月的大神职业，可以说是大部分翻译从业人员的终极目标塔了。
口译之前还存在一个关卡，交传——交替传译，也就是发言者讲完一段 会停下让口译员翻译以此方式交替进行虽然 难度比口译低一些，但也绝对不是什么简单的工作，留给你反应和翻译的时间也十分稀少。
二战期间，无线电技 术问世，全新的同声传译系统迅速发展起来.在同步模式下,在发言者说话的同时 口译人员便对着麦克风进行实时的同步翻译, 无需任何暂停, 听众可自行选择语言 以耳机听取口译员的翻译。
口译是个“超自然”的能力，有些人连母语重复复述都成问题，听完一句同步翻译成另外一种语言，所具有的不单单是语言能力，这是一种全新的大脑思维方式。
即便是双语流利的专业人士，也要经过整整两年的训练。去扩充词汇量并掌握必要方法和技巧,才足以胜任会议的同声传译员.
为训练这种边听边说 一心多用的“超自然的”能力, 口译学员会跟着发言者, 用原语言跟读，复述他们所说的每一个字, 练习一段时间后 再将发言者的原话改述, 并进行语言风格的调整, 之后，再以第二语言进行释义。
- 掌握大量的行业翻译专业术语
- 掌握大量不同的口音
- 大量阅读相关题材
- 提前积累专业术语词汇表
- 温习相关主题的演讲内容
来确保现场会议的顺利进行，他们会运用缩写来记忆过长的名称，会使用大众化词语而非专业术语，运用PPT和其他视觉辅助，在找到最准确最恰当的翻译前，他们甚至可以暂时保留原语言的字词。
口译员，拥有面对混乱场面 也能沉着冷静，泰然自若的本领。要知道，口译员无法掌握 哪位发言者会说些什么内容,也无法掌握，他们的发言是否清晰流利,意外随时都可能发生,此外，他们通常要在成千上万人参加的会议中,或者很有压迫感的环境里，做现场口译。
而具有快速的临场反应，强大的语料库，与众不同的大脑思维模式，强悍的输入和输出能力，又怎么会是常人能轻易做到的呢？
如果你想要进入翻译行业，并且抱着成为一个高级翻译的目标，这条路会越走越稳，也越来越细，因为到了中途就已经有很多人放弃。
真正优秀的语言人才，从来不缺好的发展方向，市场的大门也永远朝你打开。
六、大数据人才简称什么？
数据人才，是指数据科学与大数据技术专业、大数据行业、大数据领域、大数据产业的专业人才、专门人才。
七、电气工程及其自动化人才饱和？
电气工程及其自动化专业人才是否饱和是相对的，如果只是想在大城市里找工作，确实已经饱和了。但是如果能够到大型电力企业去，真的很缺人。由于环保的原因，大型发电厂、变电站都建设在远离城市的地方，这些大型企业的自动化水平非常高，需要大量的大学生，但是现在愿意去的不多，去了能够呆下去的更不多。
顺便说一句，各个电力集团公司提拔的高级管理人员，基本都是从这些大型电力企业上来的。
八、2017年大数据人才缺口
2017年大数据人才缺口
随着科技的不断发展，数据已经成为企业运营的核心。大数据分析作为一种强大的工具，被广泛运用于市场营销、风险管理、产品优化等诸多领域。然而，尽管大数据行业蓬勃发展，但在2017年却面临着一个严峻的挑战——人才缺口。
人才缺口问题
随着大数据技术的不断创新，对于能够熟练运用这些技术的专业人才的需求也与日俱增。然而，2017年，大数据行业却发现普遍存在着人才缺口的问题。根据相关调查数据显示，在当年，大数据行业对专业人才的需求量远远超过了实际的供给量，导致了许多企业在招聘大数据人才时面临着极大的困难。
对企业的影响
大数据人才缺口对企业的影响是多方面的。首先，由于无法招聘到足够的专业人才，企业在大数据分析方面的能力将受到限制，导致业务发展受阻。其次，由于大数据行业的竞争激烈，优秀的人才往往被抢手，企业很难留住人才，也难以保持竞争优势。最重要的是，人才缺口将直接影响到企业的创新能力和发展潜力，从而影响到企业未来的长期发展。
解决之道
面对2017年大数据人才缺口的问题，企业需要采取一系列措施来解决。首先，企业可以加大对于大数据人才的培训投入，通过内部培训和外部合作来提升员工的技术水平。其次，企业可以与高校、科研机构等合作，共同培养大数据人才，建立起人才储备。此外，企业还可以通过提高薪酬待遇、优化工作环境等方式来吸引和留住人才。
除了企业层面的应对措施外，政府在2017年也开始重视大数据人才缺口问题，一些地方政府出台了相关政策来支持大数据人才的培养和引进。此举有助于为企业提供更多的人才资源，缓解人才供需不平衡的局面。
未来展望
在2017年大数据人才缺口问题的背景下，大数据行业将迎来更大的挑战和机遇。随着技术的不断进步，大数据人才的需求将会持续增长，人才缺口问题可能会持续存在一段时间。然而，这也为有志于从事大数据行业的人才提供了广阔的发展空间和机会。
总的来说，2017年的大数据人才缺口问题是一个在行业内引起广泛关注的议题。通过企业、政府以及教育机构的共同努力，相信大数据人才缺口问题将会逐渐得到缓解，为大数据行业的持续发展奠定坚实的人才基础。
九、如今钢铁行业对高学历人才的需求是否饱和？
目前我知道的是宝钢首钢肯定是贮备了过剩的专家学者，博士博士后等。但是在一些民营企业，例如江苏沙钢以及南京钢铁等地方，对人才的需求还是很渴望的。。。。。愿不愿意选择这些地方，肯定看个人了。
十、东南沿海城市服装企业人才饱和吗？
不饱和，因为服装企业数量众多，需要大量的人才
