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　　闫龙的工作，就是通过构建数据科学模型对海量数据“抽丝剥茧”，提取出最有价值的信息，让数据“活起来”“用起来”。

　　数字经济时代，数据正逐渐成为驱动经济社会发展的新生产要素。伴随产业快速发展，社会对大数据相关从业人员的需求日益增长。人社部预计，2025年前大数据人才需求将保持30%-40%的增速，需求总量在2000万人左右。

　　今年“五一”假期，闫龙和同事基于票务、交通、人流等实时数据，快速上线了“实时拥堵预测模型”和“区域承载力”模型，应用在一家国家级重点风景名胜区。模型提前1小时预测出人流量拥堵情况，并及时分发到指挥中心和数百名景区治理队员手中，帮助景区管理者提前采取分流措施，维持堵点秩序，确保了游客在景区内安全游玩。

　　“信息时代数据无处不在，要把海量数据最大化地使用起来，就需要利用大数据、机器学习、深度学习等技术手段来提取数据中的关键特征，用科学的方法、算法和系统从海量数据中挖掘价值。”闫龙说。

　　所谓大数据工程技术人员，是指从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究，并加以利用、管理、维护和服务的工程技术人员。

　　2016年，闫龙博士毕业后，就一直从事大数据相关工作。除了进行数据科学模型的设计与开发，闫龙一天还要参加技术研讨会、项目评审会、跨部门协同会等多个会议。“不仅要掌握数据挖掘、机器学习、统计分析等技术，熟练操作各类编程工具，还需要掌握一定的商业及市场知识和具备良好的沟通能力。”他说。

　　从最初接触这个行业到成为业务骨干，闫龙一边磨练技术，一边见证着大数据行业的飞速发展。

　　2014年大数据首次写入政府工作报告。2015年8月国务院颁布《促进大数据发展行动纲要》，大数据正式上升为国家发展战略。随后国家出台了一系列大数据政策，覆盖生态环境大数据、农业大数据、城市大数据、医疗大数据、交通旅游服务大数据等多层次下游应用市场，加快实施国家大数据战略。

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