京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA数据分析师 出品
作者: Lydia Dishman
编译: Mika
LinkedIn通过对用户数据的深入挖掘,列出了美国最具吸引力的40强企业。
查看完整TOP40名单:
https://lists.linkedin.com/2016/top-attractors/en/us
前20名中只有可口可乐,Under Armour和Black Rock不属于科技行业。如今,许多企业都认为自己属于科技领域,比如高盛集团的CEO,他将这家金融公司称为科技公司。
同时值得注意的是,编程已经成为各行各业最重要的工作技能。
正如LinkedIn报告所指出的那样,随着每家公司都在进行技术驱动化转型,能否吸引更多人才将决定企业的兴衰。
在美国最受欢迎的40强企业中,谷歌位居首位。除了提供免费餐饮和按摩等福利外,谷歌还拥有支持多样性和打造“完美”团队的企业文化,这也是为什么谷歌能让顶尖的人才趋之若鹜。一位前谷歌招聘人员估计,他在一年内曾查看了300万份简历。
那么在顶尖公司工作需要哪些技能呢?
毋庸置疑,科技知识是必备技能之一。
同时,大数据平台Paysa的CEO兼联合创始人Chris Bolte表示,对于那些不具备传统计算机科学的人才来说,还有另一个趋势。
“近年来呈现爆炸性发展的是深度学习,”Bolte说,“这是利用神经网络的机器学习和人工智能的一个分支。”
简单的说,神经网络就像计算机内部由相互连接的脑细胞构成网络,可以解析图像或视频等信号。它能以人类的模式学会识别模式和做出决策。
“深度学习扩展了许多层,比之前计算力达到的层次更深,”Bolte解释说,“有了互联网巨头创造的数据量加上计算的进步,因此这些深度学习方法能够更完整地模拟信号。”
作为更广泛的技能,人工智能和机器学习为各种技术人才提供了机会。
微软的资深机器学习招聘人员Amanda Papp透露:“我们的员工中并非每个人都必须有计算机科学博士学位。还有许多人具有物理、生物学等背景。”
Paysa的数据显示,在顶尖科技公司中,编程技能仍然非常关键。
在谷歌,6万名员工中近一半(45%)会Java,42%的人使用Python。只有13%的人会Git(开源软件开发),14%的人掌握云计算技能。
谷歌中83%员工拥有学士学位,7%的人毕业于斯坦福大学。其他的毕业院校包括科罗拉多矿业学院,卡内基梅隆大学和都柏林大学等。
排名第二的Salesforce公司有2万名员工,但员工的技能特点与谷歌略有不同。46%的人掌握云计算技术,39%的人精通敏捷方法(软件开发的项目管理)。
80%的员工具有学士学位,毕业院校主要包括加州大学伯克利分校,东南大学,亚利桑那州立大学和伊利诺伊大学厄巴纳分校等学校。
在Facebook,熟练掌握编程语言至关重要。Paysa的数据显示,Facebook中46%的员工使用Java,44%的人使用Python。其他技能包括C ++,分布式系统,算法和机器学习等。
与前两家公司类似,大多数员工(84%)拥有学士学位,但同时42%的员工也拥有硕士学位。最近的一项研究表明,越来越多的雇主更青睐具有高学历的人才,这也证明了这点。
但苹果并不太推崇员工具备高学历。苹果公司的10万名员工中有71%具有学士学位,28%的员工并没有学位。这在一定程度上是因为,并非所有员工都在Cupertino总部从事开发工作。
苹果公司员工掌握的普遍技能也可以看出这点,其中软件开发占28%,其次是Java占27%。
排在第五位的是亚马逊,这家电子商务巨头从西雅图附近的华盛顿大学吸引了大量人才。其中83%的员工具有学士学位,超过一半(57%)的员工精通Java,45%掌握软件开发技能。
令人惊讶的是,作为为众多网站提供服务的公司而言,只有不到四分之一(21%)的人精通网络服务技能。
尽管Facebook和谷歌等注重技术实力,但这些公司在招聘时并不只看重硬技能。
谷歌人事业务负责人Laszlo Bock称,他们在招聘时需要看重以下四个方面:
1. 一般的认知能力
不仅仅是智力,还包括吸收信息的能力。
2. 应急式领导力
当你看到问题时,你会介入并尝试解决它。之后当不再需要你时,能及时放下,能够放下权力也很重要。
3. 文化契合力
我们称之为Googleyness(谷歌精神),包括上进心和团队精神、倾听及沟通能力等特质。
4. 职位的相关专业知识
这些技能对于刚开始找工作的求职者来说尤为重要。
根据PayScale的一项调查显示,招聘人员正在寻找具备沟通,团队合作和领导力等软技能的求职者。多达60%的雇主认为初级求职者缺乏批判性思维和解决问题的能力。
PayScale研究的共同发起人,Future Workplace的研究主管Dan Schawbel 曾表示,“每天如果没有新的挑战就不完整,越早掌握这些技能,你就越有可能被聘用。“
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28