京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
过去1年大数据领域薪资有多高
互联网在经历前几年的繁荣之后,现在开始进入寒冬,资本家不再像以前那样大胆地投资,纷纷攥紧自己的口袋。但是从整个互联网行业来看,大数据却一枝独秀,逐渐崛起。
我们正处于一个大数据飞速发展的时代,我们所做的一切事,不论是在互联网中或者是互联网之外,都会留下数字的痕迹。比如刷卡购物,网络搜索,手机上网,乃至在网上每一个小小的点击都会被一一记录下来。各行各业,大数据技术应用也越来越广泛,对于大数据人才的需求也越来越大。
如果你学的是大数据,那么恭喜你,你的发展良机来了。你将有可能成为大数据工程师,走向人生巅峰。
在数据驱动的未来,大数据人才市场势必会越来越大,而现在仅仅是大数据起步的进阶阶段,现在入行正是恰逢其时。中国互联网行业正处于一个新的飞速发展时期,对人才的需求也在同步急剧增长。2017年,发展大数据产业被写入政府工作报告中,大数据开始不只是出现在企业的战略中,也开始出现在政府的规划之内,可以说是互联网时代的宠儿。
是不是总是听到身边人说大数据发展如何如何好,工资高,但是大数据薪资待遇到底是个什么样的情况呢?今天就结合一些数据来了解下大数据行业的工资待遇的真实情况。
大数据招聘网站工资待遇
下面是从拉勾网上查询的大数据人才的招聘信息,目前对于没有工作经验的大数据人才的薪资也在1万左右,同时携程、滴滴、百度等大型互联网企业也在招聘大数据人才,同时招聘的门槛比较低。
北京大数据工程师薪酬一览
hadoop工程师水平
北京hadoop平均工资:¥ 20130/月,取自 1734 份样本。
数据挖掘工程师
北京数据挖掘平均工资:¥ 21740/月,取自 3449 份样本,较 2017 年,增长 20.3%。
此外,C君采集到的数据还显示,在工龄三年以下的人群中,大数据工程师、AI 工程师、全部工程师的平均年薪分别为 29.22 万元、29.98 万元、23.73 万元;在工龄 8-10 年的人群中,三者的平均年薪分别达到了 44.23 万元、45.71 万元、39.91 万元。可见,在大数据领域,随着工作年限的增长,薪资增幅较大。
大数据之所以被寄予厚望,是因为数据已经逐渐成为企业的核心竞争力,通过分析、挖掘数据的价值,企业可提前获知客户需求,预测其消费习惯和趋势。让管理者的一切决断都有据可依,不再盲目,降低企业风险。
近两年,数字化转型浪潮席卷各行各业,越来越多的传统行业开始认识到数据的价值。
Informatica 前主席兼首席执行官苏哈比·阿巴斯曾坦言,信息时代唯一最有价值的资产就是数据,想要更好地了解客户、提高企业运营效率及业务灵活度都离不开数据的支撑。
据第三方机构预测,到 2020 年,每一位互联网用户每日就能产生 1.5GB 的流量,一家智能工厂每天将产生 1PB 的数据,而云视频服务提供商每日则将产生高达 750PB 的视频数据。
可见,未来数据规模将达到前所未有的数量级,企业对于数据的管理需求也将极大的提升,对于大数据人才更是如此。
在去年(2017),CSDN 做了一次开发者大调查,调查结果显示,企业构建大数据平台面临的主要问题是人才的缺失。当然,大数据应用规划与技术选型也是困扰企业的现实问题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 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 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 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 ...
2026-08-24 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 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 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 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19