大數據科學家的工資是多少

① 大數據分析師工資收入多少

你好，數據分析的市場平均薪資是在11637元，而北上廣地區的平均薪資比這個數字還要高上兩三千左右，如果在騰訊阿里等互聯網大廠，這個薪資就更多了。

1、大數據分析師在騰訊等互聯網大廠的職位

大數據分析師，是一個在互聯網行業大廠中非常常見的職位，幾乎所有希望放大數據價值的公司都一定會開始設立和存在的一個崗位。

在國內，像阿里巴巴、華為、網路、騰訊等等互聯網公司，在研發產品的技術線中都會有這樣的職位。

最後，互聯網行業作為新興的吸金行業，技術崗佔了員工60%以上，薪資也是非技術崗近2倍。技術崗並非只是寫代碼做碼農，雖說編程是 IT行業的核心，但是除此之外，還有測試、UI、運維、產品、運營等崗位，數學差、邏輯差，不適合編程，依然可以選擇其他崗位，可以根據這份資料了解有哪些適合自己的崗位。

希望我的回答對你有所幫助！

② 大數據工資一般多少

大數據工程師的平均薪資在15K左右，我是在千峰學的，剛出來薪資是13k。你的採納
是我回答的動力。

③ 大數據行業待遇很高嗎

這個職位大概是最常見的，「數據分析師」指的是不同行業中，專門從事行業內數據搜集、整理、分析，並依據這些數據做出研究、評估的專業人員。
這類職缺通常要求求職者有數學、統計、或是電腦科學等的相關學位跟背景，最常見的工作技能要求是SQL、R、SAS、Excel，以及隨著需要處理的數據量日漸龐大，Hadoop 也被許多公司列為必備的基本條件之一。
美國地區數據科學家的年薪大約在 $36,139 到 $77,696 美元之間(約等於年薪台幣 110 萬到 240 萬)，中間值大約是$51,224 美元(台幣 160 萬)。擁有統計分析、數據建模(Data modeling)以及 SAS等技能的應徵者一般來說更有機會得到高薪。
數據架構師
數據架構師要負責建立和維持公司數據儲存的技術基準，策劃硬體和軟體的結構，確保數據儲存系統可以支持未來的數據量和分析需求。數據架構師通常擁有電腦科學學位，並且精通資料庫相關知識，像是關聯式資料庫(Relational database)、數據倉儲(Data warehouse)、以及分散式數據系統(Distributed storage system)等等。
美國地區數據架構師的薪資范圍是 $65,928 到 $147,868 美元，中間值為 $105,581 美元，以目前的趨勢來看，比起 SQL ，擅長 OracleDB 的人才較容易得到高薪。

④ 目前大數據人才發展前景如何

1. 人才缺口
全球最頂尖管理咨詢公司麥肯錫(McKinsey)出具的一份詳細分析報告顯示，大數據或者數據工作者的崗位需求將激增，其中大數據科學家的缺口在14萬到19萬之間，對於懂得如何利用大數據做決策的分析師和經理的崗位缺口則將達到150萬!
2. 就業薪水
根據調查，目前北京地區大數據人才的平均工資為13680，月薪在15K以上的佔41.4%。月薪6k-10k的佔52.1%。

⑤ 數據科學家到底能賺多少錢

1.數據科學家：85000美元-170，000美元

一個大數據科學家是一位經驗豐富，專業水平的專家（沒有這樣的東西作為一個入門級的數據科學家）並且會得到相應的支付。一些薪酬的變化來自相關的主題和對此應用程序很精通的人。

2.一般的數據分析工作者在深圳的工資：

⑥ 大數據難學嗎工作前景怎麼樣

大數據就業前景
伴隨著大數據技術的成熟，大數據應用的普及和發展才剛剛開始，我們預計未來二十年，甚至更長一段時間都是大數據黃金發展階段，相關的行業將引來巨大的發展機遇。大部分行業都需要，市場、營銷、運營相關的需求很多。大數據不是職位，學完大數據認證後你可以從事大數據挖掘專家，高級行業分析師，大數據業務架構師，大數據架構師，大數據演算法工程師，大數據開發工程師，大數據運維工程師。不管是國內還是國外，大數據相關的人才都是供不應求的局面。目前市場急需運用大數據分析結果的大數據相關管理人才。
據數聯尋英發布《大數據人才報告》顯示，目前全國的大數據人才僅46萬，未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬。
據職業社交平台LinkedIn發布的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。其中研發工程師需求量最大，而數據分析人才最為稀缺。領英報告表明，數據分析人才的供給指數最低，僅為0.05，屬於高度稀缺。數據分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。
大數據就業方向
1. Hadoop大數據開發方向
市場需求旺盛，大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點。
對應崗位：大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師等。
2. 數據挖掘、數據分析&機器學習方向
學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。
對應崗位：數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等。
3. 大數據運維&雲計算方向
市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科。
對應崗位：大數據運維工程師

⑦ 大數據工資一般多少高嗎

在中國，目前出現在各類招聘平台上與數據分析相關的招聘需求比去年同期相比，增長率高達67%；大數據相關高級職位的薪酬與其他同類技術職位相比平均高出43%以上。各行各業對大數據人才的需求，以及技術從業者希望躋身大數據高級人才的需求變得越來越強烈。
具體待遇，城市、崗位和工作經驗的不同，薪資也會有所差距，拿北京2017年的薪酬舉例來說，北京數據挖掘工程師工資中位數為：￥15166元/月，工資8K-10K，工資工資30-50K；北京數據工程師工資中位數：￥13156元/月，工資20K-30K；北京數據架構師工資中位數：￥23700元/月，工資10K-15K，工資無法確定。肯定的是一定超過百萬。其他職位不一一舉例，總體來說大數據技術人才的薪資是非常高而且很有發展前景的，北京如此，深圳、上海等大城市的薪資都是差不多的，對於二三線城市大數據的就業薪資雖然比不上一線城市，但與很多行業相比，也是高出不少的。求採納，謝謝

⑧ 從事大數據工作，工資一般在多少

根據數據報告顯示，大數據開發工程師的年薪約在24萬左右，同時據數聯尋英發布《大數據人才報告》顯示，目前全國的大數據人才僅46萬，未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬。
因此大數據就業前景是非常良好的。根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。
大數據領域三個大的技術方向，這些不同的技術方向，可以對應企業的以下這些招聘崗位：

1. Hadoop大數據開發方向
市場需求旺盛，大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點
對應崗位：大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師 等
2. 數據挖掘、數據分析&機器學習方向
學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。
對應崗位：數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等
3. 大數據運維&雲計算方向
市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科
對應崗位：大數據運維工程師
精通任何方向之一者，均會 「 前(錢)」途無量。
三個方向中，大數據開發是基礎。以Hadoop開發工程師為例，Hadoop入門月薪已經達到了 8K 以上，工作1年月薪可達到 1.2W 以上，具有2-3年工作經驗的hadoop人才年薪可以達到 30萬—50萬。

⑨ 成為數據科學家有哪些好處

成為數據科學家有哪些好處
隨著數據科學的日益普及，現在有大量的就業機會。
如果你正在找數據科學家的工作，你可以在各大求職網站上看到大量求職需求。如果你正在考慮轉行，或者想在沒有數據科學背景的情況下開啟新的職業生涯，那麼數據科學家仍然是很好的職業選擇。
以下列出了成為數據科學家的十大好處。
1. 本世紀最性感的工作
《哈佛商業評論》的一篇文章稱，「數據科學家是21世紀最性感的工作」，有很多方面可以證明這點。從事金融、統計和運營研究的公司比以往任何時候都更加關注數據科學。數據科學正在為企業帶來大量價值，同時數據科學家的需求也在迅速增長。大量的市場需求對於個人職業的發展也是十分有利的。

2. 工作上的自由
如果你問數據科學家，他們作為數據科學家最棒的一點是什麼？他們的答案會是自由。對於數據科學，你不必局限於特定行業。成為數據科學家的最大優勢在於，你的工作將與技術緊密相連，這意味著你的工作充滿了創新和潛力，你可以自由地從事感興趣的項目。更重要的是，你通過數據科學的工作能夠改變成千上萬人的生活。

3. 更有機會進入大公司
作為數據科學家，你更有機會在亞馬遜、蘋果和優步等公司工作。例如，亞馬遜通過使用數據科學向客戶推薦產品進行銷售。亞馬遜使用的數據來自其龐大的客戶群。蘋果公司使用大數據來為產品功能做出決策。優步的高峰期溢價就是公司如何使用數據科學的最好例子之一。

4. 收入豐厚
美國數據科學家的平均工資約為每年12萬美元。自2011年以來，94％的美國畢業生找到了數據科學家的工作，平均工資為每年11.4萬美元。根據2017年的報告，數據科學家的工作在排名前25的最佳工作崗位中位居第一，而且目前它仍然保持著這一地位。

5. 優質的培訓和課程
與其他許多 IT 工作不同，數據科學家不必學習沒有用的技能。許多數據科學課程都由該領域具有豐富經驗和知識的專家提供。經過認證的數據科學家的加薪幅度約為在58％，而沒有認證的人士加薪幅度約為35%。對於經過認證的專業人士來說，升職加薪更為容易，但這並不一定意味著自學成才的數據科學家難以得到發展。

6. 市場需求大
數據科學家的職業發展選擇很多，比如項目管理、安全性、系統架構、咨詢等。這些專業領域對具有相關技能的人才有巨大的需求。有些職位的就業增長率甚至超過100％。例如，信息安全分析師職位的就業增長率為279.69％，其他職位也是如此。到2018年底，美國對數據管理人員的需求將超過150萬。IBM預計，數據科學家的需求將繼續增長。

7. 人才的多樣性
數據科學是令人興奮的，需要不同角色的人來解決現實問題。在世界各地，大中小型企業每天都在創造數據，但並非每個企業都在利用他們產生的數據。為了改善這種局面，公司發展的不同階段都需要具備數據科學知識的人才。這些公司需要對數據進行分析，將業務問題轉化為易於理解的數據問題，實現統計數據方法，縮小理論與編程之間的差距。

8. 相對安全的職業
新技術層出不窮，這就是為什麼人們認為科技世界中許多技術都會轉瞬即逝。數據科學並非如此，但這並不一定意味著數據科學家應該停止學習新技能。我們都知道，包括數據科學在內的當今許多技術都將實現自動化。這意味著某些領域最終將實現自動化，但數據科學領域的發展不會停止，對數據科學家的需求也將繼續增長。那些擁有一定技能並保持正確心態的人才不會被淘汰。

9. 獲得高管的青睞
數據科學家研究許多技術和編程語言，他們使用許多工具來解決業務問題，在此過程中，他們能獲得高層管理人員的信任。數據科學家與來自不同行業和部門的人員合作，只要他們不斷努力提高專業技能，他們就更有機會獲得高管的青睞。

10. 更容易創業
當你了解許多行業的內部和外部情況，並且建立良好的聯系，同時獲得解決業務問題的能力，那麼開創自己的業務將更為容易。

結語
如果你在LinkedIn等求職網站搜索「 數據科學家職位 」，你將看到數百個就業機會。即使沒有扎實的數據科學背景，你也可以通過在線學習課程和教程來充實這方面的知識。數據科學如今非常熱門，並且在未來幾年內也將如此。

⑩ 大數據人才發展前景如何

1. 人才缺口
全球最頂尖管理咨詢公司麥肯錫(McKinsey)出具的一份詳細分析報告顯示，大數據或者數據工作者的崗位需求將激增，其中大數據科學家的缺口在14萬到19萬之間，對於懂得如何利用大數據做決策的分析師和經理的崗位缺口則將達到150萬。
2. 就業薪水
根據調查，目前北京地區大數據人才的平均工資為13680，月薪在15K以上的佔41.4%。月薪6k-10k的佔52.1%。