網路與大數據類掙多少錢

⑴ 大數據專業的前景和待遇怎樣

首先，從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看，大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋，這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。從2019年的秋招情況來看，大數據開發崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。

當前大數據技術正處在落地應用的初期，所以此時人才招聘會更傾向於研發型人才，而且擁有研究生學歷也更容易獲得大廠的就業機會，所以對於當前大數據相關專業的大學生來說，如果想獲得更強的崗位競爭力和更多的就業渠道，應該考慮讀一下研究生。

讀研之後在崗位選擇上可以重點考慮一下大數據平台開發，在5G通信的推動下，未來雲計算會全面向PaaS和SaaS領域覆蓋，這個過程會全面促進大數據平台的發展。另外，由於人工智慧平台的陸續推出，對於大數據平台也是一種促進。相比於大數據應用開發崗位來說，大數據平台開發崗位不僅薪資待遇更高，職業生命周期也會更長，而且未來也可以獲得更多的發展機會，也會更容易進入雲計算、人工智慧等領域發展。

⑵ 做大數據真的能賺錢嗎

有的能掙到錢，而且可能是大錢。

⑶ 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。

⑷ 有人知道，學大數據畢業以後工作一個月工資大概能多少錢 求答復！！！

學大數據畢業以後工作一個月多少錢，這個也不等，好大數據分析師一個月一萬左右而且全國各地也不一樣有的最高能拿60多萬這也看你的崗位和能力就目前來說學大數據也是一個最新和最有前途的工作。

⑸ 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！

⑹ 現在大數據出來之後一般工資多少呢，好就業嗎，需要學習多久算入門

大數據開發需要學習的專業技術有：

大數據的就業有三大方向和十大職位：

三大方向：大數據系統研發類人才、大數據應用類開發人才和大數據分析類人才；
十大職位：
1、ETL研發：主要負責將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
2、Hadoop開發：Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量數據的存儲，MapRece提供了對數據的計算。
3、可視化工具開發：新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直觀高效地展示數據。
4、信息架構開發：信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。
5、數據倉庫研究：數據倉庫的專家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大數據一體機。能夠在這些一體機上完成數據集成、管理和性能優化等工作。
6、OLAP開發：OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。
7、數據科學研究：數據科學家是分析師、藝術家的合體，需要具備多種交叉科學和商業技能。
8、數據預測分析：在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。
9、企業數據管理：需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，並將數據清洗和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。
10、數據安全研究：主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。

⑺ 大數據什麼工作最掙錢

摘要 一、演算法工程師

⑻ 做大數據分析師能掙多少錢

二、大數據分析師的薪水在世界各地是否一致?

如您所料，大數據分析師角色的薪水因地點而異。數據科學中心確定以下十一個國家是大數據分析師薪酬最高的國家 ; 美國，瑞士，瑞典，新加坡，丹麥，加拿大，澳大利亞，荷蘭，德國，中國和英國。毫不奇怪，該列表與經濟發達國家的當前中位收入排名緊密相關。我們還可以查看與國家的平均薪資相比，以及與Web開發或UX設計等技術領域中其他流行的高薪專業相比，大數據分析師的薪水如何累積。讓我們更深入地看一下歐洲和北美的兩個最大市場。德國和美國。

德國的大數據分析師每年的收入在32,000歐元至60,000歐元之間，具體取決於企業的資歷水平，行業，所在地和成熟度。德國大數據分析師的中位收入略低於4萬4千歐元，比德國3萬歐元以上的中位收入高出30%以上。它還可以很好地衡量其他技術工作;例如，它高於網路開發人員的平均工資，即41k歐元。在美國，大數據分析師的收入要比德國同行高得多。平均薪資為$ 60k(約€53k)，比$ 43k的平均收入高出20%以上，與網路開發人員的預期收入相同一般。紐約的薪水在50,000至96,000美元之間，而舊金山的平均薪水在65,000至120,000美元之間。在整個池塘中，倫敦的大數據分析師職位的薪水在24,000英鎊至47,000英鎊之間，中國大數據分析師的薪水在5萬左右。

大數據分析師的薪水范圍。

四、大數據分析師根據他們的行業而獲得不同的薪水嗎?

成為大數據分析師的美妙之處在於，幾乎所有行業都可以找到這樣的角色。大多數企業都根據自己的數據制定決策，因此他們需要一名大數據分析師才能做到這一點。

LinkedIn將采礦業列為大數據分析師薪酬最高的行業，在美國，這些職位的平均薪酬為106,000美元至117,000美元。科學和公用事業部門的薪水也高於平均水平，平均薪金範圍為74,000美元至80,000美元。在薪資范圍的低端，從事製造業和金融業的大數據分析人員的薪水預計在55,000美元至65,000美元之間。

五、頂尖高科技公司向大數據分析師支付的工資

由於提供的高薪水，經常尋求在世界頂級科技公司擔任大數據分析師的角色。蘋果和Facebook 向其大數據分析師支付的薪水遠高於平均水平。除了薪水美麗，設備齊全的辦公室外，如果需要高超的學習經驗，從事技術工作也將是不可思議的。員工可以體驗快速變化，同時獲得對塑造我們世界的技術的見識。

鑒於科技公司每天都會收集大量數據，因此大數據分析師在科技行業中扮演著重要角色也就不足為奇了。做大數據分析師能掙多少錢亞馬遜的工作大數據分析人員可以在美國得到報酬高達$ 106,000名，與Facebook提供類似數額，根據的確。在倫敦，亞馬遜的大數據分析師薪水高達38,000英鎊。在倫敦為Google工作的大數據分析師可以期望得到更高的薪水，工資在42,000英鎊到52,000英鎊之間。對於那些在網路、騰訊、阿里北京辦公室工作的人來說，薪水可能高達95,000美元。

⑼ 從事大數據工作，工資一般收入多少

大數據技術人員是指從事大數據採集、清洗、分析、治理、挖掘等技術研究，並加以利用、管理、維護和服務的工程技術人員，主要工作包括大數據採集、大數據清洗、大數據建模與大數據分析;管理、分析展現及應用等技術;設計、開發、集成、測試大數據軟硬體系統等。

當然，這也和你所在的城市市場需求有很大關系，根據加米穀這些年的教學來看，通過我們大數據培訓出去的童鞋薪資平均也是1W+，一二線城市大數據發展起步早，行業的應用也更多更深，大數據人才的需求量就比較大，加上目前國內的大數據人才比較缺乏，薪資待遇在IT行業是很高的也正常。如果是小城市需求量很小，就業情況也可想而知。