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睁大眼睛看看,大数据行业薪资是如何被影响的

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发表于 2015-6-3 11:22:40 | 显示全部楼层 |阅读模式
今年年初,O’ReillyMedia发布了2014大数据行业工资调查报告。该报告访问了53个国家816名数据领域的工作者。占最大数量的数据类工作是:数据分析(包括一些编程),统计分析师和相关软件工程师。你知道他们的薪资基本情况是怎样被影响的吗?
美国大数据行业的年薪中值是$144,000(均为美金,下同)。薪酬最高的行业包括:娱乐($135,000),银行/金融($117,000)和软件 ($116,000)。
既然是大数据相关的调查,该公司也建立了一个回归模型(regression model)来研究哪些因素影响到行业内的薪酬。
根据此模型,当其他系数保持恒定的情况下,在欧洲和亚洲工作会让收入分别降低$24,000和$3,000。高学历对于收入的影响达到$30,036。女性(仅有15%的受访者为女性)的平均收入则比男性的少$17,294,这跟总体上的性别收入差基本相同。在创业公司工作的收入平均要低$17,318。
如果想增加收入,模型建议:去加利福尼亚工作(可以增加$25,785),攻读一个博士学位(可以增加$11,130)以及学会使用更多的数据工具。每个新的数据工具可以让薪水增加$1,900。根据受访者的反馈,所使用的数据工具大约有20种。
但是,不是所有的工具都能带来类似的加薪。根据聚类算法,分析了所使用的工具和这些工具使用者的中值工资,得出的结果是:使用Hadoop这一系列工具的人平均薪资$118,000,而不使用Hadoop的则只有$88,000。Hadoop系列的工具还包括:Elastic MapReduce,Cassandra,Spark和MapR。使用Storm和Spark的人赚取了最高的薪水。
但是,最受欢迎的工具(50%的大数据从业者都使用)是一些不那么高大上的工具:SQL,R,Python和Excel等。在中国,一些新的大数据工具也在盛行。大数据魔镜强大的技术支持和独特的创新能力使它也成为大数据分析工具界的重头。市面上还有多种新型大数据工具可供选择。
现在,你知道数据分析行业的基本薪资影响情况了吗?
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