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发表于 2014-12-28 13:44:02 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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O’ReillyMedia近期发布了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:数据分析师(包括一些编程),统计分析师和相关软件工程师。

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。在今年的调查中还首次出现了新的大数据工具,跟Mac OS X、JavaScript、MySQL和D3相关。



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