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ウォール街は狂ったように奪われ、ウォルマートはたくさんのお金を投資しました。なぜデータコングはそんなに貪欲なのですか?



Wall Street Is Madly Robbed



ビッグデータの台頭に伴い、データの位置付けはますます顕著になっています。テクノロジー業界に加えて、他の業界もデータ投稿に熱心です。

たとえば、ウォール街は「アメリカの金融センター」として有名であり、常に無数の金融人材を魅了してきました。現在、これらの金銭的捕食者は技術者に門戸を開き、優れたデータ人材のグループを採用することを誓っています。



ゴールドマンサックスは科学技術が大好きです

技術的な才能を引き付けるために、投資銀行の大物ゴールドマンサックスはそれ自体をテクノロジー企業と呼び始めました。昨年、ゴールドマンサックスは2019年に夏のインターンの募集を発表しました。 STEM専攻の42% 、ビジネス専攻で4%以上。その前に、ゴールドマンサックスは持っていました 現在のエンジニアの年俸は直接100,000米ドルに引き上げられます 、これには他のボーナスは含まれていません。 !

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出典:ゴールドマンサックス



投資銀行に加えて、小売業界もデータ人材の戦いに参加しています。ウォルマートが安くてデータサイエンティストを雇っていると想像できますか?確かにの給与データによると、 ウォルマートのデータサイエンティストの年俸は13万米ドルを超えており、マイクロソフトなどの一流のテクノロジー企業よりもさらに高くなっています。

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出典:確かに

さらに、ウォルマートは採用の努力も惜しみませんでした。 LinkedInのデータは、 ウォルマートはたった1日で、200近くのデータ求人をリリースしました。



マッキンゼーの最新の調査レポートは次のように指摘しています。今年、米国のすべてのデータサイエンスの仕事の数は15〜28%増加し、合計270万人になります。データに関係する投稿はすべてデータサイエンティストと呼ばれることがあり、これはデータ投稿の明確な定義と定義の欠如につながります。 IBMは昨年もこの目標を打ち出しました 「データサイエンティスト」グローバル認定プログラム

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給与は急速に上昇しており、H1Bはより友好的です

Diceの最新の給与レポートによると、データの人材が不足しているため、昨年 データサイエンティストとデータエンジニアの給与成長率は、それぞれ11.4%と9.3%に達しました。 、増加は技術的なポストの最前線にランクされます。

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出典:Dice2020給与レポート

さらに、データ投稿のもう1つの大きな利点は H1Bポリシーフレンドリー 。 myvisajobsが発表した2020H1Bレポートによると、 スポンサーH1Bのトップ10のキャリアのほぼ半分はデータに関連しています 。現在のH1Bの引き締めにおいて、データポストは多くの留学生にとって間違いなく良い選択です。

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投資銀行や小売などの従来の業界と比較して、ほとんどのシリコンバレーのテクノロジー企業はデータポストに高い給与を支払っています。 PaysaによってリストされたPayScientistの給与ランキングによると、 トップ企業の年俸は20万米ドル以上です。

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出典:Paysa

2020年データギャング春募集開始

現在、すべての主要企業がDataGangchunの採用ポジションを開設しています。データサイエンティストに申請するにはどのようなスキルが必要ですか? LinkedInの2020Emerging Career Reportには、データサイエンティストのユニークなスキルが記載されています。 機械学習やデータサイエンス、Python、Rなどの基本的なスキルに加えて、ApacheSparkもあります。

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出典:Emerging Jobs Report U.S.

といった Airbnbは、Sparkプロジェクトの経験を持つデータサイエンティストを優先的に採用しています。

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Appleはさらに インターンのポジションには、Spark関連の経験が必要です。

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ZipRecruiterのデータによると、 データ関連のポジションでは、Sparkの平均給与は他の一般的なテクノロジーよりも高くなっています。

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データソース:ZipRecruiter

さらに、Stack Overflow 2019の開発者調査では、 Sparkの主要言語であるScalaは、米国で最も高額なプログラミング言語です。

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出典:Stack Overflow

これで、SparkでもScalaでも、次のことができます。 ビッグデータ-Sparkプロジェクトの戦闘 》学んだ。

オーディション内容

ビッグデータとは?
ビッグデータエンジニアとは何ですか?
誰がコースに適していますか?
コースはあなたの就職活動にどのように役立ちますか?
プロジェクトの紹介

  1. ゼロベースの学習もストレスフリーにすることができます
  • 最も人気のあるビッグデータフレームワークSparkとスケジューリングツールAirflowをマスターする
  • Googleクラウドプラットフォームで関連するビッグデータのサービス機能を習得して使用する
  1. 0-1から実際の戦闘演習まで段階的に
  • コースワークは合理的に設計されており、難易度は徐々に
  • 手でデータを処理するSparkプログラムを作成してください
  • Airflowスケジュールジョブを展開して使用する方法を教えます
  1. オーダーメイドの、独占的なビッグデータ雇用ガイダンスの開発
  • 明るい履歴書でビッグデータプロジェクトの経験がある
  • 個人的な背景分析によると、最も適切なビッグデータの実践の方向性
  • 一般的なビッグデータ面接の質問の詳細な分析