安徽公务员程序员待遇,安徽公务员程序员待遇怎么样

1. 在合肥一般IT行业的月薪是多少，刚毕业？
2. 银行科技岗相对大厂程序员的优势？
3. 数据科学与大数据技术专业毕业后好找工作吗？

在合肥一般IT行业的月薪是多少，刚毕业？

任何一座城市，工资高不高都是相对的。据智联招聘，合肥整座城市的平均工资是7000+，很多人大呼拖后腿。其实，不同行业、学历的平均工资标准是不一样的。比如，学历大专以下，普通上班族，非销售，月薪5000可谓高薪；学历大专以上，毕业3年内，非销售，月薪5000中等水平；学历本科以上，5000可能只是毕业起步薪资。

每个行业也不一样，传统制造业5000较高工资；金融、互联网行业，5000普通薪资。以上情况不适用于销售。结合合肥大多数人的情况，合肥工资中位数应该在4000—5000，高于7000+的不多。

银行科技岗相对大厂程序员的优势？

近几年银行加大了对科技岗的需求，很多计算机专业的应聘者想要报考银行科技岗，但却不知道银行的科技岗位相对大厂程序员的优势是什么?今天，小编就和大家一起来看看银行科技岗与大厂程序员区别到底在哪里?

1.银行科技岗的编制优势

从岗位的编制上，银行单位有国家政策性银行，也有其他商业性银行，这在福利待遇上对比计算机公司来说更加稳定且更有保障性。银行的软件发开岗薪资待遇、员工***等等都很不错，但加班情况要比计算机公司少多了。

2. 银行科技岗的工作压力小

在计算机公司里，总是流传着“程序员到35岁就不行了”这句话，这其实说明了一个现象，在IT公司里，如果不尽快磨练技术升入管理层，那么等待你的将会是“35岁危机”。相对来说，在银行这个稳定的环境中，许多运维技术人员都是那些积累多年经验的“老人”，也就是说通过多年的技术积累，在银行内的职业路相对宽阔，比IT公司、大厂程序员稳定多了。

综上来说，银行科技岗相对于大厂程序员来说薪资待遇好、压力小、更加稳定、职业生涯更加宽阔，对于计算机专业的毕业生来说是不错的就业选择。求职路上，中公教育为您保驾护航，关注安徽中公金融人获取更多求职信息。

数据科学与大数据技术专业毕业后好找工作吗？

整体来说这个比较适合目前大数据时代,以前信息技术没那么发达,这个大数据重要性并不是那么明显,但是处于目前这个快速发展的社会 这种专业以及带有这种思维的显得尤为重要!

数据科学与大数据技术专业本科毕业后好找工作吗？好不好找工作都不觉得对，得看自己学得如何，如何去找工作。数据科学与大数据技术目前来看，还算比较好找工作，但对于企业来说需求数量并不大，所以得做好基础才能说有一定的竞争力。

数据科学与大数据技术专业架构上本来是偏数学类的，主要是数学基础、统计学、计算机编程等能力，也是具有多学科交叉能力的专业。目前大部分学校基本上都是以培养人工智能、大数据、云计算等行业急需的人才为方向，所以今后这个专业毕业生大部分就业还是主要瞄准的这些领域的深入应用。

数据科学与大数据技术专业比较理想的就业方向主要是：大数据应用开发工程师、大数据分析师、大数据运维等。

①、大数据应用开发工程师。实质上也就是别人所说的程序员、软件工程师。这方面要求的知识体系就是在大数据方向的开发，主要要懂得开发工具、大数据开发环境、适当的分析工具等。比如：J***a（或.net、Python之类的）、Hadoop、NoSQL、Linux等等相关的知识，以便于开发出大数据适用的场景应用。比如行业数据分析展示、人工智能开发等等比较多。这个职位对人员的需求量相对来说比较大，因为程序员队伍本身是比较庞大的，竞争也还是比较强的。

②、大数据分析师。这个专业就是理论知识要比较强，数学、统计学知识要比较扎实。虽然目前大数据、人工智能发展得如火如荼，看似这方面的人才需求量挺大，但真正职位数量与开发工程师需求量比较起来还是要小得多。因为很多公司开发工程师可能需求量很大，但真正大数据分析的人员也就那么几个而已。再加上这方面的培训很多，大学这几年招生也多，竞争其实蛮大的。但如果在这里面做得好的话，特别是在那些大的公司里，待遇这些还是不错的。

③、大数据运维。这个职位需求量也不算太多，有少数毕业生愿意往这个方向走。

我国十分重视大数据产业的战略意义、大数据***对社会发展的作用，具体表现为***院于2015年出台了《促进大数据发展行动的纲要》，并将实施国家大数据战略、推进数据***开发共享纳入“十三五”期间规划建设的重要目标。

目前国内有30万数据人才，预计2018年，大数据人才需求将有大幅增长，高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间;懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口达到150万，数据分析师现在需求就很旺盛了，重视数据的机构已经越来越多，上到国防部，下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处理岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理，如优化库存，降低成本，预测需求等。

数据科学与大数据技术专业可以从事哪些工作

(1) 大数据分析师

运用算法来解决分析问题，并且从事数据挖掘工作。负责业务数据收集整理分析，对多种数据源进行深度挖掘、深度分析和建模;对各类需求数据进行挖掘、统计建模分析，并提交有效的分析报告，为公司运营决策提供数据支持。

(2) 大数据系统研发工程师

负责分布式系统中间件的开发和改进、参与大数据平台管控系统的研发工作、包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储等设计问题、根据客户大数据处理应用和服务要求，编写需求分析报告及技术解决方案。

(3) 数据可视化工程师

具备良好的沟通能力与团队精神，责任心强，拥有[_a***_]的解决问题的能力。建立企业整体数据可视化方案、提升整个团队的数据可视化能力、增强现有数据产品的可视化展现与分析能力。开发基于数据可视化的全新数据产品，为客户商业生态提供数据服务。

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