
2020年是与众不同的一年,在前期【疫情之下,百年名校说倒就倒,教师还是“铁饭碗”吗?】文中,探讨了教师、事业编、银行业,甚至公务员都不再是“铁饭碗”了。
不过,正如钟南山哽咽所说,中国人不会被疫情打倒,反而频频传好消息。注意啦!国家将提高这些群体的待遇,薪酬、编制都将迎来变化。
乡村教师群体
乡村老师的平均工资水平不低于或高于当地公务员平均工资收入水平。教育部、中组部、中编办、国家发展改革委、财政部、人力资源社会保障部印发《关于加强新时代乡村教师队伍建设的意见》,深化乡村教师管理改革。
该意见强调着力保障乡村教师地位待遇,提升乡村教师职业保障力强调工资待遇落实,确保其平均工资收入水平不低于或高于当地公务员平均工资收入水平。
全面落实集中连片特困地区乡村教师生活补助政策,依据学校艰苦程度实行差别化的补助标准。这不仅对乡村老师是好消息,对那些贫困地区的学生同样是知识层面极大的福利。
护士群体
鼓励护士实施弹性排班,稳步提高薪酬水平!国家卫健委印发《关于进一步加强医疗机构护理工作的通知》,提出要采取有效措施优先保障临床护士人力配备到位,不得随意减少临床一线护士数量。
要建立人事、财务、医务、护理、后勤等多部门联动机制,切实保障护士福利待遇、改善护士工作条件,并逐步完善护士队伍激励机制。
鼓励对护士实施弹性排班,在护理工作量较大的时间段和科室,弹性动态增加护士人力。这不仅对护士是好消息,对病人而言也是服务层面上极大的福利。
事业单位高层次人才
鼓励事业单位对高层次人才实行年薪制!人社部组织实施人才服务专项行动,推进高校、科研院所薪酬制度改革。落实高层次人才工资分配激励政策,鼓励事业单位对高层次人才实行年薪制、协议工资制等多元分配形式。
完善技术要素和创新成果参与分配机制,引导企业向高层次、高技能人才倾斜,鼓励企业对关键核心人才实施股权激励和分红权激励等中长期激励措施。
支持事业单位通过特设岗位引进急需高层次人才,不受岗位总量、最高等级和结构比例限制。围绕国家重大科技发展需求,整合优势人才资源,提高创新体系整体效能。
这不仅对事业单位高层次人才是好消息,同时对国内高精尖科技产业亦是扶持层面上极大福利。
▽▽▽
这三类群体的待遇将提高,你是否在这些群体内,如果不在,也不要难过,从国家的政策倾斜上,我们可以看到目前能拿高薪的行业有很多,而且也越来越多。
近几年,北上广等城市对基层服务及高尖端科技扶持力度加大,2020年北京市科委面向五大高精尖产品培训领域,公布了“首批高精尖产业技能提升培训项目和培训机构”,清华、北大、百度、CDA数据分析师等入围。
这样不仅提升了高精尖各企业和机构的影响力及知名度,同时给参与培训的学员带来了福利,无论是企业还是个人,参与CDA数据分析师等机构培训,都可领取政府奖励了哦!
可见,有很多工作不仅能拿高薪,还可获得政府补贴哦,一起来看看如何申请吧!
申请的标准和条件
一、企业补贴
对高精尖产业企业组织职工开展技能提升培训且经绩效考核合格的,给予企业补贴。采取后补贴方式,根据企业规模和年度内培训人次分档、限额进行补贴:
▶规上企业。每人每年合计不超过2万元的标准、不超过培训总费用50%的比例给予补贴,最高上限可达800万元;
▶规下及成长型企业。每人每年合计不超过2万元的标准、不超过培训总费用50%的比例给予补贴,补贴上限为100万元。
二、个人补贴
参加高精尖产业技能提升培训,且培训后在本市高精尖产业企业就业3个月以上,按每人每年合计不超过1万元的标准、不超过培训总费用50%的比例给予个人奖励补贴。
每人每年可申请不超过3次,累计补贴金额不超过上述标准,同一培训项目不可重复享受。
——可以拿高薪的技能
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10