
2017年十大最流行的职业大数据排名第一
每个人在选定自己的职业时,人生的发展曲线就已显现。你所选择的行业是否是自己心属的?是不是有更好的职业可供选择?
每个人都会在选择时迷茫,因此在选择之前我们就该了解未来各大职业的发展趋势,找到合适自己的最有前景的、高薪的职业道路。
1.大数据。大数据行业的融资总额2013-2015年分别为8亿美金、15.4亿美金及20亿美金;2013-2015年融资事件分别为10起、42起及超过50起。“大数据+”已经渗透到几乎所有行业,如“大数据+零售”、“大数据+医疗”、“大数据+房地产”等等。所以说大数据的时代大家千万不要忘了学好它,对你将来会有所帮助的。
2.律师。你必须先拿到本科文凭。目前已经不叫律师资格考试了,已经叫司法资格考试。取证之后,那就等着赚钱吧,你有能力可以自己开一家律师事务所,或者可以当私人律师,当然还可以到当地法院工作。
3.虚拟现实。目前全球虚拟现实行业经过近百年的发展仍处于早期起步阶段,供应链及各类配套设施还在摸索。然而虚拟现实的发展前景引人想象,具备广泛的应用空间,如游戏、影视、教育、体育、星际探索、医疗等等。当前各大咨询机构均看好虚拟现实在未来5年将实现超高速增长,爆发近在咫尺。据我所知,有个朋友在武汉搞虚拟的VR,MR都有所涉及,月薪9K,薪资待遇挺好。
4.数据分析师。这要看你的数据分析能力有多强大了。不过在这个证书年代,你必须要有个权威认证什么的,这证书就不光是敲门砖,还能提工资,所以先考考证书,在去考虑下这个艰难的职业吧!推荐指数 3 颗星。
5.首席客户官。首席客户官必须具备社交经验,学会与顾客沟通,理解零售商与顾客之间的沟通,并且具备交流与战略技能。此外,首席客户官必须全方位多渠道了解时事。
6.软件工程师。软件工程师的技术要求是比较全面的,除了最基础的编程语言(C语言、数据库技术等此外,以北京中关村为例,现有软件企业5000多家,仅对日本软件外包领域的人才缺口就高达5000人,而对美软件外包人才缺口更大,可供量不足10%。中关村一位负责人介绍,未来5年北京将有至少200亿美元的外包订单,由此可推算出中关村将出现100万的软件人才缺口。比较难学,薪资较高,
7.技术销售顾问。顾问式销售是当前较为有效的销售模式,与专注于提升销售技巧的众多培训课程不同,它从营销理念的根本变革出发,使销售方式从说服购买型向咨询服务型转化,销售的效果也从达成单笔交易,转化为促成一系列的交易。需要很坚实的技术含量。
8.高级会计师。首先,高会仍然属于会计职称类的,高会在国企或者政府部部门中比较吃香,有了高会证,评职称,提工资那是非常有利的砝码,但记住了高会一般只在国企或者政府部部门管用,而且还得有多年的工作经验,得有资历;
9.网络营销师。网络技术的发展 和应用改变了信息的分配和接受方式,也改变了人们工作、生活、学习、和交流的环境。而网络营销师一般的薪酬都在5000-8000,3年的经 验:8000-15000,优秀网络营销师年薪都在30万左右。
10.土木工程师。平均4000K,最高的15K到20K,看你有没有这个能力了,当然还有更高的。
每个人都希望找到一份既高薪又有前景的工作,虽然每个职业都有各自的优劣势,但是在综合考虑行业前景、承受压力、福利待遇、上升空间及入职门槛 的基础上,我们依旧可以了解和把握未来最具活力的职场发展方向。
结语:这是一个数据,可能会有差错,感谢指正,我会做的更加准确。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14