2018年python工作好找吗-2018年最新数据:python、大数据、人工智能从业者薪资表...
问一个很现实的问题,以你目前的薪资,多久能赚到100万?
在一线城市,年薪10万仅能饱腹,就算熬夜加班苦干10年达到100万,相信也所剩无几。
所以要想多赚钱,就要转变思路、勤奋努力,年薪30万并不是很难完成的事情。
在人工智能时代,互联网领域发展迅猛,计算机相关行业处于时代风口中。
无论是科研院所,商业巨头还是初创企业,各行各业都在大力开发或者引进人工智能,由于储备不足,导致人工智能人才现在出现缺口,而且非常巨大。
领英全球AI领域技术人才分布图
很多公司尤其像BAT这样大厂的HR就经常吐槽在招聘人工智能人才时无能为力,原因是在供不应求的人工智能招聘市场上,优秀的AI工程师才是有话语权的一方,而且大多数的面试者都是半桶水。
人才供不应求,导致领域岗位的薪资也自然水涨船高,给大家看一组最新数据:
2018年最新数据:python、大数据、人工智能从业者薪资表
行业紧俏、薪资诱人,使很多人,尤其是应届毕业生和刚参加工作的程序员们,都想在这股 AI 热潮中,凭借实力和简历脱颖而出。然而,很多人在第一关就被HR刷掉了,更别说技术面了。
18年刚毕业的程卫却不为所动,专攻AI人工智能算法方向的他早被阿里30万年薪抢定下来。
程卫说:"如果只学过计算机专业,想进入BAT人工智能部门、明星创业公司等其实并没那么容易,因为你没有实操的项目,你对人工智能没有整体性和深度性的把控和学习。”
所以你想要进入这个领域,需要至少经过以下四个阶段的学习。
第一阶段:编程
python入门/python基本数据类型/python网络爬虫
第二阶段:数据挖掘
线性回归/贝叶斯统计/Airbnb数据分析实战
第三阶段:机器学习
机器学习入门/强化入门/机器学习实战
第四阶段:深度学习
神经网络、卷积神经网络/递归神经网络、图像风格迁移
几百个课时的学习是基本,但若想真正学明白,至少需要一些时间,当然根据每个人基础不同会有所差异,也不能排除你很短时间就能搞定。
也许你早就想要转型AI,只是
买来厚厚的书籍,对照操作,但缺乏指导;
努力记住一些知识点,几天就忘;
准备自学机器学习和深度学习,被外面那些贵的要命的培训课程吓得不行。
其实你还可以选择成为本次万门大学人工智能专业的学员。
划重点:纯免费
本次培训我们设置了300个课时,完全覆盖以上四个阶段。
专业课程特色:
(1)重基础/系统化
(2)从最小例子出发循序渐进的阐述
(3)具体课件代码逻辑清晰,内容详尽
(4)注重与前沿应用和科技的接轨,整合了很多人工智能研究者的心得
我们将一步步教你如何从基础小白进军AI,直接免去大几千几万的培训费。
为了保证每一位培训班的学员都能学有所成,我们仅收取500名学员。
如果你成为培训班学员后,按照课程安排逐步认真学习的话,相信你一定能成为一名优秀的AI人才,并且很容易找到高薪水的工作。
为什么我们有信心开设这次人工智能专业学习课程?
一切归属于强大的导师团。为了开设人工智能课程,我们专门挖来了巴黎高师、南加州大学、以色列理工大学和美国数据应用学院的资深大咖来教授这门专业课程。
赵烁(JOSHUA):南加州大学电子工程硕士,十年海外工作及创业经历,曾就职于华为技术,熟练掌握各类软、硬件技术栈,对于互联网、网络安全加密及大数据系统的开发有着深刻的理解。
Python及人工智能:
许铁: 以色列理工学院机器学习在读博士、巴黎高师理论物理与复杂系统硕士、cruiser创始人 , 在知名神经科学期刊著有论文。
数据挖掘:
数据应用学院(DAL)讲师团:北美首屈一指的Data Bootcamp核心团队。
陈晓理:数据应用学院(DAL)联合创始人,加州大学博士,数学竞赛保送北大力学系,多年机器学习教学经验。
陈晓理老师的线下课"人满为患”
彭泽:加拿大阿尔伯塔大学本科,美国哥伦比亚大学电子工程硕士,Kaggle竞赛获奖选手,人称"萌神”。
David :加州大学物理学博士,美国顶级电商公司数据科学家。
徐彬:美国普林斯顿大学物理系博士生,从事交叉科学和机器学习方面的研究。在美国顶级对冲基金公司从事高频算法交易工作。
要知道,在人工智能培训中,最困难的是找到合适的数据,课程中我们巧妙的利用各类公开数据和自己生成创造的数据解决了数据不足的问题。
这就是这些导师的魅力。
他们在人工智能和大数据领域算得上是前1%了,如果你能全程学习下来,你还有机会获得我们的大厂内推机会。丰田华为等大厂均有一定名额。我们之前的很多学员来自大厂,你也有机会和他们勾搭交流。
2018年python工作好找吗-2018年最新数据:python、大数据、人工智能从业者薪资表...相关推荐
- 2018年python工作好找吗-2018年Python发展前景如何?Python就业有哪些方向?
原标题:2018年Python发展前景如何?Python就业有哪些方向? python值不值得学?2018年Python发展前景如何?Python就业有哪些方向? 最近一两年做开发的被一门编程语言,也 ...
- 2018年python工作好找吗-2018年IT行业薪资大揭秘:你拖后腿了吗?
原标题:2018年IT行业薪资大揭秘:你拖后腿了吗? 现在就业形势较好和较差的行业分别是哪些?哪些地区用人需求大?又有哪些地方就业竞争激烈?这份报告快来了解一下! 从报告可以看出,分行业来看,就业景气 ...
- 2018年python工作好找吗-2018年涨工资了吗?Python 工程师薪资最新出炉
著名的TIOBE 刚刚发布了6 月编程语言排行榜.TIOBE编程社区索引是编程言语评价的一个指标,该指数每月更新一次.小伙伴们赶忙看看下面的排名情况吧! 图1 TIOBE排行榜是根据互联网上有经验的程 ...
- 2018年python工作好找吗-2018年最火的5大Python开源项目,总有适合你的!
前几天看到一条新闻,说是高中生课程里面开设python课程了,这小孩子都来抢占市场了,这就是打了很多人的脸,特别是已经毕业很多年或者正在学校的人,小孩子都作为标准的教材来学习了,作为过来人还有什么理由 ...
- 2018年python工作好找吗-2018年 Python面试必看的10个问题及答案
找工作是每个学习Python人员的目标,为了更好的找到工作,刷面试题是必不可少的,了解最新企业招聘试题,可以让你面试更加的顺利.小编整理了一些2017年最新的Python面试题,来测测你技术的掌握度吧 ...
- 2018年python工作好找吗-2018年排名前20的数据科学Python库
Python 在解决数据科学任务和挑战方面继续处于领先地位.业已证明最有帮助的Python库,我们选择 20 多个库,因为其中一些库是相互替代的,可以解决相同的问题.因此,我们将它们放在同一个分组. ...
- python工作好找吗-python工作好找吗
那么学Python怎样才能轻松找工作呢? 给出以下建议: 由于Python进入国内市场还不太久,所以目前国内也只有北上广深.成都.武汉.杭州等大城市有较多的岗位,所以在投递简历时,我们应该以这些大城市 ...
- 大数据职业理解_到底什么是大数据,大数据职业的具体工作内容是什么?
综合网络解释加上自己的理解给出了大数据的定义. 大数据就是数据规模达到海量级.极快的速度流转.数据类型和来源多种多样.价值密度低而且能够反映事物真实性的数据就是大数据. 大数据的工作内容包括以下几个方 ...
- 2018年python工作好找吗-Python的发展状况-2018年
Python部落(python.freelycode.com)组织翻译,禁止转载,欢迎转发. 这个月早些时候我在加拿大PyCon的演讲让我兴奋不已,在会议期间,我与许多聪明人交谈,似乎每个人都在谈论着 ...
最新文章
- Hermes实时检索分析平台
- linux下shell编程
- 2021年Kaggle所有赛事TOP方案汇总
- 实战 Lucene,第 1 部分: 初识 Lucene
- 一个平行四边形可以分成四个_将平行四边形分割成两个三角形还易变形么?(人教四下五单元三角形例2)...
- 循环队列的介绍与实现
- java你可能不知道的事(2)--堆和栈
- 在5分钟内学习Vuex
- (转)cocos2d-x学习笔记(九)使用shader创建鱼的投影
- matlab 流星雨,dijkstra算法及其matlab实现
- Java二叉查找树最简单实现
- 高并发消息队列常用通知机制
- apache 添加虚拟机
- lenovo服务器换系统重装系统_lenovo镜像系统安装教程
- POJ 【1088】 滑雪
- 周鸿祎:写区块链最好的一篇文章
- 消费者大喊商家欺诈!宝贝ID下的商品违规修改也是定时炸弹!
- 【每日蓝桥】12、一三年省赛Java组真题“振兴中华”
- 想学会刷机就得学会怎么刷小米4S这种手机就能会了
- 前后端分离-电商项目
热门文章
- thinkpython2e电子书下载_《Think Python 2e》中译版电子书分享
- Python基础——正则表达式
- linux没有找到可用磁盘,在Linux上,有没有一种更像python的方法来获取可用磁盘设备名的列表?...
- lu分解法matlab_MIT 18.065—机器学习中的矩阵方法02 矩阵乘法与矩阵分解
- 神spfa [Noi2014]魔法森林
- rgmanager 介绍
- Invalidate,Update与Refresh的区别
- Linux上Oracle自动启停方案
- Android学习第六天---seekbar
- Microsoft Azure -- 初步了解 (三)