是不是每天刷微博，看知乎都在说：大数据告诉你……

看到腾讯、天猫都在用：大数据分析……

你是不是好奇，这些大数据分析师都要做什么，为什么这么多企业都在用大数据，云时代究竟是个什么样的时代？

为什么大数据分析师是这么热门的职业，为什么会大数据分析的人都是高薪？

那么，成为数据分析师究竟有什么好处呢？

1. 本世纪最性感的工作

《哈佛商业评论》的一篇文章称，“数据科学家是21世纪最性感的工作”，有很多方面可以证明这点。从事金融、统计和运营研究的公司比以往任何时候都更加关注数据科学。数据科学正在为企业带来大量价值，同时数据科学家的需求也在迅速增长。大量的市场需求对于个人职业的发展也是十分有利的。

2. 工作上的自由

如果你问数据科学家，他们作为数据科学家最棒的一点是什么？他们的答案会是自由。对于数据科学，你不必局限于特定行业。成为数据科学家的最大优势在于，你的工作将与技术紧密相连，这意味着你的工作充满了创新和潜力，你可以自由地从事感兴趣的项目。更重要的是，你通过数据科学的工作能够改变成千上万人的生活。

3. 更有机会进入大公司

作为数据科学家，你更有机会在亚马逊、苹果和优步等公司工作。例如，亚马逊通过使用数据科学向客户推荐产品进行销售。亚马逊使用的数据来自其庞大的客户群。苹果公司使用大数据来为产品功能做出决策。优步的高峰期溢价就是公司如何使用数据科学的最好例子之一。

4. 收入丰厚

美国数据科学家的平均工资约为每年12万美元。自2011年以来，94％的美国毕业生找到了数据科学家的工作，平均工资为每年11.4万美元。根据2017年的报告，数据科学家的工作在排名前25的最佳工作岗位中位居第一，而且目前它仍然保持着这一地位。

5. 市场需求大

数据分析师的职业发展选择很多，比如项目管理、安全性、系统架构、咨询等。这些专业领域对具有相关技能的人才有巨大的需求。有些职位的就业增长率甚至超过100％。

6.相对安全的职业

新技术层出不穷，这就是为什么人们认为科技世界中许多技术都会转瞬即逝。数据科学并非如此，但这并不一定意味着 数据分析师应该停止学习新技能。我们都知道，包括数据科学在内的当今许多技术都将实现自动化。这意味着某些领域最终将实现自动化，但数据科学领域的发展不会停止，对数据分析师的需求也将继续增长。那些拥有一定技能并保持正确心态的人才不会被淘汰。

7.获得高管的青睐

数据分石门研究许多技术和编程语言，他们使用许多工具来解决业务问题，在此过程中，他们能获得高层管理人员的信任。数据科学家与来自不同行业和部门的人员合作，只要他们不断努力提高专业技能，他们就更有机会获得高管的青睐，为晋升管理层级做铺垫。

看到这些数据分析师是不觉得备受激励，其实像他们拿高薪，也是小case，他们之中不乏有小白（零基础）来AAA学习的，通过自己的努力一样高薪就业。其实只要你有梦想，就不怕被实现，想要了解的话，推荐你来AAA教育，实现高薪梦想， 免费试听课程报名网址：http://aaa-cg/?dcj

目前大数据行业异常火爆，不少人都对大数据充满了兴趣，其中有大部分人都是之前没有接触过计算机技术的，对编程语言也不太了解，那是不是这部分零基础的朋友就学不了大数据了呢？答案当然是否定的。

大数据学习并不是高深莫测的，虽然它并没有多简单，但是通过努力，零基础的朋友也是完全可以掌握大数据的。

零基础学习大数据一般有以下几步：

了解大数据理论

计算机编程语言学习

大数据相关课程学习

实战项目

一、了解大数据理论

要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解，你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣，如果对大数据一无所知就开始学习，有可能学着学着发现自己其实不喜欢，这样浪费了时间精力，可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据，需要先对大数据有一个大概的了解。

二、计算机编程语言的学习。

对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。

目前大多数机构都是教JAVA，我们都知道Java是目前使用最为广泛的网络编程语言之一。他容易学而且很好用，如果你学习过C++语言，你会觉得C++和Java很像，因为Java中许多基本语句的语法和C++一样，像常用的循环语句，控制语句等和C++几乎一样，其实Java和C++是两种完全不同的语言，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。Java略去了运算符重载、多重继承等模糊的概念，C++中许多容易混淆的概念，有的被Java弃之不用了，或者以一种更清楚更容易理解的方式实现，因此Java语言相对是简单的。

在学习Java的时候，我们一般需要学习这些课程： HTML&CSS&JS，java的基础，JDBC与数据库，JSP java web技术， jQuery与AJAX技术，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。这些课程都能帮助我们更好了解Java，学会运用Java。

三、大数据相关课程的学习

学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的课程学习了。一般来说，学习大数据部分的时间比学习Java的时间要短。大数据课程，包括大数据技术入门，海量数据高级分析语言，海量数据存储分布式存储，以及海量数据分析分布式计算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等等专业课程。如果要完整的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。

四、实战项目

不用多说，学习完任何一门技术，最后的实战训练是最重要的，进行一些实际项目的操作练手，可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对于相关知识也能加强记忆，在今后的运用中，也可以更快的上手，对于相关知识该怎么用也有了经验。科多大数据拥有大量实际的大数据项目的，在大数据课程学习的过程中，老师会穿插很多相关项目进行教学，学员也可以学到任课老师的一些经验和技巧。

一般来说，零基础学习大数据大概就是分为这4个阶段，学习大数据不是件容易的事，但是只要你能多努力，积极地解决自己的疑惑，多练手，相信你一定可以掌握这门技术。

作为二千零一十七世纪流行的技术，大量的数据越来越受到人们的重视。对于一个想进入大数据的朋友来说，他想知道的是：什么是大数据学习？今天，我们将与大家分享数据，并分享一篇关于大数据学习内容系统的文章。

大数据技术体系过于复杂，数据采集，涵盖了基本的数据处理、分布式存储、NoSQL数据库、多模式计算（批处理、联机处理、共享大数据交流学习裙722680258低中高资料每天都有，欢迎大家加入。实时流处理、记忆、处理）多模态计算（图像、文本、视频、音频）、数据仓库、数据挖掘、机器学习、深度学习、人工智能、并行计算、可视化技术和不同层次。此外，大数据应用得到了广泛的应用，不同领域的技术差异仍然很大。在很短的时间内，很难掌握大数据理论和技术的许多领域。从应用的角度出发，从实际应用需求出发，一定要把它修改一下，然后再掌握一些技巧，然后再画横向扩展，这样学习效果会更好。大数据技术初探

过去几年到现在的所谓的大数据时代，先进的信息技术在移动互联网、物联网、云计算、人工智能领域、机器人、大数据、火又一个接一个，什么是大数据，大数据技术类包括那些，他们中的许多人都是根据自己的熟悉该领域盲人摸象估计。

从DT以下（数据技术，数据技术）技术，系统地介绍了大数据的普遍看法是什么，包括核心技术、各领域的关系：首先我们说机器学习，机器学习（机器学习），是计算机科学统计的一门交叉学科，其核心目标是通过优化映射的数据，训练函数实现，评价模式我，和一系列的自动分类和预测算法，让计算机具有数据保存功能；机器学习领域包括各种智能算法、分类、聚类、回归和相关分析，对每一类下有很多算法的支持，支持向量机，神经网络，logistic回归，EM、决策树、贝叶斯网络、随机森林、LDA、十或20网络排名算法，只是冰山一角角尖；在计算机智能机器学习为核心，深入学习，核心数据挖掘、商业智能、人工智能、大数据的核心技术，如机器学习、机器学习是用于图像处理处理和机器视觉识别，机器学习是用来模拟自然语言处理人类语言，自然语言处理是机器视觉和一般数据分析、人工智能技术支持的核心数据挖掘，机器学习数据挖掘和商业智能技术的肺。

深入学习（深学习）是机器学习的一个分支，它是非常热门的，深层学习是基于神经网络算法，经过几十年的分类和识别，在图像数据的语音识别的条件下，取得了良好的效果，有望成为人工智能核心技术的一个突破。因此，科研机构和IT巨头正在做相关的研究和开发工作，投入了大量的人力和物力。数据挖掘（数据挖掘）是一个非常宽泛的概念。

与采矿相似，我们需要从大量的石头中挖出大量的石头，从大量的数据中挖掘出有价值的、有规律的信息。数据挖掘的核心技术是机器学习领域。例如，深学习是机器学习的一种比较火的算法，当然它也可以用于数据挖掘。此外，传统的商业智能（BI）领域还包括数据挖掘，OLAP多维数据分析可以挖掘和分析，甚至可以对excel的基本统计分析进行挖掘。关键在于你的技术能真正挖掘出有用的信息，如果信息包含在数据挖掘中，那么这些信息可以增强你的决策指导。人工智能（AI）是一个伟大的概念。

智能机器的最终目标是拟人化。机器可以做同样的事情。人的力量只有几瓦，能处理各种复杂的问题和惊人的事情。虽然机器的计算能力强于人类，但人类的理解、感知推理、记忆和幻觉以及心理功能都是D。

现在什么行业工资最高？当然是互联网行业！现在什么职业最好找工作？当然是程序员啦！据有关数据统计，程序员位于《高薪就业排行榜前十》第二名，仅次于金融职员。

但也有人疑问：2013年称为“互联网元年”，从那年起，大量资本疯狂涌入互联网行业。然而，在经历前几年的繁荣之后，从2018年开始，资本逐渐冷却下来，投资者也不再像以前那样大胆地投资了，纷纷攥紧自己的口袋。

那么2018年当程序员还有前途吗？尽管互联网行业不能和以前相比，但和其他传统行业比较，我们可以发现，互联网行业仍然有不可忽视的优势，特别是大数据领域，在经过前几年的铺垫之后，逐渐兴起。

如今的时代是一个信息数据时代，我们的金钱是一串数据，我们的消费行为也是一串数据，甚至我们的衣食住行吃穿用度基本都记录在互联网数据上。通过互联网的数据分析，可以精准地分析我们每个人的基本行为。不管是在互联网之内，或者是互联网之外，都会留下数字的痕迹，比如刷卡购物，网络搜索，手机上网，乃至在网上每一个小小的点击都会被一一记录下来。

因此，要说2018年学什么技术最有前途，非大数据魔术莫属！

一、大数据招聘网站工资待遇

（1）从图中我们可以看出，就沈阳地区而言，大数据开发工程师37.9%的程序员的薪资水平基本会在10K到15K之间。平均薪资为12320元。

（2）沈阳数据分析师的工资基本会在6K到8K左右，虽然没有大数据开发工程师的工资高，但相比其他行业还是非常不错的。

（3）沈阳算法工程师，大部分会集中在15K左右。平均薪资为15950元。

（4）沈阳数据挖掘工程师，平均薪资在10K-15K期间的为31.9%，20K到3K的薪资在25.3%。

看了以上沈阳地区大数据的薪资报告，还能说现在学大数据没有前途吗？

吸引越来越多的人加入大数据行业，显而易见高薪资起到了至关重要的重要，但大数据就业薪资用笼统的一句话就概括了，是否太没有说服力了，接下来本问从三个维度来分析大数据的薪资情况，第一，摘选科多大数据培训班所有培训学员就业薪资情况进行分析，主要在成都区域；第二，从招聘网站看照片岗位薪资的构成情况，第三，从北京地区大数据各岗位的薪资情况，通过本文科多大数据希望能让大家全面了解大数据的薪资水平。

第一，从科多大数据其中一个大数据开发培训班的全体学员的就业情况，进行多维度分析。先看具体就业情况，为保护隐私，隐藏重要信息。

成都科多大数据0基础开发班就业信息

1、薪资分析，全班一共30人

总结：该批学员初入职场，故为初级（优秀者可达中级）的平均薪资水平11k，有20人集中在10-14K之间。

2、年龄分析

总结：年龄分为三个层面，23岁左右的应届毕业生，24-27岁工作大概2-3年的转行者，28岁以上的行业老司机不畏未知，大胆转型升级

3、学历分析

总结：本科从业者高达80以上，但专业也并非没有出路，接近20%的比例，平均薪资也能接近10k。

4、专业分析

总结：很多人认为非计算机专业出身肯定学不会，从上图可见，非IT专业占到一半以上

第二、招聘网站薪资待遇

下面是从拉勾网上查询的大数据人才的招聘信息，目前对于没有工作经验的大数据人才的薪资也在1万左右，同时携程、滴滴、百度等大型互联网企业也在招聘大数据人才，同时招聘的门槛比较低。

从上图来看，大数据岗位的薪资还是非常不错，集中在15K左右，只要你通过好好学习大数据，掌握了扎实的大数据技能，然后去找一份大数据工作是很轻松的。

第三，大数据相关岗位薪资情况，以北京地区为主

上面我们分析了第三方的招聘网站上的大数据岗位的招聘信息中的薪资数据，下面以北京为例，来了解下大数据几大相关职位的就业薪资水平。

上图中大数据开发工程师培训薪资在3万左右，当然这个薪资一般是需要有过开发经验的就业学员或者是有一定工作年限的人员可以达到，刚毕业的学员只有极少部分可以拿到接近的薪资。

数据分析师因为更偏向于数据统计、数据分析这款，对于技术要求不高，相较于大数据开发等技术类职位，薪资略低，但是目前随着大数据可视化的热门，数据分析师如果再具备数据可视化设计的能力，薪资待遇也会进一步提升。

再来看下hadoop工程师，平均薪资在两万左右，相较于大数据开发，单存的hadoop工程师因为掌握的技术单一，所以薪资待遇会略低点，不过可以通过学习，扩充自己的技能，薪资也会增长较快。

数据挖掘作为大数据的核心环节，同样因为在互联网场景中，深挖出有价值的数据，才能够为企业提供有价值的参考。所以目前这块的薪资待遇在两万多左右，也算不错的。

相较于单纯的编程开发，算法工程师则要更高端点，因为算法不同于编程，函数的使用，还需要运用到大连的高级数学的知识，相较而言门槛也较高，目前来说可能需求不是很高，但是大数据技术的发展，对于算法工程师的需求会不断增加，薪资待遇也会提高。

科多大数据总结：大数据行业薪资居高不下的原因，和人才供需不平衡有莫大的关系，与此同时，对技术的要求和项目经验也要大有关系，想进入大数据行业，一定要学好相关技术。

科多大数据线上学习平台已经开通，现进入科多大数官网可以领取免费试听账号。

大数据工程师的薪资待遇在业内都是公认的高，但是我们都知道在IT行业中，大数据工程师的薪资待遇都是保密的，一般不外漏，这种情况不仅存在于同事之间，还有部门之间，甚至对外人都保密，那么大数据工程师的实际薪资是多少呢？

1、大数据工程师的工资待遇具体是多少

大数据工程师薪资高么？大数据软件工程师的一般起步月薪在6k-1w之间，远远超过应届毕业生的两三千的薪资。有一两年的工作经验之后，薪资待遇还会提升，比如有一年工作经验的大数据高级工程师的薪资待遇差不多在年薪10w-15w之间。

在新加坡、美国等发达国家和中等发达国家，大数据软件工程师年薪均在4—15万美元，而在国内，由于大数据还处于起步发展阶段，人才供应不足，大数据工程师的薪资待遇自然不会低，很多企业为了抢人甚至高薪挖墙脚，大数据行业有很好的发展前途，也有极好的工作机会和很高的薪水。

2、大数据工程师的就业前景

在未来的几年内，大数据人才的缺口只会越来越大，企业对人才的需求远远大于供给。大数据工程师是目前国内高端计算机领域，就业薪资非常高的一类职业。

在企业中，大数据工程师的发展分为四个阶段：从软件技术员到助理软件工程师，再到软件工程师，最后成为高级软件工程师。据IDC的统计数字，在所有软件开发类人才的需求中，对大数据工程师的需求达到全部需求量的60%—70%。同时，大数据软件工程师的工资待遇相对较高。

3、大数据行业内的薪资水平

大数据以平均月薪21.2k稳居互联网的首位，排名远高于二三名的物联网和智能硬件。2017年上半年，产品技术类职位均匀薪资抵达15.5k/月、15.2k/月。大数据的快速发展，带动了相关职位的发展，如数据分析师的薪资水平就水涨船高，比上年的薪资涨幅高19%，同时带动的发展职位还有出资、风控等相关岗位。

而且北上广深等一线城市对于大数据相关岗位的出薪都很高，北京的平均月薪是13.5k，上海的平均月薪是12.6k,深圳的平均月薪是11.7k。并且大数据行业的薪酬涨幅仍然和工作年限和工作经验成正相关，也就是说大数据人才越老越值钱。

想要学习大数据的小伙伴不要在犹豫，早一点抓住时机进入大数据行业就早一点实现你的高薪梦。

大数据是近年来最受关注之一的技术，大部分的互联网企业都离不开大数据相关岗位的人才。根据最新的大数据人才报告显示，全国仅有46万大数据人才，而未来3-5年预估缺口高达150万。

大数据的岗位可以分为三大类：大数据系统研发人员、大数据应用开发人才和大数据分析人才。英国领先的报告显示，数据分析师的供应指数低至0.05，这是非常稀缺的，而分析数据是跳槽速度同比其他最快，平均跳槽速度为19.8月。

在中国，随着大数据应用于各个行业，对于大数据相关岗位的需求也更大，据统计，中国未来的基础数据分析差距将达到1400万，在BAT企业招聘岗位中，有60%以上正在招聘大数据相关人才。

在大数据人员选择就业的方向中，最普遍同时需求也大的是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。在此也会有一个所有人都关心的问题，那就是什么岗位对应的薪资水平是多少呢？

1、数据分析师

全国数据分析师平均工资：11730/月，取自36179份样本

2、大数据开发工程师

全国大数据工程师平均工资：19420/月，取自84份样本

3、Hadoop开发工程师

北京hadoop开发工程师平均工资：22140/月，取自406份样本

4、数据挖掘工程师

全国数据挖掘工程师平均工资： 22060/月，取自 10027 份样本

5、算法工程师

深圳算法工程师平均工资：21160/月，取自8630份样本

大数据人才的出路在哪里？哪些公司需求大数据人才？

几乎所有公司都需要大数据相关人才，上到世界500强，BAT这样的巨头，小到刚创业的小公司，都对大数据相关人才求贤若渴。马云说：“我们已从IT时代进入了DT时代，未来我们的汽车、电灯泡、电视机、电冰箱等将全部装上操作系统，并进行数据集成，数据将会让机器更“聪明”。DT时代，数据将成为主要的能源，离开了数据，任何组织的创新都基本上是空壳。”

科技的发展离不开数据的支撑，而数据，则是引导发展的趋势，引领科技的未来。如果你对大数据技术感兴趣，关注小鸟，私信领取大数据教程。

是不是总是听到身边人说大数据发展如何如何好，工资高，但是大数据薪资待遇到底是个什么样的情况呢？

今天就结合一些数据来了解下大数据行业的工资待遇的真实情况。

一、大数据招聘网站工资待遇

下面是从拉勾网上查询的大数据人才的招聘信息，目前对于没有工作经验的大数据人才的薪资也在1万左右，同时携程、滴滴、百度等大型互联网企业也在招聘大数据人才，同时招聘的门槛比较低。

综合以上三点来看，大数据人才的就业还是比较容易的，只要你掌握大数据技术相应技能，找一份大数据相关工作是很轻松的。

二、大数据相关岗位薪资情况

上面我们分析了第三方的招聘网站上的大数据岗位的招聘信息中的薪资数据，下面以北京为例，来了解下大数据几大相关职位的就业薪资水平。

上图中大数据开发工程师就业薪资在3万左右，当然这个薪资一般是需要有过开发经验的或者是有一定工作年限的人员可以达到，刚毕业的学员只有极少部分可以拿到接近的薪资。

数据分析师因为更偏向于数据统计、数据分析这款，对于技术要求不高，相较于大数据开发等技术类职位，薪资略低，但是目前随着大数据可视化的热门，数据分析师如果再具备数据可视化设计的能力，薪资待遇也会进一步提升。

再来看下hadoop工程师，平均薪资在2万左右，相较于大数据开发，单存的hadoop工程师因为掌握的技术单一，所以薪资待遇会略低点，不过可以通过学习，扩充自己的技能，薪资也会增长较快。

数据挖掘作为大数据的核心环节，同样因为在互联网场景中，深挖出有价值的数据，才能够为企业提供有价值的参考。所以目前这块的薪资待遇在2万多左右，也算不错的。

算法工程师的职责更纯粹，需要知道如何把现实问题转化为数学的模型，并且把模型调到极致，从而解决问题。所以，算法工程师工作内容更单一，但是更专，需要更好的数学功底，薪资也是在2万多左右。

正如之前文章中提到的，大数据这个领域，有点略微畸形的火爆，导致了这个方向很缺人，也正是大量Java后端开发人员转行的直接原因。

因为缺人，他们就转行么？显然是扯的！大伙儿都是有理想的人，要向“钱”看的。

如今，80后已成为职场、家庭、社会的中流砥柱。第一批80后已经37岁，最后一批也满了28岁。在这一代人中，现在月薪多少才算跑赢同龄人的“人生赢家”呢？

早两年，大叔是民国老公级别待遇。

魅力大叔吴秀波，秋裤男神李健，师奶杀手张嘉译……互联网上的小姑娘上蹿下跳要嫁给成熟性感的大叔。

两年不到，时过境迁，大叔一夜变了油腻中年人。啤酒肚、发际线后退、盘手串儿，名人野史如数家珍，睡衣唐装混搭出街，保温杯里泡枸杞……人到中年，不管你贵贱美丑，都被贴上了“油腻”的标签。

而走在奔四路上的80后，成了中年危机的重灾区。

近期，复旦大学人口与发展政策研究中心、复旦大学社会科学数据研究中心最新发布的“80后的世界——复旦大学长三角社会变迁调查”，以1980-1989年出生的一代人（简称80后）为跟踪主体，研究的内容包括这一代人的家庭、婚姻、就业、迁移、住房、生育、子女教育、父母养老等各个方面。

80后的收入状况：前1%50万元，前10%20万元

复旦大学人口与公共政策研究中心教授胡湛指出，2012年至2016年间，上海“80后”的个人年收入呈现较稳定的相对快速增长，其收入分布形态体现为较健康的橄榄型，三次调查的年收入中位数依次为5.0万元、6.5万元和7.8万元。

高收入群体的收入增长较快，2012年进入前10%和前1%的收入门槛为12万元和30万元，2016年已分别提高至20万元和50万元。

尽管上海“80后”平均受教育年限达到14.7年，且连续三次调查中的总体收入涨幅均高于同期上海人均可支配收入增幅和上海CPI增幅，但他们仍坦言面临着“经济”“子女教育”和“住房”三大压力。

“80后”的受教育水平及收入水平与其父母的受教育水平呈正相关关系，“80后”的房产持有量也与其父母的持有量具有相关性，呈现一定的代际传递效应，并尤以教育的代际传递最为明显。

具体看数据图（点击图片查看大图）：

图片来源：复旦大学新闻中心

结论：

1、80后混的怎样？

80后中高收入群体的收入增长则更快：2012年进入前10%和前1%的收入门槛为12万元和30万元，2016年已分别提高至20万元和50万元。如果你年收入达到50万（月薪大约4.1万），那么你将顺利挤Top1的队列。当然咯，年纪越小，或许越有傲娇的资本。

2、学历越高收入越高

此次调查数据实力打脸“读书无用论”：学历与收入成绝对正相关，学历上升一个台阶，年薪就上调一个档次。

调查中的80后平均受教育年限已达到14.7年，且连续3次调查中的总体收入涨幅均高于同期上海人均可支配收入增幅和上海CPI增幅。

3、80后对工作“忠贞不渝”

超过6成的换工作的次数不超过2次。原来80后在就业观上一点都不离经叛道。对工作的保守程度，简直可以用“忠贞”二字来形容。

换工作的次数与工资收入和受教育程度的关系也很有意思： 工资收入越低，越爱换工作；反之收入越高不爱换工作；本科生最不爱换工作；大专生则最爱换工作。

然而大家换工作的理由也很简单：现单位待遇差VS其他单位待遇优。

80后的婚姻观和生育观：近一半配偶通过介绍认识，不再养儿防老

复旦大学人口与公共政策研究中心教授沈可指出，上海“80后”在结婚、生育、代际关系等方面都呈现出传统与自主并重的新时代特征。

一方面，“80后”的婚前同居率的上升至四成，30岁至34岁调查人群中从未结婚的比例已上升至男性19.2%、女性12.5%，婚姻中学历男强女弱的现象已发生根本性的改变，妻子受教育年限与丈夫相当或更高的婚姻已占83%。

另一方面，“男长女幼”“门当户对”的婚姻依然是主流，夫妻双方均为农业户口以及夫妻双方均为非农户口的婚姻、夫妻双方均为上海户籍与夫妻双方均为外地户籍的婚姻都占据近八成，近一半“80后”的配偶是通过介绍认识的，且主要介绍人是长辈亲戚或父母。

此外,理想与现实的冲突背离也是“80后”的一个行为特征，随着中国的生育政策逐步放松，上海“80后”的理想子女数由2012年的1.58上升至2016年的1.7，但二胎生育意愿依然薄弱，仅有13.1%的被访者愿意生二孩，不愿意生二胎的前三个理由是养孩子太贵、房子不够大和时间不够。

代际关系方面，仅有20%的“80后”希望与父母同住，但受到现实条件的约束，现实中约三分之二的“80后”与父母同住。近九成的上海“80后”认为自己作为子女应承担照料父母养老的责任，但对于自己的养老预期又表现出高度的独立性，绝大多数希望在自己家或养老院度过晚年，不再有养儿防老观念。

具体看数据图（点击图片查看大图）：

图片来源：复旦大学新闻中心

结论：

80后的二胎生育意愿依然薄弱，仅有13.1%的被访者愿意生二孩，不愿意生二胎的前3个理由是养孩子太贵、房子不够大和时间不够。

当80后的群体由少不经事的“小屁孩”也逐渐成为一个家庭的主心骨，同时更是各行各业的主力军。有时巨大的压力让多数人殚精竭虑：买房问题、婚姻问题、独生子女的养老问题、个人理想问题……

因此大家对自己的职业生涯规划不尽相同，但“薪酬”始终是最重要参考依据之一。

80后的生活方式：三成勤锻炼，四成几乎不锻炼，已婚群体更健康。

复旦大学人口与公共政策研究中心教授高隽指出，“80后”的生活方式趋于多元。

“80后”受访者中有70%以上的人认为自己身体健康和心理健康，有四分之三的人自评 “人生幸福”。

约三分之一的人出现了不健康的行为，分别是睡眠不足、三餐不规律、不健康饮食、喝酒和吸烟，其中睡眠不足最突出、占4成以上，同时具备四种以上不健康行为的高危群体达到14.3%。

调查发现，“婚姻保护伞”的作用在80后群体中较为明显，已婚群体相对未婚以及/或者离婚丧偶群体在健康行为相应指标上表现更优，“80后”已婚群体的心理健康指标更优，不健康的饮食起居行为更少，抑郁和幸福感的均值都优于未婚以及离婚丧偶群体。

从运动行为看，约三成勤锻炼，近四成几乎不锻炼，“散步+跑步”为主要形式。

不同阶层的生活方式已出现分化，高收入群体一方面或因压力大而表现出更多不健康的生活习惯，承受着更多的健康风险，另一方面有更多的健康资源和促进健康的行为，其体检率、运动频率、健康信息获取、健康消费支出等指标都更优，因此平衡下来高收入群体的行为身心健康指标优于低收入群体。

具体看数据图（点击图片查看大图）：

图片来源：复旦大学新闻中心

如何避免成为一个贬值的中年人？

科技的进步、交通工具的迭代对城市框架的拉大、城市中心的转移、职住分离的距离影响巨大：

在自行车时代，工厂区和居民区几乎挨着，城市的半径也就限定在5公里左右；

到了汽车时代，职住开始分离，出现了集中商业办公区，人们坐公交或者开车上班，城市的半径也就顺势扩大到近30公里；

而到了地铁时代，轻轨/城轨/高铁更是拉近了城与城的距离，人们甚至可以跨城上班（上海的上班族甚至可以住在昆山/花桥），这就是所谓的城市群，城市的半径由此就可以扩大到50公里。

于是，牢固于人心的市中心观念还会固若金汤、牢不可破吗？

而现在，我们即将迎来一个互联网科技的新时代，人们需要聚集（工作/创意/协作/生活），但更可以借助便捷的交通网络实现迅速的流动，而这对城市、对城市的中心、对市中心的房产、甚至财富的逻辑将产生新一轮的重大影响。

稀缺有用的才最保值

财富的逻辑不断转换、看似能传承子孙的房产也因市中心的变迁而价值缩减，那保值增值的资产有什么共性呢？

一是稀缺性；

二是有使用价值。

不知道大家有没有一个疑问：普遍的观点是货币放水会引发通货膨胀，可自2008年4万亿后，货币存量增加数倍，可为什么没有物价飞涨呢？

▲近五年我国物价平稳，CPI涨幅稳定在2%左右

因为科技进步、因为无人自动化的生产流水线，让生活必需的商品不再稀缺、供应无限量、甚至还产能过剩。

而通货膨胀理论产生的社会生产背景跟今天判若两个世界，所以低生产率、低生产水平、需要大量人工操作的生产环境下诞生的大量经典理论，都已不适用于如今高效、自动化、复杂的新环境，通胀理论是其中的典型之一。

财富的逻辑在转换、城市的中心在变迁，所以被奉为圭臬的经典理论也得与时俱进啊。

与物价平稳形成强烈反差的是，我国一二线城市房价创造的“十年涨十倍”的财富奇迹。为什么？因为人口流入引发的巨大需求，因为土地稀缺引发的房子稀缺，而房子又是有用的——人们总得有间屋子放下一张床吧。

曾经的移动电话砖头块大哥大价格竟然上万，而今功能更全、轻捷美观的智能手机最低的也不过千把块；曾经要托关系走后门、花费一年工资才能买到的电视机，而今不用半月工资就能买到一台大彩电；同等配置的汽车，自它诞生那一天起价格就只会跌不会涨……

为什么？因为不稀缺！因为供应无限量！所以奢侈品（如手表/首饰等）为了维持价格不跌、保值增值的假象，经常推出纪念版/限量版商品。黄金就一定保值吗？当人们的审美观改变，不再把黄金作为首饰佩戴，又因为其货币媒介价值、工业使用价值近乎于无，黄金的价值将一文不值。

能保值增值的资产、能世代传承的资产，必须是稀缺且有使用价值的资产（稀缺和使用价值值也会随着时代的变化而改变），而我们要做的就是要具备识别出它们的能力。

80后，别趴下，你才是最靠谱的资产！

回顾人类历史的长河，你会发现根本就没有什么万世不移的财富，也很少有世代相传的家产：一场战争/革命就能摧毁一个家族世代累积的财富，一次科技进步就能让曾经贵重资产变得一文不值，一时自然环境的变化（河流改道/干旱/气候变冷变热等）就能让一座繁华的都市成为荒凉不毛之地……

人们观念思想的变化同样会影响财富的生产和创造，财富都具有历史阶段的时代特征。世界唯一不变的就是变，只是忽快忽慢罢了。

那就没有靠谱的资产了吗？有，就是人本身！

作为地球上智商最高的动物，人是活的、变化的，能根据世间万物的变动而主动的做出调整、适应：城市衰落了，那就迁徙到其他城市好了；行业消亡了，那就学新的技能在新兴行业实现再就业；财富/资产的形式发生了变化，那就抛弃老的、拥抱新的好了……

这里的关键就是你得具备再选择的能力、因应事务变化的适应力，而这又回到老话常态、近乎心灵鸡汤的认知问题——

开阔的胸怀迎接新事物、深究一行的精进精神、不停的尝试试错保持随时出发的状态，让自己更有弹性——虽经万般挤压，终将恢复原状。

财富是人的劳动创造的，你及子孙的劳动创造力才是财富源源不断的来源，比留给子孙物质资产更重要的是思想、格局、观念、技能。同样，更多的后代就会有更多的可能（有的败家但有的奋进，有的平庸但也会有的优秀），多子多福的传统观念还是有道理的，因为人就是一切的根源。

人就是亘古不变、万世不移的资产！赚钱的能力就是财富的逻辑！

有人说，80后，是人到中年，正式开启上有老下有小的不能死模式。

这群人不能倒下，不能放弃，甚至不能去死。

为了父母渴望的眼神，为了孩子伸出的双臂，为了那些还没来得及实现的理想与愿望。

最后，小编想说：80后们，少抽烟喝酒了，也别再熬夜，别太压抑自己，请你对自己好点，再好一点。

记住，未来，最好的投资，是自己

来源：21财闻汇综合自复旦大学新闻中心、钱小姐与财先生(MsMoney-MrWealth)、米筐投资、心乐集（cxll913913）、理财中国（mlicai）

近些年大数据工程师需求量年均300%增长！ 职业社交平台Linkedln发布的《2016年屮国互联网最热职位人才报告》显示大数据工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计算，未來屮国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT (百度阿里腾讯）企业招 聘的职位里，60％以上都在招大数椐人才。

那大数据相关人才炙手可热，工资水平又是多少呢？数联教育就跟大家展示一下大数据先关工作的工资水平：

一、招聘需求量地区排行TOP10：

二、招聘薪酬待遇地区排行top10：