数据科学与大数据技术就业年薪
银行职员收入高吗？可以就此聊聊吗？
银行职员收入高吗？可以就此聊聊吗？
在大部分人眼中银行职员的收入是比较高的，但这也与具体岗位有关。不同的岗位收入也有比较大的差异。
以我为例，我在银行干过柜员，客户经理、产品经理等岗位。这三个岗位的收入差别还是很大的。
柜员做柜员的时候，平均每个月的工资也就四千元左右，有的时候，也会完成一些存款任务，支行会额外给一些补助。基本算下来，一年拿到6万元工资还是不成问题的。对于一些老员工来说，客户资源也多，柜员等级也高，他们的收入可以达到8万甚至更多。
柜员是银行中技术含量相对较低的岗位，也属于纯服务型岗位，它的工资在各家银行都不算高，也不可能高。如果哪家银行柜员的工资超过10万，那这家银行的工资待遇真的算不错了。
客户经理 客户经理又主要分理财经理和信贷经理。理财经理主要考核的是存款和理财业绩。信贷经理则主要考核贷款业绩，存款指标也有，但不多。他们的工资高低就全靠业绩了。低的能拿到10万，高的能拿到50万，差距还是非常大的。
一般来说信贷客户经理的工资波动比较大，高的非常高，低的非常低。不良贷款的高低会严重影响客户经理的工资高低。相比之下，理财经理的工资是相对稳定的，一旦达到一定的高度，一般是不会下降太多的。
产品经理 产品经理是银行的中后台岗位，几乎没有业绩指标。这些中后台的工资相对稳定一些，干多干少基本就一个样。工资根据个人的能力级别高低、岗位的重要性高低有差异，普遍集中在12万到25万之间。
产品经理是偏向业务条线的岗位，工资可能还略高一些，对于那些后勤、办公室等岗位来说，工资可能就相对要再低一些，普遍在10万以内。
总结： 有我经历的三个岗位基本可以代表银行大部分基层员工的工资水平了。没有大家口中的那么高，但也可以超过大部分同档次的其他行业工资。
还有，以上描述的都是一般员工的工资水平，对于银行高管的工资水平，那就又是一番天地了。 支行长是经营单位的老大，部门总经理是总分行部室的老大，这两类人的工资体系和客户经理与产品经理的工资体系基本一致。前者是根据支行的经营业绩，后者则是根据部门的重要性，人员的能力高低来确定。不过他们一年轻轻松松拿到30万以上还是不成问题的。
大数据就业方向有哪些？
大数据时代，很多学校都开设了大数据相关的专业和课程。日前，在教育部公布的高校新增专业名单中，有32所高校成为第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校。
“大数据”专业学什么？
方向一：数据挖掘、数据分析机器学习方向
方向二：大数据运维云计算方向
方向三：Hadoop大数据开发方向
精通任何方向之一者，均会 “ 前（钱）”途无量。
三个方向中，大数据开发是基础。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪已经达到了 8K 以上，工作1年月薪可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到30万—50万，一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径！
“大数据”专业毕业以后干什么？
事实上，大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛，从国防部、互联网创业公司到金融机构，到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚，在硅谷，入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。
①目前全国各类高校、高职院校已陆续开始围绕大数据专业建设展开研究并申报大数据专业。作为交叉型学科，大数据的相关课程涉及数学、统计和计算机等学科知识，“数据科学与大数据技术”专业也强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。
②该专业重点培养具有以下三方面素质的人才：
一是理论性的，主要是对数据科学中模型的理解和运用；
二是实践性的，主要是处理实际数据的能力；
三是应用性的，主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。
大数据人才缺口达150万
各大高校紧锣密鼓启动大数据人才培养，缘于大数据时代催生的大量相关人才缺口。
全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示，预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到1500000！
尽管目前有很多大数据工作者只是拥有一个本科学士学位，或者仅接受过简单的训练，但是在互联网时代，每天都有海量的数据信息产生，数据的处理变得越来越复杂，很多大公司已经在寻求拥有更高学历的高手来补充自己的实力