苹果也开始裁员了...这些岗位居然屹立不倒还疯狂招人!

最近美国大厂纷纷裁员的消息估计大家都知道了，就连号称“硅谷养老院”的谷歌，和“钱多用不完”的苹果也开始裁员了。

谷歌母公司20日宣布全球裁员1.2万人，苹果则是先拿Apple Store以外零售渠道的非季节性员工开刀，据悉苹果已经向百思买等商店工作的苹果零售渠道员工发出了裁员邮件，通知被裁员工享有的权利等等。

难怪《纽约时报》都忍不住发表社论《硅谷陷裁员寒冬，“码农”不再是“金饭碗”？》，2023真的是就业的寒冬吗？

此次就业寒冬波及的除了需要养家糊口的中年砥柱之外，还有数百万刚从学校毕业的年轻人，这意味着，他们刚踏入社会就要面临人生最激烈一次的竞争。

不过对于科技企业来说，不管大小，都有着“无法割舍的心头好”。相比其他岗位的疯狂裁员，这些“心头好”不仅屹立不倒，而且还在疯狂招人。

让我们一起来看看，2023年哪些岗位依旧红红火火？

2023依旧红红火火的岗位

1. 数据分析师

数据分析师是目前，或者说未来十年最热门的岗位，它利用数字化手段获得大众数据，从而针对这些数据得出解决方案，包括营销方案、策略方案等等，在整个公司有着举足轻重的位置，公司当然不愿意放这些人走啦。

现在仅Indeed上相关岗位近3万个，平均薪资10万+。

Data Analyst 比较适合刚接触数据科学或者转专业换背景的同学。

工作内容：偏向于结合数据分析实际商业问题，并将分析的结果转化为切实可行的商业方案，比如定义评价指标，为产品方向提意见等。

常用工具：较基础，最核心的是用SQL 来获取整理数据，用Python做简单的分析、用Tableau /Excel作图，在统计和模型方面懂得基本的回归预测模型等即可满足大部分要求。

2. 数据工程师

在美国，数据工程师的职位分布非常广泛，平均年薪在14-20万，随着工作经验的增长，数据工程师的薪资也逐年增长，工作也会更稳定。

Data Engineering 比较适合有 IT 或者数据库背景的人士。

工作内容：需要有很高的编程水平，主要是开发大数据的 ETL (提取，转换，存储) Pipeline来处理数据。

常用工具：SQL Server，Python，Cloud，除此之外对于大数据的生态系统，以及对应工具Hadoop，Spark，MapReduce，Splunk，Hive等也需要有较好的了解与实践经验。

3. 数据科学家

科学家拥有的数据收集、数学算法、预测分析、市场应用等知识能力，对于任何一个企业都是高级人才。Data Scientist入门级年薪12万，平均薪资更是达到了18万！

相对于Data Analyst，Data Scientist 职位要求更高的建模技能，需要积累一定的DA工作经验

工作内容：将复杂的商业问题转化为统计和机器学习可以解决的问题，设计技术方案。能够独立完成数据科学分析问题，需要对数据科学解决问题的流程方法十分了解。例如各种定价系统，电商的推荐系统，以及金融行业的Risk Management、Fraud Detection等。

常用工具：需要熟练的SQL 技能，且对Python/R 等编程有较高要求。在建模和编程的基础上还要求掌握统计知识，对机器学习能力也有要需求。

4. 大数据及AI工程师

在行业内，人工智能与大数据密不可分，可以将很多大数据的应用归结为人工智能，随着人工智能的快速应用及普及，大数据不断累积，深度学习及强化学习等算法不断优化，大数据技术将与人工智能技术更紧密地结合，具备对数据的理解、分析、发现和决策能力，从而能从数据中获取更准确、更深层次的知识，挖掘数据背后的价值，催生出新业态、新模式。 Big Data & AI 的平均薪资更是达到了15万+！

工作内容：大数据主要包括采集与预处理、存储与管理、分析与加工、可视化计算及数据安全等；人工智能是很多技术的总称，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

常用工具：需要熟练的Spark、Hadoop、SQL等技能，且对Python编程有较高要求。在建模和编程的基础上还要求掌握统计知识，对机器学习和统计学习的知识也有需求。

总体而言，数据相关职位在北美的就业前景还是非常看好的。但是，对于在2023年希望转行的小伙伴们应该如何顺利的进入北美数据行业呢？

2023年如何快速转岗、转行

成功找到高薪数据职位？

看看下面者14位小伙伴，都在3至6个月内成功找到年薪10万+的工作，他们是怎么做到的呢？

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这14位小伙伴是如何快速找到数据工作呢？

让我们往下看：

一份新工作，从实习开始！

根据《2022就业调查报告》显示，9成以上的求职人员在求职过程中遇到了“没有相关工作经验”的问题，值得求职者高度重视，这究竟是为什么呢？

因为人才过多，岗位供不应求，“相关工作经验”某种程度上代表了你的“经历”。或者说通过“相关经历”，你得到的成长。这份成长如果高度概括的话，就是两点：

• 某项工作能力的提升

• 个人思维到职场思维的转化

某项工作能力的提升，能够减少企业培养你的用工成本，包括时间成本（所谓适应时间），用工成本（一般会有导师带新人，集体的新人培训成本也很高）

个人思维到职场思维的转化，能够减少很多隐形成本，比如新老员工的沟通合作，如果你还保持着等着老师来教的学生思维，很有可能打扰老员工工作，这就意味着情绪成本，间接影响公司效益。

毕业新生/有经验/零基础的你看到这里一定心里已经有一些忐忑了：

像我这样没有相关工作经验的人怎么办呢？

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维多利亚数据学院第一期实习项目学员总结 - Nan(Montreal)

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维多利亚数据学院第一期实习项目学员总结 - Yan(Calgary)

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