2020程序员薪资报告: 美国码农最有钱
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饶海利

2020程序员薪资报告: 美国码农最有钱

2020-02-19...

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高盛Hackerrank发布码农薪资报告报告中,美国码农普遍富有。其中,游戏行业码农收入最高。 那么,到底哪个行业的码农最吃香?同时又需要具备哪些技能?

1 2020程序员薪资报告发布

近日,高盛及Hackerrank发布程序员薪资报告,报告根据地域行业等维度将程序员薪资划分如下:


在欧洲,程序员薪水最高的行业是汽车行业,平均薪资高达5.2W美元; 在亚太地区和美国,媒体,娱乐和游戏行业程序员薪资高,分别达到4.9万美元和8.5万美元 ;反倒是“多金”的金融业,在给程序员的薪资待遇上竟然低于媒体,娱乐和游戏,医疗保健和汽车行业。

2 哪个地区码农最富有?

在全球程序员中,数美国程序员的薪资最高。 拿后端工程师 (Developer, back-en) 这个岗位举例,美国后端工程师的收入大约是全球平均水平的2倍。


尤其是在旧金山湾区,这里已经连续第四年成为码农收入最高的就业市场, 平均薪资可达14.5W美元,但反观加拿大多伦多,码农平均薪资不足10万美元。在法国巴黎,码农的平均薪资为5.2万欧元,去年的工资增长率为8%;在英国伦敦,码农的平均薪资为6.2万英镑。


3 哪些公司对码农最慷慨?

以硅谷为例,当地科技公司对码农出手都十分大方,但其中最突出的当属Netflix。美国求职网站Salary Project Blog统计, 发现Netflix码农的平均年薪在$325K—$600K之间,是Google、Facebook码农的两倍之多。

以致于一些小伙伴在收到Netflix的Offer时,一度怀疑HR是不是把薪水写错了。前段时间,程序员“996,ICU”在各大技术社区闹得沸沸扬扬,但其实据Stack Overflow对码农调查发现,全球四分之三的码农平均每周工作时间在45h以内。其中,美国码农每周工作约42小时,相当于朝9晚5。但如果你住在自由的欧洲国家,比如英国和荷兰,那么很可能每周工作不到40小时。 


4 会哪种语言的码农最受欢迎?

近年来,Python在AI和数据分析领域大展拳脚,据Stack Overflow调研报告显示,Python的月活用户已超越了Java、成为第一,IEEE Spectrum也在2018年度顶级编程语言排行榜上将Python列为第一。 


有相关机构爬取了全国的Python职位,最后发现Python薪资最高的是一线城市,平均月薪高达25K!


即便是二线城市,如武汉,Python开发工程师的平均工资也高达¥11280/月!一般都能在15K-20K之间。


在2018年,国内猎聘网发布的《AI人才竞争力报告》也指出,AI领域从业者平均薪资高于互联网行业平均薪资,较高季度平均年薪达33万元,高出互联网平均年薪近5万元!
那么,Python为什么会这么火?

需求大, 用途广

全AI领域专业技术人才空缺数量超过500万!而随着技术要求的不断升级,最通用的编程语言Python的技能需求增速更高达174%!Google earth、谷歌爬虫、Google广告等项目也都在大量使用Python开发。Instagram、Reit、豆瓣、Pinterest、知乎在内的很多互联网公司都将Python作为了主要编程语言。
在两会期间,人工智能技术已经成为国家战略,而进入人工智能领域,Python是必经之路,Python工程师炙手可热!当然Python不止可以从事AI相关工作,数据分析、爬虫、Web开发等众多岗位也是大厂必备项!


简单易上手

对于初学者来说,简化的人性化语法+快速编写与执行,使得Python非常好入门。在语法上,Python仿佛生来就是为程序员编码效率而考虑的编程语言,很多在其他编程语言编译阶段需要给出的类型限制或约束,在Python中都可以省略。从下面两个简单的Python与Java对比的例子中,就能看出Python简洁的特点:

另外,Python语言也被设计得更接近于自然语言。比如:在Python中并没有使用很多编程语言中用的"{}"来限定代码块,而完全采用缩进的方式加以限制,这使得Python代码更为整洁、一致,提供了更好的可读性。 江湖流传,Python入门时间按天计算,C++入门时间按年计算,人生苦短,我用Python!


具备大数据处理能力

在企业领域,近年来兴起的大数据以及云计算的应用,促使Python快速走向成功。Python极易将繁琐无序的凌乱数据转化为可用的结构化数据,非常有助于大数据的处理,这使它成为了数据科学中最流行的语言之一,被用于机器学习以及AI系统等各种现代技术中。
比如,在使用Panas(Python Data Analysis Library)写数据处理程序时,只需十几行代码,就能达到3倍JAVA代码量实现的效果,大大提升了数据处理工作的效率。 



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