深度好文｜张雪峰推荐的十大高薪职业，毕业即年薪百万！
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怒怼“新闻学”就业，
舌战著名教授，
撼动教育界，
“麻辣名师”张雪峰再次出圈。
素来以“就业”、“薪酬”为导向的张雪峰老师辣评新疆考生家长“孩子非要报新闻学，我一定会把他打晕”引起轩然大波。
暂且不论谁是谁非，如果不选“新闻学”，见惯了各种就业环境并且“喜欢向钱看”的张雪峰老师会推荐毕业生选哪些专业，本科毕业生就业的就业薪酬究竟如何？
张雪峰推荐十大高薪专业
🔥信息安全专业：月收入起薪7000+（连续7年薪资最高）
✅网络工程专业：月收入起薪6600+（入围连续10年Top10专业）
✅计算机科学与技术专业：月收入起薪6500+（上榜8次）
✅数字媒体技术专业：月收入起薪6300+（5年内薪资稳步上升）
✅电子科学与技术专业：月收入起薪6200+（上榜5次）
✅电子信息工程专业：月收入起薪6100+（上榜9次）
✅信息管理与信息系统专业：月收入起薪6000+（10年薪资涨幅较大）
✅通信工程专业：月收入起薪6000+（上榜9次）
✅数字媒体技术专业：月收入起薪6000+（5年内薪资稳步上升）
✅法语专业：月收入起薪6100+（上榜5次）
不难看出来，在张雪峰老师的推荐十大专业排行榜中，除了法语专业属文科专业以外，剩余9个专业都属工科专业，并且都涉及到统计学、数学、计算机、人工智能、机器学习、数据库、模式识别、可视化技术领域等多学科的知识，而这些知识都与数据科学息息相关。
张雪峰老师评价数据科学专业的就业前景非常广阔，覆盖了许多不同的行业和领域。随着数据的不断增长和技术的不断发展，这个领域将会继续扩大，需要更多的专业人才来满足市场的需求。这也印证了如今日新月异的AI技术在未来社会发展中的重要性。
数据科学就业渗透广泛
数据科学主要研究大数据的存储与处理、数据挖掘与分析等领域。数据科学的应用已经渗透到各行各业，为企业提供精准的商业决策和优化服务，也加速了全面数据智能化时代的到来。
✔️互联网公司：最主要的数据科学就业方向之一。互联网公司的核心业务是数据收集、处理和分析，在公司的决策制定过程中扮演重要的角色。此类公司的主要岗位有大数据工程师、数据分析师、数据挖掘专家等。
✔️金融行业：是数据科学人才需求较为紧缺的领域之一。以需求预测、风险控制、欺诈检测、客户关系管理等业务为例，金融行业对数据处理和分析非常重视。在这个领域中，主要的岗位有数据科学家、数据分析师、量化分析师等。
✔️医疗行业：也是数据科学人才需求较大的领域之一。数据科学与大数据在医疗行业中的应用包括医疗信息的整合，人群健康数据分析，医学影像分析，医药数据分析等。主要的岗位有数据分析师、健康数据分析师等。
✔️制造业：是应用数据科学的重要领域之一。制造业公司需要处理大量的机器和设备数据，以支持生产和供应链管理。数据科学家和数据分析师将配合公司的工程部门，在生产和供应链中构建解决方案，并挖掘数据，以提高效率。主要的岗位有数据分析师、生产计划分析师等。
✔️运输和物流业：运输和物流业需要追踪和分析系统的数据，以提高效率、降低成本及提升客户满意度。数据科学尤其为这个行业带来了革命性的影响。例如，通过数据科学和大数据技术，可将已有的交通和供应链运作进行优化，从而提高预测准确性、降低资源损耗。主要的岗位有物流数据分析师、交通运输分析师等。
数据科学重要岗位职能盘点
在不同的行业中，不同的数据科学岗位也有不同的职能之分，所以在职业技能的需求偏重上也有所差别。对于想要从事或者已经从事这个行业的人来说，了解各个角色的职责和技能需求，对于提升自身技能，提升工作效率，甚至是开拓职业道路都有着重要的指导作用：
►数据科学家：数据科学家的职责是通过统计方法、计算机科学和机器学习技术，对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识。他们通常需要有编程（例如Python，R），统计学，机器学习，预测分析、市场应用、决策分析等技能。例如，LinkedIn的数据科学家就会分析用户的社交网络数据，以优化推荐系统。
►数据分析师：收集、处理和执行统计数据分析，将大型数据集转化并处理成可用的形式，得出有意义的结论。还通过研究重要的模式来帮助决策过程，并从数据中收集洞察力，然后有效地传达给组织领导，以帮助商业决策。通常需要具备SQL，Python或R的编程能力，以及数据可视化和报告撰写能力。例如，Twitter的数据分析师会通过用户的互动数据来优化信息流。
►业务分析师：业务分析师专注于理解和分析企业需求，使用数据来提供决策支持。他们需要有良好的沟通能力，数据可视化技巧，以及SQL和Python等编程能力。例如，Salesforce的业务分析师通过分析用户行为数据，来优化产品特性。
►数据工程师：从事对大量数据的采集、清洗、分析、治理、挖掘，并对这些数据加以利用、管理、维护和服务的相关技术工作。他们需要有Python，Java或Scala的编程能力，数据库管理技术，以及对AWS，GCP，Azure等云计算平台的熟练使用。例如，Facebook的数据工程师就通过实时数据处理平台，来支持全球范围内的用户数据分析。
►机器学习工程师：负责使用机器学习算法和工具来构建和优化各种应用程序。这些应用程序可以应用于许多领域，例如自然语言处理、计算机视觉、医疗保健、金融和市场营销等。他们通常需要有Python或R的编程能力，以及对机器学习、深度学习和神经网络等技术的深入了解。例如，Tesla的机器学习工程师就使用深度学习技术，来训练无人驾驶汽车的自动驾驶系统。
►研究科学家：研究科学家在寻找新的数据分析和机器学习方法，以解决复杂的问题。他们需要有深厚的编程能力，如Python或R，以及在统计学，机器学习，深度学习等方面的专业知识。例如，IBM的研究科学家就通过最新的深度学习技术，来发展自然语言处理的新方法。
实际上无论是科技行业、医疗行业、金融行业，还是娱乐行业，都大量地依赖数据来推动业务发展。而在这个进程中，从数据科学家到数据工程师，再到商业分析师等各个角色都发挥着至关重要的作用。而角色之间相互的交叉联动，为企业的业务决策更是起到“1+1＞2”的效果。
在数据科学领域的就业中，需要深厚的编程语言、数据结构和算法技能基础。通过相关课程、实习经历和项目模拟来提升运用不仅能夯实基础，还能拓宽视野，获取最新的行业动态，为职业生涯起到至关重要的助推作用。
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