随着互联网大数据行业的日渐兴盛，越来越多的人投身其中，也有很多的朋友对此有着浓厚的兴趣，想要投身其中。从本期开始我们将分四期带大家走进互联网大数据行业，分别了解数据挖掘&机器学习、数据分析、算法&深度学习、数据产品经理这四个不同的与大数据相关的职位。
我们未来四期的数据主要来源于拉勾网，目前比较火的招聘网站猎聘、boss直聘、拉勾都有比较多的互联网职位介绍。我们基于以下几点原因选择拉勾：1.薪资大多有直接的范围，较少为面议 2. 企业数量较全，基本上涵盖了互联网相关公司 3.url地址相对比较规整，方便进行批量爬取。数据展示页张柏芝养小鬼面如下：
我们将从多个角度去了解大家所关注的薪资情况，首先看一下各个城市的机会多少与平均月薪，如下图(气泡大小表示职位数量，柱形图高度表示平均月薪)：
可以看到，排名第八的武汉职位数量已经是的四十分之一了，排名靠后的城市职位数量小于20个。这一定程度体现了数据挖掘&机器学习职位在北上广深杭的集中性，除了五大城市之外，成都、南京、武汉未来也有着无限潜力。
可以看到拉勾网上大多的工作机会是针对于有工作经验的求职者。3年、5年工作经验也成为了两个比较重要的门槛，薪资会有明显的提示，这样说明了企业对于经验的看重
在各个工作经验层面的薪资均处于全国领先，这也表明了帝都互联网中心的地位。在工作经验5-10年的对比上，广州的涨幅落后于其他几大城市，有在广州工作的朋友可以与我们分享下，这是否具有一定的现实性。
我们选取了在拉勾网上提供职位最多的十五家公司，BAT&均在其中，也包括了搜狗、微博、网易这些知名互联网公司。出人意料的是提供职位薪资最高的是新浪微博，众所周知，一个企业内的实际平均薪资情况十分复杂，上述数据也只是其在拉勾网上放出职位的情况，仅供参考。
我们用线性回归模型，简易地帮助大家计算一下所可以期待的薪资情况(数据为月薪，单位为K)，我们仅选取了经验、城市、学历三个因素，并没有考虑交互项、高次项等因素，结果仅供参考，实际情况要复杂很多：
想要得到不错的年薪，除了上述一些硬件条件，个人所掌握的实际技能实际上会起到更加重要的作用，我们就来看一下入职数据挖掘&机器学习所需掌握的技能：
我们可以看到除了传统的福利，技术氛围好、大牛云集、海量数据也成为了数据挖掘&机器学习职位用来吸引求职者的重要筹码。
作者介绍：徐麟，目前就职于上海唯品会产品技术中心，哥大统计数据狗，从事数据挖掘&分析工作，喜欢用R&Python玩一些不一样的数据
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