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认证和远程工作如何影响计算工作薪酬

调查有明,在全球蔓延的冠状病毒疫情导致了对计算相关工作岗位的需求激增,这可能会为计算工程师提供在职业生涯中迈出下一步的一个机会。 对于计算工程师来说,拥有多少个认证证书和工作所在地可能会影响其职业生涯的发展,为此需要了解计算工作薪酬和招聘趋势。 例如薪酬不高的计算专业人士可能想迁移到生活成本更低的城市工作和生活。 决定计算专业人士薪酬的两个最大因素是拥有多少个认证证书以及所居住的地方。为此需要了解疫情和远程工作如何改变了这一方式。 在北美地区薪酬最高的10个认证中,有4个认证与计算技术相关。谷歌平台计算架构师认证是该榜单中薪酬最高的,其证书获得者平均年薪为152129美元。 在考虑搬迁时,计算专业人士需要考虑薪酬上涨的可能性以及在目的地的生活成本。 计算专业人士还可以在就业市场平台Dice发布的《2020年技术薪酬状况报告》中提到的“新兴技术中心” 寻找就业机会。

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用函数计算各职级的等比薪酬

FREQUENCY 用函数计算各职级的等比薪酬 /// 在做薪酬数据分析中,我们确定了岗位的各个职级,基于薪酬宽带的薪酬设计理论,我们需要对各个职级的薪酬再做一个薪酬的带宽,如下图 ? 我们确定了职级,计算了岗位的新中点值和最大最小值,在岗位职级上我们可以再做细分,加入我们10个招聘专员,这10个招聘专员根据工作经验,年限等条件的不同,给予不同的薪资,在薪酬设计上,假如招聘专员属于职级 那这10个档位的薪酬可以是等比的一个薪酬设计,那这个等比的薪酬又是如何算出来的? 这10个档位的薪资范围是在最大值和最小值之间的,中间是9个等比递增,所有我们在计算函数的时候公式是 前一档位的薪资 *(最大值-最小值)^(1/9),算出来的就是这个档位的薪资。 ? 通过档位的函数薪酬计算,我们可以设计出一个相对完成的薪酬结构。 ? 人力资源数据分析研习社 让数据创造价值

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    关于薪酬分位值的自动分组计算

    薪酬模块的数据分析中,我们经常要对层级和岗位的薪酬数据进行各个分位值的计算,但是由于公司架构的变动,我们层次和岗位也都会变动,一旦这些做了变动,我们如何快速的自动能调整各个层级的分位值数据呢,以前我们的方法是对原始的数据表进行数据透视表 ,然后在透视表中进行筛选,再做数据的各个分位值计算 比如下面是对各个职级做数据透视表,然后再按照职级进行分类,再通过PERCENTILE的函数来算各个职级的分位值数据。 我们先来看下面这张表 这是一个比较简单的各个职级的薪酬数据,我们需要求每个职级的各个分位值数据,然后要求如果我的职级人数增加了,对应的分位值也要跟着做变化。 以下面这个表为例,首先对应的是 G列的各个职级,我们让G列的职级数据去D列中找对应的职级,如果职级一样,就显示E列的数据,如果职级不一样就显示空值,这样我们就会获得三个职级的三列数据,就是每个职级对应的薪酬

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    用IF函数自动分析计算薪酬个税数据

    薪酬的数据分析计算中,我们需要计算出员工的个税数据,然后在减去个税才可以得到员工的实发薪酬数据,在个税的计算中,我们可以根据个税的的算法来生成计算的函数,从而一键来分析计算各个岗位的个税数据,今天我们来分享下如何在 EXCEL中来进行个税的计算。 首先我们需要了解的是个税的计算公式 工资个税的计算公式为:应纳税额=(工资薪金所得—【五险一金】—扣除数)×适用税率-速算扣除数 在这里的扣除数是5000,应发金额减去五险一金,减去扣除数,然后去寻找是在哪个应缴纳税的所得额里 在EXCEL里我们可以用IF函数来分析判断并结合计算的公司来算每个员工的个人所有税。 最后得到这一排数据,数据是0的就是不需要缴纳个税的,数据大于0的需要缴纳个税,然后我们按照个税的税率区间来计算各个岗位的个人所得税,如下计算 做了5层的IF函数的嵌套,在IF函数中逻辑比较重要

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    薪酬档位等比模式下的上下限档位计算(附视频)

    在年度的薪酬数据分析中,很多同学都会问我们如何去确定一个层级里档位的最大值和最小值呢,在薪酬的档位分布中,有等差分布和等比分布,等差分布相对比较的稳定,计算简单。 等比分布计算比较的复杂,但是等比分布的激励性更加的强。 如果我们确定了层级的档位,我如何定等比的最大值和最小值呢,今天我们和大家分享的就是相对复杂的等比分布里的档位计算,各位同学可以看下面的视频来详细了解。

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    计算

    1:什么是计算计算是一种按量付费的模式!计算的底层是通过虚拟化技术来实现的! 2:计算的服务类型 2.1 IAAS 基础设施即服务(infrastructure as an service) 虚拟机 ecs openstack 2.2 PAAS 平台即服务(platform service ) php,java docker容器 2.3 SAAS 软件即服务(software as an service ) 企业邮箱服务 cdn服务 rds数据库 开发+运维 3:为什么要用计算 小公司:10台 20w+ idc 5w + 100M 10W, 10台主机,前期投入小,扩展灵活,风险小 大公司:闲置服务器计算资源,虚拟机,出租(超卖) 64G 服务器 64台1G 320台 虚拟化,通过模拟计算机的硬件,来实现在同一台计算机上同时运行多个不同的操作系统的技术。

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    计算专题:(一)带你走近计算

    要点提示 ① 计算发展背景 ② 什么是计算计算的优势 ④ 计算与大数据 ● 数字经济蓬勃发展下的计算 数字经济为中国产业转型带来了巨大的机遇,我国数字经济规模已达27.2万亿,占当年 计算的最终目标是将计算、服务和应用作为一种公共设施提供给公众,使人们能够像使用水、电、煤气和电话那样使用计算机资源。 02、什么是,什么是主机? 主机:主机整合计算、存储与网络资源的IT基础设施能力租用服务,能提供基于计算模式的按需使用和按需付费能力的服务器租用服务。 03、什么是公有、私有、混合? 02、也就是计算,是指以互联网为平台,将硬件、软件、网络等系列资源统一起来,实现数据的计算、储存、处理和共享的模式;实现“按需取用”模式——上办公。 计算给政企带给的价值 计算的扩展场景 ● 计算+大数据的服务趋势 什么是大数据? 我们迎来了大数据发展时代,对客观世界的认识更进了一步,所做的决策也不再仅仅依赖主观判断。

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    计算离超级计算还有多远?

    单就一个行业而言,一直以来我们对于计算所带来好处的认识可能显得过于狭窄了。如果计算是一次真正的革命性变革,那么它就必须能够支持生产和用户体验的模式,而这些都是目前的计算还不能为客户提供的支持项。 也就是说,未来真正的计算必须是我们口中的“超级计算”,它应该是一个具备更好的计算和网络服务的平台,而不仅仅只是更便宜而已。 对于服务供应商来说,超级计算带来的好处可能是双倍的,即为IT公司增加IT资源和附加值。 但是,这里存在着一个大问题:计算供应商们是否能够建设好超级计算? 目前,企业都在他们自己的数据中心中运行应用程序,而计算则主张这些应用程序不仅应当能够以较低的成本在计算中运行,而且也应为计算供应商们创造利润。 计算项目的投资回报率(ROI)在某种意义上已经超越了纯粹的成本节省,任何计算迁移的可预测风险都会迫使买家进一步追求更高的ROI,所有这些都使得计算服务的实施变得更为困难。

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    薪酬保密?一程序员公开了硅谷薪酬秘密!

    很多公司甚至会明文规定:禁止员工私下讨论薪酬。 而硅谷的软件工程师 Jackie Luo 提出,为了报酬的公平性需要提高透明度,因为只有员工才能提供公司所需的技能和经验,公司不能一手遮天。 湾区的软件工程角色往往从 6 位数起步:120000 美元是 4 年大学生涯刚刚毕业的计算机科学专业拿到的典型的基本工资,这是由大型上市技术公司设定的标准。 基本的工资很少会涨到 40 万美元以上,但股票则可以令工程师的整体薪酬翻番或者甚至翻 3 番。 硅谷的真正财富是通过股权产生的。 尤其是 Facebook 和 Google 对于迫切需要的人才开出的薪酬是最丰厚的。当然,如果你听说一位工程师的总报酬达到 75 万美元的话,那一定是非常不典型的。 如果让我来猜测湾区软件工程师的平均总薪酬(基本工资、股权加奖金)的话,我想大概在 150000 美元到 200000 美元之间。这个估计得到了我从 Twitter 收到的数据的支持。

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    计算与粒计算

    计算固然好,但也有不少的缺陷和使用限制,这样才出现了雾计算、霾计算等技术,这些技术都是针对计算做的很好的补充,满足多样化的市场应用需求。 本文也介绍一个新技术,就是粒计算,粒计算同样是和计算有着千丝万缕的联系。 ? 其实,粒计算计算的概念出现得还早。 由于计算本身的通用性特点,在“”的支撑下可以构造出千变万化的应用,同一个“”可以同时支撑不同的应用运行,这都需要对海量的不确定数据进行计算处理,这时就需要粒计算。 ,粒计算可以在计算中大展手脚。 粒计算计算的最佳拍档,随着计算要处理的数据量越来越庞大,大量无用甚至错误的数据影响到了计算的处理效率和结果,引入粒计算后,可以有效提升计算计算效率,充分地发挥出计算的优势。

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    计算、雾计算、边缘计算、霾计算、海计算......

    计算都是为了应用服务!物联网的发展极大的促进了各种形式的计算! 我们都很熟悉计算,一种利用网络实现随时随地、按需、便捷地使用共享计算设施、存储设备、应用程序等资源的计算模式。 比如大家熟知计算系统由平台、存储、终端、云安全四个基本部分组成。平台从用户的角度可分为公有、私有、混合等。 作为计算算延迟、拥塞、低可靠性、安全攻击等问题的补充:边缘计算和雾计算甚至海计算等等开始被提出,以弥补计算的一些短板问题! 雾计算可理解为本地化的计算 边缘计算(Edge Computing) 边缘计算可以理解为是指利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序。 还有: 霾计算:霾计算可以简单理解为垃圾或雾计算,就是计算和雾计算的对立面。

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    计算的简述 使用计算的优势

    而提到大数据,大家可能第一时间还会想到一个名词——计算。对大数据的处理就是依靠这种计算方法来实现的。然而很多人并不了解究竟什么是“计算?“”是指什么?这种计算方法的优势在哪里? image.png 一、计算的简述 从字面上来说似乎并不好理解。实际上,这是一种分布式计算。 正如字面来说,“”就是如同真正的,负责将数据进行收集,之后再分发的作用。大家目前所说的服务中,已经不是只有计算了,而是包括多种计算机技术复合而成的一种多功能综合技术。 二、计算的巨大优势 计算有着十分巨大的优势。其优势首先体现在储存的安全性方面,用户将计算机数据存放在自己的电脑上,很有可能会由于一些特殊的原因造成数据丢失。 以上就是关于服务的简单介绍,相信大家已经了解了什么是“”,也认识到了使用计算的巨大优势。实质上这就是社会科技发展带给人类的巨大便利,大家应该去好好利用这项技术。

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    搭建计算平台(计算管理平台搭建)

    搭建计算平台 Openstack是一个开源项目。任何公司或个人都可以构建自己的计算环境,这已经打破了亚马逊等少数公司的垄断,意义重大。 任何公司或个人都可以建立自己的计算环境(IAAs),这打破了亚马逊和其他一些公司的垄断。这是非常重要的。新浪在2011年建立了基于openstack的SWS。 openstack项目提供的计算允许it团队成为自己的计算服务提供商。尽管构建和维护开源私有计算并不适合每个公司,但如果他们有基础设施和开发人员,那么openstack是一个不错的选择。 使用亚马逊网络服务和其他服务的企业抱怨最多的是“用户被绑架,无法轻松传输数据”。在计算社区中,有一个流行的概念是数据有分量。一旦数据存储在计算提供商中,就变得很重,很难迁移。 随着计算创新的不断加快,新一代的技术和成果也在快速增长。然而,计算市场的分散化使得客户很难选择计算厂商和合作伙伴。一旦他们做出错误的决定,他们将不得不转移到一个新的重建。

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    一文读懂薪酬CR值和薪酬偏离度

    很多同学在看薪酬数据分析报告的时候都会看到一个数据叫薪酬CR值,但是有时候我们在其他的报告中,还会看到另外一个数据叫“薪酬偏离度”,很多同学就搞不清楚,CR值和薪酬偏离度到底是一个指标,还是两个不同的薪酬数据指标 ,如果CR值大于1 ,那说明岗位的薪酬大于试产50分位,还是有竞争力的, 如果小于1,那说明岗位薪酬小于市场的50分位,但是这边有个问题是CR值没有表面,岗位薪酬在市场的区间范围,比如CR值是1.6,那 2、薪酬偏离度 薪酬偏离度和CR值是不一样的一个指标和计算方式,对变动比的定义如下: •企业内部岗位的中位值数据与市场中位值数据的偏离度 和CR值相似的变动比也是需要岗位的中位值数据和市场的中位值数据 ,但是在计算公式上不一样,偏离度的计算方式如下: •岗位薪酬偏离度= (岗位年度中位值-市场中位值)/ 市场中位值 所以偏离度的数据有正值和负值,也就是有正偏离和负偏离,正偏离意味着内部数据大于市场的 ,根据曲线来分析判断每个层级的薪酬竞争力。

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    走近计算(四):计算背后的技术

    这系列将从零出发认识计算。这一系列不是高屋建瓴的科普,而是我的学习笔记,因为,我也是个菜鸟。如有谬误,敬请评论区或私信交流。 这里是第四篇,谈谈计算背后的技术。 前面依次学习了计算的基本概念,并且通过两个类比来帮助理解计算的特性: 按需服务 弹性扩展 资源池化(多租户) 泛网络访问 服务可度量 之后了解了计算的主要部署模型: 公有 私有 混合 行业 接下来的几篇,我将去了解计算背后的技术要素。 这一篇的目标,是对计算背后主要技术元素的理解。 有了网络的供应,计算要将传统的数据中心搬到上,也就是将这些物理世界的网络设施,汇入一个资源池,以供各个节点的租户来接入,这部分该如何实现?这里用到的技术,就是计算的核心技术,虚拟化技术。 由于虚拟化技术计算的核心,这一条后面还要专开一篇细说。

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    计算2018:企业的计算应用趋势

    在接受调查的550家组织中,73%的组织至少有一个应用程序,或者他们的基础计算设施的一部分已经在云中,所以现在的问题将不再是组织是否会采用,而是将如何采用。 考虑到计算需要消耗大量的技术支出,CIO或IT高管成为了在计算购买过程中最有影响力的角色就不足为奇了。总体而言,71%的人认为CIO在这方面有着重大影响力,其次是CTO,占54%。 交付模式:走向“即服务”的世界 当前IT组织计算环境的构成,包括非、SaaS、PaaS和IaaS在内的计算环境,其百分比在非云和之间的分布相当均匀。但这种情况有望在将来有所改变。 ) •商业智能/数据仓库/数据分析(45%) •存储/存档/备份/文件服务器(44%) •系统管理/ devops(42%) 实施计算面临的挑战 实施计算战略面临的最大挑战或障碍依旧存在: •供应商的锁定 随着计算的成熟,人们在下面两个安全或治理方面的担忧似乎正在逐渐减少: •合规性——计算解决方案满足企业或行业标准的能力。2015年这一比例高达35%,但2018年降至26%。

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    年终薪酬调研指南

    每年的年底HR开始进行外部的薪酬的调研,通过外部的薪酬的调研来进行公司内部的薪酬结构的调整,今天我们就来聊一聊如何进行外部的薪酬调研。 ? 外部薪酬调研的目的主要是为了内部进行薪酬结构调整做依据,我们的企业要和行里的标杆企业做薪酬的对标,使企业保持行业的竞争力,但是我们在进行外部的薪酬调研的时候,选择的样品一定要注意一下几点: ? 选择的对标的企业,一定是同一个行业的,相同体量的规模的企业,这样你所获得的薪酬数据才有参考意义,不然你的一切的外部的薪酬调研就没有意义,因为对你企业来说没有参考。 所以通过以上这些方法可以获取行业的薪酬信息,那当我们获取了信息后如何对薪酬数据进行分析,汇总,如何根据我们分析的数据对自己公司内部的薪酬体系进行薪酬的重新调整呢? 我们为大家设计来发了《薪酬数据分析》线上系列课程,通过案例分析,演绎如何进行薪酬的回归曲线分析,薪酬宽带的设计,帮助大家进行薪酬的调整设计,欢迎各位学习!

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    “边缘计算将吞掉计算!”

    各个公司在将数据发送到之前,开始通过边缘计算实现物联网解决方案和处理数据,本文介绍了其中的原因。 边缘计算已成为物联网的重要趋势。高德纳咨询公司认为边缘计算是2019年的一项技术趋势。 各个物联网公司发现在将数据发送到之前,通过边缘计算处理数据有很大的好处。最近Micron/Forrester的调查证实了这一趋势:在未来三年中,53%的人认为应该通过边缘计算处理分析复杂的数据集。 因此,有人大胆预测,“边缘计算将吞掉”。 边缘计算备受推崇的原因是其解决了工业物联网实现中的一些关键性问题。通过处理大量的传感器数据,边缘计算可以降低网络上的数据传输成本以及数据的存储成本。 openEdge集成了百度的物联网平台集成,所以目前尚不清楚该技术的独立性。 小结 边缘计算是物联网解决方案的重要组成部分。客户可以从边缘计算解决方案的创新和多样性中获益。 虽然单个供应商提供的基础架构的完整边缘计算非常易于使用,但集成解决方案的成本高而且会被长期封闭在供应商的平台之内。随着时间的推移,通常客户需要分布式技术的异构计算解决方案,例如边缘计算

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