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字节跳动面试题:你的平均薪水是多少?

image.png 薪水表中记录了员工的编号,所在部门编号,和薪水。 image.png 查询出每个部门除去最高、最低薪水后的平均薪水,并保留整数。 (字节跳动面试题) 【解题步骤】 1.如何找出最高、最低薪水? 要求每个部门除去最高、最低薪水后的的平均薪水,所以应该查询出每个部门的最高、最低工资。 image.png 3.查询每个部门除去最高、最低薪水平均薪水 看到“每个”这样的问题,要想到用分组(group by),平均薪水使用avg函数。 另外,题目还要求薪水保留整数。 1 select a.部门编号,format(avg(a.薪水),0) as 平均薪水 2 from 3 ( 4 select *, 5 rank() over (partition sql语句查询该6名同学的成绩中除去最高、最低分的后的平均分数,并保留2位小数。

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    平均年薪35W,2018年数据AI发展趋势分析

    据《大数据人才报告》显示,,大数据相关职位主要划分为大数据开发、数据挖掘、图像/视觉、语音、四类,对截止到2017年11月的427,120份简历样本进行分析。 2.独角兽公司的人才流动需求明显,京东人才流入方面表现最为强劲,这一比值高达3.09,位居十公司第一。 3.北京人才储备达垄断优势,高出第二名的上海40%以上。 三线城市大数据需求增长明显。 4.大数据及人工智能薪资整体高企,平均固定年薪达38万。薪资溢价尤其明显,起薪突破19万每年,高出互联网普通技术人员134%。 5.目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万,可又有多少人知道大数据的价值呢? ? 为什么会有如此巨大的市场,大数据到底有什么独特之处呢? 《大数据人工智能深度学习实战应用技术》 《大数据生态组件开发天猫双11屏实时交易架构》 《大数据核心技术精准推荐》 《电影《前任3》电影评价海量数据采集与实时分析 》 说到这有人会问了,可惜我啥也不懂

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    2020 AI人才报告:每年74%人才需求增长,创业公司平均薪水约20万美元

    根据各行业500家公司的通用团队结构,数据团队负责组织、管理和分析数据。核心AI算法团队拥有强大的工程能力,为AI工作奠定基础。 根据对1000多名AI工程师提供的数据分析显示,成长阶段的创业公司提供的薪资最高,平均为20万美元,总薪酬可与科技巨头相媲美(Google、Facecbook、苹果、亚马逊、LinkedIn和Uber等 早期的创业公司提供的平均基本年薪约为16万美元,通常还会提供大量的股权来吸引和挽留人才。非技术行业的公司可提供价值高达50%股票份额的奖金。 ? ? 考虑到生活成本,以及奥斯汀、西雅图、丹佛和菲尼克斯的薪水最高,这些地区有可能成为AI工程师北上的理想场所。 ? ? 成长阶段的创业公司提供的平均基本薪水最高,约为20万美元,其总薪酬与科技巨头相当。 工作经验、教育背景和资历等因素会严重影响个人所得的薪酬待遇。

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    数据告诉你:程序员如何涨薪水

    ——《美国队长2》 听起来很玄乎,但事实是我们真的正在进入“大数据时代”,支付宝最新上线的“芝麻信用分”就是一个例子。 芝麻分的背后是芝麻信用对海量信息数据的综合处理和评估,主要包含了用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度。 数据来源涵盖了信用卡还款、网购、转账、理财、水电煤缴费、租房信息、住址搬迁历史、社交关系等方面。 不好意思,貌似扯远了,进入今天的话题——大数据时代,程序员如何涨薪水。 每个主动求职者平均收到5.6个面试offer,被动求职者则为8.4个,说明被动求职者正是因为具有市场上更为紧缺的技能所以不会急于换工作。 ?

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    AKShare-股票数据-调查平均持仓

    声明:仓位调查得到的结论也未见得正确,持仓调查数据的结果,虽在过往的时间中显示出了一定的规律,但对市场的判断、具体交易决策,此数据只能作为一种数据工具,参考要素之一。 更新接口 "stock_legu_average_position" # 平均持仓 平均持仓 接口: stock_legu_average_position 目标地址: https://www.legulegu.com /stockdata/averageposition 描述: 获取乐咕乐股网-平均持仓数据 限量: 单次返回所有平均持仓数据 说明: 目前仓位调查的数据来源是通过微信公众号在每周最后一个交易日投票获得, 声明:仓位调查得到的结论也未见得正确,持仓调查数据的结果,虽在过往的时间中显示出了一定的规律,但对市场的判断、具体交易决策,此数据只能作为一种数据工具,参考要素之一。 日期 上证指数 满仓+融资 80%~99% ... 40%~59% 20%~39% 0%~19% 平均持仓 0 2020-02-13 2917.01

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    假期充电 | 10Python开源项目推荐(Github平均star2135)

    ~~ (这些也是来自Mybridge的资源:①Python 开源项目 Top 10 精选,平均star为1128! ③从15000个Python开源项目中精选的Top30,Github平均star为3707,赶紧收藏! ④我们从8800个机器学习开源项目中精选出Top30 ⑤资源 | 机器学习十热文新鲜出炉,这个月你该读哪篇? ⑥10机器学习开源项目推荐(Github平均star为1385) 推荐给你) ▌Rank 1:Requests-HTML v0.9(7385 stars on Github,来自Kenneth Reitz Mansour) Pandas 是为数据科学家和开发人员提供的最灵活、最强大的工具之一。开发者可通过几种方式执行特定的任务。Fast-Pandas 旨在针对这些情况下的不同可用方法进行基准测试。

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    eeglab教程系列(7)-数据叠加平均{1}(Data averaging)

    1.在头皮图(scalp maps)单轴绘制ERP数据 在这一步中,我们将绘制所有epochs 的叠加平均(ERP)和某一特定潜伏期的ERP scalp maps。 想要正确操作该步骤的话,必须要操作的步骤有: 加载数据文件:eeglab教程系列(2)-加载、显示数据 加载位置文件:eeglab教程系列(3)-绘制脑电头皮图 提取数据epoch: 操作完上述步骤后, 在上图结果中,每条曲线对应于各个channel,上方的地形图是430 ms 时刻的平均电压地形图分布(当我们使用默认值的时候,eeglab 将默认绘制ERP 方差最大时刻的地形图,在本例是430ms)。 3.绘制两列数组的ERP图 要绘制在两列数组的(一个或多个)平均ERP数据记录道。

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    最有料|一位程序员偷偷爬取了近10w家公司100w个招聘职位数据,然后得出了这些结论

    招聘离不开薪水待遇这个终极话题,我们来看看一些待遇方面的分析。 8 哪个城市平均待遇更好 ? 从上图可以看到,目前平均薪水在6k-8k的公司最多,当然公司招聘的岗位很多种,总体来看,技术类的薪水最高,产品类紧随其后,设计、运营和市场等职位再次之,但是就某一类职位来看,也是符合正态分布的。 当今“深度学习”、“大数据”、“互联网金融”等异常火爆,催生了一数据服务类以及互联网金融类的公司,“游戏”、“社交网络”、“移动互联网”以及“旅游”是上一拨互联网狂潮,目前这些行业都产生了一批上市公司和行业巨头 上一幅图展示的是每一年招聘岗位的平均薪水变化,“最近”是计算的数据里最近一个月的平均薪水。如大家所愿,薪水是逐年增长的,或许我们都有遇到应届生待遇反而比先一年入职的要更高的情况。 上图展示了职位的平均薪水与公司各融资阶段的分布关系,可以看出,三个技术类岗位的待遇都高于平均,而未融资公司由于资金紧张,职位待遇普遍低于其他阶段。

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    关于招聘的那点事:哪些职位薪水更高,哪些公司待遇更好

    招聘离不开薪水待遇这个终极话题,我们来看看一些待遇方面的分析。 8哪个城市平均待遇更好 ? 从上图可以看到,目前平均薪水在6k-8k的公司最多,当然公司招聘的岗位很多种,总体来看,技术类的薪水最高,产品类紧随其后,设计、运营和市场等职位再次之。但是就某一类职位来看,也是符合正态分布的。 当今“深度学习”、“大数据”、“互联网金融”等异常火爆,催生了一数据服务类以及互联网金融类的公司,“游戏”、“社交网络”、“移动互联网”以及“旅游”是上一拨互联网狂潮,目前这些行业都产生了一批上市公司和行业巨头 上一幅图展示的是每一年招聘岗位的平均薪水变化,“最近”是计算的数据里最近一个月的平均薪水。如大家所愿,薪水是逐年增长的,或许我们都有遇到应届生待遇反而比先一年入职的要更高的情况。 上图展示了职位的平均薪水与公司各融资阶段的分布关系,可以看出,三个技术类岗位的待遇都高于平均,而未融资公司由于资金紧张,职位待遇普遍低于其他阶段。

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    eeglab教程系列(6)-数据叠加平均{1}(Data averaging)

    1.在头皮图(scalp maps)单轴绘制ERP数据 在这一步中,我们将绘制所有epochs 的叠加平均(ERP)和某一特定潜伏期的ERP scalp maps。 想要正确操作该步骤的话,必须要操作的步骤有: 加载数据文件:eeglab教程系列(1)-加载、显示数据 加载位置文件:eeglab教程系列(2)-绘制脑电头皮图 提取数据epoch: 操作完上述步骤后 在上图结果中,每条曲线对应于各个channel,上方的地形图是430 ms 时刻的平均电压地形图分布(当我们使用默认值的时候,eeglab 将默认绘制ERP 方差最大时刻的地形图,在本例是430ms)。 3.绘制两列数组的ERP图 要绘制在两列数组的(一个或多个)平均ERP数据记录道。

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    每周学点大数据 | No.38平均数计算

    combiner 可能运行,也可能不运行,还可能会运行多次,这与具体的数据项构成有关。 好,回到例子上,这个例子是找到与相同键值相关联的所有整数的平均数。 Mr. 小可:这个版本的 combiner 携带了每个平均数的 count,我们可以通过这个 count 来还原每一组平均数的总数,最后通过 count 的和与每一组平均数的和来求出所有数据平均数,这样就能在 小可恍然大悟,说:哦,这个版本的确有问题, combiner 不仅进行了优化,而且还改变了输入输出数据类型,如果在这里去掉 combiner 的话,那么 Mapper 函数的输出数据类型与Reducer 函数的输入数据类型就不匹配了。 内容来源:灯塔大数据

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    股票和数据分析--加权平均

    作者:爱数据爱分析 来源:爱数据爱分析 前文聊了分位数在股票市场中的应用(见zhuanlan.zhihu.com/p/97),这两天上证指数突突的冲上了3000点,真是一根阳线改变情绪、 借着指数良好的上涨势头,和大家聊一下加权平均数和基金定投的关系。 加权平均数即将各数值乘以相应的权数,然后加总求和得到总体值,再除以总的单位数。 加权平均值的大小不仅取决于总体中各单位的数值(变量值)的大小,还取决于各数值出现的次数,由于各数值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡轻重的作用,因此叫做权数。 因为加权平均值是根据权数的不同进行的平均数的计算,所以又叫加权平均数。 如图所示,若n个数 ? 的权分别是 ? 那么 ? 叫做这n个数的加权平均数。 下面通过基金定投为例,聊聊加权平均数的作用。 其实股民都知道,真实的股市大部分时间是处在箱体震荡中,那按照如下的走势能否赚钱呢,我们用同样的方式计算了一遍,计算出来的基金平均值是=0.88,盈利13%,所以基金定投赚的是市场波动性的钱。 ?

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    python提升篇(十四)--- 数据之最值 平均

    今天,Python提升篇将继续带领我们走向新的技能---求取数据最大值,最小值,平均值 一、求取最大值 顾名思义,就是求出数据中的最大值,实验中,我们采用列表来生成数据,在不调用外部包的情况实现最大值的返回 暂时值只能取数据中的某一个值 用数据中的值与暂时值进行比较, 如果则将暂时值替换为当前的数据值,循环比较 最终的暂时值即为最大值 1.2 代码实践 # -*- coding:utf-8 # 求取数据最大值 设置一个暂时值,用来存储最大值, #暂时值只能取数据中的某一个值 #3.用列数据中的值与暂时值进行比较, #如果则将暂时值替换为当前的数据值,循环比较 # 最终的暂时值即为最大值 # 声明一个列表来存储数据 2.3 实验结果 三、求取平均值 求取数据中的平均值通常来说包含两个步骤,求和与求取长度,然后相除就可以了。 data_len): data_sum = data_list[i] + data_sum data_avg = data_sum / data_len print("数数据平均值为

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    MySQL经典练习题+解题思路(一)

    127143537 MySQL入门知识点(下):https://blog.csdn.net/qq_58233406/article/details/127144532 文章目录 MySQL练习题(一) 导入练习数据 1、取得每个部门最高薪水的人员名称 2、哪些人的薪水在部门的平均薪水之上 3、取得部门中(所有人的)平均薪水等级 4、不准用组函数(Max ),取得最高薪水 5、取得平均薪水最高的部门的部门编号 6 、取得平均薪水最高的部门的部门名称 7、求平均薪水的等级最低的部门的部门名称 8、取得比普通员工(员工代码没有在 mgr 字段上出现的) 的最高薪水还要高的领导人姓名(*) MySQL练习题(一) 导入练习数据 (1)先找出每个部门的平均薪水 select deptno,avg(sal) from emp group by deptno; (2)找出每个部门比各自部门平均薪水高的人 条件:比平均薪水高 ) from emp where empno not in(select distinct mgr from emp where mgr is not null); (3)找出比这个最高工资的员工的姓名和编号

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    报告显示:数据泄露事故成本平均每条记录154美元

    此外,单起数据泄露事故的平均总成本上升了23%,达到379万美元。 而在上个月Verizon的研究结果则显示数据泄露每条记录平均仅为58美分,这两个调查结果简直是天壤之别。 从行业来看,最高成本是在医疗保健行业,平均每条记录为363美元。 这是因为医疗记录中的信息比信用卡号有着更长的使用期。 如果出现设备丢失或被盗,成本平均增加9美元。而最大的因素是,在数据泄露事故中,涉及第三方。这将给每条记录的成本增加了16美元,从154美元到170美元。 成本随时间增长 Ponemon发现,数据泄露事故发现的时间与数据泄露事故的总成本之间,还有缓解数据泄露事故的时间与成本之间,都存在正比的关系。 平均而言,企业要花256天发现由恶意攻击者造成的数据泄露事故,并花82天来遏制它。 系统故障造成的数据泄露事故要花173天来发现,60天来遏制。

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