[NEW] Szukaj pracy anonimowo — sprawdź szczegóły
Close
Firmy, które płacą najwięcej specjalistom ds. danych

Firmy, które płacą najwięcej specjalistom ds. danych

Analiza zarobków Data Science stało się obecnie jednym z najbardziej pożądanych obszarów zatrudnienia. Z roku na rok zwiększa się liczba firm, które zatrudniają specjalistów ds. danych. Jednym z najważniejszych czynników, na które zwracają uwagę kandydaci, jest wysokość wynagrodzenia.

Oto lista firm, które oferują najwyższe wynagrodzenia dla specjalistów ds. danych (źródło: Dice):

data source: levels.fyi
data source: levels.fyi

Warto jednak pamiętać, że wynagrodzenie zależy od wielu czynników takich, jak doświadczenie, umiejętności, lokalizacja i wiele innych. Co więcej, dane na temat zarobków mogą się różnić w zależności od źródła, więc warto samodzielnie zbadać temat przed podjęciem decyzji o zmianie pracy czy szukaniu nowej oferty. Analiza zarobków dla specjalistów ds. danych może pomóc w ustaleniu realnych oczekiwań finansowych i ułatwić proces poszukiwania odpowiedniej oferty pracy.

Avatar
Sty 4, 2023

Microsoft integruje ChatGPT z wyszukiwarką Bing. Jak reaguje Google

Microsoft przygotowuje się do dodania ChatGPT — chatbota OpenAI — do swojej wyszukiwarki Bing, aby odciągnąć użytkowników od konkurencyjnego Google.
0
Lip 30

What has changed in companies with the emergence of AI, and how can it be implemented in business?

AI broke into our daily lives quite recently. Just a few years ago, the world saw for the first time how ChatGPT works. It became the first AI product for most users around the globe. Not much time has passed, and leading global companies have begun launching their own alternative products. News headlines were filled with announcements of new AI solutions: Google presented Gemini Anthropic — ClaudeMicrosoft — CopilotIn China, DeepSeek appeared In the USA, company X (formerly Twitter) launched its own AI
0
Lip 29

Empowering AI with MLOps — Beyond the Traditional DevOps Horizon

While the process of building AI models has become increasingly efficient, the real challenge lies in operationalizing them — deploying models into production and ensuring they consistently deliver measurable value. Traditional DevOps methods often fall short in addressing the complex, evolving nature of AI systems. That's why we have to search beyond its horizon - and there we can find the MLOps concepts.
0

Ta strona używa plików cookie, aby zapewnić Ci lepsze wrażenia podczas przeglądania.

Dowiedz się więcej o tym, jak używamy plików cookie i jak zmienić preferencje dotyczące plików cookie w naszej Polityka plików cookie.

Zmień ustawienia
Zapisz Akceptuj wszystkie cookies