通常情况下在正式发放offer之前，招聘人员通常会和符合条件的求职者有一个沟通的过程，这其中就会涉及到这个岗位计划给到的薪资水平、福利待遇等。这个环节也是求职者争取自己最大利益的重要一环，我们通常称之为薪酬谈判。这讨论薪酬的过程中，由于行业、岗位差异，以及薪酬的结构和组成的差异，往往让求职者无法非常直观的进行横向比较，容易造成判断上的不确定性。那么应该如何评估薪酬待遇的高低，我们应该注意哪些因素呢？【点击标题了解详细信息】

我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据，这些数据来源于数据库，那么怎么合理从数据库存取数据？如何理解表之间的关系？怎么取到自己想要的特定的数据？这些数据选择问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过 SQL 解决的，所以 SQL 是数据分析的最基础的技能，也是求职数据分析师、商业分析师等职位最关键的技能之一。那么如何短时间高效率提高SQL面试水平？【点击标题了解详细信息】

数据分析师（Data Analyst）和数据科学家（Data Scientist）是常见的数据类岗位，也是目前市场上需求比较大的数据类岗位，但是两类岗位的技术要求和薪资待遇却有着非常大的差距。很多求职者都希望能够转行成为数据科学家，很多数据类专业的毕业生也将数据科学家作为自己毕业的求职方向，然而在面试中却屡屡碰壁。那么，数据分析师和数据科学家的岗位要求和技术差距在哪儿？如何才能够从一名数据分析师，跳槽成为一名数据科学家呢？【点击标题了解详细信息】

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随着数据分析在行业应用中的日益扩展和深入，数据类岗位的需求也越来越大。尤其是在经历了2年之久的COVID疫情之后，Health Care行业的发展进一步加速，对于数据类岗位在Health Care行业的设置也愈加广泛。那么在HealthCare领域有哪些数据类岗位的设置，对于技能要求和其他行业又有哪些差别？对于求职者的背景有哪些特殊的要求？【点击标题了解详细信息】