前言：
2022已至，你的錢包還好嗎？
近日，2021全球程式員收入報告最新出爐，
資料顯示，Netflix（網飛）高級工程師年薪位列第一，位元組跳動以43萬美元排世界第五，
就國內來看，碼農月薪從上到8萬，下到3千不等，平均薪資在2萬左右，
在報告中，將程式員分為了五個等級：初級工程師，中級工程師，高級工程師，主管工程師，以及首席工程師，
在初級工程師排名中，量化巨頭公司Two Sigma以25萬美元的中位數工資霸榜，位居其后的依次是BOX、ROBLOX、Stripe，該排行榜中占據前7位的公司，程式員的中位數薪資都超過了20萬美元，與去年相比，入榜公司的總體薪資呈大幅提升，
在中級工程師中，多人游戲平臺ROBLOX以中位數工資33.5萬美元排名第一，2020年，airbnb以中位數工資29.5萬美元位居榜首，而今年并未出現在排行榜中，
在高級工程師中，位元組跳動由去年排名第七位上升至第五位，中位數工資也從去年的40萬美元提高至43萬美元，職級仍然為2-2，
值得一提的是，在2020年全球程式員收入報告中，位元組跳動中級工程師、高級工程師、主管工程師的中位數薪資均在榜上有名，均是排在第七位，而今年只有高級工程師薪資上榜，
在主管工程師排名中，以中位數工資64.6萬美元排在全球首位的是Linkedin，去年居首位的是Stripe，中位數工資為59萬美元，今年以60.8萬美元排列第二，
在首席工程師中，ROBLOX以中位數工資120萬美元排名第一，其次是Facebook，中位數工資94萬美元，谷歌、蘋果、微軟分別以80萬、75萬、65萬美元排在第四、六、七位，
此外，Levels.fyi網站還根據地域不同對程式員的工資做了統計，同樣是以中位數統計的方式，
從地域分布看，美國程式員收入最高的地區分別是舊金山（24萬美元）、西雅圖（21.5萬美元）和紐約（19萬美元），
從全球范圍看，程式員收入最高的地區是瑞士蘇黎世（20萬美元），其次是以色列首都特拉維夫（19萬美元）、澳大利亞悉尼（14.5萬美元），值得一提的是，在2020的報告中，中國北京以10萬美元的薪資排名第十，而今年并未上榜，
在資料和機器學習方向上，Twitter工程師的年基本工資大部分在15萬-25萬美元之間：
高級機器學習工程師：190,250 美元至 205,000 美元
機器學習工程師：138,000 美元至 245,000 美元
機器學習研究員：164,800 美元
資料科學經理：219,770 美元
高級資料科學家：185,000 至 198,000 美元
資料科學家：132,000 美元至 180,000 美元
資料分析師：142,000 美元
這樣看下來，Twitter從國外招的程式員的工資可能進不了上文報告中的Top10榜單，但大部分程式員一年干下來掙個20萬美元還是問題不大的，
國內碼農平均月入2萬，北京奪魁
前段時間，2021年11月全國程式員薪資排行榜公布，
看完整個資料，又一次被酸到了 …
從地域上看，北京、上海、杭州占據城市程式員平均工資前3名，而北京25731元的平均薪資已經成為程式員工資天花板，
總之，在以下10座城市打拼的碼農們基本薪資差不多能拿到2萬元，
就不同崗位薪資來看，演算法工程師和架構師的薪資相對較高，平均工資高達2萬-2.5萬，
從編程語言看，薪資榜首是Go語言，平均薪資達到25739，其次排名第二的是Rust，平均薪資達到了了23278元；第三的就是我們比較熟悉的Python，平均薪資是23094元，
最亮眼的C語言，最高薪資達更是到了95000元，
此外，今年發布的《2020-2021中國開發者調查報告》顯示：
近九成的開發者工資在5000元以上，8001-17000元區間的開發者占比最高，為44.5%，月薪低于5000元的開發者占11.4%，
在北京，月薪高于1.7萬的開發者占比高達30%，遠超其它地區，其次，廣東、上海地區月薪高于1.7萬的開發者分別占比19%和16%，
在男女開發者中，薪資也存在一定的差異，
在月薪超過1.7萬元的同等區間下，男性開發者占22%，女性開發者占比僅為12%，不過，月薪8千——1.7萬區間的男女開發者比例基本持平，
現在做程式員可能是互聯網行業薪資最高的崗位了，沒有過多對歷史身份的限制，即不管你之前學啥專業，在哪個學校畢業，只要能力符合要求，就可以成為程式員，
這是Python開發全國的一個平均工資，相對于其他行業來說，已經很不錯了，
成為程式員的最大門檻，就是腦力，我沒有用智力這個詞，主要是因為希望腦力這個詞也包含了長時間大強度用腦的意思，而不僅僅是靈光一現的智力，
很多人推薦大家從Python入門進入程式員，除了如上薪資高，沒身份門檻外的優勢外，也是希望能夠幫助那些有編程天賦的人發現自己的天賦，并成為程式員，
隨著近年來許多公司首選Python來開發人工智能專案，Python也越來越火爆，根據ranked.com的排名，2018年，最受歡迎的人工智能編程語言是Python，第二是C++，
Python很簡潔和易于學習，初學者幾乎可以立刻學會這個語言，并馬上能完成一些很有意思的事，不會因為編譯或語法復雜失去學習的興趣，比如建個人網站，抓取資料進行分析等等，
學以致用，在Python這里展現得淋漓盡致，
正因為Python的簡單易學和開發效率高，我選擇了Python，并用于人工智能、Web 開發、網路編程、資料分析、科學計算等領域，
資源分享：
不管是初學者還是資深程式員，應該專注于<語言特性>,而不是糾結哪類語言，只有這樣才能達到融會貫通，拿起任何語言基本上都會用，并寫出高質量的代碼來，
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【學習路線】
Python所有方向的技術點做的整理，形成各個領域的知識點匯總，它的用處就在于，你可以按照上面的知識點去找對應的學習資源，保證自己學得較為全面，
【學習軟體】
工欲善其事必先利其器，學習Python常用的開發軟體都在這里了，給大家節省了很多時間，
【全套PDF電子書】
書籍的好處就在于權威和體系健全，剛開始學習的時候你可以只看視頻或者聽某個人講課，但等你學完之后，你覺得你掌握了，這時候建議還是得去看一下書籍，看權威技術書籍也是每個程式員必經之路，
【入門學習視頻】
我們在看視頻學習的時候，不能光動眼動腦不動手，比較科學的學習方法是在理解之后運用它們，這時候練手專案就很適合了，
【實戰案例】
光學理論是沒用的，要學會跟著一起敲，要動手實操，才能將自己的所學運用到實際當中去，這時候可以搞點實戰案例來學習，
【Python練習題】
檢查學習結果，
【面試資料】
最后，我整理了我自己的學習路線給大家，個人認為很有用，大家可以參考一下：
1.Python環境的搭建
2.基礎的知識（注重對Python的理解）
3.面向物件編程（注重編程能力）
4.面向物件編程案例課程
5.面向物件設計思想
6.Python高級專題（例外、檔案、模式與包、迭代器、生成器、裝飾器、靜態方法與類方法、正則入門）
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標籤：AI
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