为什么各个公司的研发部门职责都很看重学历？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-09-23 11:47 标签： 研发部门职责
高企认定时企业总人数、大专以上学历科技人员、研发人员如何确定
根据《高新技术企业认定管理办法》规定，高新技术企业认定须满足的人员条件为：具有大专以上学历的科技人员占企业当年职工总数的30%以上，其中研发人员占企业当年职工总数的10%以上。那么企业总人数、大专以上学历的科技人员、研发人员如何确定？
1、企业总人数
&&&&企业总人数涉及到科技人员、研发人员比例计算；对于该数的统计标准，很多企业不清楚应采用什么标准。对于企业的员工情况，由于人员流动较大，在填报时，是以过去三年的平均数确定，还是上年底人数确定，还是申报当时的人数确定？通常以社保购买人数为统计标准；在计算相关人员比例时，以申报认定或复审上一年12月份的社保购买总人数为准。在进行人员统计时，应结合企业具体情况，选择合理合法，且有利于企业的基数标准。
2、大专以上科技人员
&&&&企业科技人员是指在企业从事研发活动和其他技术活动的，累计实际工作时间在183天以上的人员，包括直接科技人员、科技辅助人员。科技人员可通过其是否与企业签订了劳动合同来鉴别。若科技人员为兼职或临时聘用人员，兼职或临时聘用科技人员都必须是全年在企业累计工作183天以上的员工。
&&&&在实际工作中，直接科技人员比较容易界定，凡是参与研发项目的并且有大专以上学历，均可确认为直接科技人员。而对于科技辅助人员的确认却不太容易划分。如在生产过程中负责质量监控、工艺监控的大专以上人员可以确认为科技辅助人员。而在行政、人事、财务工作中具有大专以上的人员是否属于科技辅助人员？这个的确很难有一个明确的界限进行划分。
&&&&在具体实际工作中的处理上，可以把握这样一个原则：如果研发部门和质检部门、检测部门等与研发直接相关的部门中大专以上科技人员占职工总数已经达到30%以上，则不需要再从其他部门筛选大专以上科技人员；如果未达到30%，则从其他部门筛选部分确实从事技术活动的大专以上科技人员，直至达到规定比例。
3、大专以上科技人员与研发人员的区分&&&&大专以上科技人员不一定都是研发人员，研发人员也不一定都是大专以上科技人员。在大专以上科技人员中，科技辅助人员就不属于研发人员。在研发人员中，因为还包含了辅助人员，而辅助人员是指参与研究开发活动的熟练技工。也就是说，辅助人员不一定具有大专以上学历。因此，大专以上科技人员与研发人员并不是谁包含谁的问题，而是两类人员中会有交叉。至于每个企业，一定要结合企业的实际状况进行把握，不要把科技辅助人员误归为研发人员，也不要把研发人员中没有大专以上学历的辅助人员误归为大专以上科技人员。
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研发人员占企业当年职工总数的比例说明
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3秒自动关闭窗口大数据岗位更看重学历还是工作经验?
发表于 17:30|
来源PPV课|
摘要：　海阔凭鱼跃，天高任鸟飞。对于进入这个行业的同学而言，你可以选择读研后再进入这个行业，也可以先就业，用你的工作经验弥补你的学历不足。大数据是一个实践性很强的学科，从实际工作中获取的知识和能力是你在学校里面无法学习到的，企业最终也是看重你的实际工作能力。
回答这个问题之前还是让我们看一段PPV课网站上的一段真实对话：
Q:请问从事大数据这行，硕士学历有必要么
A:oh，如果有条件，最好可以上到硕士，但不是说必须如此，大数据相关职位对行业知识和项目经验也比较看重，如果家庭经济情况允许，自己学习意愿比较强可以选择读研
Q:我以前是别的专业，想做这行，准备读个硕士，请问可以选择的专业有哪些?
A:应用数学、统计学、计算机、金融专业都可以
正如这段对话，许多同学在进入这个行业的时候都会疑惑：大数据相关的职位看上去有点高大上，是否需要研究生以上的学历?
回答这个问题之前，我们先看一下大数据的职位划分。大数据相关的职位主要有数据分析师、数据挖掘师、大数据工程师和架构工程师，详见《与大数据相关的工作职位有哪些?》一文。
首先我们看一下华为消费者BG(手机事业部)对数据分析师这个职位的要求：
深圳华为招聘大数据分析师职位描述:
工作地点：深圳-龙岗区薪资范围：￥ /月 学历要求：本科以上
1、 对消费者BG 各业务领域对大数据的应用需求进行分析，并形成落地解决方案
2、 依据消费者BG大数据应用架构及路标，跟进架构和方案落地
3、 参与消费者BG 大数据应用架构设计和IT应用产品规划
4、 跟进并了解业务大数据发展情况，并指导和落实到大数据应用方案
职位要求：
1、 本科及以上学历，计算机、数学、统计学等相关专业，6年以上相关工作经历;其中承担数据分析类相关工作至少2年
2、 熟悉大数据技术、熟悉常用数据挖掘算法及应用场景
3、 对数据有较好的洞察力
4、 具有1年及以上互联网大数据应用的工作或项目经验;最好有基于互联网用户数据对用户画像、用户经营分析、用户行为分析、精准营销等大数据应用有实践经验
5、 综合素质好，有较强的沟通协调能力、学习能及推动能力、善于执行和监控，有较强的组织和责任意识，性格开朗,善于合作，团队意识强;沟通、逻辑思维能力比较强
6、 有良好的英语听、说、读、写能力，英语4级以上;四证齐全：毕业证、学位证、英语证、身份证齐备
可以看出，华为这个职位对学历要求并不高(本科)，但对工作经验和项目经验很高(6年工作经验，2年相关项目经验)。
看到这里，大家可能会觉得这只是一个特例，让我再看看拉勾网的数据，拉勾网是专业的互联网招聘平台,其数据具有一定的代表性。
(本文数据来源：拉勾网,数据量：数据分析 148 数据挖掘75 大数据工程师411)
一、数据分析师学历和工作经验分布
二、数据挖掘师学历和工作经验分布
三、大数据工程师学历和工作经验分布
再来看一下对比图：
可以看出，数据挖掘职位对学历和经验的要求比其他两个职位要高，尽管如此，就数据挖掘这个职位而言，仍然有80%的职位只要求本科学历。另外，所有职位都对工作经验有一定要求，80%以上的职位都需要至少一年以上的工作经验。
再来看一下不同学历的薪资对比图，从上图可以看出，不管哪一个职位，本科和专科学历的差别都要大于研究生和本科的差别。综上PPV课调查发现，对国内就业市场而言，本科学历是大数据相关职位的一个基本要求,从各个职位上看需求量都是最大的。高端人才要求硕士以上的学历也很普遍，显示出这个行业的进入的确是有一定门槛的。
对于学历这个问题，一般来说，当你没有任何基础的时候，能拿的出手的只有学历，本科生当然竞争不过研究生。但是随着工作时间久了，你的能力达到了这个职位的要求，学历就不重要了。尤其是对业务能力要求比较高的数据分析师、数据挖掘师这些职位，你的行业知识和业务理解能力在很多情况下比学历更加重要。
当然，高端人才(如算法工程师、数据科学家)对学历也比较高，如果各方面条件允许，选择计算数学/概率论/模式识别/计算机方面的研究生深造也是有必要的，一些大公司的确会在初筛的时候根据学历筛选人，这个也很正常。当然，你也可以在工作几年后，当觉得到基础瓶颈的时候，可以再去读书，这个时候可能你更清楚自己需要的是什么。
海阔凭鱼跃，天高任鸟飞。对于进入这个行业的同学而言，你可以选择读研后再进入这个行业，也可以先就业，用你的工作经验弥补你的学历不足。大数据是一个实践性很强的学科，从实际工作中获取的知识和能力是你在学校里面无法学习到的，企业最终也是看重你的实际工作能力。
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