月薪2万和月薪5000的留学海归，差距到底在哪？

今年4月中旬，特朗普签署行政令收紧 H-1B 签证项目，其中一项内容要求 H-1B 申请者的年薪需高于 11 万美元，这让不少留学生感到绝望，因为大多数人的第一份合同根本达不到这个数字。

对于申请者来说，获得工作签证比北京摇号还难。

于是，越来越多留学生选择回国。17 年海归人数突破 60 万，《2017 年中国留学生美国就业白皮书》中，留学归国人员的薪酬待遇，比想象中的还要低。月收入在 1 万以下的，高达82%。

所有的数据、现象都说明，单靠出国“镀金”所带来的竞争力逐年减弱，除了文凭，更需要你有真才实学。但这对在留学生活中独自打拼、努力积累的学生来说，可能有着不小的难度，毕竟，谁都不想成为那个“花 200 万留学，月薪 2000”的人，问题是，怎么做？

首先，应该先搞清楚“难就业”两个最重要的原因：

1/ 海外专业与国内岗位的不匹配

相当大比例的人出国是为了“镀金”。BOSS 直聘发布的《2017 海归人才就业创业报告》显示，仅三成海归首份工作与专业直接匹配。海归期待的就业行业，互联网、金融、教育排前三，但这三个行业，国内外区别相当大。

举个最简单的例子，当年在美国念商科，有门课程叫新媒体营销，但国内的新媒体，说实话和教授讲的一点关系都没有。所以很多留学生，不仅仅是商科专业，回国之后发现专业所学在国内没有用，而理想岗位需要的硬技能，自己又没有学过。

2/ 缺乏项目经验

国内大学普遍从大三开始实习，等到大四毕业找工作的时候，实习经历一般都有好几个了。相比留学生在这一点上明显没有优势，本科和研究生课业都极其繁重，2016 年 80% 的中国留学生在美国毕业后没有拿到任何实习机会。

理论与实践脱节，加上又不熟悉国内市场，最直接的后果，就是在面试或简历上直接暴露“学生思维”和“空白”简历，有时候甚至连面试第一关都过不了。

那留学生，书白读了？钱也白花了？

某业内资深 HR 表示，留学生就业优势还是很明显的，但优势不在学历。留学生普遍学习能力更强、更具技能多元性。

高学历海归往往更懂得提前规划、更懂得技能保身的重要性。因此海归更要抓住自己的优势，无论是在国外就业，还是回国工作，最重要的是具备“硬技能”。

现在都 8012 年了，过去所谓“铁饭碗”工作早已没有了，但是具有普适性的技能却是有的。数据分析能力正是最被忽视、却又在工作中最不可缺少的“硬技能”。

数据人才稀缺：企业高薪抢人

数据人才价值高，主要因为需求大：

一、专业技术人才需求高

几乎所有行业都需要数据分析师。目前，数据分析职位缺口主要集中在三大巨头行业：移动互联网、计算机软件以及金融，总占比 64%，同时非典型数据产业，潜移默化、迅速崛起。说明数据分析是各个行业都是通吃的技能，且都能期待不错的收入水平。

二、数据技能普适性高

几乎所有岗位都需要数据分析技能。从微信朋友圈、短信推广，淘宝京东等电商的商品推荐 ，今日头条、抖音等媒体的内容推送 ,甚至到出行路线优化，这背后都严重依赖于以数据为基础的决策结果。无论你是处于公司中的哪个环节，从专职数据分析、市场策划、销售运营、到客户服务，都需要掌握数据分析技能。

在大数据、人工智能的浪潮里，只要公司有业务决策需求，都离不开数据分析这个“工具”。不懂数据，热门职位很大程度上会失之交臂。

因为稀缺所以高薪，据数联寻英发布的《大数据人才报告》称：目前我国大数据人才仅 46 万，在未来 3 - 5 年内大数据人才缺口达 1,500,000 之巨。所以数据人才在就业市场的待遇好到令人仇恨。

三个月把【数据分析】技能写进简历

很多数据分析师并非都是科班出身，不乏来自经济、管理、化学、甚至艺术文科专业。不同企业看中的除了数据分析的技能以外，更重要的是相关领域的「业务 sense」。那么非数据分析专业留学生，如何能快人一步，找到成为分析师的捷径，掌握全球人才红利机遇？

美国留学生应该都听说过优达学城 Udacity，它与 Coursera、edX 是全球最早也是最大的三大在线教育平台。

与其他两个平台不同的是，Udacity 的课程更注重项目实践，因此对于初入职场与晋升的人群十分有针对性。「数据分析师」纳米学位与 Kaggle x Tableau 联合推出，具有以下特点：

内容围绕实战项目，避免纸上谈兵，项目均可写进简历

权威的纳米学位证书，中英双语，可直接添加至LinkedIn

讲师来自Google、Facebook、Morgan Stanley等名企，紧贴行业需求

就业辅导：进阶课程提供简历修改、模拟面试等求职辅导，毕业后即可加入Udacity alumni，拓展 Networking，获得名企内推资格；

先来看几个可以写进简历的实战项目：

（第一个项目可试学，想了解的可以直接拉到文末）

Project 1

揭秘北上广空气质量

（可试学）

获得北上广等 5 大城市 PM 2.5 数据，分析空气质量变化趋势，学习从提问到可视化分析结论的数据分析流程。

Project 2

探索共享单车用户行为规律

用 Python 分析共享单车行程和用户数据，分析最热路径、最典型用户等信息；编写交互式代码来查询数据，使用描述性统计学分析。

Project 3

探索电影/枪支管理/体育赛事真实数据

获得来自TMDB、医院管理系统、FBI 数据库的精选真实数据集，使用 NumPy 和 Pandas 完整体验分析流程，分析高票房电影有哪些共同点、什么样的球队容易赢得比赛等真实世界问题。

Project 4

揭秘“冰与火”战役制胜因素

获得《权力的游戏》战争数据，分析影响战争结果的因素，温习从提问到可视化的分析流程，并找到隐藏在文字中的战役制胜法宝！

从下面的课程框架也可以看出，课程围绕项目，课程结束后可以至少有 10 个能写进简历的项目经验：

，让不确定自己适不适合、有没有能力的人，7 天深度体验课程，还包括一个简单的项目，用极低的成本试错，节省时间，少走弯路。

值得一提的是，Udacity 中国区在双十一期间，也有活动！（美区没有！）

优达学城【11.11狂欢节】?

一年一次，绝无返场

席位有限，抢完即止

双十一最值得的剁手就是投资自己！让花出去的每一分钱都成为未来的保障。

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