低门槛高薪的销售行业,你心动吗?

本文探讨了销售行业的吸引力及其背后的艰辛。高薪是吸引众多职场人士转向销售的主要原因,但成功的销售需要具备良好的知识背景、出色的沟通技巧和管理能力。文章通过一个房地产销售的真实案例,揭示了销售行业超长的工作时间和业绩压力。最后,强调了个人职业追求的重要性,指出适合自己的才是最好的。

如今许许多多的职场中人不安于当前薪资与安稳的现状,想去往销售方面尝试。前程无忧锦囊君在此建议大家在做决定前,先思考下自身对职业的定位

成为一名销售,你是否能先劝服自己买下呢?

当下为何许多人去尝试销售呢?原因:高薪。据说70%的CEO和95%的高薪出自于销售,欲戴王冠必承其重,仅仅是盯上了高薪,而不能选择性地忽略了高薪背后隐藏的各种高要求。成为一名优秀的销售得具备良好的知识背景和学历+出色的沟通技巧+管理能力。这三点中后两点是重中之重,如果自身在这两方面先天不是特别的出色,后天的锻炼也是可以弥补的。以此可见“吃苦耐劳”就是销售必不可少的了,你是否合格呢?

前程无忧锦囊君的好友曾就职于某房地产销售,我来诉说下他口中的“销售”:超长待机时间,被领导批评与责怪是家常便饭,业绩是站稳脚跟与交际的撑杆。做了半年之后,他便辞职了,从抱有斗志的尝试到伤痕累累的离职这途中经历了什么心酸苦楚只有他自己知道。

你对职业生涯的追求是什么?

每个人对于自身发展的追求都万千不同,有些人如同问答中的前者:安于稳定的工作,有较多空余的时间可发展其他兴趣爱好;而有些人选择拼搏事业:不断挑战自己,工作使我快乐!如果将两者互相换到彼此的职场中,一方会觉得身心疲惫:我太累了!而另一方呢?认为自己是被囚禁在牢笼的猛兽,有野心但却无处施展,也是难受至极。由此看来:不是他人觉得好的事物,便是好的,适合自己才是真。

在职场中最大的禁忌是对自我的否定,询问他人自己是否适不适合并不是明路。我们只能给职场中人科普关于销售的就业难度及实际案例等。而了解自己的莫过于自己,当你抱着昂扬斗志踏入销售圈,也许会赚得盆满钵满,觉得自己没有走错路,也许会心力憔悴地重回3500的稳定工作,但起码你尝试了,奋斗过了,这是在你人生简历上画下的重重一笔。 (完)

在计算机领域中,多个行业因其技术含量、市场需求旺盛而成为高薪行业。以下是几个典型的高薪行业分析: ### 网络安全 网络安全是当前计算机领域中非常热门的方向之一。随着网络攻击事件频发,企业和政府对信息安全的重视程度不断提,网络安全工程师的需求也日益增加。该行业的薪资水平普遍较,尤其是在金融、互联网和政府机构等领域[^1]。 ### 人工智能与机器学习 人工智能(AI)和机器学习(ML)是近年来发展最为迅速的技术领域之一。随着大数据、云计算等技术的普及,AI和ML在医疗、金融、自动驾驶等多个行业中得到了广泛应用。人工智能工程师的薪资水平通常远行业平均水平,尤其是在硅谷和中国一线城市。 ### 软件工程 软件工程是计算机领域发展最快的学科分支之一,国家对软件行业的发展给予了大力支持。特别是在Java开发领域,Java工程师的需求占到了整个软件开发类人才需求的60~70%。Java软件工程师不仅在IT企业中有很的需求,在非IT企业中也有广泛的应用场景,因此其薪资水平也非常可观[^3]。 ### 数据科学与大数据分析 数据科学和大数据分析是当前非常热门的领域,随着企业对数据驱动决策的重视,数据科学家的需求不断增加。数据科学家通常需要具备统计学、机器学习和编程等多方面的技能,其薪资水平在计算机行业中处于领先地位[^1]。 ### 云计算与分布式系统 云计算和分布式系统是现代IT基础设施的重要组成部分。随着企业对云服务的依赖程度不断提,云计算工程师的需求也在快速增长。云计算工程师通常需要掌握AWS、Azure或Google Cloud等平台的技术,其薪资水平也相对较。 ### 计算机科学与技术 计算机科学与技术专业是计算机领域中最基础也是最重要的专业之一。根据数据显示,该专业的平均月收入在2021年为6585元,2022年上升至6828元,显示出该专业的良好薪资前景[^2]。 ### 高薪行业的共同特点 这些高薪行业的共同特点是技术门槛、市场需求旺盛、竞争相对较小。因此,从事这些行业的专业人士通常能够获得较的薪资待遇。同时,这些行业也要求从业者具备较强的学习能力和持续的技术更新能力,以适应快速变化的技术环境。 ```python # 示例代码:计算不同行业的平均薪资水平 import pandas as pd # 假设有一个包含不同行业薪资数据的DataFrame data = { "行业": ["网络安全", "人工智能", "软件工程", "数据科学", "云计算", "计算机科学与技术"], "平均月薪(元)": [15000, 20000, 18000, 22000, 19000, 14000] } df = pd.DataFrame(data) # 计算整体平均薪资 overall_average = df["平均月薪(元)"].mean() print(f"计算机领域高薪行业的整体平均月薪为:{overall_average:.2f}元") # 显示各行业的薪资水平 print(df) ```
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