计算机老师

计算机老师是指在学校、大学或培训机构教授计算机科学和相关课程的教育工作者。他们的工作内容涵盖了教授学生计算机基础知识、程序设计、算法、操作系统、网络技术、数据库管理等方面的知识和技能。计算机老师需要具备扎实的计算机专业知识和教学经验,能够灵活运用多种教学方法和工具,如演示软件、编程工具、互联网资源等,以便让学生更好地理解和掌握计算机科学领域的知识。他们还需要不断更新自己的知识,跟踪科技发展的最新动态,以保持教学内容的前沿性和实用性。在教学过程中,计算机老师还需要关注学生的学习情况,帮助他们克服困难,促进学生的思维发展和创造力的培养。总的来说,计算机老师既需要具备丰富的计算机科学知识,又需要拥有良好的教学技能和教育理念,以帮助学生在计算机领域取得知识和技能的快速提升。

平均月薪

¥6400

来自全网18份数据

最低¥4800
¥6400
最高¥8000

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薪资福利

计算机老师收入怎么样?

平均月薪

¥6400

排名第415

查看教育培训类全部排名

计算机老师一个月多少钱?平均工资为¥6400,其中收入在0k至8k的人群占比最多,达88.8%; 收入在8k至15k的人群占比小部分,达11.1%。本数据统计依赖于各大平台发布的公开薪酬,仅供参考。

月薪分布

不同年限的计算机老师收入相差多少?

工作年限对应的薪资区间

工作年限对于计算机老师岗位的收入有多大影响?没有经验的应届生薪资区间为3000元至6000元,有1到3年工作经验的人群薪资区间为5000元至8000元,不限工作经验的人群薪资区间为5000元至8000元。数据依赖于各平台的公开数据,有所波动,仅供参考。

应届
1-3年
不限经验

不同学历的计算机老师收入相差多少?

学历对应的薪资区间

学历对于计算机老师的收入有多大的影响?专科学历的薪资区间为4000元至9000元,本科学历的薪资区间为5000元至8000元,硕士学历的薪资区间为5000元至9000元,不限学历的人群薪资区间为4000元至5000元。本统计数据依据于各平台公开薪酬数据所得,时间不同可能会产生波动,仅供参考。

专科
本科
硕士
不限学历
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就业前景

计算机老师就业前景怎么样?

09月新增职位

16

排名第41
预计该职位在未来将处于强需求状态

计算机老师岗位的就业前景怎么样?2025年9月计算机老师新增16个岗位,在全网公开岗位中新增岗位数排名第41名,计算机老师这一岗位未来的市场需求仍较大。数据由各大平台公开数据统计分析而来,请客观对待,仅供参考。

职位增长比率

计算机老师每月新增多少职位?

新增职位数

计算机老师近七个月中每个月新增开放多少职位数?2024年10月新增14个职位,2025年2月新增6个职位,4月新增6个职位,6月新增10个职位,7月新增31个职位,8月新增45个职位,9月新增16个职位。数据更新时间截止2025年09月,曲线越向上代表市场需求量越大,就业情况相对较好。数据依赖于各平台公开薪酬数据,时间不同可能会产生波动,仅供参考。

不同工作年限的计算机老师的最新薪资是多少?

最新薪资

工作年限对于计算机老师岗位的收入有多大影响?计算机老师的年平均涨薪幅度为39%,应届生薪资为¥4700/月,工作年限1到3年的人群薪资为¥6500/月,不限工作年限的人群薪资为¥6800/月。曲线越向上代表薪资越高,数据来源依据于各平台公开薪酬数据,时间不同可能会产生波动,仅供参考。

不同工作年限的计算机老师工作机会占比

工作年限不同,计算机老师的工作机会是否相同呢?面向不限工作年限的人群职位开放数为16个,占比为100%。数据截止于2025年09月,数据来源依据于各平台公开薪酬数据,仅供参考。

工作年限月度新增职位数职位占比数
不限经验16
100%
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城市对比

计算机老师去哪里工作更好?

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0

计算机老师工作城市排名

计算机老师在全国哪个城市的需求量最高?去郑州市工作好还是去武汉市工作好?计算机老师在武汉市的需求量最高,郑州市其次,但郑州市平均房价低于武汉市,平均月薪低于武汉市,整体的竞争力指数郑州市更高。本数据统计来源于各大平台发布的公开数据,竞争力指数为平台自行分析得出,仅供参考。

城市职位数平均月薪城市平均房价谈职薪资竞争力指数
6¥9200¥11500
77
8¥11100¥14200
70
10¥7500¥10400
70
6¥10800¥71200
54
6¥11000¥20200
51
6¥5300¥8500
46
6¥13000¥10100
46
6¥6700¥11100
42
5¥7000¥15000
40
6¥14700¥61800
35

房价数据来源:城市房网

谈职薪资竞争力指数:
指用本职位的薪资在此城市生活的舒适度,指数越高代表该职位在此城市的竞争力越高

我们的计算方式:
0.3*MinMax(平均薪资)+0.6*MinMax(职位开放数增长率)+0.1*MinMax(生活成本)

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