大数据技术与应用是一个快速发展的领域，涉及到数据收集、存储、管理、分析和可视化等多个方面，在这个领域中工作的专业人员通常需要具备一定的技能和知识，以便能够处理大量的数据并从中提取有价值的信息，大数据技术与应用领域的工资水平通常较高。

以下是大数据技术与应用领域工资的一些关键因素：

1、职位级别

在大数据技术与应用领域，职位级别对工资水平有很大影响，职位级别越高，工资水平也越高，以下是一些常见的职位级别及其对应的工资范围：

初级工程师/分析师：年薪范围约为$50,000 $80,000

中级工程师/分析师：年薪范围约为$80,000 $120,000

高级工程师/分析师：年薪范围约为$120,000 $160,000

数据科学家/大数据架构师：年薪范围约为$160,000 $200,000+

2、技能和经验

在大数据技术与应用领域，具备相关技能和经验的专业人士通常能够获得更高的工资，以下是一些关键技能和经验对工资水平的影响：

编程语言（如Python、Java、Scala等）：熟练掌握至少一种编程语言的专业人士通常能够获得更高的工资。

大数据平台（如Hadoop、Spark等）：熟悉主流大数据平台的专业人士通常能够获得更高的工资。

数据库技术（如SQL、NoSQL等）：熟练掌握数据库技术的专业人士通常能够获得更高的工资。

数据分析和可视化工具（如Tableau、Power BI等）：熟悉数据分析和可视化工具的专业人士通常能够获得更高的工资。

机器学习和人工智能：具备机器学习和人工智能知识的专业人士通常能够获得更高的工资。

3、行业和地区

不同行业和地区的工资水平也有所不同，以下是一些常见行业和地区的工资水平：

互联网和科技公司：这些公司通常提供较高的工资水平，尤其是在硅谷等科技中心地区。

金融和保险业：这些行业对大数据分析的需求很高，因此通常提供较高的工资水平。

政府和非营利组织：这些机构的工资水平相对较低，但通常提供更稳定的工作环境。

大数据技术与应用领域的工资水平受多种因素影响，包括职位级别、技能和经验以及行业和地区，为了获得更高的工资，专业人士应该努力提高自己的技能和经验，并关注行业发展和地区差异。