Data Engineer Gehalt in den USA im Jahr 2022: Basierend auf Erfahrung, beruflicher Rolle, Fähigkeiten und Ausbildung
Veröffentlicht: 2021-07-31Daten sind allgegenwärtig und werden in nahezu jeder Branche im Sekundentakt erstellt und verarbeitet. Diese umfangreichen Datenmengen erfordern Datenwissenschaftler und Ingenieure, um aussagekräftige Erkenntnisse zu interpretieren und die Geschäftsleistung zu steigern.
Laut dem Data Science Interview Report war Data Engineering im Jahr 2020 die am schnellsten wachsende Position im Bereich Data Science. Die Interviews für die Stelle stiegen in verschiedenen Branchen um 40 % , insbesondere in FAANG-Unternehmen. Laut IDG Cloud Survey befinden sich derzeit fast 38 % aller IT-Umgebungen in der Cloud und es wird erwartet, dass es in 1,5 Jahren 59 % sein werden. Es wird erwartet, dass dieser Anstieg des Cloud-Computing eine Vielzahl von Möglichkeiten für Dateningenieure eröffnet und ihre Anforderungen katapultiert.
Daten haben Pionierarbeit in New-Age-Sektoren wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Big Data geleistet und werden voraussichtlich einen enormen Einfluss auf die Art und Weise haben, wie Unternehmen Geschäfte machen. Wenn Sie sich weiterbilden und ein Experte in Data Science werden, können Ihnen die Online-Data-Science-Programme von upGrad definitiv dabei helfen, tiefer in die Welt der Daten und Analysen einzutauchen.
In Anbetracht dieses schnellen Nachfragewachstums werden Dateningenieure branchenübergreifend gut vergütet. Es gibt jedoch noch einige andere Faktoren, die das Gehalt des Dateningenieurs beeinflussen. Lassen Sie uns näher auf Data Engineers und deren Vergütung eingehen.
Inhaltsverzeichnis
Was macht ein Data Engineer?
Data Engineers sind für ein Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um Algorithmen für Rohdaten zu sammeln, zu verarbeiten und zu entwickeln, um sie einfallsreich zu machen. Sie optimieren die Erfassung und Verarbeitung von Daten. Sie kümmern sich auch um den Prozess des Abrufens von Daten, Erstellen von Dashboards, Generieren von Berichten und anderen relevanten Dokumenten.
Zu den Hauptaufgaben von Data Engineers gehören:
- Dateninfrastruktur gestalten
- Gebäudedaten
- Anordnen von Datenpipelines für Data Scientists.
- Sammeln und Trennen von Daten für funktionale und nicht-funktionale Anforderungen.
Dateningenieure müssen über ein breites Spektrum an technischen Fähigkeiten wie Programmierung, Automatisierung und Datenbankdesign für eine effiziente Datenverarbeitung verfügen. In einigen Organisationen wird von ihnen erwartet, dass sie die Datentrends kommunizieren.
Ihre Aufgaben konzentrieren sich auf drei spezifische Interessen:
- Generalist: Die Rolle eines Generalisten wird in kleineren Unternehmen gesehen, in denen die Dateningenieure mehrere Rollen einnehmen müssen. Generalisten kümmern sich um jeden Schritt im Datenprozess, angefangen bei der Verwaltung bis hin zur Analyse.
- Pipeline-zentriert: Diese Rolle wird in mittelständischen Unternehmen gesehen, in denen Data Engineers mit Data Scientists zusammenarbeiten, um die gesammelten Daten sinnvoll zu interpretieren. Pipeline-zentrierte Datenexperten müssen eine Hochburg in Informatik und verteilten Systemen haben.
- Datenbankzentriert: In großen Unternehmen mit ständigem Datenfluss wechseln Data Engineers zu analytischen Datenbanksystemen. Datenbankzentrierte Dateningenieure arbeiten an mehreren Datenbanken und generieren Tabellenschemata für die Entwicklung.
Data Engineer Gehalt: Wie viel verdient ein Data Engineer?
Laut Payscale beträgt das durchschnittliche Gehalt eines Dateningenieurs 92.496 USD pro Jahr . Die Vergütung liegt zwischen 65.000 und 132.000 US-Dollar, je nach Standort, Erfahrung, Niveau und Fähigkeiten des Dateningenieurs. Zum Beispiel werden Dateningenieuren auf den höheren Ebenen 1.48.216 USD angeboten , und denen auf mittleren Ebenen oder Ebene 2 werden 116.591 USD pro Jahr gezahlt.
Eine Studie legt nahe, dass die Nachfrage nach Data Engineers seit 2016 wächst. Als einer der am schnellsten wachsenden Bereiche in der Data Science verzeichnet Data Engineering jedes Jahr ein Wachstum von etwa 50 % bei den Stellenangeboten. Allein im Jahr 2019 gab es einen Anstieg der Stellenangebote um 88,3 % .
Faktoren, die das Gehalt von Data Engineers beeinflussen
Während es keinen Zweifel gibt, dass die meisten Organisationen – große, mittlere, kleine und Start-ups – bereit sind, Dateningenieuren wettbewerbsfähige Vergütungspakete anzubieten, können diese Fachleute ihr Verdienstpotenzial auf eine Reihe anderer Arten steigern:
Erfahrung
Die jahrelange Erfahrung, die ein Data Engineer mitbringt, spielt eine Schlüsselrolle bei der Bestimmung seiner Vergütung. Einem Data Engineer auf Einstiegsebene wird in den USA ein Einstiegsgehalt von 90.615 USD pro Jahr angeboten , während er im Durchschnitt etwa 108.291 USD pro Jahr verdient. Senior-Level-Dateningenieure hingegen können durchschnittlich 124.564 US-Dollar pro Jahr verdienen, wobei das Grundgehalt bei einigen Unternehmen je nach Fähigkeiten und Zertifizierungen fast 179.000 US-Dollar erreicht.
Bildung
Data Engineers haben in der Regel einen Abschluss in Informatik, Elektrotechnik und haben Betriebswirtschaftslehre als Hauptfach. Berichten zufolge besitzen 61 % der Dateningenieure einen Bachelor-Abschluss, während 21 % einen Master-Abschluss haben.
Data Engineers mit einem Master-Abschluss von renommierten Institutionen werden bevorzugt und höher vergütet. Ein Executive PG-Programm in Data Science kann auch Ihr Verdienstpotenzial steigern und Sie für begehrte Positionen qualifizieren.
Viele Unternehmen suchen nach Data Engineers mit einem Diplom in zertifizierten Data Engineering-Kursen wie Cloudera, Google Cloud Certification, CPEE (Certificate in Engineering Excellence) und IBM-Zertifizierung. Data Engineers mit Kenntnissen in SQL, Python, Big Data, Apache Hadoop und ETL haben eine hohe Nachfrage auf dem Markt.
Holen Sie sich online eine Data-Science-Zertifizierung von den besten Universitäten der Welt. Verdienen Sie Executive PG-Programme, Advanced Certificate-Programme oder Master-Programme, um Ihre Karriere zu beschleunigen.
Berufliche Rollen
Die Vergütungspakete für Dateningenieure variieren auch je nach Rolle und Position in einer Organisation. Lassen Sie uns einen Blick auf verschiedene Rollen werfen, die Sie als Data Engineer ausüben können:
- Datenanalyst : Zu den Hauptaufgaben von Datenanalysten gehören das Beschaffen, Analysieren und Interpretieren von Daten, um sie einfallsreich zu machen. Sie helfen den Kunden auch bei kleineren Geschäftsentscheidungen mit Hilfe fortschrittlicher computergestützter Modelle, die beim Vergleichen von Daten und Vorhersagen von Ergebnissen helfen. Das Grundgehaltspaket eines Datenanalysten auf Einstiegsebene beträgt 67.492 USD pro Jahr im Vergleich zu seinen älteren Kollegen, die 84.295 USD pro Jahr verdienen.
- Business-Analyst : Business-Analysten helfen Unternehmen, ihre Geschäftsabläufe zu verbessern und zu skalieren, indem sie ihre Geschäftsmodelle im Detail untersuchen und sie mit neuen Technologien aufrüsten, um mit den aktuellen Markttrends und -erwartungen Schritt zu halten. Das Paket, das einem Business Analyst angeboten wird, kann je nach jahrelanger Erfahrung zwischen 69.536 und 86.509 US-Dollar pro Jahr liegen. Interviews für Business-Analysten verzeichneten im Jahr 2020 einen Anstieg von 20 %, was ihre wachsende Nachfrage untermauert.
- Datenarchitekt : Datenarchitekten erstellen Entwürfe für das Datenmanagement. Sie entwerfen einen Plan zur Zusammenarbeit, Zentralisierung, Sicherung und Pflege der Datenquellen eines Unternehmens nach einer detaillierten Analyse. Datenarchitekten werden durchschnittlich mit 121.198 $ pro Jahr bezahlt. Natürlich werden Datenarchitekten auf der Einstiegsebene weniger bezahlt als die an der Spitze der Hierarchie.
Ebenen
Unterschiedliche Ebenen im Data Engineering entsprechen ihrer Erfahrung, Rolle und Gesamtbeherrschung am Arbeitsplatz. Dateningenieure auf höheren Ebenen ihrer Karriereleiter verdienen deutlich mehr als diejenigen auf Einstiegsebene.
- Dateningenieur I: 109.000 $
- Dateningenieur II: 121.000 $
- Dateningenieur III: 127.000 $
- Hauptdateningenieur : 151.886 $
(Gehaltsquelle – Glassdoor )
In Unternehmen, in denen ein Dateningenieur die zusätzliche Rolle eines Managers ausübt, dh wenn er in die Führungsebene wechselt, wird ihm eine höhere Vergütung angeboten.
Industrie
Das Gehalt von Dateningenieuren variiert auch mit ihrer Nachfrage in verschiedenen Branchen. Einzelhandel, Medien und Technologiesektoren sind führende Branchen, in denen Dateningenieure am gefragtesten sind und entsprechend vergütet werden. Danach folgen Finanz- und Dienstleistungsunternehmen.
Die folgende Liste enthält die Details der Branchen und die entsprechenden Durchschnittspakete, die Data Engineers angeboten werden:
- Einzelhandel: 114.152 $ pro Jahr
- Medien: 112.864 $ pro Jahr
- Technologie: 105.173 $ pro Jahr
- Professionelle Dienstleistungen: 98.633 $ pro Jahr
- Finanzen: 82.262 $ pro Jahr
Hier ist die Liste der Top-Unternehmen und ihrer Pakete, die Data Engineers angeboten werden.
- Amazon: 123.736 $ pro Jahr
- Hewlett-Packard: 86.164 $ pro Jahr
- Facebook: 134331 $ pro Jahr
- Google: 161544 $ pro Jahr
- IBM: 107951 $ pro Jahr
Verschiedene Städte bieten Data Engineers je nach Bedarf und Verdienstpotenzial auch lukrative Pakete an. Es wird geschätzt, dass Städte wie Kalifornien, Washington, New York, New Hampshire und Massachusetts Dateningenieuren die höchsten Gehälter bieten. Laut Hired's State of Software Engineer's Report 2019 ist das durchschnittliche Paket von Dateningenieuren in New York um 7 % und in der Bay Area um 6 % gewachsen.
Fähigkeiten
Data Engineering ist eine Verschmelzung von Software Engineering und Data Science. Ein Dateningenieur mit fundierten Kenntnissen in jeder dieser Disziplinen wird von führenden Unternehmen eingestellt. Zusätzlich zu diesen beiden müssen Dateningenieure auch mit Programmiersprachen wie PHP, Scala, R, Go und anderen relevanten Sprachen vertraut sein.
Diese Fähigkeiten bieten Dateningenieuren einen Hebel für Gehaltsverhandlungen und können zusätzliche 10-15 % im Gehaltspaket einbringen. Laut PayScale sorgen die folgenden Fähigkeiten für einen erheblichen Schub im Paket:
- Scala: 17%
- Apache Spark: 16 %
- Data Warehouse: 14 %
- Java: 13 %
- Datenmodellierung: 12 %
- Apache Hadoop: 11 %
- Linux: 11 %
- ETL: 7 %
- Amazon Web Services (AWS): 10 %
- Big-Data-Analyse: 6 %
Zukünftiger Umfang des Data Engineering
Laut dem technischen Stellenbericht 2020 von DICE ist Data Engineering der am schnellsten wachsende Sektor, der zwischen 2019 und 2020 einen Anstieg der Beschäftigungsmöglichkeiten um 50 % gegenüber dem Vorjahr verzeichnete. Hinzu kommt das Verdienstpotenzial von Data Engineers wird voraussichtlich weiter zunehmen, da die meisten Unternehmen in die Cloud wechseln. Ganz zu schweigen davon, dass Data Engineering die Rolle von Data Scientists um 2:1 übertroffen hat, und Unternehmen zahlen ihnen jetzt 20-30 % mehr, was Data Engineers näher daran bringt, als die bestbezahlten Fachleute im Technologiesektor bezeichnet zu werden.
Die folgenden Statistiken beliebter Technologieplattformen zeigen ein stetiges Wachstum im Bereich Data Engineering:
- Der Hired State of Software Engineers Report zeigt ein jährliches Wachstum von 45 % in diesem Bereich.
- Der Emerging Job Report von LinkedIn verzeichnete ein Stellenwachstum von 33 % im Jahresvergleich.
- Die Burning Glass Nova -Plattform meldet ein jährliches Wachstum von 88 % bei den Arbeitsplätzen im Bereich Data Engineering.
Diese sind ein Hinweis auf das schnelle Tempo, mit dem Data Engineering den Data Science-Sektor überholt.
Nach dem starken Zustrom von Datenwissenschaftlern in die Industrie haben Unternehmen die Bedeutung einer regulierten Dateninfrastruktur für eine effektive Datenanalyse erkannt. Daher verbringen Unternehmen jetzt Zeit und Mühe damit, Dateningenieure einzustellen, die über ein fundiertes Verständnis der systematischen Cloud-Infrastruktur und Datenarchitektur verfügen.
Big Data Engineering Services in Unternehmen wie Accenture und Cognizant haben zu einem jährlichen Wachstum des Marktes von 18 % geführt und sollen bis 2025 voraussichtlich 31 % erreichen.
Verändern Sie Ihre Karriere mit den Online-Data-Science-Programmen von upGrad
In Anbetracht des beeindruckenden Trends zur Datentechnik und der Tatsache, dass die Position gut positioniert ist, um das nächste große Ding in der Technologiebranche zu werden, gab es keinen besseren Zeitpunkt, um sich weiterzubilden, um eine lukrative Position in der Datenwissenschaft zu ergattern.
Und upGrad bietet mit seinem Executive PG Program in Data Science von IIIT Bangalore eine einzigartige Gelegenheit, Ihre Karriere zu verändern. Es ist ein 12-monatiger Kurs, der Ihnen unter anderem sehr gefragte Fähigkeiten wie Python, Tableau, Apache Hadoop, AWS und MySQL vermittelt.
Darüber hinaus können die Studierenden branchenrelevante Fähigkeiten durch Spezialisierungspfade erlernen, darunter Data Science Generalist, Deep Learning, Natural Language Processing, Business Intelligence/Data Analytics, Business Analytics und Data Engineering.
Der Kurs richtet sich an Studienanfänger und mittlere Führungskräfte, die sich an gemeinsamen Projekten auf der globalen Plattform beteiligen und Peer-to-Peer-Lernen mit Studenten und Mentoren mit unterschiedlichem Hintergrund genießen können.
Die globale Lernbasis von upGrad von über 40.000 verteilt sich auf über 85 Länder. Die persönliche Lernplattform wird durch eine 360-Grad-Karriereunterstützung und personalisiertes, subjektives Feedback von Experten ergänzt, um Verbesserungen zu ermöglichen.
Kontaktieren Sie uns noch heute, um Ihre Lernerfahrung mit den über 60 Industrieprojekten und über 5 Schlusssteinprojekten für jeden Kurs in den Kursangeboten zu verbessern!
