米国のビッグデータエンジニアの給与:スキル、経験などに基づく
公開: 2021-08-20目次
米国のビッグデータエンジニアの給与範囲はどのくらいか疑問に思っていますか?
ビッグデータエンジニアの給与について話す前に、ビッグデータとは何か、ビッグデータエンジニアの仕事のプロファイルに光を当てることが適切です。
ビッグデータとは、従来のデータ分析方法やアプリケーションには複雑すぎる大規模なデータセットを指します。 ビッグデータの典型的な特徴には、大量、多種多様、および/または高速が含まれます。 したがって、ビッグデータを活用するには、生のストレージと処理能力に加えて、強力な分析スキルに大きく依存する必要があります。 さらに、モバイルデータ、クラウドコンピューティング、および人工知能(AI)やモノのインターネット(IoT)などの進化するテクノロジーから生成されるトラフィックの量は増え続けており、ビッグデータの量と複雑さが増しています。
ビッグデータの価値は急速に高まっており、その正しい使用法はビジネスの成功または失敗を決定する重要な要素です。 その結果、ビッグデータエンジニアと関連する職務の需要はかつてないほど高くなっています。
ビッグデータエンジニアは誰ですか?
データエンジニアリングは、実世界でのデータサイエンスの適用に焦点を当てたデータサイエンスの一分野です。 それはすべて、情報の流れとアクセスを改善するためのデータ収集、分析、およびシステム開発の実用的なアプリケーションに関するものです。
ビッグデータエンジニアは、組織のビッグデータインフラストラクチャとツールの開発、テスト、および保守を担当します。 彼らの主な仕事は、複数のソースから大量のデータを収集し、ダウンストリームユーザーがデータに簡単にアクセスできるようにすることです。 言い換えれば、ビッグデータエンジニアの仕事は、会社のデータパイプラインが安全でスケーラブルであり、複数のユーザーに対応できるようにすることです。
米国のビッグデータエンジニアの給与
データエンジニアリングの分野は急速に成長しています。 大小を問わず、新興企業であれ確立された組織であれ、すべての組織は、膨大な量のデータから洞察を引き出し、ビジネスを成功に導くことを望んでいます。 これは、ほぼすべての組織が魅力的な給与パッケージと成長の機会をデータエンジニアに支払う準備ができていることを意味します。
ただし、ビッグデータエンジニアの給与を決定する際には、常に特定の要素が関係します。 そのような要因は次のとおりです。
- スキル
- 経験
- 業界
- 組織の種類と規模
- 場所/国
- 学歴
- 認定
米国のビッグデータエンジニアの平均給与は、年間89,838米ドルです。
ビッグデータエンジニアの給与の詳細な内訳は次のとおりです。
給与分配 | 給料 |
基本給* | 66,000米ドル–131,000米ドル |
ボーナス | 1,000米ドル–24,000米ドル |
利益分配 | US $ 0 – US $ 5,000 |
トータルペイ# | 67,000〜145,000米ドル |
出典: Payscale
*基本給は、税金および控除前の総収入を表します。 ボーナス、特典、コミッション、利益分配などの追加の支払いは含まれていません。
#総賃金には、時給または基本年俸、ボーナス、チップ、利益分配、残業代、現金収入、およびこの職務に適用されるその他の追加の賃金が含まれます。 現金以外の給付(医療など)、退職給付、または株式報酬は除外されます。
ビッグデータエンジニアの給与に影響を与えるスキル
データエンジニアリングの分野では、さまざまなビッグデータツールやテクノロジーを含むビッグデータ分析のスキルが必要です。 実際のところ、ビッグデータの給与は、将来の従業員のスキルセットと高い相関関係があります。 したがって、ほとんどのチェックボックスをオンにした候補者は、それほど熟練していない人よりも高い給与を家に持ち帰ります。
以下に、人気のあるデータエンジニアリングスキルと、そのスキルを持つ人が期待できる対応する平均給与のリストを示します。
スキル | 平均給与 |
SQL | 91,405米ドル |
Python | 93,135米ドル |
ETL(抽出、変換、読み込み) | US $ 95,671 |
Apache Spark | 99,664米ドル |
データ分析 | 86,987米ドル |
出典: Payscale
次の表に、さらにいくつかのスキルと、それらがデータエンジニアの給与に与える影響を示します。
スキル | 効果 |
ルビー | 25% |
Apache Kafka | 9% |
MapReduce | 20% |
Apache Sqoop | 7% |
JavaScript | 16% |
AmazonRedshift | 15% |
Apache Cassandra | 12% |
Apache HBase | 4% |
統計分析 | 5% |
データ品質 | 6% |
出典: Payscale
世界のトップ大学からオンラインでデータサイエンス認定を取得します。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを早急に進めましょう。
データエンジニアの人気のあるキャリアパスと給与
データエンジニアリングの分野は、いくつかのキャリアパスを開くことができます。 以下に、データエンジニアの間で人気のある最も人気のある役職のリストを示します。
職名 | 平均給与(年間) |
シニアデータエンジニア | 124,762米ドル |
データエンジニアリングマネージャー | US $ 134,366 |
データサイエンティスト | US $ 96,528 |
リードソフトウェアエンジニア | US $ 119,737 |
出典: Payscale
今後の方向性:upGradでビッグデータのキャリアを前進させる
upGradのビッグデータの高度な証明書プログラムとデータサイエンスのエグゼクティブPGプログラムは、ビッグデータとデータサイエンスのキャリアを追求したい専門家のニーズに応えるように設計されています。
オンラインの高等教育プラットフォームは、学術的に厳密で業界に関連するコースやプログラムの形でプレミアムな学習リソースを提供します。 世界クラスの教授陣と専門家、そしていくつかの主要な大学とのコラボレーションにより、upGradの経験は比類のないものになっています。 upGradは、クラス最高のテクノロジー、サービス、および教育実践を組み合わせて、最新の業界標準に適合するようにカスタマイズされたコースを提供します。 upGradは、85か国以上に40,000人を超える有給の学習者を擁する大規模な学習者ベースを持ち、500,000人を超える働く専門家に影響を与え、卓越性に向けて努力を続けています。
コースのハイライト
1.ビッグデータの高度な証明書プログラム(7.5か月)
- IIITバンガロアからの名誉ある認識
- 理論的知識と実践的スキルをカバーする最先端のカリキュラム
- Python、Hadoop、Apache Spark、Hive、Kafka、ApacheHBaseなどの複数のツールとテクノロジーを包括的にカバーしています。
- 250時間以上のコンテンツ、4つ以上のケーススタディと実践的なプロジェクト、10以上のライブセッション。
- 同業者やビッグデータ業界の専門家とのネットワーキングとコラボレーションの機会、業界の専門家による個別のメンターシップ、および360度のキャリア支援。
2.データサイエンスのエグゼクティブPGプログラム(12か月)
- IIITバンガロアからの名誉ある表彰と、プログラムで3以上のCGPAを達成したことに関する追加の優等学位証明書
- 重要なプログラミング言語とツール(Python、Tableau、MySQL、Excel)のオールラウンドカバレッジ
- さらなるスキルアップのためのデータエンジニアリング、データジェネラリスト、ディープラーニング、自然言語処理用のオプションモジュール。
- 60以上の業界プロジェクトとケーススタディ、40以上のライブ学習と専門家によるコーチングセッションの形で、400時間以上のクラス最高のコンテンツ
- 学生とメンターの相互作用、個別の専門家のフィードバック、Q&Aフォーラム、業界の専門家とのネットワーキングの機会を通じた共同プロジェクト。
結論は
ビッグデータの人気は輝かしいピークにあり、すぐに衰退する兆候は見られません。 Statistaのレポートによると、世界のビッグデータ市場は2027年までに1,030億米ドルに成長すると予測されており、2018年の予想市場規模の2倍以上に増加します。さらに、世界のビッグデータおよびビジネス分析市場は2022年までに2,743億米ドルをマーク。 これらすべての統計を念頭に置いて、ビッグデータは未来であり、ここで言うのは間違いではありません。 さらに、日を追うごとに、組織が膨大な量のデータの可能性を引き出し、ビジネスを洞察に満ちたデータ主導の意思決定に導くのを支援できるビッグデータの専門家の必要性と需要が高まるだけです。 一言で言えば、ビッグデータでのキャリアは、賃金規模と専門家としての成長の両方の点で、計り知れない範囲を持っています。 upGradを使用すると、最高の教育者の何人かと一緒に学習の旅を開始し、著名な大学や機関からの権威ある認定資格を取得してスキルを検証できます。
データサイエンティストとデータエンジニアの主な違いは、前者は生成されたデータの高度な数学的および統計的分析を扱い、後者はデータ生成のためのインフラストラクチャとツールの構築を担当することです。 ビッグデータエンジニアの適切な給与範囲がわからない場合は、Payscaleの無料のオンライン給与計算ツールを使用して、役職と場所に基づいてカスタマイズされた給与範囲を提供します。 ビッグデータの仕事に着手するための重要なスキルには、分析スキル、データ視覚化スキル、プログラミングスキル(Python、C、Scala、Javaなど)、ビジネスドメインに精通していること、Matlab、Hadoopなどのビッグデータツールとテクノロジーが含まれます。 SPSSなど、SQL(Structured Query Language)、データマイニングスキル、問題解決スキル、およびパブリッククラウドとハイブリッドクラウドの知識。データサイエンティストとデータエンジニアの違いは何ですか?
ビッグデータエンジニアとして公平に報酬が支払われているかどうかはどうすればわかりますか?
ビッグデータエンジニアになるにはどのようなスキルが必要ですか?