2022年の米国のデータサイエンティスト給与[最高から平均]
公開: 2021-07-14過去10年間で、ソフトウェアエンジニアリングは主にデータに引き寄せられ、機械学習や人工知能、ビッグデータ、データサイエンスなどの破壊的な技術ドメインは、グローバルプラットフォームで驚異的な成長を遂げてきました。 その結果、データサイエンティストの需要は大幅に増加し、企業はデータサイエンスの専門家を雇用して維持するために多額の費用を支払っています。
労働統計局によると、コンピューターおよび情報研究科学者の給与の中央値は年間126,830ドルです。 この分野は2029年までに15％の成長が見込まれており、世界中で5000人近くの雇用が創出されています。
データサイエンティストに対する需要の高まりとリモートワークの機会の増加を考慮すると、ソフトウェアとテクノロジーの初期のキャリアの専門家がデータサイエンスと分析に群がっています。 Pythonとデータサイエンスの初心者であれば、 upGradのデータサイエンスプログラムは、データと分析の世界を深く掘り下げるのに間違いなく役立ちます。
ここでは、データサイエンティストの給与と、それに影響を与えるさまざまな要因を見ていきます。
目次
データサイエンティストは何をしますか？
簡単に言うと、データサイエンティストは、構造化データセットまたは非構造化データセットのパターンと傾向を分析して、実用的な洞察を抽出する責任があります。 より一般的には、データサイエンティストは、ツールとテクノロジー、および数学、機械学習、統計の概念を使用して、洞察を得るためにデータを解釈できます。 プロファイルには、ソフトウェアエンジニアリングのバックグラウンドと、データの偏りを収集、クリーンアップ、および識別するために必要なスキルが必要です。
データサイエンスの不可欠な部分は探索的データ分析であり、これに基づいて機械学習モデルとアルゴリズムが構築されます。これらのアルゴリズム/モデルのほとんどは、製品の使用法を深く理解し、データ主導の意思決定に貢献します。
データサイエンティストの給与：データサイエンティストはいくら稼ぎますか？
PayScaleによると、データサイエンティストは、ボーナス、ストックオプション、RSU、利益の分配を除いて、年間96,000ドルから135,000ドルの収益を上げています。
画像ソース
給与、現場での求人、仕事の満足度を考慮すると、データサイエンティストの仕事は、グラスドアのアメリカのベストジョブリストのトップ3に一貫してランク付けされており、2016年から2019年まで1位にランクされています。
世界のトップ大学からオンラインでデータ分析コースを学びましょう。 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。
データサイエンティストの給与に影響を与える要因
データサイエンティストがテーブルにもたらす信じられないほどの価値を考えると、熟練したデータサイエンティストに最高の給与を支払うことをいとわない企業の間で激しい競争があります。 ただし、いくつかの要因がデータサイエンティストの給与に世界的に影響を与えることを知っておく必要があります。
経験レベル
データサイエンティストが獲得する給与の額には、経験が重要な役割を果たします。 一般的に言って、毎年の経験に関連して、報酬は平均2,000ドルから2,500ドル増加します。
2020年のBurtch-Worksの調査によると、初期のデータサイエンティストは、年間平均95,000ドルの基本給を獲得しています。 対照的に、中間レベルのデータサイエンティストは$ 130,000を獲得し、トップレベルのデータサイエンティストは年間$165,000を受け取ります。
教育
彼らの市場の需要は膨大ですが、データサイエンティストは数が少ないです。 彼らは業界のスキルのまれな組み合わせを持っており、並外れた学歴を持っています。 KDnuggetsの調査によると、データサイエンティストの88％近くが修士号を取得しているのに対し、約46％は博士号を取得しています。
エントリーレベルのデータサイエンティストでさえ、同等のコーディング能力を持っている必要があります。これは、収益の可能性を大幅に高めるスキルです。最も高額なデータサイエンティストは、最も熟練したプログラマーの1人でもあります。 PythonとRは、データサイエンスで人気のあるプログラミング言語のトップ2に含まれ、ビッグデータから洞察を分析および抽出するためのモデルの設計とアルゴリズムの作成に役立ちます。
労働統計局によると、エントリーレベルのデータサイエンティストは通常、データサイエンスの理学修士などの修士号を持っています。
職務
エンジニアがデータサイエンスで保持している役職と職務の範囲によって、給与は異なります。 管理職に移行するデータサイエンティストは、より高い給与を要求します。 2020年のBurtch-Worksの調査によると、経験豊富なデータサイエンティストは、年間基本給250,000ドルを獲得しています。
最大5年の経験を持つ新入生は、データアナリスト、ビジネスアナリスト、データサイエンティストなどの役割を目指すことができますが、5〜12年以上の経験を持つ中堅マネージャーは、ビジネスアナリスト、シニアデータアーキテクト、シニアなどの役職に就くことができます。データアナリスト、およびシニアリーダー。
データサイエンティストが追求できるさまざまな役割の給与を見てみましょう。
データアナリスト
データアナリストは、データ分析ツールを活用して、生データから意味のある結論を導き出します。 これらは、高度なコンピューター化されたモデルから得られた洞察に基づいて、クライアントがスマートなビジネス上の意思決定を行うのを支援します。 彼らは年間平均61469ドルの基本給を稼いでいます。 上級レベルでは、彼らは平均して82471ドルを稼ぐことができます。
ビジネスアナリスト
ビジネスアナリストは、データ分析を使用してビジネスオペレーションとプロセスを改善します。 彼らは組織のビジネスモデルを評価し、新時代のテクノロジーとの統合を促進します。 ビジネスアナリストの基本給は、年間69,409ドルから86,349ドルの範囲です。
データアーキテクト
データアーキテクトは通常、組織の上級職に就き、データ標準と組織の要件を調査することで、企業がエンタープライズデータ管理アーキテクチャを採用するのを支援します。 データアーキテクトは通常、年間平均121,119ドルの基本給を獲得します。
レベル
さまざまな企業のレベルは、経験、責任の範囲、および全体的な影響を示しています。 より高いレベルのデータサイエンティストには、より低いレベルのデータサイエンティストよりも高い給与バンドが割り当てられます。
たとえば、 Levels.fyiによると、Googleのレベル3のデータサイエンティストは年間124,000ドルの基本給を獲得していますが、レベル4のデータサイエンティストは年間156,000ドルの給与を受け取っています。 レベル6のデータサイエンティストは、年間約212,000ドルを稼ぐことができます。
一方、 Amazonのエントリーレベルのデータサイエンティストは基本給13万1000ドルを稼ぎますが、レベル7のデータプロフェッショナルは年間16万4000ドルを稼ぎます。
業界
データサイエンティストの給与は、さまざまな業界での需要によって大きく異なります。 金融と保険、専門サービス、および情報技術は、データサイエンティストの需要が最も高い上位3つのセクターの1つです。
テクノロジー業界のデータサイエンティストの給与が、他の需要の高いセクターと比較して大幅に高いことは当然のことです。
世界のトップテクノロジー企業のデータサイエンティストの給与を以下に示します。
- Apple： $ 152,954
- Facebook： $ 152,537
- Microsoft： $ 123,328
- Lyft： $ 157,798
スキル
ビジネスの洞察力、強力なコミュニケーションスキル、分析能力、リーダーシップスキルは、データサイエンティストの給与に大きな影響を与えます。 これに加えて、ビッグデータとクラウドコンピューティングツールの使用に経験のあるデータサイエンティストは、より高い給与を命じるのに適しています。 焦点は、これらの新時代のオープンソーステクノロジーを活用してデータを解釈し、ビジネスパフォーマンスを向上させることにあります。
ジョブリストによると、データサイエンティストの65％は、Pythonを知っており、機械学習アルゴリズムを作成することが期待されています。 53％近くがRプログラミングに堪能であると予想され、50％がSQLの能力を持っている必要があります。 これにより、市場性が向上し、データサイエンティストとして高給の役割を担うことができます。
データサイエンスの将来の範囲
企業はデータサイエンスの計り知れない力を認識しているため、ビッグデータ、AI、機械学習テクノロジーに多額の投資を行って、スマートな意思決定を推進し、競合他社に先んじています。 ただし、業界における厳しい才能のギャップにより、エントリーレベルのデータサイエンティスト、特に高度な学位を持っているデータサイエンティストは、市場平均を大幅に上回っています。
応用数学、コンピューターと情報の研究、統計、またはデータサイエンスなどの定量的分野のバックグラウンドは、収益の可能性を大幅に高め、進化し続ける分野での進歩の機会を高めることができます。 企業はリモートワークを容易にするためにクラウドコンピューティングプラットフォームをますます採用しているため、クラウドコンピューティングの経験は、市場性を高め、給与の伸びを高めることができます。
さらに、修士号は、データサイエンスのキャリアを開始するためのスキルと教育の適切な組み合わせを提供することができます。 ただし、修士号を取得する準備ができていない場合は、専門分野をカスタマイズした大学院プログラムを選択できます。
upGradは、スキルアップとキャリアの変革を目指している場合、データサイエンスプログラムに最適なオンライン学習プラットフォームの1つです。
upGradラーニングエクスペリエンスをお楽しみください！
IIIT BangaloreのデータサイエンスのエグゼクティブPGプログラムは、新入生および中堅レベルのマネージャー向けに設計された12か月のコースです。 upGradは、400時間以上の学習コンテンツ、20以上のライブクラス、および360度のキャリア支援も提供する一流の教員や業界リーダーとの専門家セッションへのアクセスを提供します。
学生は、選択した専門分野のカリキュラムに応じて、需要の高い業界関連のスキルを教えられます：データサイエンスジェネラリスト、ディープラーニング、自然言語処理、ビジネスインテリジェンス/データ分析、ビジネス分析、データエンジニアリング。
さらに印象的なのは、upGradのグローバルな学習者ベースが85か国以上に広がっていることです。 このような大規模な学習者ベースにより、学生はグローバルネットワーキングとピアツーピア学習の十分な機会を得ることができます。 さまざまなバックグラウンドを持つ仲間と交流するにつれて、知識プールは必然的に多様になります。
