Wynagrodzenie Data Scientist w USA w 2022 [od najwyższej do średniej]
Opublikowany: 2021-07-14W ciągu ostatniej dekady inżynieria oprogramowania w dużej mierze skupiła się na danych, a przełomowe dziedziny technologii, takie jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja, Big Data i Data Science, odnotowały ogromny wzrost na globalnej platformie. W rezultacie znacznie wzrosło zapotrzebowanie na naukowców zajmujących się danymi, a firmy płacą najwyższe pieniądze za zatrudnianie i zatrzymywanie specjalistów zajmujących się analizą danych.
Zgodnie z Bureau of Labor Statistics mediana wynagrodzenia naukowców zajmujących się badaniami komputerowymi i informacjami wynosi 126 830 USD rocznie. Oczekuje się, że dziedzina wzrośnie o 15% do 2029 r., a na całym świecie powstanie blisko 5000 miejsc pracy.
Biorąc pod uwagę rosnące zapotrzebowanie na naukowców zajmujących się danymi i zwiększone możliwości pracy zdalnej, początkujący profesjonaliści w dziedzinie oprogramowania i technologii uciekają do nauki i analityki danych. Jeśli jesteś początkującym użytkownikiem Pythona i nauki o danych, programy nauki danych upGrad z pewnością pomogą ci głębiej zagłębić się w świat danych i analityki.
Tutaj przyjrzymy się pensji analityka danych i różnym czynnikom, które na nią wpływają.
Spis treści
Czym zajmuje się analityk danych?
Mówiąc prościej, analitycy danych są odpowiedzialni za analizowanie ustrukturyzowanych lub nieustrukturyzowanych zestawów danych pod kątem wzorców i trendów w celu wyodrębnienia praktycznych wniosków. Mówiąc bardziej ogólnie, naukowcy zajmujący się danymi mogą interpretować dane w celu uzyskania szczegółowych informacji za pomocą narzędzi i technologii oraz koncepcji matematyki, uczenia maszynowego i statystyki. Profil wymaga znajomości inżynierii oprogramowania i umiejętności niezbędnych do zbierania, czyszczenia i identyfikowania błędów w danych.
Integralną częścią nauki o danych jest eksploracyjna analiza danych, na podstawie której budowane są modele i algorytmy uczenia maszynowego — większość z tych algorytmów/modeli służy do głębokiego zrozumienia wykorzystania produktu, przyczyniając się do podejmowania decyzji w oparciu o dane.
Wynagrodzenie Data Scientist: Ile zarabia Data Scientist?
Według PayScale naukowcy zajmujący się danymi zarabiają od 96 000 do 135 000 USD rocznie, z wyłączeniem premii, opcji na akcje, RSU i podziału zysków.
Źródło obrazu
Biorąc pod uwagę ich pensje, oferty pracy w terenie i poziom zadowolenia z pracy – praca analityka danych konsekwentnie plasuje się na 3 pierwszych pozycjach w rankingu Glassdoor's Best Jobs in America , zajmując pierwsze miejsce w latach 2016-2019.
Ucz się online kursów analizy danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.
Czynniki wpływające na wynagrodzenie badacza danych
Biorąc pod uwagę niesamowitą wartość, jaką wnoszą do tabeli naukowcy zajmujący się danymi, istnieje ostra konkurencja między firmami, które chcą płacić wysokie pensje wykwalifikowanym analitykom danych. Powinieneś jednak wiedzieć, że na wynagrodzenie analityków danych na całym świecie wpływa kilka czynników:
poziom doświadczenia
Doświadczenie odgrywa kluczową rolę w wysokości pensji, jaką zarobi analityk danych. Ogólnie rzecz biorąc, z każdym rokiem doświadczenia wiąże się średnio od 2000 do 2500 dolarów wzrostu wynagrodzenia.
Według badania przeprowadzonego przez Burtch-Works z 2020 r. , naukowcy zajmujący się danymi na wczesnym etapie kariery zarabiają średnio 95 000 USD rocznie. Z kolei naukowcy zajmujący się danymi średniego poziomu zarabiają 130 000 USD, a analitycy danych najwyższego poziomu otrzymują wynagrodzenie 165 000 USD rocznie.
Edukacja
Chociaż ich zapotrzebowanie na rynku jest ogromne, naukowców zajmujących się danymi jest niewielu. Posiadają rzadką kombinację umiejętności branżowych i mają wyjątkowe wykształcenie. Jak wynika z badań KDnuggets , prawie 88% naukowców zajmujących się danymi posiada tytuł magistra, a około 46% doktorów.
Nawet początkujący analitycy danych muszą posiadać umiejętności kodowania zgodne z normami, umiejętność, która znacznie zwiększa Twój potencjał zarobkowy — najlepiej opłacani analitycy danych należą również do najbardziej wykwalifikowanych programistów. Python i R są jednymi z dwóch najbardziej poszukiwanych języków programowania w nauce o danych, które pomagają projektować modele i pisać algorytmy do analizowania i wydobywania wniosków z dużych zbiorów danych.
Według Bureau of Labor Statistics , początkujący naukowcy zajmujący się danymi zazwyczaj posiadają stopień magistra, taki jak Master of Science in Data Science .
Stanowisko pracy
W zależności od stanowiska zajmowanego przez inżynierów w dziedzinie data science i zakresu ich obowiązków zawodowych, ich wynagrodzenia są różne. Naukowcy zajmujący się danymi, którzy przechodzą na stanowiska kierownicze, mają wyższe pensje. Badanie Burtch-Works z 2020 r. utrzymuje, że doświadczeni naukowcy zajmujący się danymi zarabiają roczną pensję podstawową w wysokości 250 000 USD.
Nowicjusze z maksymalnie 5-letnim doświadczeniem mogą aspirować do stanowisk, takich jak analityk danych, analityk biznesowy i naukowiec danych, podczas gdy menedżerowie średniego szczebla z 5-12+ letnim doświadczeniem mogą obsadzać stanowiska, takie jak analityk biznesowy, starszy architekt danych, starszy. Analityk danych i starsi liderzy.
Oto spojrzenie na wynagrodzenie różnych ról, które mogą pełnić naukowcy zajmujący się danymi:
Analityk danych
Analitycy danych wykorzystują narzędzia do analizy danych, aby wyciągać sensowne wnioski z nieprzetworzonych danych. Pomagają klientom w podejmowaniu mądrych decyzji biznesowych w oparciu o spostrzeżenia uzyskane z zaawansowanych modeli skomputeryzowanych. Zarabiają średnią pensję podstawową w wysokości 61469 USD rocznie. Na wyższych poziomach mogą średnio zarobić 82471 USD .
Analityk Biznesowy
Analitycy biznesowi usprawniają operacje i procesy biznesowe za pomocą analizy danych. Oceniają model biznesowy organizacji i ułatwiają integrację z nowymi technologiami. Wynagrodzenie podstawowe analityków biznesowych wynosi od 69 409 do 86 349 dolarów rocznie.
Architekt danych
Architekci danych zwykle zajmują wyższe stanowiska w organizacji i pomagają firmom przyjąć architekturę zarządzania danymi w przedsiębiorstwie, analizując ich standardy danych i wymagania organizacyjne. Architekci danych zwykle zarabiają średnio 121 119 USD rocznie.
Poziomy
Poziomy w różnych firmach wskazują na doświadczenie, zakres odpowiedzialności i ogólny wpływ. Analitycy danych na wyższych poziomach otrzymują wyższe przedziały wynagrodzeń niż ci na niższych poziomach.
Na przykład Levels.fyi stwierdza, że podczas gdy analityk danych poziomu 3 w Google zarabia podstawową pensję w wysokości 124 tys. USD rocznie, analityk danych poziomu 4 otrzymuje 156 tys. USD rocznie. Analitycy danych poziomu 6 mogą zarobić około 212 tys. dolarów rocznie.
Z drugiej strony, analitycy danych na poziomie podstawowym w Amazon zarabiają podstawową pensję w wysokości 131 000 USD, podczas gdy specjaliści danych na poziomie 7 zarabiają 164 000 USD rocznie.
Przemysł
Wynagrodzenie analityków danych jest bardzo zróżnicowane w zależności od ich zapotrzebowania w różnych branżach. Finanse i ubezpieczenia, usługi profesjonalne i technologie informacyjne należą do trzech największych sektorów o największym zapotrzebowaniu na naukowców zajmujących się danymi.
Nie powinno dziwić, że pensje naukowców zajmujących się danymi w branży technologicznej są znacznie wyższe w porównaniu z innymi sektorami o wysokim popycie.
Oto lista wynagrodzeń naukowców zajmujących się danymi w niektórych najlepszych firmach technologicznych na świecie:
- Jabłko: 152.954 $
- Facebook: 152 537 $
- Microsoft: 123 328 USD
- Podnieś: $157,798
Umiejętności
Przenikliwość biznesowa, silne umiejętności komunikacyjne, zdolności analityczne i umiejętności przywódcze mają ogromny wpływ na wynagrodzenie analityka danych. Ponadto naukowcy zajmujący się danymi doświadczeni w posługiwaniu się narzędziami do przetwarzania dużych zbiorów danych i przetwarzania w chmurze są lepiej przygotowani do domagania się wyższych wynagrodzeń. Nacisk kładziony jest na wykorzystanie tych nowych technologii open-source do interpretacji danych i poprawy wydajności biznesowej.
Zgodnie z ofertami pracy oczekuje się, że 65% analityków danych będzie znać Pythona i pisać algorytmy uczenia maszynowego. Oczekuje się, że prawie 53% będzie biegle posługiwać się programowaniem w języku R, a 50% powinno posiadać kompetencje w języku SQL. Może to zwiększyć Twoją atrakcyjność rynkową i pomóc Ci znaleźć wysoko płatne role jako analityków danych.
Przyszły zakres nauki o danych
Gdy firmy zdają sobie sprawę z ogromnej mocy nauki o danych, intensywnie inwestują w technologie Big Data, sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, aby stymulować inteligentne podejmowanie decyzji i wyprzedzać konkurencję. Jednak ogromna luka w talentach w branży zapewnia, że początkujący naukowcy zajmujący się danymi — zwłaszcza ci, którzy posiadają wyższe stopnie naukowe — zarabiają znacznie powyżej średniej rynkowej.
Doświadczenie w dyscyplinach ilościowych, takich jak matematyka stosowana, badania komputerowe i informacyjne, statystyka lub nauka o danych, może znacznie zwiększyć Twój potencjał zarobkowy i zwiększyć możliwości rozwoju w stale rozwijającej się dziedzinie. Ponieważ firmy coraz częściej przyjmują platformy przetwarzania w chmurze, aby ułatwić pracę zdalną, doświadczenie w przetwarzaniu w chmurze może zwiększyć Twoją atrakcyjność rynkową i przyspieszyć wzrost wynagrodzeń.
Co więcej, tytuł magistra może zapewnić odpowiednią kombinację umiejętności i wykształcenia, aby rozpocząć karierę w dziedzinie nauki o danych. Jeśli jednak nie jesteś gotowy na studia magisterskie, możesz zdecydować się na studia podyplomowe z dostosowanymi specjalizacjami.
Jeśli chcesz podnieść swoje umiejętności i zmienić swoją karierę, upGrad jest jedną z najlepszych internetowych platform edukacyjnych dla programów nauki o danych.
Ciesz się ulepszonym doświadczeniem edukacyjnym!
Nasz program Executive PG in Data Science z IIIT Bangalore to 12-miesięczny kurs przeznaczony dla nowicjuszy i menedżerów średniego szczebla. upGrad zapewnia dostęp do ponad 400 godzin treści edukacyjnych oraz ponad 20 zajęć na żywo i sesji eksperckich z wiodącymi liderami wydziału i branży, którzy zapewniają również 360-stopniową pomoc w karierze.
Studenci uczą się wymaganych w branży umiejętności w zależności od programu nauczania wybranej przez siebie ścieżki specjalizacji: Data Science General, Deep Learning, Natural Language Processing, Business Intelligence/Data Analytics, Business Analytics i Data Engineering.
Jeszcze bardziej imponujące jest to, że globalna baza uczniów upGrad obejmuje ponad 85 krajów. Tak ogromna baza uczniów zapewnia uczniom szerokie możliwości nawiązywania kontaktów na całym świecie i uczenia się peer-to-peer. W miarę interakcji z rówieśnikami z różnych środowisk, Twoja wiedza nieuchronnie się powiększa!
