2022年美國數據工程師薪資：基於經驗、工作角色、技能和教育

數據無處不在，幾乎每個行業都由第二人創建和處理。 如此海量的數據需要數據科學家和工程師解讀有意義的見解並推動業務績效。

根據數據科學面試報告，數據工程是 2020 年數據科學領域增長最快的職位。不同行業的職位面試增加了40% ，尤其是在 FAANG 公司。 根據IDG Cloud 調查，目前近 38% 的 IT 環境都在雲端，預計 1.5 年內將達到 59%。 預計雲計算的激增將為數據工程師開闢廣泛的途徑並滿足他們的需求。

數據已率先進入人工智能、機器學習和大數據等新時代領域，預計將對公司開展業務的方式產生巨大影響。 如果您提高技能並成為數據科學專家， upGrad 的在線數據科學課程絕對可以幫助您深入了解數據和分析領域。

考慮到需求的這種快速增長，數據工程師在各個行業都獲得了豐厚的報酬。 但是，還有其他幾個因素會影響數據工程師的薪水。 讓我們進一步了解數據工程師及其薪酬。

數據工程師做什麼的？

數據工程師對於企業收集、處理和開發原始數據算法以使其資源豐富至關重要。 他們優化了數據的收集和處理方式。 他們還處理檢索數據、創建儀表板、生成報告和其他相關文檔的過程。

數據工程師的主要職責包括：

• 設計數據基礎設施
• 建築數據
• 為數據科學家安排數據管道。
• 為功能性和非功能性需求積累和分離數據。

數據工程師需要具備廣泛的技術技能，如編程、自動化和數據庫設計，以實現高效的數據處理。 在一些組織中，他們被期望傳達數據趨勢。

他們的角色集中在三個特定的興趣上：

1. 通才：通才的角色出現在要求數據工程師扮演多個角色的小型公司中。 通才負責數據過程中的每一步，從管理到分析。
2. 以管道為中心：這個角色出現在中型公司中，數據工程師與數據科學家合作以有意義地解釋收集的數據。 以管道為中心的數據專業人員必須在計算機科學和分佈式系統方面擁有據點。
3. 以數據庫為中心：在數據不斷流動的大型公司中，數據工程師轉向分析數據庫系統。 以數據庫為中心的數據工程師在多個數據庫上工作，並為開發生成表模式。

數據工程師薪水：數據工程師的收入是多少？

根據 Payscale，數據工程師的平均年薪為92,496 美元。 根據數據工程師的位置、經驗、水平和技能，薪酬在65,000 美元到 132,000 美元之間。 例如，高級數據工程師的年薪為 1,48,216 美元，中級或 2 級的年薪為 116,591美元。

一項研究表明，自 2016 年以來，對數據工程師的需求一直在增長。作為數據科學中增長最快的領域之一，數據工程的就業機會每年增長約 50%。 僅在2019 年，招聘信息就激增了 88.3% 。

影響數據工程師薪資的因素

雖然毫無疑問，大多數組織——大、中、小型和初創公司——都願意為數據工程師提供有競爭力的薪酬方案，但這些專業人士可以通過許多其他方式提高他們的收入潛力：

• 經驗

數據工程師為工作帶來的多年經驗在確定其薪酬方面起著關鍵作用。 在美國，入門級數據工程師的起薪為每年 90,615 美元，而他們的平均年薪約為108,291美元。 另一方面，高級數據工程師的年平均收入為 124564美元，根據他們的技能和認證，一些公司的基本工資接近 17.9 萬美元。

• 教育

數據工程師通常擁有計算機科學、電氣工程學位，並以商業研究為主。 據報導， 61%的數據工程師擁有學士學位， 21%擁有碩士學位。

擁有知名院校碩士學位的數據工程師優先，薪酬更高。 數據科學的執行 PG 計劃還可以增加您的收入潛力，並使您有資格擔任熱門職位。

許多公司都在尋找擁有 Cloudera、Google Cloud 認證、CPEE（卓越工程證書）和 IBM 認證等認證數據工程課程文憑的數據工程師。 具有 SQL、Python、大數據、Apache Hadoop 和 ETL 知識的數據工程師在市場上有很高的需求。

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• 工作角色

數據工程師的薪酬方案也因他們在組織中的角色和職位而異。 讓我們看看您作為數據工程師可以從事的不同角色：

• • 數據分析師：數據分析師的主要職責包括獲取、分析和解釋數據以使它們變得足智多謀。 他們還借助有助於比較數據和預測結果的先進計算機模型幫助客戶做出較小的業務決策。 入門級數據分析師的基本工資為每年67,492美元，而高級同行的年收入為 84,295 美元。

• • 業務分析師：業務分析師通過詳細研究其業務模型並使用新技術對其進行升級以與當前市場趨勢和預期保持一致，從而幫助公司改進和擴展其運營。 根據多年的經驗，提供給業務分析師的套餐每年在 69,536 美元至 86,509 美元之間。 對業務分析師的採訪在 2020 年增加了 20%，從而證實了他們不斷增長的需求。

• • 數據架構師：數據架構師為數據管理生成草稿。 他們制定了一個計劃，在詳細分析後，協作、集中、保護和維護公司的數據源。 數據架構師的平均年薪為 121198 美元。 自然地，入門級數據架構師的薪水低於層次結構頂部的數據架構師。

• 級別

數據工程的不同級別對應於他們在工作場所的經驗、角色和總體指揮。 職業階梯上級別較高的數據工程師的收入明顯高於入門級別的數據工程師。

• 數據工程師 I： 10.9 萬美元
• 數據工程師 II： 12.1 萬美元
• 數據工程師 III： 12.7 萬美元
• 首席數據工程師： 151,886 美元

（工資來源——Glassdoor）

在數據工程師擔任經理的額外角色的公司中，即如果他們過渡到管理軌道，他們將獲得更高的薪酬。

• 行業

數據工程師的薪水也隨著不同行業的需求而變化。 零售、媒體和技術行業是數據工程師需求最高的領先行業，並得到相應的補償。 其次是金融和專業服務公司。

以下列表提供了行業的詳細信息以及提供給數據工程師的相應平均套餐：

1. 零售：每年 114,152美元
2. 媒體：每年 112,864美元
3. 技術：每年 105,173美元
4. 專業服務：每年 98,633美元
5. 財務：每年 82,262美元

這是提供給數據工程師的頂級公司及其軟件包的列表。

1. 亞馬遜：每年 123,736美元
2. 惠普：每年 86,164美元
3. Facebook：每年 134331美元
4. 谷歌：每年 161544美元
5. IBM：每年 107951美元

不同的城市還根據數據工程師的需求和收入潛力為他們提供豐厚的套餐。 據估計，加利福尼亞、華盛頓、紐約、新罕布什爾州和馬薩諸塞州等城市為數據工程師提供的薪水最高。 根據Hired 的 2019 年軟件工程師狀況報告，數據工程師的平均數量在紐約增長了 7%，在灣區增長了 6%。

• 技能

數據工程是軟件工程和數據科學的融合。 領先公司聘請了在這些學科中具有豐富知識的數據工程師。 除了這兩個，數據工程師還需要精通編程語言，如 PHP、Scala、R、Go 和其他相關語言。

這些技能為數據工程師提供了薪資談判的籌碼，並且可以在薪資中額外增加10-15% 。 根據 PayScale，以下技能可顯著提升一攬子計劃：

1. 斯卡拉： 17%
2. 阿帕奇火花： 16%
3. 數據倉庫： 14%
4. 爪哇： 13%
5. 數據建模： 12%
6. 阿帕奇 Hadoop： 11%
7. Linux： 11%
8. ETL： 7%
9. 亞馬遜網絡服務 (AWS)： 10%
10. 大數據分析： 6%

數據工程的未來範圍

根據 DICE 的 2020 年技術工作報告，數據工程是增長最快的行業，在 2019 年至 2020 年期間，工作機會同比增長50% 。除此之外，數據工程師的收入潛力是由於大多數公司正在轉向雲計算，因此預計將進一步增加。 更不用說，數據工程已經以 2:1 的比例超過了數據科學家的角色，公司現在向他們支付的報酬要高出 20-30% ，這使得數據工程師更接近被標記為技術領域收入最高的專業人士。

以下流行技術平台的統計數據顯示了數據工程的持續增長：

• 軟件工程師僱傭狀況報告顯示該領域同比增長45% 。
• LinkedIn 的新興工作報告記錄了33%的同比就業增長。
• Burning Glass Nova 平台報告數據工程工作同比增長88% 。

這些都表明數據工程正在快速超越數據科學領域。

隨著行業數據科學家的大量湧入，公司已經意識到受監管的數據基礎設施對於提供有效數據分析的重要性。 因此，企業現在花費時間和精力聘請對系統雲基礎設施和數據架構有深刻理解的數據工程師。

埃森哲和 Cognizant等公司的大數據工程服務已導致市場每年增長 18%，預計到 2025 年將達到 31%。

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