2022年美國數據科學家工資[最高到平均]
已發表: 2021-07-14在過去十年中，軟件工程在很大程度上被數據所吸引，機器學習和人工智能、大數據和數據科學等顛覆性技術領域在全球平台上見證了巨大的增長。 結果，對數據科學家的需求顯著增長，公司為僱傭和留住數據科學專業人士付出了高昂的代價。
根據美國勞工統計局，計算機和信息研究科學家的年薪中位數為 126,830 美元。 到 2029 年，該領域預計將增長 15%，全球將創造近 5000 個工作崗位。
考慮到對數據科學家的需求不斷增長以及遠程工作機會的增加，軟件和技術領域的早期職業專業人士紛紛湧向數據科學和分析。 如果您是 python 和數據科學的初學者， upGrad 的數據科學程序絕對可以幫助您深入了解數據和分析的世界。
下面來看看數據科學家的薪水以及影響它的不同因素。
目錄
數據科學家做什麼的？
簡而言之，數據科學家負責分析結構化或非結構化數據集的模式和趨勢，以提取可操作的見解。 更一般地說，數據科學家可以使用工具和技術以及數學、機器學習和統計學的概念來解釋數據以獲得洞察力。 該配置文件需要軟件工程背景和收集、清理和識別數據偏差的必要技能。
數據科學的一個組成部分是探索性數據分析，在此基礎上構建機器學習模型和算法——這些算法/模型中的大多數用於深入了解產品使用情況，有助於數據驅動的決策。
數據科學家的薪水：數據科學家的收入是多少？
根據PayScale的數據，數據科學家的年收入在 9.6 萬美元到 13.5 萬美元之間，不包括獎金、股票期權、RSU 和利潤分享。
圖片來源
考慮到他們的薪水、該領域的職位空缺和工作滿意度——數據科學家的工作一直位居 Glassdoor 的美國最佳工作榜單的前 3 位，從 2016 年到 2019 年排名第一。
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影響數據科學家薪水的因素
鑑於數據科學家帶來的難以置信的價值，願意向熟練的數據科學家支付高薪的公司之間存在激烈的競爭。 但是，您應該知道有幾個因素會影響全球數據科學家的薪水：
經驗等級
經驗對數據科學家的薪水起著至關重要的作用。 一般來說，每年的經驗平均增加 2,000 至 2,500 美元的薪酬。
根據Burtch-Works 2020 年的一項研究，早期職業數據科學家的平均基本工資為每年 95,000 美元。 相比之下，中級數據科學家的年薪為 130,000 美元，而頂級數據科學家的年薪為 165,000 美元。
教育
儘管他們的市場需求巨大，但數據科學家的數量卻很少。 他們擁有罕見的行業技能組合和卓越的教育背景。 根據KDnuggets的研究，近 88% 的數據科學家擁有碩士學位，而大約 46% 擁有博士學位。
即使是入門級的數據科學家也需要具備同等的編碼能力，這項技能可以顯著提高你的收入潛力——收入最高的數據科學家也是最熟練的程序員之一。 Python 和 R 是數據科學中最受歡迎的兩種編程語言之一，它們可以幫助您設計模型和編寫算法來分析和從大數據中提取見解。
根據美國勞工統計局的數據，入門級數據科學家通常擁有碩士學位，例如數據科學理學碩士。
職業角色
根據工程師在數據科學領域的職位和他們的工作職責範圍，他們的薪水會有所不同。 過渡到管理職位的數據科學家可以獲得更高的薪水。 Burtch -Works 2020 年的研究認為，經驗豐富的數據科學家的年基本工資為 250,000 美元。
具有 5 年以上經驗的應屆生可以渴望擔任數據分析師、業務分析師和數據科學家等職位，而具有 5 到 12 年以上經驗的中層管理人員可以擔任業務分析師、高級數據架構師、高級數據架構師等職位。數據分析師和高級領導者。
以下是數據科學家可以從事的不同角色的薪水：
數據分析師
數據分析師利用數據分析工具從原始數據中得出有意義的結論。 他們根據從先進的計算機化模型中獲得的見解幫助客戶做出明智的商業決策。 他們每年的平均基本工資為 61469美元。 在高層，他們平均可以賺到82471 美元。
業務分析師
業務分析師使用數據分析改進業務運營和流程。 他們評估組織的商業模式並促進其與新時代技術的集成。 業務分析師的基本工資從每年 69,409 美元到 86,349美元不等。
數據架構師
數據架構師通常在組織中擔任高級職位，並通過研究其數據標準和組織要求來幫助公司採用企業數據管理架構。 數據架構師的平均基本工資通常為每年121,119 美元。
級別
不同公司的級別表明經驗、職責範圍和整體影響。 與較低級別的數據科學家相比，較高級別的數據科學家的薪水範圍更高。
例如， Levels.fyi指出，Google 的 3 級數據科學家的基本工資為每年 12.4 萬美元，而 4 級數據科學家的基本工資為每年 15.6 萬美元。 6 級數據科學家每年的收入約為 212,000 美元。
另一方面，亞馬遜的入門級數據科學家的基本工資為 13.1 萬美元，而 7 級數據專業人員的年薪為 16.4 萬美元。
行業
數據科學家的薪水根據他們在不同行業的需求而有很大差異。 金融和保險、專業服務和信息技術是對數據科學家需求最高的三大領域。
與其他高需求行業相比，科技行業數據科學家的薪水要高得多也就不足為奇了。
以下列出了世界上一些頂級科技公司的數據科學家的薪水：
- 蘋果： 152,954 美元
- 臉書： 152,537 美元
- 微軟： 123,328 美元
- 來福車： 157,798 美元
技能
商業頭腦、強大的溝通能力、分析能力和領導能力極大地影響了數據科學家的薪水。 除此之外，在使用大數據和雲計算工具方面經驗豐富的數據科學家更有能力獲得更高的薪水。 重點是利用這些新時代的開源技術來解釋數據並提高業務績效。
根據職位列表，預計 65% 的數據科學家會了解 Python 並編寫機器學習算法。 預計近 53% 的人會精通 R 編程，50% 的人應該具備 SQL 能力。 這可以提高您的市場競爭力並幫助您獲得數據科學家的高薪職位。
數據科學的未來範圍
隨著公司意識到數據科學的巨大力量，他們正在大力投資大數據、人工智能和機器學習技術，以推動智能決策並在競爭中保持領先地位。 然而，該行業的巨大人才缺口確保了入門級數據科學家——尤其是那些擁有高級學位的人——的收入大大高於市場平均水平。
應用數學、計算機和信息研究、統計學或數據科學等定量學科的背景可以極大地提高您的收入潛力並增加在不斷發展的領域中的晉昇機會。 由於公司也越來越多地採用雲計算平台來促進遠程工作，因此云計算經驗可以提高您的市場競爭力並促進工資增長。
此外，碩士學位可以為您提供正確的技能和教育組合，以啟動數據科學職業。 但是，如果您還沒有準備好攻讀碩士學位，您可以選擇具有定制專業的研究生課程。
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