Отже, ти хочеш працювати науковцем з даних, га? Це хороший вибір. Аналітика даних – це творча та різноманітна сфера, яка має багато можливостей для роботи. Це також залишає багато простору для розвитку. Наука про дані – це один із шляхів, яким йдуть багато дослідників даних. У цій публікації в блозі ви дізнаєтеся про зарплату спеціаліста з обробки даних на старшому та початковому рівнях. Також ми розповімо вам про діапазон зарплати data scientist в Каліфорнії та Amazon.
Зарплата Data Scientist
Спеціаліст з обробки даних – це людина, яка працює в аналітиці та відповідає за збір, аналіз і осмислення даних, щоб допомогти компанії приймати рішення. Робота спеціаліста з обробки даних — це поєднання математика, науковця, статистики та програміста. Він використовує передові методи аналітики, такі як машинне навчання та прогнозне моделювання, а також наукові принципи.
За даними Бюро статистики праці США, середня винагорода спеціаліста з обробки даних становить 100,560 XNUMX доларів на рік. Організації розуміють силу великих даних і хочуть використовувати їх для прийняття розумних бізнес-рішень, тому зарплати в галузі обробки даних такі високі. І оскільки не вистачає фахівців з обробки даних, щоб задовольнити попит, початкові зарплати на цих роботах все ще високі, особливо для тих, хто має вчений ступінь у галузі обробки даних або в суміжній галузі.
Зарплата старшого спеціаліста з обробки даних
Науковий спеціаліст з даних є дуже цінним для бізнесу. Але важко знайти людину, яка чудово справляється з усіма речами, які має робити науковець з даних. Крім того, існує велика конкуренція за наймання цих професіоналів. Через це роботодавці готові платити захмарні зарплати науковцям з даних. Заробітна плата спеціаліста з даних залежить від багатьох речей. Заробітна плата старшого спеціаліста з обробки даних безпосередньо залежить від того, скільки чудових навичок вони набули протягом своєї роботи.
Середня зарплата старшого спеціаліста з обробки даних
Очікується, що загальна зарплата старшого науковця з даних у Сполучених Штатах становитиме 166,909 130,471 доларів на рік, а середня зарплата – 36,438 25 долар на рік. Ці цифри є медіаною, яка є середньою точкою діапазонів нашої моделі загальної оцінки заробітної плати та базується на ставках, які надали нам наші користувачі. Очікується, що додаткова зарплата становитиме 75 XNUMX доларів на рік. Додаткові гроші можуть надходити як грошовий подарунок, комісія, чайові або частка прибутку. «Найвірогідніший діапазон» вказує на значення між XNUMX-м і XNUMX-м процентилями роботи.
Зарплата старшого спеціаліста з даних за досвідом
За даними PayScale, середня зарплата спеціаліста з обробки даних становить 1824,844 1524,861 на рік. Середня зарплата науковця з обробки даних, який тільки починає, становить 11,772,747 1 долар. З іншого боку, старший спеціаліст із обробки даних отримує приблизно 4 17,000 177,000. З досвідом роботи від XNUMX до XNUMX років науковець з даних може легко отримати зарплату від XNUMX XNUMX доларів США. Оскільки наука про дані стає популярною технологією, а вчені з обробки даних користуються попитом, відомі транснаціональні компанії та стартапи платять найкращим науковцям у середньому XNUMX XNUMX доларів США на рік. Це число може бути набагато вищим, залежно від рівня досвіду та управлінських обов’язків, які ви можете виконати, а також будь-яких спеціальних навичок у галузі обробки даних, які ви використовуєте.
Зарплата спеціаліста з обробки даних початкового рівня
Одна з причин, чому так багато людей цікавляться роботами в галузі обробки даних, полягає в тому, що вони добре оплачуються. Дохід спеціалістів з обробки даних часто виражається шестизначною цифрою. Це стосується як досвідчених професіоналів, так і дослідників даних початкового рівня.
Виходячи з 829 точок даних, середня зарплата дослідників даних початкового рівня становить 99,496 102,234 доларів США. Якщо до середнього значення додати останні дані про зарплату, середня базова зарплата, зважена за останній час, становитиме XNUMX XNUMX долари США.
На основі 339 відомостей прогнозується, що середня річна зарплата становитиме 136,377 133,481 доларів США. Середня загальна зарплата, включаючи бонуси, становить 100,000 137,500 долар. Типова початкова зарплата спеціаліста з обробки даних становить близько XNUMX XNUMX доларів США, а загальна зарплата становить у середньому XNUMX XNUMX доларів США. Чи означає це, що ви отримаєте стільки грошей одразу після закінчення коледжу?
Ні, не завжди. Залежно від ваших навичок, місця проживання та компанії, у якій ви працюєте, ви можете заробляти від 60,000 130,000 до понад XNUMX XNUMX доларів на рік.
Зарплата спеціаліста з обробки даних початкового рівня в порівнянні зі стажем
Вам цікаво, як швидко ви можете розвиватися у своїй кар'єрі? Маючи 2–5 років досвіду, більшість науковців з обробки даних називають середньою ланкою, а зарплата науковців із обробки даних середнього рівня на 30,000 50,000 доларів більше. Якщо ви працюєте науковцем з обробки даних протягом шести років, ви можете розраховувати на оплату як старший науковець з обробки даних. Це підвищення зарплати майже на XNUMX XNUMX доларів. Заробітна плата фахівця з обробки даних може зрости, оскільки він набуває більше досвіду. Ось стартові зарплати для п’яти різних рівнів досвіду для науковця з даних:
- Середня базова зарплата керівника становить 191,302 XNUMX долари
- Середня базова зарплата менеджера становить 142,211 XNUMX доларів.
- Середня базова зарплата для старшого (6 років роботи або більше) становить $143,963 XNUMX.
- Працівники середньої ланки з досвідом від двох до п’яти років мають середню базову зарплату 133,337 XNUMX доларів.
- Середня зарплата початкового рівня (0–1 рік досвіду) становить 99,496 XNUMX доларів США.
Читайте також: ЯК СТАТИ НАУКОВИМ ДАННИМИ: покроковий посібник
Зарплата спеціаліста з обробки даних початкового рівня порівняно з іншими посадами
За даними Бюро статистики праці, зарплата дослідників початкового рівня в 1.85 рази перевищує середню національну зарплату, що становить приблизно 56,000 XNUMX доларів США.
Тим не менш, навіть якщо порівнювати з іншими професіями в техніці, середня стартова зарплата спеціаліста з обробки даних є однією з найкращих. Наприклад, інженери початкового рівня програмного забезпечення зазвичай заробляють близько 110,000 101,000 доларів США на рік, у порівнянні з інженерами початкового рівня обробки даних, які зазвичай заробляють близько XNUMX XNUMX доларів США.
Зарплата спеціаліста з обробки даних Каліфорнія
У Кремнієвій долині та інших місцях зарплати та можливості працевлаштування для науковців із обробки даних дуже високі в широкому діапазоні видів бізнесу та спеціалізацій. Насправді Департамент зайнятості Каліфорнії переглянув понад 800 різних вакансій і виявив, що вакансії для спеціалістів із обробки даних у галузі дослідження логістичних операцій були 18-ми за темпами зростання в штаті.
За даними Бюро статистики праці США (BLS), станом на 2014 рік середня зарплата експерта зі статистичного моделювання в Каліфорнії була третьою за величиною в країні. Середня зарплата науковця з обробки даних у Каліфорнії, який працює у сфері комп’ютерних та інформаційних досліджень, була четвертою в країні за типом роботи, а середня зарплата науковців із обробки даних, які працюють у сфері дослідження глобальних операцій, була п’ятою. найвищий.
Бюро статистики праці США вивчило зарплати в містах по всій країні та виявило, що дослідники даних у Сан-Хосе заробили в середньому найбільше з усіх міст країни в 2014 році.
Спеціаліст із обробки даних починає діапазон зарплат для великих міст Каліфорнії
Список найкращих місць для вакансій у техніці Nerdwallet у 2015 році поставив серце Силіконової долини на перше місце, що має сенс, враховуючи його славу. У районі Сан-Хосе, де розташовані такі великі компанії, як Adobe, Apple і eBay, 126 з кожної 1,000 робочих місць були в технологічному бізнесі.
Трохи на північ від серця Кремнієвої долини, у Сан-Франциско, Редвуд-Сіті та Сан-Матео розташовані такі великі технологічні компанії, як Google, LinkedIn, Twitter, Oracle, Yahoo, Dropbox та багато інших. У 2015 році ця сфера була названа NerdWallet шостою найкращою для вакансій у техніці. Крім того, район Ріверсайд був названий другим у списку Forbes 2013 нових технологічних точок у країні. Це тому, що це одне з найкращих місць у Каліфорнії, де можна знайти роботу в техніці, яка набирає обертів.
Незважаючи на те, що стартові зарплати науковців із обробки даних є високими в багатьох найбільших містах Каліфорнії, Robert Half Technology каже, що станом на 2016 рік стартові зарплати науковців із обробки даних у Сан-Франциско є найвищими. Ця компанія з найму технічних спеціалістів щороку наймає тисячі людей по всьому США. , тож він може надати точну інформацію про те, скільки науковці заробляють на початку роботи. Премії та витрати на переїзд не включені в ці зарплати.
У 2011 році 87% компаній мали офіційну стратегію переміщення, згідно з 45-м щорічним дослідженням корпоративного переміщення, проведеним Atlas Van Lines. Понад дві третини опитаних компаній надали повне відшкодування.
Зарплата Amazon Data Scientist
Amazon є однією з найбільш орієнтованих на дані компаній у світі. Це величезний виробник і збирач даних, який багато в чому залежить від науковців. Знаючи це, не дивно, що фахівець з обробки даних в Amazon отримує велику зарплату.
Середня зарплата спеціаліста з обробки даних в Amazon становить 164,114 XNUMX доларів на рік, не враховуючи пільг і переваг роботи. Крім того, ви працюєте над товарами та послугами, які охоплюють сотні мільйонів людей у всьому світі. Є багато факторів, які впливають на визначення того, скільки отримують спеціалісти з обробки даних Amazon.
Фактори, від яких залежить зарплата Amazon Data Scientist
Усі дослідники обробки даних в Amazon мають деякі спільні риси, як-от досвід роботи в галузі інформатики, математики або в суміжній галузі. Вони також добре вміють писати та створювати сценарії на таких мовах, як Python, SQL і Java. Вони також знають, як використовувати статистику та аналізувати дані.
У більшості випадків оплата праці працівника залежить від того, наскільки вони корисні для компанії та що вони приносять. Отже, окрім академічного досвіду, зарплата спеціаліста з обробки даних Amazon залежить від трьох основних факторів:
#1. Досвід
Досвід дуже важливий і є однією з найважливіших речей, які визначають зарплату науковця з даних. За кожен рік досвіду ви отримуєте велику суму грошей, додану до вашої зарплати. У середньому ви можете розраховувати отримати приблизно 2,500 доларів США більше за кожен рік навчання.
#2. Назва посади
За останні кілька років потреба в науковцях з даних значно зросла, тому ви можете зробити більше, ніж звичайний науковець з даних. Ваша зарплата зросте ще більше, якщо ви візьмете на себе керівну роботу, знайдете бізнес-проблеми, які можна вирішити за допомогою аналітики, і очолите командні проекти. Це стосується кожної роботи. Чим більше роботи ви візьмете на себе і чим більше ви допоможете компанії, тим більше грошей ви заробите.
No3. Місцезнаходження
Розташування є ще одним важливим фактором, оскільки воно має чіткий зв’язок із кількістю дані вчених потрібні в районі. У Каліфорнії науковці з обробки даних можуть отримати найкращу зарплату.
Чи важко стати науковцем з даних?
Це залежить від того, наскільки швидко чи повільно ви навчаєтеся, але вам слід приділити собі принаймні шість місяців, перш ніж називати себе початківцем вченим з даних. Це дасть вам можливість вивчити необхідні навички та використовувати їх у власних проектах.
Який ступінь потрібен для Data Scientist?
Бакалавр інформатики: оскільки цей ступінь зосереджений на мовах програмування, він цілком підходить для роботи в галузі даних. Цей ступінь дає вам міцну наукову основу та знайомство з професійними інструментами.
Чи 30 років занадто пізно, щоб стати науковцем даних?
Ви все ще можете дізнатися про науку про дані. Вивчити науку про дані та отримати свою першу роботу нелегко. Це вимагає часу, праці та багато зобов’язань. Можливо, вам знадобиться кілька місяців, щоб вивчити основи.
Наука про дані – це багато математики?
Важко потрапити в сферу науки про дані. Головна причина в тому, що вам потрібно багато різних знань і навичок. Найважливішими частинами науки про дані є математика, статистика та інформатика.
Чи потребує Data Science кодування?
Традиційно робота з обробки даних вимагала від людей знання коду, і більшість кваліфікованих спеціалістів із обробки даних досі кодують. Але галузь науки про дані постійно змінюється, і тепер є інструменти, які дозволяють людям завершувати цілі проекти даних, не вводячи код.
Скільки програмування вам потрібно для Data Science?
Це залежатиме від роботи, проекту, компанії та посади. Можуть бути етапи, як і в будь-якій іншій роботі. Наприклад, коли ви тільки починаєте займатися наукою про дані, вам може знадобитися багато програмувати. Тоді, коли ви дізнаєтесь більше та отримаєте кращу роботу, ви витрачатимете менше часу на написання коду.
посилання
Статті по темі
- СПЕЦІАЛІСТ ДАННИХ: визначення, обов’язки, зарплата, кваліфікація та відмінності
- DATA SCIENTIST VS DATA ANALYST: повне порівняння 2023 (відкривається в новій вкладці браузера)
- ВАКАНСІЇ В СФЕРІ НАУКИ ДАННИХ: найкращі вакансії в галузі науки про дані у 2023 році
- КЛІНІЧНИЙ ЛАБОРАТОР: визначення, вимоги, програма та посади
- ЩО ТАКЕ НАУКА ДАНИХ: Посібник із науки та аналітики даних
