Посмотрим на данные!

Хотя мы находимся в беспрецедентном периоде неопределенности, текущие события показали, насколько ценными являются области науки о данных и информатики. Такие технологии, как панель управления Джонса Хопкинса, отслеживание контактов и анализ данных, составляют виртуальную линию фронта нашей атаки на пандемию и постоянно оказываются движущими источниками изменений. Однако остается один вопрос: насколько насколько ценны эти поля?

В этой статье мы сделаем снимок того, где находится Data Science в 2020 году, и подробно рассмотрим, где находятся зарплаты и другие формы компенсации.

Какова зарплата специалиста по данным?

Чтобы ответить на этот вопрос, давайте перейдем к Payscale: платформе для анализа заработной платы. Взглянув, мы видим, что в нем сообщается, что текущая средняя зарплата специалиста по анализу данных составляет 95 973 доллара с диапазоном от 66 тысяч до 134 тысячи.

Однако это еще не вся картина. Если присмотреться, мы также увидим, что Payscale сообщает о среднем бонусе в размере 9000 долларов вместе с 976–25000 долларов в распределении прибыли и 1–10 000 долларов в виде комиссии.

Как опыт влияет на оплату?

Как и следовало ожидать, количество опыта напрямую связано с оплатой. Взгляните на этот график для быстрой разбивки!

Главный вывод можно сделать из накопленного за многие годы опыта. Обращает на себя внимание тот факт, что среднюю зарплату можно получить довольно быстро: согласно этому графику, в течение первых пяти лет вы можете получать больше, чем средняя зарплата специалиста по данным!

А как насчет местоположения?

Продолжая, давайте посмотрим, как местоположение влияет на заработную плату:

Как и ожидалось, Кремниевая долина снова загребает большие деньги. Однако я бы не стал торопиться с выводами; Эти зарплаты сильно коррелируют со стоимостью жизни в регионе.

Например, даже несмотря на то, что работа в Сан-Франциско дает прибавку к зарплате примерно на 30%, вы все равно можете зарабатывать меньше, чем кто-либо, работающий в Атланте, после учета CoL (стоимости жизни). Давайте посмотрим на это немного глубже: используя этот калькулятор CoL, мы можем увидеть, насколько велики расхождения между Сан-Франциско и Атлантой:

Атланта значительно дешевле, когда дело касается каждого отдела! Чтобы показать вам, насколько это важно, давайте посмотрим на среднюю арендную плату по стране: 1468 долларов. Таким образом, средняя ежемесячная арендная плата составляет 1380 долларов в Атланте и колоссальные 3392 доллара в Сан-Франциско. В целом, это дает разницу в 24 144 доллара в год! Это по-прежнему не учитывает другие сборы, такие как коммунальные услуги и продукты питания; оба из них значительно различаются между двумя городами. Поэтому, прежде чем брать шестизначную зарплату, убедитесь, что она на самом деле шестизначная зарплата!

Сравнение с соответствующими зарплатами

Итак, теперь, когда мы хорошо понимаем, сколько зарабатывает специалист по данным, как он соотносится с другими профессиями в области компьютерных наук?

Этот список дает нам хорошее представление о диапазонах, в которые попадают аналогичные карьерные зарплаты. Самым удивительным для меня лично является то, что средняя зарплата специалиста по данным на 10 000 долларов больше, чем у старшего инженера-программиста! Точно так же средняя зарплата специалиста по анализу данных значительно выше, чем у всех перечисленных профессий - безумие, правда ?!

Для более глубокого изучения заработной платы на разных должностях, давайте погрузимся в Калькулятор заработной платы Stack Overflow Coding. Как указано на странице, калькулятор «основан на исчерпывающих данных из опроса разработчиков Stack Overflow, и эти большие, обширные данные опроса позволяют нам построить точную модель, которая отражает тенденции в том, как работа по кодированию компенсируется во всем мире. ”

Сразу всплывает информация о том, что Data Engineer и Data Scientist заняли первые три места в рейтинге высокооплачиваемых разработчиков в каждой стране, из которой были собраны данные. Глядя на страны, вы можете заметить, насколько разные роли и их вознаграждение различаются в зависимости от региона; например, взгляните на рейтинг разработчиков QA или тестирования в разных странах. Тот факт, что роли данных так последовательно ранжируются, - удивительный знак. Это показывает, что все страны в одинаковой степени нуждаются и ценят специалистов по данным!

Однако есть одна загвоздка. Прежде чем уйти и подумать, что лучший способ заработать деньги - стать специалистом по данным, проверьте этот отрывок, сделанный исследователем переполнения стека в калькуляторе:

[У нас] есть доказательства того, что высокие зарплаты специалистов по обработке данных и инженеров по обработке данных могут быть объяснены только высоким образованием и высоким уровнем опыта. Специалисты по обработке данных получают высокую зарплату, но не больше, чем разработчик с аналогичным образованием, выполняющий другие виды работы. (Степень бакалавра и даже более высокая степень связаны со значительным повышением оплаты труда программистов.) За последние несколько лет работа в области науки о данных и инженерии данных отошла от крайне необычных позиций и превратилась в основное направление работы с программным обеспечением.

Короче говоря, хотя инженеры по обработке данных и специалисты по обработке данных действительно зарабатывают больше всего денег, основным фактором, влияющим на зарплату, является высшее образование и опыт. Как отмечалось выше, люди, которые обычно берут на себя роли в работе с данными, с большей вероятностью имеют ученые степени и многолетний опыт работы.

Заключение

Итак, сколько будет стоить специалист по данным в 2020 году? Что ж, если вы хотите получить прямой ответ, в среднем ~ 100000 долларов.

НО, прежде чем вы начнете подавать заявки на должности специалистов по анализу данных в погоне за деньгами, позвольте мне выделить кое-что. Как указано в калькуляторе разработчика выше, специалисты по обработке данных зарабатывают не больше, чем разработчик с аналогичным образованием.

Важно, чтобы вы осознали, что больше, чем деньги, которые вы зарабатываете, когда беретесь за работу, вы должны ценить количество удовольствия, которое вы получаете от должности. В конце концов, одинаково образованные и опытные разработчики будут получать примерно одинаковую зарплату.

Найдите роль, которая вам нравится, и деньги придут. Не перевертывайте и не гонитесь за деньгами в надежде найти свою страсть!