Какая у data scientist зарплата? Раскрываем все карты

data scientist зарплатаС точки зрения популярности, карьерный путь в профессии науки о данных очень быстро растет. Data scientist (специалисты по данным) необходимы по всему миру для решения различных задач и в разных компаниях. Профессионалы этой специальности часто считаются важными членами команды - их навыки и понимание всей работы помогает компании понять как ее преимущества, так и недостатки, а затем воспользоваться этими знаниями и предоставлять более качественные и оптимизированные услуги для своих клиентов. Помимо растущего интереса у людей к этой профессии, у людей также возникает закономерный вопрос, что касается зарплаты ученого - какая у Какая у data scientist зарплата, чего ожидать человеку, который хочет посвятить себя изучению дисциплины наука о данных?

В этой статье мы рассмотрим все различные аспекты этого вопроса и после этого у вас будет полное понимание ответа.

Data scientist зарплата - введение

Data science это наука о данных - это всеобъемлющий термин. Многие люди разных специальностей могут работать в качестве специалиста по данным (data scientist) или, по крайней мере, выполнять некоторые задачи из этой области.

Трудно говорить о конкретной цифре, если мы затрагиваем вопрос, какая у data scientist зарплата, без детального разбора, какая есть специализация в этой профессии. После прочтения следующей главы, я уверен, мы будем на одной волне, а сейчас перейдем к тому, что узнаем, какие есть “уровни” специалистов в сфере анализа данных.

Опыт и навыки имеют значение!

Не все, кто хочет работать в области науки о данных и получать большую зарплату ученого-аналитика, закончили университет с этой данной степенью. Как я уже упоминал в начале, есть несколько других специальностей, после освоения и окончания которых позволят вам работать в области науки о данных.

Стоит иметь в виду, что люди, которые хотят работать в качестве data scientist имеют разные навыки и склонности к работе. Некоторые лучше организовывают и сегментируют данные, другие - определяют закономерности данных и переменные. Вот почему существует довольно много разных возможностей работать в качестве аналитика данных, что затрудняет вычисление среднего уровня заработка.

Тем не менее, в этой статье мы поговорим и обсудим только три основных уровня, от которых зависит data scientist зарплата - начинающий, младший и старший специалист по данным.

Я кратко расскажу об этих трех группах - это поможет вам лучше понять, что именно определяет каждую из групп, и какую зарплату вы можете ожидать, если планируете выбрать эту профессию в качестве своей карьеры.

Начинающий специалист

Начнем с самого начала, у нас есть начинающие аналитики данных.

Эту группу людей, интересующихся наукой о данных, часто упускают из виду, когда говорят о том какая у data scientist зарплата. Тем не менее, зарплата исследователя данных начального уровня также влияет на среднюю зарплату по этой профессии, поэтому ее важно затронуть.

Пример специалиста начального уровня - это тот, кто только что окончил университет и начал искать работу. Эти люди, как правило, не имеют никакого опыта в этой области (за исключением, возможно, некоторой практики в форме университетских заданий) и ищут свою первую стабильную работу.

Само собой разумеется, что зарплата таких начинающих специалистов является самой низкой среди всех по данной области. Их цели и задачи (и должны быть!) сконцентрированы на получении опыта и практики. Многие компании нанимают начинающих в области данных и предлагают им обучение на базе компании и официальную подготовку к работе. Конечно, это означает более низкую зарплату, но это нормально, только когда вы только начинаете свой профессиональный путь.

Младший специалист

Младшие специалисты по анализу данных - это группа людей, о которых обычно упоминают, о которых люди говорят всякий раз, когда возникает тема зарплаты ученого. Они являются наиболее распространенным типом аналитиков данных, с которыми вы можете столкнуться.

Эти люди уже имеют некоторый опыт в этой области. Обычно они работают в одной компании - это означает, что они выбрали свой карьерный путь и и поднимаются по карьерной лестнице, а вместе с этим растет их зарплата.

С другой стороны, не все младшие специалисты данных уже имеют стабильные рабочие места - это не обязательно является ключевым определяющим признаком. Они могут находить случайную работу (хотя это не так просто в этой области). Тем не менее, одно можно сказать наверняка - они уже знают, что делают, и обычно не нуждаются в каком-либо наставничестве.

У таких data scientist зарплата средняя в своей профессии. Они зарабатывают больше, чем начинающие специалисты, но меньше, чем старшие специалисты, хотя не всегда так, все зависит от человека, его опыта и места, в котором он работает.

Дело в том, что младшие специалисты это самая многочисленная группа людей. Вы можете «только стать» членом этой группы, на старте карьеры, после прохождения обучения и приобретения начального опыта, или вы уже можете «быть ветераном» и «и матерым специалистом», а затем стать старшим специалистом (я использую кавычки, потому что эти границы очень произвольны и зависят от множества различных факторов). Естественно, эти два человека могут получать разные зарплаты, даже если технически они принадлежат к одной и той же группе.

Compare Online Learning Platforms Side by Side With Others

Did you know?

Have you ever wondered which online learning platforms are the best for your career?

See & compare TOP3 online learning platforms side by side

Старший специалист

Наконец, у нас есть старшие специалисты в data science это самые преданные своей работе специалисты в этой области.

Старшие аналитики данных - люди, которые посвятили свою жизнь этой профессии. Обычно они работают в одной компании в течение многих лет и являются одними из ключевых сотрудников команды.

Если зарплата исследователя данных начального уровня представляет собой наименьшую возможную сумму денег, которую вы можете ожидать заработать в области data science, то это лишь старт и data scientist зарплата старшего специалиста это то, к чему надо стремиться. Эти люди зарабатывают самые большие деньги среди своих коллег той же профессии.

Перейдем к цифрам

Теперь, когда мы рассмотрели все группы специалистов в области анализа данных, давайте наконец перейдем к основной теме этой статьи - data scientist зарплата или зарплата в области анализа данных. Я расскажу вам, сколько зарабатывает каждая из этих групп людей в США, а затем (для сравнения) мы посмотрим в Европе.

Сколько зарабатывает начинающий специалист?

Как я упоминал ранее, data scientist зарплата специалиста начального уровня по понятным причинам является самой низкой среди всех групп. Но насколько низко мы имеем в виду?

data scientist зарплата

Что ж, согласно сайту ZipRecruiter, годовой оклад начальных специалистов в этой области оценивается в 69 000 долларов США. Это означает, что начинающий специалист по данным зарабатывает 5750 долларов США каждый месяц.

Но мы не говорим, что это низко в контексте других профессий.

Если учесть, что средний личный доход работника в США находится где-то в пределах 3500 долларов США, это число кажется довольно большим. Тем не менее, это объясняет постоянно растущий интерес к этой области. Кроме того, это карьерный путь, который требует большой самоотдачи и изучения, что приводит к зарплате выше средней.

Сколько зарабатывает младший специалист?

По информации с сайта Glassdoor, средняя data scientist зарплата младшего исследователя составляет где-то 121 000 долларов США, или более 10 000 долларов США в месяц. По правде говоря, эти цифры кажутся безумными, особенно если сравнивать их со средней зарплатой в США.

data scientist зарплата

Тем не менее, вы должны иметь в виду, что эти цифры относительно искажены - младший специалист по данным может рассчитывать на получение как большей, так и меньшей зарплаты - все зависит от компании, его или ее уровня квалификации и объема работы.

Преимущества
  • Простой дизайн (без бесполезной информации)
  • Хорошее качество курсов (даже бесплатные курсы)
  • Несколько различных особенностей на выбор
Основные Функции
  • Программа Nanodegree
  • Подходит для предприятий
  • Платные сертификаты завершения
Преимущества
  • Профессиональный сервис
  • Гибкое расписание
  • Разнообразие вариантов обучения
Основные Функции
  • Профессиональные сертификаты
  • Курсы университетского уровня
  • Программы онлайн степеней
Преимущества
  • Простой в использовании
  • Предлагает качественный контент
  • Очень открытый в своих ценах
Основные Функции
  • Бесплатные сертификаты об окончании
  • Фокус на навыки науки о данных
  • Гибкое расписание занятий

Сколько зарабатывает старший специалист?

Как я уже говорил ранее, зарплата старшего научного сотрудника (естественно) самая высокая из всех. Но насколько высоко это может пойти?

Glassdoor заявляет, что старший специалист по обработке данных может рассчитывать на получение около 162 000 долларов США в год или 13 500 долларов США в месяц. Это число кажется удивительным, особенно по сравнению с зарплатой ученого начального уровня (которая более чем в два раза меньше!).

data scientist зарплата

Однако, чтобы достичь таких заработков, нужно посвятить всю свою жизнь изучению и совершенствованию своих навыков в области науки о данных. Учитывая это обстоятельство, зарплата, кажется, имеет большой смысл.

Сравнение зарплат в США и Европе

Теперь, когда мы рассмотрели зарплату специалиста по данным для всех основных групп ученых в США, давайте отправимся в Европу. Мы посмотрим, какая средняя data scientist зарплата в европейских странах, а затем сравним со средней зарплатой в США.

data scientist зарплата

По данным DataCareer, лучшими европейскими странами для работы в качестве аналитика данных (исходя только из зарплаты) являются Швейцария, Германия и Великобритания соответственно. Как младшие, так и старшие специалисты, работающие с данными, могут рассчитывать на получение большей суммы денег в этих странах (за исключением, возможно, старших, занимающихся данными, в Великобритании - зарплата в стране для этой группы экспертов соответствует зарплате в Нидерландах).

Сравнивая Швейцарию (как страну с самым высоким уровнем зарплат в Европе) и США, можно сделать некоторые интересные выводы. Несмотря на то, что старшие специалисты, занимающиеся данными, зарабатывают более 100 000 долларов США в год в обеих этих странах, можно заметить большую разницу как в старших, так и в младших группах. Старшие и младшие исследователи данных получают значительно больший доход в США по сравнению со Швейцарией (и, в свою очередь, другими европейскими странами).

И это еще не все

Со всей информацией, представленной выше, вы можете подумать: конечно, data scientist зарплата - это здорово, но стоит ли начинать изучать эту специальность? И ответ, который вы получите чаще всего, будет ДА.

На самом деле, есть очень простая причина того, почему специалисты в области данных не только будут востребованы в течение длительного времени, но и почему спрос на таких специалистов может даже возрастать. Как я упоминал ранее, специалисты по данным обычно считаются основными членами команды. В некотором смысле, их исследования и предоставленная информация определяют скорость и направление развития компании.

Вот почему специалисты по данным являются одними из самых важных людей для успеха любой крупной компании, эта профессия вряд ли переживет период, когда не будет спроса на высококвалифицированных специалистов в этой области - в по крайней мере, не в ближайшее время.

Заключение

Сейчас вы уже должны хорошо понимать, что data science это отличная профессия и представители этой отрасли зарабатывают хорошую сумму. Просто повторим и обобщим всё, что было сказано в этой статье.

Существует три основные группы исследователей данных - начинающие (начальный уровень), младшие и старшие. Каждая из этих групп имеет свои специфические, отличительные черты.

Безусловно, специалист по данным (независимо от уровня квалификации) получает большую зарплату по сравнению со средним доходом в США. Даже если мы говорим о зарплате начального уровня в области науки о данных, она все равно находится выше средней отметки.

Специалисты, занимающиеся данными, также хорошо зарабатывают в Европе, но эти зарплаты не соответствуют зарплатам в США. Естественно, при сравнении двух регионов необходимо учитывать различные факторы, причем наиболее значимым из них является среднегодовой доход каждой из рассматриваемых стран.

В целом, специалисты по данным (data scientist) нужны сейчас - они определяют тенденции и закономерности, определяют наборы данных, переменные, связывают и обрабатывают массивы данных, и не только! Они действительно являются ценным компонентом для любой успешной команды.

Итак, мы подошли к концу нашей статьи «Data scientist зарплата». Надеюсь информация была полезна для вас! Если вы сами пытаетесь устроиться на работу в качестве специалиста по данным, не сдавайтесь! Усилия оправданы и будут вознаграждены!

Оставьте ваше честное мнение

Оставьте ваше честное мнение и помогите тысячам людей выбрать лучшую платформу для онлайн обучения. Все отзывы, позитивные или негативные, будут приниматься, если они честны. Мы не публикуем предвзятые отзывы и спам. Поэтому, если вы хотите поделиться вашим опытом, мнением или дать совет - у вас есть всё необходимое!

FAQ

Как вы выбираете на какие образовательные платформы онлайн курсов сделать обзор?

Мы выбираем платформы для онлайн обучения по размеру их рынка, популярности и самое главное, запросов наших пользователей или общего интереса найти честные MOOC обзоры про определённые платформы для онлайн обучения.

Как много вы изучаете перед написанием обзора на платформы для онлайн обучения?

Наши эксперты по MOOC проводят исследования неделями - только после этого они могут сказать, что их оценки различных аспектов финальные и завершённые. Даже несмотря на то, что это занимает много времени, это единственный способ гарантировать, что все основные особенности платформы для онлайн обучения протестированы и проверены, а вердикт основан на реальных данных.

Какой аспект самый важный при выборе того, какая платформа для онлайн курсов лучшая?

Было бы не правильно уделять внимание только лишь одному аспекту из выборки: приоритеты зависят от определённого человека, его ценностей, пожеланий и целей. То, что важно для одного человека, может быть совершенно безразлично для другого. В любом случае, все пользователи согласятся, что хорошее качество обучающего материала является необходимостью, если это платформа для онлайн курсов.

Как этот сайт для обзоров платформ онлайн обучения отличается от других?

Каждая платформа для обзора MOOC уникальна и имеет свои цели и ценности. Наши обзоры онлайн обучения на 100% честные и написаны после проведения тщательного анализа. Это цель, которой недостаёт многим платформам по обзору сайтов онлайн обучения, поэтому мы считаем это нашей суперсилой!

Дни
Часы
Минуты
Секунды