Сколько зарабатывают специалисты по данным?

25 февраля 2021 г.

Роль ученого данных включает в себя сбор информации, анализ бизнес-аналитики и использование статистики. Многие компании и отрасли нанимают специалистов по данным. Если вы рассматриваете возможность карьеры специалиста по обработке и анализу данных, вы можете узнать больше о своем потенциальном доходе в этой области. В этой статье мы расскажем о зарплате и перспективах работы специалистов по данным, а также о способах увеличения вашего заработка.

Средняя зарплата специалиста по данным в США в настоящее время составляет 122 338 долларов в год, хотя средние зарплаты часто обновляются. Оплата может варьироваться в зависимости от таких факторов, как местоположение, опыт, уровень квалификации, отрасль и работодатель.

Перспективы работы для специалистов по данным

По данным Бюро статистики труда, по мере роста спроса на новые и более совершенные технологии будет расти и спрос на ученых-компьютерщиков. Прогнозируется, что занятость в сфере компьютерной и информационной техники вырастет на 16% в период с 2018 по 2028 год, что выше, чем в среднем по всем профессиям.

Зарплаты дата-сайентистов по штатам

Согласно данным Indeed Salaries на момент написания этой статьи, средняя зарплата специалиста по данным в каждом штате составляет:

Алабама: 103 156 долларов в год
Аляска: 104 815 долларов в год.
Аризона: 135 350 долларов в год.
Арканзас: 83 459 долларов в год.
Калифорния: 145 821 доллар в год.
Колорадо: 117 137 долларов в год
Коннектикут: 143 973 доллара в год.
Делавэр: 137 408 долларов в год.
Флорида: 114 543 доллара в год.
Грузия: 113 574 доллара в год.
Гавайи: 100 337 долларов в год.
Айдахо: 92 736 долларов в год
Иллинойс: 109 202 доллара в год
Индиана: 101 375 долларов в год.
Айова: 103 032 доллара в год.
Канзас: 105 985 долларов в год.
Кентукки: 72 015 долларов в год.
Луизиана: 97 830 долларов в год.
Мэн: 97 279 долларов в год.
Мэриленд: 112 063 доллара в год
Массачусетс: 118 617 долларов в год.
Мичиган: 98 070 долларов в год.
Миннесота: 106 048 долларов в год
Миссисипи: 92 432 доллара в год.
Миссури: 107 664 доллара в год.
Монтана: 26,54 доллара в час.
Небраска: 97 288 долларов в год.
Невада: 105 135 долларов в год.
Нью-Гэмпшир: 99 563 доллара в год.
Нью-Джерси: 110 330 долларов в год.
Нью-Мексико: 133 283 доллара в год.
Нью-Йорк: 134 330 долларов в год.
Северная Каролина: 107 006 долларов в год.
Северная Дакота: 99 817 долларов в год.
Огайо: 110 059 долларов в год
Оклахома: 123 582 доллара в год.
Орегон: 105 287 долларов в год.
Пенсильвания: 129 785 долларов в год.
Род-Айленд: 101 379 долларов в год.
Южная Каролина: 93 331 доллар в год.
Южная Дакота: 95 457 долларов в год.
Теннесси: 95 457 долларов в год.
Техас: 112 410 долларов в год.
Юта: 111 441 доллар в год.
Вермонт: 97 979 долларов в год.
Вирджиния: 119 432 доллара в год.
Вашингтон: 122 783 доллара в год.
Западная Вирджиния: 93 887 долларов в год.
Висконсин: 102 976 долларов в год.
Вайоминг: 96 694 доллара в год.

Советы по увеличению зарплаты специалиста по данным

Есть несколько способов заработать больше в качестве специалиста по данным, в том числе:

Инструменты: знание нескольких соответствующих или специализированных программ может увеличить ваш потенциал заработной платы. К ним относятся инструменты визуализации данных, программы облачных вычислений и языки программирования. Кроме того, специалисты по данным, которые осваивают среды с открытым исходным кодом, как правило, зарабатывают больше.
Местонахождение: место работы может повлиять на размер вашей зарплаты. Более высокая заработная плата специалистов по данным в США наблюдается в Калифорнии, Аризоне, Нью-Йорке и Нью-Мексико.
Образование: Ваша степень может повлиять на вашу зарплату. Наличие докторской или магистерской степени может значительно увеличить потенциальную заработную плату.
Отрасль: Зарплата варьируется в зависимости от отрасли, в которой вы работаете. Социальные сети часто предлагают самые высокие зарплаты. Отрасли, работающие с большим объемом информации, такие как технологические компании, нуждаются в специалистах по данным для анализа взаимодействий на своих платформах и поиска решений.
Переговоры: иногда вы можете увеличить свою зарплату, используя навыки ведения переговоров. Соберите информацию о средней заработной плате специалистов по данным с таким же уровнем образования в вашем регионе, чтобы представить вашему работодателю более высокую заработную плату.

Часто задаваемые вопросы о том, как стать специалистом по данным

Вот ответы на некоторые распространенные вопросы о том, как быть специалистом по данным:

Чем занимаются специалисты по данным?
Какие навыки необходимы, чтобы стать специалистом по данным?
Нужна ли вам докторская степень, чтобы стать специалистом по данным?
Как Python используется в науке о данных?

Чем занимаются специалисты по данным?

Специалисты по данным собирают, очищают и интерпретируют данные. Благодаря своим выводам они могут создавать новые информационные продукты, которые помогают компаниям понимать своих клиентов и принимать более обоснованные решения. В задачи Data Scientist входит:

Выявление проблем с данными в организации
Накопление структурированных и неструктурированных данных из различных источников
Обеспечение полноты, единообразия и точности данных
Применение моделей и алгоритмов для работы с данными
Интерпретация собранной информации и выявление возможностей
Объяснение своих выводов другим заинтересованным сторонам с визуализацией данных
Общение с инженерами, членами команды и руководителями на понятном языке
Создание инструментов для принятия решений, изучение специализированных модулей и персонализированных данных
Тестируют свои изобретения

Какие навыки необходимы, чтобы стать специалистом по данным?

Работа специалистом по данным требует определенных способностей, в том числе:

Навыки программирования: вам необходимо знать языки статистического программирования, такие как Python или R, и языки запросов к базам данных, такие как SQL.
Знание математики: понимание концепций алгебры и исчисления необходимо для успеха в роли специалиста по данным. Оптимизация алгоритмов также является частью инструментов, которые необходимо освоить, чтобы найти новые решения для данных.
Машинное обучение: вы должны понимать методы машинного обучения, такие как деревья решений, обучение с подкреплением, логистическая регрессия и нейронные сети. Эти методы могут помочь вам решить различные проблемы, связанные с наукой о данных, на основе прогнозов важных организационных результатов.
Навыки общения: вам нужно знать, как общаться о технических концепциях с вашими коллегами и руководителями, которые не знакомы с информатикой. Вы должны уметь объяснять сложные идеи, используя понятные им термины.
Навыки разработки программного обеспечения: вы должны уметь разрабатывать продукты, управляемые данными, а также улучшать или создавать программное обеспечение для принятия решений.
Решение проблем. Целью анализа данных является поиск решений, поэтому вам необходимо выявить проблемы, выявить критические проблемы и использовать свою интуицию и технические знания для их решения.
Обработка данных. Обработка данных заключается в преобразовании данных в другой формат. Данные, которые вы собираете, часто поступают из разных источников и в разных формах. Вы должны быть в состоянии исправить форматирование и отсутствующие значения для выполнения анализа.
Визуализация данных. Эти специалисты представляют данные с помощью визуальных инструментов и переводят сложные бизнес-данные в формат, понятный заинтересованным сторонам. Визуализация данных помогает организации понять суть своих данных и действовать, чтобы оставаться впереди своих конкурентов.
Командная работа: вам, вероятно, придется работать в команде, чтобы решать проблемы организации, и сотрудничать с руководителями, чтобы определить стратегии для улучшения потока. Вы также можете работать с дизайнерами на этапе создания продукта и маркетологами, чтобы помочь запустить новые продукты.
Интеллектуальное любопытство. Наука о данных развивается быстро, поэтому вам нужно быть в курсе новых открытий в своей области. Ваше любопытство должно побуждать вас постоянно задавать вопросы о собираемых вами данных и быть готовым находить новые решения.

Нужна ли вам докторская степень, чтобы стать специалистом по данным?

Вам не нужна докторская степень, чтобы работать специалистом по данным, хотя некоторые профессионалы ее получают. Требуется хорошее образование, и большинство специалистов по данным имеют степень магистра. Чтобы стать специалистом по данным, вы можете начать с получения степени бакалавра в области компьютерных наук, статистики или физических наук. Затем завершите магистерскую программу в области науки о данных или смежной области. Убедитесь, что ваша образовательная программа включает курсы по математике, статистике, инженерии и информатике.

Как Python используется в науке о данных?

Python — это динамический компьютерный язык, используемый для программирования. Исследователи данных часто используют Python для статистического анализа и создания решений для обработки данных.

Связанный список вакансий для специалиста по данным

Некоторые профессии имеют сходство с ролью специалиста по данным. Чтобы получить самую свежую информацию о зарплате от Indeed, нажмите на ссылку для каждой должности ниже. К родственным позициям относятся:

Аналитик данных
Аналитик компьютерных систем
Программист
Инженер данных
Инженер по машинному обучению

Сколько зарабатывают специалисты по данным?