美漂數(shù)據(jù)科學(xué)家年薪多少？爬了6年H1B簽證數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，招的人多了，但錢少了
大數(shù)據(jù)文摘出品
來(lái)源：medium
編譯：張睿毅、曹培信
自2012年起，一直被稱為“最性感的工作”的數(shù)據(jù)科學(xué)家職位，吸引了大批遠(yuǎn)渡重洋到達(dá)硅谷，做著“數(shù)據(jù)夢(mèng)”的留學(xué)生們。
但他們也付出了不菲的前期投入，除了時(shí)間精力，要拿到一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)學(xué)位并順利留在硅谷大廠，學(xué)費(fèi)生活費(fèi)培訓(xùn)費(fèi)少說(shuō)要幾十萬(wàn)。
那么，順利留在美國(guó)的數(shù)據(jù)科學(xué)家們，一年究竟能賺多少錢呢?
一位名叫Tony Yiu的數(shù)據(jù)科學(xué)家就想統(tǒng)計(jì)一下，在美國(guó)做數(shù)據(jù)分析師，到底收入如何?
Tony統(tǒng)計(jì)收入的方式很特別，不是用招聘數(shù)據(jù)，而是通過美國(guó)H1B(美國(guó)最主要的工作簽證)，作為公開的工資數(shù)據(jù)，進(jìn)行了一個(gè)數(shù)據(jù)分析。他爬取了2014年到2019年6年的H1簽證的職位和工資數(shù)據(jù)，想要了解一下，在美國(guó)工作的外籍?dāng)?shù)據(jù)科學(xué)家的年薪究竟怎么樣。
下面文摘菌就帶大家一起看看，去美國(guó)當(dāng)數(shù)據(jù)科學(xué)家一年能賺多少錢!
數(shù)據(jù)來(lái)源
首先，分析數(shù)據(jù)來(lái)源于h1bdata網(wǎng)站上的工資數(shù)據(jù)，該網(wǎng)站為勞工部(DOL)的勞動(dòng)條件申請(qǐng)(LCA)數(shù)據(jù)的編制索引?；旧希?dāng)公司打算雇用需要H1B簽證的員工時(shí)，他們需要在提交H1B簽證申請(qǐng)之前向DOL提交LCA。此LCA包含公司、薪水和職位名稱等公開數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)鏈接：https://h1bdata.info/index.php
我只搜索了美國(guó)西海岸的區(qū)域，因?yàn)槲疑钤谀抢铮?/p>
- 舊金山灣區(qū)(舊金山，圣何塞，庫(kù)比蒂諾，帕洛阿爾托等)
- 西雅圖(包括Redmond for Microsoft)
- 奧斯汀
- 洛杉磯(包括圣莫尼卡)
此外，我將此分析僅關(guān)注于數(shù)據(jù)科學(xué)家。因此，這種分析不包括更高階的數(shù)據(jù)科學(xué)職位，如高級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家或員工數(shù)據(jù)科學(xué)家，也不包括數(shù)據(jù)分析師。
最后，請(qǐng)注意這是與H1B相關(guān)的薪資數(shù)據(jù)，因此，我用于分析的薪資數(shù)據(jù)不包括美國(guó)公民的收入。由于我沒有看到任何相反的證據(jù)，我將假設(shè)美國(guó)公民數(shù)據(jù)科學(xué)家和持有綠卡的數(shù)據(jù)科學(xué)家的數(shù)據(jù)遵循都與H1B數(shù)據(jù)大體是相同的。
項(xiàng)目Github鏈接：https://github.com/yiuhyuk/ds_salary_h1b
數(shù)據(jù)爬完了，話不多說(shuō)，直接上分析結(jié)果。
年薪中位數(shù)穩(wěn)定在12w美元
數(shù)據(jù)科學(xué)家年收入中位數(shù)(美元)
從2014年到2019年，數(shù)據(jù)科學(xué)家的年薪中位數(shù)為120,000美元。正如上圖所示，當(dāng)我們逐年分析時(shí)，年薪中位數(shù)趨勢(shì)相當(dāng)平穩(wěn)，且穩(wěn)定在120,000美元左右。
但是，這個(gè)中位數(shù)只是基本工資，不包括現(xiàn)金獎(jiǎng)勵(lì)，股權(quán)和福利。因此，數(shù)據(jù)科學(xué)家的總薪酬中位數(shù)很可能更高。
招聘人數(shù)逐年遞增
在過去的5年中，在美國(guó)從事數(shù)據(jù)科學(xué)工作的人數(shù)大幅增加。2019年剛到8月，人數(shù)也已經(jīng)超過2018年的2/3。
每年入職的數(shù)據(jù)科學(xué)家數(shù)量(H1B)
數(shù)據(jù)科學(xué)現(xiàn)在絕對(duì)是一個(gè)時(shí)髦的專業(yè)，我個(gè)人認(rèn)為，過去幾年雇用的數(shù)據(jù)科學(xué)家的上升也反映了另一個(gè)因素——很多公司都試圖緊跟大數(shù)據(jù)和AI浪潮。
因此，這些以前稱為決策分析或研究的公司的團(tuán)隊(duì)正在重新命名為數(shù)據(jù)科學(xué)，包括幾年前曾被稱為研究分析師的角色現(xiàn)在也被稱為數(shù)據(jù)科學(xué)家。
這并沒有什么不妥，所以數(shù)據(jù)科學(xué)家的頭銜沒有什么神圣之處，如果你能夠應(yīng)用量化數(shù)據(jù)來(lái)幫助你的企業(yè)做出更好的決策，那么你就是一名數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者!
圖片來(lái)源：Pexels
相比去年，今年數(shù)據(jù)科學(xué)家的薪水降了
但并非所有數(shù)據(jù)科學(xué)工作都是相同的。A公司的數(shù)據(jù)科學(xué)家可能將80%的時(shí)間花在SQL上，而B公司的數(shù)據(jù)科學(xué)家則花費(fèi)一整天的時(shí)間在Python中實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作范圍如此之廣，也可能是數(shù)據(jù)科學(xué)家工資表現(xiàn)出如此高差異的原因之一(其他明顯的原因是工作經(jīng)驗(yàn)、地點(diǎn)、公司的平均薪酬水平以及員工學(xué)位)。
通過直方圖來(lái)看看薪水的分布情況。由于薪水分布在不同年份比較相近，因此在下面的直方圖中繪制了所有5年的數(shù)據(jù)。兩條黑線顯示下四分位數(shù)($102,600)和上四分位數(shù)($135,475)的薪水，紅線顯示中位數(shù)($120,000)。
數(shù)據(jù)科學(xué)薪資直方圖
可以用箱形圖來(lái)比較年薪的工資分布：
數(shù)據(jù)科學(xué)家年度薪資的箱形圖
作為參考，在2015年，工資四分位數(shù)值為：
- 下四分位數(shù)：十萬(wàn)美元
- 中位數(shù)：十一萬(wàn)五千美元
- 上四分位數(shù)：十三萬(wàn)美元
現(xiàn)在為2019年，同樣的四分位數(shù)值為：
- 下四分位數(shù)：十萬(wàn)美元
- 中位數(shù)：十二萬(wàn)美元
- 上四分位數(shù)：十三萬(wàn)五千美元
所以工資確實(shí)有所上升，但并不明顯。此外，截至本文撰寫時(shí)，2019年數(shù)據(jù)科學(xué)家的工資與2018年相比有所下降。
但是同為數(shù)據(jù)科學(xué)家，最高薪水和最低薪水的差卻著實(shí)不小，而且有增大的趨勢(shì)，2015年最高年薪和最大年薪相差將近95,000美元，到2019年這個(gè)差值達(dá)到了135,000美元。
最大方的金主是哪家?沃爾瑪比蘋果給錢多
那么去哪里做數(shù)據(jù)科學(xué)家能賺大錢?下圖是按公司從最高到最低排名的數(shù)據(jù)科學(xué)家薪酬表(按中位數(shù))。在此圖表中，只包括在聘請(qǐng)了10位或更多數(shù)據(jù)科學(xué)家的公司，所以如果只雇用一位孤獨(dú)的數(shù)據(jù)科學(xué)家的公司，即使這個(gè)人一年賺了20萬(wàn)美元，也不會(huì)統(tǒng)計(jì)在內(nèi)。
數(shù)據(jù)顯示，AirBnB、Lyft、Facebook、Apple都有著超過135,000美元的年薪。出人意料的是，Ancestry是給數(shù)據(jù)科學(xué)家開的年薪也很高，同時(shí)沒想到的是沃爾瑪，原來(lái)超低價(jià)不意味著工資超低。
各大公司數(shù)據(jù)科學(xué)家薪酬表
下圖中繪制的是數(shù)據(jù)科學(xué)家(提交H1B申請(qǐng)較多的企業(yè))的大雇主的名單。
正如預(yù)期的那樣，頂尖公司會(huì)雇傭更多的數(shù)據(jù)科學(xué)家。然而令人意外的是谷歌，谷歌在雇主數(shù)據(jù)庫(kù)中顯示沒有太多的數(shù)據(jù)科學(xué)家，原因可能是Google使用的職位頭銜不同。
相關(guān)報(bào)道：
https://towardsdatascience.com/how-much-do-data-scientists-make-cbd7ec2b458
【本文是51CTO專欄機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)文摘的原創(chuàng)譯文，微信公眾號(hào)“大數(shù)據(jù)文摘（ id: BigDataDigest）”】
