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[职业招聘] 2016数据科学从业者薪酬报告

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发表于 2016-9-19 09:43:00 | 显示全部楼层 |阅读模式


       
       

        O'Reilly 近日发布了《2016数据科学从业者薪酬报告》(2016 Data Science Salary Survey),分析了来自45个国家的近千份调查报告后,针对数据科学从业者使用的工具、薪酬待遇等问题进行了详细分析解读,并从调查结果中得到一些有趣的结论。
         
        基于调查问卷回馈,O'Reilly 发现了以下有趣的结论
         
        Python和Spark成为了对薪酬贡献最高的两大工具;
        在所有的编程从业者中,每周编程时间最久的人薪水最高;
        SQL,Excel,R和Python是被使用最频繁的工具;
        每周参加会议时长越高的的从业者,薪水越高;
        从事同样的工作,女性的薪水低于男性;
        R语言是最“跨界”使用的工具,不怎么编程或者使用开源工具的从业者也会使用R;
         
        数据科学从业者的薪酬水平
         
        在所有接受调查的从业者中,基本薪酬的中数是$87k。
        按照国家分布来看,亚洲、非洲数据科学从业者的薪酬中数最低,美国最高。
         
        数据科学从业者的工作时长
         
        超过85%接受调查的数据科学从业者,每周工作时长不低于40小时。
        而薪酬中数并没有随工作时长一直上升,在51-55h出现了最高值。
         
        数据科学从业者最爱的两大工具:Excel和SQL
         
        调查报告中,使用频率最高的两种工具是Excel和SQL,其次是R和Python。和去年相比,Excel的使用频率从59%上升到了69%,R从52%上升到了57%。
        超过90%的调查者反馈,他们会花一些时间写代码,80%的调查者使用Python,R还有Java中的一种,只有8%的调查者会同时使用这三种工具。
        而不同的编程语言对从业者薪酬的贡献也大不一样。
        看到这里,读者不要着急去学习最能“挣钱”的编程语言,O'Reilly贴心的提醒读者,最重要的不是学习哪一种编程语言,而是真正找到能够解决你问题的相关工具。
        通过相关分析,O'Reilly发现,每周参加会议(meeting)时长和编程(coding)时长对数据科学从业者的薪水有比较大的影响。其中,每周参会时间最长的从业者,薪水中数也越高。
        每周编程时间与薪酬水平也呈现一定相关性,最高的薪水中数出现在每周编程4-8小时的人群,而最低的是那些完全不编程的人。显然,编程是成为数据科学家必不可少的技能。(素材来源网络)
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