By マシューPrzybyla、FavorDeliveryのシニアデータサイエンティスト

による写真 ライアンキンタル on Unsplash [1]。

目次

 
 

1. 概要
2. データサイエンティスト
3. データエンジニア
4. まとめ
5. 参考文献

概要

 
 

注： この記事は、データ/テクノロジー関連の人気職種間の給与報告に関する継続シリーズの XNUMX つ目です。 残りの XNUMX つはこの記事の最後にリンクします。

この記事の目的は、どちらがより多くの報酬に値するかどうかで役割を比較することではなく、これら XNUMX つの分野の専門家が現在の給与と比較して評価できるようにするためのガイドです。 ありきたりではありますが、より高い給与を要求するときは、次の XNUMX つのことを覚えておくことが重要です。要求することに害はありません。また、要求しないものは得られない場合もあります。 これらはより一般的な統計であることに留意してください。, 自分の給与がどうあるべきかを確認するために、なりたいものを具体的に示すことができるからです。 代わりに、これらの値は使用するための方向性のガイドとなります。

データ サイエンティストとデータ エンジニアは互いに特定のスキルと経験を共有していますが、いくつかの重要な違いがあり、それが給与の違いにつながる可能性があります。 そうは言っても、実際のデータからこれら両方の役割の給与例を以下にいくつか挙げてみましょう。

データサイエンティスト

 
 

による写真 コペルニコ on Unsplash [2]。

 

データ サイエンスの給与についてはすでにいくつかの記事を書いているので、ここでは最も重要な情報をいくつかの異なる例とともに記載します。

データ サイエンティストとして期待される肩書のうち、給与も大幅に変わる可能性があるもののいくつかを以下に示します。

エントリーレベルのデータサイエンティスト → データサイエンティスト → シニアデータサイエンティスト

リード データ サイエンティスト — データ サイエンス マネージャー — データ サイエンス ディレクター

これらの称号に加えて、I、II、III などの年功レベルもあります。

以下に、役職ごとの給与の範囲と、それぞれの要求または期待される年数を示します。

これらの役割は米国の平均に基づいていることに留意してください（ PayScale [3]):

• データサイエンティスト全体の平均 → $96,455
• 平均的なエ​​ントリーレベルのデータサイエンティスト → $85,312 （1年）
• 平均的な初期キャリア データ サイエンティスト → $95,121 （1〜4年）
• 平均的な中堅データサイエンティスト → $109,696 （5〜9年）
• 平均的な経験豊富なデータ サイエンティスト → $136,051 （10〜19年）

これらの数字に同意しますか?

いいえ。

以前の記事を読んだことがあれば、以下にさまざまな都市での給与の報告と、さまざまなスキルセットを記載します。

• ミシガン州アナーバー → $88,197
• マサチューセッツ州ケンブリッジ → $110,213
• コロラド州デンバー → $92,924

具体的な都市とスキルは次のとおりです。

• ノースカロライナ州シャーロット + 自然言語処理 (NLP) → $70,000
• ノースカロライナ州シャーロット + Tableau Software → $79,096
• アトランタ、ジョージア州 + ジャワ → $80,000

都市の平均給与自体はより現実と一致しているように見えますが、都市に関連する特定のスキルは低すぎるように思えます。 その理由は、特定のスキルでフィルタリングすると、他のスキルがすべて削除されるためだと思います。 したがって、回避策としては、その都市の平均給与を見つけて、上記のスキルの差を比較して、より現実的な給与の見積もりを得ることが考えられます。

NLP スキルが Tableau よりも儲からないというのは興味深いと思いますが、NLP はおそらく具体的すぎて誤解が少ないのに対し、Tableau は広く理解されており、ほとんどのデータ サイエンティストはそれを履歴書に追加しようとは考えていません。どちらかというとデータアナリスト向けです。このメモは、自分の給与を確認したり、履歴書を編集したりするときに心に留めておくべき内容かもしれません。端的に言えば、思い込みをせず、自分のスキルセットで独自性を発揮するようにしましょう。

Java を使用しているデータ サイエンティストをあまり知りませんが、これらのレポートに含まれるデータにそのスキルがオプションとして含まれているのは興味深いと思いました。そのため、理由はわかりませんが、Java の市場があるのか​​もしれません。 (おそらく、ソフトウェア エンジニアがデータ サイエンティストに移行しているのでしょう)。

データエンジニア

 
 

による写真 フォティス・フォトプロス on Unsplash [4]。

 

勤務地やスキルなどのさまざまな要素を含むデータ サイエンスの給与について理解できたので、より具体的なデータ エンジニアの給与がどのようなものかをさらに詳しく見てみましょう。

これらすべての給与比較のうち、データ エンジニアとデータ サイエンティストの範囲は、以下に示すように、より類似しているようです。

データ エンジニアとして期待される肩書のうち、給与も大幅に変わる可能性があるもののいくつかを以下に示します。

データ エンジニア → シニア データ エンジニア → データ エンジニアリング マネージャー

リード ソフトウェア エンジニア — データ サイエンティスト (はい、データ エンジニアリングを専門としています)

これらの称号に加えて、I、II、III などの年功レベルもあります。

以下に、役職ごとの給与の範囲と、それぞれの要求または期待される年数を示します。

これらの役割は米国の平均に基づいていることに留意してください（ PayScale [5]):

• 平均的な全体的なデータ エンジニア → $92,519
• 平均的なエ​​ントリーレベルのデータ エンジニア → $77,350 （1年）
• 平均的な初期キャリア データ エンジニア → $87,851 （1〜4年）
• 平均的な中堅データ エンジニア → $103,467 （5〜9年）
• 平均的な経験豊富なデータ エンジニア → $117,918 （10〜19年）

これらの数字に同意しますか?

いいえ。

私は、各肩書を少なくとも XNUMX 回は変更する必要があると考えています。同様に、初任者の給与は、住んでいる場所に応じて中堅または経験豊富なデータ エンジニアの給与であるべきです。それでは、特定の場所の平均について詳しく見ていきましょう。

• ニューヨーク、ニューヨーク → $104,615
• ワシントン州シアトル → $105,076
• カリフォルニア州サンフランシスコ → $123,859
• テキサス州オースティン → $96,290

これらの都市の平均は、全体の平均よりも意味があります。 最も興味深いのはサンフランシスコとの違いですが、それでも生活費が信じられないほど高いため、予想通りです。

次に、これらの都市の具体的なスキルを見てみましょう。

• ニューヨーク、ニューヨーク + スカラ → $121,755
• ワシントン州シアトル + ビッグデータ分析 → $107,442
• カリフォルニア州サンフランシスコ+ Apache Hadoop スキル → $123,672
• テキサス州オースティン + アマゾン ウェブ サービス (AWS）→ $97,436

これらすべての給与のうち、サンフランシスコ市ではスキルを追加すると給与が減少しました。この声明は、パーソナライズされたレポートを検討する際には、XNUMX つだけではなくすべてのスキルを追加する必要がある可能性があることを繰り返し示しています。 ニューヨークでは Scala で最大の飛躍が見られました。Scala は素晴らしいスキルであり、習得するのが非常に難しいため、個人的にはこれに同意します。

まとめ

 
 
給与には、増減する可能性のあるいくつかの特性があります。 経験年数、場所という XNUMX つの要素についてお話しました (シティ）とスキル。 面接自体、履歴書自体、交渉スキル、ボーナス、株式、教育、資格などを含むがこれらに限定されない、考慮すべき要素は他にもあります。

要約すると、データ サイエンティストとデータ エンジニアの給与に関する重要なポイントは次のとおりです。

私の記事が興味深く、役に立つと思っていただければ幸いです。 これらの給与比較に同意するか反対する場合は、お気軽に以下にコメントしてください。 なぜ、あるいはなぜそうではないのでしょうか？ 給与に関して他に指摘すべき重要な要素は何だと思いますか? これらは確かにさらに明確にすることができますが、データ サイエンティストとデータ エンジニアの給与の違いについて少しでも理解できれば幸いです。

最後に、もう一度同じ質問をしますが、特に都市が給与を決定する大きな要素である場合、遠隔地での勤務が給与にどのような影響を与えると思いますか?

読んでくれてありがとう！

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また、機械学習エンジニアの給与とデータサイエンティストの給与について議論した同様の記事も書きました。 こちら [6]、およびデータサイエンティストとデータアナリストの給与の違い こちら [7]。 この記事では、それぞれの給与の同様の特徴を概説し、強調表示します。 これらの記事の両方で、これらは私の給与ではなく、PayScale や他の実際のデータ サイエンティスト、データ エンジニア、データ アナリスト、機械学習エンジニアによって報告されていることに注意してください。 したがって、これらの記事は実際のデータに関する議論であり、ロールの構成要素をよりよく理解することを目的としています (一般に）、一定の要因に基づいて給与額が増減する。

繰り返しになりますが、この給与データは PayScale から収集されており、より具体的な見積もりが必要な場合は、 給与調査 [8]。

参考文献

 
 
[1]写真提供 ライアンキンタル on Unsplash（2019）

[2]写真提供 コペルニコ on Unsplash（2020）

[3] ペイスケール、 データサイエンティストの給与（2021）

[4]写真提供 フォティス・フォトプロス on Unsplash（2018）

[5] ペイスケール、 データエンジニアの給与（2021）

[6] M.プシビラ、 データサイエンティストと機械学習エンジニアの給与（2021）

[7] M. プシビラ データサイエンティストとデータアナリストの給与（2021）

[8] ペイスケール、 PayScale給与調査（2021）

 
バイオ： マシューPrzybyla Favor Delivery のシニア データ サイエンティストであり、特にデータ サイエンスのフリーランスのテクニカル ライターです。

元の。 許可を得て転載。

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