O’Reilly 近日發(fā)布了數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者薪酬報(bào)告(2016 Data Science Salary Survey),分析了來自45個國家的近千份調(diào)查報(bào)告后,針對數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者使用的工具、薪酬待遇等問題進(jìn)行了詳細(xì)分析解讀,并從調(diào)查結(jié)果中得到一些有趣的結(jié)論。
比如,Python和Spark成為了對數(shù)據(jù)分析從業(yè)者薪酬貢獻(xiàn)最高的兩大工具;在所有的編程從業(yè)者中,每周編程時(shí)間越久的人薪水越高;SQL,Excel,R和Python成為了調(diào)查者中被使用頻度最高的工具。
在這份報(bào)告中,你可以找到以下亮點(diǎn)內(nèi)容:
按照國家地區(qū)來看,哪里的數(shù)據(jù)科學(xué)家薪酬最高?
對于薪酬貢獻(xiàn)最大、被使用頻度最高的相關(guān)工具是什么?
對薪酬貢獻(xiàn)最大的兩項(xiàng)活動是什么?
使用開源工具和商業(yè)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)從業(yè)者的薪水差別?
只使用Python和使用多種工具的從業(yè)者的薪酬差距?
根據(jù)調(diào)查結(jié)果,O’Reilly 發(fā)現(xiàn)了以下有趣的結(jié)論:
Python和Spark成為了對薪酬貢獻(xiàn)最高的兩大工具;
在所有的編程從業(yè)者中,每周編程時(shí)間最久的人薪水最高;
SQL,Excel,R和Python是被使用最頻繁的工具;
每周參加會議時(shí)長越高的的從業(yè)者,薪水越高;
從事同樣的工作,女性的薪水低于男性;
R語言是最“跨界”使用的工具,不怎么編程或者使用開源工具的從業(yè)者也會使用R;
*注:所有調(diào)查結(jié)果基于O’Reilly 的調(diào)查問卷回饋
報(bào)告作者John King、Roger Magoulas
數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者的薪酬水平
在所有接受調(diào)查的從業(yè)者中,基本薪酬的中數(shù)是$87k。
按照國家分布來看,亞洲、非洲數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者的薪酬中數(shù)最低,美國最高。
數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者的工作時(shí)長
超過85%接受調(diào)查的數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者,每周工作時(shí)長不低于40小時(shí)。
而薪酬中數(shù)并沒有隨工作時(shí)長一直上升,在51-55h出現(xiàn)了最高值。
數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者最愛的兩大工具:Excel和SQL
調(diào)查報(bào)告中,使用頻率最高的兩種工具是Excel和SQL,其次是R和Python。和去年相比,Excel的使用頻率從59%上升到了69%,R從52%上升到了57%。
超過90%的調(diào)查者反饋,他們會花一些時(shí)間寫代碼,80%的調(diào)查者使用Python,R還有Java中的一種,只有8%的調(diào)查者會同時(shí)使用這三種工具。
而不同的編程語言對從業(yè)者薪酬的貢獻(xiàn)也大不一樣。
看到這里的讀者也不要著急去學(xué)習(xí)最能“掙錢”的編程語言,O’Reilly貼心的提醒讀者,最重要的不是學(xué)習(xí)哪一種編程語言,而是真正找到能夠解決你問題的相關(guān)工具。
編程工具的學(xué)習(xí)順序
學(xué)習(xí)不同的編程工具也有一定的學(xué)習(xí)順序,以下是報(bào)告中建議的學(xué)習(xí)順序,如果你已經(jīng)在使用箭頭左側(cè)的工具,那么接下來可以考慮學(xué)習(xí)它緊鄰右側(cè)的下一個工具。
每周編程時(shí)間越長,薪水越高
通過相關(guān)分析,O’Reilly發(fā)現(xiàn),每周參加會議(meeting)時(shí)長和編程(coding)時(shí)長對數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者的薪水有比較大的影響。
其中,每周參會時(shí)間最長的從業(yè)者,薪水中數(shù)也越高。
每周編程時(shí)間與薪酬水平也呈現(xiàn)一定相關(guān)性,最高的薪水中數(shù)出現(xiàn)在每周編程4-8小時(shí)的人群,而最低的是那些完全不編程的人。顯然,編程是成為數(shù)據(jù)科學(xué)家必不可少的技能。
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