資料科學從業者，你要怎樣才能賺更多錢？

作為資料控的你內心肯定特別關注資料行業未來的賺錢能力，而知名計算機圖書出版商O’Reilly近日釋出的《2016資料科學從業者薪酬報告》就提供了答案。

▍報告要點

O’Reilly根據來自45個國家983位資料科學領域從業者填寫的調查問卷，完成了《2016資料科學從業者薪酬報告》（2016 Data Science Salary Survey）。報告內容主要回答了這些問題：

•哪個國家或地區的資料科學家可以獲得最高的薪酬？

•被調查者最常用的工具是什麼？哪種工具對薪酬的貢獻更大？

•性別差異以及討價還價的能力多大程度上會影響資料科學家的薪酬？

▍資料科學從業者薪酬水平差別大

報告顯示，接受調查的資料科學領域從業者薪酬中位數是87,000美元，相比去年的91,000美元有些微下降。

先不要急。其實出現這一現象的原因主要是，在參與調查的從業者中，來自美國以外的，還有30歲以下的佔比相對往年的更高了。

報告還調查了從業者們過去三年來的薪酬漲跌情況，超過八成的從業者們薪酬上漲。

不過從業者之間薪酬漲幅差別還是很大的，有11%的人三年來僅上漲了不到一成，但前6%人的薪酬卻直接翻了三倍。真是同人不同命。

那麼出現這種差別的原因是啥？

根據接受調查從業者的情況來看，影響薪酬水平高低的主要是下面這些要素。

▍以下這些都會影響到你的薪酬

首先，從業者所處的國家對資料科學從業者的薪酬有巨大的影響。報告表示，除了少數例外，從業者所在地的GDP水平差不多就能代表其薪酬水平。

美國的薪酬水平最高，六成接受調查的從業者來自美國，他們的薪酬中位數是106,000美元，比樣本整體中位數高出1/5。

而亞洲與非洲的薪酬水平則最低。

第二個影響從業者薪酬水平的要素是性別。在工作角色與技能等其餘變數都一樣的情況下，女性從業者賺得比男性要少。從接受調查的從業者情況來看，女性薪酬的中位數比男性要少10,000美元。

報告顯示，其餘影響到薪酬的要素還有從業者的工作經驗、年齡以及所處行業：

•每增加一年工作經驗，薪酬平均會增長2000-2500美元。

•在60歲之前，年齡越大，薪酬就會越高。

•從所處行業來看，提供雲服務的薪酬最高，而教育行業的薪酬最低。

▍開更多會，能寫程式碼，薪酬會更高

報告顯示，開會時間越長的人賺得越多。但這並不能保證開會時長與收入之間必然的因果關係：如果你安排了一堆會議，卻不改變工作期間的其他方面，那麼你將很難提高你的收入。

從寫程式碼的時長來看，收入中位數最高的是每週寫程式碼4-8小時的小組，收入最低的是完全不寫程式碼的。值得注意的是，今年只有8%的人表示他們從不寫程式碼，而去年有20%。可見寫程式碼已經是資料科學家不可或缺的一部分工作。

▍學習不同語言收入差別很大，選擇要謹慎

SQL、Excel、R以及Python是使用最為普遍的幾個工具；而Python跟Spark是對從業者薪酬貢獻最大的兩個工具。

根據調查結果形成的這張圖能夠很好地估算擁有不同計算機語言能力組合的人掙錢能力的差距，但報告也提示：最好不要依據它來決定你接下去需要學習哪種語言。

你需要關注的問題是：哪種語言能幫你完成你的工作？

比如，如果你所需要分析的資料量都不足以填滿你的本地記憶體，那麼學習操作分散式計算的語言就不能夠幫助你漲薪。

報告給你提供了下面幾個序列的學習套路：

你還需要知道：

1.學習了一個序列的前幾種語言後，學習者通常會繼續學習這一個序列後面的語言；

2.學習者按照序列進階到下一種語言，漲薪幅度將高於他進階到其他種類的語言。

來源：DT財經

附：2016資料科學從業者薪酬報告