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O Reilly2016数据科学从业者薪酬报告
2016-09-22
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O'Reilly 近日发布了数据科学从业者薪酬报告(2016 Data Science Salary Survey),来自45个国家的超过900位各行业的人士参与了调查,这份调查通过64题的在线问卷收集数据,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,下面CDA编译团队带大家来简单回顾这篇报告。

整体目录如下:


主要结果如下:

· Python和Spark是对薪资贡献最大的工具。

· 编码最多的人赚得也最多。

· SQL,Excel,R和Python是最普遍的工具。

· 参加会议最多的人赚得最多。

· 干同样的活,女性挣的比男性少。

· 美国全国GDP和各州GDP现已代替了薪资地理分布(不是用于直接评估,而是模型的附加输入)。 工具使用和任务使用最显著的区别在于有些人主要使用 Excel,SQL 和少数闭源工具,而有些人则更多地使用开源工具,用于编码的时间也更多。

· R的使用不存在这一区别:即使有些人很少编码但使用很多开源工具,他们依然会用 R。

· 二级区分出现在编码这一部分——将更年轻的、重度依赖 Python 的数据科学家/分析师群体和经验更丰富的数据科学家 /工程师群体分割开来,后者倾向于使用大量工具,薪资也最高。

各薪资水平段的受访者比例:


世界区域的受访人员比例及薪资分布:


每周工作时长:

52%的人员周工作时间在40小时以上,其中周工作时间在51-55小时的薪资中位数最高。


受访者的行业分布:

排名靠前的分别有:咨询行业、软件服务、零售电商、银行、金融业、医疗/卫生


对应行业的薪资中位数:

传统的银行/金融对应薪资中位数为10w美金。


职位及薪资分布:


受访人群中使用量最多的工具是:Excel和SQL,其次是R(57%)和Python(54%)



编程语言以及对应的薪资中位数:


更多有趣的调查结果和结论,可以下载原版英文报告或者由CDA数据科学志愿者团队合作编译的中文版报告。

本中文版报告由CDA数据分析师依据O’Reilly的DATA SCIENCE SALARY SURVEY独家翻译制作,交流使用,请勿商用,转载请联系邮箱:zhoulei@cda.cn

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O'Reilly2016数据科学从业者薪酬报告下载方式如下:

1.扫码关注CDA人才服务公众号:OfferHere猎头(ID:cda_job)

2.在OfferHere公众号内回复关键词报告即可下载中英文报告。



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