
随着大数据时代的到来,数据分析与探勘成为科技显学,各行各业对于大数据的浓厚兴趣也直接反映在大数据人才的丰厚薪资中。
根据美国大数据及商业智能软体公司 SiSense 调查研究指出1,资讯分析相关人才起薪约为年薪 5.5 万美元,换句话说,相较美国大学毕业生平均年薪为 4.76 万美元,高出 7400 美元,而最高薪的数据科学家,平均年薪为 13.2 万美元,打败一大票科技公司的高阶工程师,而且这个差距还在继续拉大中。
以下根据 Payscale 所提供的职位基本年薪做参考,为大家整理了四个最常见的大数据人才工作内容以及薪资范围。
数据分析师
这个职位大概是最常见的,「数据分析师」指的是不同行业中,专门从事行业内数据蒐集、整理、分析,并依据这些数据做出研究、评估的专业人员。
这类职缺通常要求应徵者有数学、统计、或是电脑科学等的相关学位跟背景,最常见的工作技能要求是 SQL、R、SAS、Excel,以及随着需要处理的数据量日渐庞大,Hadoop 也被许多公司列为必备的基本条件之一。
美国地区数据科学家的年薪大约在 $36,139 到 $77,696 美元之间(约等于年薪台币 110 万到 240 万),中间值大约是 $51,224 美元(台币 160 万)。拥有统计分析、数据建模(Data modeling)以及 SAS 等技能的应徵者一般来说更有机会得到高薪。
数据科学家
被《哈佛商业评论》誉为「21 世纪最性感工作」的数据科学家可以说是数据分析师的进化版。
两者的分别可以从职称的不同看出端倪:数据「分析师」统计分析数据作为评估基准来设计行销方案时,数据「科学家」则是把心力放在设计分析数据的演算法,提出不同的理论来测试这些结论,最后建立统计模型来判断消费者行为、找出最关键的行为诱发因子。
因此数据科学家需要具备程式开发的能力,例如 Java 或 Python,而且对机器学习(Machine Learning)领域有所了解。
美国地区的数据科学家年薪大约落在 $63,192 到 $142,118 美元间,中间值是 $96,579 美元,几乎是数据分析师的两倍。
数据架构师
数据架构师要负责建立和维持公司数据储存的技术基准,策划硬体和软体的结构,确保数据储存系统可以支持未来的数据量和分析需求。
数据架构师通常拥有电脑科学学位,并且精通数据库相关知识,像是关联式数据库(Relational database)、数据仓储(Data warehouse)、以及分散式数据系统(Distributed storage system)等等。
美国地区数据架构师的薪资范围是 $65,928 到 $147,868 美元,中间值为 $105,581 美元,以目前的趋势来看,比起 SQL ,擅长 OracleDB 的人才较容易得到高薪。
首席资讯长
首席资讯长(简称 CIO)是负责企业内部资讯系统和资讯资源规划和整合的高级行政管理人员,简单来说,这个最资深、最高级的职位要担起所有数据策略相关的责任,
CIO 通常会管理一个大团队,团队中的资深数据分析师、数据科学家会直接与 CIO 呈报,最后的决策再由 CIO 上报给董事会员。由于担任 CIO 的人选必须拥有一定的经验,因此这个职位通常会由董事会直接指派。
美国的公司通常给 CIO 的薪水从 $81,226 起跳至 $269,033 美元不等,中间值是 $142,269 美元。
你可能也听过数据工程师(Data engineers)、大数据分析师(Big data analysits)、数据专家(Data expert or Data specialist)等等职称,不过基本上这些都可以归类到上述四个职位。虽然拥有不同的职称,但往往这些角色的职责范围经常互相重叠,端看各公司如何分配工作内容。
看完了以上的工作内容跟薪资,如果你也想成为炙手可热的大数据人才,不妨参考《成为大数据时代的精英学子:Big Data 的推荐好课!》,现在就开始努力吧!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29