🚨 Time is Running Out: Reserve Your Spot in the Lucky Draw & Claim Rewards! START NOW
Mức lương của một Data Scientist

data-scientist-salary

Với sự phổ biến hiện nay, khoa học dữ liệu (data science) đang chứng tỏ là một con đường sự nghiệp ngày càng phát triển. Các data scientist (nhà khoa học dữ liệu) đang rất cần thiết trên toàn thế giới với những vai trò khác nhau ở các công ty khác nhau. Chuyên gia của chuyên ngành này thường được coi là thành viên thiết yếu của nhóm. Những cái nhìn sâu sắc, am hiểu tường tận của họ giúp công ty nắm được cả ưu điểm và khuyết điểm của mình, sau đó cung cấp dịch vụ tốt hơn và tối ưu hơn cho khách hàng của mình.

Với sự phát triển không ngừng nên mức độ quan tâm đến con đường sự nghiệp này là rất cao, và một trong những vấn đề chính mà nhiều người muốn biết đó là mức lương của một data scientist. Vậy, một người muốn theo học về khoa học dữ liệu thì cần phải làm gì để có được data science salary ổn định?

Trong bài viết tìm hiểu về mức lương của một data scientist này, chúng tôi sẽ đề cập đến tất cả các khía cạnh khác nhau và có câu trả lời thỏa đáng.

Kỹ năng tạo nên sự khác biệt!

Không phải ai cũng muốn làm việc trong lĩnh vực data science (khoa học dữ liệu) và kiếm được mức lương của một data scientist tuyệt vời sau khi tốt nghiệp và có tấm bằng trong tay. Như tôi đã đề cập lúc đầu, có một vài chuyên ngành khác, một khi đã thành thạo và tốt nghiệp, sẽ cho phép bạn làm việc trong lĩnh vực liên quan đến khoa học dữ liệu (data science).

Điều đó có nghĩa rằng những người đang muốn trở thành một data scientist thường mang đến những điểm mạnh khác nhau tới công việc này. Một số người làm tốt hơn trong việc tổ chức và phân đoạn dữ liệu, một số khác lại có năng lực trong việc xác định các tập dữ liệu và biến. Đó là lý do tại sao có khá nhiều người với khả năng khác nhau đều có thể trở thành một data scientist - điều này khiến cho việc rút ra một mức lương trung bình ổn định là hơi khó khăn.

Tuy nhiên, trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ chỉ nói và thảo luận về ba nhóm kỹ năng chính tác động đến mức lương của data scientist - beginner/entry-level (người mới bắt đầu) , junior (có chút kinh nghiệm) và senior (kinh nghiệm lâu năm) data scientists để hiểu rõ hơn data scientist là gì.

Tôi sẽ lướt qua ba nhóm người này nhanh - điều này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn định nghĩa từng nhóm và mức lương của data scientist có thể mong đợi nếu dự định chọn đây là con đường sự nghiệp.

Data Scientist mới bắt đầu (người mới bắt đầu)

Bây giờ, chúng ta hãy bắt đầu với những data scientist ở trình độ cơ bản.

Nhóm người mới bắt đầu quan tâm đến khoa học dữ liệu này thường bị bỏ qua khi nói về mức lương. Tuy nhiên, những data scientist mới bắt đầu cũng là một điều tác động đến mức lương trung bình cho nghề này nên cũng rất quan trọng để thảo luận tới.

Ví dụ, một data scientist mới bắt đầu là người vừa mới tốt nghiệp đại học và đã bắt đầu tìm kiếm việc làm. Những người này thường chưa có kinh nghiệm trong lĩnh vực data science  (cùng lắm là một số công việc thực hành dưới dạng bài tập đại học) và đang tìm kiếm công việc ổn định đầu tiên cho mình.

Trên thực tế, khi nói đến câu hỏi về mức lương của một data scientist, những người này có thu nhập ít nhất. Bởi vì mục tiêu và trọng tâm của họ lúc này là (và nên là!) trau dồi kinh nghiệm học tập và rèn luyện kỹ năng. Rất nhiều công ty tuyển dụng data scientist mới bắt đầu (tân binh) để đào tạo những điều căn bản của công ty và chuẩn bị chính thức cho công việc. Chắc chắn, điều này có nghĩa mức lương nhận được sẽ thấp hơn, nhưng đó lại là điều bình thường khi bạn mới bắt đầu.

Data Scientist có chút kinh nghiệm

Những junior data scientist (data scientist mới vào nghề, có ít kinh nghiệm) là nhóm người coi là “mặc định” được nói về bất cứ khi nào chủ đề là tiền lương. Họ là loại data scientist phổ biến nhất mà bạn có thể gặp phải.

Những người này đã có một chút kinh nghiệm về data science. Họ sẽ thường chọn một công ty duy nhất để gắn bó lâu dài. Điều này có nghĩa là họ đã xác định con đường sự nghiệp chính xác của mình và đã bắt đầu học hỏi để tích lũy kinh nghiệm, thăng tiến và tăng data science salary.

Mặt khác, không phải tất cả các data scientist mới vào nghề đều có công việc ổn định - họ cũng không nhất thiết phải xác định là làm cố định tại một chỗ. Họ có thể tìm kiếm công việc mới lạ ở đâu đó mà họ muốn. Mặc dù, nó không phải là dễ dàng trong lĩnh vực chuyên môn này. Tuy nhiên, một điều chắc chắn rằng họ biết mình đang làm gì, cho nên họ không cần phải nắm đằng chuôi bất kỳ công việc gì.

Mức lương trung bình của data scientist thường được lấy ra làm mẫu tham chiếu. Có thể thấy những data scientist ít kinh nghiệm sẽ có được mức lương nhiều hơn những data scientist mới bắt đầu, nhưng ít hơn mức lương của data scientist có nhiều kinh nghiệm. Điều này nghe có vẻ hợp lý đúng không nào? Nhưng thực chất cũng không hẳn như vậy.

Điều đáng nói là, các nhà khoa học dữ liệu “có chút kinh nghiệm” (junior) là nhóm người rất đông. Bạn có thể “vừa gia nhập” vào nhóm này và vẫn có thể đang học những nơi khác, hoặc bạn có thể là “một người kỳ cựu” và “trên con đường” trở thành một data scientist nhiều kinh nghiệm. Tôi đang sử dụng dấu ngoặc kép vì chúng cũng có thể phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau. Đương nhiên, hai người này sẽ nhận được mức lương rất khác nhau, mặc dù về mặt kỹ thuật họ thuộc cùng một nhóm kỹ năng.

So sánh Nền tảng học online Bên cạnh các nền tảng khác

Bạn có biết?

Bạn đã bao giờ băn khoăn nền tảng học online nào tốt nhất cho sự nghiệp của bạn chưa?

Xem & so sánh TOP nền tảng học online cạnh nhau

Data Scientist nhiều kinh nghiệm

Cuối cùng, chúng ta sẽ nói về các data scientist có nhiều kinh nghiệm (senior data scientist) - một số chuyên gia tận tâm nhất trong lĩnh vực này.

Những data scientist có nhiều kinh nghiệm là những người đã cống hiến sức lực và cả thanh xuân cho công việc này. Họ thường làm việc tại một công ty trong nhiều năm và là nhân sự thiết yếu, quan trọng của nhóm.

Mức lương của data scientist mới bắt đầu sẽ là mức thấp nhất mà bạn có thể kiếm được khi tham gia vào lĩnh vực khoa học dữ liệu này. Mức lương của data scientist giàu kinh nghiệm là mục tiêu mà bạn nên hướng tới. Những người này còn có thể kiếm được số tiền lớn nhất trong số tất cả các đồng nghiệp cùng nghề.

Mức lương cụ thể

Sau khi đã xác định tất cả các nhóm của data scientist chính để hiểu rõ hơn data scientist là gì. Bây giờ, chúng ta hãy chuyển sang chủ đề chính của hướng dẫn này - data science salary. Tôi sẽ cho bạn biết mỗi nhóm người này kiếm được bao nhiêu ở Mỹ và sau đó (để so sánh) chúng ta sẽ xem xét đến ở châu Âu.

Thu nhập của Data Scientist mới bắt đầu là bao nhiêu?

Như tôi đã đề cập trước đó, mức lương của data scientist mới bắt đầu là mức thấp nhất trong số tất cả các nhóm. Nhưng chúng ta đang nói về mức độ thấp như thế nào?

data-scientist-salary

Theo ZipRecruiter, mức lương data science cho người mới bắt đầu hàng năm được ước tính là 69.000 đô la và có nghĩa là họ kiếm được $ 5750 mỗi tháng.

Phải thừa nhận rằng, chúng cũng không hề thấp chút nào.

Nếu xét với thu nhập cá nhân trung bình của một công nhân ở Mỹ nằm trong khoảng 3500 đô la, con số này có vẻ khá sốc. Tuy nhiên, bởi vì đây là một lĩnh vực có tiềm năng, được nhiều sự quan tâm. Hơn nữa, nó là một con đường sự nghiệp đòi hỏi rất nhiều sự cống hiến và học tập nên mức lương kiếm được sẽ cao hơn mức thu nhập trung bình.

Thu nhập của Data Scientist có ít kinh nghiệm là bao nhiêu?

Theo Glassdoor, mức lương trung bình của một data scientist mới vào nghề là khoảng 121.000 đô la, hoặc hơn 10.000 đô la mỗi tháng. Sự thật mà nói, đây là con số khá điên rồ, đặc biệt là khi so với mức lương trung bình ở Mỹ.

data-scientist-salary

Tuy nhiên, những con số này cũng chỉ là tương đối mà thôi - một data scientist có ít kinh nghiệm có thể kiếm được nhiều hơn hoặc ít hơn - tất cả phụ thuộc vào công ty, kỹ năng và khối lượng công việc đảm nhiệm.

Udacity Review Logo
Ưu điểm
  • Dễ sử dụng
  • Cung cấp nội dung chất lượng
  • Minh bạch giá cả
Tính năng chính
  • Chứng chỉ miễn phí sau hoàn thành
  • Tập trung vào các kỹ năng khoa học dữ liệu
  • Thời gian học tập linh hoạt
Udacity
Ưu điểm
  • Thiết kế đơn giản (không có thông tin không cần thiết)
  • Khóa học chất lượng cao (ngay cả khóa miễn phí)
  • Đa dạng tính năng
Tính năng chính
  • Chương trình nanodegree
  • Phù hợp với doanh nghiệp
  • Chứng chỉ hoàn thành trả phí
Udemy Logo
Ưu điểm
  • Đa dạng nhiều khóa học
  • Dễ điều hướng
  • Không có vấn đề kỹ thuật
Tính năng chính
  • Đa dạng nhiều khóa học
  • Chính sách hoàn tiền trong 30 ngày
  • Chứng chỉ hoàn thành miễn phí

Thu nhập của Data Scientist có nhiều kinh nghiệm là bao nhiêu?

Như tôi đã nói trước đó, data scientist có kinh nghiệm lâu năm có được thu nhập (tự nhiên) là cao nhất. Nhưng nó có thể cao đến mức nào?

Glassdoor công bố rằng một data scientist có nhiều kinh nghiệm có thể kiếm được khoảng 162.000 đô la hàng năm, tức là khoảng 13,500 đô la hàng tháng. Con số này có vẻ như bao trùm hơn hẳn - lớn hơn gấp 2 lần khi so với mức lương của data scientist mới bắt đầu.

data-scientist-salary

Tuy nhiên, để đạt được mức lương này, họ sẽ phải dành cả cuộc đời để học tập, nghiên cứu và hoàn thiện các kỹ năng của mình trong lĩnh vực data science. Với trường hợp này, mức lương dường như vậy được xem là rất đúng nghĩa.

Mỹ với châu Âu

Như vậy, chúng đã cùng nhau khám phá được mức lương cho tất cả các nhóm scientist chính khác nhau ở Mỹ. Bây giờ thì hãy cũng chuyển sang và đi đến Châu Âu. Chúng ta sẽ xem xét mức lương trung bình của data scientist có thể mong đợi để kiếm được ở một số quốc gia châu Âu, và sau đó so sánh với data scientist salary trung bình ở Mỹ.

data-scientist-salary

Theo DataCareer, các quốc gia tốt nhất ở châu Âu để làm data scientist (chỉ dựa trên mức lương) là Thụy Sĩ, Đức và Vương quốc Anh. Cả các data scientist có ít kinh nghiệm và có kinh nghiệm lâu năm đều có thể kiếm được nhiều tiền nhất ở các quốc gia này (ngoại trừ các data scientist có nhiều kinh nghiệm ở Anh - mức lương cho chuyên gia thuộc nhóm này tương đương với mức lương của họ tại Hà Lan).

So sánh Thụy Sĩ (là quốc gia trả lương cho data scientist cao nhất ở châu Âu) với Mỹ, một số kết luận thú vị có thể được rút ra. Mặc dù các data scientist có nhiều kinh nghiệm đều kiếm được hơn 100.000 đô la hàng năm ở cả hai quốc gia này, nhưng lại khác biệt lớn với các nhóm kinh nghiệm lâu năm và có ít kinh nghiệm. Họ có thu nhập ở Mỹ lớn hơn khá nhiều so sánh với ở Thụy Sĩ (và lần lượt các nước châu Âu khác).

Đừng đi quá xa với giá trị thật của Data Science

Với tất cả các thông tin được cung cấp ở trên, bạn có thể nghĩ: data scientist salary là tuyệt vời, vậy liệu ngành khoa học này có giá trị để riêng của nó để theo đuổi nghiên cứu hay không?. Và câu trả lời là .

Có một lý do rất đơn giản giải thích cho việc các data scientist không chỉ cần thiết trong một thời gian dài mà nhu cầu về các chuyên gia trong lĩnh vực này tiếp tục tăng. Như tôi đã đề cập ở trước, đó là bởi vì các data scientist thường được coi là thành viên thiết yếu của nhóm. Những nghiên cứu của họ cung cấp cái nhìn sâu sắc, chỉ ra tốc độ và hướng mà công ty thực hiện.

Đó là lý do tại sao, data scientist là một trong những người quan trọng nhất đối với sự thành công của bất kỳ công ty lớn nào. Sẽ không hề có công việc này hay sự tuyển dụng data scientist liên tục nếu như không có nhu cầu lớn về những chuyên gia đã được đào tạo trong lĩnh vực này.

Tóm tắt và kết luận

Chắc chắn trong hướng dẫn này, bạn sẽ có một ý tưởng khá hay về data scientist salary khác nhau. Chỉ cần chắc chắn rằng các thông tin có liên quan chặt chẽ với nhau, và giờ chúng tôi sẽ tóm tắt nhanh lại.

Data scientist là gì đã được làm rõ khi phân tích về ba loại nhóm kỹ năng chính - người mới bắt đầu (entry-level/beginner), người có ít kinh nghiệm (junior) và có kinh nghiệm lâu năm (senior). Mỗi nhóm này lại có những đặc điểm riêng biệt.

Tóm lại vấn đề rằng, một data scientist (bất kể trình độ kỹ năng của họ) kiếm được một mức lương lớn khi so sánh với thu nhập trung bình của một thành phố thuộc tầng lớp lao động ở Mỹ. Ngay cả khi chúng ta đang nói về mức lương của người mới bắt đầu, nó vẫn vượt lên trên mức trung bình.

Data scientist cũng có mức lương tuyệt vời ở châu Âu, nhưng có thua kém khi so với Mỹ. Đương nhiên, có nhiều yếu tố khác nhau khi so sánh hai khu vực, trong đó nổi bật nhất là thu nhập trung bình hàng năm của mỗi quốc gia.

Nói chung, data scientist là vô cùng cần thiết trong thế giới hiện nay - họ xác định xu hướng, mẫu, xác định bộ dữ liệu, biến, giúp truyền đạt thông tin đến chuỗi lệnh và nhiều hơn thế! Họ thực sự là tài sản quý giá cho bất kỳ đội ngũ thành công và những nhà tuyển dụng data scientist.

Như vậy, chúng tôi đã bật bí rõ về “data scientist salary” trong hướng dẫn này rồi. Hy vọng rằng thông tin này sẽ hữu ích cho bạn! Nếu bạn đang cố gắng để có được một công việc như một data scientist, đừng bỏ cuộc! Bạn có thể rút ra được sau bài viết này đó chính phần thưởng xứng đáng!

Để lại phản hồi chân thật của bạn

Hãy để lại ý kiến xác thực của bạn & giúp hàng nghìn người chọn được nền tảng học online tốt nhất. Tất cả phản hồi, dù tích cực hay tiêu cực, đều được chấp nhận miễn là chúng trung thực. Chúng tôi không công khai phản hồi thiên vị hoặc thư rác. Vì vậy, nếu bạn muốn chia sẻ kinh nghiệm, ý kiến hoặc đưa ra lời khuyên - phần này dành cho bạn!


TOP3 mã phiếu giảm giá phổ biến nhất

Đã xác thực

EXCLUSIVE 25% OFF

On DataCamp Subscriptions
Xếp hạng
5.0
Đã xác thực
Đã xác thực

UP TO 70% OFF

Personalized Udacity Discount
Xếp hạng
5.0

Câu hỏi thường gặp

Cách chọn trang khóa học trực tuyến nào để đánh giá như thế nào?

Chúng tôi chọn các nền tảng học online theo quy mô thị trường, mức độ phổ biến của chúng và quan trọng nhất là yêu cầu hoặc sở thích chung của người dùng để đọc các bài đánh giá MOOC chân thật về một số nền tảng học online nhất định.

Bạn cần nghiên cứu nhiều như thế nào trước khi viết đánh giá e-learning?

Các chuyên gia MOOC tận tâm của chúng tôi thực hiện nghiên cứu trong nhiều tuần - chỉ sau đó mới có thể nói rằng các đánh giá của họ về các khía cạnh khác nhau là cuối cùng và hoàn chỉnh. Mặc dù mất rất nhiều thời gian, nhưng đây là cách duy nhất chúng tôi có thể đảm bảo rằng tất cả các tính năng thiết yếu của nền tảng học online đều được thử nghiệm và kiểm tra và phán quyết dựa trên dữ liệu thực.

Khía cạnh nào là quan trọng nhất khi chọn nền tảng học online tốt nhất?

Sẽ không đúng nếu chỉ chọn một khía cạnh trong số lựa chọn: các ưu tiên phụ thuộc vào từng cá nhân, giá trị, mong muốn và mục tiêu của họ. Một tính năng quan trọng đối với một người có thể hoàn toàn không liên quan đến người kia. Nhưng dù sao, tất cả người dùng sẽ đồng ý rằng chất lượng tốt của tài liệu học tập là điều bắt buộc đối với các nền tảng học online.

Nền tảng đánh giá e-learning này khác với những cái khác như thế nào?

Mỗi nền tảng đánh giá MOOC là duy nhất và có các mục tiêu và giá trị riêng. Các bài đánh giá e-learning của chúng tôi là chân thực 100% và được viết sau khi thực hiện phân tích cẩn thận. Đó là mục tiêu mà rất nhiều trang đánh giá e-learning còn thiếu, vì vậy chúng tôi coi đó là siêu năng lực của mình!

Ngày
Giờ
Phút
Giây