Tiết lộ lương của Data Scientist

Lương của Data Scientist: Hình ảnh dữ liệu.Về mức độ phổ biến, khoa học dữ liệu đang chứng tỏ là một con đường sự nghiệp ngày càng phát triển. Các nhà khoa học dữ liệu (data scientist) là cần có trên khắp thế giới, cho các nhiệm vụ khác nhau và trong các công ty khác nhau. Các chuyên gia thuộc chuyên ngành này thường được coi là thành viên thiết yếu của đội. Cách nhìn của họ cung cấp giúp công ty hiểu được cả ưu điểm và khuyết điểm của mình, từ đó cung cấp dịch vụ tốt hơn và tối ưu hơn cho cơ sở khách hàng của mình.

Với mối quan tâm đến con đường sự nghiệp này đang trên đà tăng trưởng, ngoài việc tìm hiểu data scientist là gì, một trong những câu hỏi chính mà mọi người đặt ra là liên quan đến mức lương của data scientist. Một người đang tìm cách nghiên cứu chủ đề này, mong đợi nhận gì từ với mức lương ổn định về khoa học dữ liệu?

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đề cập đến tất cả các khía cạnh khác nhau của câu hỏi này và giải quyết chúng phù hợp.

Kỹ năng tạo nên sự khác biệt!

Không phải tất cả mọi người muốn làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và kiếm được mức lương khoa học dữ liệu hậu hĩnh đều tốt nghiệp đại học với bằng cấp cụ thể này. Chúng ta có thể đã biết data scientist là gì và họ làm những gì. Nhưng như tôi đã đề cập ở phần đầu, có một số chuyên ngành khác, khi bạn đã thành thạo và tốt nghiệp từ đó, sẽ cho phép bạn làm việc trong lĩnh vực liên quan đến khoa học dữ liệu.

Hãy ghi nhớ điều đó, điều này chỉ có ý nghĩa khi những người đang tìm kiếm một công việc như một nhà khoa học dữ liệu thường mang lại những điểm mạnh khác nhau. Một số giỏi hơn trong việc tổ chức và phân đoạn dữ liệu, một số khác - xác định các tập dữ liệu và các biến. Đó là lý do tại sao có khả năng khác nhau mức lương của nhà khoa học dữ liệu sẽ không giống nhau - điều này khiến việc lấy ra cái gọi là mức trung bình ổn định sẽ hơi khó.

Tuy nhiên, trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ chỉ nói và thảo luận về ba nhóm kỹ năng chính ảnh hưởng đến phiếu lương của data scientist - người mới bắt đầu (mới vào nghề), nhà khoa học dữ liệu ít kinh nghiệm hơncó nhiều kinh nghiệm.

Tôi sẽ nói sơ qua về ba nhóm người này - điều này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về yếu tố xác định từng nhóm và mức lương của data scientist mà bạn có thể mong đợi nếu bạn xác định đây là con đường sự nghiệp của mình.

Data Scientist trình độ mới vào nghề (mới bắt đầu)

Đi từ đầu, chúng ta có các nhà khoa học dữ liệu mới vào nghề.

Nhóm người mới bắt đầu quan tâm đến khoa học dữ liệu này thường bị bỏ qua khi nói về mức lương. Tuy nhiên, nhà khoa học dữ liệu cấp đầu vào cũng là một nhân tố ảnh hưởng đến mức lương trung bình cho nghề này, vì vậy việc thảo luận về nó không kém phần quan trọng.

Ví dụ: một nhà khoa học dữ liệu cấp đầu vào là một người vừa mới tốt nghiệp đại học và bắt đầu tìm việc. Những người này có xu hướng hoàn toàn không có kinh nghiệm trong lĩnh vực này (ngoài việc có lẽ đã có một số công việc thực hành dưới hình thức bài tập ở trường đại học) và đang tìm kiếm công việc ổn định đầu tiên của họ.

Không cần phải nói, khi liên quan đến lương của data scientist, những người này kiếm được ít nhất. Mục tiêu và trọng tâm của họ (và nên là như vậy!) là tập trung vào kinh nghiệm học tập và rèn luyện kỹ năng. Rất nhiều công ty thuê các nhà khoa học dữ liệu mới bắt đầu và tân binh data scientist và cung cấp cho họ chương trình đào tạo dựa theo công ty và sự chuẩn bị chính thức cho công việc. Chắc chắn, điều này có nghĩa là mức lương thấp hơn, nhưng điều đó chỉ bình thường khi bạn mới bắt đầu.

Data Scientist ít kinh nghiệm (Junior)

Các nhà khoa học dữ liệu ít kinh nghiệm là nhóm người có thể được coi là “mặc định” mà mọi người nói đến mỗi khi chủ đề về lương của data scientist xuất hiện. Họ là kiểu nhà khoa học dữ liệu phổ biến nhất mà bạn có thể gặp.

Những người này đã có một số kinh nghiệm trong lĩnh vực này. Họ thường là những người làm lâu năm trong một công ty duy nhất. Điều này có nghĩa là họ đã chọn con đường sự nghiệp của mình và bắt đầu leo lên bậc thang về cả kinh nghiệm và lương của khoa học dữ liệu.

Mặt khác, không phải tất cả các nhà khoa học dữ liệu cơ sở đều đã có công việc ổn định - đó không nhất thiết là đặc điểm xác định chính. Họ có thể đang tìm kiếm những công việc lặt vặt đây đó. Mặc dù phải thừa nhận rằng, nó không hề dễ dàng như vậy trong lĩnh vực chuyên môn này. Tuy nhiên, có một điều chắc chắn - họ đã biết những gì họ đang làm và thông thường, không cần bất kỳ sự ràng buộc nào.

Họ thường được tham khảo khi mọi người nói về mức lương của data scientist trung bình. Nhìn thấy rằng họ kiếm được nhiều hơn mức lương của người mới vào ngành khoa học dữ liệu, nhưng ít hơn mức lương của data scientist nhiều kinh nghiệm hơn, điều này nghe có lý, phải không? Vâng, không nhất thiết là như vậy.

Có điều là, phân loại "ít kinh nghiệm" của các nhà khoa học dữ liệu bao gồm một nhóm người rất rộng. Bạn có thể “vừa mới gia nhập” nhóm này và vẫn đang học các bí kíp, hoặc bạn đã có thể “trở thành một chiến binh kỳ cựu” và “đang từng bước" trở thành nhà khoa học dữ liệu cấp cao. Tôi đang sử dụng dấu ngoặc kép vì những chuyển đổi này là tùy ý và phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau. Đương nhiên, hai người này sẽ nhận được mức lương rất khác nhau, mặc dù về nghĩa đen họ thuộc cùng một nhóm kỹ năng.

Data Scientist nhiều kinh nghiệm (Senior)

Cuối cùng, chúng ta có các nhà khoa học dữ liệu nhiều kinh nghiệm (cấp cao) - một số chuyên gia tận tâm nhất trong lĩnh vực này.

Các nhà khoa học dữ liệu nhiều kinh nghiệm là những người đã cống hiến cả đời cho nghề này. Họ thường làm việc cho cùng một công ty trong nhiều năm và là một số nhân sự thiết yếu của đội.

Nếu mức lương của data scientist cấp đầu vào đại diện cho số tiền thấp nhất có thể mà bạn có thể kiếm được khi tham gia vào lĩnh vực khoa học dữ liệu, thì mức lương của data scientist cấp cao là mức lương mà bạn nên hướng tới. Những người này kiếm được mức lương cao nhất trong số tất cả các đồng nghiệp cùng nghề với họ.

Hãy nói về các con số

Giờ chúng ta đã xác định tất cả các nhóm chính nhà khoa học dữ liệu, cuối cùng chúng ta hãy chuyển sang chủ đề chính của hướng dẫn này - lương của data scientist. Tôi sẽ cho bạn biết mỗi nhóm này kiếm được bao nhiêu ở Hoa Kỳ và sau đó (để so sánh) chúng ta sẽ xem xét ở châu Âu.

Data Scientist trình độ mới vào kiếm được bao nhiêu?

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

Lương của Data Scientist: Biểu đồ lương mới vào.

Theo ZipRecruiter, mức lương hàng năm của trình độ khoa học dữ liệu mới vào được ước tính là 69.000 đô la. Điều này có nghĩa là một nhà khoa học dữ liệu mới bắt đầu kiếm được 5750$ mỗi tháng.

Phải thừa nhận rằng chúng ta không nói nó thấp chút nào.

Nếu chúng ta tiếp tục xem xét rằng thu nhập trung bình cá nhân của một công nhân ở Mỹ nằm trong khoảng 3500$, thì con số này có vẻ khá sốc. Tuy nhiên, nó giải thích mối quan tâm ngày càng tăng lên trong lĩnh vực này. Hơn nữa, đó là một con đường sự nghiệp đòi hỏi sự cống hiến và học tập nhiều dẫn đến mức lương cao hơn mức trung bình.

Data Scientist ít kinh nghiệm kiếm được bao nhiêu?

Theo Glassdoor, mức lương của data scientist ít kinh nghiệm hơn trung bình nên ở mức 121.000$, hoặc hơn 10.000$ mỗi tháng. Sự thật mà nói, những con số này có vẻ khá điên rồ, đặc biệt là khi bạn so sánh chúng với mức lương trung bình tổng thể ở Mỹ.

Lương của Data Scientist: Lương (Junior).Tuy nhiên, bạn nên nhớ rằng những con số này tương đối lệch - một nhà khoa học dữ liệu ít kinh nghiệm hơn có thể mong đợi có mức lương của data scientist cao hơn và thấp hơn hơn - tất cả phụ thuộc vào công ty, trình độ kỹ năng, số lượng công việc, v.v...

Udacity Review Logo
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
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

Data Scientist nhiều kinh nghiệm kiếm được bao nhiêu?

Như tôi đã nói trước đó, thu nhập của nhà khoa học dữ liệu nhiều kinh nghiệm (đương nhiên) là cao nhất trong số đó. Nhưng cao đến mức nào?

Glassdoor tuyên bố rằng một nhà khoa học dữ liệu cấp cao có thể kiếm được khoảng 162.000$ hàng năm, hoặc 13.500$ hàng tháng. Con số này có vẻ dao động, đặc biệt là khi so sánh với mức lương của data scientist mới vào nghề (nhỏ hơn hai lần!).

Lương của Data Scientist: Lương Senior.Tuy nhiên, để đạt được số tiền này, một người sẽ phải dành cả cuộc đời của mình để học hỏi, nghiên cứu và hoàn thiện các kỹ năng của mình trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Trong hoàn cảnh này, tiền lương dường như rất có ý nghĩa.

Mỹ so với châu Âu

Giờ chúng ta đã nói về mức lương của data scientist ở các nhóm chính khác nhau ở Hoa Kỳ, hãy chuyển sang Châu Âu. Chúng ta sẽ xem xét mức lương của data scientist trung bình mà bạn có thể mong đợi kiếm được ở một số quốc gia châu Âu, sau đó so sánh với mức lương của data scientist trung bình ở Hoa Kỳ.

Lương của Data Scientist: So sánh Mỹ & Châu Âu.

Theo DataCareer, các quốc gia châu Âu tốt nhất để làm việc với tư cách là nhà khoa học dữ liệu (chỉ dựa trên mức lương) lần lượt là Thụy Sĩ, Đức và Anh. Cả nhà khoa học dữ liệu ít kinh nghiệm và nhiều kinh nghiệm đều có thể mong đợi kiếm được nhiều tiền nhất ở những quốc gia này (có lẽ ngoại trừ các nhà khoa học dữ liệu cấp cao ở Vương quốc Anh - mức lương của quốc gia dành cho nhóm chuyên gia này tương đương với mức lương của Hà Lan).

So sánh Thụy Sĩ (là quốc gia trả lương cho nhà khoa học dữ liệu cao nhất ở châu Âu) với Mỹ, có thể rút ra một số kết luận thú vị. Mặc dù các nhà khoa học dữ liệu cấp cao kiếm được hơn 100.000 đô la mỗi năm ở cả hai quốc gia này, nhưng có thể nhận thấy sự khác biệt lớn ở cả nhóm cấp cao và ít kinh nghiệm hơn. Các nhà khoa học dữ liệu cấp cao và ít kinh nghiệm hơn tạo ra thu nhập lớn hơn đáng kể ở Mỹ khi so sánh với Thụy Sĩ (và đến lượt các nước châu Âu khác).

Không hết nhu cầu ngay

Với tất cả những thông tin được cung cấp ở trên, bạn biết data scientist là gì và bạn có thể nghĩ: chắc chắn, mức lương của data scientist là rất tốt, nhưng liệu có đáng để bắt đầu theo học chuyên ngành này không? Và câu trả lời mà bạn thường nhận được nhất sẽ là .

Có một lý do rất đơn giản giải thích tại sao các nhà khoa học dữ liệu không chỉ cần thiết trong một thời gian dài sắp tới mà còn là lý do tại sao nhu cầu tuyển dụng data scientist thậm chí có thể tiếp tục tăng. Như tôi đã đề cập trước đó, các nhà khoa học dữ liệu thường được coi là những thành viên thiết yếu của nhóm. Theo một cách nào đó, nghiên cứu của họ và cái nhìn sâu sắc họ cung cấp quyết định tốc độ và hướng đi của công ty.

Đó là lý do tại sao, các nhà khoa học dữ liệu là một số người quan trọng nhất đối với sự thành công của bất kỳ công ty lớn nào. Nghề này hoàn toàn không có khả năng trải qua một thời kỳ không có nhu cầu về các chuyên gia được đào tạo chuyên sâu trong lĩnh vực này. Ít nhất là nhu cầu tuyển dụng data scientist không hề thấp.

Tóm gọn và Kết luận

Đến lúc này trong hướng dẫn về lương của data scientist, bạn sẽ có một ý tưởng khá tốt về từng mức lương của nhà khoa học dữ liệu khác nhau như thế nào. Để chắc chắn rằng thông tin được nắm rõ, hãy cùng tóm tắt nhanh.

Có ba loại nhóm kỹ năng chính khi nói đến các nhà khoa học dữ liệu - người mới bắt đầu (mới vào nghề), ít kinh nghiệm và nhiều kinh nghiệm. Mỗi nhóm này có những đặc điểm riêng biệt, có thể phân biệt được.

Xét về mọi mặt, một nhà khoa học dữ liệu (bất kể trình độ kỹ năng của họ) kiếm được mức lương cao ngất ngưởng 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 cấp độ đầu vào của ngành khoa học dữ liệu, thì mức lương đó vẫn cao hơn mức trung bình.

Các nhà khoa học dữ liệu cũng có mức lương cao ở châu Âu, nhưng họ lại thấp so với ở Mỹ. Đương nhiên, có những yếu tố khác nhau cần xem xét khi so sánh hai khu vực, trong đó nổi bật nhất là thu nhập trung bình hàng năm của mỗi quốc gia được đề cập.

Nói chung, các nhà khoa học dữ liệu cần thiết hơn bao giờ hết - họ xác định xu hướng và mẫu, xác định bộ dữ liệu, các biến, giúp truyền đạt thông tin theo chuỗi lệnh và còn làm được nhiều hơn thế! Họ thực sự là tài sản quý giá cho bất kỳ đội ngũ thành công nào. Đó là lý do nhu cầu tuyển dụng data scientist ngày càng cao.

Chúng ta đã đến phần cuối của hướng dẫn “Lương của data scientist”. Tôi hy vọng thông tin hữu ích cho bạn! Nếu bạn đang cố gắng kiếm một công việc như một nhà khoa học dữ liệu, đừng bỏ cuộc! Như bạn có thể nói từ bài viết này, nhịp điệu hối hả chắc chắn là 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!

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