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首頁(yè)精彩閱讀O Reilly2016數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者薪酬報(bào)告
O Reilly2016數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者薪酬報(bào)告
2016-09-22
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O'Reilly 近日發(fā)布了數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者薪酬報(bào)告（2016 Data Science Salary Survey），來(lái)自45個(gè)國(guó)家的超過(guò)900位各行業(yè)的人士參與了調(diào)查，這份調(diào)查通過(guò)64題的在線問(wèn)卷收集數(shù)據(jù)，針對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者使用的工具、薪酬待遇等問(wèn)題進(jìn)行了詳細(xì)分析解讀，下面CDA編譯團(tuán)隊(duì)帶大家來(lái)簡(jiǎn)單回顧這篇報(bào)告。

整體目錄如下：


主要結(jié)果如下：

· Python和Spark是對(duì)薪資貢獻(xiàn)最大的工具。

· 編碼最多的人賺得也最多。

· SQL，Excel，R和Python是最普遍的工具。

· 參加會(huì)議最多的人賺得最多。

· 干同樣的活，女性掙的比男性少。

· 美國(guó)全國(guó)GDP和各州GDP現(xiàn)已代替了薪資地理分布(不是用于直接評(píng)估，而是模型的附加輸入)。 工具使用和任務(wù)使用最顯著的區(qū)別在于有些人主要使用 Excel，SQL 和少數(shù)閉源工具，而有些人則更多地使用開(kāi)源工具，用于編碼的時(shí)間也更多。

· R的使用不存在這一區(qū)別：即使有些人很少編碼但使用很多開(kāi)源工具，他們依然會(huì)用 R。

· 二級(jí)區(qū)分出現(xiàn)在編碼這一部分——將更年輕的、重度依賴 Python 的數(shù)據(jù)科學(xué)家/分析師群體和經(jīng)驗(yàn)更豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家 /工程師群體分割開(kāi)來(lái)，后者傾向于使用大量工具，薪資也最高。

各薪資水平段的受訪者比例：


世界區(qū)域的受訪人員比例及薪資分布：


每周工作時(shí)長(zhǎng)：

52%的人員周工作時(shí)間在40小時(shí)以上，其中周工作時(shí)間在51-55小時(shí)的薪資中位數(shù)最高。


受訪者的行業(yè)分布：

排名靠前的分別有：咨詢行業(yè)、軟件服務(wù)、零售電商、銀行、金融業(yè)、醫(yī)療/衛(wèi)生


對(duì)應(yīng)行業(yè)的薪資中位數(shù)：

傳統(tǒng)的銀行/金融對(duì)應(yīng)薪資中位數(shù)為10w美金。


職位及薪資分布：


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



編程語(yǔ)言以及對(duì)應(yīng)的薪資中位數(shù)：


更多有趣的調(diào)查結(jié)果和結(jié)論，可以下載原版英文報(bào)告或者由CDA數(shù)據(jù)科學(xué)志愿者團(tuán)隊(duì)合作編譯的中文版報(bào)告。

本中文版報(bào)告由CDA數(shù)據(jù)分析師依據(jù)O’Reilly的DATA SCIENCE SALARY SURVEY獨(dú)家翻譯制作，交流使用，請(qǐng)勿商用，轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系郵箱：zhoulei@cda.cn

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O'Reilly2016數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者薪酬報(bào)告下載方式如下：

1.掃碼關(guān)注CDA人才服務(wù)公眾號(hào)：OfferHere獵頭（ID：cda_job）

2.在OfferHere公眾號(hào)內(nèi)回復(fù)關(guān)鍵詞報(bào)告即可下載中英文報(bào)告。



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