Data Scientist: что он делает и сколько получает. Средняя зарплата в Data Science
Сегодня о Data Scientist’ах не говорит только ленивый. В частности, всё чаще мы слышим (и небезосновательно) что это профессия будущего. Не менее часто говорят и о высоких зарплатах в Data Science. Что же, давайте посмотрим, сколько зарабатывают специалисты с опытом и без опыта в таких странах, как США, ЕС, Россия.
Data Scientist – это кто вообще?
Data Scientist’ы — это эксперты по анализу массивов данных. Такие специалисты часто обладают математическим складом ума, владеют статистическим анализом, умеют видеть закономерности и находить их. Задача Data Scientist’ов — создание моделей для совершенствования рабочих процессов, используя анализ данных и не только.
Как правило, Data Scientist’ы занимаются: — сбором больших массивов данных, их видоизменением; — решением бизнес-задач, используя анализ данных; — работой с языками SAS, R, Python; — работой со статистикой; — аналитикой, машинным обучением; — выявлением различных закономерностей и т. п.
Соответственно, хороший специалист должен владеть: • статистикой, машинным обучением; • языками программирования SAS, R либо Python; • базами данных MySQL, Postgres; • технологиями визуализации данных; • Hadoop and MapReduce.
Это, конечно, далеко не всё, но, как бы там ни было, всем этим технологиям можно научиться, а зарплата Data Scientist того стоит.
Что говорят цифры?
Что же, перейдём к основной цели статьи — зарплате в сфере Data Science. Начнём с США.
Какова зарплата специалиста без опыта?
Как это принято в IT и не только в ИТ, зарплата зависит от опыта и уровня специалиста. Здесь тоже есть джуниоры, мидлы и сеньоры. Естественно, зарплата начинающего дата-сайнтиста будет самой низкой. Согласно рейтингу ZipRecruiter, она находится в пределах 69 000 $ в год или 5 750 в месяц. И это неплохо, если учесть, что средняя ЗП в США порядка 3,5 тыс. долларов в месяц.
Какова зарплата у младшего специалиста?
Если верить информации с веб-сайта Glassdoor, младший Data Scientist получает порядка 121 000 $ в год либо более 10 000 $ в месяц. Очень даже неплохо, если не сказать больше.
Сколько получает старший специалист?
Естественно, много. Конечно, никаких правил и границ тут нет, но цифры нам говорят, что такой спец может получать порядка 162 000 $ в год либо 13 500 $ в месяц. Да, есть к чему стремиться…
Но, стоит сразу сказать, что достичь такой ЗП не так уж просто. Мало того, вы должны быть экспертом с большой буквы и посвятить Data Science довольно много времени. Учтите это обстоятельство, ведь учиться придётся всю жизнь.
Сравниваем зарплаты в США и ЕС
Ну, с США и так всё понятно — эта страна хорошо известна своими ломовыми зарплатами. Давайте лучше глянем, сколько Data Scientist’ы получают в европейских странах.
Посмотрев статистику DataCareer, увидим, что наилучшими странами ЕС для работы в роли аналитика данных являются такие страны, как: — Швейцария, — Германия; — Великобритания.
Конечно, зарплата меньше, чем в Соединённых Штатах Америки, но всё равно и младшие, и старшие Data Scientist’ы получают весьма неплохо. Если говорить об экспертах с опытом, то в Швейцарии их годовой заработок превышает 100 тыс. евро в год.
Средняя зарплата Data Scientist’а в РФ
Вот мы и подошли к отечественному рынку труда в сфере Data Science. Здесь, как и везде, многое тоже зависит от опыта. Но, как это часто бывает, в ИТ-сфере даже джуниор получает больше, чем среднестатистический россиянин. В декабре 2019 года эти цифры были следующими (по данным hh.ru): • Москва: 120 000 — 230 000 руб.; • Санкт-Петербург: 70 000 — 180 000 руб.; • Регионы: 40 000 — 120 000 руб.
При официальном трудоустройстве вас ждут белая ЗП и полный соцпакет. Если речь идёт об ИТ-компаниях, то тут можно упомянуть всевозможные «плюшки», характерные для этой сферы. Но вы не ограничены «айти», т. к. многие специалисты этого профиля требуются сегодня и в банковскую область.
Кроме того, есть вариант и удалённой работы, ведь самое главное — быть хорошим и востребованным специалистом. А вот чтобы им стать, придётся попотеть. Один из вариантов — специализированные курсы в OTUS.
При подготовке статьи использовались следующие материалы:
