原文：
www.kdnuggets.com/2021/10/data-scientist-data-engineer-salary.html
评论
图片由 Ryan Quintal 提供，来源于 Unsplash [1]。
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介绍
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数据科学家
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数据工程师
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总结
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参考文献
注意：本文是第三篇，属于一个关于流行数据/技术职位薪资报告的系列文章。我会在文章末尾链接其他两篇文章。
本文旨在提供一种指南，让这些领域的专业人士能够对照自己当前的薪资，而不是将角色进行比较以判断谁应该获得更多的薪水。尽管这听起来有些老生常谈，但在请求更高薪水时，记住以下两点仍然很重要：提出要求不会有害，而有时候，你得不到的往往是你没有要求的。请记住这些数据更具一般性，你可以根据具体情况查看你的薪资水平。这些数值更像是一个方向性的指南供你参考。
数据科学家和数据工程师拥有一些共同的技能和经验，但也存在一些关键差异，这些差异可能导致薪资的不同。话虽如此，让我们直接进入以下两个角色的一些真实薪资示例。
图片由 Copernico 提供，来源于 Unsplash [2]。
由于我已经写过一些关于数据科学薪资的文章，我将在这里包括一些重要信息，以及几个不同的示例。
下面是作为数据科学家可能会看到的一些预期职位，这些职位的薪资可能会有显著变化：
入门级数据科学家 → 数据科学家 → 高级数据科学家
首席数据科学家 — 数据科学经理 — 数据科学总监
除了这些职位外，还有一些资历等级，如 I、II 和 III。
接下来，我将展示各个职位的薪资范围以及所需的年限或期望年限。
请注意，这些角色的薪资基于美国平均水平（基于 PayScale [3]）：
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平均整体数据科学家 →
96,455 美元 -
平均入门级数据科学家 →
85,312 美元（1 年） -
平均早期数据科学家 →
95,121 美元（1–4 年） -
平均中期数据科学家 →
109,696 美元（5–9 年） -
平均经验数据科学家 →
136,051 美元（10–19 年）
我是否同意这些数字？
不。
如果你阅读了之前的文章，下面是我将包含的不同城市及其相关技能的薪资报告。
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密歇根州安娜堡 →
88,197 美元 -
马萨诸塞州剑桥 →
110,213 美元 -
科罗拉多州丹佛 →
92,924 美元
这里是具体的城市和技能：
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北卡罗来纳州夏洛特 + 自然语言处理（NLP） →
70,000 美元 -
北卡罗来纳州夏洛特 + Tableau 软件 →
79,096 美元 -
乔治亚州亚特兰大 + Java →
80,000 美元
城市的平均薪资似乎更符合现实，而与城市相关的具体技能薪资则显得过低。我认为原因是，当你按照特定技能筛选时，你会剥离掉所有其他技能。因此，一个解决办法可能是找到该城市的平均薪资，然后比较上述技能之间的差异，以获得更现实的薪资估算。
我认为有趣的是，自然语言处理技能的薪资不如 Tableau，但我认为自然语言处理可能过于专业且可能较少被误解，而 Tableau 被广泛理解，大多数数据科学家不会将其添加到简历中，因为它更偏向于数据分析师——当你了解你的薪资或编辑简历时，可能需要考虑这一点——简而言之，不要做出假设，力求使你的技能独特。
我认识的数据科学家中使用 Java 的人不多，但我发现报告中包含这种技能作为选项是有趣的，也许市场上确实有 Java 的需求，我不确定具体原因（可能是软件工程师转型为数据科学家）。
图片来源于Fotis Fotopoulos在Unsplash[4]。
现在我们已经对数据科学薪资有了一个良好的了解，包括不同因素如位置和技能，让我们更深入地探讨数据工程师薪资的具体情况。
在所有这些薪资比较中，数据工程师和数据科学家的薪资范围似乎更为接近，正如下文所示。
作为数据工程师，以下是一些可能会显著影响薪资的预期职位：
数据工程师 → 高级数据工程师 → 数据工程经理
高级软件工程师 — 数据科学家（是的，专注于数据工程）
除了这些职位，还有一些高级别，如 I、II 和 III。
接下来，我将展示各职位的薪资范围以及所需的年限或期望年限。
请注意，这些角色基于美国的平均水平（基于PayScale[5]）：
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数据工程师的整体平均薪资 →
92,519 美元 -
入门级数据工程师平均薪资 →
77,350 美元（1 年） -
初级数据工程师平均薪资 →
87,851 美元（1–4 年） -
中级数据工程师平均薪资 →
103,467 美元（5–9 年） -
经验丰富的数据工程师平均薪资 →
117,918 美元（10–19 年）
我是否同意这些数据？
不。
我认为每个职位的薪资至少应该调整一次，因为早期职业阶段的薪资应该是中级或经验丰富的数据工程师的薪资，这还取决于你所居住的地点——所以让我们深入探讨具体位置的平均薪资。
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纽约，纽约 →
104,615 美元 -
西雅图，华盛顿 →
105,076 美元 -
旧金山，加州 →
123,859 美元 -
奥斯汀，德克萨斯州 →
96,290 美元
这些城市的平均薪资比整体平均薪资更有意义。最有趣的是旧金山的差异，但这仍然是预期中的情况，因为那里的生活成本非常高。
现在，让我们看看这些城市的具体技能：
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纽约，纽约 + Scala →
121,755 美元 -
西雅图，华盛顿 + 大数据分析 →
107,442 美元 -
旧金山，加州 + Apache Hadoop 技能 →
123,672 美元 -
奥斯汀，德克萨斯州 + 亚马逊网络服务（AWS） →
97,436 美元
在所有这些薪资中，旧金山在增加技能时薪资有所下降——这表明在查看个性化报告时，你可能需要添加所有技能，而不仅仅是一个。纽约在添加 Scala 技能后薪资涨幅最大，我个人也同意这一点，因为 Scala 是一项很棒且相当难掌握的技能。
薪资具有几个特征，这些特征可以使其增加或减少。我们刚刚讨论了两个因素：经验年限、地点（城市）和技能。还需要考虑其他因素，包括但不限于：面试本身、简历本身、谈判技巧、奖金、股份、教育和认证。
总结一下，以下是数据科学家与数据工程师薪资的主要区别：
* 美国数据科学家平均薪资 96,455 美元 * 美国数据工程师平均薪资 92,519 美元 * 这两个角色的薪资范围可能是最相似的 * 数据科学家更多关注从现有的、打包的机器学习算法中创建模型，而数据工程师则更多利用 SQL 进行与数据相关的 ETL/ELT * 薪资受多个因素影响，其中最重要的可能是资历、城市和技能
希望你觉得我的文章既有趣又有用。如果你同意或不同意这些薪资比较，请随时在下方评论。为什么同意或不同意？你认为关于薪资还有哪些其他重要因素需要指出？这些因素当然可以进一步澄清，但我希望我能对数据科学家和数据工程师薪资之间的差异提供一些见解。
最后，我可以再次问同样的问题，你认为远程职位会如何影响薪资，特别是当城市在确定薪资时是如此重要的因素？
感谢阅读！
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我还写了一篇类似的文章，讨论了机器学习工程师薪资与数据科学家薪资的差异，您可以在 这里 [6] 找到，还有数据科学家与数据分析师薪资的差异，您可以在 这里 [7] 查阅。本文概述并突出了各自薪资的相似特征。请记住，对于这两篇文章，这些薪资不是我的，而是由 PayScale 和其他实际的数据科学家、数据工程师、数据分析师及机器学习工程师报告的。因此，这些文章基于真实数据讨论，旨在帮助您更好地理解哪些因素（一般来说）会影响职位的薪资增减。
再次说明，这些薪资数据来自 PayScale，如果您需要更具体的估算，您可以使用 薪资调查 [8]。
[1] 照片由 Ryan Quintal 拍摄，发表于 Unsplash，(2019)
[2] 照片由 Copernico 拍摄，发表于 Unsplash，(2020)
[3] PayScale, 数据科学家薪资，(2021)
[4] 照片由 Fotis Fotopoulos 拍摄，发表于 Unsplash，(2018)
[5] PayScale, 数据工程师薪资，(2021)
[6] M.Przybyla, 数据科学家与机器学习工程师薪资，(2021)
[7] M. Przybyla， 数据科学家与数据分析师薪资，(2021)
[8] PayScale， PayScale 薪资调查，(2021)
简介：Matthew Przybyla 是 Favor Delivery 的高级数据科学家，同时也是一名自由技术作家，特别是在数据科学领域。
原始内容。经许可转载。
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