Reilly发布2016数据科学从业者薪酬报告|附下载

数据科学从业者的薪酬水平

在所有接受调查的从业者中，基本薪酬的中数是$87k。

按照国家分布来看，亚洲、非洲数据科学从业者的薪酬中数最低，美国最高。

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数据科学从业者的工作时长

超过85%接受调查的数据科学从业者，每周工作时长不低于40小时。

而薪酬中数并没有随工作时长一直上升，在51-55h出现了最高值。

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数据科学从业者最爱的两大工具：Excel和SQL

调查报告中，使用频率最高的两种工具是Excel和SQL，其次是R和Python。和去年相比，Excel的使用频率从59%上升到了69%，R从52%上升到了57%。

超过90%的调查者反馈，他们会花一些时间写代码，80%的调查者使用Python，R还有Java中的一种，只有8%的调查者会同时使用这三种工具。

而不同的编程语言对从业者薪酬的贡献也大不一样。

看到这里的读者也不要着急去学习最能“挣钱”的编程语言，O'Reilly贴心的提醒读者，最重要的不是学习哪一种编程语言，而是真正找到能够解决你问题的相关工具。

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编程工具的学习顺序

学习不同的编程工具也有一定的学习顺序，以下是报告中建议的学习顺序，如果你已经在使用箭头左侧的工具，那么接下来可以考虑学习它紧邻右侧的下一个工具。

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每周编程时间越长，薪水越高

通过相关分析，O'Reilly发现，每周参加会议（meeting）时长和编程（coding）时长对数据科学从业者的薪水有比较大的影响。

其中，每周参会时间最长的从业者，薪水中数也越高。

每周编程时间与薪酬水平也呈现一定相关性，最高的薪水中数出现在每周编程4-8小时的人群，而最低的是那些完全不编程的人。显然，编程是成为数据科学家必不可少的技能。