¿Quién gana más analista de datos o científico de datos?

¿Cuáles son las diferencias entre estos dos papeles tecnológicos populares?

Este artículo tiene como objetivo no comparar roles como si uno se merece más dinero o no, sino que es una guía que permite a los profesionales en estos dos campos evaluar contra su salario actual. Sin embargo cliché, todavía es importante recordar estas dos cosas al pedir un salario más alto: no hace daño preguntar, y a veces, no conseguirás lo que no pides. Por favor, tenga en cuenta que estas son estadísticas más generales, ya que usted podría ser específico como usted quiere ser para ver cuál debe ser su salario. En su lugar, estos valores son en su lugar una guía direccional para que usted use.

Para algunos, estos roles pueden parecer muy similares, mientras que para otros, pueden parecer muy diferentes; lo mismo puede decirse de sus respectivos salarios. Hay muchos factores que entran en un salario como la antigüedad, la ubicación, la educación, las habilidades, la negociación, la industria, la empresa, y más. Por lo tanto, al factorizar en estas características, se puede ver bastante el rango de salario por papel. Saber lo que tienes que ofrecer es importante, ya que en última instancia puede decidir lo que su salario final se dirige a un trabajo desde el proceso de entrevista de trabajo.

Además de las características anteriores, hay otras partes del salario que pueden componer el conjunto total de la remuneración. Estos incluyen el salario base en sí mismo, bonificaciones, acciones y otros beneficios. En conjunto, usted puede tener un salario mucho más alto que otra persona, pero puede ser un poco engañoso, ya que algunas de esas partes del paquete de compensación dependen de cómo usted o la empresa realiza. Por último, es importante tener en cuenta que los reclutadores pueden no ser plenamente conscientes del salario del mercado, por lo que es fundamental saber qué pedir en función de esas características mencionadas. Dicho esto, sumerjamos en los salarios de estos dos papeles populares.

He creado un artículo reciente comparando la ciencia de los datos con los salarios del ingeniero de aprendizaje automático, así que trataré de no ser tan repetitivo en esta sección, sin embargo, si usted no ha leído ese artículo todavía, todavía voy a incluir algunas estadísticas útiles y la discusión aquí.

Estos son algunos de los títulos esperados que usted puede ver como un científico de datos que podría tener un cambio significativo en el salario también:

Científico de Datos de Nivel de Entrada → Científico de Datos → Científico de Datos Senior

Científico principal de datos — Gestor de ciencia de datos — Director de ciencia de datos

Además de estos títulos, también hay algunos niveles de antigüedad como I, II y III.

A continuación, voy a mostrar el rango de sueldos por título con sus años respectivos requeridos o esperados.

Tenga en cuenta que estos roles se basan en un promedio de EE.UU. (basado en PayScale [3]):

Promedio de científicos de datos generales → 96.455 dólares
Científico de datos de nivel medio → 85.312 dólares (1 año)
Científico medio de datos de carrera temprana → 95.121 dólares (1 a 4 años)
Científico medio de datos de mitad de carrera → 109.696 dólares (5 a 9 años)
Científico de datos con experiencia media → 136.051 dólares (10 a 19 años)

¿Estoy de acuerdo con estos números?

No.

Creo que estos salarios deberían ser más altos de lo que se informa aquí. Por ejemplo, creo que el promedio medio de la carrera debería ser lo que se espera para la carrera temprana ( tal vez alrededor del año 2, no del año 1, y dependiendo de otros factores ).

Como se puede ver, hay bastante el rango para la misma cantidad de experiencia, dependiendo de donde usted vive, con una ciudad rural en IL está en el extremo inferior, y San Francisco está en el extremo superior ( mirando al azar, las ciudades rurales, populares ).

A continuación, discutiremos los salarios de los analistas de datos, junto con cambiar la ubicación, antigüedad y habilidades.

Los analistas de datos pueden esperar ver una gran variedad en sus salarios sobre la base de varios factores. Algunos analistas podrían centrarse más en análisis pasados, o datos estáticos, donde algunos analistas podrían centrarse en el modelado predictivo, más similar a la de un científico de datos. Debido a estas diferencias por trabajo único, los salarios pueden aumentar significativamente de temprano a tarde en su carrera, así como de añadir ciertas habilidades a su base de conocimientos.

Como opinión, y por experiencia personal, y también lo que veremos más adelante, a partir de datos reales de PayScale , si usted ve una descripción de trabajo de analista de datos que incluye palabras/habilidades como:

Puede esperar que la posición pague más que si la descripción del trabajo está más centrada en:

Excel, diapositivas de PowerPoint/Google, Tableau ( etc. )

Vamos a sumergirnos en los diversos niveles de antigüedad de los analistas de datos y sus respectivos Sueldos [5] :

Analista de Datos Globales Promedio → 61.754 dólares
Analista de datos de nivel medio → 56.383 dólares (1 año)
Analista promedio de datos de carrera temprana → 61.179 dólares (1 a 4 años)
Analista promedio de datos de carrera intermedia → 69.251 dólares (5 a 9 años)
Analista de datos con experiencia media → 71.512 dólares (10 a 19 años)

Estos datos salariales se recopilan de PayScale, y si desea una estimación más específica, entonces se utiliza el Estudio de los sueldos [6].

¿Estoy de acuerdo con estos números?

No.

Creo que estos salarios deberían ser más altos de lo que se informa aquí. Por ejemplo, creo que incluso el promedio de nivel experimentado es demasiado bajo para un analista de datos de nivel inicial.

Como pueden ver, todas estas estimaciones son mucho más pequeñas que las de los científicos de datos. También creo que están en el extremo inferior en general . Sin embargo, si usted vive en una ciudad más grande y tiene habilidades como he comentado anteriormente, entonces usted puede esperar un salario mucho más alto — que puede igualar o exceder el salario científico de datos, así verá más adelante con habilidades específicas añadidas. Vamos a sumergirnos en algunas ciudades diferentes, en lugar de sólo el promedio de Estados Unidos.

Aquí están algunas ciudades populares y algunas ciudades rurales con sus respectivos promedios salariales para los analistas de datos de mitad de carrera:

San Francisco → $98.627
Austin → $70,485
Los Ángeles → $71.487

Hay un amplio rango para el mismo nivel de antigüedad de los analistas de datos que podemos ver desde arriba. Ahora veamos esas mismas tres ciudades y apliquemos un filtro que incluya las diversas habilidades:

San Francisco → $110.000 — “ Modelado de datos ”
Austin → 90.249 dólares — “ Python ”
Los Ángeles → 81.951 dólares — “ Análisis estadístico ”

Estas diferencias son enormes. Estas son las mismas ciudades, con el mismo nivel de antigüedad, pero con una habilidad añadida que está más cerca de la de un científico de datos o ingeniero de software. Con esta información, usted puede ver lo importante que sólo unos pocos cambios en su experiencia puede conducir a una cantidad significativa de más dinero o un salario más grande.

Conocer tu valía es importante, y tener un mejor sentido de las habilidades que tienes ahora, así como las habilidades que podrías tener, puede hacer una gran diferencia en tu salario. Dicho esto, el mismo nivel de antigüedad de los analistas de datos o científicos de datos podría coincidir con los salarios de los demás o superarlos, en función de las habilidades que tenga.

* Promedio de salario científico de datos EE.UU. $ 96,455* Promedio de salario analista de datos EE.UU. $ 61,754* Los científicos de datos pueden ser más predictivos, mientras que los analistas de datos pueden centrarse más en datos pasados/estáticos* Varios factores contribuyen al salario, el más importante es la antigüedad, ciudad, y habilidades

Espero que haya encontrado mi artículo interesante y útil. Por favor, no dude en comentar abajo si usted está de acuerdo o no con estas comparaciones de salarios. ¿Por qué o por qué no? ¿Qué otros factores cree usted que son importantes para señalar en cuanto al salario? Ciertamente se pueden aclarar aún más, pero espero haber podido arrojar algo de luz sobre las diferencias entre la ciencia de los datos y los salarios de los analistas de datos.

Por último, puedo volver a hacer la misma pregunta, ¿cómo ve usted que los salarios se ven afectados por posiciones remotas, especialmente cuando la ciudad es un factor tan grande en la determinación del salario?

¡Gracias por leer!

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También he escrito un artículo similar discutiendo los salarios del ingeniero de aprendizaje automático versus los salarios del científico de datos aquí [7]. Este artículo describe y destaca características similares de cada salario. Tenga en cuenta que para ambos artículos, estos no son mis salarios, y son reportados por PayScale, y otros científicos de datos reales, analistas de datos, e ingenieros de aprendizaje automático. Por lo tanto, estos artículos son a su vez discusiones alrededor de datos reales y están destinados a que usted pueda obtener una mejor comprensión de lo que hace un papel ( en general ), aumento o disminución de la cuantía de los sueldos sobre la base de determinados factores.