今日份知识你摄入了么？
图片来自Unsplash，作者：Kenny Eliason
目录
介绍
一般（一些受欢迎的公司）
美国城市分类
资历崩溃
总结
参考文献
1. 介绍
这篇文章是为那些对2024年美国数据科学领域薪资细分感兴趣的人准备的。如果你已经关注我几年了，这篇文章可能会让你感到熟悉。这次的分析对比了2022年和2024年的平均水平，揭示了一些有趣的变化趋势。无论是帮助你评估当前职位，还是为新工作的面试做准备，这些信息都可能非常有用。
请注意，工资的变动可能受到多种因素影响，例如通货膨胀：2022年为6.5%，而2024年为2.7%。为此，本文主要参考了三个热门网站提供的数据，分别是Glassdoor、ZipRecruiter和PayScale，以更好地理解市场薪酬的期望值。如果你想快速了解2024年的数据科学薪资详情及与2022年的变化对比，请继续阅读！
注意事项：
1. 数据来源：这些工资数据要么是员工自我报告的，要么是基于统计模型估算得出的，因此可能存在误差和偏差。
2. 报告方式：数据根据公司职位、工作地点等多种因素综合得出，但可能存在样本量不足或报告不一致的问题。
具体来源差异：
Glassdoor：主要基于员工自我报告的薪资数据，未使用通货膨胀调整或生活成本校正。
ZipRecruiter：结合招聘公告和工资估算，依据职位、地点及公司规模提供预测性分析。
PayScale：类似于Glassdoor，以自我报告为主，但其数据模型更偏向于薪资中位数。
2. 一般（一些受欢迎的公司）
图片来源：Nastuh Abootalebi，Unsplash
你可以用多种方式来划分薪资，就像分析其他数据一样，通过最小值、最大值、标准值、平均值、中位数等多种指标进行。在本节中，我们将查看以美元为单位的平均值。请记住，薪资可能包括基本工资、奖金、股票期权等的组合。
Glassdoor网站平均值：
薪资报告如下。免责声明：这些数据的最后更新时间是2024年6月6日，这是网站上最新的数据。这虽然不是2024年全年的完整数据，但仍然可以用来预测这一年的趋势。我还会包括2022年的平均值，便于快速比较。以下数据均为基本工资（未包括额外收入的主要平均工资）。
公司数据：
看到与两年前相比的增长令人欣慰；然而，你可能会注意到，这种趋势并不适用于非大型科技公司，实际上恰恰相反。
ZipRecruiter平均值：
薪资报告如下。这些数据是最新的，更新日期为2024年11月24日。
PayScale平均值：
薪资报告如下。这些数据更新于2024年11月19日，因此可以与Glassdoor的数据进行对比。
正如你所看到的，不同平台的平均值存在一些预期的差异。PayScale的数据与Glassdoor和ZipRecruiter相比差异较大，而后两者的数值较为接近。请记住，无数因素可能会影响平均薪资的报告结果，例如报告的样本数量或由于网站本身的原因导致的数据偏差或缺失。
现在，我们对数据科学的平均薪资有了更好的了解，接下来我们来看一下城市的细分情况。
3. 美国城市分类
图片来源：NASA, Unsplash（2015）
对于以下报告的数据，我们可以沿用相同的参照标准。随着世界格局的变化，“城市崩溃”的含义最近发生了很大转变。在家办公或远程工作的情况几乎已经不再是主流。城市的薪资是否重要？随着人们向其他城市甚至更多的农村地区迁移，薪资水平会趋于正常化吗？无论如何，有些人和公司仍以城市为中心运作。即便是远程工作，如果某个城市的生活成本较高，也可以为更高的薪资提供合理解释。
Glassdoor网站平均数：
我将随机挑选一些城市，这些城市薪资水平差异显著，涵盖大城市、小城市、不同的生活成本及其他差异。
注：让我惊讶的是，这些截然不同的城市之间的薪资水平竟如此接近，也许这表明城市之间的薪资水平正趋于同质化。同时，西雅图的平均薪资是最高的这一点也引人注目，这在总体上是合理的，因为这里大公司较多；不过，我原本预期纽约在这个样本中会是最高的。
另一个让我惊讶的点是达拉斯，尤其是加尔维斯顿的薪资水平显著下降！
ZipRecruiter平均值：
在这份报告中，我们将对比2022年薪资最高的两个城市与2024年搜索最多的三个城市的平均薪资：
不出所料，加州占据了前两名。对比一个非美国城市（蒙特利尔）也很有趣，发现其薪资水平与其他城市非常相似。
PayScale平均值：
我随机挑选了一些城市进行考察：
这份报告中的数据整体与预期一致，高生活成本的城市薪资较高，而生活成本较低的城市薪资相对较低。值得注意的是，与Glassdoor的数据相比，Payscale对薪资前景的态度更为乐观。
4. 资历分析
图片来源：迪伦·吉利斯，Unsplash（2018）
资历可以定义为工作经验年限，或对应的职位名称，例如“0-1年经验”或“初级数据科学家”。
Glassdoor网站平均数：
ZipRecruiter平均数：
以下的薪资细分非常特别，也令人颇感兴趣。它展示了数据科学领域以及相关职位的薪资水平，这些职位通常是公司中资历要求最高的角色。
这些职位的薪资普遍偏高，符合预期。需要注意的是，首席数据架构师和资深数据工程师并非严格意义上的数据科学角色，但了解这些数据同样具有参考价值。此外，“副总裁”和“总监”在薪资上也存在显著差距，尽管它们在一些公司中可能被视为同一级别的职位。
与2022年相比，2024年的一个令人意外的趋势是，这些高端职位的薪资全面大幅下降，其中一些职位的降幅接近50%。关于这一现象的潜在原因，我将在文章的结尾进行探讨。
PayScale平均数：
在本文中，我们还将通过不同资历类别进一步探讨数据科学领域的薪资水平：
总体来看，这些薪资水平略低，提出了一个值得深思的问题：通货膨胀是否以及如何影响数据科学领域的薪资？影响程度有多大？
由于缺乏2024年后3个资历级别的最新数据，我推测它们的薪资趋势与入门级类似，可能保持稳定或略有增长。
5. 总结
谈论薪资可能在某些场合被视为禁忌话题，但随着越来越多的公司迈向透明化，这种局面正在逐渐改变。现在，有些公司甚至要求在职位描述中直接标明薪资范围。影响薪资的因素众多，例如城市、资历、特定技能、谈判能力、通货膨胀、远程办公等。因此，参考各种薪资报告以全面了解数据科学的薪资趋势显得尤为重要。
从2022年到2024年的惊人变化
正如我们前文所见，部分岗位的平均薪资略有增长，而更令人惊讶的是，有些岗位的平均薪资却大幅下降。这些变化可能源于公司或城市的差异等多种原因。以下是我认为这些变化背后的主要原因，尤其是为什么在短短两年内，一些薪资会骤然下滑，而通常情况下我们会期待薪资全面上涨：
整体通货膨胀的影响：随着通胀水平下降，薪资也随之下降。
更多的入门级岗位：薪资报告中显示的新增岗位多集中于入门级，拉低了整体平均值。
经济环境恶化：尽管生活成本上升，企业的运营也受到通胀影响，导致薪资调整。
资金减少：科技泡沫破裂及创业热潮退去使得企业更为谨慎。
团队已趋于成熟：许多公司已经建立了稳定的数据科学团队，而不再像几年前那样需要大量扩张。
人工智能的快速发展：新兴工具让数据分析师更容易使用数据科学模型，同时也降低了对高薪岗位的需求。
供求关系变化：更多的候选人供给使公司有了挑选的余地。
疫情后的经济反弹过度乐观：2020年后，一些公司因股票投资或消费者储蓄增加而短期内资金充裕，但随后趋于理性化。
远程到办公室的转换：随着更多企业恢复线下办公，额外的办公支出（如食品、用品和活动）也可能限制了薪资预算。
总结
以下是本文中讨论的三个主要薪资划分：
一般趋势（部分热门公司）。
城市分类（仅限美国）。
Glassdoor、ZipRecruiter 和 PayScale 的资历划分数据。
关键要点与行动建议
了解薪资变化趋势：近期，某些城市、公司或职位的薪资有所下降，在谈判时需留意。
用市场数据支持你的谈判：正如我们所见，不同网站的薪资报告数据可能存在显著差异。
审视职位描述：有些非数据科学角色（如数据分析师或业务分析师）可能包含数据科学职责——不要害怕指出这一点，以增加你的谈判筹码。
注意奖金和其他薪酬构成：尽管一些岗位的基本薪资下降，奖金可能保持稳定甚至有所增加。谈判时应关注整体薪酬包，包括奖金、股票和业绩奖励，因为它们可能对总薪资水平产生重大影响。
谨慎解读自我报告数据：这些报告可能包含偏差或不准确之处，估算数据本身也有局限性。本文章旨在为数据科学薪资趋势提供一个起点，而非最终结论。返回搜狐，查看更多
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