【為什麼我們要挑選這篇文章】在大數據、AI 時代，數據分析師（數據科學家）是個關鍵且性感的職位，高昂的薪水和光明的前景讓不少理工人趨之若鶩，投身青春於該領域中。然而想成為數據分析的佼佼者，必須投注大量的成本與努力；投資下來，他們能得到多少報酬？
有個數據分析師調用美國 H1B 的簽證數據，算出外國人在美國擔任數據分析師可以拿到的薪資。有心前往美國工作的朋友，可以參考以下的薪資數據。（責任編輯：郭家宏）
自 2012 年起，一直被稱為「最性感的工作」的數據科學家職位，吸引了大批遠渡重洋到達矽谷，做著「數據夢」的留學生們。
但他們也付出了高昂的前期投入，除了時間精力，要拿到一個數據科學相關學位並順利留在矽谷大廠，學費生活費培訓費少說要幾十萬人民幣（約百萬台幣）。
那麼，順利留在美國的數據科學家們，一年究竟能賺多少錢呢？
一位名叫 Tony Yiu 的數據科學家就統計了一下，在美國做數據分析師，到底收入如何？
Tony 統計收入的方式很特別，不是用招募網站的數據，而是透過美國 H1B（美國最主要的工作簽證），作為公開的工資數據，進行了一個數據分析。他抓了 2014 年到 2019 年，一共 6 年的 H1 簽證的職位和工資數據，想要了解一下，在美國工作的外籍數據科學家的年薪究竟怎麼樣。
下面文摘菌（本文作者）就帶大家一起看看，去美國當數據科學家一年能賺多少錢！
工資數據來自於勞動部，不包含美國公民的收入
首先，分析數據來源於 h1bdata 網站上的工資數據，該網站為勞工部（DOL）的勞動條件申請（LCA）數據的編製索引。基本上，當公司打算僱用需要 H1B 簽證的員工時，他們需要在提交 H1B 簽證申請之前向 DOL 提交 LCA。此 LCA 包含公司、薪水和職位名稱等公開數據。
數據傳送門
我只搜尋美國西海岸的區域，因為我生活在那裡：
1. 舊金山灣區（舊金山、聖荷西、庫比蒂諾、帕羅奧圖等）
2. 西雅圖（包括 Redmond for Microsoft）
3. 奧斯汀
4. 洛杉磯（包括聖莫尼卡）
此外，我將此分析僅關注於數據科學家。因此，這種分析不包括更高階的數據科學職位，如高級數據科學家或員工數據科學家，也不包括數據分析師。
最後，請注意這是與 H1B 相關的薪資數據，因此，我用於分析的薪資數據不包括美國公民的收入。由於我沒有看到任何相反的證據，我將假設美國公民數據科學家和持有綠卡的數據科學家的數據遵循都與 H1B 數據大體是相同的。
Github 連結
數據抓完了，話不多說，直接上分析結果。
年薪中位數穩定在 12 萬美元
從 2014 年到 2019 年，數據科學家的年薪中位數為 12 萬美元（約 372 萬新台幣）。正如上圖所示，當我們逐年分析時，年薪中位數趨勢相當平穩，且穩定在 12 萬美元左右。
但是，這個中位數只是基本工資，不包括現金獎勵、股權和福利。因此，數據科學家的總薪酬中位數很可能更高。
數據科學家的招募人數逐年增加
在過去的 5 年中，在美國從事數據科學工作的人數大幅增加。2019 年剛到 8 月，人數也已經超過 2018 年的 2/3。
數據科學現在絶對是一個性感的工作，我個人認為，過去幾年數據科學家的雇用人數上升，也反映了另一個因素——很多公司都試圖緊跟大數據和 AI 浪潮。
因此，這些以前稱為決策分析或研究的公司的團隊正在重新命名為數據科學，包括幾年前曾被稱為研究分析師的角色現在也被稱為數據科學家。
這並沒有什麼不妥，所以數據科學家的頭銜沒有什麼神聖之處，如果你能夠應用量化數據來幫助你的企業做出更好的決策，那麼你就是一名數據科學從業者！
今年數據科學家的平均薪水降了，但薪資差距擴大
但並非所有數據科學工作都是相同的。A 公司的數據科學家可能將 80% 的時間花在 SQL 上，而 B 公司的數據科學家則花費一整天的時間在 Python 上，實現機器學習演算法。
數據科學家的工作範圍如此之廣，也可能是數據科學家工資表現出如此高差異的原因之一（其他明顯的原因是工作經驗、地點、公司的平均薪酬水平以及員工學位）。
透過直方圖來看看薪水的分佈情況。由於薪水分佈在不同年份比較相近，因此在下面的直方圖中繪製了所有 5 年的數據。兩條黑線顯示下四分位數（$102,600，台幣約 320 萬）和上四分位數（$135,475，台幣約 420 萬）的薪水，紅線顯示中位數（$120,000，台幣約 372 萬）。
可以用箱形圖來比較年薪的工資分佈：
作為參考。在 2015 年，工資四分位數值為：
下四分位數：十萬美元
中位數：十一萬五千美元
上四分位數：十三萬美元
現在為 2019 年，同樣的四分位數值為：
下四分位數：十萬美元
中位數：十二萬美元
上四分位數：十三萬五千美元
所以工資確實有所上升，但並不明顯。此外，截至本文撰寫時，2019 年數據科學家的工資與 2018 年相比有所下降。
但是同為數據科學家，最高薪水和最低薪水的差距不小，而且有擴大的趨勢。2015 年最高年薪和最大年薪相差將近 95,000 美元（約新台幣 295 萬），到 2019 年，這個差值達到了 135,000 美元（約新台幣 419 萬）。
最大方的金主是哪家？沃爾瑪比蘋果給錢多
那麼去哪裡做數據科學家能賺大錢？下圖是按公司從最高到最低排名的數據科學家薪酬表（按中位數）。在此圖表中，只統計聘請了 10 位或更多數據科學家的公司，所以如果有公司只僱用一位數據科學家，即使他一年賺了 20 萬美元，也不會統計在內。
數據顯示，Airbnb、Lyft、Facebook、Apple 都有超過 135,000 美元的年薪。出人意料的是，Ancestry 是給數據科學家開的年薪也很高；沃爾瑪也在意料之外，原來超低價不意味著工資超低。
下圖中繪製的是數據科學家（提交 H1B 申請較多的企業）的大僱主的名單。
正如預期的那樣，頂尖公司會雇用更多的數據科學家。然而令人意外的是 Google。Google 在僱主數據庫中顯示沒有太多的數據科學家，原因可能是 Google 使用的職位頭銜不同。
原文報導傳送門
（本文經合作夥伴 大數據文摘 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為〈美漂数据科学家年薪多少？爬了 6 年 H1B 签证数据发现，招的人多了，但钱少了〉。首圖來源：Pexels CC Licensed）
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