Оригинал первой части здесь. Мы уже рассказывали о том, сколько зарабатывает Data Scientist, а сегодня к старту нашего курса по Data Science расскажем о зарплатах в обзоре докладов Burtch Works за 2020 и 2021 годы.  По данным Burtch Works, медианный оклад рядовых сотрудников Data Science в США в конце 2020 года начинался с 95 500 долларов и доходил до 165 000. Оклады руководителей варьировались от $ 150 750, на третьем уровне начинаясь с $ 250 000, где без бонусов могли достигать $ 300 000. Наконец, согласно опросу Burtch Works за июль 2021 года, пандемия не повлияла на медианные оклады, они уже год оставались относительно стабильными. Посмотрим и на другие цифры. Рекрутинговая компания Burtch Works, которая ежегодно проводит опросы, обнаружила, что в сравнении с 2019 годом медианные основные оклады за 2020 год не изменились или на большинстве уровней немного выросли. Постоянный рост зарплат специалистов Data Science за последние несколько лет объясняется тем, что предложение не успевает за неуклонно растущим спросом.  «Возросшая в последние годы популярность карьеры [Data Science и аналитиков данных] привела к всплеску интереса у студентов, а также среди меняющих профессию людей», — говорится в заключении отчёта Burtch Works. Что касается переходящих в науку о данных профессионалов, Burtch Works обнаружила заметное увеличение доли женщин на первом уровне таблицы. Также заметно меньше стало людей со степенью в области бизнеса, к ним относятся MBA и бизнес-аналитики. Людей со степенью в области инженерии оказалось больше, чем раньше.  «Возможно это связано с тем, что кандидаты предпочитают узнавать больше ради карьерных перспектив, которые окажутся шире, чем в случае более обобщённого MBA», — рассказывают Burtch Works. В сотрудничестве с Международным институтом аналитики (IIA) компания Burtch Works наблюдала за влиянием пандемии на сообщество специалистов в науке о данных и в аналитике:  С марта по май 18,2 % организаций сообщили, что высокая скорость принятия решений лишает возможности проводить должную аналитику.  Тот факт, что для 45 % компаний аналитика — самое сердце, может оказаться частью ответа на вопрос, почему увольнения и сокращения в командах аналитиков по-прежнему редки.  Необходимость обладать навыками критического анализа для преодолении кризиса помогает защитить команды аналитиков. В июле, когда людей попросили рассказать о том, как лучше всего описывается нынешнее состояние их команды в отношении найма, 7,6 % специалистов в Data Science и аналитиков сообщили, что на самом деле из-за кризиса Covid-19 компании нанимает больше сотрудников.  42,1 % опрошенных сообщили, что последствий в виде сокращения заработной платы, замораживания найма, отпусков или сокращения штатов нет.  35,7 % людей заявили, что их команда пострадала хотя бы от одного из обстоятельств выше.  14,5 % рассказали, что до сих пор ходят слухи или есть планы о предстоящих сокращениях.  67,7 % опрошенных чувствуют себя хорошо в плане личной ситуации.  64,4 % чувствуют себя так же в отношении деловой ситуации в своей компании.  В докладе делается вывод:  «Несмотря на недавние потрясения на рынке труда, мы по-прежнему наблюдаем жёсткую конкуренцию за высококлассных специалистов, причём многие востребованные кандидаты быстро получают несколько предложений». Хотя в этом году опрос руководителей проводился на ранних этапах восстановления экономики, собранные данные свидетельствуют о том, что в 2021 году оплата труда будет расти быстрее. 73 % команд, занимающихся наукой о данных и аналитикой, планировали нанять сотрудников в первом и втором кварталах 2021 года;  81 % — в третьем и четвёртом кварталах 2021 года.  Повышение спроса (и, возможно, стабильное или даже сокращённое предложения) уже привели к росту заработной платы. С января по апрель 2021 года наиболее заметный рост основных окладов в области Data Science наблюдался у опытных рядовых специалистов и у руководителей первого звена.  Сейчас медианный оклад руководителей высшего уровня в области науки о данных составляет $ 250 000, Медианный оклад опытных рядовых специалистов составляет $ 160 000. Смотрите таблицы ниже: «В целом наши данные и беседы как с работодателями, так и с профессионалами указывают на то, что наём специалистов в области науки о данных и аналитики в 2021 году быстро ускоряется», — рассказывает Burtch Works. Место, откуда работают люди, по-прежнему будет иметь решающее значение. В начале этого года 72 % опрошенных Burtch Works людей указали, что они предпочитают работать полностью из дома, если им предоставляют варианты «дом или офис».  71 % считает, что работа дома продуктивнее работы в офисе.  92 % предпочитают находиться в офисе 3 дня или меньше. Только 3 % (!) предпочитают быть в офисе 5 дней в неделю.  Компания также выдвигает гипотезу о том, что с ростом количества удалённых рабочих мест появятся новые перспективы как для кандидатов, так и для компаний, а в сочетании с увеличением общего спроса на таланты конкуренция на рынке может стать острее. Результаты опроса показывают «заметное увеличение» числа специалистов со степенью кандидата наук, в сравнении с предыдущими годами тенденция немного изменилась, при этом доля дата-сайентистов со степенью кандидата наук увеличилась с 43 % в 2020 году до 48 % в 2021 году. Тенденция диверсификации отрасли в последние несколько лет усиливается, с заметным её увеличением в здравоохранении/фармацевтике. «Поскольку в эпоху цифровой трансформации для сохранения конкурентоспособности практика опираться на данные стала обязательной, сферы анализа данных и технологий продолжают демонстрировать невероятный рост», — заключает отчёт Burtch Works. Судя по опросу, специалисты Data Science устойчивы к кризисам, и изучение науки о данных — выгодная инвестиция, если есть желание подняться по карьерной лестнице и увеличить зарплату. Научиться всему на практике можно на нашем курс по Data Science или по аналитике данных. Будет сложно, но интересно! Также вы можете узнать, как освоить другие профессии с чистого листа или вывести ваши навыки на новый уровень: Data Science и Machine Learning Профессия Data Scientist Профессия Data Analyst Курс «Математика для Data Science» Курс «Математика и Machine Learning для Data Science» Курс по Data Engineering Курс «Machine Learning и Deep Learning» Курс по Machine Learning Python, веб-разработка Профессия Fullstack-разработчик на Python Курс «Python для веб-разработки» Профессия Frontend-разработчик Профессия Веб-разработчик Мобильная разработка Профессия iOS-разработчик Профессия Android-разработчик Java и C# Профессия Java-разработчик Профессия QA-инженер на JAVA Профессия Разработчик игр на Unity От основ — в глубину Курс «Алгоритмы и структуры данных» Профессия C++ разработчик Профессия Этичный хакер А также: Курс по DevOps