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進入金九銀十以來，不論是緊張備戰(zhàn)秋招的廣大學子，還是拿了半年度獎金后蠢蠢欲動的跳槽者，都對即將投身的新崗位薪資充滿了好奇和困惑。最近 100offer 就收到了不少這樣的留言：「你們有大數(shù)據(jù)方向的薪資報告嗎？」「什么時候推一篇數(shù)據(jù)科學的行業(yè)分析？」

對于這個問題，2017 年麥肯錫就已經(jīng)在分析報告中表示，預計 2018 年數(shù)據(jù)科學家的缺口在 14 萬到 19 萬之間，數(shù)據(jù)分析師和經(jīng)理的崗位缺口則將達到 150 萬。

這組數(shù)字無疑是驚人的，不過拋開宏大的敘事角度，著眼于互聯(lián)網(wǎng)領域近年的實際跳槽數(shù)據(jù)，或許能給有志于進入數(shù)據(jù)科學領域，或已經(jīng)身處其中、正在考慮新的工作機會的你，有更貼近現(xiàn)實的指導意義。

今天 100offer 就送上這份最新的數(shù)據(jù)科學行業(yè)薪資報告，為還在躊躇的你指點迷津。

忍不住想看彩蛋的童鞋，可以直接翻到文末哦：100offer 與硅谷獨角獸 Udacity 聯(lián)合精心策劃的數(shù)據(jù)科學職場重磅課程上線了，限時優(yōu)惠等你來領。

說明：

1. 文中數(shù)據(jù)除特別說明外，皆來自 100offer。100offer 是服務于北上廣深杭及新加坡互聯(lián)網(wǎng)人才的招聘平臺，其中工作 2 年以上的技術(shù)人才占 80-90%。

2. 樣本范圍： 2015 年 1 月至 2018年 8 月，經(jīng)篩選進行匿名展示的國內(nèi)數(shù)據(jù)類崗位候選人，包括數(shù)據(jù)挖掘工程師、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、數(shù)據(jù)科學家、算法工程師等崗位。他們收到的面試邀請（以下簡稱面邀）和薪資普遍高于市場平均水平。

3. 樣本數(shù)量： 涉及 8563 份面邀的 1784 位求職者。

4. 薪資計算方式：稅前月薪 X 發(fā)放月份，不包含獎金、期權(quán)等。

A 企業(yè)需求

我們觀察到，自 2015 年 100offer 的服務范圍開辟了數(shù)據(jù)類崗位的招聘需求以來，企業(yè)發(fā)放的數(shù)據(jù)類崗位面邀占比就穩(wěn)步上升。

2017 年，數(shù)據(jù)相關(guān)的崗位占比到達了近 7% 的小高峰，隨后 2018 年至今有輕微回落。事實上，在整體互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的技術(shù)從業(yè)者當中，數(shù)據(jù)和算法工程師的崗位占比也和以上數(shù)字相吻合。

在企業(yè)需求量穩(wěn)固上升的同時，數(shù)據(jù)類崗位的薪資也水漲船高。從 100offer 歷年平均面邀薪資來看，2018 年至今數(shù)據(jù)類崗位已達 43.4 萬元的水平，比 3 年前增長了37%；且 2015 年至今數(shù)據(jù)類崗位的面邀薪資都明顯高于技術(shù)類崗位的整體平均水平。

而放眼將來，互聯(lián)網(wǎng)的下一步革命是建立在人工智能及大數(shù)據(jù)算法之上，盡管時下從事算法和數(shù)據(jù)挖掘工作的技術(shù)人才仍占少數(shù)，但數(shù)據(jù)科學領域在未來中短期內(nèi)，仍然會處于多元發(fā)展、選擇眾多、需求旺盛、細分領域?qū)＜倚腿瞬啪o缺的需求上升期。

從職場個人發(fā)展的角度而言，無論你是不是技術(shù)崗出身，懂數(shù)據(jù)挖掘和分析將成為數(shù)字時代的人才必修技能和職業(yè)素養(yǎng)。

B 人才供給

1）求職人數(shù)漲勢穩(wěn)定

近年來數(shù)據(jù)方向求職者不斷增長。2016 年人數(shù)漲勢最猛，而 2018 年至今的求職人數(shù)也已經(jīng)超過了 2017 年全年。

2） 求職崗位以數(shù)據(jù)科學和算法工程師為主

在數(shù)據(jù)方向的求職者中，數(shù)據(jù)科學家、算法工程師和數(shù)據(jù)挖掘工程師是 100offer 用戶最感興趣的三大崗位。

3）初中高工作資歷的人才梯隊開始形成

從工作年限來看，一方面工作 6 年及以上的求職者占比有所增多，另一方面，也有大量工作 3 年以下的「新生力量」作為數(shù)據(jù)領域的人才后備軍。

4）學歷和專業(yè)背景出彩

在 100offer 的所有互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)類崗位候選人中，數(shù)據(jù)科學領域求職者們的學歷門背景相當突出，碩士及以上學歷求職者占到了一半以上。

同時，學歷專業(yè)背景也以「科班出身」居多，計算機和軟件工程類專業(yè)背景的候選人占比高達 43%，人文社科、經(jīng)濟管理類等非理工科專業(yè)的人才在數(shù)據(jù)科學領域?qū)儆谡急炔坏?10% 的「小眾群體」。

A  數(shù)據(jù)科學領域的不同崗位職能

數(shù)據(jù)科學領域有許多不同的細分崗位，各個工種之間的具體職責和職業(yè)路徑并非涇渭分明，不同行業(yè)和體量的企業(yè)中也會有不同的定義。

在 BAT 等大型集團企業(yè)中，生成的數(shù)據(jù)足夠海量、業(yè)務邏輯足夠復雜，才會有后文所提到的 5 種職責界限明確的細分崗位。而在數(shù)據(jù)量相對小的企業(yè)，完全有可能 2-3 個崗位就能完成從數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)到分析、到前端可視化呈現(xiàn)的所有工作。

以下我們就來分門別類地梳理各個數(shù)據(jù)科學領域的崗位職能。

1）數(shù)據(jù)挖掘工程師/算法工程師

狹義上，數(shù)據(jù)挖掘工程師的工作內(nèi)容是負責接收產(chǎn)品或業(yè)務方的數(shù)據(jù)需求，對應不同平臺的數(shù)據(jù)源使用不同的挖掘方法，產(chǎn)出經(jīng)過初步加工整理的數(shù)據(jù)。為了完成數(shù)據(jù)應用的工程實現(xiàn)，他們需要非常熟悉代碼和大數(shù)據(jù)工具的應用。

廣義上，數(shù)據(jù)挖掘工程師也需要承擔一部分算法設計的工作，這就不僅僅是底層的數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)了，還需要參與建模和算法調(diào)優(yōu)。這就牽涉到另一個崗位——算法工程師。

其實，在大部分中小型企業(yè)中，「算法工程師」和「數(shù)據(jù)挖掘工程師」兩個崗位之間甚至不做區(qū)分；但在阿里、拼多多這樣的大中型企業(yè)中，算法、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘工程師是完全獨立的三支團隊，數(shù)據(jù)崗更偏向于前端的數(shù)據(jù)清洗、處理和可視化，而算法崗更強調(diào)在已清洗規(guī)范過的數(shù)據(jù)上，用機器學習算法對數(shù)據(jù)進行分類、擬合和建模。

比如，以下是 100offer 上算法候選人的典型簡歷內(nèi)容：

（1）與軟件工程師協(xié)作，對 X 版中的 XX 和 XXX 進行優(yōu)化和改進，對公司用戶的存儲數(shù)據(jù)進行采集，采樣和模擬，比較不同的算法在不同數(shù)據(jù)模式下進行動態(tài)存儲分配的的性能。

（2）利用神經(jīng)網(wǎng)絡模型對用戶數(shù)據(jù)進性建模，訓練和分類，存儲獲得的模型參數(shù)和權(quán)重，將獲得的模型轉(zhuǎn)化成預測模型標記語言。

（3）利用機器學習模型和基于規(guī)則模型對 XXXX 的所有商品進行危險品檢測，將模型部署用于在線實時分類以及離線批處理分類。

（4）主持人群分類與精準投放、廣告效果歸因分析、商品零售銷量預測、基于匿名數(shù)據(jù)的跨屏用戶打通、同源樣本庫等項目的研究與開發(fā)。

所需技能：

一個剛過及格線的數(shù)據(jù)挖掘工程師，首先基礎工程能力要扎實，具體語言的要求并非絕對（Java, C , Go 等）。對算法和數(shù)據(jù)挖掘理論知識也要有基本理解，具備學習能力、自驅(qū)力和邏輯分析能力等。

除了工程實現(xiàn)能力之外，數(shù)據(jù)挖掘工程師如果還需要設計算法，有實際的建模經(jīng)驗也是必選項。算法工程師所需的職業(yè)素養(yǎng)和考察項，可以拆分為這幾個方面：

●   經(jīng)驗背景

擁有一定的學術(shù)背景是算法工程師的考察重點之一，包括相關(guān)領域經(jīng)驗、數(shù)理基礎、英文論文閱讀。這是因為算法工程師對數(shù)學和機器學習的理論功底要求較高，需了解邏輯回歸、T/F 檢驗，能對現(xiàn)成的模型做調(diào)參調(diào)優(yōu)。

●   編程能力

算法工程師的工程素養(yǎng)其實和一個普通程序員相似，要至少精通一門編程語言(Java，Python, Golang ) ，Java 優(yōu)先。 熟悉常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法等，掌握軟件工程、敏捷開發(fā)模型，熟練掌握和應用各種設計模式；有海量訪問系統(tǒng)的開發(fā)經(jīng)驗。

●  業(yè)務理解能力和創(chuàng)新能力

業(yè)務理解能力，是指要求算法工程師能將具體的業(yè)務場景和問題，拆分、抽象成標準化的數(shù)學模型，解決問題，并將模型應用到實際業(yè)務中去，讓它產(chǎn)生商業(yè)價值。這就要求算法工程師對業(yè)務數(shù)據(jù)的敏感度，不能僅停留在模型訓練層面，而是要了解數(shù)據(jù)的業(yè)務含義、能夠準確應用數(shù)據(jù)。如果沒有好的業(yè)務理解力，一個你找到的自認為很棒的變量，其實可能只是你理解有誤。

至于創(chuàng)新能力，是對中高級算法工程師的進階要求，也是對算法工程師未來潛力的考察。因為只有對各類模型足夠熟悉、經(jīng)歷的業(yè)務場景訓練足夠豐富，才能在遇到新問題時，用創(chuàng)新的解決方案，定位、優(yōu)化模型并端到端地解決業(yè)務問題。

2）數(shù)倉開發(fā)工程師/DBA

數(shù)倉開發(fā)工程師和數(shù)據(jù)庫管理員（DBA）的職責，覆蓋了數(shù)據(jù)庫的全生命周期，包括前期數(shù)據(jù)庫架構(gòu)設計、選型，中期數(shù)據(jù)庫測試，以及后期的容量管理、性能優(yōu)化等。兩種崗位都需要對數(shù)據(jù)庫的穩(wěn)定和安全性負責，只是數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)更側(cè)重于軟件開發(fā)和工程問題，DBA 側(cè)重運維管理，類似于運維工程師。在實踐中很多企業(yè)并不做區(qū)分，DBA 崗位就包含了開發(fā)和運維的所有職責。

DBA 對數(shù)學原理的門檻要求相對低一些，對于有工程基礎但數(shù)學一般的開發(fā)或運維工程師來說，是轉(zhuǎn)行進入數(shù)據(jù)科學領域的一條可選路徑。然而，由于 DBA 搭建的是數(shù)據(jù)工作流中的底層架構(gòu)，大中型企業(yè)對 DBA 的要求也越來越高，在數(shù)據(jù)量龐雜的中大型企業(yè)和重大業(yè)務活動場景下（比如淘寶的電商大促、支付類 App 的春節(jié)紅包等），能保障數(shù)據(jù)庫平穩(wěn)運行就尤其重要。能成功經(jīng)受此類技術(shù)難題考驗的 DBA，在人才市場中仍然非常緊缺。

3）數(shù)據(jù)分析師

數(shù)據(jù)分析師需要查詢不同的數(shù)據(jù)源、處理數(shù)據(jù)、用統(tǒng)計和數(shù)學技能分析并總結(jié)，制作可視化圖和報告。這與傳說中的「數(shù)據(jù)科學家」有一些重合之處。但數(shù)據(jù)分析師較少負責編程、統(tǒng)計建模和機器學習相關(guān)的工作，且數(shù)據(jù)分析師的級別和視野會比科學家更初級一些。數(shù)據(jù)科學家善于用廣博的行業(yè)知識和精深的數(shù)學原理知識，主動發(fā)現(xiàn)并解決業(yè)務中的問題；而數(shù)據(jù)分析師更多是被動地收到一些自上而下的工作指令。

所需技能：

Python/SQL/R/Excel/SAS/Matlab等。數(shù)據(jù)分析師側(cè)重對數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)據(jù)分析能力和商業(yè)邏輯的考察，弱化工程能力，因此數(shù)據(jù)分析師的專業(yè)背景一般來源較廣泛，包括數(shù)學、商科甚至其它非理工科專業(yè)。

4）數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理/商業(yè)分析師

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理和商業(yè)分析師，本質(zhì)上可被歸為一類。二者共同點在于，都是把來自客戶或業(yè)務端的問題，分拆成具體的數(shù)據(jù)挖掘需求，找工程師或技術(shù)經(jīng)理來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的調(diào)用，并將數(shù)據(jù)最終呈現(xiàn)為某一個產(chǎn)品功能、一套工具、一份報告或解決方案。

而兩種崗位區(qū)別在于，商業(yè)分析師的工作模式是項目制/課題制的，工作內(nèi)容具有一定的不確定性。數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理則是把一個個課題，抽象成一類共同的流程，做成一套數(shù)據(jù)平臺（比如廣告 DMP 系統(tǒng)）、工具或者 BI 報表，后續(xù)同一類型的課題都能基于它來解決，不需要再 case by case 地從零開始分析。

另外，有些企業(yè)的商業(yè)分析師定位更偏戰(zhàn)略層（類似于業(yè)務部門的戰(zhàn)略分析崗，inhouse consulting），除了關(guān)注數(shù)據(jù)之外，思考維度會提升到公司業(yè)務的競品分析、未來走向和戰(zhàn)略制定層面。

所需技能：

數(shù)據(jù)分析能力，數(shù)據(jù)敏感度；技術(shù)/工具的應用：Excel/SQL是必備項，VBA/R/Python 是加分項；產(chǎn)品經(jīng)理所需要的通用能力：產(chǎn)品設計能力，對業(yè)務邏輯/用戶需求的理解和抽象能力，跨團隊溝通、學習能力等。同樣，商業(yè)分析師最重要的通用能力也是跨部門溝通和對業(yè)務需求的快速理解能力。

5）數(shù)據(jù)科學家

（100offer正在招聘的幾個數(shù)據(jù)科學家崗位，薪資、職級跨度和要求跨度非常大）

數(shù)據(jù)科學家的職責邊界是由具體的業(yè)務形態(tài)和數(shù)據(jù)團隊規(guī)模定義的。比如在互聯(lián)網(wǎng)金融的場景下，數(shù)據(jù)科學家的工作定位就相對清晰：迭代和優(yōu)化數(shù)據(jù)模型，產(chǎn)出精準的用戶畫像，實現(xiàn)信貸反欺詐和資產(chǎn)定價的自動化流程。

拋開具體業(yè)務場景不談，通常意義上的數(shù)據(jù)科學家，到底是做什么的？可以從某份數(shù)據(jù)科學家的 JD 一探究竟：

（來源：100offer）

從這份 JD 引申開來，Data scientist 可分為兩個不同的方向。

一是對前沿算法的研究。將最新的會議、學術(shù)論文或前沿技術(shù)加以驗證，甄選出能落地到公司業(yè)務場景中的算法；幫助數(shù)據(jù)團隊發(fā)現(xiàn)問題，并選擇和構(gòu)造正確的指標。

在有些公司，這類數(shù)據(jù)科學家又被稱為「算法專家」。他們需要精通算法模型的數(shù)學原理和統(tǒng)計學理論，理解黑盒是如何運作的，甚至寫出全新的算法。

因此，這類數(shù)據(jù)科學家需要有相當過硬的統(tǒng)計學、數(shù)學或機器學習方向的學術(shù)研究能力，學歷以碩博居多。

二是工程和應用方向。這類數(shù)據(jù)科學家除了扎實的算法和數(shù)學理論之外，編程技能必須是資深級別，能帶領團隊甚至是獨立完成整個數(shù)據(jù)工作流的內(nèi)容（從數(shù)據(jù)庫平臺搭建、數(shù)據(jù)挖掘與清洗、數(shù)據(jù)分析到用戶畫像和前端呈現(xiàn)）。

所需技能：

廣義上，數(shù)據(jù)科學家可視作為前幾種崗位的資深從業(yè)者。除了對工程和數(shù)學的精通之外，還要對行業(yè)有足夠獨到的商業(yè)洞察力和戰(zhàn)略眼光，可帶領團隊為檢驗公司的決策做數(shù)據(jù)支撐，甚至驅(qū)動公司制定決策。

B  各崗位平均薪資與面邀數(shù)

在各類數(shù)據(jù)崗位中，數(shù)據(jù)科學家和數(shù)據(jù)挖掘工程師是年薪最高的兩個群體，算法工程師緊隨其后。其他幾個工種間的薪資差異不大，基本都能達到 25 萬以上。

此外，數(shù)據(jù)科學家和算法工程師的簡歷在 100offer 平臺最受企業(yè)歡迎，平均每位候選人會收到近 5 份來自不同企業(yè)的面試邀請。

經(jīng)統(tǒng)計，在各個崗位中，數(shù)據(jù)科學家、數(shù)據(jù)挖掘和算法工程師在高薪的同時，候選人的平均工作年限也最高，約 3.9 年；而數(shù)據(jù)分析師和 DBA 二者，則是更適合入門新手的非技術(shù)崗（2.9年）和技術(shù)崗（2.6年）。

以上就是《數(shù)據(jù)科學行業(yè)薪資報告》的精選內(nèi)容，

在完整版報告中，我們還將為你闡述：

• 技術(shù)更迭如此之快，哪些才是數(shù)據(jù)科學行業(yè)的典型技術(shù)和關(guān)鍵應用場景？

• 數(shù)據(jù)科學領域的縱向和橫向職業(yè)發(fā)展路徑有哪些？

• 從初級、中級、資深數(shù)據(jù)工程師到數(shù)據(jù)主管，不同級別崗位間的能力模型區(qū)別是什么？

沒看過癮？點擊海報，即可免費下載報告全文。

經(jīng)過 3 個多月的教案研發(fā)和打磨，100offer 聯(lián)手硅谷在線科技教育平臺獨角獸 Udacity 制作的《數(shù)據(jù)分析職業(yè)發(fā)展課》終于正式上線了！

作為互聯(lián)網(wǎng)專業(yè)招聘平臺，100offer 一直致力于讓最好的人才遇見更好的機會。我們很高興能與 Udacity 合作，期望幫助數(shù)據(jù)從業(yè)者和愛好者，在技術(shù)精進之余，發(fā)現(xiàn)自己的職場最優(yōu)解。

如果你不甘心自己的薪資「被平均」，卻在面試中屢戰(zhàn)屢敗；

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在聽課前，希望你已經(jīng)熟悉 SQL， Python 或 R，完成 3 個以上獨立數(shù)據(jù)分析項目經(jīng)驗，具有明確求職或轉(zhuǎn)行意愿。

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通過行業(yè)趨勢分享、業(yè)界專家案例解析、行為與技術(shù)實戰(zhàn)面試模擬，幫你解決數(shù)據(jù)分析師求職的三大痛點。優(yōu)達學城攜手 100offer，提供行業(yè)權(quán)威設計的學習曲線、助你提升求職競爭力，為你成功進入數(shù)據(jù)領域打好堅實基礎。（點此了解課程詳情）

都有哪些專業(yè)的授課導師？

師資團隊由 100offer 資深職業(yè)顧問與優(yōu)達學城資深講師組成。（以下排名不分先后）

優(yōu)達學城職業(yè)發(fā)展課程經(jīng)理，負責職業(yè)發(fā)展課程的開發(fā)與運營，幫助了數(shù)千名學員打造個性化求職履歷和技巧。加入優(yōu)達學城之前，曾于制造，教育，科技，媒體等多個領域供職，積累了豐富的職業(yè)發(fā)展經(jīng)驗 。

畢業(yè)于上海交通大學，終身學習實踐者，致力于讓科技更有親和力。在加入優(yōu)達學城之前，在上汽通用擔任商業(yè)分析師，如今擔任 Udacity 數(shù)據(jù)科學類學習產(chǎn)品主管，幫助數(shù)萬學生從零開始完成職業(yè)轉(zhuǎn)變。

曾擔任 Wiredcraft 高級全棧工程師，擁有 7 年以上前后端技術(shù)開發(fā)經(jīng)驗。自 2016 年加入優(yōu)達學城以來，負責中國區(qū)網(wǎng)站全棧運維，并管理中國區(qū)工程師團隊。

曾任職于瑪氏和尼爾森，擁有年以上人力資源管理經(jīng)驗，服務 100offer 平臺上數(shù)百家優(yōu)質(zhì)互聯(lián)網(wǎng)公司，擁有豐富的面試、談薪經(jīng)驗，擅長從候選人角度分析職位特點，提供專業(yè)職業(yè)規(guī)劃分析。

7 年獵頭從業(yè)經(jīng)歷，專注互聯(lián)網(wǎng) / 大數(shù)據(jù) / 人工智能領域，聚焦架構(gòu)師、技術(shù)總監(jiān)、CTO 等企業(yè)戰(zhàn)略性技術(shù)崗位，深入了解程序員職業(yè)生涯發(fā)展全周期，擁有豐富的生涯規(guī)劃、面試談判等經(jīng)驗。

15 年人力資源管理經(jīng)驗，曾服務于 RANDSTAD，F(xiàn)ESCOAdecco 等 500 強人力資源公司。擁有豐富的人才選用、實戰(zhàn)經(jīng)驗，并擁有中國人民大學人力資源碩士學位。

擁有 2 年研發(fā)背景，6 年獵頭經(jīng)驗，目前帶領團隊專注于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)崗位，服務于一二線知名和高潛力技術(shù)型創(chuàng)業(yè)公司。

擁有 4 年以上互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領域的獵頭經(jīng)驗及數(shù)據(jù)分析行業(yè)經(jīng)驗，已為 700 多位互聯(lián)網(wǎng)工程師做過全流程的職業(yè)規(guī)劃咨詢。

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