服務前先學習，學習也是為了更好的服務。 美國地區的資料科學家年薪大約落在 $63,192 到 $142,118 美元間，中間值是 $96,579 美元，幾乎是資料分析師的兩倍。 兩者的分別可以從職稱的不同看出端倪：資料「分析師」統計分析資料作為評估基準來設計行銷方案時，資料「科學家」則是把心力放在設計分析資料的演算法，提出不同的理論來測試這些結論，最後建立統計模型來判斷消費者行為、找出最關鍵的行為誘發因子。 美國地區資料分析師的年薪大約在 $36,139 到 $77,696 美元之間（約等於年薪台幣 110 萬到 240 萬），中間值大約是 $51,224 美元（台幣 160 萬）。 擁有統計分析、資料建模（Data modeling）以及 SAS 等技能的應徵者一般來說更有機會得到高薪。
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。 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。 描述專案經歷時要以面試的目標產業相關經歷為優先，許多競爭者都有數據分析的專案經驗，但是能在履歷中強調自己擁有相關產業的專案經驗時，相較其他競爭者就會顯得更加出色。
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。 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。 另外 Yourator 部落格中也有討論過這個問題 「數據分析師（Data Analyst）面試作品集準備 3 大原則，成為面試官眼中最亮眼的資料分析師！」，推薦大家也能閱讀一下這篇文章，讓自己在面試前能有更加充分的準備。
而 Data Analyst 則更關注如何幫助需求部門整理資料、產出報表，在各個平台可以被搜尋到的職缺也較多。 然而，請記住，廣義的需求水準並不意味著很容易找到工作。 正如數據科學家市場的情況，高需求可以轉化為更多的學生決定進入某個特定領域。
分析師薪水: 資料科學家 Data Scientist
進入這個領域的人越多，入門和中級職位的競爭就越激烈。 隨著競爭的加劇，讓你真正與眾不同的是你的技能；僱主將只會為那些擁有恰當的知識和經驗組合、能夠實際完成工作的數據分析師支付最高報酬。 摩根大通徵才人數增加數百人，而且幾周前宣布的加薪計畫據悉將擴大實施，包括初階銷售代表、交易員和研究部門分析師都準備調薪。
根據 Burning Glass 的數據，約 90.2% 的數據分析師職位要求學士學位，這表明絕大多數數據分析師不需要高學歷就能找到一個有前途的職位。 各大銀行紛紛為年輕銀行家調薪，新進分析師的標準起薪現在是一年10萬美元。 (路透)華爾街漲價最迅猛的可能是年輕銀行家的薪酬。 中華民國證券投資信託暨顧問商業同業公會「證券投資信託事業證券投資顧問事業經營全權委託投資業務操作辦法」。 取得證券商高級業務員資格者，並從事證券相關工作1年以上經驗者（取得高級業務員資格者，前後之工作資歷皆可認列之）。 的薪資，以產業、公司規模、教育程度、工作地區等四項向度依年資排序；可幫助您看出隨著年資的增長，在不同條件下薪資有何差異。
資料科學家則是以更多高級統計學、數學的角度解讀複雜資料，其中運用到機器學習、數據探勘等知識，挖掘出隱藏在資料中的價值。 對於這個崗位，能夠從經驗中得到答案至關重要。 即使你是數據分析領域的新手，你仍然可以著重介紹你所學到的知識和你所從事的獨立項目，以此證明你有能力處理數據以獲得見解。 另外，Glassdoor的調查顯示，英國畢業生的平均基本工資為28,088英鎊（約267,102港元），而英國國家統計局的數據顯示，去年英國的收入中位數為29,588英鎊（約281,366港元）。 我們保留權利不時更改本免責聲明並於本網站／應用程式刊登更新版本。
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紅星新聞報導，網傳截圖顯示，一名小紅書博主曬出了自己2021年1至11月收入，為224.67萬，已申報稅額合計62.32萬。 並留言稱，「一年的收成到手，今年努力的搬磚還是獲取了不錯的薪水，希望明年再增長個20%-30%。年終獎併入計稅太傷人了。」有網友在評論中猜測，曬收入的博主是中泰證券非銀首席分析師陸韻婷。 ■精品投資銀行（Boutique）：通常是資深銀行家自行創立的公司，只經營特定業務或為特定行業提供服務。 例如Lazard、Evercore、Moelis等。 第二是雖然懂業務，分析結論也還不錯，但由於展示方式有問題，導致對於業務的影響力不夠。 比如分析出銷售額不好的主要原因在於沒有標杆企業。
近年新型態的科技犯罪頻傳，台灣多家科技大廠、傳產企業日前接連遭到駭客勒索軟體攻擊，就連總統府、政府部門也受到攻擊。 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）。
- 但數據分析師是一個典型的入門容易精進難的職業。
- 美國的公司通常給 CIO 的薪水從 $81,226 起跳至 $269,033 美元不等，中間值是 $142,269 美元。
- 分析師基本的工具，Excel，SQL，Python，BI要熟練掌握，這是一個保障。
- 分析師必須負責所有的基層工作，舉凡統整客戶公司資料、準備簡報、建立初步模型等。
- 負責研究產業、發掘並架構出投資機會 2.
- 不管你的學位是什麼，面試過程都會涉及評價，以確定你是否能執行所需的分析。
研究顯示，亞太區十一個國家的顧客體驗分數，其中分數最高的國家為泰國（4.2）、最後一名為韓國（3.6）；而台灣品牌的客戶體驗得分為 3.9，與亞太地區的平均值相同。 CIO 通常會管理一個大團隊，團隊中的資深資料分析師、資料科學家會直接與 CIO 呈報，最後的決策再由 CIO 上報給董事會員。 由於擔任 CIO 的人選必須擁有一定的經驗，因此這個職位通常會由董事會直接指派。 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）。 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。
根據Glassdoor的平均薪資統計，在台灣數據分析師平均薪水有 台幣，可能的起薪也會有 台幣。 數據分析師科系的選擇，可以圍繞在產業知識及程式能力上，如想要進金融業當數據分析師可以選財金或者注重程式能力的資工、統計等。 普遍來說，數據或商管相關課系的畢業生，比較容易成為數據分析師，但你的經歷或分析能力的證明，才會是錄取為數據分析師的關鍵。 裁員風潮下，有沒有什麼證照可保持身價？ 近來期貨分析師證照報考相當熱門；另外，如證券分析師、FRM、CFP、CFA也都有相當多人報考，尤其是要經歷3關英文考試的CFA，全台灣目前只有400多人取得證照，考上後年薪至少 萬元。
這類職缺通常要求應徵者有數學、統計、或是電腦科學等的相關學位跟背景，最常見的工作技能要求是 SQL、R、SAS、Excel，以及隨著需要處理的資料量日漸龐大，Hadoop 也被許多公司列為必備的基本條件之一。 正如預期的那樣，頂尖公司會雇用更多的數據科學家。 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。 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）。 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。
專家指出，券商行業高管拿200多萬年薪是一個比較普遍的事情。 不過，如果整個券商行業薪酬高得離譜，監管層可能就會對非國有的券商採取徵收稅法等舉措進行限薪，而國有的可能會直接限薪。 1.風控警示相關作業，完成風控報表、警示追踨管理及單位間業務聯繫。 2.風控系統資料維護/資訊需求規格確認/狀況排除。 負責研究產業、發掘並架構出投資機會 2. 跨部門支援性業務(如：業務部-客戶拜訪，撰寫投資計畫案等) ，以確保各項業務順利推動 3.
- 服務前先學習，學習也是為了更好的服務。
- 根據求職網站統計數據，現今「資訊安全分析師」及「網站技術主管」平均薪資行情，研究所、博士畢業者平均起薪約 4 萬至 5 萬元，而本次高級分析師職位是按照政府聘用人員標準，未來將視工作表現逐年提升，數年後即可達新臺幣七萬元以上之月薪。
- 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。
- 而 Data Analyst 則更關注如何幫助需求部門整理資料、產出報表，在各個平台可以被搜尋到的職缺也較多。
- 普遍來說，數據或商管相關課系的畢業生，比較容易成為數據分析師，但你的經歷或分析能力的證明，才會是錄取為數據分析師的關鍵。
- 根據 Burning Glass（美國收集和分析招募訊息的平台）的數據，數據分析師的平均工資為 美元。
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。 通用數據分析師也知道如何使用 R 和 Python ，這是目前數據分析編碼的兩種首選程式語言（記住，R 更多的是一門學術和研究項目語言，而 Python 的普遍性和可擴展性使其成為商業活動的語言選項）。 根據 Burning Glass（美國收集和分析招募訊息的平台）的數據，數據分析師的平均工資為 美元。
但是，正如我們下面的分析，教育水平和經驗會對收入產生根本性的影響。 知情人士透露，黑石集團、凱雷、KKR和Apollo Global Management等公司今年稍晚都有徵才計畫，可能直接挖角初階人員。 銀行面臨必須先擴充勞動力以防人手不足的壓力，已被迫轉向比較不那麼傳統的來源，例如科技和調研公司。
因此資料科學家需要具備程式開發的能力，例如 Java 或 Python，而且對機器學習（Machine Learning）領域有所瞭解。 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）。 與許多科技職位一樣，僱主也非常看重經驗和技能。
當然工作內容根據企業所屬的產業會出現差異，幾乎各個產業都會有數據分析師的職缺，其中又以金融業、廣告業、電商產業最為常見。 數據分析師不只要有資料分析能力，也需要具備產業知識，才能提供最到位的見解，如金融業可能就需要具備財金相關的背景、廣告業需要行銷背景，甚至到醫療產業的生技知識 … 等，所以跨領域的工作內容對於數據分析師是相當常見的，這也要列入職涯規劃的考量。
商業分析師則成為第三個中位數最高的工作，年薪中位數為32,142英鎊（約305,653港元）。 AASTOCKS.com Limited對於任何包含於、經由、連結、下載或從任何與本網站／應用程式有關服務所獲得之資訊、內容或廣告，不聲明或保證其內容之正確性或可靠性。 對於閣下透過本網站／應用程式上之廣告、資訊或要約而展示、購買或取得之任何產品、資訊資料，本公司亦不負品質保證之責任。
