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概述
数据工程是数据科学中发展最快的职业领域之一，因此，公司比以往任何时候都要付出更多的代价来雇用最好的人才。事实上，工资增长如此之快，以至于数据工程师现在拥有科技和数据科学领域最高的起薪。
有两个趋势可以解释为什么数据工程师的工资上涨得如此之快。人才短缺和机会越来越多。
不难看出工资与这两个趋势的关系。首先，随着公司对有限的人才库的竞争，那些拥有正确技能的人可以获得越来越高的工资。
其次，越来越多的公司正在接受数字化转型和远程工作。因此，数据工程师的机会库继续扩大，超出了传统的招聘领域。
下面是数据工程师的最新工资。
$107,286
$149,681
平均总薪酬
按资历级别划分的数据工程师薪资
攀登数据工程师职业阶梯的最快途径之一是获得高级学位。事实上，许多中高级的数据工程师都拥有硕士或博士学位。换句话说，高级学位将使你更有竞争力，帮助你建立专业技能，并增加你的平均基本工资。
与其他职位相比，数据工程师的薪资
数据工程师拥有专门的技能组合，并执行关键的工作职能，这就是为什么它是数据科学中薪酬最高的工作之一。 数据工程师为企业执行各种关键职能，通常包括。
- 处理大规模的原始数据
- 维护数据基础设施
- 将数据应用与业务功能结合起来
- 构建和优化数据管道
- 构建数据处理基础设施
这些功能需要ETL、Python、SQL、NoSQL和数据仓库等紧缺技能。了解机器学习也是有帮助的，尽管在这个领域拥有高级知识的工程师可能有资格担任高薪的机器学习工程师的角色。以下是数据工程师的工资与其他数据科学职位的比较。
大多数数据科学职位属于不同的职位名称，这取决于实际角色。
从图中我们可以看到，平均来说， 产品经理 角色 的薪酬最高，80,566 。
如何增加你的收入
资历和专业都会影响到数据工程师的薪水，但该工作仍然是数据科学领域中薪水最高的工作之一。它仅落后于数据科学家、机器学习工程师、软件工程师和数据经理。
你在寻找方法来提高你目前角色的薪水吗？如果不进行职业转换或追求数据科学的另一个职称，数据工程师有几种方法可以赚更多的钱。
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专业化- 专注于ETL或数据仓库解决方案等特定工具，或通过掌握机器学习的工程，数据工程师可以迅速攀登收入阶梯。训练营提供了学习新技能和掌握的最快途径之一。
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培训/教育--教育将帮助你实现专业化，但它也可以提供先进概念的正式培训，如文本挖掘、数据仓库、ETL和其他数据工程解决方案。例如，获得硕士学位，可以帮助你的收入跃升；如果你有经验，硕士学位可以帮助你把收入从初级阶段提高到中级阶段。
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管理-数据工程师的职业道路提供了大量的发展空间，如果你想留在这条道路上，作为一个个人贡献者；工程师可以从初级职位开始，一直到高级数据工程师。但是，如果你不愿意成为一名IC，管理甚至行政级别的角色提供了一个有利可图的前进道路。
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增加技能- 增加额外的技能将有助于你的就业能力和收入。例如，全栈数据工程师--例如，具有数据工程和数据科学技能的专业人士--可以帮助你获得更高的工资。晋升为数据架构，即为工程部门构建蓝图，是另一个需要在数据工程方面有坚实基础的选择。
数据工程师薪资最高的城市
排名第一的城市
是工资最高的城市，其工资为
$349,667
平均基本工资。的。
数据工程师
薪资在
北京，中国
是薪资最低的地区，为
$44,000
平均底薪。
数据工程师薪资最高的公司
证券公司
数据工程师
在
创业者
薪资
是薪资最高的公司，薪资为
$590,000
平均基本工资。的。
数据工程师
在
KPMG
工资
是薪资最低的，为
$42,000
平均底薪。
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