不会为自己谈薪水？那你可亏大了！！

无论是作为数据分析师还是数据科学家，你都可以做四件事来确保你的薪水具有竞争力。这篇文章将为你讲述对这两个热门岗位薪水的主要影响因素，同时教你如何利用每一项因素来增加你的薪水。

求职网站Glassdoor的数据显示，数据分析师每年的平均工资为62,453 美元。需要注意的是，有些公司提供远高于平均水平的工资：例如Google年薪为 $95,941，Facebook年薪为$11,418，这是由于这些公司要求候选人拥有硕士学位，并且要求部分数据分析岗位涉及数据科学的工作内容。数据科学家每年的平均工资为113,309美元。虽然这两个职位之间的工资差距很大，但提高工资的方法可以适用于这两个职位。下面，我们就来讨论这四种提高工资的方法吧。

硕士学位

对于数据科学家，完成数据科学硕士学位将有助于提高你的薪水，这并不奇怪。具体来说，数据科学硕士学位比数据科学本科学位更常见，因此，这并不一定意味着你需要大约六年的学术数据科学经验，而更像是一到两年。拥有该学位一定程度上代表着你在数据科学专业领域进行了实践。

对于数据分析师岗位而言，你对硕士学位的选择可以更加多样化，有关数据分析的一些常见专业包括但不限于：

• 商业分析
• 商业
• 分析
• 商业智能
  

需要记住一点，尽管硕士学位迅速流行起来，尤其是在数据科学领域，但它们开始变得不那么重要了，这种变化是因为公司逐渐开始承认其他形式的经验同样具有竞争力。但需要指出的是，当你获得数据分析相关或数据科学方面的硕士学位时，你很可能会处于另一个职位级别，这也会有助于提高你的工资。在没有什么专业经验的情况下，如果没有硕士学位，就很难获得面试机会。所以，如果你才刚刚起步并准备读硕士，那就去吧，但如果你是已经是一个经验丰富的数据分析师或数据科学家，那么你可以通过短期项目以获得职业认证来提高你的工资。

强调相关项目经历

这种提高工资的方法要简单快捷得多。假设你已经拥有大约 1 到 3 年数据分析和数据科学经验，你需要更好地在简历中突出这些项目来帮助你提高薪水。但重点不在于夸大任何项目，而是清楚地概述适用于岗位要求的项目，这些项目将展现出你的经验沉淀。

你可以用以下这个模板来描述你的项目：

你做了什么，你是怎么做的，带来了什么效果

举一个数据科学家的例子——“使用 Python 中的随机森林模型创建自动产品分类以节省 40%的时间”

举一个数据分析师的例子——“在 Tableau 中创建了一个指标板块，处理报告的速度是手动处理的两倍”

对于这两个角色，你都可以遵循这种简单的模板，来帮助快速突出你的能力及其对业务的影响。对于你的简历，你可以按照这种格式添加大概五个主要项目。你必须记住，除非你亲口讲述或是详细地把这些经历展示给HR，否则他们不会知道你做过的任何事情。

工作绩效

你当前职位的绩效评估也可以成为提高未来工资的一个砝码，你可以强调自己在目前公司收到的的工作绩效评价以提高你的薪水。在你还没有收到绩效评估或一些季节性评估的情况下，你可以以类似的形式向你的老板展示你一直在做的事情和使用的工具。对于数据分析师和数据科学家职位，你可以比较自己的工作目标和你目前做出的贡献——例如，当前模型准确率为50%，目标为 70%，你的贡献为 80%，强调你的贡献其实超出了预期。或者建立属于自己的个人工作目标，讲讲过去几个月你改进的地方。但是注意，你要确保自己不是在费力地找出过去几个月你一直在做什么，而是随时准备好证明自己的能力。

特定行业的经验

为了在医疗保健、体育或金融等特定行业找到工作，你当然希望拥有某种与行业相关的经验，以增加获得更高薪水的概率。特定行业的知识对一些公司来说非常有价值，例如，某些数据科学工作要求你成为特定领域下的专家。因此，如果你对医疗保健一无所知，即便从技术上来讲你完全有资格胜任这份工作，但你可能只会拿到工资范围内最低的薪水。

以下是你可以扩充特定行业经验的一些方法：

过去的职位经验、新手训练营、认证、在线课程和在线视频（如 YouTube）

这些经验不一定要是耗时很久的大项目，而是高度专业化的项目。这些项目可以帮助你强调，你除了是数据分析师或数据科学家外，还是某个特定领域的专家。

小结

获得硕士学位，更好地在简历中突出你的项目经验，展示绩效评估，以及拥有在特定行业的经验，都将帮助你提高自己的薪水。虽然决定一个公司的加薪因素尚不明确，但对自己的工作和自己本身进行改进和提高，可以使你的数据岗位事业取得巨大成就。

因此，在升职加薪的道路上，不断扩充实践经历和行业经验是至关重要的。

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