캐글데이터분석

데이터사이언티스트 연봉 분석

jambo88 2022. 11. 23. 13:21

 

오늘도 역시나 캐글에서 얻은 데이터셋.

잠이 안올때마다 하나씩 내려받아서 이리저리 분석해보고 있다. 하다 보면 시간이 정말 빠르게 지나간다.

 

10개의 피처들로 이뤄져 있으며, Data Scientist 를 위주로 알아보고자 한다.

 

피처별로 Null 값은 없어 보인다. 피처 중에 Salary_In_Rupees 는 Dtype이 int 또는 float 이어야 할 것 같은데 object 로 되어 있다. 이는 int로 바꿔줘야 할 것 같고, 루피에서 한화로 변경하여 보고자 한다.

 

20년부터 수집된 데이터인데, 해가 지날 수록 DS에 연관된 종사자들의 수가 증가하는 것을 알 수 있다. 3년만에 4배 이상 늘어났으니, DS가 과연 열풍이긴 한가보다.

 

DS에 연루된 종사자들의 Designation을 보면 역시나 Data Scientist가 가장 많고, Engineer, Analyst 등이 뒤를 이었다.

직급은, 시니어급이 제일 많았다. 엔트리 급은 생각보다 적었다. 왜지? 더 많은 엔트리 레벨들이 들어올것이라 생각했는데, 미들급 보다도 시니어 급이 제일 많았다. 경력을 중요하게 보고 채용을 해서 그런걸까?

 

고용형태는 왠일인지 Full Time 이 제일 많았다. 예상으로는 Contract Time (계약직) 이나 Freelancer (프리랜서)가 제일 많을 줄 알았는데,,, 아! 데이터 도메인이 중요시 되어서 그럴수도 있겠다는 생각이 든다. 혹은, 핵심인재로 파악되어 정규직으로 고용되는 것일까?

 

샐러리는 루피로 되어 있어, 환율을 곱하고 단위를 만원으로 조정하고자 10000으로 나눠주었다. 샐러리의 평균과 최소, 최댓값을 보니 호우...

평균적으로 1억 5천, 최소 400만원(이건뭘까?), 최대 8억4천 (ㄷㄷㄷ) 이었다. 박스플롯을 통해 그려보면 하위 25%만 해도 8천8백만원, 중간만 가도 1억 4천, 조금 열심히 해서 상위25%가 되면 2억이 넘는 연봉을 받는다.

 

직원들의 지역을 살펴보면, 역시나 US. IT 초강국 답게 미국이 가장 많았다. 구글, 페북 등의 위엄이지 않을까 싶다. 그 뒤로는, 영국, 인도, 캐나다, 독일 등이 이었다. 생각보다 스페인이 관심이 많다는게 의외였고, 일본이 그래도 우리보다는 낫구나 라는 생각도 든다. 근데 영국은 어떠한 기업이 있고 커리큘럼을 갖고 있길래 미국에 이어 두번째로 많은 DS를 보유하고 있을까?

 

이어서 회사가 위치해 있는 지역을 살펴 보았다. 직원들의 위치와 크게 다르지는 않았다. 역시 미국과 영국. 그리고 캐나다. 캐나다의 토론토 대학교가 머신러닝 이쪽으로 리딩하고 있다고 들었는데 그래서인지 은근 많다.

 

회사의 규모별로 살펴보면, 생각보다 미디엄 급의 회사들이 엄청나게 투자하고 있다는 것을 알 수 있었다. 성장하고 있는 회사들의 저력일까? 라지급의 회사들은 의외로 적은 DS 종사자를 갖고 있었다.

 

근무 형태를 (재택근무비율)을 살펴보면, 역시 회사에 굳이 나갈 필요가 없는 직무다 보니, 100프로 재택하는 종사자들이 많았다. 이렇게 재밌는 작업을 하면서, 연봉도 많이 받고, 재택근무를 하고, 거기에 정규직이라니.. ㄷㄷㄷ 가히 최고의 직업이지 않을까? 근데 또 출근을 하는 비율 역시 생각보다 많았다.

 

엔트리급의 연봉을 살펴보면, 평균적으로 8천 6백만원, 하위 25%는 3천8백, 50%는 7천9백, 상위 25%는 1억2천 정도 되었다. 엔트리 급인데도 초봉이 상당하다. 엔트리급 연봉의 맥스값이 3억5천인데,,, 이사람은 최고의 엘리트 코스를 밟은 사람인걸까? ㄷㄷㄷ

 

미들급의 연봉은, 평균적으로 1억2천을 받는다. 하위 25%도 6천7백을 받는다. 최대값은 6억3천인데... 와... 쩐다.

 

 
관리자급의 연봉은 평균이 2억7천이다. 최소1억이다. 최대값은 8억4천. 평균연봉만 받아도 회사에 충성충성 할 것 같다. 이사람들은 집값이 비싸다고 느껴지기는 할까? 조금만 노력하면 대출 없이 사겠는데...
그래프로 비교해보면, 확실히 관리자급의 연봉 상승 폭이 크다. 하지만, 엔트리급도 결코 적은 금액이 아니라는 것.
Working Year 별로 연봉을 비교해보면, 22년에 와서 전체적으로 연봉이 많이 올라간 것을 볼 수 있다. 종사자 수도 늘었는데, 전체적으로 연봉도 늘어난 것을 보면, 이쪽 시장의 규모가 점차 커지고 있음을 알 수 있다.

고용형태별로 연봉을 보면, 역시 계약단위의 고용이 제일 연봉이 좋다. 그 뒤로는 정규직이고 프리랜서는 생각보다 적었다. 능력이 좋아서 프리랜서를 하는것이 아닌가?

 

회사 규모별로 연봉을 보면, 미들급에서 전체적으로 아주 살짝 더 준다. 큰 일보를 위한 투자를 하고 있나 보다.

회사 지역에 따른 연봉을 보면, 역시 미국이 압도적이다. 캐나다가 그 뒤를 이어서 많이 준다.

 

직무별로 연봉을 살펴보면, 다들 대동소이 하다. 맥스값에 가서는 Data Scientist와 Research Scientist가 가장 많이 받는다. 갭이 크다.

 

연봉을 히스토그램으로 그려보면, 대부분 2억이하로 많이 몰려있다. 어마어마 하다 ㄷㄷㄷ 역시 글로벌기업이라 다른가

 

 
재택 근무를 해도 연봉이 결코 적지 않다. 오히려 높은 것을 볼 수 있다. 근데 이상하게 50%의 비율로 재택을 하는 사람들의 연봉이 오히려 낮다. 집에서 일하거나 출근을 해서 일해야 돈을 좀 더 받을 수 있나보다.

Data Scientist 직무를 갖고 있는 사람들과 회사의 지역을 살펴보면, 미국, 영국, 인도 순으로 나아간다.

 

Data Scientist 의 고용형태는 정규직이 가장 많고, 미들급 회사에서 많이 채용했으며, 재택비율이 많이 높고, 해가 거듭할 수록 종사자의 수가 늘고 있으며, 미들급과 시니어급의 Data Scientist가 많은 것을 알 수 있었다.