Previsioni di stipendio nella Data Science nel 2024

Le aspettative di stipendio sono sempre un fattore chiave quando si cercano nuove opportunità di lavoro e, se stai pensando di entrare nella data science, ecco un’ottima notizia: i data scientist, così come altre professioni legate ai dati, percepiscono alcuni degli stipendi più alti del settore tech. 

Secondo i dati 2023 del Bureau of Labor Statistics degli Stati Uniti, la data science è la terza occupazione in più rapida crescita, con un tasso di crescita stimato del 35% tra il 2021 e il 2031. In quasi ogni settore, le organizzazioni competono per professionisti della data science per sfruttare i loro dati e guidare decisioni di business più intelligenti. Tuttavia, poiché l’offerta di professionisti dei dati non ha ancora raggiunto la domanda, la competizione tra aziende per assumere queste figure è più agguerrita rispetto ad altri settori tech. Di conseguenza, i datori di lavoro sono disposti a offrire stipendi elevati ai data scientist di talento.

Nonostante la fase favorevole che il settore sta vivendo, è importante notare che gli stipendi nella data science possono variare notevolmente tra i professionisti. I datori di lavoro considerano diversi fattori quando decidono quanto pagare, tra cui esperienza, competenze, titolo di lavoro e dimensione dell’azienda. 

In questo articolo, forniremo una panoramica degli stipendi nella data science nel 2024. Analizzeremo i diversi criteri che influenzano la retribuzione sulla base di dati provenienti da vari portali di lavoro, come Glassdoor e PayScale, dati pubblici del Bureau of Labor Statistics degli Stati Uniti e sondaggi di settore, come gli O’Reilly Data Science Salary Surveys.

Per restringere il campo, ci concentreremo solo sul panorama retributivo negli Stati Uniti.

Stipendi nella Data Science per esperienza

Quanto guadagna in media un data scientist? Secondo Indeed, la retribuzione base media per i data scientist negli Stati Uniti è di 123.069 $ all’anno, sulla base di 4.200 stipendi segnalati.

Fonte immagine: Indeed

La retribuzione è un po’ più bassa guardando i dati di PayScale, che fornisce una stima media di 100.598 $ l’anno sulla base di circa 9.000 profili retributivi.

Fonte immagine: Payscale

Tuttavia, lo stipendio medio di un data scientist cambia con il livello di esperienza. Come riportato da PayScale, se sei un aspirante data scientist alla ricerca del tuo primo lavoro nel campo, puoi aspettarti in media uno stipendio di 87.000 $. I data scientist con 1-4 anni di esperienza, invece, possono aspettarsi una retribuzione totale di 98.000 $, mentre 5-9 anni di esperienza significano uno stipendio medio intorno a 113.000 $.

Fonte immagine: PayScale

Queste medie sono aumentate di circa 2.000 $ annui rispetto all’ultima raccolta dati del 2022. Queste stime sono in linea con i risultati dell’O’Reilly 2021 Data/AI Salary Survey, che stima che la variazione media della retribuzione negli ultimi tre anni nel campo della data science/AI sia di 9.252 $, corrispondenti a un aumento annuo del 2,25%.

Stipendi nella Data Science per titolo di lavoro

La categoria dei professionisti dei dati comprende diversi ruoli, tra cui data scientist, data engineer, data analyst e machine learning engineer. Responsabilità, qualifiche e, in ultima analisi, stipendi variano ampiamente tra queste figure. In generale, più un professionista della data science assume responsabilità manageriali (ad esempio, guidare progetti di team e comunicare direttamente con i clienti), più alta è la retribuzione.

Di seguito trovi un elenco di fasce e medie salariali dei professionisti della data science, secondo Indeed.com:

Data Scientist

Un data scientist ricerca, estrae e riporta insight significativi presenti nei dati. Per farlo, i data scientist usano computer e linguaggi di programmazione per elaborare le informazioni, effettuare calcoli complessi, creare visualizzazioni utili e ottenere risultati. Vuoi diventare un data scientist? Datacamp propone ottimi percorsi professionali per riuscirci, sia con Python sia con R.

• Stipendio medio: 123.069 $. Fascia di stipendio: 78k - 194k $.

Leggi di più sugli stipendi dei data scientist nel mondo in un articolo dedicato.

Machine Learning Engineer

I machine learning engineer sono programmatori altamente qualificati che sviluppano modelli che utilizzano grandi set di dati per ricercare, sviluppare e generare algoritmi in grado di apprendere e fare previsioni.

• Stipendio medio: 161.407 $. Fascia di stipendio: 105k - 247k $

Questa è una delle carriere più complesse e remunerative nella data science. Per iniziare, consigliamo vivamente di iscriverti al nostro percorso Machine Learning Scientist with Python.

Data Engineer

I data engineer sono responsabili di porre le basi per l’acquisizione, l’archiviazione, la trasformazione e la gestione dei dati in un’organizzazione. È una delle carriere più richieste nella data science. 

• Stipendio medio: 126.610 $. Fascia di stipendio: 81k - 196k $.

Dai un’occhiata alla nostra guida completa sugli stipendi dei data engineer nel mondo per saperne di più. 

Cloud Engineer

Un cloud engineer è un professionista dei dati che si occupa di attività legate al cloud. In genere, questo include la gestione, la pianificazione, l’architettura e il monitoraggio di sistemi cloud. Sempre più aziende si affidano a servizi cloud.

• Stipendio medio: 127.119 $. Fascia di stipendio: 83k - 192k $.

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Data Analyst

Sono responsabili dell’elaborazione dei dati già in possesso dell’azienda. Tra i loro compiti abituali c’è l’uso di database per creare report e dashboard.

• Stipendio medio: 78.324 $. Fascia di stipendio: 49k - 123k $.

Se ti interessa diventare data analyst, dai un’occhiata al nostro Career Track Data Analyst with Python.

Data Science Manager

Questo è un ruolo manageriale che implica prendere decisioni. I data science manager sono responsabili delle operazioni di progetto, fungendo da intermediari tra il team di analyst, scientist, data architect e il cliente. Devono comprendere la tecnologia pur non essendo responsabili del suo sviluppo.

• Stipendio medio: 126.506 $. Fascia di stipendio: 69k - 231k $.

Stipendi nella Data Science per dimensione dell’azienda

Un altro fattore rilevante che influisce sugli stipendi nella data science è la dimensione dell’azienda: in generale, più grande è l’organizzazione, più alto è lo stipendio. Il O’Reilly 2016 Data Science Salary Report fa luce su questo aspetto. Sono passati alcuni anni dal sondaggio, ma riteniamo che ciò valga in modo simile anche nel 2024. 

Secondo la pubblicazione, i data scientist che lavorano in aziende con più di 1.000 dipendenti riceverebbero uno stipendio mediano compreso tra 90.000 e 110.000 $, mentre lo stipendio mediano dei professionisti dei dati che lavorano in aziende di medie dimensioni (da 26 a 1.000 membri) è di circa 80.000 $. I dipendenti di piccole aziende e startup (2-25 membri) tendono ad avere uno stipendio mediano inferiore, intorno a 60.000 $. 

Fonte immagine: O’Reilly

Stipendi nella Data Science per freelance

Con i vantaggi del lavoro da remoto in crescita, sempre più persone si chiedono se questo sia il momento giusto per provare la libera professione. I professionisti dei dati non fanno eccezione. Negli ultimi mesi, il numero di offerte nella data science disponibili su popolari piattaforme per freelance, come Upwork, è schizzato verso l’alto. 

Se stai considerando questa opzione, potresti chiederti quanto guadagnano i data scientist freelance. Secondo Glassdoor, il loro stipendio medio negli Stati Uniti è di 116.000 $, con stipendi che vanno da 90.000 a 149.000 $. 

Tuttavia, i guadagni dei data scientist freelance dipendono fortemente da fattori come competenze, esperienza e recensioni.  Di conseguenza, la forbice retributiva tra junior e senior è molto ampia. Ad esempio, questa ricerca del 2023 basata su dati di Upwork mostra che un data scientist freelance alle prime armi può chiedere 50 $/ora, mentre un professionista esperto può arrivare a 150-200 $/ora.

Stipendi nella Data Science tra i settori

I data scientist sono richiesti in quasi tutti i settori, ma alcuni hanno esigenze maggiori e sono disposti a offrire stipendi più allettanti. Anche in questo caso, l’O’Reilly 2021 Data/AI Salary Survey è una risorsa utile per confrontare gli stipendi tra i vari settori. 

In generale, i professionisti dei dati che lavorano nell’industria informatica, ad esempio hardware, servizi cloud, cybersecurity o sviluppo software, riportano gli stipendi più alti, con retribuzioni medie che vanno da 171.000 $ (per l’hardware) a 164.000 $ (per il software).  Ciononostante, i dati mostrano retribuzioni molto competitive (oltre 100.000 $) anche in settori al di fuori dell’informatica, tra cui banking, retail, moda e assicurazioni.

Questo quadro è coerente con i dati occupazionali più recenti pubblicati dal Bureau of Labor Statistics degli Stati Uniti nel 2023.

Fonte immagine: O’Reilly

Stipendi nella Data Science per competenze

La data science è un settore in rapida evoluzione. Nuove tecnologie e software emergono costantemente. Questo rende la formazione non solo un modo per tenere il passo con l’innovazione, ma anche un fattore strettamente correlato a stipendi più alti, occupabilità e sicurezza del lavoro. 

In generale, alcune competenze rare e molto richieste aumentano significativamente le aspettative salariali dei data scientist.

Programmazione, padronanza degli strumenti per i big data, cloud computing e data visualization sono tra le skill più apprezzate. Allo stesso modo, qualità personali come curiosità scientifica, visione del business, capacità di comunicazione e leadership possono aumentare notevolmente la retribuzione.

Di seguito trovi un elenco di competenze che influenzano gli stipendi dei data scientist nel 2024 secondo PayScale:

Fonte immagine: PayScale

Secondo l’O’Reilly 2021 Data/AI Salary Survey, la formazione sul cloud, in particolare in Amazon Web Services (AWS) e Microsoft Azure, è la competenza più fortemente associata ad aumenti retributivi. 

Altre competenze importanti menzionate dai partecipanti sono machine learning, tecnologie di containerizzazione (ad es. Docker e Kubernetes), MLOps e strumenti per pipeline di data science, come Kafka.

Per quanto riguarda i linguaggi di programmazione, il sondaggio mostra che i linguaggi meno comuni nella data science, ad esempio Rust, Go o Scala, sono anch’essi strettamente associati a stipendi elevati.

Domanda: Quali tecnologie avranno il maggiore effetto sulla retribuzione nel prossimo anno? Fonte immagine: O’Reilly

Stipendi nella Data Science per località

Gli stipendi nella data science dipendono fortemente anche dalla località. La retribuzione media varia significativamente all’interno degli Stati Uniti, come mostrano i dati del Bureau of Labor Statistics degli Stati Uniti. 

In generale, gli stipendi medi tendono a essere più alti negli stati lungo le coste Est e Ovest, con le medie più elevate in California (140.490 $), Texas (109.000 $), New York (134.830 $), Florida (106.490 $), Pennsylvania (102.370 $).

Non è una sorpresa: gli stati citati coincidono con alcuni dei maggiori hub tecnologici del Paese, tra cui San José —nota anche come capitale della Silicon Valley—, San Francisco e New York, dove i professionisti della data science normalmente guadagnano ottimi stipendi a sei cifre. 

Fonte immagine: Bureau of Labor Statistics degli Stati Uniti

Cosa puoi fare per aumentare il tuo stipendio

La data science è di per sé un settore vivace e altamente dirompente.  L’ecosistema cambia a gran velocità, con nuove tecnologie, strumenti e software introdotti di continuo, il che rende molto difficile prevedere come sarà tra 10 anni. 

In questo contesto, la formazione continua è fondamentale per i professionisti dei dati non solo per tenere il passo con l’innovazione, ma anche per ottenere aumenti o promozioni. Infatti, apprendere nuove competenze e migliorare quelle esistenti è considerata una delle vie migliori per la crescita. Inoltre, investire in programmi di formazione è la strategia preferibile e più praticabile per i datori di lavoro per far crescere internamente i team di data science e machine learning, dato la carenza di professionisti qualificati. 

Quali sono i percorsi migliori per fare upskilling? In base al tempo a disposizione e a quanto la tua azienda è disposta a investire nella tua formazione, puoi considerare le seguenti opzioni:

• Titoli di studio formali in data science. Scegliere un percorso avanzato, come un dottorato o un master in data science o in un campo correlato, è un ottimo modo per crescere nella tua organizzazione. La maggior parte delle grandi aziende tech incoraggia i dipendenti a intraprendere questi programmi.  

• Piattaforme di data science. Se vuoi diventare esperto di una materia, affinare le abilità di coding o imparare nuove tecnologie, probabilmente cerchi un corso. Le opzioni sono molte, tra cui DataCamp. Non perdere l’opportunità di esplorare il nostro ampio catalogo di corsi o di iscriverti a uno dei nostri percorsi di competenza per ampliare le tue aree di specializzazione.

• Certificazioni in data science. Ottenere una certificazione sta diventando uno dei modi più comuni e rapidi per acquisire o migliorare nuove competenze nella data science. L’elenco delle certificazioni cresce velocemente, dalle certificazioni generali a quelle specifiche per vendor o tecnologia. Secondo l’O’Reilly 2021 Data/AI Salary Survey, le certificazioni cloud, in particolare su AWS e Microsoft Azure, sono risultate le più fortemente associate ad aumenti di stipendio.

Tendenze future 

La data science sta vivendo un’età dell’oro, grazie al boom dell’intelligenza artificiale degli ultimi anni. Le aziende di ogni settore hanno un bisogno urgente di professionisti dei dati che sfruttino la potenza dei dati per guidare decisioni intelligenti.

Secondo il Report LinkedIn 2024 sui lavori in crescita, i ruoli di AI engineer e AI consultant rientrano nella top 10. Questi nuovi ruoli richiedono una solida base in data science e molte delle persone che li ricoprono provengono da posizioni di data scientist.

L’offerta di professionisti dei dati non ha ancora raggiunto la domanda. La carenza di data scientist qualificati si traduce in una forte competizione tra aziende, che offrono stipendi molto competitivi per assicurarsi talenti difficili da trovare. 

Cosa possiamo aspettarci nel prossimo futuro? Man mano che la data science avanza verso machine learning e intelligenza artificiale, possiamo certamente aspettarci che la domanda di professionisti dei dati continui a crescere. I professionisti con background tradizionali in data science cercheranno di fare upskilling e di entrare nell’entusiasmante mondo dell’AI, conquistando i ruoli più remunerativi. Per chi sta entrando ora nel settore, il panorama è altrettanto stimolante, con una moltitudine di risorse di apprendimento a portata di mano. 

Conclusione

Speriamo che questo articolo ti sia piaciuto. La data science è in pieno boom e le opportunità sono numerose e molto redditizie per chi desidera entrare nel settore.

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