数据和人工智能专业人士致力于学习新技能和推进他们的职业生涯。然而，在许多情况下，组织不能相应地补偿他们，因此，很难从已经很薄的人才库中留住技术人员。
为了探索培训与薪酬之间的联系，奥莱利学习平台发布了新的数据/ AI薪资调查．调查结果显示，91%的受访者(主要是技术专业人士)对学习新技能或提高现有技能感兴趣，64%的人在过去一年中参加了培训或获得了证书。
此外，大多数参加培训的人(61%)表示，他们这样做是希望获得加薪或晋升。但过去三年的薪酬年均增幅仅为2.25%。
新技能的价值
尽管平均工资有小幅增长，但也不全是坏消息。调查发现，一个人接受的培训数量与工资增长之间存在明显的相关性，这突显了在职学习的重要性。事实上，那些花在培训上的时间超过100小时的人，平均工资增加了11000美元，而那些花在培训上的时间少于20小时的人，平均工资只增加了7100美元。
此外，56%的受访者将提高工作安全感作为培训的动机。这可能是大流行带来的不确定性的副产品。尽管如此，只有9%的受访者表示，他们参加培训是担心失去工作。尽管22%的受访者表示，他们想换工作是因为过去一年他们的工资没有变化，但在一个员工往往每三四年就会换一次工作的行业，这样的比例是意料之中的。
薪资考虑因素:地点、性别和证书
总体而言，数据和人工智能专业人士的收入很高，平均年薪为14.6万美元。但工资水平的地区波动相当大，沿海邦的工资水平最高。加州以17.6万美元的平均工资高居榜首，紧随其后的是纽约和马萨诸塞州等东海岸州。大多数人的平均工资在10万至15万美元之间。
不幸的是，虽然按地点分列的薪酬存在差异是可以预料的，但按性别分列的薪酬也存在差异。女性占调查对象的14%，她们的收入明显低于男同事，仅为男同事的84%。
无论职位或教育程度如何，薪酬差距都是一致的，女性高管的平均薪酬为16.3万美元，而男性为20.5万美元。
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拥有博士学位或硕士学位的女性平均工资是同等学位男性的82%，尽管拥有博士学位的女性比例高于男性(16%对13%)，拥有硕士学位的女性比例也高于男性(47%对46%)。
除了工作地点和性别，某些编程语言的认证和能力也在薪酬中发挥了作用。受访者拥有的认证类型分布在各个专业，但云认证最受欢迎，AWS和Azure是最受欢迎的。获得这些认证也会带来更高的工资增长。
未来展望:机器学习和云
展望未来，机器学习将继续是一个热门话题。事实上，63%的受访者表示，机器学习将对员工的薪酬和晋升评估产生直接影响。与云相关的技能也将成为需求，云和容器(47%)、数据工具(46%)和自动化(44%)都是所需技能。
令人惊讶的是，编程语言几乎排在列表的底部，只有34%的受访者引用。显然，编程语言技能将继续是重要的，但尽管雇主愿意为某些项目的技能付费，员工可能不会将这些技能视为可以带来升职或加薪的突出技能。
总的来说，数据和AI专业人员的就业和薪酬前景是稳固的，工资增长和工作变动都在预期范围内。受访者专注于提高自己的技能，部分原因是他们希望在工作上做得更好，同时也有助于提高工资。尽管人们对工作保障存在一些担忧，这可能是大流行引发的不确定性的结果，但这些担忧似乎并没有推动太多的就业决策。
