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數據科學家 Data Scientist

下方是全球通用的 AI 影響分析;選擇一個國家可查看當地薪資、執照與移民數據。

混合型

AI對數據分析師的影響喜憂參半:數據清洗、基礎報表生成等任務將被自動化,但策略解讀、業務溝通和跨部門協調能力更難替代。

AI 暴露指數(學術 · AIOE)
86 / 100

暴露程度高於約 86% 的職業(百分位,越高越易受 AI 影響)

🤖 AI 已在取代此工作(工具 / 產品 / 研究 / 新聞)
  • Tableau Pulse Tool Partial 2023

    替代了數據分析師日常數據監控和異常檢測報告的手工製作,自動生成趨勢分析和見解。

  • ChatGPT Tool Partial 2022

    替代了數據分析師編寫SQL查詢、Python腳本、生成數據視覺化解釋和撰寫分析報告等任務。

  • Power BI Copilot Tool Partial 2023

    替代了數據分析師手動創建報表、編寫DAX表達式和解釋數據趨勢的工作,降低技術門檻。

  • DataRobot Platform Partial 2016

    替代了數據分析師手動建模、特徵工程和模型調參的重複工作,實現端到端機器學習自動化。

⚠ AI 將接管或取代的任務
  • 數據清洗與預處理(如缺失值填充、格式轉換)
  • 標準報表與儀表板生成(如週報、月報自動更新)
  • 簡單統計分析與假設檢驗(如t檢驗、相關性分析)
  • SQL查詢與重複數據提取
  • 基礎可視化圖表創建(如柱狀圖、折線圖)
↑ AI 將增強的任務
  • 利用AI自動探索數據特徵,加速發現隱藏模式與異常
  • 透過自然語言查詢資料庫,降低技術門檻
  • AI輔助生成分析報告草稿,分析師聚焦於洞察提煉
  • 自動化特徵工程,提升機器學習模型構建效率
  • 實時數據監控與預警,支持即時決策
🛡 人類護城河
  • 業務問題定義與假設構建
  • 數據故事化與戰略建議溝通
  • 跨部門協作與變革推動
  • 倫理判斷與數據偏見識別
  • 邏輯推理與因果分析
需培養的技能(未來 5 年)
  • 高級統計與因果推斷方法(如A/B測試設計)
  • 數據工程與大數據技術(如Spark、Airflow)
  • 機器學習模型部署與MLOps
  • AI工具應用(如AutoML、Copilot)
  • 業務戰略與領域知識深耕
  • 資料視覺化設計與互動式儀表板進階技巧
入行前景

入門崗位(如初級數據分析師、報表專員)因AI自動化數據整理和可視化而變窄,企業更傾向僱傭能結合業務的高級分析師。

🚀 如何在 AI 時代升級

從數據分析師升級為數據策略師或數據產品經理:掌握自動化和AI工具後,重心轉向定義數據策略、推動數據驅動文化、設計數據產品。學習端到端數據專案管理和業務影響力評估,成為連結技術與決策的關鍵角色。

按國家查看本地數據

總體: 7/10 從業人口: 12,000 職業代碼: 224115 (ANZSCO) 技術移民職業

評分 · 總體 7/10

收入需求前景PR 友善AI 風險競爭強度學習時長認證PR 難度

薪資

經驗年薪 (AUD)
薪资中位数$107,744 ~ $107,744全职周中位收入×52 年化(来源:ABS EEH May 2025,ANZSCO 4位)
初級(0-3年)$70,000 ~ $95,000視公司和地點
中級(3-6年)$95,000 ~ $130,000含獎金
高級(6年以上)$130,000 ~ $180,000或更高,含股票
平均薪资$106,600 ~ $106,600全体雇员周均总现金×52 年化(来源:ABS EEH May 2025,ANZSCO 大类)

教育路徑

階段時長費用 (AUD)
本科3-4年$30,000~$50,000
碩士1-2年$35,000~$60,000

資格

學歷發證機構
IT類學位(數據科學/計算機科學/統計學)澳洲大學必需
ACS 技能評估Australian Computer Society必需
Python/R/SQL 技能認證Coursera/Microsoft等可選

移民(至 Australia)

簽證詳情
482 Temporary Skill Shortage雇主擔保工作簽證,需 2 年工作經驗
186 Employer Nomination Scheme雇主擔保永居,需職業在MLTSSL上
189 Skilled Independent獨立技術移民,需EOI打分65以上
190 Skilled Nominated州擔保技術移民,提名後加5分

適合對象

✓ 適合
  • 喜歡分析數據、解決複雜問題的邏輯型人才
  • 具備編程和數學背景,快速學習新技術者
  • 希望在科技或金融行業長期發展的人
✗ 不適合
  • 不善於溝通或展示分析結果的人
  • 對持續學習新技術缺乏興趣的人

職業前景

數據科學家可從數據分析師晉升為首席數據科學家或AI負責人,也可橫向轉型為機器學習工程師或數據產品經理。

澳洲數據科學人才需求持續旺盛,尤其金融、科技和諮詢行業。未來五年預計增長約15%,但初級崗位競爭激烈。

成長領域:
Big DataArtificial IntelligenceCloud ComputingMachine Learning

常見問題

數據科學家在澳洲的平均薪資是多少?
根據Seek與Indeed數據,數據科學家平均薪資約12萬-14萬澳元,資深可達18萬以上。
數據科學家如何透過技術移民澳洲?
職業在MLTSSL上,可申請189/190/482/186簽證。需通過ACS技能評估,且EOI打分至少65分(190可加5分)。
數據科學與機器學習工程師有何區別?
數據科學家側重數據探索、統計建模與業務洞察,而機器學習工程師更關注模型部署、系統架構與生產環境優化。

數據來源

薪資範圍是根據 Seek、Indeed、Glassdoor 和 ERI SalaryExpert 上的公開職位列表估算;就業和需求預測引用 Jobs and Skills Australia (JSA) 和 Australian Bureau of Statistics (ABS);簽證和移民細節遵循 Department of Home Affairs 的最新職業清單及相關評估機構。數字僅供參考——請務必查閱最新官方資料。

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