Gehalt für maschinelles Lernen in Indien im Jahr 2022 [für Studienanfänger und erfahrene]

Sie fragen sich, wie hoch die Gehaltsspanne für maschinelles Lernen in Indien ist?

In einem Bericht mit dem Titel „The Best Jobs in the US: 2019“ behauptet Indeed, dass sich der Job eines Machine Learning Engineers zu einer vielversprechenden Position entwickelt hat – er verzeichnet ein Wachstum von 344 % und eine durchschnittliche Gehaltsbasis von 146.085 US-Dollar .

Quelle

Wie Sie sehen können, stammen 9 der 25 aufgeführten Jobs im Indeed-Bericht aus technologiebezogenen Bereichen. Dies ist nicht überraschend, da Tech-Rollen, insbesondere in den Bereichen Data Science, KI und ML, über verschiedene Parallelen der Branche hinweg an Bedeutung gewinnen. Aus diesem Grund scheuen Unternehmen nicht davor zurück, in Indien ein höheres Gehalt für maschinelles Lernen anzubieten.

Wenn Sie also über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen und bereit sind, sich auf dem Laufenden zu halten, wird Ihre Karriere als Machine Learning Engineer voraussichtlich weiter und weiter wachsen. Diese Linie gilt insbesondere, wenn wir bedenken, dass ein Gehalt für maschinelles Lernen in Indien direkt oder indirekt davon abhängt, wie hochqualifiziert und aktualisiert sie sind.

Ein kürzlich erschienener Bericht von Gartner besagt, dass das schnelle Wachstum der KI bis 2020 zu fast 2,3 Millionen Stellenausschreibungen im maschinellen Lernen führen wird.

Wir sind sicher, dieses Must-Have hat in Ihnen den Willen geweckt, ein Machine Learning Engineer zu werden! Werfen wir einen Blick darauf, wer genau ein Ingenieur für maschinelles Lernen ist und wie hoch ein typisches Gehalt für maschinelles Lernen in Indien ist?

Was ist maschinelles Lernen?

Laut SAS ist „maschinelles Lernen eine Methode der Datenanalyse, die den Aufbau analytischer Modelle automatisiert. Es ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der auf der Idee basiert, dass Systeme mit minimalem menschlichen Eingriff aus Daten lernen, Muster erkennen und Entscheidungen treffen können.“

Auch wenn der Begriff des maschinellen Lernens erst seit kurzem im Rampenlicht steht, existiert das Konzept des maschinellen Lernens schon seit langer Zeit, das früheste Beispiel dafür ist Alan Turings Enigma-Maschine, die er während des Zweiten Weltkriegs entwickelt hat. Heutzutage ist maschinelles Lernen fast überall um uns herum, von den gewöhnlichen Dingen in unserem Leben bis hin zu den komplizierteren Berechnungen mit Big Data. Beispielsweise sind das selbstfahrende Auto von Google und die personalisierten Empfehlungen auf Websites wie Netflix, Amazon und Spotify allesamt Ergebnisse des maschinellen Lernens. Aufgrund der Nachfrage ist das Gehalt für maschinelles Lernen in Indien eines der höchsten.

Warum ist maschinelles Lernen in der heutigen Welt wichtig?

Nach dem, was maschinelles Lernen ist, kommt die nächste wichtige Frage – „Welche Bedeutung hat maschinelles Lernen?“

Das Hauptaugenmerk des maschinellen Lernens liegt darauf, Organisationen dabei zu helfen, ihre allgemeine Funktionsweise, Produktivität und ihren Entscheidungsprozess zu verbessern, indem sie in die riesigen Datenmengen eintauchen. Wenn Maschinen beginnen, durch Algorithmen zu lernen, wird dies Unternehmen dabei helfen, solche Muster in den Daten zu enträtseln, die ihnen helfen können, ohne menschliches Eingreifen bessere Entscheidungen zu treffen. Abgesehen von diesem Vorabvorteil hat maschinelles Lernen die folgenden Vorteile:

1. Rechtzeitige Analyse und Bewertung

Durch das Sichten riesiger Datenmengen wie Kundenfeedback und -interaktionen können ML-Algorithmen Ihnen helfen, zeitnahe Analysen und Bewertungen Ihrer Unternehmensstrategien durchzuführen. Wenn Sie ein Geschäftsmodell erstellen, indem Sie mehrere Datenquellen durchsuchen, haben Sie die Möglichkeit, die relevanten Variablen zu sehen.

2. Echtzeitvorhersagen durch schnelle Verarbeitung möglich

Eine der beeindruckendsten Eigenschaften von ML-Algorithmen ist, dass sie superschnell sind, wodurch die Datenverarbeitung aus mehreren Quellen schnell erfolgt. Dies wiederum hilft bei der Erstellung von Echtzeitvorhersagen, die für Unternehmen sehr vorteilhaft sein können. Zum Beispiel,

• Abwanderungsanalyse – Es geht darum, die Kundensegmente zu identifizieren, die Ihre Marke wahrscheinlich verlassen werden.
• Kundenkontakte und Konversion – ML-Algorithmen liefern Einblicke in das Kauf- und Ausgabeverhalten verschiedener Kundensegmente und ermöglichen es Unternehmen, Strategien zu entwickeln, die Verluste minimieren und Gewinne steigern können.
• Kundenbindung – ML-Algorithmen können helfen, die Rückstände in Ihren Kundenakquisitionsrichtlinien und Marketingkampagnen zu identifizieren. Mit solchen Erkenntnissen können Sie Ihre Geschäftsstrategien anpassen und das allgemeine Kundenerlebnis verbessern, um Ihren Kundenstamm zu halten.

3. Industrien im Wandel

Maschinelles Lernen hat bereits damit begonnen, Branchen zu verändern, da es wertvolle Erkenntnisse in Echtzeit liefern kann. Finanz- und Versicherungsunternehmen nutzen ML-Technologien, um aussagekräftige Muster in großen Datensätzen zu identifizieren, Betrug zu verhindern und maßgeschneiderte Finanzpläne für verschiedene Kundensegmente bereitzustellen. Im Gesundheitswesen ermöglichen Wearables und Fitnesssensoren, die auf ML-Technologie basieren, Einzelpersonen, die Verantwortung für ihre Gesundheit zu übernehmen, wodurch der Druck auf Gesundheitsfachkräfte minimiert wird. Es gibt also unzählige Möglichkeiten für Ingenieure für maschinelles Lernen, und die unverzichtbare Natur ihrer Jobs sorgt dafür, dass das Gehalt für maschinelles Lernen in Indien ziemlich hoch ist.

Was macht ein Machine Learning Engineer?

Die Arbeit eines Machine Learning Engineers ist der eines Data Scientists insofern sehr ähnlich, als beide Rollen die Arbeit mit riesigen Datenmengen beinhalten. Daher müssen sowohl Machine Learning Engineers als auch Data Scientists über hervorragende Datenmanagementfähigkeiten verfügen. Das ist jedoch die ganze Ähnlichkeit, die diese beiden Rollen teilen.

Data Scientists beschäftigen sich hauptsächlich damit, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, um das Unternehmenswachstum durch datenorientierte Entscheidungsfindung voranzutreiben. Im Gegensatz dazu konzentrieren sich Machine Learning Engineers auf die Entwicklung selbstlaufender Software für die Vorhersagemodellautomatisierung.

Üblicherweise arbeiten Machine Learning Engineers eng mit Data Scientists zusammen. Während Data Scientists aussagekräftige Erkenntnisse aus großen Datensätzen extrahieren und die Informationen an Unternehmensbeteiligte weitergeben, stellen Machine Learning Engineers sicher, dass die von Data Scientists verwendeten Modelle große Mengen an Echtzeitdaten aufnehmen können, um genauere Ergebnisse zu erzielen.

Aufgaben eines Machine Learning Engineers

• Data-Science-Prototypen untersuchen und konvertieren.
• Entwerfen und Entwickeln von Systemen und Schemata für maschinelles Lernen.
• Durchführung statistischer Analysen und Feinabstimmung von Modellen anhand von Testergebnissen.
• Verfügbare Datensätze für Schulungszwecke online finden.
• Um ML-Systeme und -Modelle nach Bedarf zu trainieren und neu zu trainieren.
• Um bestehende ML-Frameworks und -Bibliotheken zu erweitern und zu bereichern.
• Machine-Learning-Apps nach Kunden-/Auftraggeberanforderungen zu entwickeln.
• Geeignete ML-Algorithmen und -Tools erforschen, damit experimentieren und implementieren.
• Die Problemlösungsfähigkeiten und Anwendungsfälle von ML-Algorithmen zu analysieren und sie nach ihrer Erfolgswahrscheinlichkeit einzustufen.
• Untersuchen und Visualisieren von Daten zum besseren Verständnis und Identifizieren von Unterschieden in der Datenverteilung, die sich auf die Modellleistung bei der Bereitstellung in realen Szenarien auswirken könnten.

Erforderliche Fähigkeiten zum Erlernen des maschinellen Lernens

Nachdem Sie nun wissen, warum Sie sich für eine Karriere im maschinellen Lernen entscheiden sollten, und vielleicht auch eine Entscheidung getroffen haben, möchten wir Ihnen einige wichtige Fähigkeiten nennen, die Sie benötigen, um diese Gelegenheit optimal zu nutzen.

Um Ihre Karriere als Ingenieur für maschinelles Lernen voranzutreiben und das höchstmögliche Gehalt für maschinelles Lernen in Indien zu verdienen, müssen Sie sich aktualisieren mit:

• Statistik und Wahrscheinlichkeit: Ihr Verständnis von Algorithmen hat viel mit Ihrem Wissen über Theorien zu tun. Hidden-Markov-Modelle, Naive Bayes und Gaussian Mixture sind neben anderen Modellen großartige Beispiele. Wenn Sie in Statistik und Wahrscheinlichkeit nicht gut sind, werden Sie feststellen, dass diese Algorithmen sehr schwer zu verstehen sind.
• Datenauswertung und Modellierung: Um die Effizienz des Schätzprozesses mit ML sicherzustellen, ist es wichtig, die Wirksamkeit verschiedener Modelle in regelmäßigen Abständen zu evaluieren. Sie können verschiedene Methoden wie Regression und Klassifizierung verwenden, um den Fehler oder die Genauigkeit eines bestimmten Modells zu messen. Dazu gehört auch eine Bewertungsstrategie.
• ML-Algorithmen: Zu wissen, wie verschiedene maschinelle Lernalgorithmen funktionieren und welcher Algorithmus in einer bestimmten Situation passt, ist sehr wichtig. Sie müssten ein Verständnis für Themen wie partielle Differentialgleichungen, Gradientenabstieg, quadratische Programmierung, konvexe Optimierung und andere entwickeln.
• Programmiersprachen: Für eine Karriere im maschinellen Lernen müssen Sie auch in verschiedenen Programmiersprachen wie Java, R, Python und C++ vertraut sein. Diese Sprachen helfen Ihnen in verschiedenen Phasen Ihres maschinellen Lernprojekts.
• Signalverarbeitungstechniken: Die Merkmalsextraktion ist für das maschinelle Lernen sehr wichtig. Möglicherweise müssen Sie mit mehreren fortschrittlichen Signalverarbeitungsalgorithmen arbeiten, darunter unter anderem Bandlets, Shearlets, Contourlets und Curlets. Erfahren Sie mehr über die erforderlichen Skillsets für maschinelles Lernen.

Gehalt für maschinelles Lernen in Indien

Die Nachfrage nach maschinellem Lernen ist hoch, aber Unternehmen verlangen von Einzelpersonen, dass sie über die richtigen Fähigkeiten verfügen. Die Nachfrage nach diesen Ingenieuren ist immer hoch. Die Liste ist endlos. Das ist der Hauptgrund, warum das Gehalt für maschinelles Lernen in Indien ziemlich hoch ist. Die ständig steigende Nachfrage. Je besser die Erfahrung, desto höher das Gehalt. Das durchschnittliche Gehalt für maschinelles Lernen in Indien beträgt laut Payscale ungefähr Rs. 686.281 pro Jahr, inklusive Boni und Gewinnbeteiligung.

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Faktoren, die das Gehalt für maschinelles Lernen in Indien beeinflussen

Die vier Hauptfaktoren, die das Gehalt für maschinelles Lernen in Indien beeinflussen, sind:

• Unternehmen – Das Unternehmen, für das Sie arbeiten, wirkt sich direkt auf das Gehalt aus, das Sie erhalten.
• Erfahrung – Je mehr Erfahrung Sie haben, desto besser ist die Fähigkeit, die Hindernisse zu verstehen und schnelle Lösungen für Fehler bereitzustellen. Eine Kombination aus Erfahrung und Unternehmen bringt Gehälter und Positionen, die dazu beitragen, sich einen Namen zu machen.
• Standort – In den kommenden Jahren wird der Standort eine geringere Rolle bei dem Gehalt spielen, das Sie erwarten können. Aber selbst dann wird sich der Standort weiterhin auf das Gehalt auswirken, das Sie von einem potenziellen Arbeitgeber verlangen und erhalten können.
• Geschick – Je wichtiger Sie sind, desto besser ist die Fähigkeit zu verstehen. Der Standort wird bei der Entscheidung über das Gehalt für maschinelles Lernen in Indien eine entscheidende Rolle spielen.

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Gehalt für maschinelles Lernen in Indien: Basierend auf dem Unternehmen

Es ist eine anerkannte Tatsache, dass je größer die Marke oder das Unternehmen ist, desto höher ist das Gehalt, das eine Person erwarten kann. Lassen Sie uns einen Blick auf einige der höchstbezahlten Pakete werfen – Tata Consultancy Services Limited bietet über Rs. 4.42.000 pro Jahr als Gehalt. Es folgt Intel Corporation mit Rs 20.00.000.

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Gehalt für maschinelles Lernen in Indien: Basierend auf Erfahrung

Je mehr Erfahrung Sie haben, desto höher wird Ihr Gehaltspaket sein. Wenn Sie also Anfänger sind und erst kürzlich in die Branche eingestiegen sind, müssen Sie Ihre Hoffnungen entsprechend mäßigen. Lassen Sie uns also das Gehalt für maschinelles Lernen in Indien aufschlüsseln, je nachdem, wie viele Jahre Erfahrung Sie in Ihrer Tasche haben –

Mal sehen, wie ein Gehalt für maschinelles Lernen in Indien je nach Erfahrung variiert.

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Einstiegsgehalt für maschinelles Lernen in Indien

Das durchschnittliche Einstiegsgehalt für maschinelles Lernen in Indien beträgt 501.058 ₹.

Gehalt für maschinelles Lernen auf mittlerer Ebene in Indien

Das durchschnittliche Gehalt für maschinelles Lernen auf mittlerer Ebene in Indien beträgt 1.142.459 ₹.

Erfahrenes Gehalt für maschinelles Lernen in Indien

Das Durchschnittsgehalt für erfahrene Mitarbeiter im Bereich maschinelles Lernen in Indien beträgt 1.999.619 ₹.

Gehalt für maschinelles Lernen in Indien: Basierend auf dem Standort

Obwohl Covid-19 die Auswirkungen des Standorts auf die Gehälter in Zukunft verringern könnte, spielt der Standort derzeit einen entscheidenden Faktor bei der Bestimmung des Gehalts für maschinelles Lernen in Indien. Das Silicon Valley of India, Bangalore, bietet die höchsten Gehälter, wobei maschinelles Lernen in der Stadt etwa 21 % mehr verdient als ihre Kollegen in anderen Städten. Der Vergleich erfolgt mit dem Bundesdurchschnitt. Chennai, die andere Stadt, die um den Titel im Silicon Valley kämpft, bietet Gehälter, die 5 % unter dem nationalen Durchschnitt liegen.

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Gehalt für maschinelles Lernen in Indien: Basierend auf Fähigkeiten

Lassen Sie uns diskutieren, wie das Gehalt für maschinelles Lernen in Indien mit den Fähigkeiten steigt. Wie bereits erwähnt, müssen Sie über beeindruckende Fähigkeiten verfügen, um die bestbezahlten Jobs auf dem hart umkämpften Markt für Ingenieure für maschinelles Lernen zu erhalten. Einige Fähigkeiten bringen Ihnen einen höheren Gehaltsscheck. Versuchen Sie also, in diese Fähigkeiten zu investieren.

1. Maschinelles Lernen – 706.169 ₹
2. Python – ₹612.684
3. Deep Learning – 754.250 ₹
4. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) – ₹ 697.670
5. Computer Vision – 736.976 ₹

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Maschinelles Lernen und Deep Learning bringen Ihnen mit Sicherheit mehr als das durchschnittliche Gehalt für maschinelles Lernen in Indien. Auch in Bezug auf die Popularitätsreaktion rangierten diese beiden Fähigkeiten am höchsten.

Gehalt für maschinelles Lernen in anderen Ländern

Gehalt für maschinelles Lernen in den USA: 111.297 $.

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Gehalt für maschinelles Lernen in Großbritannien: 50.296 £.

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Jobrollen für maschinelles Lernen

1. Ingenieur für maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen sind nur Überbegriffe für eine Reihe von Anwendungen, die disziplin- und technologieübergreifend Anwendung finden. Sie umfassen auch Robotik, Datenanalyse, Webentwicklung, Entwicklung von Chatbots, intelligente Anwendungsentwicklung und vieles mehr.

Seit Ende 2017 haben KI und ML die Nation im Sturm erobert. Frameworks wie OpenCV , PyTorch und TensorFlow sind zu Schlagworten für die KI/ML-Enthusiasten von heute geworden.

Aufgaben eines Machine Learning Engineers

• Data-Science-Prototypen untersuchen und konvertieren.
• Entwerfen und Entwickeln von Systemen und Schemata für maschinelles Lernen.
• Durchführung statistischer Analysen und Feinabstimmung von Modellen anhand von Testergebnissen.
• Verfügbare Datensätze für Schulungszwecke online finden.
• Um ML-Systeme und -Modelle nach Bedarf zu trainieren und neu zu trainieren.
• Um bestehende ML-Frameworks und -Bibliotheken zu erweitern und zu bereichern.
• Machine-Learning-Apps nach Kunden-/Auftraggeberanforderungen zu entwickeln.
• Geeignete ML-Algorithmen und -Tools erforschen, damit experimentieren und implementieren.
• Die Problemlösungsfähigkeiten und Anwendungsfälle von ML-Algorithmen zu analysieren und sie nach ihrer Erfolgswahrscheinlichkeit einzustufen.

Gehalt eines Ingenieurs für maschinelles Lernen in Indien

Das durchschnittliche Jahresgehalt eines Machine-Learning-Ingenieurs beträgt 671.548 ₹. Ingenieure für maschinelles Lernen mit weniger als einem Jahr Erfahrung verdienen rund 500.000 ₹ pro Jahr, was eindeutig eines der höchsten Einstiegsgehälter in Indien ist. Ingenieure für maschinelles Lernen auf frühem Niveau berechnen 672.106 ₹ pro Jahr, natürlich abhängig von ihren Fähigkeiten, ihrem Standort und ihrer Nachfrage.

Das Durchschnittsgehalt eines Ingenieurs auf mittlerer Ebene beträgt 1.173.074 ₹ pro Jahr. Wenn sie das großartig finden, werden Sie das Gehalt von hochrangigen Ingenieuren (mehr als 10 Jahre Erfahrung) inspirierend finden, da sie mehr als 2 Millionen Rupien pro Jahr verdienen.

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2. Datenwissenschaftler

Data Science ist im Grunde Statistik, die durch Programmierung implementiert wird. Neben R hat sich auch Python beim Sortieren von Daten nach generischen und spezifischen Anforderungen bewährt. Für Indien verdienen Python-Programmierer für Data Science mehr als sowohl Softwareentwickler als auch DevOps-Programmierer. Der Grund dafür ist, dass Datenerfassung, Datenbereinigung und -verarbeitung heutzutage sehr verbreitet sind, da Unternehmen Daten benötigen, um Markt- und Kundeninformationen zu sammeln.

Dies erfordert eine Nische von Python-Programmierern, die speziell in der Sammlung und Verarbeitung von Daten durch Bibliotheken wie NumPy und Pandas geschult sind. Datenwissenschaftler sind in großen Metropolen wie Delhi-NCR und Mumbai sowie aufstrebenden Städten wie Pune und Bangalore sehr gefragt.

Verantwortlichkeiten von Data Scientists

• Sammeln großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten und deren Umwandlung in umsetzbare Erkenntnisse.
• Identifizierung der Datenanalyselösungen, die das größte Potenzial haben, das Wachstum von Organisationen voranzutreiben.
• Verwenden von Analysetechniken wie Textanalyse, maschinellem Lernen und Deep Learning zur Analyse von Daten, um so verborgene Muster und Trends aufzudecken.
• Förderung eines datengesteuerten Ansatzes zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme.
• Bereinigung und Validierung von Daten zur Optimierung der Datengenauigkeit und -wirksamkeit.
• Kommunikation aller produktiven Beobachtungen und Erkenntnisse an die Stakeholder des Unternehmens über Datenvisualisierung.

Gehaltsspanne von Datenwissenschaftlern in Indien

Das durchschnittliche Gehalt des Datenwissenschaftlers beträgt ₹708.012 . Ein Data Scientist auf Einstiegsniveau kann mit weniger als einem Jahr Erfahrung rund 500.000 ₹ pro Jahr verdienen. Data Scientists auf Anfangsniveau mit 1 bis 4 Jahren Erfahrung erhalten etwa 610.811 ₹ pro Jahr.

Ein Datenwissenschaftler auf mittlerer Ebene mit 5 bis 9 Jahren Erfahrung verdient in Indien 1.004.082 ₹ pro Jahr. Wenn Ihre Erfahrung und Fähigkeiten wachsen, steigen Ihre Einnahmen als hochrangiger Datenwissenschaftler dramatisch um mehr als 1.700.000 ₹ pro Jahr in Indien!

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3. Dateningenieure

Die Hauptaufgabe eines Dateningenieurs besteht darin, eine zuverlässige Infrastruktur für die Umwandlung von Daten in solche Formate zu entwerfen und zu entwickeln, die von Datenwissenschaftlern verwendet werden können. Abgesehen vom Aufbau skalierbarer Pipelines, um halbstrukturierte und unstrukturierte Daten in nutzbare Formate umzuwandeln, müssen Data Engineers auch aussagekräftige Trends in großen Datensätzen identifizieren. Im Wesentlichen arbeiten Data Engineers daran, Rohdaten aufzubereiten und für analytische oder operative Zwecke nützlicher zu machen. Es gibt viele Mythen über Data Engineers und die meisten davon sind weit von der Realität entfernt.

In einer Organisation ist die Position eines Data Engineers genauso wichtig wie die eines Data Scientists. Der einzige Grund, warum Data Engineers dem Rampenlicht fern bleiben, ist, dass sie keinen direkten Bezug zum Endprodukt der Analyse haben.

Verantwortlichkeiten von Dateningenieuren

• Integrieren, konsolidieren und bereinigen Sie Daten, die aus mehreren Quellen gesammelt wurden.
• Bereiten Sie Rohdaten für die Manipulation und prädiktive/präskriptive Modellierung durch Data Scientists vor.
• Entwickeln Sie die notwendige Infrastruktur für optimales Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten aus unterschiedlichen Quellen mithilfe von SQL, AWS und anderen Big-Data-Technologien.
• Setzen Sie ausgefeilte Analyseprogramme, maschinelle Lernalgorithmen und statistische Techniken ein, um Datenpipelines aufzubauen.
• Stellen Sie umfangreiche und komplexe Datensätze zusammen, um den funktionalen und nicht funktionalen Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.
• Identifizieren und entwickeln Sie innovative Wege zur Verbesserung der Datenzuverlässigkeit, -effizienz und -qualität.
• Entwickeln, konstruieren, testen und warten Sie Datenarchitekturen.

Fähigkeiten, die erforderlich sind, um ein Data Engineer zu sein

• Aktives Projektmanagement und Organisationstalent.
• Starke analytische Fähigkeiten zur Handhabung und Arbeit mit großen, unstrukturierten Datensätzen.
• Starkes Programmier-Flair in Trendsprachen, darunter Python, Java, C++, Scala, Ruby usw.
• Fortgeschrittene Kenntnisse in SQL sowie Erfahrung in der Arbeit mit relationalen Datenbanken.
• Kenntnisse im Umgang mit einer Vielzahl von Datenbanken.

Gehaltsspanne für Dateningenieure in Indien

Laut Glassdoor beträgt das durchschnittliche Gehalt als Data Engineer in Indien Rs.8.56.643 LPA. Aber natürlich hängt das Gehalt des Dateningenieurs von mehreren Faktoren ab, darunter Unternehmensgröße und -ruf, geografischer Standort, Bildungsabschlüsse, berufliche Position und Berufserfahrung. Renommierte Unternehmen und Big Player der Big-Data-Branche wie Amazon, Airbnb, Spotify, Netflix, IBM, Accenture, Deloitte und Capgemini, um nur einige zu nennen, zahlen Data Engineers in der Regel eine hohe Vergütung. Je mehr Erfahrung Sie in der Vergangenheit mit Big Data gesammelt haben, desto höher wird Ihr Marktwert sein.

Trotz des globalen Nachfrage-Angebot-Paradoxons (die Nachfrage nach Data Engineers übersteigt bei weitem ihr Angebot) sieht die Karriereaussicht von Data Engineers in Indien vielversprechend aus. Laut dem Bericht des Analytics India Magazine

„Während IT-Firmen einen negativen Trend aufweisen, ist die Nachfrage nach Data-Engineering-Experten in allen Unternehmen gestiegen, was zu einem deutlichen Sprung in ihrer Gehaltsstruktur geführt hat. Während bei den Gehältern für alle Analysefähigkeiten im Vergleich zu anderen Rollen Advanced-Analytics-Rollen und Experten für Vorhersagemodellierung im Rampenlicht standen.“

Was Dateningenieure in ihrer frühen Karriere (1-4 Jahre Erfahrung) angeht, verdienen sie ungefähr Rs.7.37.257 LPA. Auf mittlerem Niveau (mit 5-9 Jahren Erfahrung) beträgt das Gehalt eines Dateningenieurs Rs. 1.218.983 LPA. Dateningenieure mit über 15 Jahren Berufserfahrung können mehr als Rs.1.579.282 LPA verdienen.

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4 . Daten Analyst

Datenanalysten sind Profis, die Zahlen, Statistiken und Abbildungen in einfaches Englisch übersetzen, damit jeder sie versteht.

Angesichts der Umstände gibt es immer mehr Spielraum für Datenanalysten am Arbeitsplatz, und es kann eine ausgezeichnete Wahl für diejenigen sein, die ein starkes Standbein in Mathematik, Statistik, Informatik oder Betriebswirtschaft haben. Diese Position umfasst Data Mining, Sprachkenntnisse wie SQL, Python usw., um die relevanten Erkenntnisse aus den Datensätzen zu extrahieren, sowie diese Ideen durch Visualisierungen und Berichte zu kanalisieren.

Verantwortlichkeiten des Datenanalysten

• Analyse und Mining von Geschäftsdaten, um Korrelationen zu identifizieren und wertvolle Muster aus unterschiedlichen Datenpunkten zu entdecken.
• Mit kundenzentrierten Algorithmusmodellen arbeiten und diese an individuelle Kundenanforderungen anpassen.
• Erstellen und Bereitstellen benutzerdefinierter Modelle, um Antworten auf Geschäftsangelegenheiten wie Marketingstrategien und deren Leistung, Kundengeschmack und Präferenzmuster usw. aufzudecken.
• Um Daten aus mehreren Systemen abzubilden und nachzuverfolgen, um spezifische Geschäftsprobleme zu lösen.
• Schreiben von SQL-Abfragen zum Extrahieren von Daten aus dem Data Warehouse und zum Identifizieren der Antworten auf komplexe Geschäftsprobleme.
• Anwendung statistischer Analysemethoden zur Durchführung von Verbraucherdatenforschung und -analysen.

Gehalt für Datenanalysten in Indien

Für einen Datenanalysten in Indien bedeutet eine Erfahrung von 1 bis 4 Jahren ein Bruttoeinkommen (einschließlich Trinkgelder, Bonus und Überstunden) von 3.96.128 Rupien, während ein Datenanalyst in der Mitte der Karriere mit 5 bis 9 Jahren Erfahrung aufholen kann bis Rs 6.03.120, basierend auf der Organisation und dem Standort des Arbeitsplatzes. Und wenn Sie ein ausgereifter und erfahrener Datenanalyst sind, der seit 10 bis 19 Jahren in der Branche tätig ist, können Sie eine durchschnittliche Gesamtvergütung von Rs 9.00.000 verdienen.

Quelle: Tarif

– 78 % der Analytics-Profis in Indien liegen auf ihrem Einstiegsniveau unter der Gehaltsklasse von 0 – 6 Lakhs, aber da die Zahl der Studienanfänger in der Datenanalyse in Indien gestiegen ist, ist dies ein hervorragendes Indiz für die Reifung Industrie.

– Die Gehälter für 4 – 6 Jahre erfahrene Mitarbeiter bleiben stabil bei 8,7 Lakhs.

– Für den Senior Data Analyst, der über eine umfangreiche Erfahrung von 12 oder mehr Jahren verfügt, ist sein Gehalt im vergangenen Jahr um 20 % gestiegen.

5. Softwareentwickler/Ingenieur (KI/ML)

Softwareentwickler/Ingenieure mit Spezialisierung auf AI/ML sind die kreativen Köpfe hinter intelligenten Computerprogrammen. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, effiziente ML-Algorithmen und -Anwendungen zu entwickeln. Softwareentwickler/Ingenieure entwerfen, entwickeln und installieren KI/ML-Softwarelösungen; spezifische Computerfunktionen erstellen; Bereiten Sie Produktdokumentationen, Flussdiagramme, Layouts, Diagramme, Diagramme usw. für die Visualisierung vor; Code schreiben und testen; Erstellen Sie technische Spezifikationen, aktualisieren und warten Sie Systeme und vieles mehr.

Erforderliche Fähigkeiten : Softwareentwickler/Ingenieure (AI/ML) müssen in der Programmierung in mehreren Programmiersprachen, einschließlich Python, Java, R, C, C++, Scala usw., bewandert sein. Sie müssen über ein gutes Verständnis von Betriebssystemen, Datenstrukturen, unter anderem Datenarchitektur, Computerarchitektur, Datenanalyse, verteilte Verarbeitung, Softwaretests und Debugging. Außerdem müssen sie über umfassende Kenntnisse von ML-Konzepten, -Algorithmen, -Systemen und -Tools verfügen.

Quelle

Der durchschnittliche KI-Softwareentwickler in Indien beträgt Rs. 700.000 pro Jahr

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6. Human-Centered Machine Learning Designer

Maschinelles Lernen hat einen exklusiven Zweig, der sich dem Entwerfen von ML-Algorithmen widmet, die sich auf den Menschen konzentrieren. Daher der Name Human-Centered Machine Learning. Human-Centered Machine Learning Designer sind dafür verantwortlich, intelligente Systeme zu schaffen, die durch Informationsverarbeitung und Mustererkennung die Vorlieben und Verhaltensmuster einzelner Menschen „lernen“ können.

Diese Systeme erfordern nur minimale oder keine menschliche Intervention oder sogar umständliche Programme, um alle denkbaren Benutzerszenarien zu berücksichtigen. Die Recommendation Engine von Netflix und Amazon ist ein hervorragendes Beispiel für Human-Centered Machine Learning.

Erforderliche Fähigkeiten : Wie bei jedem Karriereweg im Bereich maschinelles Lernen müssen Human-Centered Machine Learning Designer auch über ein tiefgreifendes Verständnis verschiedener ML-Konzepte, Algorithmen und ihrer Funktionsweise verfügen. Sie sollten auch eine gute Basis in Mathematik und Statistik sowie Programmierkenntnisse haben.

7. NLP-Wissenschaftler

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zielt darauf ab, Maschinen die Fähigkeit zu verleihen, natürliche menschliche Sprachen zu verstehen. NLP-Wissenschaftler sind hauptsächlich dafür verantwortlich, Maschinen und Anwendungen zu entwerfen und zu entwickeln, die die Sprachmuster einer menschlichen Sprache lernen und auch gesprochene Wörter in andere Sprachen übersetzen können. Das Ziel hier ist es, Maschinen dabei zu helfen, menschliche Sprachen so natürlich zu verstehen wie Menschen. Grammatik und Duolingo sind zwei hervorragende Beispiele für NLP-Anwendungen.

Erforderliche Fähigkeiten : Da die Hauptaufgabe von NLP-Wissenschaftlern darin besteht, Maschinen das Verständnis der Nuancen menschlicher Sprachen beizubringen, müssen sie die Syntax, Rechtschreibung und Grammatik mindestens einer Sprache fließend beherrschen (je mehr, desto besser). Außerdem sollten sie über grundlegende ML-Kenntnisse verfügen.

Gehalt für NLP in Indien:

Das durchschnittliche Gehalt für Fähigkeiten in Indien: Rs. 919.108 pro Jahr.

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8. Direktor für Analytik

Der Director of Analytics ist verantwortlich für die Überwachung der Abteilungen Data Analytics und Data Warehousing. Außerdem richtet der Director of Analytics das Management, die Entwicklung und die Integration von Data Analytics und Business Intelligence aus, um die Mission und Vision des Unternehmens zu unterstützen.

Das durchschnittliche Gehalt für Director of Analysis in Indien beträgt Rs. 3.719.375.

Quelle

9. Hauptdatenwissenschaftler

Ein Principal Data Scientist hat die Aufgabe, das gesamte Data Science-Team zu beaufsichtigen und zu leiten. Er/Sie leitet sie durch den Entwicklungsprozess von Analysemodellen und ist auch die führende Stimme hinter der Entwicklung von Projektplänen. Principal Data Scientists müssen über ausgeprägte statistische Analysefähigkeiten und ein Händchen für die Lösung komplexer Probleme verfügen.

Das durchschnittliche Gehalt eines leitenden Datenwissenschaftlers in Indien beträgt Rs. 3.719.375.

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10. Computer-Vision-Ingenieur

Computer-Vision-Ingenieure wenden Computer-Vision-Forschungstechniken auf riesige Datenmengen an, um Lösungen für verschiedene reale Probleme zu finden. Sie arbeiten eng mit anderen Teams zusammen, um neuartige eingebettete Architekturen zu entwickeln und zu implementieren. Außerdem verfügen Computer Vision Engineers über fundierte Kenntnisse von ML-Systemen.

Gehalt eines Computer-Vision-Ingenieurs in Indien:

Das durchschnittliche Gehalt eines Computer-Vision-Ingenieurs in Indien beträgt 512.820 ₹ pro Jahr.

Quelle

11. Algorithmusingenieur

Algorithm Engineers entwerfen, analysieren, implementieren, optimieren, profilieren und bewerten Computer-/ML-Algorithmen. Ihr Ziel ist es, die Kluft zwischen Algorithmentheorie und praktischen Anwendungen von Algorithmen im Software Engineering zu minimieren.

Das durchschnittliche Gehalt eines Algorithm Engineer Gehalts in Indien:

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12. Informatiker

Die primäre Aufgabe von Informatikern ist die Entwicklung neuer Technologien, Systeme und computerbasierter Lösungen. Ihre Arbeit dreht sich um verschiedene Technologien, darunter KI, Robotik, Informationstechnologie und Virtual Reality. Sie arbeiten in einem Team zusammen mit Computerprogrammierern, IT-Experten, Maschinenbau-/Elektroingenieuren usw.

Gehalt eines Informatikers in Indien:

Das durchschnittliche Gehalt eines Informatikers in Indien beträgt 1.892.000 Rs. pro Jahr.

Quelle

Wie wird man Machine Learning Engineer?

Schritt 1: Verbessern Sie Ihre Python- und Softwarekenntnisse

Python ist eine hochrangige, einfach zu verwendende Sprache und die Sprache der Wahl für KI-Spezialisten, Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen.

Die Syntax von Python ist leicht zu erlernen und verfügt über Tonnen von bereits integrierten Bibliotheken.

Eine weitere wichtige Sache, mit der man sich super vertraut machen sollte, ist Github.

Lesen Sie einige Bücher oder Artikel, um sich ein Bild von den Tools zu machen, die Sie benötigen, um Python auf Datensätzen auszuführen.

Schritt 2: Untersuchen Sie maschinelle Lernalgorithmen

Nachdem Sie mit Python vertraut und vertraut sind, können Sie sich mit maschinellen Lernalgorithmen befassen. Informieren Sie sich unbedingt über die Theorie zu jedem Algorithmus, damit Sie Modelle problemlos implementieren können.

Schritt 3: Arbeiten Sie an Miniprojekten

Jetzt, da Ihre Einführung in die Bereiche Python und maschinelles Lernen abgeschlossen ist (sowohl einzeln als auch kombiniert), ist es an der Zeit, all dieses Wissen zu nutzen und damit zu beginnen, es in Projekten zu implementieren.

Schritt 4: Bringen Sie die Dinge mit Hadoop und Spark auf die nächste Stufe

Hadoop und Spark sind die beiden Systeme, die Sie in Angriff nehmen sollten, nachdem Sie einige Kenntnisse in der Arbeit mit Datensätzen mit Python erworben haben. Diese Big-Data-Frameworks ermöglichen es Ihnen, mit Daten im Terabyte- und Petabyte-Bereich zu arbeiten.

Schritt 5: Wechseln Sie zu TensorFlow

Algorithmen für maschinelles Lernen? Überprüfen. Big-Data-Frameworks? Überprüfen. Fortgeschrittenes maschinelles Lernen? Beginnen Sie mit der Arbeit mit TensorFlow.

Schritt 6: Gehen Sie groß

Nachdem Sie mit allen Bausteinen gearbeitet haben, ist es jetzt an der Zeit, mit großen Datensätzen zu ringen und all das Wissen anzuwenden, das Sie in den vorherigen 5 Schritten gewonnen haben.

Schritt 7: Üben und wachsen Sie weiter

Der letzte Schritt besteht darin, einfach die oben genannten 6 Schritte zu üben und zu wiederholen. Sie sind jetzt an einem Punkt angelangt, an dem Sie Ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen erstellen können. Es ist an der Zeit, diese Fähigkeiten jetzt zu verfeinern und immer besser zu werden.

Warum steigt die Nachfrage nach Machine Learning Engineers?

In den letzten zehn Jahren hat die Nachfrage nach Machine Learning Engineers sogar den Bedarf an Data Scientists übertroffen. Im LinkedIn US Job Report 2017 belegte Machine Learning Engineer den Spitzenplatz mit einem verzeichneten Wachstum von 9,8 Mal in fünf Jahren (2012-17).

Quelle

Der weltweite Markt für maschinelles Lernen wird voraussichtlich bis 2025 39.986,7 Millionen US-Dollar überschreiten und zwischen 2017 und 2025 mit einer CAGR von 49,7 % wachsen. Diese Statistiken machen deutlich, dass der ML-Markt in einem beispiellosen Tempo wächst. Angesichts des wachsenden Wettbewerbs müssen Unternehmen talentierte ML-Ingenieure zusammen mit anderen Data-Science-Experten einstellen, um auf dem Markt fest verankert zu bleiben.

Was sind die Vorteile eines Kurses für maschinelles Lernen?

1. Bessere Karrieremöglichkeiten und Wachstum

Ein Bericht von TMR stellt fest, dass MLaaS (Machine Learning as a Service) bis Ende 2025 voraussichtlich von nur 1,07 Milliarden US-Dollar im Jahr 2016 auf 19,9 Milliarden US-Dollar wachsen wird. Dies ist ein erstaunliches Wachstum, sowohl in absoluten Zahlen als auch sowie Jahr für Jahr.

Maschinelles Lernen macht alles, was als „wichtig“ bezeichnet werden kann, zum Gespött – sowohl auf finanzieller als auch auf globaler Ebene. Wenn Sie Ihre Karriere auf eine andere Ebene heben möchten, kann Machine Learning das für Sie tun. Wenn Sie sich an etwas beteiligen möchten, das Sie zu einem Teil von etwas macht, das sowohl global als auch zeitgemäß relevant ist, kann maschinelles Lernen dies auch für Sie tun.

2. Bessere Gehälter

Die besten Ingenieure für maschinelles Lernen werden heutzutage genauso gut bezahlt wie immens beliebte Sportler! Und das ist keine Übertreibung! Laut Glassdoor.co.in beträgt das durchschnittliche Gehalt eines Ingenieurs für maschinelles Lernen 8 Lakhs pro Jahr – und das ist erst der Beginn der Karriere! Ein erfahrener Ingenieur für maschinelles Lernen nimmt zwischen 15 und 23 Lakhs pro Jahr mit nach Hause.

3. Mangelnde maschinelle Lernfähigkeiten plagen Unternehmen

Angesichts der rasanten Geschwindigkeit, mit der technologische Sprünge gemacht wurden, mussten viele Unternehmen aufholen. Die digitale Transformation ist eine riesige Branche, und die Wahrheit ist, dass es einfach nicht genug Fachleute für maschinelles Lernen gibt, um den neuen Anforderungen der Branche gerecht zu werden.

4. Maschinelles Lernen und Data Science sind eng miteinander verbunden

Wenn die Religion vor der Moderne ganze Jahrhunderte lang die Massen beherrschte, ist es jetzt wahr, dass die Datenwissenschaft die Massen beherrscht, aufgrund ihrer alles erklärenden Natur und ihrer kommerziellen sowie innovativen Realisierbarkeit.

Und maschinelles Lernen ist nur ein Schatten der Datenwissenschaft. Um Ihre Karriere so hoch zu heben, wie Sie es sich nicht einmal vorstellen können, können Sie in beiden Bereichen kompetent werden, was es Ihnen ermöglicht, eine erschreckende Menge an Daten zu analysieren und dann damit fortzufahren, Wert zu extrahieren und Einblicke in die Daten zu geben.

Darüber hinaus arbeiten in vielen Organisationen ML-Ingenieure und Data Scientists gemeinsam an Produkten, sodass Sie wahrscheinlich mit der Perspektive der Data Scientists in Berührung kommen, wenn Sie bereits ML-Ingenieur geworden sind.

Abschließende Gedanken …

Wenn es um das jährliche Gehaltspaket geht, muss man zugeben, dass die Gehälter von ML- und KI-Experten in Indien im Vergleich zu anderen technisch entwickelten Nationen wie den USA und Großbritannien viel niedriger sind.

Quelle

Laut der „Salary Study-2018“ des Analytics India Magazine erhielten jedoch fast 40 % der Fachleute im Bereich Data Science und Analytics ein Jahresgehaltspaket von über 10 Lakhs Rupien. Es ist also nicht zu leugnen, dass auch in Indien die Gehaltsskala ansteigt. Abgesehen von anderen Faktoren wird Ihre Zukunft in der Branche sehr vielversprechend sein, wenn Sie sich die erforderlichen Data Science- und ML-Kenntnisse aneignen.

Wir hoffen, dass Ihnen unser Artikel über das Gehalt für maschinelles Lernen in Indien gefallen hat. Diese Zahlen oben sind nicht in Stein gemeißelt. Der wirkliche Einfluss auf Ihr Gehalt sind die Fähigkeiten, die Sie haben, die Beherrschung, die Sie über sie erlangt haben, und wie schnell Sie wachsen und das Unternehmen wachsen lassen.

Sie können auch das Executive PG Program in Machine Learning des IIT Delhi in Zusammenarbeit mit upGrad überprüfen . IIT Delhi ist eine der renommiertesten Institutionen in Indien. Mit mehr als 500 internen Fakultätsmitgliedern, die die Besten in den Fachgebieten sind.