2022年のインドの機械学習給与[新入生および経験者向け]

インドの機械学習給与の範囲はどのくらいですか？

「米国で最高の仕事：2019」というタイトルのレポートで、Indeedは、機械学習エンジニアの仕事が非常に有望なポジションに成長したと主張しています。これは、344％の成長と、146,085米ドルの平均給与ベースを記録しています。 。

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ご覧のとおり、Indeedのレポートに記載されている25の仕事のうち9つは、技術関連の分野からのものです。 テクノロジーの役割、特にデータサイエンス、AI、MLの役割は、業界のさまざまな分野で重要性を増しているため、これは驚くべきことではありません。 このため、企業はインドで機械学習の給与を増やすことを躊躇していません。

したがって、必要なスキルセットがあり、最新の状態に保つ準備ができている場合、機械学習エンジニアとしてのキャリアは今後も成長し続けることが期待されます。 この線は、インドの機械学習給与が直接的または間接的にスキルアップと更新の程度に依存していると考える場合に特に当てはまります。

Gartnerからの最近のレポートによると、2020年までに、AIの急速な成長により、機械学習で約230万件の求人広告が発生する予定です。

確かに、これはあなたの中で機械学習エンジニアになる意欲を刺激したに違いありません！ 機械学習エンジニアとは正確には誰であり、インドの典型的な機械学習の給与はいくらですか？

機械学習とは何ですか？

SASによると、 「機械学習は、分析モデルの構築を自動化するデータ分析の方法です。 これは、システムがデータから学習し、パターンを識別し、最小限の人間の介入で意思決定を行うことができるという考えに基づく人工知能のブランチです。」

機械学習という用語が脚光を浴びているのはごく最近のことですが、機械学習の概念は古くから存在しており、その最も初期の例は、第二次世界大戦中に開発したアランチューリングのエニグママシンです。 今日、機械学習は、私たちの生活の中で普通のことからビッグデータを含むより複雑な計算まで、私たちの周りのほとんどすべての場所にあります。 たとえば、Googleの自動運転車と、Netflix、Amazon、Spotifyなどのサイトでのパーソナライズされた推奨事項は、すべて機械学習の成果です。 需要があるため、インドの機械学習の給与は最も高いものの1つです。

今日の世界で機械学習が重要なのはなぜですか？

機械学習とは何か、次の重要な質問があります。「機械学習の重要性は何ですか？」

機械学習の主な焦点は、膨大な量のデータを掘り下げることにより、組織が全体的な機能、生産性、および意思決定プロセスを強化できるようにすることです。 マシンがアルゴリズムを介して学習し始めると、企業がデータ内のそのようなパターンを解明するのに役立ち、人間の介入を必要とせずに、より良い意思決定を行うのに役立ちます。 この事前のメリットとは別に、機械学習には次のメリットがあります。

1.タイムリーな分析と評価

MLアルゴリズムは、顧客からのフィードバックややり取りなどの大量のデータを選別することで、組織戦略のタイムリーな分析と評価を行うのに役立ちます。 複数のデータソースを参照してビジネスモデルを作成すると、関連する変数を確認する機会が得られます。

2.高速処理により可能になったリアルタイム予測

MLアルゴリズムの最も印象的な機能の1つは、それらが超高速であるということです。その結果、複数のソースからのデータ処理が迅速に行われます。 これは、ビジネスにとって非常に有益なリアルタイムの予測を行うのに役立ちます。 例えば、

• チャーン分析–ブランドを離れる可能性のある顧客セグメントを特定する必要があります。
• 顧客のリードとコンバージョン– MLアルゴリズムは、さまざまな顧客セグメントの購入と支出のパターンに関する洞察を提供します。これにより、企業は損失を最小限に抑え、利益を強化できる戦略を考案できます。
• 顧客維持– MLアルゴリズムは、顧客獲得ポリシーとマーケティングキャンペーンのバックログを特定するのに役立ちます。 このような洞察により、ビジネス戦略を調整し、全体的な顧客体験を改善して、顧客基盤を維持することができます。

3.変革産業

機械学習は、貴重な洞察をリアルタイムで提供する能力により、すでに業界を変革し始めています。 金融および保険会社は、MLテクノロジーを活用して、大規模なデータセット内の意味のあるパターンを識別し、不正行為を防止し、さまざまな顧客セグメントにカスタマイズされた財務計画を提供しています。 ヘルスケアでは、MLテクノロジーを搭載したウェアラブルとフィットネスセンサーにより、個人が自分の健康を管理できるようになり、その結果、医療専門家へのプレッシャーが最小限に抑えられます。 したがって、機械学習エンジニアには多くの機会があり、彼らの仕事の不可欠な性質により、インドの機械学習の給与はかなり高くなります。

機械学習エンジニアは何をしますか？

機械学習エンジニアの仕事は、両方の役割が膨大な量のデータの操作を伴うという意味で、データサイエンティストの仕事と非常に似ています。 したがって、機械学習エンジニアとデータサイエンティストの両方が、優れたデータ管理スキルを備えている必要があります。 ただし、これら2つの役割が共有するすべての類似点です。

データサイエンティストは主に、データ指向の意思決定を通じてビジネスの成長を促進するための貴重な洞察を生み出すことに関心を持っています。 対照的に、機械学習エンジニアは、予測モデルの自動化のための自己実行型ソフトウェアの設計に重点を置いています。

通常、機械学習エンジニアはデータサイエンティストと緊密に連携して作業します。 データサイエンティストは大規模なデータセットから意味のある洞察を抽出し、その情報をビジネスの利害関係者に伝達しますが、機械学習エンジニアは、データサイエンティストが使用するモデルが大量のリアルタイムデータを取り込んで、より正確な結果を生成できるようにします。

機械学習エンジニアの責任

• データサイエンスのプロトタイプを研究および変換する。
• 機械学習システムとスキームを設計および開発する。
• 統計分析を実行し、テスト結果を使用してモデルを微調整します。
• トレーニング目的でオンラインで利用可能なデータセットを見つけるため。
• 必要に応じて、MLシステムとモデルをトレーニングおよび再トレーニングします。
• 既存のMLフレームワークとライブラリを拡張および強化するため。
• 顧客/クライアントの要件に従って機械学習アプリを開発するため。
• 適切なMLアルゴリズムとツールを調査、実験、実装する。
• MLアルゴリズムの問​​題解決機能とユースケースを分析し、成功確率でランク付けします。
• データを調査および視覚化して、実際のシナリオでモデルを展開するときにモデルのパフォーマンスに影響を与える可能性のあるデータ分散の違いを理解し、特定します。

機械学習を学ぶために必要なスキル

機械学習のキャリアを選択する理由がわかり、おそらく同様に決定を下したので、この機会を最大限に活用するために必要ないくつかの重要なスキルについて説明します。

機械学習エンジニアとして成長し、インドで可能な限り最高の機械学習給与を獲得するには、次のことを自分で更新する必要があります。

• 統計と確率：アルゴリズムの理解は、理論の知識と多くの関係があります。 隠れマルコフモデル、ナイーブベイズ、ガウス混合などのモデルは、優れた例です。 統計と確率が苦手な場合は、これらのアルゴリズムを理解するのが非常に難しいことに気付くでしょう。
• データの評価とモデリング： MLを使用した推定プロセスの効率を確保するための重要な部分は、さまざまなモデルの有効性を定期的に評価することです。 回帰や分類などのさまざまな方法を使用して、特定のモデルのエラーまたは精度を測定できます。 また、それに伴う評価戦略も必要です。
• MLアルゴリズム：さまざまな機械学習アルゴリズムがどのように機能し、どのアルゴリズムが特定の状況に適合するかを知ることは非常に重要です。 偏微分方程式、最急降下法、二次計画法、凸最適化などの主題についての理解を深める必要があります。
• プログラミング言語：機械学習のキャリアには、Java、R、Python、C++などのさまざまなプログラミング言語にも精通している必要があります。 これらの言語は、機械学習プロジェクトのさまざまな段階で役立ちます。
• 信号処理技術：特徴抽出は機械学習にとって非常に重要です。 バンドレット、シャーレット、コンターレット、カーブレットなど、いくつかの高度な信号処理アルゴリズムを使用する必要がある場合があります。 機械学習に必要なスキルセットの詳細をご覧ください。

インドの機械学習給与

機械学習の需要は高いですが、企業は個人が正しいスキルセットを持っていることを求めています。 これらのエンジニアの需要は常に高いです。 リストは無限大です。 これが、インドの機械学習の給与が非常に高い主な理由です。 増え続ける需要。 さらに、経験が優れているほど、給与は高くなります。 Payscaleによると、インドの機械学習の平均給与は約Rsです。 ボーナスと利益の分配を含めて、年間686,281。

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インドの機械学習給与に影響を与える要因

インドの機械学習給与に影響を与える4つの主な要因は次のとおりです。

• 会社–あなたが働いている会社は、あなたが得る給与に直接影響を及ぼします。
• 経験–経験が多ければ多いほど、障害を理解し、バグの迅速な解決策を提供する能力が向上します。 経験と会社の組み合わせは、マークを作成するのに役立つ給与とポジションを取得します。
• 場所–今後数年間で、場所はすべて、期待できる給与においてより小さな役割を果たすように設定されます。 しかし、それでも、場所はあなたが将来の雇用主から求めて得ることができる給与に影響を与え続けます。
• スキル–あなたが持っている重要なスキルは、理解する能力が優れています。 場所はすべて、インドで機械学習の給与を決定する上で重要な役割を果たすように設定されています。

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インドの機械学習給与：会社に基づく

それは受け入れられた事実であり、ブランドや会社が大きくなればなるほど、個人が期待できる給与は高くなります。 最も高額なパッケージのいくつかを見てみましょう– Tata ConsultancyServicesLimitedはRsについて提供しています。 給与として年間4,42,000。 続いてIntelCorporationが20,00,000ルピーです。

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インドの機械学習給与：経験に基づく

経験が多ければ多いほど、有料パッケージは高くなります。 したがって、初心者で最近業界に参入したばかりの場合は、それに応じて希望を緩和する必要があります。 それでは、あなたがバッグに何年経験しているかに応じて、インドでの機械学習の給与を分類してみましょう–

インドの機械学習の給与が経験に基づいてどのように変化するかを見てみましょう。

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インドのエントリーレベルの機械学習給与

インドのエントリーレベルの機械学習の平均給与は501,058ポンドです。

インドの中間レベルの機械学習給与

インドの平均的な中級レベルの機械学習給与は、1,142,459ポンドです。

インドでの経験豊富な機械学習給与

インドで経験豊富な機械学習の平均給与は1,999,619ポンドです。

インドの機械学習給与：場所に基づく

Covid-19は将来、場所が給与に与える影響を減らす可能性がありますが、現在、場所はインドの機械学習の給与を決定する上で重要な要素です。 インドのシリコンバレーであるバンガロールは最高の給与を提供しており、市内の機械学習は他の都市の機械学習よりも約21％多く稼いでいます。 比較は全国平均に対して行われます。 シリコンバレーのタイトルを争うもう1つの都市であるチェンナイは、全国平均より5％低い給与を提供しています。

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インドの機械学習給与：スキルに基づく

インドの機械学習の給与がスキルセットとともにどのように増加するかについて説明しましょう。 先に述べたように、機械学習エンジニアにとって競争の激しい市場で最高の賃金の仕事を獲得するには、印象的なスキルのセットを持っている必要があります。 いくつかのスキルはあなたに高い給料を与えます。 したがって、これらのスキルに投資してみてください。

1. 機械学習–£706,169
2. Python –£612,684
3. ディープラーニング–£754,250
4. 自然言語処理（NLP）–£697,670
5. コンピュータビジョン-£736,976

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機械学習とディープラーニングは、インドの平均的な機械学習の給与を確実に上回ります。 人気反応の面でも、この2つのスキルが最高にランクされました。

他の国での機械学習の給与

米国での機械学習の給与：111,297ドル。

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英国の機械学習の給与：£50,296。

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機械学習の職務

1.機械学習エンジニア

人工知能と機械学習は、さまざまな分野やテクノロジーに適用される多くのアプリケーションの単なる包括的な用語です。 また、ロボット工学、データ分析、Web開発、チャットボットの開発、インテリジェントなアプリケーション開発なども含まれます。

2017年後半以降、AIとMLは国を席巻しました。 OpenCV 、 PyTorch 、 TensorFlowなどのフレームワークは、今日のAI/ML愛好家にとって流行語になっています。

機械学習エンジニアの責任

• データサイエンスのプロトタイプを研究および変換する。
• 機械学習システムとスキームを設計および開発する。
• 統計分析を実行し、テスト結果を使用してモデルを微調整します。
• トレーニング目的でオンラインで利用可能なデータセットを見つけるため。
• 必要に応じて、MLシステムとモデルをトレーニングおよび再トレーニングします。
• 既存のMLフレームワークとライブラリを拡張および強化するため。
• 顧客/クライアントの要件に従って機械学習アプリを開発するため。
• 適切なMLアルゴリズムとツールを調査、実験、実装する。
• MLアルゴリズムの問​​題解決機能とユースケースを分析し、成功確率でランク付けします。

インドの機械学習エンジニアの給与

機械学習エンジニアの平均年収は671,548ポンドです。 経験が1年未満の機械学習エンジニアは、年間約500,000ポンドを稼いでおり、これは明らかにインドで最も高い初任給の1つです。 初期レベルの機械学習エンジニアは、スキルセット、場所、需要に応じて、明らかに年間672,106ポンドを請求します。

中堅技術者の平均給与は年間1,173,074ポンドです。 彼らがそれが素晴らしいと思うなら、彼らが年間200万ルピー以上を稼いでいるので、あなたは上級レベルのエンジニア（10年以上の経験）の給料が刺激的であることに気付くでしょう。

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2.データサイエンティスト

データサイエンスは、基本的にプログラミングを通じて実装される統計です。 Rと並んで、Pythonは、特定の要件だけでなく、一般的な要件に従ってデータを分類することにもその気概を示しています。 インドに関する限り、データサイエンスのPythonプログラマーは、ソフトウェア開発者とDevOpsプログラマーの両方よりも多くの収入を得ています。 この理由は、企業が市場や顧客の情報を収集するためにデータを必要としているため、データの収集、データのクリーニング、および処理が最近非常に一般的になっているためです。

これには、 NumPyやPandasなどのライブラリを介したデータの収集と処理について特別に訓練されたPythonプログラマーのニッチが必要です。 データサイエンティストは、デリー-NCRやムンバイなどの主要都市やプネやバンガロールなどの新興都市で高い需要があります。

データサイエンティストの責任

• 膨大な量の構造化データと非構造化データを収集し、それらを実用的な洞察に変換します。
• 組織の成長を促進する最も重要な可能性を秘めているデータ分析ソリューションを特定します。
• テキスト分析、機械学習、ディープラーニングなどの分析手法を使用してデータを分析し、隠れたパターンや傾向を解明します。
• 複雑なビジネス上の問題を解決するためのデータ駆動型アプローチを奨励します。
• データの精度と有効性を最適化するためのデータのクレンジングと検証。
• データの視覚化を介して、すべての生産的な観察と発見を会社の利害関係者に伝達します。

インドのデータサイエンティストの給与範囲

データサイエンティストの平均給与は708,012ポンドです。 エントリーレベルのデータサイエンティストは、1年未満の経験で、年間約500,000ポンドを稼ぐことができます。 1〜4年の経験を持つ初期レベルのデータサイエンティストは、年間約£610,811を取得します。

5〜9年の経験を持つ中堅のデータサイエンティストは、インドで年間1,004,082ポンドを稼いでいます。 あなたの経験とスキルが成長するにつれて、あなたの収入は劇的に上昇します。インドでは、シニアレベルのデータサイエンティストが年間約170万ポンドを超えています。

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3.データエンジニア

データエンジニアの主な仕事は、データサイエンティストが使用できるような形式にデータを変換するための、信頼性の高いインフラストラクチャを設計および設計することです。 半構造化データと非構造化データを使用可能な形式に変換するためのスケーラブルなパイプラインを構築する以外に、データエンジニアは大規模なデータセットの意味のある傾向を特定する必要もあります。 基本的に、データエンジニアは、生データを準備し、分析または運用での使用により役立つようにするために作業します。 データエンジニアについては多くの神​​話があり、それらのほとんどは現実からかけ離れています。

組織では、データエンジニアの立場は、データサイエンティストの立場と同じくらい重要です。 データエンジニアが脚光を浴びないままでいる唯一の理由は、分析の最終製品への直接のリンクがないことです。

データエンジニアの責任

• 複数のソースから収集されたデータを統合、統合、およびクレンジングします。
• データサイエンティストによる操作および予測/処方モデリングのために生データを準備します。
• SQL、AWS、およびその他のビッグデータテクノロジーを使用して、異種ソースからのデータの最適な抽出、変換、およびロードに必要なインフラストラクチャを開発します。
• 高度な分析プログラム、機械学習アルゴリズム、統計手法を導入して、データパイプラインを構築します。
• 機能的および非機能的なビジネス要件に対応するために、膨大で複雑なデータセットを組み立てます。
• データの信頼性、効率、品質を向上させる革新的な方法を特定して開発します。
• データアーキテクチャを開発、構築、テスト、および保守します。

データエンジニアになるために必要なスキル

• アクティブなプロジェクト管理と組織力。
• 大規模な非構造化データセットを処理および操作するための優れた分析スキル。
• Python、Java、C ++、Scala、Rubyなどのトレンド言語での強力なプログラミングの才能。
• SQLの高度な実務知識と、リレーショナルデータベースの運用経験。
• 多種多様なデータベースの操作に習熟していること。

インドのデータエンジニアの給与範囲

Glassdoorによると、インドのデータエンジニアの平均給与はRs.8,56,643LPAです。 しかしもちろん、データエンジニアの給与は、会社の規模と評判、地理的な場所、教育資格、職位、仕事の経験など、いくつかの要因によって異なります。 いくつか例を挙げると、Amazon、Airbnb、Spotify、Netflix、IBM、Accenture、Deloitte、Capgeminiなどのビッグデータ業界で評判の高い企業や大手企業は、通常、データエンジニアに高い報酬を支払っています。 また、ビッグデータでの過去の仕事の経験が多ければ多いほど、市場価値は高くなります。

世界的な需要と供給のパラドックス（データエンジニアの需要は供給をはるかに上回っています）にもかかわらず、データエンジニアのキャリアの見通しはインドで有望に見えます。 Analytics India Magazineのレポートによると、

「IT企業はネガティブな傾向を示していますが、データエンジニアリングの専門家に対する需要は企業全体で増加しており、その結果、給与体系が大幅に向上しています。 一方、分析スキル全体の給与については、高度な分析の役割と予測モデリングの専門家が他の役割と比較して脚光を浴びました。」

彼らの初期のキャリア（1-4年の経験）のデータエンジニアに関しては、彼らはRs.7,37,257LPAの周りのどこでも作ります。 中級レベル（5〜9年の経験）に進むと、データエンジニアの給与はRs.1,218,983LPAになります。 15年以上の実務経験を持つデータエンジニアは、1,579,282ルピー以上のLPAを作成できます。

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4 。 データアナリスト

データアナリストは、数字、統計、数字を誰もが理解できるように平易な英語に翻訳する専門家です。

状況を考えると、職場でのデータアナリストの範囲は常に拡大しており、数学、統計、コンピューターサイエンス、またはビジネスのバックグラウンドに強い足場を持っている人にとっては優れた選択肢となる可能性があります。 このポジションには、データマイニング、SQL、Pythonなどの言語の流暢さが含まれ、データセットから関連する洞察を抽出し、視覚化とレポートを通じてそれらのアイデアを導きます。

データアナリストの責任

• ビジネスデータを分析およびマイニングして、相関関係を特定し、異なるデータポイントから価値のあるパターンを発見します。
• 顧客中心のアルゴリズムモデルを使用して、個々の顧客の要件に合うようにそれらをパーソナライズします。
• カスタムモデルを作成して展開し、マーケティング戦略とそのパフォーマンス、顧客の好み、好みのパターンなどのビジネス上の問題に対する回答を明らかにする。
• 特定のビジネス上の問題を解決するために、複数のシステムからのデータをマッピングおよびトレースします。
• SQLクエリを記述して、データウェアハウスからデータを抽出し、複雑なビジネス上の問題に対する回答を特定します。
• 統計分析手法を適用して、消費者データの調査と分析を実施します。

インドのデータアナリストの給与

インドのデータアナリストの場合、1〜4年の経験を持つと、総収入（チップ、ボーナス、残業代を含む）が3,96,128ルピーになりますが、5〜9年の経験を持つ中堅のデータアナリストが補うことができます。組織と職場の場所に基づいて、6,03,120ルピーまで。 また、業界に携わった経験豊富で経験豊富なデータアナリストの場合、または10〜19年の場合、平均で合計9,00,000ルピーの報酬を得ることができます。

出典：Payscale

–インドの分析専門家の78％は、エントリーレベルで0〜6 Lakhsの給与水準にありますが、インドのデータ分析では新入生の数が増加しているため、これは成熟するための優れた指標です。業界。

–経験豊富な4〜6年間の給与は、8.7万ルピーで安定しています。

– 12年以上の豊富な経験を持つシニアデータアナリストは、昨年、給与が20％急増しました。

5.ソフトウェア開発者/エンジニア（AI / ML）

AI / MLを専門とするソフトウェア開発者/エンジニアは、インテリジェントコンピュータプログラムの背後にある創造的な頭脳です。 彼らの主な仕事は、効率的なMLアルゴリズムとアプリケーションを開発することです。 ソフトウェア開発者/エンジニアは、AI / MLソフトウェアソリューションを設計、開発、およびインストールします。 特定のコンピューター機能を作成します。 視覚化のために製品ドキュメント、フローチャート、レイアウト、図、チャートなどを準備します。 コードを記述してテストします。 技術仕様の作成、システムのアップグレードと保守など。

必要なスキル：ソフトウェア開発者/エンジニア（AI / ML）は、Python、Java、R、C、C ++、Scalaなどの複数のプログラミング言語でのコーディングに習熟している必要があります。オペレーティングシステム、データ構造、とりわけ、データアーキテクチャ、コンピュータアーキテクチャ、データ分析、分散処理、ソフトウェアテストおよびデバッグ。 また、MLの概念、アルゴリズム、システム、ツールに関する幅広い知識が必要です。

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インドの平均的なAIソフトウェア開発者はRsです。 年間700,000

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6.人間中心の機械学習デザイナー

機械学習には、人間を中心としたMLアルゴリズムの設計に特化した専用のブランチがあります。 したがって、名前は人間中心の機械学習です。 人間中心の機械学習設計者は、情報処理とパターン認識を通じて、個々の人間の好みと行動パターンを「学習」できるインテリジェントシステムを作成する責任があります。

これらのシステムは、考えられるすべてのユーザーシナリオを説明するために、人間の介入を最小限に抑えるか、まったく必要とせず、面倒なプログラムさえも必要としません。 NetflixとAmazonのレコメンデーションエンジンは、人間中心の機械学習の優れた例です。

必要なスキル：機械学習のキャリアパスに当てはまるように、人間中心の機械学習デザイナーは、さまざまなMLの概念、アルゴリズム、およびそれらがどのように機能するかについても深く理解している必要があります。 彼らはまた、コーディングの習熟度とともに、数学と統計の優れた基盤を持っている必要があります。

7.NLP科学者

自然言語処理（NLP）は、機械に自然言語を理解する能力を与えることを目的としています。 NLP科学者は主に、人間の言語の発話パターンを学習し、話し言葉を他の言語に翻訳できるマシンとアプリケーションの設計と開発を担当しています。 ここでの目標は、機械が人間と同じように自然に人間の言語を理解できるようにすることです。 GrammarlyとDuolingoは、NLPアプリケーションの2つの優れた例です。

必要なスキル：NLP科学者の主な仕事は、人間の言語のニュアンスを理解する方法を機械に教えることであるため、少なくとも1つの言語の構文、スペル、および文法に堪能である必要があります（多ければ多いほどよい）。 また、基本レベルのMLスキルが必要です。

インドのNLPの給与：

インドのスキルの平均給与：ルピー。 年間919,108。

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8.アナリティクスディレクター

分析ディレクターは、データ分析部門とデータウェアハウス部門を監督する責任があります。 さらに、分析ディレクターは、データ分析とビジネスインテリジェンスの管理、開発、統合を調整して、会社の使命とビジョンをサポートします。

インドの分析給与の平均ディレクターはルピーです。 3,719,375。

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9.プリンシパルデータサイエンティスト

プリンシパルデータサイエンティストは、データサイエンスチーム全体を監督および管理する義務を負っています。 彼/彼女は分析モデルの開発プロセスで彼らを導き、プロジェクト計画の開発の背後にある主要な声でもあります。 プリンシパルデータサイエンティストは、複雑な問題を解決するためのコツとともに、強力な統計分析スキルを持っている必要があります。

インドの平均プリンシパルデータサイエンティスト給与はルピーです。 3,719,375。

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10.コンピュータービジョンエンジニア

コンピュータービジョンエンジニアは、膨大な量のデータにコンピュータービジョンの調査手法を適用して、さまざまな現実の問題の解決策を見つけます。 彼らは他のチームと緊密に協力して、新しい組み込みアーキテクチャを開発および実装します。 また、コンピュータービジョンエンジニアはMLシステムに関する深い知識を持っています。

インドのコンピュータービジョンエンジニアの給与：

インドのコンピュータービジョンエンジニアの平均給与は年間512,820ポンドです。

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11.アルゴリズムエンジニア

アルゴリズムエンジニアは、コンピューター/ MLアルゴリズムを設計、分析、実装、最適化、プロファイリング、および評価します。 彼らの目標は、ソフトウェア工学におけるアルゴリズム理論とアルゴリズムの実際のアプリケーションとの間のギャップを最小限に抑えることです。

インドのアルゴリズムエンジニアの給与の平均給与：

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12.コンピューター科学者

コンピューターサイエンティストの主なタスクは、新しいテクノロジー、システム、およびコンピューターベースのソリューションを開発することです。 彼らの仕事は、AI、ロボット工学、情報技術、バーチャルリアリティなどのさまざまな技術を中心に展開しています。 彼らは、コンピュータープログラマー、情報技術の専門家、機械/電気エンジニアなどとチームで協力します。

インドのコンピューター科学者の給与：

インドの平均的なコンピューター科学者の給与は、年間Rs.1,892,000です。

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機械学習エンジニアになる方法は？

ステップ1：Pythonとソフトウェアのスキルをレベルアップする

高レベルで使いやすい言語であるPythonは、AIスペシャリスト、データサイエンティスト、機械学習エンジニアに最適な言語です。

Pythonの構文は簡単に習得でき、すでに多数のライブラリが組み込まれています。

よく知っておくべきもう1つの重要なことは、Githubです。

いくつかの本や記事を読んで、データセットでPythonを実行するために必要なツールのアイデアを入手してください。

ステップ2：機械学習アルゴリズムを調べる

Pythonに慣れて慣れたら、機械学習アルゴリズムの検討を開始できます。 モデルを簡単に実装できるように、各アルゴリズムに関連する理論を必ず読んでください。

ステップ3：ミニプロジェクトに取り組む

Pythonと機械学習の領域への入門が（個別におよび組み合わせて）完了したので、今度はその知識をすべて取り入れて、プロジェクトに実装し始めます。

ステップ4：HadoopとSparkで物事を次のレベルに引き上げる

HadoopとSparkは、Pythonを使用したデータセットの操作にある程度習熟した後で取り組む必要のある2つのシステムです。 これらのビッグデータフレームワークにより、テラバイトおよびペタバイト規模のデータを操作できるようになります。

ステップ5：TensorFlowに移動します

機械学習アルゴリズム？ 小切手。 ビッグデータフレームワーク？ 小切手。 高度な機械学習？ TensorFlowの使用を開始します。

ステップ6：大きくする

すべての構成要素を処理した後、ビッグデータセットに取り組み、前の5つのステップで得たすべての知識を適用します。

ステップ7：練習と成長を続ける

最後のステップは、上記の6つのステップを単純に練習して繰り返すことです。 これで、独自の機械学習モデルを構築できるようになりました。 今こそ、これらのスキルを磨き、向上し続ける時です。

機械学習エンジニアの需要が高まっているのはなぜですか？

過去10年間で、機械学習エンジニアの需要はデータサイエンティストの需要を上回りました。 2017年のLinkedInUSJobレポートでは、機械学習エンジニアが5年間（2012〜17年）で9.8倍の成長を記録してトップランクになりました。

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世界の機械学習市場については、2025年までに39,986.7百万ドルを超えると予測され、2017年から2025年の間に49.7％のCAGRで成長します。これらの統計は、ML市場が前例のないペースで拡大していることを示しています。 競争の激化に照らして、企業は市場にしっかりと根を下ろすために、他のデータサイエンスの専門家と一緒に才能のあるMLエンジニアを雇う必要があります。

機械学習コースの利点は何ですか？

1.より良いキャリアの機会と成長

TMRのレポートによると、MLaaS（Machine Learning as a Service）は、2016年のわずか10億7000万ドルから、2025年末までに199億ドルに成長すると予測されています。前年比と同様に。

機械学習は、経済的規模と世界規模の両方で、「重要」と呼ぶことができるあらゆるものを嘲笑します。 キャリアを別のレベルに引き上げたい場合は、機械学習でそれを行うことができます。 現代的な関連性だけでなく、グローバルな何かの一部となる何かに自分自身を巻き込むことを探しているなら、機械学習はあなたのためにもそれを行うことができます。

2.より良い給料

最近の最高の機械学習エンジニアは、非常に人気のあるスポーツパーソナリティと同じくらい多くの報酬を受け取っています！ そして、それは誇張ではありません！ Glassdoor.co.inによると、機械学習エンジニアの平均給与は年間8ラックで、これはキャリアの始まりにすぎません。 経験豊富な機械学習エンジニアが、年間15〜23万ルピーを家に持ち帰ります。

3.機械学習スキルの欠如が企業を悩ませています

技術の飛躍的な進歩が急速に進んでいることを考えると、多くの企業が追いついてきています。 デジタルトランスフォーメーションは巨大な業界であり、問​​題の真実は、新しい業界の需要に応えるのに十分な機械学習の専門家がいないということです。

4.機械学習とデータサイエンスは複雑に関連しています

宗教が近代化の前に何世紀にもわたって大衆を支配していた場合、そのすべてを説明する性質と商業的および革新的な実行可能性のために、データサイエンスが大衆を支配していることは今や真実です。

そして、機械学習はデータサイエンスの影にすぎません。 想像もできないほどのキャリアを積むために、これらの両方の分野で有能になることができます。これにより、恐ろしい量のデータを分析し、価値を抽出してデータに関する洞察を提供することができます。

さらに、多くの組織では、MLエンジニアとデータサイエンティストが協力して製品に取り組んでいるため、すでにMLエンジニアになっている場合は、データサイエンティストの視点に触れる可能性があります。

結論…

年俸パッケージに関しては、米国や英国などの他の技術先進国と比較して、インドのMLおよびAI専門家の給与ははるかに少ないことを認めなければなりません。

ソース

ただし、Analytics India Magazineの「SalaryStudy-2018」によると、データサイエンスと分析の分野の専門家の約40％が、10万ルピーを超える年俸パッケージを取得しました。 したがって、インドでは給与の規模も拡大していることは否定できません。 他の要因はさておき、必要なデータサイエンスとMLのスキルを身に付ければ、業界の将来は非常に明るいものになります。

インドでの機械学習の給与に関する記事を気に入っていただけたでしょうか。 上記のこれらの数字は、石に設定されていません。 あなたの給料の本当の影響力は、あなたが持っているスキル、あなたがそれらに対して達成した習熟、そしてあなたがどれだけ早く成長し、会社を成長させるかです。

upGradに関連して、機械学習におけるIITデリーのエグゼクティブPGプログラムを確認することもできます。 IITデリーは、インドで最も権威のある機関の1つです。 主題で最高の500人以上の社内教員がいます。