2022년 인도의 머신 러닝 급여 [신입생 및 경험자]

인도의 머신 러닝 급여 범위가 궁금하십니까?

"미국 최고의 직업: 2019"라는 제목의 보고서에서 인디드는 머신 러닝 엔지니어의 직업이 344%의 성장과 US$ 146,085의 평균 급여를 기록하는 매우 유망한 위치로 성장했다고 주장합니다. .

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보시다시피 인디드 보고서에 나열된 25개 직업 중 9개는 기술 관련 분야입니다. 기술 역할, 특히 데이터 과학, AI 및 ML의 역할이 업계의 다양한 유사점에서 중요성을 얻고 있기 때문에 이는 놀라운 일이 아닙니다. 이러한 이유로 기업은 인도에서 기계 학습 급여 인상을 주저하지 않습니다.

따라서 필요한 기술을 갖추고 있고 계속 업데이트할 준비가 되어 있다면 기계 학습 엔지니어로서의 경력은 계속해서 성장할 것으로 예상됩니다. 이 라인은 특히 인도의 기계 학습 급여가 그들이 얼마나 숙련되고 업데이트되었는지에 직간접적으로 의존한다는 것을 고려할 때 사실입니다.

Gartner의 최근 보고서에 따르면 2020년까지 AI의 급속한 성장으로 머신 러닝에서 거의 230만 개의 채용 공고가 생성될 것입니다.

우리는 이것이 당신 안에 기계 학습 엔지니어가 되려는 의지를 촉발 시켰어야한다고 확신합니다! 기계 학습 엔지니어가 정확히 누구이며 인도의 일반적인 기계 학습 급여는 얼마인지 살펴 보겠습니다.

머신 러닝이란 무엇입니까?

SAS에 따르면 "머신 러닝은 분석 모델 구축을 자동화하는 데이터 분석 방법입니다. 시스템이 데이터로부터 학습하고, 패턴을 식별하고, 최소한의 인간 개입으로 의사 결정을 내릴 수 있다는 아이디어에 기반한 인공 지능의 한 분야입니다.”

머신 러닝이라는 용어가 각광을 받고 있는 것은 최근의 일이지만 머신 러닝의 개념은 오래전부터 존재해 왔으며, 가장 초기의 예는 2차 세계 대전 중에 개발한 Alan Turing의 Enigma 머신입니다. 오늘날 기계 학습은 우리 삶의 평범한 것부터 빅 데이터와 관련된 더 복잡한 계산에 이르기까지 우리 주변의 거의 모든 곳에 있습니다. 예를 들어, 구글의 자율주행차와 넷플릭스, 아마존, 스포티파이와 같은 사이트의 개인화된 추천은 모두 머신 러닝의 결과입니다. 수요로 인해 인도의 머신 러닝 급여는 가장 높은 급여 중 하나입니다.

오늘날의 세계에서 머신 러닝이 중요한 이유는 무엇입니까?

기계 학습이 무엇인지 다음으로 중요한 질문이 나옵니다. "기계 학습의 중요성은 무엇입니까?"

머신 러닝의 주요 초점은 방대한 양의 데이터 보유량을 조사하여 조직이 전반적인 기능, 생산성 및 의사 결정 프로세스를 향상하도록 돕는 것입니다. 기계가 알고리즘을 통해 학습하기 시작하면 기업이 데이터 내에서 인간의 개입 없이 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 그러한 패턴을 푸는 데 도움이 될 것입니다. 이러한 선행 이점 외에도 기계 학습에는 다음과 같은 이점이 있습니다.

1. 적시 분석 및 평가

ML 알고리즘은 고객 피드백 및 상호 작용과 같은 방대한 양의 데이터를 선별함으로써 조직 전략에 대한 적시 분석 및 평가를 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 여러 데이터 소스를 탐색하여 비즈니스 모델을 만들면 관련 변수를 볼 수 있습니다.

2. 빠른 처리로 실시간 예측 가능

ML 알고리즘의 가장 인상적인 기능 중 하나는 매우 빠르기 때문에 여러 소스의 데이터 처리가 빠르게 수행된다는 것입니다. 이는 결과적으로 비즈니스에 매우 도움이 될 수 있는 실시간 예측을 하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어,

• 이탈 분석 – 브랜드를 떠날 가능성이 있는 고객 세그먼트를 식별하는 작업이 포함됩니다.
• 고객 리드 및 전환 – ML 알고리즘은 다양한 고객 세그먼트의 구매 및 지출 패턴에 대한 통찰력을 제공하므로 기업이 손실을 최소화하고 이익을 강화할 수 있는 전략을 고안할 수 있습니다.
• 고객 유지 – ML 알고리즘은 고객 확보 정책 및 마케팅 캠페인의 백로그를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 비즈니스 전략을 조정하고 전반적인 고객 경험을 개선하여 고객 기반을 유지할 수 있습니다.

3. 산업 혁신

머신 러닝은 실시간으로 귀중한 통찰력을 제공할 수 있는 능력으로 이미 산업을 변화시키기 시작했습니다. 금융 및 보험 회사는 ML 기술을 활용하여 대규모 데이터 세트 내에서 의미 있는 패턴을 식별하고 사기를 방지하며 다양한 고객 세그먼트에 맞춤형 재무 계획을 제공하고 있습니다. 의료 분야에서 ML 기술로 구동되는 웨어러블 및 피트니스 센서는 개인이 자신의 건강을 관리할 수 있도록 하여 결과적으로 의료 전문가의 부담을 최소화합니다. 따라서 기계 학습 엔지니어에게는 많은 기회가 있으며 직업의 필수 불가결한 특성으로 인해 인도의 기계 학습 급여는 상당히 높아집니다.

기계 학습 엔지니어는 어떤 일을 하나요?

기계 학습 엔지니어의 직업은 데이터 과학자의 직업과 매우 유사합니다. 두 역할 모두 방대한 양의 데이터 작업을 수반한다는 점입니다. 따라서 머신 러닝 엔지니어와 데이터 과학자 모두 우수한 데이터 관리 기술을 보유해야 합니다. 그러나 이것이 이 두 역할이 공유하는 모든 유사점입니다.

데이터 과학자는 주로 데이터 중심 의사 결정을 통해 비즈니스 성장을 주도하는 데 유용한 통찰력을 생성하는 데 관심이 있습니다. 대조적으로 기계 학습 엔지니어는 예측 모델 자동화를 위한 자체 실행 소프트웨어 설계에 중점을 둡니다.

일반적으로 기계 학습 엔지니어는 데이터 과학자와 긴밀하게 협력하여 작업합니다. 데이터 과학자가 대규모 데이터 세트에서 의미 있는 통찰력을 추출하고 비즈니스 이해 관계자에게 정보를 전달하는 동안 기계 학습 엔지니어는 데이터 과학자가 사용하는 모델이 보다 정확한 결과를 생성하기 위해 방대한 양의 실시간 데이터를 수집할 수 있도록 합니다.

기계 학습 엔지니어의 책임

• 데이터 과학 프로토타입을 연구하고 변환합니다.
• 기계 학습 시스템 및 체계를 설계하고 개발합니다.
• 통계 분석을 수행하고 테스트 결과를 사용하여 모델을 미세 조정합니다.
• 교육 목적으로 온라인에서 사용 가능한 데이터 세트를 찾습니다.
• 필요할 때 ML 시스템과 모델을 훈련하고 재훈련합니다.
• 기존 ML 프레임워크 및 라이브러리를 확장하고 강화합니다.
• 고객/클라이언트 요구 사항에 따라 기계 학습 앱을 개발합니다.
• 적절한 ML 알고리즘 및 도구를 연구, 실험 및 구현합니다.
• ML 알고리즘의 문제 해결 능력과 사용 사례를 분석하고 성공 확률에 따라 순위를 매깁니다.
• 실제 시나리오에 배포할 때 모델 성능에 영향을 줄 수 있는 데이터 분포의 차이점을 더 잘 이해하고 식별하기 위해 데이터를 탐색 및 시각화합니다.

기계 학습을 배우는 데 필요한 기술

머신 러닝 분야에서 직업을 선택해야 하는 이유와 결정도 내리셨을 것이므로 이 기회를 최대한 활용하는 데 필요한 몇 가지 중요한 기술을 알려 드리겠습니다.

기계 학습 엔지니어로 성장하고 인도에서 가장 높은 기계 학습 급여를 받기 위해 경력을 쌓으려면 다음 정보를 업데이트해야 합니다.

• 통계 및 확률: 알고리즘에 대한 이해는 이론 지식과 많은 관련이 있습니다. Hidden Markov 모델, Naive Bayes 및 Gaussian Mixture가 다른 모델 중에서 좋은 예입니다. 통계와 확률에 익숙하지 않다면 이러한 알고리즘을 이해하기가 매우 어렵다는 것을 알게 될 것입니다.
• 데이터 평가 및 모델링: ML을 사용한 추정 프로세스의 효율성을 보장하는 중요한 부분은 정기적인 간격으로 다양한 모델의 효율성을 평가하는 것입니다. 회귀 및 분류와 같은 다양한 방법을 사용하여 주어진 모델의 오류 또는 정확도를 측정할 수 있습니다. 이를 위한 평가 전략도 필요합니다.
• ML 알고리즘: 다양한 기계 학습 알고리즘이 작동하는 방식과 특정 상황에 맞는 알고리즘을 아는 것은 매우 중요합니다. 편미분 방정식, 기울기 하강법, 2차 계획법, 볼록 최적화 등과 같은 주제에 대한 이해를 개발해야 합니다.
• 프로그래밍 언어: 기계 학습 분야에서 경력을 쌓으려면 Java, R, Python 및 C++와 같은 다양한 프로그래밍 언어에도 능숙해야 합니다. 이러한 언어는 기계 학습 프로젝트의 여러 단계에서 도움이 될 것입니다.
• 신호 처리 기술: 특징 추출은 기계 학습에 매우 중요합니다. bandlet, shearlet, contourlet 및 curvelet을 비롯한 여러 고급 신호 처리 알고리즘으로 작업해야 할 수도 있습니다. 기계 학습에 필요한 기술 세트에 대해 자세히 알아보세요.

인도의 기계 학습 급여

머신 러닝에 대한 수요는 높지만 기업은 개인에게 올바른 기술을 요구합니다. 이러한 엔지니어에 대한 수요는 항상 높습니다. 목록은 끝이 없습니다. 이것이 인도의 머신 러닝 급여가 상당히 높은 주된 이유입니다. 계속 증가하는 수요. 또한 경험이 많을수록 급여도 높아집니다. Payscale에 따르면 인도의 평균 기계 학습 급여는 약 Rs입니다. 보너스 및 이익 공유를 포함하여 연간 686,281.

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인도의 머신 러닝 급여에 영향을 미치는 요인

인도의 기계 학습 급여에 영향을 미치는 4가지 주요 요인은 다음과 같습니다.

• 회사 – 귀하가 일하는 회사는 귀하가 받는 급여에 직접적인 영향을 미칩니다.
• 경험 – 경험이 많을수록 장애물을 이해하고 버그에 대한 빠른 솔루션을 제공하는 능력이 향상됩니다. 경험과 회사의 조합은 표를 만드는 데 도움이 되는 급여와 직위를 얻게 됩니다.
• 위치 – 향후 몇 년 동안 위치는 기대할 수 있는 급여에서 더 작은 역할을 할 것입니다. 그러나 그때에도 위치는 장래 고용주에게 요구하고 받을 수 있는 급여에 계속 영향을 미칠 것입니다.
• 기술 - 중요한 기술을 보유할수록 이해하는 능력이 향상됩니다. 위치는 인도에서 머신 러닝 급여를 결정하는 데 중요한 역할을 합니다.

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인도의 기계 학습 급여: 회사 기준

브랜드나 회사가 클수록 개인이 기대할 수 있는 급여도 더 높다는 것은 인정되는 사실입니다. 가장 높은 급여 패키지 중 일부를 살펴보겠습니다. Tata Consultancy Services Limited는 Rs에 대해 제공합니다. 연봉으로 4,420,000입니다. 그 뒤를 Intel Corporation이 Rs 20,00,000로 따랐습니다.

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인도의 머신 러닝 급여: 경험 기준 B

경험이 많을수록 급여 패키지가 높아집니다. 따라서 초보자이고 최근에 업계에 입문한 경우 그에 따라 희망을 조정해야 합니다. 따라서 귀하의 가방에 몇 년의 경험이 있는지에 따라 인도의 기계 학습 급여를 분석해 보겠습니다.

인도의 기계 학습 급여가 경험에 따라 어떻게 달라지는지 봅시다.

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인도 의 초급 머신 러닝 급여

인도의 초급 머신 러닝 평균 급여는 501,058루피입니다.

인도 의 중급 머신 러닝 급여

인도의 중급 머신러닝 평균 급여는 1,142,459루피입니다.

인도의 숙련 된 머신 러닝 급여

인도의 평균 숙련 된 기계 학습 급여는 ₩1,999,619입니다.

인도의 머신 러닝 급여: 위치 기반

Covid-19는 미래에 위치가 급여에 미치는 영향을 줄일 수 있지만 현재 위치는 인도에서 기계 학습 급여를 결정하는 중요한 요소입니다. 인도의 실리콘 밸리, 방갈로르는 가장 높은 급여를 제공하며 도시의 머신 러닝은 다른 도시의 기계 학습보다 약 21% 더 많은 수입을 올리고 있습니다. 비교는 전국 평균에 대해 수행됩니다. 실리콘 밸리 타이틀을 놓고 경쟁하는 다른 도시인 첸나이는 전국 평균보다 5% 낮은 급여를 제공합니다.

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인도의 기계 학습 급여: 기술 기반

인도의 머신 러닝 급여가 스킬셋과 함께 어떻게 증가하는지 논의해 보겠습니다. 앞서 언급했듯이 기계 학습 엔지니어의 경쟁이 치열한 시장에서 최고의 급여를 받는 직업을 얻으려면 인상적인 기술을 보유해야 합니다. 일부 기술은 더 높은 급여를 받습니다. 따라서 이러한 기술에 투자하십시오.

1. 머신 러닝 - 706,169루피
2. 파이썬 – 612,684달러
3. 딥 러닝 – 754,250루피
4. 자연어 처리(NLP) – 697,670루피
5. 컴퓨터 비전 - 736,976달러

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기계 학습 및 딥 러닝은 인도의 평균 기계 학습 급여보다 더 많은 것을 가져다 줄 것입니다. 인기 반응에서도 이 두 스킬이 가장 높은 순위를 기록했다.

다른 국가의 머신 러닝 급여

미국 머신러닝 급여: $111,297.

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영국의 머신 러닝 급여: £50,296.

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기계 학습 직무

1. 머신러닝 엔지니어

인공 지능과 머신 러닝은 여러 분야와 기술에 적용되는 여러 애플리케이션을 포괄하는 포괄적인 용어입니다. 여기에는 로봇, 데이터 분석, 웹 개발, 챗봇 개발, 지능형 애플리케이션 개발 등이 포함됩니다.

2017년 말부터 AI와 ML은 전국을 강타했습니다. OpenCV , PyTorch 및 TensorFlow 와 같은 프레임워크는 오늘날의 AI/ML 애호가들에게 유행어가 되었습니다.

기계 학습 엔지니어의 책임

• 데이터 과학 프로토타입을 연구하고 변환합니다.
• 기계 학습 시스템 및 체계를 설계하고 개발합니다.
• 통계 분석을 수행하고 테스트 결과를 사용하여 모델을 미세 조정합니다.
• 교육 목적으로 온라인에서 사용 가능한 데이터 세트를 찾습니다.
• 필요할 때 ML 시스템과 모델을 훈련하고 재훈련합니다.
• 기존 ML 프레임워크 및 라이브러리를 확장하고 강화합니다.
• 고객/클라이언트 요구 사항에 따라 기계 학습 앱을 개발합니다.
• 적절한 ML 알고리즘 및 도구를 연구, 실험 및 구현합니다.
• ML 알고리즘의 문제 해결 능력과 사용 사례를 분석하고 성공 확률에 따라 순위를 매깁니다.

인도 기계 학습 엔지니어의 급여

기계 학습 엔지니어의 평균 연봉은 671,548루피입니다. 1년 미만의 경험을 가진 기계 학습 엔지니어는 연간 약 500,000루피를 벌어들이며 이는 분명히 인도에서 가장 높은 초급 급여 중 하나입니다. 초기 수준의 기계 학습 엔지니어는 기술 세트, 위치 및 수요에 따라 분명히 연간 672,106루피를 청구합니다.

중간 수준 엔지니어의 평균 급여는 연간 1,173,074루피입니다. 그들이 훌륭하다고 생각한다면 상급 엔지니어(경력 10년 이상)의 급여가 연간 200만 루피 이상을 벌기 때문에 고무적이라는 것을 알게 될 것입니다.

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2. 데이터 과학자

데이터 과학은 기본적으로 프로그래밍을 통해 구현되는 통계입니다. R과 함께 Python은 일반 및 특정 요구 사항에 따라 데이터를 정렬하는 능력도 보여주었습니다. 인도에 관한 한 데이터 과학 분야의 Python 프로그래머는 소프트웨어 개발자와 DevOps 프로그래머 모두보다 더 많은 돈을 벌고 있습니다. 그 이유는 기업이 시장 및 고객 정보를 수집하기 위해 데이터가 필요함에 따라 오늘날 데이터 수집, 데이터 정리 및 처리가 매우 보편화되고 있기 때문입니다.

이를 위해서는 NumPy 및 Pandas 와 같은 라이브러리를 통한 데이터 수집 및 처리에 대해 특별히 훈련된 Python 프로그래머의 틈새 시장이 필요합니다. 데이터 과학자는 델리-NCR 및 뭄바이와 같은 주요 대도시와 푸네 및 방갈로르와 같은 신흥 도시에서 수요가 많습니다.

데이터 과학자의 책임

• 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 수집하여 실행 가능한 통찰력으로 변환합니다.
• 조직의 성장을 주도할 가장 중요한 잠재력을 지닌 데이터 분석 솔루션을 식별합니다.
• 텍스트 분석, 머신 러닝, 딥 러닝과 같은 분석 기술을 사용하여 데이터를 분석함으로써 숨겨진 패턴과 추세를 밝혀냅니다.
• 복잡한 비즈니스 문제를 해결하기 위한 데이터 중심 접근 방식을 권장합니다.
• 데이터 정확성과 효율성을 최적화하기 위해 데이터를 정리하고 검증합니다.
• 데이터 시각화를 통해 모든 생산적인 관찰 및 결과를 회사 이해 관계자에게 전달합니다.

인도의 데이터 과학자 급여 범위

데이터 과학자의 평균 급여는 708,012루피 입니다. 초급 데이터 과학자는 1년 미만의 경험으로 연간 약 500,000루피를 벌 수 있습니다. 1~4년의 경험을 가진 초기 수준의 데이터 과학자는 연간 약 610,811루피를 받습니다.

5~9년 경력의 중간 수준 데이터 과학자는 인도에서 연간 1,004,082루피를 받습니다. 경험과 기술이 성장함에 따라 인도에서 연간 1,700,000루피 이상에 달하는 고위 데이터 과학자로서의 수입이 극적으로 증가합니다!

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3. 데이터 엔지니어

데이터 엔지니어의 주요 업무는 데이터 과학자가 사용할 수 있는 형식으로 데이터를 변환하기 위한 안정적인 인프라를 설계하고 엔지니어링하는 것입니다. 반정형 및 비정형 데이터를 사용 가능한 형식으로 변환하기 위해 확장 가능한 파이프라인을 구축하는 것 외에도 데이터 엔지니어는 대규모 데이터 세트에서 의미 있는 추세를 식별해야 합니다. 기본적으로 데이터 엔지니어는 원시 데이터를 준비하고 분석 또는 운영 용도에 더 유용하게 만들기 위해 노력합니다. 데이터 엔지니어에 대한 많은 신화가 있으며 대부분은 현실과 동떨어져 있습니다.

조직에서 데이터 엔지니어의 위치는 데이터 과학자의 위치만큼 중요합니다. 데이터 엔지니어가 주목을 받지 못하는 유일한 이유는 분석의 최종 제품과 직접적인 관련이 없기 때문입니다.

데이터 엔지니어의 책임

• 여러 소스에서 수집한 데이터를 통합, 통합 및 정리합니다.
• 데이터 과학자의 조작 및 예측/규정적 모델링을 위해 원시 데이터를 준비합니다.
• SQL, AWS 및 기타 빅 데이터 기술을 사용하여 서로 다른 소스에서 데이터를 최적으로 추출, 변환 및 로드하는 데 필요한 인프라를 개발합니다.
• 정교한 분석 프로그램, 기계 학습 알고리즘 및 통계 기법을 배포하여 데이터 파이프라인을 구축합니다.
• 기능적 및 비기능적 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 방대하고 복잡한 데이터 세트를 조합합니다.
• 데이터 신뢰성, 효율성 및 품질을 개선하는 혁신적인 방법을 식별하고 개발합니다.
• 데이터 아키텍처를 개발, 구성, 테스트 및 유지 관리합니다.

데이터 엔지니어가 되기 위해 필요한 능력

• 적극적인 프로젝트 관리 및 조직 기술.
• 대규모의 비정형 데이터 세트를 처리하고 작업할 수 있는 강력한 분석 기술.
• Python, Java, C++, Scala, Ruby 등 최신 유행 언어에 대한 강력한 프로그래밍 감각
• SQL에 대한 고급 작업 지식과 관계형 데이터베이스 작업 경험.
• 다양한 데이터베이스 작업에 능숙합니다.

인도의 데이터 엔지니어 급여 범위

Glassdoor에 따르면 인도의 평균 데이터 엔지니어 급여는 Rs.8,56,643 LPA입니다. 그러나 물론 데이터 엔지니어의 급여는 회사 규모 및 평판, 지리적 위치, 교육 자격, 직위 및 업무 경험을 비롯한 여러 요인에 따라 달라집니다. Amazon, Airbnb, Spotify, Netflix, IBM, Accenture, Deloitte 및 Capgemini와 같은 빅 데이터 업계의 유명 기업 및 대기업은 일반적으로 데이터 엔지니어에게 높은 보상을 지급합니다. 또한 과거 빅데이터 업무 경험이 많을수록 시장 가치가 높아집니다.

글로벌 수요-공급의 역설(데이터 엔지니어에 대한 수요가 공급을 훨씬 초과함)에도 불구하고 데이터 엔지니어의 경력 전망은 인도에서 유망해 보입니다. Analytics India Magazine 보고서에 따르면,

“IT 기업은 부정적인 경향을 보인 반면, 데이터 엔지니어링 전문가에 대한 수요는 기업 전반에 걸쳐 증가하여 급여 구조가 크게 상승했습니다. 반면 분석 기술 전반에 걸친 급여는 고급 분석 역할과 예측 모델링 전문가가 다른 역할에 비해 주목을 받았습니다."

초기 경력(경력 1-4년)의 데이터 엔지니어는 Rs.7,37,257 LPA 정도를 벌고 있습니다. 중간 수준(경력 5-9년)으로 진행하면 데이터 엔지니어의 급여는 Rs.1,218,983 LPA가 됩니다. 15년 이상의 경력을 가진 데이터 엔지니어는 Rs.1,579,282 LPA 이상을 벌 수 있습니다.

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4 . 데이터 분석가

데이터 분석가는 모든 사람이 이해할 수 있도록 숫자, 통계, 수치를 일반 영어로 번역하는 전문가입니다.

상황을 감안할 때 직장에서 데이터 분석가의 범위는 항상 증가하고 있으며 수학, 통계, 컴퓨터 과학 또는 비즈니스 배경에 대한 강력한 기반을 가진 사람들에게 탁월한 선택이 될 수 있습니다. 이 직책에는 데이터 마이닝, SQL, Python 등과 같은 언어의 유창함을 포함하여 데이터 세트에서 관련 통찰력을 추출하고 시각화 및 보고서를 통해 이러한 아이디어를 전달합니다.

데이터 분석가의 책임

• 비즈니스 데이터를 분석 및 마이닝하여 상관 관계를 식별하고 서로 다른 데이터 포인트에서 중요한 패턴을 발견합니다.
• 고객 중심 알고리즘 모델로 작업하고 개별 고객 요구 사항에 맞게 개인화합니다.
• 마케팅 전략 및 성과, 고객 취향, 선호도 패턴 등과 같은 비즈니스 문제에 대한 답을 찾기 위해 맞춤형 모델을 만들고 배포합니다.
• 특정 비즈니스 문제를 해결하기 위해 여러 시스템의 데이터를 매핑하고 추적합니다.
• SQL 쿼리를 작성하여 데이터 웨어하우스에서 데이터를 추출하고 복잡한 비즈니스 문제에 대한 답변을 식별합니다.
• 소비자 데이터 연구 및 분석을 수행하기 위해 통계 분석 방법을 적용합니다.

인도의 데이터 분석가 급여

인도의 데이터 분석가는 1~4년 경력의 총 수입(팁, 보너스 및 초과 근무 수당 포함)이 Rs 3,96,128인 반면, 경력 5~9년의 중간 경력 데이터 분석가는 이를 보충할 수 있습니다. 조직 및 작업 장소의 위치에 따라 Rs 6,03,120입니다. 그리고 업계에서 10~19년 동안 일한 성숙하고 경험이 풍부한 데이터 분석가인 경우 평균 총 보상은 Rs 9,00,000입니다.

출처: 급여

– 인도의 분석 전문가 중 78%는 초급 수준에서 0 – 6 Lakhs의 급여 범위에 속하지만, 인도에서 데이터 분석의 신입생 수가 증가했기 때문에 이는 성숙기에 대한 훌륭한 지표입니다. 산업.

– 경력 4~6년의 급여는 8.7 Lakhs로 안정적입니다.

– 12년 이상의 상당한 경험을 가진 선임 데이터 분석가의 경우 작년 급여가 20% 급등했습니다.

5. 소프트웨어 개발자/엔지니어(AI/ML)

AI/ML을 전문으로 하는 소프트웨어 개발자/엔지니어는 지능형 컴퓨터 프로그램 뒤에 있는 창의적인 마음입니다. 그들의 주요 임무는 효율적인 ML 알고리즘과 애플리케이션을 개발하는 것입니다. 소프트웨어 개발자/엔지니어는 AI/ML 소프트웨어 솔루션을 설계, 개발 및 설치합니다. 특정 컴퓨터 기능을 생성합니다. 시각화를 위해 제품 문서, 순서도, 레이아웃, 다이어그램, 차트 등을 준비합니다. 코드 작성 및 테스트 기술 사양 생성, 시스템 업그레이드 및 유지 관리 등.

필요한 기술 : 소프트웨어 개발자/엔지니어(AI/ML)는 Python, Java, R, C, C++, Scala 등을 포함한 여러 프로그래밍 언어로 코딩하는 데 능숙해야 합니다. 운영 체제, 데이터 구조, 데이터 아키텍처, 컴퓨터 아키텍처, 데이터 분석, 분산 처리, 소프트웨어 테스트 및 디버깅 등. 또한 ML 개념, 알고리즘, 시스템 및 도구에 대한 광범위한 지식이 있어야 합니다.

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인도의 평균 AI 소프트웨어 개발자는 Rs입니다. 연간 700,000

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6. 인간 중심 머신 러닝 디자이너

기계 학습에는 인간을 중심으로 하는 ML 알고리즘 설계 전용 분기가 있습니다. 따라서 인간 중심 머신 러닝이라는 이름이 붙었습니다. 인간 중심 머신 러닝 디자이너는 정보 처리 및 패턴 인식을 통해 개별 인간의 선호도와 행동 패턴을 "학습"할 수 있는 지능형 시스템을 만드는 일을 담당합니다.

이러한 시스템은 생각할 수 있는 모든 사용자 시나리오를 설명하기 위해 사람의 개입을 최소화하거나 전혀 필요로 하지 않거나 심지어 성가신 프로그램을 필요로 합니다. Netflix와 Amazon의 Recommendation Engine은 인간 중심 기계 학습의 훌륭한 예입니다.

필요한 기술 : 모든 기계 학습 경력 경로와 마찬가지로 인간 중심 기계 학습 설계자는 다양한 ML 개념, 알고리즘 및 작동 방식에 대한 심층적인 이해도 필요합니다. 또한 코딩 능력과 함께 수학 및 통계에 대한 좋은 기초가 있어야 합니다.

7. NLP 과학자

자연어 처리(NLP)는 인간의 자연어를 이해할 수 있는 능력을 기계에 부여하는 것을 목표로 합니다. NLP 과학자는 주로 인간 언어의 언어 패턴을 학습하고 구어를 다른 언어로 번역할 수 있는 기계 및 응용 프로그램을 설계하고 개발하는 일을 담당합니다. 여기서 목표는 기계가 인간처럼 자연스럽게 인간의 언어를 이해하도록 돕는 것입니다. Grammarly와 Duolingo는 NLP 애플리케이션의 두 가지 훌륭한 예입니다.

필요한 기술 : NLP 과학자의 주요 임무는 인간 언어의 뉘앙스를 이해하는 방법을 기계에 가르치는 것이기 때문에 기계는 최소한 하나의 언어(많을수록 좋음)의 구문, 철자 및 문법에 유창해야 합니다. 또한 기본 수준의 ML 기술이 있어야 합니다.

인도 NLP 급여:

인도의 기술 평균 급여: Rs. 연간 919,108

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8. 분석 이사

분석 이사는 데이터 분석 및 데이터 웨어하우징 부서를 감독할 책임이 있습니다. 또한 분석 이사는 회사의 사명과 비전을 지원하기 위해 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스의 관리, 개발 및 통합을 조정합니다.

인도의 분석 이사 평균 급여는 Rs입니다. 3,719,375.

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9. 수석 데이터 과학자

수석 데이터 과학자는 전체 데이터 과학 팀을 감독하고 관리하는 임무를 맡습니다. 그는 분석 모델의 개발 프로세스에서 그들을 안내하고 프로젝트 계획을 개발하는 데 주도적인 역할을 합니다. 수석 데이터 과학자는 복잡한 문제를 해결하는 능력과 함께 강력한 통계 분석 기술을 보유해야 합니다.

인도의 평균 수석 데이터 과학자 급여는 Rs입니다. 3,719,375.

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10. 컴퓨터 비전 엔지니어

컴퓨터 비전 엔지니어는 다양한 실제 문제에 대한 솔루션을 찾기 위해 방대한 양의 데이터에 컴퓨터 비전 연구 기술을 적용합니다. 그들은 새로운 임베디드 아키텍처를 개발하고 구현하기 위해 다른 팀과 긴밀하게 협력합니다. 또한 컴퓨터 비전 엔지니어는 ML 시스템에 대한 심층 지식을 보유하고 있습니다.

인도 컴퓨터 비전 엔지니어의 급여:

인도 컴퓨터 비전 엔지니어의 평균 급여는 연간 512,820루피입니다.

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11. 알고리즘 엔지니어

알고리즘 엔지니어는 컴퓨터/ML 알고리즘을 설계, 분석, 구현, 최적화, 프로파일링 및 평가합니다. 그들의 목표는 소프트웨어 공학에서 알고리즘 이론과 알고리즘의 실제 적용 사이의 격차를 최소화하는 것입니다.

인도에서 알고리즘 엔지니어 급여의 평균 급여:

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12. 컴퓨터 과학자

컴퓨터 과학자의 주요 임무는 새로운 기술, 시스템 및 컴퓨터 기반 솔루션을 개발하는 것입니다. 그들의 작업은 AI, 로봇 공학, 정보 기술 및 가상 현실을 포함한 다양한 기술을 중심으로 이루어집니다. 그들은 컴퓨터 프로그래머, 정보 기술 전문가, 기계/전기 엔지니어 등과 함께 팀을 이루어 함께 일합니다.

인도 컴퓨터 과학자의 급여:

인도의 컴퓨터 과학자 평균 급여는 연간 Rs.1,892,000입니다.

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기계 학습 엔지니어가 되려면?

1단계: Python 및 소프트웨어 기술 레벨 올리기

고급 수준의 사용하기 쉬운 언어인 Python은 AI 전문가, 데이터 과학자 및 기계 학습 엔지니어가 선택하는 언어입니다.

Python의 구문은 배우기 쉽고 이미 수많은 내장 라이브러리가 있습니다.

매우 익숙해지기 위한 또 다른 중요한 것은 Github입니다.

데이터 세트에서 Python을 실행하는 데 필요한 도구에 대한 아이디어를 얻으려면 책이나 기사를 읽으십시오.

2단계: 기계 학습 알고리즘 살펴보기

Python에 익숙해지고 익숙해지면 기계 학습 알고리즘을 살펴볼 수 있습니다. 모델을 쉽게 구현할 수 있도록 각 알고리즘과 관련된 이론을 반드시 읽어보세요.

3단계: 미니 프로젝트 작업

이제 Python 및 기계 학습 영역으로의 입문이 완료되었으므로(개별적으로 또는 결합적으로) 모든 지식을 가져와 프로젝트에서 구현을 시작할 때입니다.

4단계: Hadoop 및 Spark를 사용하여 다음 단계로 나아가기

Hadoop과 Spark는 Python을 사용하여 데이터 세트 작업에 어느 정도 숙련도를 쌓은 후 다루게 될 2가지 시스템입니다. 이러한 빅 데이터 프레임워크를 통해 테라바이트 및 페타바이트 규모의 데이터 작업을 수행할 수 있습니다.

5단계: TensorFlow로 이동

머신러닝 알고리즘? 확인하다. 빅 데이터 프레임워크? 확인하다. 고급 기계 학습? TensorFlow 작업을 시작합니다.

6단계: 성공하기

모든 구성 요소로 작업한 후에는 이제 빅 데이터 세트와 씨름하고 이전 5단계에서 얻은 모든 지식을 적용할 때입니다.

7단계: 계속 연습하고 성장하십시오

마지막 단계는 위에서 언급한 6단계를 단순히 연습하고 반복하는 것입니다. 이제 자신만의 머신 러닝 모델을 구축할 수 있는 시점에 왔습니다. 지금은 이러한 기술을 연마하고 계속 향상해야 할 때입니다.

머신 러닝 엔지니어에 대한 수요가 증가하는 이유는 무엇입니까?

지난 10년 동안 기계 학습 엔지니어에 대한 수요는 데이터 과학자에 대한 수요를 능가했습니다. 2017 LinkedIn US Job 보고서에서 Machine Learning Engineer는 5년(2012-17) 동안 9.8배의 기록적인 성장으로 1위를 차지했습니다.

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전 세계 머신 러닝 시장은 2017년에서 2025년 사이에 49.7%의 CAGR로 성장하여 2025년까지 399억 8670만 달러를 초과할 것으로 예상됩니다. 이러한 통계는 ML 시장이 전례 없는 속도로 확장되고 있음을 분명히 합니다. 경쟁이 심화됨에 따라 기업은 시장에서 확고한 기반을 유지하기 위해 다른 데이터 과학 전문가와 함께 재능 있는 ML 엔지니어를 고용해야 합니다.

기계 학습 과정의 장점은 무엇입니까?

1. 더 나은 직업 기회와 성장

TMR의 보고서에 따르면 MLaaS(Machine learning as a Service)는 2016년 10억 7000만 달러에서 2025년 말 199억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 뿐만 아니라 전년 대비.

머신 러닝은 재정적 규모와 글로벌 규모 모두에서 "중요"하다고 할 수 있는 모든 것을 조롱합니다. 경력을 다른 차원으로 끌어올리고 싶다면 머신 러닝이 대신해 드릴 수 있습니다. 현재 관련성이 있을 뿐만 아니라 글로벌한 것의 일부가 되도록 하는 일에 자신을 참여시키려는 경우 머신 러닝이 이를 수행할 수도 있습니다.

2. 더 나은 급여

요즘 최고의 머신러닝 엔지니어들은 엄청난 인기를 누리고 있는 스포츠 스타 못지않게 급여를 받고 있습니다! 그리고 그것은 과장이 아닙니다! Glassdoor.co.in에 따르면 기계 학습 엔지니어의 평균 급여는 연간 800만이며 이는 경력을 시작하는 단계에 불과합니다! 숙련된 기계 학습 엔지니어는 연간 1500만~2300만 달러를 집으로 가져갑니다.

3. 머신 러닝 기술의 부족이 기업을 괴롭히고 있습니다.

기술 비약이 이루어진 빠른 속도를 감안할 때 많은 기업이 따라잡기 위해 방치되었습니다. 디지털 트랜스포메이션은 거대한 산업이며 문제의 진실은 새로운 산업 요구를 수용할 기계 학습 전문가가 충분하지 않다는 것입니다.

4. 머신 러닝과 데이터 과학은 복잡하게 연결되어 있습니다.

종교가 근대 이전의 수세기 동안 대중을 지배했다면 이제 데이터 과학은 모든 것을 설명하는 특성과 상업성 및 혁신적인 생존 가능성으로 인해 대중을 지배하는 것이 사실입니다.

그리고 머신 러닝은 데이터 과학의 그림자일 뿐입니다. 상상조차 할 수 없을 만큼 높은 경력을 쌓기 위해 이 두 분야 모두에서 유능해질 수 있습니다. 이를 통해 무시무시한 양의 데이터를 분석한 다음 가치를 추출하고 데이터에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

또한 많은 조직에서 ML 엔지니어와 데이터 과학자가 제품에 대해 함께 작업하므로 이미 ML 엔지니어가 되었다면 데이터 과학자의 관점에 노출될 가능성이 높습니다.

결론 생각...

연봉 패키지에 관해서는 미국과 영국과 같은 다른 기술 선진국에 비해 인도의 ML 및 AI 전문가 급여가 훨씬 적다는 것을 인정해야 합니다.

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그러나 Analytics India Magazine의 'Salary Study-2018'에 따르면 데이터 과학 및 분석 분야의 전문가 중 거의 40%가 Rs.10 lakhs 이상의 연봉 패키지를 받았습니다. 따라서 인도에서도 급여 규모가 확대되고 있음을 부인할 수 없습니다. 다른 요소는 제쳐두고 필요한 데이터 과학 및 ML 기술을 습득하면 업계의 미래가 매우 밝을 것입니다.

인도의 기계 학습 급여에 대한 기사가 마음에 드셨기를 바랍니다. 위의 숫자는 고정되어 있지 않습니다. 급여의 진정한 영향을 미치는 요인은 귀하가 보유하고 있는 기술, 이를 통해 달성한 숙달, 그리고 얼마나 빨리 성장하고 회사를 성장시키느냐에 있습니다.

또한 upGrad 와 연계하여 기계 학습에서 IIT Delhi의 Executive PG 프로그램을 확인할 수 있습니다. IIT Delhi 는 인도에서 가장 권위 있는 기관 중 하나입니다. 500명 이상의 사내 교수진과 함께 주제 문제에서 최고입니다.