Wynagrodzenie za uczenie maszynowe w Indiach w 2022 r. [Dla nowicjuszy i doświadczonych]

Zastanawiasz się, jaki jest zakres wynagrodzenia za uczenie maszynowe w Indiach?

W raporcie zatytułowanym „Najlepsze miejsca pracy w USA: 2019” Indeed utrzymuje, że stanowisko inżyniera uczenia maszynowego stało się bardzo obiecującym stanowiskiem – odnotowuje wzrost o 344% i średnią podstawę wynagrodzenia w wysokości 146 085 USD .

Źródło

Jak widać, 9 z 25 ofert pracy wymienionych w raporcie Indeed pochodzi z dziedzin związanych z technologią. Nie jest to zaskakujące, ponieważ role technologiczne, szczególnie te w Data Science, AI i ML, zyskują na znaczeniu w różnych paralelach branży. Z tego powodu firmy nie boją się oferować w Indiach wyższych wynagrodzeń za uczenie maszynowe.

Tak więc, jeśli masz wymagany zestaw umiejętności i jesteś gotowy, aby być na bieżąco, oczekuje się, że Twoja kariera jako inżyniera uczenia maszynowego będzie się rozwijać i rozwijać. Ta linia jest prawdziwa, zwłaszcza gdy weźmiemy pod uwagę, że wynagrodzenie za uczenie maszynowe w Indiach jest bezpośrednio lub pośrednio zależne od ich umiejętności i aktualizacji.

Niedawny raport firmy Gartner stwierdza, że ​​do 2020 r. szybki rozwój sztucznej inteligencji spowoduje powstanie prawie 2,3 miliona ogłoszeń o pracę w uczeniu maszynowym.

Jesteśmy pewni, że to musiało wywołać w Tobie chęć zostania inżynierem uczenia maszynowego! Przyjrzyjmy się, kto dokładnie jest inżynierem uczenia maszynowego i jaka jest typowa pensja uczenia maszynowego w Indiach?

Co to jest uczenie maszynowe?

Według SAS „Uczenie maszynowe to metoda analizy danych, która automatyzuje budowanie modeli analitycznych. Jest to gałąź sztucznej inteligencji oparta na idei, że systemy mogą uczyć się na podstawie danych, identyfikować wzorce i podejmować decyzje przy minimalnej interwencji człowieka”.

Mimo że pojęcie uczenia maszynowego znalazło się w centrum uwagi dopiero niedawno, koncepcja uczenia maszynowego istnieje od dawna, a najwcześniejszym tego przykładem jest maszyna Enigma Alana Turinga, którą opracował podczas II wojny światowej. Dziś uczenie maszynowe jest niemal wszędzie wokół nas, od zwykłych rzeczy w naszym życiu po bardziej skomplikowane obliczenia związane z Big Data. Na przykład autonomiczny samochód Google i spersonalizowane rekomendacje w witrynach takich jak Netflix, Amazon i Spotify są wynikiem uczenia maszynowego. Ze względu na popyt wynagrodzenie za uczenie maszynowe w Indiach jest jednym z najwyższych.

Dlaczego uczenie maszynowe jest ważne w dzisiejszym świecie?

Po tym, czym jest uczenie maszynowe, pojawia się kolejne ważne pytanie – „Jakie znaczenie ma uczenie maszynowe?”

Głównym celem uczenia maszynowego jest pomoc organizacjom w poprawie ich ogólnego funkcjonowania, produktywności i procesu podejmowania decyzji poprzez zagłębianie się w ogromne ilości rezerw danych. Gdy maszyny zaczną uczyć się za pomocą algorytmów, pomoże to firmom rozwikłać takie wzorce w danych, które pomogą im podejmować lepsze decyzje bez konieczności interwencji człowieka. Oprócz tej początkowej korzyści, uczenie maszynowe ma następujące zalety:

1. Analiza i ocena na czas

Przesiewając ogromne ilości danych, takich jak opinie klientów i interakcje, algorytmy ML mogą pomóc w przeprowadzeniu na czas analizy i oceny strategii organizacyjnych. Kiedy tworzysz model biznesowy, przeglądając wiele źródeł danych, masz szansę zobaczyć odpowiednie zmienne.

2. Prognozy w czasie rzeczywistym, które są możliwe dzięki szybkiemu przetwarzaniu

Jedną z najbardziej imponujących cech algorytmów ML jest to, że są superszybkie, dzięki czemu przetwarzanie danych z wielu źródeł odbywa się błyskawicznie. To z kolei pomaga w tworzeniu prognoz w czasie rzeczywistym, które mogą być bardzo korzystne dla firm. Na przykład,

• Analiza rezygnacji – Polega na zidentyfikowaniu tych segmentów klientów, którzy prawdopodobnie opuszczą Twoją markę.
• Potencjalni klienci i konwersja — algorytmy ML zapewniają wgląd w wzorce zakupów i wydatków różnych segmentów klientów, umożliwiając w ten sposób firmom opracowywanie strategii, które mogą minimalizować straty i zwiększać zyski.
• Utrzymanie klientów — algorytmy ML mogą pomóc w identyfikacji zaległości w polityce pozyskiwania klientów i kampaniach marketingowych. Dzięki takim spostrzeżeniom możesz dostosować swoje strategie biznesowe i poprawić ogólne wrażenia klientów, aby utrzymać bazę klientów.

3. Przekształcanie branż

Uczenie maszynowe już zaczęło przekształcać branże dzięki możliwości dostarczania cennych informacji w czasie rzeczywistym. Firmy finansowe i ubezpieczeniowe wykorzystują technologie ML do identyfikowania znaczących wzorców w dużych zbiorach danych, zapobiegania oszustwom i zapewniania dostosowanych planów finansowych dla różnych segmentów klientów. W opiece zdrowotnej urządzenia do noszenia i czujniki fitness oparte na technologii ML pozwalają jednostkom przejąć kontrolę nad swoim zdrowiem, co w konsekwencji minimalizuje presję wywieraną na pracowników służby zdrowia. Tak więc inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym mają mnóstwo możliwości, a nieodzowny charakter ich pracy zapewnia, że ​​wynagrodzenie za uczenie maszynowe w Indiach jest dość wysokie.

Czym zajmuje się inżynier uczenia maszynowego?

Praca inżyniera uczenia maszynowego jest podobna do pracy naukowca zajmującego się danymi, w tym sensie, że obie role obejmują pracę z ogromnymi ilościami danych. Dlatego zarówno inżynierowie uczenia maszynowego, jak i naukowcy zajmujący się danymi muszą posiadać doskonałe umiejętności zarządzania danymi. Jednak to całe podobieństwo, które łączy te dwie role.

Naukowcy zajmujący się danymi zajmują się głównie generowaniem cennych spostrzeżeń umożliwiających rozwój biznesu poprzez podejmowanie decyzji zorientowanych na dane. W przeciwieństwie do tego inżynierowie uczenia maszynowego koncentrują się na projektowaniu samoczynnie działającego oprogramowania do automatyzacji modeli predykcyjnych.

Zazwyczaj inżynierowie uczenia maszynowego ściśle współpracują z naukowcami zajmującymi się danymi. Podczas gdy naukowcy zajmujący się danymi wyodrębniają znaczące wnioski z dużych zbiorów danych i przekazują informacje interesariuszom biznesowym, inżynierowie uczenia maszynowego zapewniają, że modele używane przez naukowców zajmujących się danymi mogą pobierać ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym w celu generowania dokładniejszych wyników.

Obowiązki inżyniera uczenia maszynowego

• Do badania i konwersji prototypów data science.
• Projektowanie i rozwijanie systemów i schematów uczenia maszynowego.
• Przeprowadzanie analiz statystycznych i dostrajanie modeli przy użyciu wyników testów.
• Aby znaleźć dostępne zbiory danych online do celów szkoleniowych.
• Szkolenie i ponowne szkolenie systemów i modeli ML w razie potrzeby.
• Rozszerzanie i wzbogacanie istniejących frameworków i bibliotek ML.
• Tworzenie aplikacji do uczenia maszynowego zgodnie z wymaganiami klienta/klienta.
• Badania, eksperymenty i wdrażanie odpowiednich algorytmów i narzędzi ML.
• Analiza możliwości rozwiązywania problemów i przypadków użycia algorytmów ML i uszeregowanie ich według prawdopodobieństwa sukcesu.
• Eksploracja i wizualizacja danych w celu lepszego zrozumienia i identyfikacji różnic w dystrybucji danych, które mogą mieć wpływ na wydajność modelu podczas wdrażania go w rzeczywistych scenariuszach.

Umiejętności potrzebne do nauki uczenia maszynowego

Teraz, gdy już wiesz, dlaczego powinieneś wybrać karierę związaną z uczeniem maszynowym i być może również podjąłeś decyzję, pozwól, że przedstawimy Ci kilka ważnych umiejętności, które musisz posiadać, aby jak najlepiej wykorzystać tę szansę.

Aby Twoja kariera rozwijała się jako inżynier ds. uczenia maszynowego i zarabiała najwyższe możliwe wynagrodzenie w zakresie uczenia maszynowego w Indiach, musisz mieć aktualne informacje o:

• Statystyka i prawdopodobieństwo: Twoje zrozumienie algorytmów ma wiele wspólnego z twoją wiedzą teoretyczną. Doskonałymi przykładami są między innymi ukryte modele Markowa, naiwne Bayesa i mieszanka Gaussa. Jeśli nie jesteś dobry w statystykach i prawdopodobieństwie, te algorytmy będą bardzo trudne do zrozumienia.
• Ocena i modelowanie danych: Ważną częścią zapewnienia wydajności procesu szacowania za pomocą ML jest ocena skuteczności różnych modeli w regularnych odstępach czasu. Do pomiaru błędu lub dokładności danego modelu można użyć różnych metod, takich jak regresja i klasyfikacja. Potrzebujesz również strategii oceny, aby się z tym pogodzić.
• Algorytmy ML: Bardzo ważna jest wiedza o tym, jak działają różne algorytmy uczenia maszynowego i który algorytm pasuje do konkretnej sytuacji. Musisz rozwinąć zrozumienie takich tematów, jak równania różniczkowe cząstkowe, opadanie gradientowe, programowanie kwadratowe, optymalizacja wypukła i inne.
• Języki programowania: Aby rozpocząć karierę w uczeniu maszynowym, musisz także znać różne języki programowania, takie jak Java, R, Python i C++. Te języki pomogą Ci na różnych etapach projektu uczenia maszynowego.
• Techniki przetwarzania sygnału: Ekstrakcja funkcji jest bardzo ważna dla uczenia maszynowego. Być może będziesz musiał pracować z kilkoma zaawansowanymi algorytmami przetwarzania sygnału, w tym między innymi wstęgami, shearletami, konturami i krzywymi. Dowiedz się więcej o wymaganych umiejętnościach uczenia maszynowego.

Wynagrodzenie za uczenie maszynowe w Indiach

Zapotrzebowanie na uczenie maszynowe jest duże, ale firmy wymagają od osób fizycznych odpowiednich umiejętności. Zapotrzebowanie na tych inżynierów jest zawsze duże. Lista nie ma końca. To główny powód, dla którego wynagrodzenie za uczenie maszynowe w Indiach jest dość wysokie. Stale rosnące zapotrzebowanie. Dodatkowo im lepsze doświadczenie, tym wyższa pensja. Według Payscale średnie wynagrodzenie za uczenie maszynowe w Indiach wynosi około Rs. 686 281 rocznie, w tym premie i udziały w zyskach.

Źródło

Czynniki wpływające na wynagrodzenie za uczenie maszynowe w Indiach

Cztery główne czynniki wpływające na wynagrodzenie za uczenie maszynowe w Indiach to:

• Firma – Firma, w której pracujesz, będzie miała bezpośredni wpływ na otrzymywane wynagrodzenie.
• Doświadczenie – im więcej masz doświadczenia, tym lepsza jest umiejętność zrozumienia przeszkód i szybkiego rozwiązywania błędów. Połączenie doświadczenia i firmy zapewni pensje i stanowiska, które pomogą stworzyć markę.
• Lokalizacja – w nadchodzących latach lokalizacja będzie odgrywać mniejszą rolę w oczekiwanym wynagrodzeniu. Ale nawet wtedy lokalizacja nadal będzie miała wpływ na wynagrodzenie, o które możesz poprosić przyszłego pracodawcę.
• Umiejętność – im ważne umiejętności, które posiadasz, tym lepsza jest zdolność rozumienia. Lokalizacja ma odegrać kluczową rolę w decydowaniu o wynagrodzeniu za uczenie maszynowe w Indiach.

Dołącz do najlepszego kursu o sztucznej inteligencji online z najlepszych światowych uniwersytetów — studiów magisterskich, programów podyplomowych dla kadry kierowniczej i zaawansowanego programu certyfikacji w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, aby przyspieszyć swoją karierę.

Wynagrodzenie za uczenie maszynowe w Indiach: na podstawie firmy

Jest to przyjęty fakt, im większa marka lub firma, tym wyższe wynagrodzenie, jakiego może oczekiwać jednostka. Spójrzmy na niektóre z najwyższych pakietów płacowych - Tata Consultancy Services Limited oferuje około Rs. 4.42.000 rocznie jako wynagrodzenie. Za nim plasuje się firma Intel Corporation z kwotą 20 000 000 rupii.

Źródło

Wynagrodzenie za uczenie maszynowe w Indiach: oparte na doświadczeniu

Im więcej masz doświadczenia, tym wyższy będzie Twój pakiet wynagrodzenia. Tak więc, jeśli jesteś początkującym i dopiero niedawno wszedłeś do branży, będziesz musiał odpowiednio moderować swoje nadzieje. Rozłóżmy zatem wynagrodzenie za uczenie maszynowe w Indiach, w zależności od tego, ile lat masz w torbie –

Zobaczmy, jak wynagrodzenie za systemy uczące się w Indiach różni się w zależności od doświadczenia.

Źródło

Wynagrodzenie za uczenie maszynowe na poziomie podstawowym w Indiach

Średnia pensja na poziomie podstawowym dla systemów uczących się w Indiach wynosi 501058 JPY.

Wynagrodzenie za uczenie maszynowe średniego poziomu w Indiach

Średnia pensja na średnim poziomie uczenia maszynowego w Indiach wynosi 1 142 459 jenów.

Wynagrodzenie doświadczonego uczenia maszynowego w Indiach

Przeciętna pensja doświadczonego uczącego się na maszynie w Indiach wynosi 1 999 619 JPY.

Wynagrodzenie za uczenie maszynowe w Indiach: na podstawie lokalizacji

Chociaż Covid-19 może w przyszłości zmniejszyć wpływ lokalizacji na wynagrodzenia, obecnie lokalizacja odgrywa kluczową rolę w określaniu wynagrodzenia za uczenie maszynowe w Indiach. Dolina Krzemowa w Indiach w Bangalore oferuje najwyższe pensje, a uczenie maszynowe w tym mieście zarabia około 21% więcej niż ich odpowiedniki w innych miastach. Porównanie jest dokonywane w stosunku do średniej krajowej. Chennai, inne miasto rywalizujące o tytuł Doliny Krzemowej, oferuje pensje o 5% niższe niż średnia krajowa.

Źródło

Wynagrodzenie za uczenie maszynowe w Indiach: oparte na umiejętnościach

Porozmawiajmy o tym, jak wynagrodzenie za uczenie maszynowe w Indiach wzrasta wraz z zestawem umiejętności. Jak wspomnieliśmy wcześniej, musisz posiadać imponujący zestaw umiejętności, aby zdobywać najlepiej płatne stanowiska na wysoce konkurencyjnym rynku inżynierów uczenia maszynowego. Niektóre umiejętności zapewniają wyższą pensję. Spróbuj więc zainwestować w te umiejętności.

1. Uczenie maszynowe – ₹706,169
2. Python – ₹612,684
3. Głębokie uczenie – ₹754,250
4. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) – 697 670 ₹
5. Wizja komputerowa – ₹736.976

Źródło

Uczenie maszynowe i głębokie uczenie z pewnością przyniosą Ci więcej niż średnia pensja za uczenie maszynowe w Indiach. Również pod względem odpowiedzi na popularność te dwie umiejętności znalazły się najwyżej.

Wynagrodzenie za uczenie maszynowe w innych krajach

Wynagrodzenie za uczenie maszynowe w USA: 111.297 USD.

Źródło

Wynagrodzenie za uczenie maszynowe w Wielkiej Brytanii: 50 296 GBP.

Źródło

Role w uczeniu maszynowym

1. Inżynier uczenia maszynowego

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to tylko terminy zbiorcze dla wielu aplikacji, które są stosowane w różnych dyscyplinach i technologiach. Obejmują one również robotykę, analizę danych, tworzenie stron internetowych, opracowywanie chatbotów, inteligentne tworzenie aplikacji i wiele innych.

Od końca 2017 r. AI i ML szturmem opanowały naród. Struktury takie jak OpenCV , PyTorch i TensorFlow stały się modnymi hasłami dla dzisiejszych entuzjastów AI/ML.

Obowiązki inżyniera uczenia maszynowego

• Do badania i konwersji prototypów data science.
• Projektowanie i rozwijanie systemów i schematów uczenia maszynowego.
• Przeprowadzanie analiz statystycznych i dostrajanie modeli przy użyciu wyników testów.
• Aby znaleźć dostępne zbiory danych online do celów szkoleniowych.
• Szkolenie i ponowne szkolenie systemów i modeli ML w razie potrzeby.
• Rozszerzanie i wzbogacanie istniejących frameworków i bibliotek ML.
• Tworzenie aplikacji do uczenia maszynowego zgodnie z wymaganiami klienta/klienta.
• Badania, eksperymenty i wdrażanie odpowiednich algorytmów i narzędzi ML.
• Analiza możliwości rozwiązywania problemów i przypadków użycia algorytmów ML i uszeregowanie ich według prawdopodobieństwa sukcesu.

Wynagrodzenie inżyniera uczenia maszynowego w Indiach

Średnia roczna pensja inżyniera uczenia maszynowego wynosi 671 548 jenów. Inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym z mniej niż rocznym doświadczeniem zarabiają około 500 000 jenów rocznie, co jest wyraźnie jednym z najwyższych wynagrodzeń na poziomie podstawowym w Indiach. Inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym na wczesnym poziomie pobierają opłatę w wysokości 672 106 jenów rocznie, oczywiście w zależności od ich umiejętności, lokalizacji i popytu.

Średnia pensja inżyniera średniego szczebla wynosi 1 173 074 jenów rocznie. Jeśli uważają, że to świetnie, zainspiruje Cię pensja inżynierów wyższego szczebla (ponad 10 lat doświadczenia), ponieważ zarabiają ponad 2 miliony rupii rocznie.

Źródło

2. Naukowiec ds. danych

Nauka o danych to w zasadzie statystyka wdrażana poprzez programowanie. Oprócz języka R, Python wykazał się również umiejętnością sortowania danych zgodnie z wymaganiami ogólnymi i szczegółowymi. Jeśli chodzi o Indie, programiści Pythona do nauki danych zarabiają więcej niż zarówno programiści, jak i programiści DevOps. Powodem tego jest to, że gromadzenie, czyszczenie i przetwarzanie danych staje się obecnie bardzo powszechne, ponieważ firmy potrzebują danych do gromadzenia informacji o rynku i klientach.

Wymaga to niszy programistów Pythona, którzy są specjalnie przeszkoleni w gromadzeniu i przetwarzaniu danych za pomocą bibliotek takich jak NumPy i Pandas . Naukowcy zajmujący się danymi są bardzo poszukiwani w dużych metropoliach, takich jak Delhi-NCR i Mumbai, oraz w rozwijających się miastach, takich jak Pune i Bangalore.

Obowiązki naukowców zajmujących się danymi

• Gromadzenie ogromnych ilości ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych i przekształcanie ich w przydatne informacje.
• Identyfikowanie rozwiązań do analizy danych, które mają największy potencjał napędzania rozwoju organizacji.
• Korzystanie z technik analitycznych, takich jak analiza tekstu, uczenie maszynowe i uczenie głębokie, do analizowania danych, a tym samym odkrywania ukrytych wzorców i trendów.
• Zachęcanie do podejścia opartego na danych do rozwiązywania złożonych problemów biznesowych.
• Oczyszczanie i walidacja danych w celu optymalizacji dokładności i skuteczności danych.
• Przekazywanie wszystkich produktywnych obserwacji i wniosków interesariuszom firmy za pomocą wizualizacji danych.

Zakres wynagrodzeń naukowców zajmujących się danymi w Indiach

Średnia pensja analityka danych wynosi 708 012 jenów . Początkujący naukowiec zajmujący się danymi może zarobić około 500 000 jenów rocznie, mając mniej niż rok doświadczenia. Początkujący naukowcy zajmujący się danymi z rocznym do 4-letnim doświadczeniem zarabiają około 610 811 jenów rocznie.

Średniozaawansowany analityk danych z 5-9-letnim doświadczeniem zarabia w Indiach 1 004 082 jenów rocznie. Wraz ze wzrostem twojego doświadczenia i umiejętności, twoje zarobki dramatycznie rosną, ponieważ starsi naukowcy zajmujący się danymi na poziomie około 1 700 000 jenów rocznie w Indiach!

Źródło

3. Inżynierowie danych

Podstawowym zadaniem inżyniera danych jest zaprojektowanie i zaprojektowanie niezawodnej infrastruktury do przekształcania danych do takich formatów, jakie mogą być używane przez naukowców zajmujących się danymi. Oprócz budowania skalowalnych potoków w celu ukrywania częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych w użyteczne formaty, inżynierowie danych muszą również identyfikować znaczące trendy w dużych zbiorach danych. Zasadniczo inżynierowie danych pracują nad przygotowaniem i uczynieniem surowych danych bardziej użytecznymi do zastosowań analitycznych lub operacyjnych. Istnieje wiele mitów na temat inżynierów danych, a większość z nich jest daleka od rzeczywistości.

W organizacji stanowisko inżyniera danych jest tak samo ważne, jak stanowisko naukowca danych. Jedynym powodem, dla którego inżynierowie danych pozostają z dala od centrum uwagi, jest to, że nie mają bezpośredniego związku z produktem końcowym analizy.

Obowiązki inżynierów danych

• Integruj, konsoliduj i oczyszczaj dane zebrane z wielu źródeł.
• Przygotuj surowe dane do manipulacji i modelowania predykcyjnego/nakazowego przez Data Scientists.
• Opracuj niezbędną infrastrukturę do optymalnej ekstrakcji, transformacji i ładowania danych z różnych źródeł przy użyciu SQL, AWS i innych technologii Big Data.
• Wdrażaj zaawansowane programy analityczne, algorytmy uczenia maszynowego i techniki statystyczne do tworzenia potoków danych.
• Gromadź ogromne i złożone zestawy danych, aby spełnić funkcjonalne i niefunkcjonalne wymagania biznesowe.
• Zidentyfikuj i opracuj innowacyjne sposoby poprawy niezawodności, wydajności i jakości danych.
• Twórz, konstruuj, testuj i utrzymuj architektury danych.

Umiejętności wymagane do bycia inżynierem danych

• Aktywne zarządzanie projektami i umiejętności organizacyjne.
• Silne umiejętności analityczne do obsługi i pracy z dużymi, nieustrukturyzowanymi zestawami danych.
• Silny talent programistyczny w popularnych językach, w tym Python, Java, C++, Scala, Ruby itp.
• Zaawansowana praktyczna znajomość SQL wraz z doświadczeniem w pracy z relacyjnymi bazami danych.
• Biegłość w pracy z szeroką gamą baz danych.

Zakres wynagrodzeń inżyniera danych w Indiach

Według Glassdoor średnia pensja inżyniera danych w Indiach wynosi 8 566 643 rupii LPA. Ale oczywiście wynagrodzenie inżyniera danych zależy od kilku czynników, w tym wielkości i reputacji firmy, położenia geograficznego, wykształcenia, stanowiska i doświadczenia zawodowego. Renomowane firmy i wielcy gracze w branży Big Data, jak między innymi Amazon, Airbnb, Spotify, Netflix, IBM, Accenture, Deloitte i Capgemini, zazwyczaj płacą wysokie wynagrodzenie inżynierom danych. Ponadto im więcej masz doświadczenia w pracy w Big Data, tym wyższa będzie Twoja wartość rynkowa.

Pomimo globalnego paradoksu popytu i podaży (popyt na inżynierów danych znacznie przewyższa ich podaż), perspektywy kariery inżynierów danych wyglądają w Indiach obiecująco. Według raportu Analytics India Magazine,

„Podczas gdy firmy IT wykazały negatywną tendencję, zapotrzebowanie na specjalistów inżynierii danych wzrosło we wszystkich firmach, co spowodowało znaczny skok w ich strukturze wynagrodzeń. Podczas gdy w przypadku wynagrodzeń w zakresie umiejętności analitycznych, zaawansowane role analityków i specjaliści od modelowania predykcyjnego znaleźli się w centrum uwagi w porównaniu z innymi rolami”.

Jeśli chodzi o inżynierów danych na początku ich kariery (1-4 lata doświadczenia), zarabiają około 7 37257 rupii LPA. Gdy przechodzą do średniego poziomu (z 5-9-letnim doświadczeniem), wynagrodzenie inżyniera danych wynosi 1 218 983 rupii LPA. Inżynierowie danych z ponad 15-letnim doświadczeniem zawodowym mogą zarobić więcej niż Rs.1.579,282 LPA.

Źródło

Źródło

4 . Analityk danych

Analitycy danych to profesjonaliści, którzy tłumaczą liczby, statystyki i liczby na prosty język angielski, aby wszyscy mogli go zrozumieć.

Biorąc pod uwagę okoliczności, w miejscu pracy zawsze jest coraz więcej możliwości dla analityków danych i może to być doskonały wybór dla tych, którzy mają silną pozycję w matematyce, statystyce, informatyce lub biznesie. Ta pozycja obejmuje eksplorację danych, biegłość w językach takich jak SQL, Python itp. w celu wyodrębnienia odpowiednich spostrzeżeń z zestawów danych, a także ukierunkowania tych pomysłów za pomocą wizualizacji i raportów.

Obowiązki analityka danych

• Analizowanie i wydobywanie danych biznesowych w celu identyfikowania korelacji i odkrywania cennych wzorców z różnych punktów danych.
• Pracować z modelami algorytmów zorientowanymi na klienta i dostosowywać je do indywidualnych wymagań klienta.
• Tworzenie i wdrażanie niestandardowych modeli w celu znalezienia odpowiedzi na kwestie biznesowe, takie jak strategie marketingowe i ich wydajność, gust klientów i wzorce preferencji itp.
• Do mapowania i śledzenia danych z wielu systemów w celu rozwiązania określonych problemów biznesowych.
• Pisanie zapytań SQL w celu wyodrębnienia danych z hurtowni danych i identyfikacji odpowiedzi na złożone problemy biznesowe.
• Stosowanie metod analizy statystycznej do prowadzenia badań i analiz danych konsumenckich.

Wynagrodzenie analityka danych w Indiach

Dla analityka danych w Indiach, mając 1-4 lata doświadczenia, zarobki brutto (w tym napiwki, premie i wynagrodzenie za nadgodziny) wynoszą 3 96128 rupii, podczas gdy analityk danych w połowie kariery z 5-9 letnim doświadczeniem może nadrobić do Rs 6,03,120 w oparciu o organizację i lokalizację miejsca pracy. A jeśli jesteś dojrzałym i doświadczonym analitykiem danych, który pracuje w branży lub od 10 do 19 lat, możesz zarobić średnie całkowite wynagrodzenie w wysokości 9 000 000 Rs.

Źródło: Payscale

– 78% specjalistów ds. analityki w Indiach znajduje się poniżej przedziału wynagrodzeń od 0 do 6 lakhów na swoim początkowym poziomie, ale ponieważ liczba osób, które świeżo upłynęły w analizie danych w Indiach, jest to doskonała wskazówka dla dojrzewania przemysł.

– Pensje za 4 – 6 lat doświadczenia pozostają stabilne i wynoszą 8,7 Lakhów.

– Dla starszego analityka danych, który ma co najmniej 12-letnie doświadczenie, w zeszłym roku nastąpił gwałtowny wzrost wynagrodzeń o 20%.

5. Programista/inżynier oprogramowania (AI/ML)

Programiści/inżynierowie specjalizujący się w AI/ML to kreatywne umysły stojące za inteligentnymi programami komputerowymi. Ich głównym zadaniem jest opracowywanie wydajnych algorytmów i aplikacji ML. Programiści/inżynierowie projektują, opracowują i instalują rozwiązania programowe AI/ML; tworzyć określone funkcje komputera; przygotowujemy dokumentację produktową, schematy blokowe, układy, diagramy, wykresy itp. do wizualizacji; pisać i testować kod; tworzyć specyfikacje techniczne, aktualizować i konserwować systemy i wiele więcej.

Wymagane umiejętności : programiści/inżynierowie (AI/ML) muszą być biegli w kodowaniu w wielu językach programowania, w tym Python, Java, R, C, C++, Scala itp. Muszą dobrze rozumieć systemy operacyjne, struktury danych, między innymi architektura danych, architektura komputerowa, analiza danych, przetwarzanie rozproszone, testowanie i debugowanie oprogramowania. Ponadto muszą mieć rozległą wiedzę na temat koncepcji, algorytmów, systemów i narzędzi ML.

Źródło

Przeciętny programista oprogramowania AI w Indiach to Rs. 700 000 rocznie

Źródło

6. Skoncentrowany na człowieku projektant uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe ma ekskluzywną gałąź poświęconą projektowaniu algorytmów ML skupionych wokół ludzi. Stąd nazwa Human-Centered Machine Learning. Projektanci uczenia maszynowego zorientowanego na człowieka są odpowiedzialni za tworzenie inteligentnych systemów, które mogą „uczyć się” preferencji i wzorców zachowań poszczególnych ludzi poprzez przetwarzanie informacji i rozpoznawanie wzorców.

Systemy te wymagają minimalnej lub żadnej interwencji człowieka, a nawet nieporęcznych programów, aby uwzględnić każdy możliwy scenariusz użytkownika. Silnik rekomendacji Netflixa i Amazona to doskonały przykład uczenia maszynowego zorientowanego na człowieka.

Wymagane umiejętności : tak jak w przypadku każdej ścieżki kariery w uczeniu maszynowym, projektanci uczenia maszynowego zorientowani na człowieka muszą również posiadać dogłębną wiedzę na temat różnych koncepcji, algorytmów i sposobu ich funkcjonowania w uczeniu maszynowym. Powinni również mieć dobrą bazę w matematyce i statystyce oraz biegłość w kodowaniu.

7. Naukowiec NLP

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) ma na celu nadanie maszynom zdolności do rozumienia naturalnych języków człowieka. Naukowcy NLP są przede wszystkim odpowiedzialni za projektowanie i rozwijanie maszyn i aplikacji, które mogą uczyć się wzorców mowy ludzkiego języka, a także tłumaczyć wypowiadane słowa na inne języki. Celem jest pomoc maszynom w zrozumieniu ludzkich języków tak naturalnie, jak ludzie. Grammarly i Duolingo to dwa doskonałe przykłady zastosowań NLP.

Wymagane umiejętności : ponieważ głównym zadaniem naukowców NLP jest nauczenie maszyn rozumienia niuansów ludzkich języków, muszą oni biegle posługiwać się składnią, pisownią i gramatykę co najmniej jednego języka (im więcej, tym lepiej). Powinni także posiadać podstawowe umiejętności ML.

Wynagrodzenie dla NLP w Indiach:

Średnia pensja za umiejętności w Indiach: Rs. 919 108 rocznie.

Źródło

8. Dyrektor Analityki

Dyrektor ds. Analityki odpowiada za nadzór nad działami Analizy Danych i Magazynowania Danych. Poza tym Dyrektor ds. Analityki łączy zarządzanie, rozwój i integrację Data Analytics i Business Intelligence, aby wspierać misję i wizję firmy.

Średnia pensja dyrektora ds. analiz w Indiach wynosi Rs. 3 719 375.

Źródło

9. Główny naukowiec ds. danych

Główny specjalista ds. danych ma za zadanie nadzorować i zarządzać całym zespołem Data Science. Prowadzi ich w procesie tworzenia modeli analitycznych, a także jest wiodącym głosem stojącym za opracowywaniem planów projektów. Główni naukowcy zajmujący się danymi muszą posiadać silne umiejętności analizy statystycznej oraz umiejętność rozwiązywania złożonych problemów.

Średnia pensja głównego naukowca danych w Indiach wynosi Rs. 3 719 375.

Źródło

10. Inżynier wizji komputerowej

Inżynierowie wizji komputerowej stosują techniki badań wizji komputerowej na ogromnych ilościach danych, aby znaleźć rozwiązania różnych problemów w świecie rzeczywistym. Pracują w ścisłej współpracy z innymi zespołami w celu opracowania i wdrożenia nowatorskich architektur osadzonych. Ponadto inżynierowie ds. wizji komputerowej posiadają dogłębną wiedzę na temat systemów ML.

Wynagrodzenie inżyniera wizji komputerowej w Indiach:

Średnia pensja inżyniera wizji komputerowej w Indiach wynosi 512,820 jenów rocznie.

Źródło

11. Inżynier Algorytmu

Inżynierowie algorytmów projektują, analizują, wdrażają, optymalizują, profilują i oceniają algorytmy komputerów/ML. Ich celem jest zminimalizowanie przepaści między teorią algorytmów a praktycznymi zastosowaniami algorytmów w Inżynierii Oprogramowania.

Średnia pensja inżyniera algorytmu w Indiach:

Źródło

12. Informatyk

Podstawowym zadaniem Informatyków jest opracowywanie nowych technologii, systemów i rozwiązań komputerowych. Ich praca obraca się wokół różnych technologii, w tym sztucznej inteligencji, robotyki, technologii informacyjnej i wirtualnej rzeczywistości. Pracują razem w zespole wraz z programistami komputerowymi, informatykami, inżynierami mechanikami/elektrykami itp.

Wynagrodzenie informatyka w Indiach:

Średnia pensja informatyka w Indiach wynosi 1 892 000 rupii rocznie.

Źródło

Jak zostać inżynierem uczenia maszynowego?

Krok 1: Podnieś swoje umiejętności w zakresie Pythona i oprogramowania

Łatwy w użyciu język wysokiego poziomu, Python jest językiem wybieranym przez specjalistów AI, naukowców zajmujących się danymi i inżynierów uczenia maszynowego.

Składnia Pythona jest łatwa do nauczenia i zawiera mnóstwo wbudowanych bibliotek.

Kolejną ważną rzeczą, z którą warto się zapoznać, jest Github.

Przeczytaj kilka książek lub artykułów, aby dowiedzieć się, jakich narzędzi będziesz potrzebować, aby uruchomić Pythona na zbiorach danych.

Krok 2: Przyjrzyj się algorytmom uczenia maszynowego

Po zapoznaniu się z językiem Python i zapoznaniu się z nim możesz zacząć przyglądać się algorytmom uczenia maszynowego. Koniecznie zapoznaj się z teorią związaną z każdym algorytmem, aby z łatwością zaimplementować modele.

Krok 3: Praca nad mini projektami

Teraz, gdy Twoje wprowadzenie w sferę Pythona i uczenia maszynowego zostało zakończone (zarówno indywidualnie, jak i łącznie), nadszedł czas, aby zebrać całą tę wiedzę i zacząć wdrażać ją w projektach.

Krok 4: Przenieś sprawy na wyższy poziom dzięki Hadoop i Spark

Hadoop i Spark to 2 systemy, z którymi będziesz chciał się uporać po osiągnięciu pewnej biegłości w pracy z zestawami danych przy użyciu języka Python. Te struktury Big Data umożliwią pracę z danymi w skali terabajtów i petabajtów.

Krok 5: Przejdź na TensorFlow

Algorytmy uczenia maszynowego? Sprawdzać. Ramy Big Data? Sprawdzać. Zaawansowane uczenie maszynowe? Zacznij pracę z TensorFlow.

Krok 6: Rozwijaj się

Po pracy ze wszystkimi blokami konstrukcyjnymi nadszedł czas, aby zmagać się z dużymi zestawami danych i zastosować całą wiedzę zdobytą w poprzednich 5 krokach.

Krok 7: Ćwicz i rozwijaj się

Ostatnim krokiem jest po prostu przećwiczenie i powtórzenie wyżej wymienionych 6 kroków. Jesteś teraz w punkcie, w którym możesz budować własne modele uczenia maszynowego. Nadszedł czas, aby udoskonalić te umiejętności i być coraz lepszym.

Dlaczego rośnie zapotrzebowanie na inżynierów uczenia maszynowego?

W ostatniej dekadzie zapotrzebowanie na inżynierów uczenia maszynowego przewyższyło nawet zapotrzebowanie na naukowców zajmujących się danymi. W raporcie LinkedIn US Job z 2017 r. inżynier uczenia maszynowego zajął pierwsze miejsce z odnotowanym wzrostem 9,8-krotnym w ciągu pięciu lat (2012-17).

Źródło

Jeśli chodzi o globalny rynek uczenia maszynowego, przewiduje się, że do 2025 r. przekroczy on 39 986,7 mln USD, rosnąc w tempie CAGR wynoszącym 49,7% w latach 2017-2025. Te statystyki jasno pokazują, że rynek ML rozwija się w bezprecedensowym tempie. W związku z rosnącą konkurencją firmy będą musiały zatrudniać utalentowanych inżynierów ML wraz z innymi specjalistami Data Science, aby pozostać mocno na rynku.

Jakie są zalety kursu uczenia maszynowego?

1. Lepsze możliwości kariery i rozwój

Raport TMR wskazuje, że MLaaS (uczenie maszynowe jako usługa) ma wzrosnąć z zaledwie 1,07 mld USD w 2016 r. do 19,9 mld USD do końca 2025 r. Jest to oszałamiający wzrost, zarówno w wartościach bezwzględnych, jak i jak również rok do roku.

Uczenie maszynowe kpi z wszystkiego, co można nazwać „ważnym” – zarówno w skali finansowej, jak i globalnej. Jeśli chcesz przenieść swoją karierę na wyższy poziom, uczenie maszynowe może to zrobić za Ciebie. Jeśli chcesz zaangażować się w coś, co sprawi, że staniesz się częścią czegoś o znaczeniu globalnym i współczesnym, uczenie maszynowe może to zrobić również za Ciebie.

2. Lepsze pensje

Obecnie najlepsi inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym otrzymują tyle samo pieniędzy, co niezwykle popularne osobistości sportowe! I to nie przesada! Według Glassdoor.co.in średnia pensja inżyniera uczenia maszynowego wynosi 8 lakhów rocznie – a to dopiero początek kariery! Doświadczony inżynier uczenia maszynowego zabiera do domu od 15 do 23 lakhów rocznie.

3. Brak umiejętności uczenia maszynowego nęka korporacje

Biorąc pod uwagę szybkie tempo, w jakim dokonywano skoków technologicznych, wiele korporacji musiało nadrabiać zaległości. Transformacja cyfrowa to ogromna branża, a prawda jest taka, że ​​po prostu nie ma wystarczającej liczby specjalistów od uczenia maszynowego, aby zaspokoić nowe wymagania branży.

4. Uczenie maszynowe i Data Science są ze sobą misternie powiązane

Jeśli religia rządziła masami przez całe stulecia przed nowoczesnością, teraz prawdą jest, że nauka o danych rządzi masami, ze względu na swoją wyjaśniającą naturę i komercyjną, a także innowacyjną opłacalność.

A uczenie maszynowe to tylko cień nauki o danych. Aby wznieść swoją karierę tak wysoko, jak nie możesz sobie nawet wyobrazić, możesz stać się kompetentny w obu tych dziedzinach, co pozwoli ci przeanalizować przerażającą ilość danych, a następnie przystąpić do wydobywania wartości i zapewniania wglądu w dane.

Co więcej, w wielu organizacjach inżynierowie ML i Data Scientists pracują razem nad produktami, więc jest prawdopodobne, że jeśli zostałeś już inżynierem ML, będziesz mieć kontakt z perspektywą Data Scientists.

Podsumowanie…

Jeśli chodzi o roczny pakiet wynagrodzeń, trzeba przyznać, że w porównaniu do innych krajów rozwiniętych technologicznie, takich jak USA i Wielka Brytania, pensje specjalistów ML i AI w Indiach są znacznie mniejsze.

Źródło

Jednak według „Salary Study-2018” magazynu Analytics India prawie 40% specjalistów w dziedzinie Data Science and Analytics otrzymało roczny pakiet wynagrodzeń przekraczający 10 rupii. Nie można więc zaprzeczyć, że w Indiach rośnie również skala wynagrodzeń. Pomijając inne czynniki, jeśli zdobędziesz niezbędne umiejętności w zakresie Data Science i ML, Twoja przyszłość w branży będzie bardzo świetlana.

Mamy nadzieję, że spodobał Ci się nasz artykuł o wynagrodzeniu za uczenie maszynowe w Indiach. Powyższe liczby nie są wyryte w kamieniu. Prawdziwym czynnikiem wpływającym na twoją pensję są umiejętności, które posiadasz, mistrzostwo, które osiągnąłeś nad nimi oraz to, jak szybko się rozwijasz i sprawiasz, że firma również się rozwija.

Możesz również sprawdzić program Executive PG w IIT Delhi w uczeniu maszynowym we współpracy z upGrad . IIT Delhi to jedna z najbardziej prestiżowych instytucji w Indiach. Z większą liczbą ponad 500 wewnętrznych członków wydziału, którzy są najlepsi w tej dziedzinie.