Заработная плата интеллектуального анализа данных в Индии: для новичков и опытных [2022]

Опубликовано: 2021-01-09

Ожидается, что мировой рынок инструментов интеллектуального анализа данных будет расти в среднем на 11,9% и достигнет 1431,5 млн долларов США в 2023 году с 546,2 млн долларов США в 2018 году. Ожидается, что этот существенный рост рынка инструментов интеллектуального анализа данных будет обусловлен двумя важными факторами — увеличением объем данных и осведомленность среди предприятий, чтобы максимально использовать доступные им активы данных.

Ожидается, что в период с 2019 по 2026 год регион APAC будет расти со скоростью 17,3% благодаря внедрению инструментов интеллектуального анализа данных. Этот темп роста даже лучше, чем в Северной Америке и Европе, которые являются лидерами, когда речь идет о доле мирового рынка интеллектуального анализа данных. Ожидается, что малый и средний бизнес вырастет на 14,4% в прогнозном периоде.

Итак, как вы можете ясно видеть, рынок интеллектуального анализа данных будет расти в ближайшее время. Это привело бы к созданию еще большего количества возможностей, которые у нас есть сейчас в этой области. Это отличный шанс для людей получить навыки интеллектуального анализа данных и максимально использовать рост, который ожидается в отрасли в ближайшие несколько лет.

Аналитики интеллектуального анализа данных можно найти повсюду. Разные компании, принадлежащие к разным отраслям, должны лучше использовать свои данные. Аналитик данных делает эту работу за них. Эти специалисты анализируют все данные и помогают своим работодателям принимать лучшие инвестиционные решения, оценивать риски, ориентироваться на клиентов и определять распределение капитала.

Давайте сначала разберемся, что такое интеллектуальный анализ данных, прежде чем мы перейдем к тому, что на самом деле делают аналитики данных, зарплату, которую они получают, и навыки, которые им необходимы, чтобы преуспеть в отрасли.

Оглавление

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных можно просто определить как методы и инструменты, которые используются для извлечения информации для выявления тенденций, закономерностей и полезной информации из всех данных, доступных бизнесу в различных формах. Интеллектуальный анализ данных помогает предприятиям принимать решения, основанные на данных. Мы также можем сказать, что интеллектуальный анализ данных — это процесс поиска скрытой информации в данных с целью помещения ее в категорию полезных данных.

Эта категоризация выполняется для сбора и организации данных для различных целей, таких как анализ данных, хранение в хранилищах данных или для использования в алгоритмах интеллектуального анализа данных. Конечной целью категоризации данных, анализа данных или интеллектуального анализа данных в этом отношении является предоставление предприятиям возможности принимать решения, которые могут помочь им в получении большего дохода и снижении затрат.

Интеллектуальный анализ данных — это не обычный анализ, который мы проводим с данными. Это автоматический поиск данных, который приводит к извлечению, а затем к выявлению тенденций и закономерностей. Это достигается за счет использования сложных математических алгоритмов для оценки возможности возникновения будущих событий на основе данных. Интеллектуальный анализ данных также известен как обнаружение знаний о данных или KDD.

Изучите онлайн-курс по науке о данных от лучших университетов мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Интеллектуальный анализ данных можно также назвать наукой о данных, которая выполняется профессионалом на заданном наборе данных в конкретной ситуации для достижения заранее определенной цели. Интеллектуальный анализ данных может быть разных типов в зависимости от извлекаемых данных: интеллектуальный анализ текста, интеллектуальный анализ изображений, интеллектуальный анализ веб-ресурсов, интеллектуальный анализ социальных сетей, интеллектуальный анализ аудио и интеллектуальный анализ видео. Для этой цели используется специальное или простое программное обеспечение.

Читайте: Идеи проекта интеллектуального анализа данных в Индии

Заработная плата интеллектуального анализа данных в Индии

Источник

Зарплата аналитика интеллектуального анализа данных зависит от нескольких различных факторов. И, как мы упоминали чуть ранее в блоге, спрос на аналитиков интеллектуального анализа данных намного выше, чем предложение. Так что, если вы думаете о том, достаточно ли вакансий, вам не о чем беспокоиться.

Не хватает квалифицированных аналитиков по интеллектуальному анализу данных, чтобы заполнить имеющиеся открытые вакансии. Теперь, перейдя к компенсационной части, вы можете получать достаточно достойную зарплату вместе с другими льготами. Ваш опыт будет иметь большое влияние на вашу компенсацию. Кроме того, ваше местоположение и компания, в которой вы работаете, также повлияют на вашу зарплату.

Средняя базовая зарплата аналитика интеллектуального анализа данных в Индии составляет около 4 96 000 в год, включая около 50 000 премий и 4 000 на основе участия в прибыли. Эта цифра может доходить до 9 98 000 в год в зависимости от вашего опыта, дополнительных навыков, местоположения и работодателя. С другой стороны, она может даже снизиться до 2 33 000 в год, если эти условия не будут соблюдены.

Читайте о: Заработная плата Data Scientist в Индии

Зарплата аналитика интеллектуального анализа данных на основе опыта

Источник

Если вы только начинаете работать аналитиком по интеллектуальному анализу данных или имеете опыт работы в этой области менее одного года, вы можете рассчитывать на заработок около 3 50 000 в год. Если у вас есть опыт работы от 1 до 4 лет, вы можете рассчитывать на 4 83 000 в год. Для аналитиков интеллектуального анализа данных с 5-9-летним опытом компенсация составляет где-то около 7 20 000 в год. Опытным кандидатам со стажем работы от 10 до 19 лет платят около 1 275 000 в год.

Начальный уровень Ранняя карьера В середине карьеры Опытный
3 50 000 в год 4 83 000 в год 7 20 000 в год 1 275 000 в год

Итак, насколько ваш опыт действительно влияет на вашу зарплату? Если вы опытный аналитик интеллектуального анализа данных, ваша зарплата примерно на 157% выше, чем у неопытных кандидатов. Обладатели опыта среднего уровня также могут зарабатывать на 45% больше, чем другие игроки с меньшим опытом.

Источник

Заработная плата аналитика интеллектуального анализа данных в зависимости от навыков

Источник

Любые дополнительные навыки или те, которым вы не научились во время сертификации, могут способствовать более высокой заработной плате. Если вы умеете анализировать данные, вы можете зарабатывать около 4 32 000 в год. Если вы можете работать с SQL, вы можете получать зарплату около 4 92 000 в год. Дополнительным преимуществом является знание статистического анализа.

С этим навыком вы можете зарабатывать около 4 80 000 в год. Со знанием Microsoft Excel ваша зарплата составит около 3 89 000 в год. Самым популярным навыком из всех перечисленных является анализ данных, за которым следуют Microsoft Excel и SQL. Статистический анализ наименее популярен. Тем не менее, все эти навыки платят вам меньше, чем рыночная ставка.

Источник

Популярные навыки для аналитиков данных

Анализ данных

₹ 432 282

Майкрософт Эксель

₹ 389 142

SQL

₹ 492 055

Microsoft Office

₹ 357 379

Статистический анализ

₹ 480 402

Теперь давайте рассмотрим несколько навыков, которые могут помочь заработать больше. Если вы хорошо разбираетесь в моделировании данных, вы можете зарабатывать на 15 % больше, чем другие аналитики интеллектуального анализа данных, не обладающие этим навыком. Если вы знаете, как работает Tableau Software, вы можете зарабатывать на 3% больше, чем другие. Точно так же такие навыки, как аналитика больших данных и язык программирования R, могут помочь увеличить вашу зарплату на 1%.

Источник

Заработная плата аналитика интеллектуального анализа данных в зависимости от местоположения

Источник

В этом разделе мы рассмотрим влияние вашего местоположения на вашу зарплату в качестве аналитика интеллектуального анализа данных. Есть определенные места, которые платят своим аналитикам по интеллектуальному анализу данных выше, чем в других местах. Из них Нью-Дели находится на первом месте. Национальная столица платит аналитикам интеллектуального анализа данных на 21% больше, чем в других городах. Ченнаи и Бангалуру входят в тройку лидеров с повышением заработной платы на 3% и 2%. Теперь Мумбаи возглавляет список тех мест, где зарплаты аналитиков по интеллектуальному анализу данных ниже. Зарплата на 10% ниже средней. Хайдарабад не сильно отстает с 9%. Другие имена в этом списке включают Пуну (7%) и Гургаон (4%).

Давайте теперь взглянем на несколько связанных окладов работы. Инженер-программист зарабатывает около 2 56 000–1 000 000 в год в зависимости от опыта, местоположения и работодателя. Специалисту по обработке данных платят от 3 42 000 до 2 000 000 в год. Зарплата бизнес-аналитика составляет около 2 78 000–1 000 000 в год. ИТ-консультант получает вознаграждение в размере около 3 90 000–2 000 000 в год.

Источник

Кто такой аналитик интеллектуального анализа данных?

Компании ежедневно получают огромные объемы данных из разных источников. Все эти данные могут творить для них чудеса, если они используют их для оптимизации своих стратегий и рабочих процессов. Здесь на сцену выходит аналитик интеллектуального анализа данных. Этот профессионал помогает предприятиям получить ценную информацию из этих массивных данных. Аналитик данных должен работать с данными, связанными с клиентами, производительностью компании и продуктами. Задача состоит в том, чтобы разработать индикаторы, которые могут помочь лицам, принимающим решения в компании, принимать правильные решения в нужное время.

Аналитик данных предоставляет предприятиям ценную информацию, которую они могут использовать для определения своей рыночной стратегии, продукта, который им необходимо создать на основе потребностей клиентов, и улучшений, которые необходимо внести в производственный процесс.

Аналитики интеллектуального анализа данных имеют доступ к трем формам данных: метаданным, транзакционным данным и неоперационным данным. Неоперативные данные — это в основном отраслевые прогнозы, с которыми можно работать, чтобы получить ценную информацию для конкретного бизнеса. Транзакционные данные включают в себя все данные, которые регулярно поступают от продаж, запасов, операционных расходов, посещений клиентов и других областей.

Метаданные включают работу с базой данных, в которой хранятся другие формы данных. Аналитики интеллектуального анализа данных должны уметь работать со всеми этими формами данных и должны знать, как интеллектуальный анализ этих форм данных может помочь их работодателям. Давайте теперь обсудим зарплату аналитика интеллектуального анализа данных в Индии.

Чем занимается аналитик интеллектуального анализа данных?

Вот несколько обязанностей, которые должен выполнять аналитик интеллектуального анализа данных:

  • Управление и хранение данных в базах данных
  • Собирайте данные из разных источников, чтобы определить закономерности, тенденции, значение и сводки.
  • Узнайте причины прошлого успеха или неудачи бизнеса с помощью анализа данных
  • Прогнозировать будущие тенденции для бизнеса или отрасли
  • Придумывайте действенные бизнес-идеи
  • Помогите предприятиям найти новые рынки и методы для улучшения

Навыки, необходимые для того, чтобы стать аналитиком интеллектуального анализа данных

  • В качестве аналитика интеллектуального анализа данных вам потребуется сочетание межличностных, технологических и деловых навыков. Некоторые из технических навыков, которые вам понадобятся, включают опыт работы с различными операционными системами, знание инструментов анализа данных, таких как Hadoop, SQL, SAS и NoSQL, и владение языками программирования, включая Python, Java, и Перл.
  • Аналитик данных должен знать, как работают компании, чтобы выявлять и использовать шаблоны, которые они находят в бизнес-данных. Чтобы аналитик данных процветал, ему необходимо иметь четкое представление о бизнес-модели своего работодателя и своих будущих целях. Знание лучших отраслевых практик и тенденций также очень важно.
  • Еще одним важным навыком, которым должны обладать аналитики интеллектуального анализа данных, является способность представлять свои технические выводы таким образом, чтобы их могли легко понять даже их коллеги, не являющиеся техническими специалистами.

Если вы опытный аналитик по интеллектуальному анализу данных, вы являетесь одним из самых востребованных профессионалов в мире на текущем этапе. Спрос на аналитиков интеллектуального анализа данных растет с каждым днем, но не хватает квалифицированных и опытных людей, чтобы заполнить все эти открытые вакансии. Если вы думаете о выборе карьеры или планируете сменить профессию, вам обязательно стоит подумать о карьере в области интеллектуального анализа данных.

Ограниченная доступность квалифицированных специалистов в этой области может быть скрытым благословением для тех, кто готов сделать решительный шаг. Вам не нужно беспокоиться о зарплате интеллектуального анализа данных в Индии, поскольку аналитики интеллектуального анализа данных, помимо хорошей зарплаты, пользуются множеством других льгот.

Читайте также: Зарплата аналитика данных в Индии

Заключение

Спрос на аналитиков по интеллектуальному анализу данных в ближайшем будущем существенно возрастет, поскольку все больше и больше компаний в настоящее время обращаются к данным, чтобы помочь им ограничить неэффективность, увеличить продажи и конкурировать в этом технологически продвинутом мире. Позиция аналитиков интеллектуального анализа данных будет цениться больше в ближайшие годы.

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с программой IIIT-B & upGrad Executive PG по науке о данных, которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1 -на-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Сколько в среднем зарабатывает Data Mining Engineer?

Инженеры по интеллектуальному анализу данных пользуются большим спросом, и именно поэтому им хорошо платят. Зарплата зависит от разных факторов. Спрос намного превышает предложение, поэтому вакансий в этой области более чем достаточно. Средняя зарплата инженера данных составляет около 4 96 000 индийских рупий в год, включая бонус в размере 50 000 индийских рупий. Эта зарплата не постоянна, она постоянно развивается, так как эта технология горяча и очень востребована. Эта цифра может доходить до 9 98 000 в год в зависимости от вашего опыта, дополнительных навыков, местоположения и работодателя. С другой стороны, она может даже снизиться до 2 33 000 в год, если эти условия не будут соблюдены.

Какие факторы влияют на заработную плату интеллектуального анализа данных?

Есть несколько аспектов, которые могут повлиять на заработную плату инженера по интеллектуальному анализу данных. Эти факторы упомянуты ниже: Опыт является одним из самых больших факторов, которые могут повлиять на вашу зарплату. Новичок зарабатывает около 3 50 000 индийских рупий в год, тогда как инженер по интеллектуальному анализу данных с опытом работы от 1 до 4 лет может зарабатывать около 5 00 000 индийских рупий в год. Приобретение навыков вне курса определенно поможет вам получить лучшую работу. Эти навыки включают Microsoft Excel, анализ данных, SQL, Microsoft Office и статистический анализ, и они также положительно влияют на среднюю заработную плату. Местоположение — еще один фактор, определяющий заработную плату. Если говорить только об Индии, то есть определенные города, где зарплата намного выше, чем в других городах. Дели платит самую высокую зарплату аналитикам данных, а Мумбаи — один из самых низкооплачиваемых городов.

Каковы роли и обязанности аналитика интеллектуального анализа данных?

Квалифицированный аналитик по интеллектуальному анализу данных — один из самых востребованных специалистов в наше время. Ниже приведены роли и обязанности аналитика интеллектуального анализа данных: Предполагается, что аналитик интеллектуального анализа данных имеет опыт работы с различными ОС и инструментами интеллектуального анализа данных, включая Hadoop и SQL. Он/она должен иметь ясное представление о бизнес-модели клиента и его будущих целях, чтобы действовать соответствующим образом. Аналитик должен уметь представить свое исследование таким образом, чтобы его мог понять и неспециалист.