เงินเดือนการเรียนรู้ของเครื่องในอินเดียในปี 2565 [สำหรับผู้มีประสบการณ์และมีประสบการณ์]

สงสัยว่าช่วงของเงินเดือนการเรียนรู้ของเครื่องในอินเดียคืออะไร?

ในรายงานชื่อ “งานที่ดีที่สุดในสหรัฐอเมริกา: 2019” อันที่จริงยืนยันว่างานของวิศวกรการเรียนรู้ด้วยเครื่อง (Machine Learning Engineer) เติบโตขึ้นจนเป็นตำแหน่งที่มีแนวโน้มสูง โดยบันทึกการเติบโต 344% และฐานเงินเดือนเฉลี่ยที่ 146,085 ดอลลาร์สหรัฐฯ .

แหล่งที่มา

อย่างที่คุณเห็น 9 จาก 25 งานที่ระบุไว้ในรายงานของ Indeed มาจากสาขาที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยี ไม่น่าแปลกใจเลยที่บทบาททางเทคโนโลยี โดยเฉพาะอย่างยิ่งใน Data Science, AI และ ML กำลังได้รับความสำคัญจากแนวความคิดต่างๆ ของอุตสาหกรรม ด้วยเหตุนี้ บริษัทต่างๆ จึงไม่อายที่จะเสนอเงินเดือนแมชชีนเลิร์นนิงในอินเดียให้เพิ่มขึ้น

ดังนั้น หากคุณมีชุดทักษะที่จำเป็นและพร้อมที่จะปรับปรุงตัวเอง อาชีพของคุณในฐานะวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องก็คาดว่าจะเติบโตต่อไปและสูงขึ้นเรื่อยๆ บรรทัดนี้เป็นจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเราพิจารณาว่าเงินเดือนการเรียนรู้ด้วยเครื่องในอินเดียนั้นขึ้นอยู่กับโดยตรงหรือโดยอ้อมว่ามีทักษะและการปรับปรุง

รายงานล่าสุดจาก Gartner ระบุว่าภายในปี 2020 การเติบโตอย่างรวดเร็วของ AI จะทำให้มีการประกาศรับสมัครงานในแมชชีนเลิร์นนิงเกือบ 2.3 ล้านตำแหน่ง

เรามั่นใจว่าสิ่งนี้จุดประกายความปรารถนาที่จะเป็นวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องในตัวคุณ! มาดูกันว่าใครคือวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิ่ง และเงินเดือน Machine Learning ทั่วไปในอินเดียเป็นอย่างไร?

แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร?

SAS กล่าว ว่า “การเรียนรู้ของเครื่องเป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่สร้างแบบจำลองเชิงวิเคราะห์โดยอัตโนมัติ เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่มีพื้นฐานอยู่บนแนวคิดที่ว่าระบบสามารถเรียนรู้จากข้อมูล ระบุรูปแบบ และตัดสินใจได้โดยแทบไม่มีการแทรกแซงของมนุษย์”

แม้ว่าคำว่าแมชชีนเลิร์นนิงจะได้รับความสนใจเมื่อไม่นานมานี้ แต่แนวคิดของแมชชีนเลิร์นนิงมีมาช้านานแล้ว ตัวอย่างแรกสุดของคำว่าแมชชีนเลิร์นนิงคือเครื่อง Enigma ของ Alan Turing ที่เขาพัฒนาขึ้นในช่วงสงครามโลกครั้งที่สอง ทุกวันนี้ แมชชีนเลิร์นนิงมีอยู่แทบทุกหนทุกแห่งรอบตัวเรา ตั้งแต่เรื่องธรรมดาในชีวิตไปจนถึงการคำนวณที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นซึ่งเกี่ยวข้องกับบิ๊กดาต้า ตัวอย่างเช่น รถยนต์ไร้คนขับของ Google และคำแนะนำส่วนบุคคลในเว็บไซต์ เช่น Netflix, Amazon และ Spotify ล้วนเป็นผลพวงมาจากการเรียนรู้ของเครื่อง เนื่องจากความต้องการ เงินเดือนแมชชีนเลิร์นนิงในอินเดียจึงสูงที่สุด

เหตุใดแมชชีนเลิร์นนิงจึงมีความสำคัญในโลกปัจจุบัน

หลังจากที่แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร คำถามสำคัญต่อไปคือ “แมชชีนเลิร์นนิงมีความสำคัญอย่างไร”

จุดสนใจหลักของแมชชีนเลิร์นนิงคือการช่วยให้องค์กรปรับปรุงการทำงานโดยรวม ประสิทธิภาพการทำงาน และกระบวนการตัดสินใจโดยเจาะลึกข้อมูลสำรองจำนวนมหาศาล เมื่อเครื่องจักรเริ่มเรียนรู้ผ่านอัลกอริธึม มันจะช่วยให้ธุรกิจต่างๆ คลี่คลายรูปแบบดังกล่าวภายในข้อมูลที่สามารถช่วยให้พวกเขาตัดสินใจได้ดีขึ้นโดยไม่ต้องอาศัยการแทรกแซงของมนุษย์ นอกเหนือจากประโยชน์ล่วงหน้านี้แล้ว แมชชีนเลิร์นนิงยังมีข้อดีดังต่อไปนี้:

1. การวิเคราะห์และการประเมินอย่างทันท่วงที

โดยการกลั่นกรองข้อมูลจำนวนมหาศาล เช่น คำติชมและการโต้ตอบของลูกค้า อัลกอริธึม ML สามารถช่วยคุณดำเนินการวิเคราะห์และประเมินกลยุทธ์องค์กรของคุณได้ทันท่วงที เมื่อคุณสร้างรูปแบบธุรกิจโดยการเรียกดูแหล่งข้อมูลต่างๆ มากมาย คุณจะมีโอกาสเห็นตัวแปรที่เกี่ยวข้อง

2. การคาดคะเนตามเวลาจริงเกิดขึ้นได้ด้วยการประมวลผลที่รวดเร็ว

หนึ่งในคุณสมบัติที่น่าประทับใจที่สุดของอัลกอริธึม ML คือมันเร็วมาก อันเป็นผลมาจากการประมวลผลข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว ซึ่งในทางกลับกันก็ช่วยในการคาดการณ์แบบเรียลไทม์ซึ่งจะเป็นประโยชน์อย่างมากต่อธุรกิจ ตัวอย่างเช่น

• การวิเคราะห์แบบ Churn – เกี่ยวข้องกับการระบุกลุ่มลูกค้าที่มีแนวโน้มจะออกจากแบรนด์ของคุณ
• โอกาสใน การขายและการแปลงลูกค้า – อัลกอริทึม ML ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับรูปแบบการซื้อและการใช้จ่ายของกลุ่มลูกค้าต่างๆ ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถคิดค้นกลยุทธ์ที่สามารถลดการสูญเสียและเพิ่มผลกำไรได้
• การรักษาลูกค้า – อัลกอริทึม ML สามารถช่วยระบุงานในมือในนโยบายการได้มาซึ่งลูกค้าและแคมเปญการตลาดของคุณ ด้วยข้อมูลเชิงลึกดังกล่าว คุณสามารถปรับกลยุทธ์ทางธุรกิจและปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้าโดยรวมเพื่อรักษาฐานลูกค้าของคุณ

3. อุตสาหกรรมปฏิรูป

แมชชีนเลิร์นนิงได้เริ่มเปลี่ยนโฉมอุตสาหกรรมด้วยความสามารถในการให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าในแบบเรียลไทม์ บริษัทการเงินและประกันภัยกำลังใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี ML เพื่อระบุรูปแบบที่มีความหมายภายในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อป้องกันการฉ้อโกง และเพื่อจัดทำแผนทางการเงินที่ปรับแต่งได้สำหรับกลุ่มลูกค้าที่หลากหลาย ในด้านการดูแลสุขภาพ อุปกรณ์สวมใส่และเซ็นเซอร์ฟิตเนสที่ขับเคลื่อนโดยเทคโนโลยี ML ช่วยให้บุคคลดูแลสุขภาพของตนเองได้ ซึ่งจะช่วยลดแรงกดดันต่อผู้ประกอบวิชาชีพด้านสุขภาพได้ ดังนั้นจึงมีโอกาสมากมายสำหรับวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิง และลักษณะงานที่ขาดไม่ได้ของงานของพวกเขาทำให้มั่นใจได้ว่าเงินเดือนของแมชชีนเลิร์นนิงในอินเดียจะสูงขึ้นมาก

วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงทำอะไรได้บ้าง

งานของ Machine Learning Engineer ค่อนข้างคล้ายกับงานของ Data Scientist ในแง่ที่ว่าทั้งสองบทบาทเกี่ยวข้องกับการทำงานกับข้อมูลปริมาณมหาศาล ดังนั้นทั้งวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงต้องมีทักษะการจัดการข้อมูลที่ยอดเยี่ยม อย่างไรก็ตาม นั่นคือความคล้ายคลึงกันทั้งหมดที่บทบาททั้งสองนี้มีร่วมกัน

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลให้ความสำคัญกับการสร้างข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเพื่อขับเคลื่อนการเติบโตของธุรกิจผ่านการตัดสินใจที่เน้นข้อมูลเป็นหลัก ในทางตรงกันข้าม Machine Learning Engineers มุ่งเน้นไปที่การออกแบบซอฟต์แวร์ที่ทำงานด้วยตนเองสำหรับระบบอัตโนมัติของแบบจำลองเชิงคาดการณ์

โดยปกติ วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงจะทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิดกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ในขณะที่ Data Scientists ดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่และสื่อสารข้อมูลไปยังผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจ วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจะตรวจสอบให้แน่ใจว่าแบบจำลองที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้สามารถนำเข้าข้อมูลแบบเรียลไทม์จำนวนมหาศาลเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น

ความรับผิดชอบของวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง

• เพื่อศึกษาและแปลงต้นแบบวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• เพื่อออกแบบและพัฒนาระบบและโครงร่างการเรียนรู้ของเครื่อง
• เพื่อทำการวิเคราะห์ทางสถิติและปรับแต่งแบบจำลองโดยใช้ผลการทดสอบ
• เพื่อค้นหาชุดข้อมูลที่มีทางออนไลน์เพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรม
• เพื่อฝึกอบรมและฝึกอบรมระบบและแบบจำลอง ML อีกครั้งเมื่อจำเป็น
• เพื่อขยายและเพิ่มกรอบงานและไลบรารี ML ที่มีอยู่
• เพื่อพัฒนาแอพ Machine Learning ตามความต้องการของลูกค้า/ลูกค้า
• เพื่อทำการวิจัย ทดลอง และใช้อัลกอริธึมและเครื่องมือ ML ที่เหมาะสม
• เพื่อวิเคราะห์ความสามารถในการแก้ปัญหาและกรณีการใช้งานของอัลกอริธึม ML และจัดอันดับตามความน่าจะเป็นที่ประสบความสำเร็จ
• เพื่อสำรวจและแสดงภาพข้อมูลเพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้นและระบุความแตกต่างในการกระจายข้อมูลที่อาจส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของแบบจำลองเมื่อปรับใช้ในสถานการณ์จริง

ทักษะที่จำเป็นในการเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิง

เมื่อคุณรู้แล้วว่าเหตุใดคุณจึงควรเลือกอาชีพด้านแมชชีนเลิร์นนิงและอาจตัดสินใจได้เช่นกัน ให้เราบอกคุณเกี่ยวกับทักษะสำคัญสองสามประการที่คุณต้องใช้เพื่อใช้โอกาสนี้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด

เพื่อให้อาชีพของคุณเติบโตในฐานะวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงและรับเงินเดือนแมชชีนเลิร์นนิงสูงสุดที่เป็นไปได้ในอินเดีย คุณต้องอัปเดตตัวเองด้วย:

• สถิติและความน่าจะเป็น: ความเข้าใจของคุณเกี่ยวกับอัลกอริธึมเกี่ยวข้องกับความรู้เกี่ยวกับทฤษฎีของคุณเป็นอย่างมาก โมเดล Hidden Markov, Naive Bayes และ Gaussian Mixture เป็นตัวอย่างที่ดีเยี่ยม ถ้าคุณไม่เก่งเรื่องสถิติและความน่าจะเป็น คุณจะพบว่าอัลกอริธึมเหล่านี้เข้าใจยากมาก
• การประเมินและการสร้างแบบจำลองข้อมูล: ส่วนสำคัญของการรับรองประสิทธิภาพของกระบวนการประมาณค่าด้วย ML คือการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองต่างๆ เป็นระยะๆ คุณสามารถใช้วิธีการต่างๆ เช่น การถดถอยและการจัดประเภท เพื่อวัดข้อผิดพลาดหรือความถูกต้องของแบบจำลองที่กำหนด คุณต้องมีกลยุทธ์การประเมินเพื่อดำเนินการด้วย
• อัลกอริธึม ML: การรู้ว่าอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องทำงานอย่างไรและอัลกอริธึมใดเหมาะสมกับสถานการณ์เฉพาะเป็นสิ่งสำคัญมาก คุณจะต้องพัฒนาความเข้าใจในวิชาต่างๆ เช่น สมการอนุพันธ์ย่อย การไล่ระดับสี การโปรแกรมกำลังสอง การเพิ่มประสิทธิภาพนูน และอื่นๆ
• ภาษาการเขียนโปรแกรม: สำหรับอาชีพในการเรียนรู้ของเครื่อง คุณจะต้องมีทักษะในภาษาโปรแกรมต่างๆ เช่น Java, R, Python และ C++ ภาษาเหล่านี้จะช่วยคุณในขั้นตอนต่างๆ ของโครงงานแมชชีนเลิร์นนิง
• เทคนิคการประมวลผลสัญญาณ: การ แยกคุณลักษณะมีความสำคัญมากต่อการเรียนรู้ของเครื่อง คุณอาจต้องทำงานกับอัลกอริธึมการประมวลผลสัญญาณขั้นสูงหลายอย่าง รวมถึงแบนด์เล็ต เชียร์เล็ต คอนทัวร์เล็ต และเคิร์ฟเล็ต เป็นต้น เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับชุดทักษะที่จำเป็นสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

เงินเดือนการเรียนรู้ของเครื่องในอินเดีย

ความต้องการแมชชีนเลิร์นนิงมีสูง แต่บริษัทต้องการให้บุคคลมีทักษะที่ถูกต้อง ความต้องการวิศวกรเหล่านี้มีสูงอยู่เสมอ รายการไม่มีที่สิ้นสุด นั่นเป็นเหตุผลหลักที่เงินเดือนของแมชชีนเลิร์นนิงในอินเดียค่อนข้างสูง ความต้องการที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ยิ่งมีประสบการณ์มาก เงินเดือนก็ยิ่งสูง เงินเดือนแมชชีนเลิร์นนิงโดยเฉลี่ยในอินเดียตาม Payscale อยู่ที่ประมาณ Rs 686,281 ต่อปี รวมโบนัสและส่วนแบ่งกำไร

แหล่งที่มา

ปัจจัยที่มีผลต่อเงินเดือนการเรียนรู้ของเครื่องในอินเดีย

ปัจจัยหลักสี่ประการที่ส่งผลต่อเงินเดือนการเรียนรู้ของเครื่องในอินเดีย ได้แก่:

• บริษัท – บริษัทที่คุณทำงานด้วยจะมีผลโดยตรงต่อเงินเดือนที่คุณได้รับ
• ประสบการณ์ – ยิ่งคุณมีประสบการณ์มากเท่าไร ความสามารถในการเข้าใจสิ่งกีดขวางบนถนนก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น และนำเสนอวิธีแก้ปัญหาอย่างรวดเร็วสำหรับจุดบกพร่อง การรวมกันของประสบการณ์และ บริษัท จะได้รับเงินเดือนและตำแหน่งที่ช่วยสร้างเครื่องหมาย
• ที่ตั้ง – ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า สถานที่ตั้งจะมีบทบาทน้อยลงในเงินเดือนที่คุณสามารถคาดหวังได้ แต่ถึงอย่างนั้น สถานที่ตั้งจะยังคงมีผลกระทบต่อเงินเดือนที่คุณสามารถขอและรับจากนายจ้างที่คาดหวังได้
• ทักษะ – ทักษะ ที่สำคัญที่คุณมี ยิ่งมีความสามารถในการเข้าใจมากขึ้นเท่านั้น สถานที่ตั้งพร้อมแล้วที่จะมีบทบาทสำคัญในการตัดสินใจเงินเดือนของแมชชีนเลิร์นนิงในอินเดีย

เข้าร่วม หลักสูตรปัญญาประดิษฐ์ที่ดีที่สุด ทางออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก – ปริญญาโท หลักสูตร Executive Post Graduate และหลักสูตรประกาศนียบัตรขั้นสูงใน ML & AI เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

เงินเดือนการเรียนรู้ของเครื่องในอินเดีย: ขึ้นอยู่กับบริษัท

เป็นความจริงที่เป็นที่ยอมรับ ยิ่งแบรนด์หรือบริษัทใหญ่เท่าใด เงินเดือนที่แต่ละคนสามารถคาดหวังได้ก็จะยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น ให้เราดูแพ็คเกจที่จ่ายสูงที่สุด - Tata Consultancy Services Limited เสนอเกี่ยวกับ Rs. 4,42,000 ต่อปีเป็นเงินเดือน ตามด้วย Intel Corporation ที่ Rs 20,00,000

แหล่งที่มา

เงินเดือน การเรียนรู้ของเครื่อง ในอินเดีย: B ased on Experience

ยิ่งคุณมีประสบการณ์มากเท่าไหร่ แพ็คเกจการจ่ายเงินของคุณก็จะยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น ดังนั้น หากคุณเป็นมือใหม่และเพิ่งเข้ามาในวงการนี้ คุณจะต้องลดความหวังลงตามลำดับ ดังนั้น ให้เราแบ่งเงินเดือนของแมชชีนเลิร์นนิงในอินเดีย ขึ้นอยู่กับว่าคุณมีประสบการณ์กี่ปีในกระเป๋าของคุณ –

เรามาดูกันว่าเงินเดือนของแมชชีนเลิร์นนิงในอินเดียแตกต่างกันอย่างไรตามประสบการณ์

แหล่งที่มา

เงินเดือน การเรียนรู้ของเครื่อง ระดับ เริ่มต้นในอินเดีย

เงินเดือนแมชชีนเลิร์นนิงระดับเริ่มต้นโดยเฉลี่ยในอินเดียคือ ₹501,058

เงินเดือน การเรียนรู้ของเครื่อง ระดับกลาง ในอินเดีย

เงินเดือนแมชชีนเลิร์นนิงระดับกลางโดยเฉลี่ยในอินเดียคือ ₹1,142,459

เงินเดือน การเรียนรู้ของเครื่อง ที่ มีประสบการณ์ ในอินเดีย

เงินเดือน การเรียนรู้ m achine โดยเฉลี่ยในอินเดียคือ₹ 1,999,619

เงินเดือน การเรียนรู้ของเครื่อง ในอินเดีย: ตามสถานที่ตั้ง

แม้ว่า Covid-19 อาจลดผลกระทบของสถานที่ต่อเงินเดือนในอนาคต แต่ในปัจจุบันสถานที่เป็นปัจจัยสำคัญในการกำหนดเงินเดือนแมชชีนเลิร์นนิงในอินเดีย ซิลิคอนแวลลีย์แห่งอินเดีย บังกาลอร์เสนอเงินเดือนสูงสุด โดยแมชชีนเลิร์นนิงในเมืองนี้มีรายได้มากกว่าเมืองอื่นๆ ประมาณ 21% การเปรียบเทียบจะทำกับค่าเฉลี่ยของประเทศ เจนไน ซึ่งเป็นอีกเมืองหนึ่งที่แข่งขันกันเพื่อชิงตำแหน่ง Silicon Valley เสนอเงินเดือนที่น้อยกว่าค่าเฉลี่ยของประเทศ 5%

แหล่งที่มา

เงินเดือน การเรียนรู้ของเครื่อง ในอินเดีย: ตามทักษะ

มาคุยกันว่าเงินเดือนของแมชชีนเลิร์นนิงในอินเดียเพิ่มขึ้นอย่างไรด้วยชุดทักษะ ดังที่เราได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ คุณต้องมีทักษะที่น่าประทับใจเพื่อให้ได้งานที่ได้รับค่าตอบแทนดีที่สุดในตลาดที่มีการแข่งขันสูงสำหรับวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง ทักษะบางอย่างทำให้คุณได้รับเงินเดือนที่สูงขึ้น ดังนั้นลองลงทุนในทักษะเหล่านี้

1. การเรียนรู้ของเครื่อง – ₹706,169
2. งูหลาม – ₹612,684
3. การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง – ₹754,250
4. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) – ₹697,670
5. คอมพิวเตอร์วิชั่น- ฿736,976

แหล่งที่มา

แมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึกจะทำให้คุณมากกว่าเงินเดือนเฉลี่ยของแมชชีนเลิร์นนิงในอินเดีย ในแง่ของการตอบสนองความนิยมด้วย ทักษะทั้งสองนี้อยู่ในอันดับสูงสุด

เงินเดือนการเรียนรู้ของเครื่องในประเทศอื่น ๆ

เงินเดือนแมชชีนเลิร์นนิงในสหรัฐอเมริกา: $111,297

แหล่งที่มา

เงินเดือนแมชชีนเลิร์นนิงในสหราชอาณาจักร: 50,296 ปอนด์

แหล่งที่มา

บทบาทของงานการเรียนรู้ของเครื่อง

1. วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง

ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องเป็นเพียงคำศัพท์ทั่วไปสำหรับแอปพลิเคชันจำนวนหนึ่งซึ่งนำไปใช้กับสาขาวิชาและเทคโนโลยีต่างๆ พวกเขายังเกี่ยวข้องกับวิทยาการหุ่นยนต์ การวิเคราะห์ข้อมูล การพัฒนาเว็บ การพัฒนาแชทบอท การพัฒนาแอปพลิเคชันอัจฉริยะ และอื่นๆ อีกมากมาย

ตั้งแต่ปลายปี 2560 AI และ ML ได้นำพาประเทศชาติโดยพายุ กรอบงานเช่น OpenCV , PyTorch และ TensorFlow ได้กลายเป็นคำศัพท์สำหรับผู้ที่ชื่นชอบ AI/ML ในปัจจุบัน

ความรับผิดชอบของวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง

• เพื่อศึกษาและแปลงต้นแบบวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• เพื่อออกแบบและพัฒนาระบบและโครงร่างการเรียนรู้ของเครื่อง
• เพื่อทำการวิเคราะห์ทางสถิติและปรับแต่งแบบจำลองโดยใช้ผลการทดสอบ
• เพื่อค้นหาชุดข้อมูลที่มีทางออนไลน์เพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรม
• เพื่อฝึกอบรมและฝึกอบรมระบบและแบบจำลอง ML อีกครั้งเมื่อจำเป็น
• เพื่อขยายและเพิ่มกรอบงานและไลบรารี ML ที่มีอยู่
• เพื่อพัฒนาแอพ Machine Learning ตามความต้องการของลูกค้า/ลูกค้า
• เพื่อทำการวิจัย ทดลอง และใช้อัลกอริธึมและเครื่องมือ ML ที่เหมาะสม
• เพื่อวิเคราะห์ความสามารถในการแก้ปัญหาและกรณีการใช้งานของอัลกอริธึม ML และจัดอันดับตามความน่าจะเป็นที่ประสบความสำเร็จ

เงินเดือนวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องในอินเดีย

เงินเดือนประจำปีเฉลี่ยของวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องคือ ₹671,548 วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงที่มีประสบการณ์น้อยกว่า 1 ปีมีรายได้ประมาณ 500,000 เยนต่อปี ซึ่งเป็นหนึ่งในเงินเดือนระดับเริ่มต้นที่สูงที่สุดในอินเดียอย่างชัดเจน วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงระดับต้นคิดค่าใช้จ่าย ₹672,106 ต่อปี ขึ้นอยู่กับชุดทักษะ สถานที่ และความต้องการ

เงินเดือนเฉลี่ยของวิศวกรระดับกลางคือ 1,173,074 เยนต่อปี หากพวกเขาคิดว่ามันยอดเยี่ยม คุณจะพบว่าเงินเดือนของวิศวกรระดับอาวุโส (ประสบการณ์มากกว่า 10 ปี) เป็นแรงบันดาลใจเพราะพวกเขามีรายได้มากกว่า 2 ล้านรูปีต่อปี

แหล่งที่มา

2. นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

วิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นเป็นสถิติที่ดำเนินการผ่านการเขียนโปรแกรม นอกเหนือจาก R แล้ว Python ยังแสดงให้เห็นถึงความกล้าหาญในการแยกแยะข้อมูลตามข้อกำหนดทั่วไปและข้อกำหนดเฉพาะ เท่าที่อินเดียมีความเกี่ยวข้อง โปรแกรมเมอร์ Python สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีรายได้มากกว่าทั้งนักพัฒนาซอฟต์แวร์และโปรแกรมเมอร์ DevOps เหตุผลก็คือการเก็บรวบรวมข้อมูล การล้างข้อมูล และการประมวลผลกลายเป็นเรื่องธรรมดามากในปัจจุบัน เนื่องจากบริษัทต่างๆ ต้องการข้อมูลเพื่อรวบรวมข้อมูลตลาดและข้อมูลลูกค้า

สิ่งนี้ต้องการกลุ่มโปรแกรมเมอร์ Python ที่ได้รับการฝึกฝนเป็นพิเศษในการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลผ่านไลบรารีเช่น NumPy และ Pandas นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลมีความต้องการสูงในเมืองใหญ่ๆ เช่น Delhi-NCR และ Mumbai และเมืองเกิดใหม่ เช่น Pune และ Bangalore

ความรับผิดชอบของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

• รวบรวมข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาล และแปลงเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง
• การระบุโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีศักยภาพที่สำคัญที่สุดในการขับเคลื่อนการเติบโตขององค์กร
• ใช้เทคนิคการวิเคราะห์ เช่น การวิเคราะห์ข้อความ แมชชีนเลิร์นนิง และการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งจะทำให้รูปแบบและแนวโน้มที่ซ่อนอยู่
• การสนับสนุนแนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจที่ซับซ้อน
• การล้างข้อมูลและตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพความแม่นยำและประสิทธิภาพของข้อมูล
• สื่อสารการสังเกตและการค้นพบที่มีประสิทธิผลทั้งหมดไปยังผู้มีส่วนได้ส่วนเสียของบริษัทผ่านการแสดงข้อมูลเป็นภาพ

ช่วงเงินเดือนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในอินเดีย

เงินเดือนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเฉลี่ยอยู่ที่ ₹708,012 เยน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับเริ่มต้นสามารถสร้างรายได้ประมาณ 500,000 เยนต่อปีโดยมีประสบการณ์น้อยกว่าหนึ่งปี นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับต้นที่มีประสบการณ์ 1 ถึง 4 ปีจะได้รับประมาณ ₹610,811 ต่อปี

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับกลางที่มีประสบการณ์ 5 ถึง 9 ปีได้รับเงิน 1,004,082 เยนต่อปีในอินเดีย เมื่อประสบการณ์และทักษะของคุณเติบโตขึ้น รายได้ของคุณก็เพิ่มขึ้นอย่างมากในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับอาวุโสที่มีมากกว่า 1,700,000 เยนต่อปีในอินเดีย!

แหล่งที่มา

3. วิศวกรข้อมูล

งานหลักของ Data Engineer คือการออกแบบและออกแบบโครงสร้างพื้นฐานที่เชื่อถือได้สำหรับการแปลงข้อมูลให้เป็นรูปแบบที่ Data Scientists สามารถใช้ได้ นอกเหนือจากการสร้างไปป์ไลน์ที่ปรับขนาดได้เพื่อปกปิดข้อมูลกึ่งโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างให้อยู่ในรูปแบบที่ใช้งานได้ วิศวกรข้อมูลยังต้องระบุแนวโน้มที่มีความหมายในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ โดยพื้นฐานแล้ว Data Engineer ทำงานเพื่อเตรียมและทำให้ข้อมูลดิบมีประโยชน์มากขึ้นสำหรับการวิเคราะห์หรือการใช้งานเชิงปฏิบัติการ มีตำนานมากมายเกี่ยวกับวิศวกรข้อมูลและส่วนใหญ่ยังห่างไกลจากความเป็นจริง

ในองค์กร ตำแหน่งของ Data Engineer มีความสำคัญพอๆ กับ Data Scientist เหตุผลเดียวที่ Data Engineer หลีกเลี่ยงจากไฟแก็ซก็คือพวกเขาไม่มีลิงก์โดยตรงไปยังผลิตภัณฑ์สุดท้ายของการวิเคราะห์

ความรับผิดชอบของวิศวกรข้อมูล

• ผสานรวม รวบรวม และล้างข้อมูลที่รวบรวมจากหลายแหล่ง
• เตรียมข้อมูลดิบสำหรับการจัดการและการสร้างแบบจำลองการทำนาย/กำหนดโดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• พัฒนาโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับการแยก การแปลง และการโหลดข้อมูลจากแหล่งที่แตกต่างกันโดยใช้ SQL, AWS และเทคโนโลยี Big Data อื่นๆ
• ปรับใช้โปรแกรมวิเคราะห์ที่ซับซ้อน อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง และเทคนิคทางสถิติเพื่อสร้างไปป์ไลน์ข้อมูล
• รวบรวมชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนเพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจที่ใช้งานได้จริงและไม่ทำงาน
• ระบุและพัฒนาวิธีการใหม่ๆ ในการปรับปรุงความน่าเชื่อถือ ประสิทธิภาพ และคุณภาพของข้อมูล
• พัฒนา สร้าง ทดสอบ และบำรุงรักษาสถาปัตยกรรมข้อมูล

ทักษะที่จำเป็นในการเป็นวิศวกรข้อมูล

• การจัดการโครงการเชิงรุกและทักษะองค์กร
• ทักษะการวิเคราะห์ที่แข็งแกร่งในการจัดการและทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่มีโครงสร้าง
• มีไหวพริบในการเขียนโปรแกรมที่แข็งแกร่งในภาษาที่ได้รับความนิยม เช่น Python, Java, C++, Scala, Ruby เป็นต้น
• ความรู้ด้านการทำงานขั้นสูงของ SQL พร้อมประสบการณ์ในการทำงานกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์
• ความสามารถในการทำงานกับฐานข้อมูลที่หลากหลาย

ช่วงเงินเดือนวิศวกรข้อมูลในอินเดีย

ตามข้อมูลของ Glassdoor เงินเดือน Data Engineer โดยเฉลี่ยในอินเดียอยู่ที่ Rs.8,56,643 LPA แต่แน่นอนว่าเงินเดือนของ Data Engineer ขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ รวมถึงขนาดและชื่อเสียงของบริษัท ที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ คุณสมบัติทางการศึกษา ตำแหน่งงาน และประสบการณ์การทำงาน บริษัทที่มีชื่อเสียงและผู้เล่นรายใหญ่ในอุตสาหกรรม Big Data เช่น Amazon, Airbnb, Spotify, Netflix, IBM, Accenture, Deloitte และ Capgemini มักจะจ่ายค่าตอบแทนสูงให้กับวิศวกรข้อมูล ยิ่งคุณมีประสบการณ์การทำงานใน Big Data มากเท่าไหร่ มูลค่าตลาดของคุณก็จะยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น

แม้จะมีความขัดแย้งด้านอุปสงค์และอุปทานทั่วโลก (ความต้องการวิศวกรข้อมูลมีมากกว่าอุปทานของพวกเขา) โอกาสทางอาชีพของวิศวกรข้อมูลก็มีแนวโน้มที่ดีในอินเดีย ตามรายงานของนิตยสาร Analytics India

“ในขณะที่บริษัทไอทีได้แสดงให้เห็นแนวโน้มเชิงลบ ความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมข้อมูลได้เพิ่มขึ้นทั่วทั้งบริษัท ส่งผลให้โครงสร้างเงินเดือนของพวกเขาเพิ่มขึ้นอย่างมาก ในขณะที่เงินเดือนสำหรับทักษะการวิเคราะห์ บทบาทการวิเคราะห์ขั้นสูง และผู้เชี่ยวชาญด้านการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ได้รับความสนใจเมื่อเทียบกับบทบาทอื่นๆ”

สำหรับวิศวกรข้อมูลในช่วงเริ่มต้นอาชีพ (ประสบการณ์ 1-4 ปี) พวกเขาทำได้ทุกที่ประมาณ Rs.7,37,257 LPA ขณะที่พวกเขาก้าวไปสู่ระดับกลาง (ด้วยประสบการณ์ 5-9 ปี) เงินเดือนของวิศวกรข้อมูลจะกลายเป็น Rs.1,218,983 LPA วิศวกรข้อมูลที่มีประสบการณ์การทำงานมากกว่า 15 ปีสามารถสร้าง LPA ได้มากกว่า 1,579,282 รูปี

แหล่งที่มา

แหล่งที่มา

4 . นักวิเคราะห์ข้อมูล

นักวิเคราะห์ข้อมูลคือมืออาชีพที่แปลตัวเลข สถิติ ตัวเลข เป็นภาษาอังกฤษธรรมดาเพื่อให้ทุกคนเข้าใจ

เมื่อพิจารณาจากสถานการณ์แล้ว นักวิเคราะห์ข้อมูลในที่ทำงานจะมีขอบเขตเพิ่มขึ้นอยู่เสมอ และอาจเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้ที่มีพื้นฐานที่แข็งแกร่งในวิชาคณิตศาสตร์ สถิติ วิทยาการคอมพิวเตอร์ หรือภูมิหลังทางธุรกิจ ตำแหน่งนี้รวมถึงการทำเหมืองข้อมูล ความคล่องแคล่วในภาษาต่างๆ เช่น SQL, Python เป็นต้น เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องออกจากชุดข้อมูล ตลอดจนการจัดช่องทางความคิดเหล่านั้นผ่านการแสดงภาพและรายงาน

ความรับผิดชอบของนักวิเคราะห์ข้อมูล

• เพื่อวิเคราะห์และขุดข้อมูลทางธุรกิจเพื่อระบุความสัมพันธ์และค้นหารูปแบบที่มีค่าจากจุดข้อมูลที่แตกต่างกัน
• เพื่อทำงานกับโมเดลอัลกอริธึมที่เน้นลูกค้าเป็นศูนย์กลางและปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการของลูกค้าแต่ละราย
• เพื่อสร้างและปรับใช้โมเดลที่กำหนดเองเพื่อค้นหาคำตอบสำหรับเรื่องธุรกิจ เช่น กลยุทธ์ทางการตลาดและประสิทธิภาพ รสนิยมของลูกค้า และรูปแบบความชอบ เป็นต้น
• เพื่อทำแผนที่และติดตามข้อมูลจากหลายระบบเพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจที่เฉพาะเจาะจง
• เพื่อเขียนคำสั่ง SQL เพื่อดึงข้อมูลจากคลังข้อมูลและเพื่อระบุคำตอบสำหรับปัญหาทางธุรกิจที่ซับซ้อน
• เพื่อใช้วิธีการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อดำเนินการวิจัยและวิเคราะห์ข้อมูลผู้บริโภค

เงินเดือนนักวิเคราะห์ข้อมูลในอินเดีย

สำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลในอินเดีย การมีประสบการณ์ 1 – 4 ปี มีรายได้รวม (รวมถึงทิป โบนัส และค่าล่วงเวลา) 3,96,128 รูปี ในขณะที่นักวิเคราะห์ข้อมูลระดับกลางที่มีประสบการณ์ 5 – 9 ปีสามารถทดแทนได้ เป็น 6,03,120 รูปี ขึ้นอยู่กับองค์กรและที่ตั้งของสถานที่ทำงาน และหากคุณเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลที่มีวุฒิภาวะและมีประสบการณ์ซึ่งอยู่ในอุตสาหกรรมนี้หรือ 10 – 19 ปี จะได้รับค่าตอบแทนรวมโดยเฉลี่ย 9,00,000 รูปี

ที่มา: Payscale

– 78% ของผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ในอินเดียอยู่ภายใต้วงเล็บเงินเดือน 0-6 แสนที่ระดับเริ่มต้น แต่เนื่องจากมีจำนวนน้องใหม่ในการวิเคราะห์ข้อมูลในอินเดียเพิ่มขึ้น นี่จึงเป็นข้อบ่งชี้ที่ดีเยี่ยมสำหรับการเติบโต อุตสาหกรรม.

– เงินเดือนผู้มีประสบการณ์ 4-6 ปี ยังคงทรงตัวที่ 8.7 แสนบาท

– สำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลอาวุโสที่มีประสบการณ์มากมายตั้งแต่ 12 ปีขึ้นไป พบว่าเงินเดือนของพวกเขาเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว 20% ในปีที่แล้ว

5. นักพัฒนาซอฟต์แวร์/วิศวกร (AI/ML)

นักพัฒนาซอฟต์แวร์/วิศวกรที่เชี่ยวชาญด้าน AI/ML คือความคิดสร้างสรรค์ที่อยู่เบื้องหลังโปรแกรมคอมพิวเตอร์อัจฉริยะ งานหลักของพวกเขาคือการพัฒนาอัลกอริธึมและแอปพลิเคชัน ML ที่มีประสิทธิภาพ นักพัฒนาซอฟต์แวร์/วิศวกรออกแบบ พัฒนา และติดตั้งโซลูชันซอฟต์แวร์ AI/ML สร้างฟังก์ชันคอมพิวเตอร์เฉพาะ เตรียมเอกสารผลิตภัณฑ์ ผังงาน เลย์เอาต์ ไดอะแกรม แผนภูมิ ฯลฯ สำหรับการแสดงภาพ เขียนและทดสอบรหัส สร้างข้อกำหนดทางเทคนิค อัปเกรดและบำรุงรักษาระบบ และอื่นๆ อีกมากมาย

ทักษะที่จำเป็น : Software Developers/Engineers (AI/ML) ต้องมีความชำนาญในการเขียนโค้ดในภาษาโปรแกรมหลายภาษา ได้แก่ Python, Java, R, C, C++, Scala เป็นต้น ต้องมีความเข้าใจระบบปฏิบัติการ โครงสร้างข้อมูล สถาปัตยกรรมข้อมูล สถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์ การวิเคราะห์ข้อมูล การประมวลผลแบบกระจาย การทดสอบซอฟต์แวร์และการดีบัก และอื่นๆ นอกจากนี้ พวกเขาต้องมีความรู้กว้างขวางเกี่ยวกับแนวคิด ML อัลกอริธึม ระบบ และเครื่องมือ

แหล่งที่มา

นักพัฒนาซอฟต์แวร์ AI โดยเฉลี่ยในอินเดียคือ Rs. 700,000 ต่อปี

แหล่งที่มา

6. นักออกแบบการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรที่มีมนุษย์เป็นศูนย์กลาง

Machine Learning มีสาขาพิเศษเฉพาะที่ทุ่มเทให้กับการออกแบบอัลกอริทึม ML ที่มีมนุษย์เป็นศูนย์กลาง ดังนั้นชื่อการเรียนรู้ของเครื่องที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลาง นักออกแบบแมชชีนเลิร์นนิ่งที่มนุษย์เป็นศูนย์กลางมีหน้าที่สร้างระบบอัจฉริยะที่สามารถ "เรียนรู้" ความชอบและรูปแบบพฤติกรรมของมนุษย์แต่ละคนผ่านการประมวลผลข้อมูลและการจดจำรูปแบบ

ระบบเหล่านี้ต้องการการแทรกแซงของมนุษย์น้อยที่สุดหรือไม่มีเลย หรือแม้แต่โปรแกรมที่ยุ่งยากเพื่ออธิบายสถานการณ์ของผู้ใช้ที่เป็นไปได้ทั้งหมด เครื่องมือแนะนำของ Netflix และ Amazon เป็นตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมของการเรียนรู้ด้วยเครื่องที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลาง

ทักษะที่จำเป็น : เช่นเดียวกับเส้นทางอาชีพ Machine Learning ใด ๆ นักออกแบบ Machine Learning ที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลางต้องมีความเข้าใจในเชิงลึกเกี่ยวกับแนวคิด ML ต่างๆ อัลกอริธึม และวิธีการทำงาน พวกเขาควรมีพื้นฐานที่ดีในวิชาคณิตศาสตร์และสถิติควบคู่ไปกับความสามารถในการเขียนโค้ด

7. นักวิทยาศาสตร์ NLP

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้เครื่องคอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจภาษาธรรมชาติของมนุษย์ได้ นักวิทยาศาสตร์ NLP มีหน้าที่หลักในการออกแบบและพัฒนาเครื่องจักรและแอพพลิเคชั่นที่สามารถเรียนรู้รูปแบบการพูดของภาษามนุษย์และแปลคำพูดเป็นภาษาอื่น เป้าหมายในที่นี้คือช่วยให้เครื่องเข้าใจภาษามนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติเหมือนกับที่มนุษย์เข้าใจ Grammarly และ Duolingo เป็นสองตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมของแอปพลิเคชัน NLP

ทักษะที่จำเป็น : เนื่องจากงานหลักของ NLP Scientists คือการสอนเครื่องจักรให้เข้าใจความแตกต่างของภาษามนุษย์ พวกเขาจะต้องคล่องแคล่วในรูปแบบการสะกดคำและไวยากรณ์ของภาษาอย่างน้อยหนึ่งภาษา (ยิ่งมากยิ่งดี) นอกจากนี้ พวกเขาควรมีทักษะ ML ระดับพื้นฐาน

เงินเดือนสำหรับ NLP ในอินเดีย:

เงินเดือนเฉลี่ยสำหรับทักษะในอินเดีย: Rs. 919,108 ต่อปี

แหล่งที่มา

8. ผู้อำนวยการฝ่ายวิเคราะห์

ผู้อำนวยการฝ่ายวิเคราะห์มีหน้าที่ควบคุมดูแลแผนก Data Analytics และ Data Warehousing นอกจากนี้ Director of Analytics ยังจัดการจัดการ การพัฒนา และการรวม Data Analytics และ Business Intelligence เพื่อสนับสนุนภารกิจและวิสัยทัศน์ของบริษัท

ผู้อำนวยการฝ่ายวิเคราะห์โดยเฉลี่ยในอินเดียคือ Rs. 3,719,375.

แหล่งที่มา

9. นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหลัก

หัวหน้านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีหน้าที่ดูแลและจัดการทีม Data Science ทั้งหมด เขา / เธอแนะนำพวกเขาในกระบวนการพัฒนาแบบจำลองการวิเคราะห์และยังเป็นแกนนำที่อยู่เบื้องหลังการพัฒนาแผนโครงการ หัวหน้านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องมีทักษะการวิเคราะห์ทางสถิติที่แข็งแกร่งพร้อมกับความสามารถพิเศษในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน

เงินเดือนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหลักโดยเฉลี่ยในอินเดียคือ Rs. 3,719,375.

แหล่งที่มา

10. วิศวกรคอมพิวเตอร์วิชั่น

วิศวกรคอมพิวเตอร์วิทัศน์ใช้เทคนิคการวิจัยการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์กับข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาต่างๆ ในโลกแห่งความเป็นจริง พวกเขาทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิดกับทีมอื่น ๆ เพื่อพัฒนาและใช้สถาปัตยกรรมฝังตัวแบบใหม่ นอกจากนี้ วิศวกรคอมพิวเตอร์วิทัศน์ยังมีความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับระบบ ML

เงินเดือนวิศวกรคอมพิวเตอร์วิทัศน์ในอินเดีย:

เงินเดือนเฉลี่ยของวิศวกรวิทัศน์คอมพิวเตอร์ในอินเดียคือ ₹512,820 ต่อปี

แหล่งที่มา

11. วิศวกรอัลกอริทึม

วิศวกรอัลกอริทึมออกแบบ วิเคราะห์ ใช้ เพิ่มประสิทธิภาพ กำหนดโปรไฟล์ และประเมินอัลกอริทึมคอมพิวเตอร์/ML เป้าหมายของพวกเขาคือการลดช่องว่างระหว่างทฤษฎีอัลกอริทึมและการใช้งานจริงของอัลกอริทึมในวิศวกรรมซอฟต์แวร์

เงินเดือนเฉลี่ยของเงินเดือนวิศวกรอัลกอริทึมในอินเดีย:

แหล่งที่มา

12. นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์

งานหลักของนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์คือการพัฒนาเทคโนโลยี ระบบ และโซลูชั่นคอมพิวเตอร์ใหม่ งานของพวกเขาเกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีต่างๆ เช่น AI, Robotics, Information Technology และ Virtual Reality พวกเขาทำงานร่วมกันเป็นทีมร่วมกับโปรแกรมเมอร์คอมพิวเตอร์ ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ วิศวกรเครื่องกล/ไฟฟ้า ฯลฯ

เงินเดือนนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ในอินเดีย:

เงินเดือนนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์โดยเฉลี่ยในอินเดียคือ 1,892,000 รูปีต่อปี

แหล่งที่มา

จะเป็นวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงได้อย่างไร

ขั้นตอนที่ 1: เพิ่มระดับทักษะ Python และซอฟต์แวร์ของคุณ

ภาษาระดับสูงที่ใช้งานง่าย Python เป็นภาษาทางเลือกสำหรับผู้เชี่ยวชาญ AI นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง

ไวยากรณ์ของ Python นั้นง่ายต่อการเรียนรู้ และมีไลบรารีในตัวอยู่แล้วมากมาย

สิ่งสำคัญอีกอย่างที่ต้องทำความคุ้นเคยคือ Github

อ่านหนังสือหรือบทความเพื่อรับแนวคิดเกี่ยวกับเครื่องมือต่างๆ ที่คุณจำเป็นต้องเรียกใช้ Python บนชุดข้อมูล

ขั้นตอนที่ 2: ดูอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง

หลังจากที่คุณคุ้นเคยและคุ้นเคยกับ Python แล้ว คุณสามารถเริ่มดูอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องได้ อย่าลืมอ่านทฤษฎีที่เกี่ยวข้องกับแต่ละอัลกอริทึมเพื่อให้คุณสามารถใช้โมเดลได้อย่างง่ายดาย

ขั้นตอนที่ 3: ทำงานในมินิโปรเจ็กต์

ตอนนี้การเริ่มต้นของคุณในอาณาจักรของ Python และการเรียนรู้ของเครื่องเสร็จสมบูรณ์แล้ว (ทั้งแบบเดี่ยวและแบบรวม) ก็ถึงเวลาที่คุณจะนำความรู้ทั้งหมดนั้นแล้วเริ่มนำไปใช้ในโครงการ

ขั้นตอนที่ 4: นำสิ่งต่าง ๆ ไปสู่อีกระดับด้วย Hadoop และ Spark

Hadoop และ Spark เป็น 2 ระบบที่คุณต้องการจัดการ หลังจากที่คุณสร้างความชำนาญในการทำงานกับชุดข้อมูลโดยใช้ Python แล้ว เฟรมเวิร์กบิ๊กดาต้าเหล่านี้จะช่วยให้คุณทำงานกับข้อมูลในระดับเทราไบต์และเพทาไบต์ได้

ขั้นตอนที่ 5: ย้ายไปที่ TensorFlow

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง? ตรวจสอบ. กรอบข้อมูลขนาดใหญ่? ตรวจสอบ. การเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูง? เริ่มทำงานกับ TensorFlow

ขั้นตอนที่ 6: ไปใหญ่

หลังจากทำงานกับหน่วยการสร้างทั้งหมด ก็ถึงเวลาต่อสู้กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และใช้ความรู้ทั้งหมดที่คุณได้รับใน 5 ขั้นตอนก่อนหน้านี้

ขั้นตอนที่ 7: ฝึกฝนและเติบโตต่อไป

ขั้นตอนสุดท้ายคือการฝึกฝนและทำซ้ำ 6 ขั้นตอนที่กล่าวข้างต้น ตอนนี้คุณอยู่ในจุดที่คุณสามารถสร้างโมเดลการเรียนรู้ด้วยเครื่องของคุณเองได้ ได้เวลาปรับแต่งทักษะเหล่านั้นแล้วและพัฒนาให้ดีขึ้นเรื่อยๆ

ทำไมความต้องการ Machine Learning Engineer จึงเพิ่มขึ้น?

ในทศวรรษที่ผ่านมา ความต้องการวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงเกินความจำเป็นของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ในรายงานงาน LinkedIn US Job ปี 2017 วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิ่งได้รับการจัดอันดับสูงสุดโดยมีอัตราการเติบโต 9.8 เท่าในห้าปี (2012-17)

แหล่งที่มา

สำหรับตลาดแมชชีนเลิร์นนิงทั่วโลก คาดการณ์ว่าจะเกิน 39,986.7 ล้านดอลลาร์ภายในปี 2568 ซึ่งเติบโตที่ CAGR ที่ 49.7% ระหว่างปี 2560 ถึง 2568 สถิติเหล่านี้แสดงให้เห็นชัดเจนว่าตลาด ML กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็วอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน ในแง่ของการแข่งขันที่เพิ่มขึ้น บริษัทต่างๆ จะต้องจ้างวิศวกร ML ที่มีความสามารถร่วมกับผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science คนอื่นๆ เพื่อให้มีพื้นฐานที่มั่นคงในตลาด

ข้อดีของหลักสูตร Machine Learning คืออะไร?

1. โอกาสในการทำงานและการเติบโตที่ดีขึ้น

รายงานโดย TMR ระบุว่า MLaaS (แมชชีนเลิร์นนิงในฐานะการให้บริการ) คาดว่าจะเติบโตจากเป็น 19.9 พันล้านดอลลาร์ภายในสิ้นปี 2568 จากเพียง 1.07 พันล้านดอลลาร์ในปี 2559 ซึ่งเป็นจำนวนการเติบโตที่น่าทึ่งทั้งในแง่สัมบูรณ์ และปีต่อปี

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นการเยาะเย้ยทุกสิ่งที่เรียกได้ว่า "สำคัญ" ทั้งในด้านการเงินและระดับโลก หากคุณต้องการยกระดับอาชีพของคุณไปอีกระดับ Machine Learning สามารถช่วยคุณได้ หากคุณกำลังมองหาการมีส่วนร่วมในสิ่งที่จะทำให้คุณเป็นส่วนหนึ่งของสิ่งที่เป็นสากลและมีความเกี่ยวข้องร่วมสมัย Machine Learning สามารถทำสิ่งนั้นให้คุณได้เช่นกัน

2. เงินเดือนที่ดีขึ้น

วิศวกรด้านแมชชีนเลิร์นนิงที่เก่งที่สุดในยุคนี้ได้รับค่าตอบแทนเท่าๆ กับนักกีฬาที่ได้รับความนิยมอย่างล้นหลาม! และนั่นไม่ใช่การพูดเกินจริง! ตาม Glassdoor.co.in เงินเดือนวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องโดยเฉลี่ยคือ 8 แสนต่อปี – และนั่นเป็นเพียงการเริ่มต้นอาชีพของคน ๆ หนึ่ง! วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงที่มีประสบการณ์สามารถกลับบ้านได้ทุกที่ระหว่าง 15 ถึง 23 แสนล้านต่อปี

3. การขาดทักษะการเรียนรู้ด้วยเครื่องทำให้องค์กรต่างๆ ประสบปัญหา

ด้วยอัตราที่รวดเร็วของการก้าวกระโดดทางเทคโนโลยี บริษัท จำนวนมากถูกปล่อยให้เล่นตาม การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลเป็นอุตสาหกรรมขนาดใหญ่ และความจริงก็คือมีผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงไม่เพียงพอที่จะตอบสนองความต้องการของอุตสาหกรรมใหม่ ๆ

4. แมชชีนเลิร์นนิงและวิทยาศาสตร์ข้อมูลเชื่อมโยงกันอย่างประณีต

หากศาสนาปกครองมวลชนมาเป็นเวลาหลายศตวรรษก่อนความทันสมัย ​​ปัจจุบัน Data Science ปกครองมวลชน เนื่องจากธรรมชาติที่อธิบายได้ทั้งหมดและเชิงพาณิชย์ตลอดจนความสามารถในการดำรงอยู่ของนวัตกรรม

และแมชชีนเลิร์นนิงเป็นเพียงเงาของวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อก้าวสู่อาชีพการงานของคุณให้สูงที่สุดเท่าที่คุณจะจินตนาการได้ คุณสามารถกลายเป็นผู้มีความสามารถทั้งสองสาขา ซึ่งจะทำให้คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ จากนั้นจึงดำเนินการดึงคุณค่าและให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับข้อมูล

นอกจากนี้ ในหลายองค์กร วิศวกร ML และ Data Scientists ทำงานร่วมกันในผลิตภัณฑ์ ดังนั้น มีแนวโน้มว่าคุณจะเปิดรับมุมมองของ Data Scientists หากคุณเป็นวิศวกร ML แล้ว

สรุปความคิด...

เมื่อพูดถึงแพ็คเกจเงินเดือนประจำปี จะต้องยอมรับว่าเมื่อเทียบกับประเทศที่พัฒนาเทคโนโลยีอื่นๆ เช่น สหรัฐอเมริกาและสหราชอาณาจักร เงินเดือนของผู้เชี่ยวชาญด้าน ML และ AI ในอินเดียนั้นน้อยกว่ามาก

แหล่งที่มา

อย่างไรก็ตาม ตาม 'การศึกษาเงินเดือน-2018' โดย Analytics India Magazine เกือบ 40% ของผู้เชี่ยวชาญในสาขา Data Science และ Analytics ดึงแพ็คเกจเงินเดือนประจำปีมากกว่า 10 แสนรูปี ดังนั้นจึงปฏิเสธไม่ได้ว่าในอินเดีย ระดับเงินเดือนก็จะเพิ่มขึ้นเช่นกัน นอกเหนือจากปัจจัยอื่นๆ หากคุณได้รับทักษะที่จำเป็นของ Data Science และ ML อนาคตของคุณในอุตสาหกรรมจะสดใสมาก

เราหวังว่าคุณจะชอบบทความของเราเกี่ยวกับ เงินเดือน Machine Learning ในอินเดีย ตัวเลขด้านบนเหล่านี้ไม่ได้ถูกกำหนดให้เป็นหิน ผู้มีอิทธิพลที่แท้จริงของเงินเดือนของคุณคือทักษะที่คุณมี ความเชี่ยวชาญที่คุณได้รับ และคุณเติบโตเร็วแค่ไหนและทำให้บริษัทเติบโตเช่นกัน

คุณยังสามารถตรวจสอบ โปรแกรม Executive PG ของ IIT Delhi ใน Machine Learning ร่วมกับ upGrad IIT Delhi เป็นหนึ่งในสถาบันที่มีชื่อเสียงที่สุดในอินเดีย ด้วยคณาจารย์ภายในมากกว่า 500 คนซึ่งดีที่สุดในสาขาวิชา