Hindistan'da Veri Madenciliği Maaşı: Yeni Başlayanlar ve Deneyimliler İçin [2022]

Küresel veri madenciliği araçları pazarının %11,9'luk bir CAGR'de büyümesi ve 2018'deki 546,2 milyon dolardan 2023'te 1431,5 milyon dolara ulaşması bekleniyor. Veri madenciliği araçları pazarındaki bu önemli büyümenin iki önemli faktör tarafından yönlendirilmesi bekleniyor: İşletmeler arasında, kendilerine sunulan en fazla veri varlığını sağlamak için veri hacmi ve farkındalık.

2019 ve 2026 arasındaki dönemde, veri madenciliği araçlarının benimsenmesi nedeniyle APAC bölgesinin %17,3 oranında büyümesi bekleniyor. Bu büyüme oranı, küresel veri madenciliği pazar payı söz konusu olduğunda lider olan Kuzey Amerika ve Avrupa'dan bile daha iyi. Küçük ve orta ölçekli işletmelerin tahmin döneminde %14,4 oranında büyümesi bekleniyor.

Dolayısıyla, açıkça görebileceğiniz gibi, veri madenciliği pazarı önümüzdeki dönemde daha da büyüyecek. Bu, şu anda sahada sahip olduğumuz daha fazla fırsatın yaratılmasına yol açacaktır. Bu, insanların veri madenciliğinde beceri kazanmaları ve endüstrinin önümüzdeki birkaç yıl içinde yaşaması beklenen büyümeden en iyi şekilde yararlanmaları için büyük bir şans.

Veri madenciliği analistleri her yerde bulunabilir. Farklı sektörlere ait farklı şirketlerin verilerini daha iyi kullanmaları gerekiyor. Bir veri analisti bu işi onlar için yapar. Bu uzmanlar tüm verileri analiz eder ve işverenlerinin daha iyi yatırım kararları vermelerine, riskleri değerlendirmelerine, müşterileri hedeflemelerine ve sermaye tahsislerini belirlemelerine yardımcı olur.

Veri analistlerinin gerçekte ne yaptıklarına, kazandıkları maaşa ve sektörde başarılı olmak için ihtiyaç duydukları becerilere geçmeden önce veri madenciliğinin ne olduğunu anlayalım.

Veri Madenciliği Nedir?

Veri madenciliği, bir işletme için farklı biçimlerde mevcut olan tüm verilerden eğilimleri, kalıpları ve faydalı bilgileri belirlemede bilgi çıkarmak için kullanılan teknikler ve araçlar olarak tanımlanabilir. Veri madenciliği, işletmelerin verilerle desteklenen kararlar almasına yardımcı olur. Veri madenciliği, faydalı veri kategorisine sokmak amacıyla verilerdeki gizli bilgileri bulma sürecidir de diyebiliriz.

Bu sınıflandırma, veri analizi, veri ambarlarında depolama veya veri madenciliği algoritmalarında kullanım gibi farklı amaçlar için veri toplamak ve düzenlemek için yapılır. Bu konuda veri veya veri analizi veya veri madenciliğinin kategorize edilmesinin nihai amacı, işletmelerin daha fazla gelir elde etmelerine ve maliyetleri düşürmelerine yardımcı olabilecek kararlar almalarını sağlamaktır.

Veri madenciliği, veriler üzerinde yaptığımız olağan analiz değildir. Trendlerin ve kalıpların çıkarılmasına ve ardından tanımlanmasına yol açan otomatik bir veri aramasıdır. Bu, verilere dayalı olarak gelecekteki olayların meydana gelme olasılıklarını değerlendirmek için çalışmak üzere karmaşık matematiksel algoritmalar koyarak yapılır. Veri madenciliği, verilerin bilgi keşfi veya KDD olarak da bilinir.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi çevrimiçi kursunu öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Veri madenciliği, önceden tanımlanmış bir amacı yerine getirmek için belirli bir durumda, belirli bir veri kümesinde bir profesyonel tarafından yapılan veri bilimi olarak da adlandırılabilir. Veri madenciliği, madenciliği yapılan verilere göre farklı türlerde olabilir – metin madenciliği, resim madenciliği, web madenciliği, sosyal medya madenciliği, ses madenciliği ve video madenciliği. Bu amaçla özel veya basit yazılımlar kullanılır.

Okuyun: Hindistan'da Veri Madenciliği Proje Fikirleri

Hindistan'da Veri Madenciliği Maaşı

Kaynak

Bir veri madenciliği analistinin maaşı, birkaç farklı faktöre bağlıdır. Ve blogda biraz daha önce bahsettiğimiz gibi, veri madenciliği analistlerine olan talep, arzdan çok daha yüksek. Yani yeterli iş var mı diye düşünüyorsanız endişelenecek bir şey yok.

Mevcut açık pozisyonları doldurmak için yeterli sayıda nitelikli veri madenciliği analisti yok. Şimdi tazminat kısmına gelince, diğer avantajlarla birlikte yeterince iyi bir maaş kazanabilirsiniz. Deneyiminizin tazminatınız üzerinde büyük bir etkisi olacaktır. Ayrıca bulunduğunuz yer ve çalıştığınız şirket de maaşınızı etkileyecektir.

Hindistan'daki bir veri madenciliği analistinin ortalama taban maaşı, yaklaşık 50.000'i ikramiye ve 4.000'i kar paylaşımı bazında olmak üzere yılda yaklaşık 4.96.000'dir. Bu rakam, deneyiminize, ek becerilerinize, konumunuza ve işvereninize bağlı olarak yılda 9.98.000'e kadar çıkabilir. Öte yandan, bu koşullar sağlanmadığı takdirde yılda 233.000'e kadar düşebilir.

Hakkında bilgi edinin: Hindistan'da Veri Bilimcisi Maaşı

Tecrübeye Dayalı Veri Madenciliği Analisti Maaşı

Kaynak

Veri madenciliği analisti olarak yeni başlıyorsanız veya bu alanda bir yıldan az deneyime sahipseniz, yılda 350.000 civarında bir yerde kazanmayı bekleyebilirsiniz. Yaklaşık 1-4 yıllık deneyiminiz varsa, yılda 4,83.000 kazanmayı bekleyebilirsiniz. 5-9 yıllık deneyime sahip veri madenciliği analistleri için tazminat yılda yaklaşık 7,20,000 civarındadır. 10-19 yıllık deneyime sahip deneyimli adaylara yılda yaklaşık 1.275.000 ücret ödenmektedir.

Peki, deneyiminizin maaşınız üzerinde gerçekten ne kadar etkisi var? Tecrübeli bir veri madenciliği analisti iseniz, tecrübesiz adaylardan yaklaşık %157 daha yüksek bir maaş alacaksınız. Orta seviye deneyim sahipleri, daha az deneyime sahip diğerlerine göre %45 daha fazla kazanabilirler.

Kaynak

Becerilere Göre Veri Madenciliği Analisti Maaşı

Kaynak

Sertifikanız sırasında size öğretilmeyen herhangi bir ek beceri, daha yüksek bir maaşa katkıda bulunabilir. Veri analizi konusunda yetenekliyseniz, yılda yaklaşık 4.32.000 kazanabilirsiniz. SQL ile çalışabiliyorsanız, yılda yaklaşık 4.92.000 maaş alabilirsiniz. İstatistiksel analizde yeterlilik de ek bir avantajdır.

Bu beceri ile yılda yaklaşık 4,80,000 kazanabilirsiniz. Microsoft Excel bilgisi ile yıllık maaşınız 3,89,000 civarında olacaktır. Bunların en popüleri veri analizidir ve bunu Microsoft Excel ve SQL izlemektedir. İstatistiksel analiz en az popüler olanıdır. Ancak, tüm bu beceriler size piyasa oranından daha az ödeme yapar.

Kaynak

Veri Analistleri için Popüler Beceriler

Veri analizi

₹432.282

Microsoft Excel

₹389.142

SQL

₹492.055

Microsoft Office

₹357.379

İstatistiksel analiz

₹480,402

Şimdi daha fazla kazanmanıza yardımcı olabilecek birkaç beceriye bakalım. Veri modelleme konusunda yetenekliyseniz, bu beceriye sahip olmayan diğer veri madenciliği analistlerinden %15 daha fazla kazanabilirsiniz. Tableau Yazılımının nasıl çalıştığını biliyorsanız, diğerlerinden %3 daha fazla kazanabilirsiniz. Benzer şekilde, büyük veri analitiği ve R programlama dili gibi beceriler, maaşınıza %1 daha fazla katkıda bulunmanıza yardımcı olabilir.

Kaynak

Lokasyona Göre Veri Madenciliği Analisti Maaşı

Kaynak

Bu bölümde, bir veri madenciliği analisti olarak konumunuzun maaşınız üzerinde yapabileceği farka bir göz atacağız. Veri madenciliği analistlerine diğer konumlardan daha yüksek ücret ödeyen belirli konumlar vardır. Bunların dışında Yeni Delhi en üst sırada yer alıyor. National Capital, veri madenciliği analistlerine diğer şehirlerden %21 daha yüksek maaş ödüyor. Chennai ve Bangaluru, %3 ve %2 daha yüksek maaşlarla ilk üç sırayı alıyor. Şimdi Mumbai, veri madenciliği analistlerine daha düşük maaş ödeyen konumların başında geliyor. Ortalamadan %10 daha düşük maaş ödüyor. Haydarabad %9 ile çok geride değil. Bu listedeki diğer isimler arasında Pune (%7) ve Gurgaon (%4) bulunmaktadır.

Şimdi birkaç ilgili iş maaşına bir göz atalım. Bir yazılım mühendisi, deneyime, konuma ve işverene bağlı olarak yılda yaklaşık 2,56.000-1.000.000 kazanır. Bir veri bilimciye yıllık 3.42.000-2.000.000 aralığında ödeme yapılır. Bir iş analistine yılda yaklaşık 2.78.000-1.000.000 arasında bir maaş ödenmektedir. Bir BT danışmanı, yılda yaklaşık 3,90,000-2.000.000 arasında bir ücret alır.

Kaynak

Veri Madenciliği Analisti kimdir?

İşletmeler, farklı kaynaklardan günlük olarak büyük miktarda veri alır. Tüm bu veriler, stratejilerini ve iş süreçlerini optimize etmek için kullanırlarsa, onlar için harikalar yaratabilir. İşte bu noktada bir veri madenciliği analisti devreye giriyor. Bu profesyonel, işletmelerin bu devasa verilerden değerli bilgiler elde etmesine yardımcı olur. Bir veri analisti, müşteriler, şirket performansı ve ürünlerle ilgili veriler üzerinde çalışmak zorundadır. İş, bir şirketin karar vericilerinin doğru zamanda doğru çağrıları yapmasına yardımcı olabilecek göstergeler bulmaktır.

Veri analisti, işletmelere pazar stratejilerini, müşteri ihtiyaçlarına göre ortaya koymaları gereken ürünü ve üretim sürecinin geçirmesi gereken iyileştirmeleri belirlemek için kullanabilecekleri değerli bilgiler sunar.

Veri madenciliği analistlerinin üç veri biçimine erişimi vardır: meta veriler, işlem verileri ve operasyonel olmayan veriler. Operasyonel olmayan veriler, çoğunlukla belirli bir işletme için değerli bilgiler elde etmek için üzerinde çalışılabilecek endüstri tahminleridir. İşlem verileri, satışlardan, envanterden, işletme maliyetlerinden, müşteri ziyaretlerinden ve diğer alanlardan düzenli olarak gelen tüm verileri içerir.

Meta veriler, diğer veri biçimlerini depolayan veritabanıyla çalışmayı içerir. Veri madenciliği analistlerinin tüm bu veri biçimleriyle rahatça çalışması ve bu veri biçimlerinin madenciliğinin işverenlerine nasıl yardımcı olabileceğini bilmesi gerekir. Şimdi Hindistan'daki veri madenciliği analisti maaşını tartışalım.

Veri Madenciliği Analisti ne iş yapar?

İşte bir veri madenciliği analistinin yerine getirmesi gereken birkaç sorumluluk:

• Verileri veritabanlarında yönetin ve saklayın
• Kalıpları, eğilimleri, anlamları ve özetleri belirlemek için farklı kaynaklardan veri toplayın
• Verilerin analizi yoluyla bir işletmenin geçmişteki başarısının veya başarısızlığının ardındaki nedenleri öğrenin
• Bir işletme veya sektör için gelecekteki eğilimleri tahmin edin
• Eyleme geçirilebilir iş içgörüleri elde edin
• İşletmelerin iyileştirmeler yapmak için yeni pazarlar ve teknikler bulmalarına yardımcı olun

Veri Madenciliği Analisti Olmak İçin Gerekli Beceriler

• Bir veri madenciliği analisti olarak, kişilerarası, teknolojik ve iş becerilerinin bir kombinasyonuna sahip olmanız gerekecektir. Sahip olmanız gereken teknik becerilerden bazıları, farklı işletim sistemleriyle çalışma deneyimi, diğerleri arasında Hadoop, SQL, SAS ve NoSQL gibi veri analizi araçları hakkında çalışma bilgisi ve Python, Java dahil bir programlama dilinde yeterlilik, ve Perl.
• Bir veri analistinin, iş verilerinde buldukları kalıpları belirlemek ve kullanmak için işletmelerin nasıl çalıştığını bilmesi gerekir. Bir veri analistinin başarılı olması için işverenlerinin iş modeli ve gelecekteki hedefleri hakkında net bir fikre sahip olmaları gerekir. Sektördeki en iyi uygulamalar ve trendler hakkında bilgi de çok önemlidir.
• Veri madenciliği analistlerinin sahip olması gereken bir diğer önemli beceri, teknik bulgularını teknik olmayan meslektaşlarının bile kolayca anlayabileceği şekilde sunma becerisidir.

Yetenekli bir veri madenciliği analistiyseniz, şu anda dünyanın en çok aranan profesyonellerinden birisiniz. Veri madenciliği analistlerine olan talep her geçen gün artıyor, ancak tüm bu açık pozisyonları doldurmak için yeterli kalifiye ve deneyimli insan yok. Bir kariyer seçimi yapmayı düşünüyorsanız veya kariyer değiştirmeyi planlıyorsanız, kesinlikle veri madenciliği alanında bir kariyer düşünmelisiniz.

Alanında yetenekli profesyonellerin sınırlı mevcudiyeti, dalmaya istekli olanlar için kılık değiştirmiş bir nimet olabilir. Veri madenciliği analistleri iyi bir maaşın yanı sıra birçok başka avantajın da tadını çıkardığı için Hindistan'da veri madenciliği maaşı konusunda endişelenmenize gerek yok.

Ayrıca Okuyun: Hindistan'da Veri Analisti Maaşı

Çözüm

Giderek daha fazla işletme verimsizlikleri sınırlamalarına, satışları artırmalarına ve bu teknolojik olarak gelişmiş dünyada rekabet etmelerine yardımcı olacak verilere baktığından, veri madenciliği analistlerine olan talep önümüzdeki gelecekte önemli ölçüde artacaktır. Veri madenciliği analistlerinin konumu önümüzdeki yıllarda daha fazla değerlenecek.

Veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için oluşturulmuş ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, uygulamalı uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk, 1 Endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.