2022'de Hindistan'da Makine Öğrenimi Maaşı [Yeni Başlayanlar ve Deneyimliler İçin]

Hindistan'da Makine Öğrenimi Maaşının aralığının ne olduğunu merak ediyor musunuz?

"ABD'deki En İyi İşler: 2019" başlıklı bir raporda Indeed, bir Makine Öğrenimi Mühendisinin işinin son derece umut verici bir pozisyon haline geldiğini savunuyor - %344'lük bir büyüme ve ortalama 146.085 ABD Doları maaş tabanı kaydediyor. .

Kaynak

Gördüğünüz gibi, Indeed'in raporunda listelenen 25 işten 9'u teknoloji ile ilgili alanlardan. Teknoloji rolleri, özellikle Veri Bilimi, AI ve ML'deki roller, endüstrinin çeşitli paralellerinde önem kazandığından bu şaşırtıcı değil. Bu nedenle, şirketler Hindistan'da artan Makine Öğrenimi maaşı sunmaktan çekinmiyorlar.

Bu nedenle, gerekli becerilere sahipseniz ve kendinizi güncel tutmaya hazırsanız, Makine Öğrenimi Mühendisi olarak kariyerinizin ilerlemeye devam etmesi beklenir. Bu çizgi, özellikle Hindistan'daki bir Makine Öğrenimi Maaşının doğrudan veya dolaylı olarak ne kadar yetenekli ve güncel olduklarına bağlı olduğunu düşündüğümüzde geçerlidir.

Gartner'ın yakın tarihli bir raporu, 2020 yılına kadar yapay zekadaki hızlı büyümenin Makine Öğreniminde yaklaşık 2,3 milyon iş ilanına yol açacağını belirtiyor.

Bunun, içinizde bir Makine Öğrenimi Mühendisi olma isteğini ateşlediğinden eminiz! Makine Öğrenimi Mühendisinin tam olarak kim olduğuna ve Hindistan'da tipik bir Makine Öğrenimi maaşının ne olduğuna bir göz atalım.

Makine Öğrenimi Nedir?

SAS'a göre, “Makine öğrenimi, analitik model oluşturmayı otomatikleştiren bir veri analizi yöntemidir. Sistemlerin verilerden öğrenebileceği, kalıpları tanımlayabileceği ve minimum insan müdahalesi ile kararlar alabileceği fikrine dayanan bir yapay zeka dalıdır.”

Makine öğrenmesi terimi yeni yeni gündeme gelse de makine öğrenmesi kavramı çok eski zamanlardan beri varlığını sürdürüyor, bunun en eski örneği Alan Turing'in II. Dünya Savaşı sırasında geliştirdiği Enigma makinesi. Günümüzde makine öğrenimi, hayatımızdaki sıradan şeylerden Büyük Veri içeren daha karmaşık hesaplamalara kadar neredeyse her yerdedir. Örneğin, Google'ın sürücüsüz arabası ve Netflix, Amazon ve Spotify gibi sitelerdeki kişiselleştirilmiş önerilerin tümü, Makine Öğreniminin sonuçlarıdır. Talep nedeniyle, Hindistan'daki makine öğrenimi maaşı en yüksek maaşlardan biridir.

Günümüz Dünyasında Makine Öğrenimi Neden Önemli?

Makine öğreniminin ne olduğundan sonra sıradaki önemli soru geliyor: “Makine öğreniminin önemi nedir?”

Makine öğreniminin ana odak noktası, büyük miktarlardaki veri rezervlerini inceleyerek kuruluşların genel işlevlerini, üretkenliklerini ve karar verme süreçlerini geliştirmelerine yardımcı olmaktır. Makineler algoritmalar aracılığıyla öğrenmeye başladıkça, işletmelerin insan müdahalesine ihtiyaç duymadan daha iyi kararlar almalarına yardımcı olabilecek verilerdeki bu tür kalıpları çözmelerine yardımcı olacaktır. Bu ön avantajın yanı sıra, makine öğrenimi aşağıdaki avantajlara sahiptir:

1. Zamanında Analiz ve Değerlendirme

ML algoritmaları, müşteri geri bildirimi ve etkileşimi gibi büyük miktarda veriyi eleyerek, kuruluş stratejilerinizi zamanında analiz etmenize ve değerlendirmenize yardımcı olabilir. Birden fazla veri kaynağına göz atarak bir iş modeli oluşturduğunuzda, ilgili değişkenleri görme şansınız olur.

2. Hızlı İşleme Yoluyla Gerçek Zamanlı Tahminler Mümkün

ML algoritmalarının en etkileyici özelliklerinden biri, süper hızlı olmaları ve bunun sonucunda birden çok kaynaktan veri işlemenin hızlı bir şekilde gerçekleşmesidir. Bu da, işletmeler için çok faydalı olabilecek gerçek zamanlı tahminler yapılmasına yardımcı olur. Örneğin,

• Kayıp analizi – Markanızı terk etmesi muhtemel müşteri segmentlerini tanımlamayı içerir.
• Müşteri adayları ve dönüşüm – ML algoritmaları, çeşitli müşteri segmentlerinin satın alma ve harcama kalıplarına ilişkin içgörüler sağlar ve böylece işletmelerin kayıpları en aza indirebilecek ve karları güçlendirebilecek stratejiler geliştirmesine olanak tanır.
• Müşteriyi elde tutma – ML algoritmaları, müşteri edinme politikalarınızdaki ve pazarlama kampanyalarınızdaki biriktirme listelerini belirlemenize yardımcı olabilir. Bu tür bilgilerle, müşteri tabanınızı korumak için iş stratejilerinizi ayarlayabilir ve genel müşteri deneyimini iyileştirebilirsiniz.

3. Dönüşen Endüstriler

Makine öğrenimi, gerçek zamanlı olarak değerli bilgiler sağlama yeteneğiyle endüstrileri dönüştürmeye başladı bile. Finans ve sigorta şirketleri, büyük veri kümeleri içindeki anlamlı kalıpları belirlemek, sahtekarlığı önlemek ve çeşitli müşteri segmentleri için özelleştirilmiş finansal planlar sağlamak için ML teknolojilerinden yararlanıyor. Sağlık hizmetlerinde, ML teknolojisiyle desteklenen giyilebilir cihazlar ve fitness sensörleri, bireylerin sağlıklarının sorumluluğunu almasına olanak tanıyor ve sonuç olarak sağlık profesyonelleri üzerindeki baskıyı en aza indiriyor. Bu nedenle, makine öğrenimi mühendisleri için bolca fırsat var ve işlerinin vazgeçilmez doğası, Hindistan'da makine öğrenimi maaşının oldukça yüksek olmasını sağlıyor.

Makine Öğrenimi Mühendisi ne iş yapar?

Bir Makine Öğrenimi Mühendisinin işi, her iki rolün de çok büyük miktarda veriyle çalışmayı içermesi bakımından bir Veri Bilimcisininkine oldukça benzer. Bu nedenle, hem Makine Öğrenimi Mühendisleri hem de Veri Bilimcileri mükemmel veri yönetimi becerilerine sahip olmalıdır. Ancak, bu iki rolün paylaştığı benzerlik budur.

Veri Bilimcileri, esas olarak, veri odaklı karar verme yoluyla iş büyümesini yönlendirmek için değerli bilgiler üretmekle ilgilenir. Buna karşılık, Makine Öğrenimi Mühendisleri, tahmine dayalı model otomasyonu için kendi kendine çalışan yazılımlar tasarlamaya odaklanır.

Genellikle, Makine Öğrenimi Mühendisleri, Veri Bilimcileri ile yakın işbirliği içinde çalışır. Veri Bilimcileri, büyük veri kümelerinden anlamlı içgörüler çıkarırken ve bilgileri iş paydaşlarına iletirken, Makine Öğrenimi Mühendisleri, Veri Bilimcileri tarafından kullanılan modellerin daha doğru sonuçlar üretmek için çok büyük miktarlarda gerçek zamanlı veri alabilmesini sağlar.

Bir Makine Öğrenimi Mühendisinin Sorumlulukları

• Veri bilimi prototiplerini incelemek ve dönüştürmek.
• Makine Öğrenimi sistemleri ve şemaları tasarlamak ve geliştirmek.
• Test sonuçlarını kullanarak istatistiksel analiz yapmak ve modellere ince ayar yapmak.
• Eğitim amacıyla çevrimiçi olarak mevcut veri kümelerini bulmak için.
• Makine öğrenimi sistemlerini ve modellerini gerektiği şekilde eğitmek ve yeniden eğitmek.
• Mevcut ML çerçevelerini ve kitaplıklarını genişletmek ve zenginleştirmek.
• Müşteri/müşteri gereksinimlerine göre Makine Öğrenimi uygulamaları geliştirmek.
• Uygun ML algoritmalarını ve araçlarını araştırmak, denemek ve uygulamak.
• ML algoritmalarının problem çözme yeteneklerini ve kullanım durumlarını analiz etmek ve başarı olasılıklarına göre sıralamak.
• Daha iyi anlamak için verileri keşfetmek ve görselleştirmek ve gerçek dünya senaryolarında dağıtırken model performansını etkileyebilecek veri dağıtımındaki farklılıkları belirlemek.

Makine Öğrenimi Öğrenmek için Gerekli Beceriler

Artık neden makine öğrenimi alanında bir kariyer seçmeniz gerektiğini bildiğinize ve belki de bir karar verdiğinize göre, bu fırsattan en iyi şekilde yararlanmak için ihtiyacınız olan birkaç önemli beceriyi size anlatalım.

Bir makine öğrenimi mühendisi olarak kariyerinizi geliştirmek ve Hindistan'da mümkün olan en yüksek makine öğrenimi maaşını kazanmak için, kendinizi aşağıdakilerle güncellemeniz gerekir:

• İstatistik ve olasılık: Algoritma anlayışınız, teori bilginizle çok ilgili. Diğer modellerin yanı sıra Hidden Markov modelleri, Naive Bayes ve Gauss Karışımı harika örneklerdir. İstatistik ve olasılık konusunda iyi değilseniz, bu algoritmaları anlamakta çok zorlanacaksınız.
• Veri değerlendirme ve modelleme: ML ile tahmin sürecinin verimliliğini sağlamanın önemli bir parçası, farklı modellerin etkinliğini düzenli aralıklarla değerlendirmektir. Belirli bir modelin hatasını veya doğruluğunu ölçmek için regresyon ve sınıflandırma gibi farklı yöntemler kullanabilirsiniz. Bununla birlikte gitmek için bir değerlendirme stratejisine de ihtiyacınız var.
• ML algoritmaları: Farklı makine öğrenme algoritmalarının nasıl çalıştığını ve belirli bir duruma hangi algoritmanın uyduğunu bilmek çok önemlidir. Kısmi diferansiyel denklemler, gradyan inişi, ikinci dereceden programlama, dışbükey optimizasyon ve diğerleri gibi konularda bir anlayış geliştirmeniz gerekir.
• Programlama dilleri: Makine öğreniminde bir kariyer için Java, R, Python ve C++ gibi farklı programlama dillerinde de yetenekli olmanız gerekir. Bu diller, makine öğrenimi projenizin farklı aşamalarında size yardımcı olacaktır.
• Sinyal işleme teknikleri: Özellik çıkarma, makine öğrenmesi için çok önemlidir. Diğerlerinin yanı sıra bandletler, şeritler, konturlar ve eğriler dahil olmak üzere birkaç gelişmiş sinyal işleme algoritması ile çalışmanız gerekebilir. Makine öğrenimi için gerekli beceri kümeleri hakkında daha fazla bilgi edinin.

Hindistan'da Makine Öğrenimi Maaşı

Makine Öğrenimi için talep yüksektir ancak şirketler, bireylerin doğru becerilere sahip olmasını gerektirir. Bu mühendislere olan talep her zaman yüksektir. Liste sonsuz. Hindistan'da makine öğrenimi maaşının oldukça yüksek olmasının başlıca nedeni budur. Sürekli artan talep. Ek olarak, deneyim ne kadar iyi olursa, maaş da o kadar yüksek olur. Payscale'e göre Hindistan'daki ortalama makine öğrenimi maaşı yaklaşık Rs'dir. İkramiyeler ve kar paylaşımı dahil yılda 686.281.

Kaynak

Hindistan'da Makine Öğrenimi Maaşını Etkileyen Faktörler

Hindistan'da Makine Öğrenimi Maaşını etkileyen dört ana faktör şunlardır:

• Şirket – Çalıştığınız şirket, alacağınız maaş üzerinde doğrudan bir etkiye sahip olacaktır.
• Deneyim – Ne kadar fazla deneyime sahipseniz, engelleri anlama ve hatalar için hızlı çözümler sunma becerisi o kadar iyi olur. Deneyim ve şirket kombinasyonu, bir marka yaratmaya yardımcı olan maaşlar ve pozisyonlar alacaktır.
• Konum – Önümüzdeki yıllarda konum, beklediğiniz maaşta daha küçük bir rol oynayacak şekilde ayarlandı. Ancak, o zaman bile, konum, olası bir işverenden isteyebileceğiniz ve alabileceğiniz maaş üzerinde bir etkiye sahip olmaya devam edecektir.
• Beceri – Sahip olduğunuz önemli beceriler, anlama yeteneğiniz o kadar iyidir. Konum, Hindistan'da makine öğrenimi maaşına karar vermede hayati bir rol oynayacak şekilde ayarlanmıştır.

Kariyerinizi hızlandırmak için Dünyanın En İyi Üniversiteleri - Yüksek Lisanslar, Yönetici Yüksek Lisans Programları ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında İleri Düzey Sertifika Programından çevrimiçi En İyi Yapay Zeka Kursuna katılın .

Hindistan'da Makine Öğrenimi Maaşı: Şirkete Göre

Kabul edilen bir gerçektir, marka veya şirket ne kadar büyükse, bireyin bekleyebileceği maaş o kadar yüksek olur. En yüksek ücretli paketlerden bazılarına bakalım - Tata Consultancy Services Limited, Rs hakkında teklifler. Maaş olarak yıllık 4.42.000. Onu 20.000.000 Rs ile Intel Corporation takip ediyor.

Kaynak

Hindistan'da Makine Öğrenimi Maaşı: Deneyime Göre B

Ne kadar çok deneyime sahip olursanız, ödeme paketiniz o kadar yüksek olur. Dolayısıyla, yeni başlayan biriyseniz ve sektöre yeni girdiyseniz, umutlarınızı buna göre ayarlamanız gerekecektir. Öyleyse, çantanızda kaç yıllık deneyime sahip olduğunuza bağlı olarak Hindistan'daki makine öğrenimi maaşını parçalayalım -

Hindistan'da bir makine öğrenimi maaşının deneyime göre nasıl değiştiğini görelim.

Kaynak

Hindistan'da Giriş Seviyesi Makine Öğrenimi Maaşı

Hindistan'da ortalama giriş seviyesi makine öğrenimi maaşı 501,058 ₹'dir.

Hindistan'da Orta Düzey Makine Öğrenimi Maaşı

Hindistan'da ortalama orta düzey makine öğrenimi maaşı 1.142.459 yen.

Hindistan'da Deneyimli Makine Öğrenimi Maaşı

Hindistan'da ortalama deneyimli makine Öğrenim maaşı 1.999.619 yen'dir.

Hindistan'da Makine Öğrenimi Maaşı: Yere Göre

Covid-19 gelecekte konumun maaşlar üzerindeki etkisini azaltabilecek olsa da, şu anda konum, Hindistan'da makine öğrenimi maaşını belirlemede çok önemli bir faktör oynuyor. Hindistan'ın Silikon Vadisi, Bangalore en yüksek maaşları sunuyor ve şehirde Makine öğrenimi diğer şehirlerdeki emsallerinden yaklaşık %21 daha fazla kazanıyor. Karşılaştırma ulusal ortalamaya göre yapılır. Silikon Vadisi unvanı için yarışan diğer şehir Chennai, ulusal ortalamanın %5 altında maaşlar sunuyor.

Kaynak

Hindistan'da Makine Öğrenimi Maaşı: Becerilere Dayalı

Hindistan'da makine öğrenimi maaşının beceri seti ile nasıl arttığını tartışalım. Daha önce de belirttiğimiz gibi, makine öğrenimi mühendisleri için oldukça rekabetçi bir pazarda en iyi ücretli işleri elde etmek için etkileyici bir dizi beceriye sahip olmalısınız. Bazı beceriler size daha yüksek bir maaş kazandırır. Bu nedenle, bu becerilere yatırım yapmaya çalışın.

1. Makine Öğrenimi – ₹706.169
2. Python – ₹612.684
3. Derin Öğrenme – ₹754,250
4. Doğal Dil İşleme(NLP) – ₹697.670
5. Bilgisayarla Görme - ₹736,976

Kaynak

Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme, size Hindistan'daki ortalama makine öğrenimi maaşından daha fazlasını getireceğinden emin. Popülerlik tepkisi açısından da bu iki beceri en üst sırada yer aldı.

Diğer Ülkelerde Makine Öğrenimi Maaşı

ABD'de Makine Öğrenimi maaşı: 111.297 dolar.

Kaynak

İngiltere'de Makine Öğrenimi maaşı: 50.296 £.

Kaynak

Makine Öğrenimi İş Rolleri

1. Makine Öğrenimi Mühendisi

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi, disiplinler ve teknolojiler arasında uygulanan bir dizi uygulama için yalnızca şemsiye terimlerdir. Ayrıca robotik, veri analitiği, web geliştirme, sohbet robotları geliştirme, akıllı uygulama geliştirme ve çok daha fazlasını içerir.

2017'nin sonlarından bu yana, AI ve ML ülkeyi fırtınaya aldı. OpenCV , PyTorch ve TensorFlow gibi çerçeveler günümüzün AI/ML meraklıları için moda sözcükler haline geldi.

Bir Makine Öğrenimi Mühendisinin Sorumlulukları

• Veri bilimi prototiplerini incelemek ve dönüştürmek.
• Makine Öğrenimi sistemleri ve şemaları tasarlamak ve geliştirmek.
• Test sonuçlarını kullanarak istatistiksel analiz yapmak ve modellere ince ayar yapmak.
• Eğitim amacıyla çevrimiçi olarak mevcut veri kümelerini bulmak için.
• Makine öğrenimi sistemlerini ve modellerini gerektiği şekilde eğitmek ve yeniden eğitmek.
• Mevcut ML çerçevelerini ve kitaplıklarını genişletmek ve zenginleştirmek.
• Müşteri/müşteri gereksinimlerine göre Makine Öğrenimi uygulamaları geliştirmek.
• Uygun ML algoritmalarını ve araçlarını araştırmak, denemek ve uygulamak.
• ML algoritmalarının problem çözme yeteneklerini ve kullanım durumlarını analiz etmek ve başarı olasılıklarına göre sıralamak.

Hindistan'da bir Makine Öğrenimi Mühendisinin Maaşı

Bir makine öğrenimi mühendisinin yıllık ortalama maaşı ₹671.548'dir. 1 yıldan az deneyime sahip makine öğrenimi mühendisleri, Hindistan'daki en yüksek giriş seviyesi maaşlarından biri olan yılda yaklaşık 500.000 yen kazanıyor. Erken seviye makine öğrenimi mühendisleri, beceri setlerine, konumlarına ve taleplerine bağlı olarak, açıkçası yıllık ₹672.106 ücret almaktadır.

Orta seviye bir mühendisin ortalama maaşı yıllık 1.173.074 ₹'dir. Bunun harika olduğunu düşünüyorlarsa, yılda 2 milyon rupiden fazla kazandıkları için üst düzey mühendislerin (10 yıldan fazla deneyim) maaşını ilham verici bulacaksınız.

Kaynak

2. Veri Bilimcisi

Veri bilimi temel olarak programlama yoluyla uygulanan istatistiklerdir. Python, R'nin yanı sıra, verileri genel ve özel gereksinimlere göre ayırma konusundaki azmini de göstermiştir. Hindistan söz konusu olduğunda, veri bilimi için Python programcıları hem yazılım geliştiricilerden hem de DevOps programcılarından daha fazla kazanıyor. Bunun nedeni, şirketlerin pazar ve müşteri bilgilerini toplamak için verilere ihtiyaç duyması nedeniyle veri toplama, veri temizleme ve işlemenin günümüzde çok yaygın hale gelmesidir.

Bu, NumPy ve Pandas gibi kitaplıklar aracılığıyla verilerin toplanması ve işlenmesi konusunda özel olarak eğitilmiş bir dizi Python programcısı gerektirir. Veri bilimcileri Delhi-NCR ve Mumbai gibi büyük metropollerde ve Pune ve Bangalore gibi gelişmekte olan şehirlerde yüksek talep görüyor.

Veri Bilimcilerinin Sorumlulukları

• Çok miktarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri toplama ve bunları eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürme.
• Kuruluşların büyümesini sağlamak için en önemli potansiyele sahip veri analizi çözümlerini belirlemek.
• Verileri analiz etmek için metin analitiği, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi analitik teknikleri kullanmak, böylece gizli kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarmak.
• Karmaşık iş sorunlarını çözmek için veriye dayalı yaklaşımı teşvik etmek.
• Veri doğruluğunu ve etkinliğini optimize etmek için verileri temizleme ve doğrulama.
• Tüm verimli gözlem ve bulguların veri görselleştirme yoluyla şirket paydaşlarına iletilmesi.

Hindistan'da Veri Bilimcileri Maaş Aralığı

Ortalama veri bilimcisinin maaşı ₹708.012'dir . Giriş seviyesindeki bir veri bilimcisi, bir yıldan az deneyime sahip olarak yılda yaklaşık 500.000 ₹ kazanabilir. 1 ila 4 yıllık deneyime sahip erken düzey veri bilimcileri yılda yaklaşık 610.811 yen alıyor.

Hindistan'da 5 ila 9 yıllık deneyime sahip orta düzey bir veri bilimcisi yılda ₹1.004.082 kazanıyor. Deneyiminiz ve becerileriniz arttıkça, Hindistan'da yılda yaklaşık 1.700.000 ₹'den fazla olan kıdemli veri bilimcileri olarak kazancınız çarpıcı biçimde artıyor!

Kaynak

3. Veri Mühendisleri

Bir Veri Mühendisinin birincil işi, verileri Veri Bilimcileri tarafından kullanılabilecek biçimlere dönüştürmek için güvenilir bir altyapı tasarlamak ve mühendisliğini yapmaktır. Veri Mühendisleri, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri kullanılabilir biçimlere dönüştürmek için ölçeklenebilir boru hatları oluşturmanın yanı sıra, büyük veri kümelerinde anlamlı eğilimleri de belirlemelidir. Temel olarak, Veri Mühendisleri, ham verileri analitik veya operasyonel kullanımlar için daha kullanışlı hale getirmek ve hazırlamak için çalışır. Veri mühendisleri hakkında birçok efsane var ve bunların çoğu gerçeklikten uzak.

Bir kuruluşta, bir Veri Mühendisinin konumu, bir Veri Bilimcisininki kadar hayatidir. Veri Mühendislerinin ilgi odağı olmaktan uzak durmalarının tek nedeni, analizin nihai ürünüyle doğrudan bir bağlantılarının olmamasıdır.

Veri Mühendislerinin Sorumlulukları

• Birden çok kaynaktan toplanan verileri entegre edin, birleştirin ve temizleyin.
• Veri Bilimcileri tarafından manipülasyon ve tahmine dayalı/kuralcı modelleme için ham verileri hazırlayın.
• SQL, AWS ve diğer Büyük Veri teknolojilerini kullanarak farklı kaynaklardan verilerin optimum şekilde çıkarılması, dönüştürülmesi ve yüklenmesi için gerekli altyapıyı geliştirin.
• Veri ardışık düzenleri oluşturmak için gelişmiş analitik programları, makine öğrenimi algoritmaları ve istatistiksel teknikler dağıtın.
• İşlevsel ve işlevsel olmayan iş gereksinimlerini karşılamak için geniş ve karmaşık veri kümelerini bir araya getirin.
• Veri güvenilirliğini, verimliliğini ve kalitesini artırmak için yenilikçi yollar belirleyin ve geliştirin.
• Veri mimarileri geliştirin, oluşturun, test edin ve bakımını yapın.

Veri Mühendisi olmak için gerekli beceriler

• Aktif proje yönetimi ve organizasyon becerileri.
• Büyük, yapılandırılmamış veri kümelerini işlemek ve bunlarla çalışmak için güçlü analitik beceriler.
• Python, Java, C++, Scala, Ruby vb. dahil olmak üzere trend olan dillerde güçlü programlama yeteneği.
• İlişkisel veritabanlarıyla çalışma deneyiminin yanı sıra ileri düzeyde SQL çalışma bilgisi.
• Çok çeşitli veritabanlarıyla çalışma becerisi.

Hindistan'da Veri Mühendisi Maaş Aralığı

Glassdoor'a göre, Hindistan'daki ortalama Veri Mühendisi maaşı 8,56,643 Rs. Ancak elbette Veri Mühendisi maaşı, şirket büyüklüğü ve itibarı, coğrafi konum, eğitim nitelikleri, iş pozisyonu ve iş deneyimi gibi çeşitli faktörlere bağlıdır. Amazon, Airbnb, Spotify, Netflix, IBM, Accenture, Deloitte ve Capgemini gibi Büyük Veri endüstrisindeki tanınmış şirketler ve büyük oyuncular, genellikle Veri Mühendislerine yüksek ücret öderler. Ayrıca, Big Data'daki geçmiş iş deneyiminiz ne kadar fazlaysa, piyasa değeriniz de o kadar yüksek olacaktır.

Küresel arz-talep paradoksuna (Veri Mühendislerine olan talep, arzlarını fazlasıyla aşıyor) rağmen, Veri Mühendislerinin kariyer beklentisi Hindistan'da umut verici görünüyor. Analytics India Magazine raporuna göre,

“BT firmaları olumsuz bir eğilim gösterirken, şirketler arasında veri mühendisliği uzmanlarına olan talep arttı ve bu da maaş yapılarında önemli bir artışa neden oldu. Analitik becerilerdeki maaşlar, gelişmiş analitik rolleri ve tahmine dayalı modelleme uzmanları diğer rollere kıyasla ilgi odağını yakaladı.”

Veri Mühendislerine gelince, erken kariyerlerinde (1-4 yıllık deneyim), Rs.7,37,257 LPA civarında herhangi bir yerde kazanıyorlar. Orta seviyeye geçtiklerinde (5-9 yıllık deneyim ile), bir Veri Mühendisinin maaşı 1,218,983 Rs LPA olur. 15 yılı aşkın iş tecrübesine sahip Veri Mühendisleri, Rs.1.579.282 LPA'dan fazlasını yapabilir.

Kaynak

Kaynak

4 . Veri Analisti

Veri Analistleri, sayıları, istatistikleri, rakamları herkesin anlaması için sade İngilizceye çeviren profesyonellerdir.

Koşullar göz önüne alındığında, işyerinde Veri Analistleri için her zaman artan bir kapsam vardır ve matematik, istatistik, bilgisayar bilimi veya iş geçmişlerinde güçlü bir yere sahip olanlar için mükemmel bir seçim olabilir. Bu pozisyon, veri kümelerinden ilgili içgörüleri çıkarmak ve bu fikirleri görselleştirmeler ve raporlar aracılığıyla kanalize etmek için veri madenciliği, SQL, Python vb. gibi dillerde akıcılığı içerir.

Veri Analisti Sorumlulukları

• Korelasyonları belirlemek ve farklı veri noktalarından değerli kalıpları keşfetmek için iş verilerini analiz etmek ve çıkarmak.
• Müşteri odaklı algoritma modelleriyle çalışmak ve bunları bireysel müşteri gereksinimlerine uyacak şekilde kişiselleştirmek.
• Pazarlama stratejileri ve performansları, müşteri zevkleri ve tercih kalıpları gibi iş konularına verilen yanıtları ortaya çıkarmak için özel modeller oluşturmak ve dağıtmak.
• Belirli iş sorunlarını çözmek için birden çok sistemden verileri eşlemek ve izlemek.
• Veri ambarından veri çıkarmak ve karmaşık iş sorunlarının yanıtlarını belirlemek için SQL sorguları yazmak.
• Tüketici veri araştırması ve analitiği yapmak için istatistiksel analiz yöntemlerini uygulamak.

Hindistan'da Veri Analisti Maaşı

Hindistan'daki bir veri analisti için, 1-4 yıllık deneyime sahip olmak, brüt kazancı (bahşiş, ikramiye ve fazla mesai ücreti dahil) 3.96.128 Rs'ye sahipken, 5-9 yıllık deneyime sahip kariyer ortası bir Veri Analisti bunu telafi edebilir. işyerinin organizasyonuna ve konumuna göre Rs 6,03,120'ye kadar. Ve sektörde veya 10 - 19 yıl arasında olan olgun ve deneyimli bir Veri Analisti iseniz, ortalama toplam 9,00,000 Rs tazminat kazanabilirsiniz.

Kaynak: Payscale

- Hindistan'daki analitik profesyonellerinin %78'i, giriş seviyelerinde 0 - 6 Lakh maaş aralığının altındadır, ancak Hindistan'da Veri Analizinde yeni başlayanların sayısında bir artış olduğundan, bu, olgunlaşmanın mükemmel bir göstergesidir. sanayi.

- 4 - 6 yıllık deneyimli maaşlar 8.7 Lakh'ta sabit kalıyor.

– 12 yıl veya daha fazla önemli deneyime sahip Kıdemli Veri Analisti için, geçen yıl maaşlarında %20'lik keskin bir artışa tanık oldu.

5. Yazılım Geliştirici/Mühendis (AI/ML)

AI/ML konusunda uzmanlaşmış Yazılım Geliştiricileri/Mühendisler, akıllı bilgisayar programlarının arkasındaki yaratıcı beyinlerdir. Ana işleri verimli ML algoritmaları ve uygulamaları geliştirmektir. Yazılım Geliştiricileri/Mühendisleri, AI/ML yazılım çözümlerini tasarlar, geliştirir ve kurar; belirli bilgisayar işlevleri oluşturmak; görselleştirme için ürün dokümantasyonu, akış şemaları, yerleşimler, diyagramlar, çizelgeler vb. hazırlamak; kod yaz ve test et; teknik özellikler oluşturun, sistemleri yükseltin ve bakımını yapın ve çok daha fazlasını yapın.

Gerekli beceriler : Yazılım Geliştiricileri/Mühendisleri (AI/ML), Python, Java, R, C, C++, Scala vb. dahil olmak üzere birden fazla programlama dilinde kodlama konusunda yetkin olmalıdır. İşletim sistemleri, veri yapıları hakkında iyi bir anlayışa sahip olmalıdırlar. diğer şeylerin yanı sıra veri mimarisi, bilgisayar mimarisi, veri analitiği, dağıtılmış işleme, yazılım testi ve hata ayıklama. Ayrıca, makine öğrenimi kavramları, algoritmaları, sistemleri ve araçları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olmalıdırlar.

Kaynak

Hindistan'daki Ortalama AI Yazılım Geliştiricisi Rs'dir. yılda 700.000

Kaynak

6. İnsan Merkezli Makine Öğrenimi Tasarımcısı

Machine Learning, insanlar merkezli makine öğrenimi algoritmaları tasarlamaya adanmış özel bir şubeye sahiptir. Bu nedenle, İnsan Merkezli Makine Öğrenimi adı. İnsan Merkezli Makine Öğrenimi Tasarımcıları, bilgi işleme ve örüntü tanıma yoluyla bireysel insanların tercihlerini ve davranış kalıplarını “öğrenebilen” akıllı sistemler oluşturmaktan sorumludur.

Bu sistemler, akla gelebilecek her kullanıcı senaryosunu hesaba katmak için minimum insan müdahalesi veya hatta hantal programlar gerektirir veya hiç gerektirmez. Netflix ve Amazon'un Öneri Motoru, İnsan Merkezli Makine Öğreniminin mükemmel bir örneğidir.

Gerekli beceriler : Herhangi bir Makine Öğrenimi kariyer yolunda olduğu gibi, İnsan Merkezli Makine Öğrenimi Tasarımcıları da çeşitli ML kavramları, algoritmaları ve bunların nasıl işledikleri hakkında derinlemesine bir anlayışa sahip olmalıdır. Ayrıca, kodlama yeterliliğinin yanı sıra Matematik ve İstatistik konusunda da iyi bir temele sahip olmalıdırlar.

7. NLP Bilim Adamı

Doğal dil işleme (NLP), makinelere doğal insan dillerini anlama becerisi kazandırmayı amaçlar. NLP Bilim Adamları, bir insan dilinin konuşma kalıplarını öğrenebilen ve ayrıca konuşulan kelimeleri diğer dillere çevirebilen makineler ve uygulamalar tasarlamaktan ve geliştirmekten öncelikle sorumludur. Buradaki amaç, makinelerin insan dillerini insanlar kadar doğal olarak anlamalarına yardımcı olmaktır. Grammarly ve Duolingo, NLP uygulamalarının iki mükemmel örneğidir.

Gerekli beceriler : NLP Bilim Adamlarının birincil işi, makinelere insan dillerinin nüanslarını nasıl anlayacaklarını öğretmek olduğundan, en az bir dilin sözdiziminde, yazımında ve dilbilgisinde (ne kadar çok, o kadar iyi) akıcı olmalıdır. Ayrıca, temel düzeyde makine öğrenimi becerilerine sahip olmalıdırlar.

Hindistan'da NLP için Maaş:

Hindistan'da beceri için ortalama maaş: Rs. yılda 919.108.

Kaynak

8. Analitik Direktörü

Analitik Direktörü, Veri Analitiği ve Veri Ambarı departmanlarının denetlenmesinden sorumludur. Ayrıca, Analitik Direktörü, şirketin misyon ve vizyonunu desteklemek için Veri Analitiği ve İş Zekası'nın yönetimini, geliştirilmesini ve entegrasyonunu düzenler.

Hindistan'daki Ortalama Analiz Maaşı Direktörü Rs'dir. 3.719.375.

Kaynak

9. Baş Veri Bilimcisi

Bir Baş Veri Bilimcisi, tüm Veri Bilimi ekibini denetlemek ve yönetmekle görevlidir. Analitik modellerin geliştirme sürecinde onlara rehberlik eder ve aynı zamanda proje planlarının geliştirilmesinin arkasındaki lider sestir. Temel Veri Bilimcileri, karmaşık problemleri çözme becerisinin yanı sıra güçlü istatistiksel analiz becerilerine sahip olmalıdır.

Hindistan'daki Ortalama Temel Veri Bilimcisi Maaşı Rs'dir. 3.719.375.

Kaynak

10. Bilgisayarla Görme Mühendisi

Bilgisayarla Görme Mühendisleri, çeşitli gerçek dünya sorunlarına çözümler bulmak için büyük miktarda veri üzerinde bilgisayarlı görme araştırma tekniklerini uygular. Yeni gömülü mimariler geliştirmek ve uygulamak için diğer ekiplerle yakın işbirliği içinde çalışırlar. Ayrıca, Bilgisayarla Görme Mühendisleri, makine öğrenimi sistemleri hakkında derinlemesine bilgi sahibidir.

Hindistan'da Bilgisayarlı vizyon mühendisinin maaşı:

Hindistan'daki bilgisayarlı görme mühendisinin Ortalama Maaşı yılda ₹512.820'dir.

Kaynak

11. Algoritma Mühendisi

Algoritma Mühendisleri bilgisayar/ML algoritmalarını tasarlar, analiz eder, uygular, optimize eder, profillendirir ve değerlendirir. Amaçları, Yazılım Mühendisliğinde algoritma teorisi ile algoritmaların pratik uygulamaları arasındaki boşluğu en aza indirmektir.

Hindistan'da bir algoritma mühendisi maaşının ortalama maaşı:

Kaynak

12. Bilgisayar Bilimcisi

Bilgisayar Bilimcilerinin birincil görevi, yeni teknolojiler, sistemler ve bilgisayar tabanlı çözümler geliştirmektir. Çalışmaları, AI, Robotik, Bilgi Teknolojisi ve Sanal Gerçeklik dahil olmak üzere çeşitli teknolojiler etrafında döner. Bilgisayar Programcıları, Bilgi Teknolojisi Uzmanları, Makine/Elektrik Mühendisleri vb. ile birlikte bir ekipte birlikte çalışırlar.

Hindistan'da bilgisayar bilimci maaşı:

Hindistan'da ortalama bilgisayar bilimci maaşı yıllık 1.892.000 Rs'dir.

Kaynak

Nasıl Makine Öğrenimi Mühendisi Olunur?

1. Adım: Python ve Yazılım becerilerinizi yükseltin

Üst düzey, kullanımı kolay bir dil olan Python, yapay zeka uzmanları, veri bilimciler ve makine öğrenimi mühendisleri için tercih edilen dildir.

Python'un sözdizimini öğrenmesi kolaydır ve tonlarca yerleşik kütüphaneye sahiptir.

Süper aşina olmak için bir diğer önemli şey de Github.

Python'u veri kümelerinde çalıştırmak için ihtiyaç duyacağınız araçlar hakkında fikir edinmek için bazı kitapları veya makaleleri okuyun.

2. Adım: Makine öğrenimi algoritmalarına bakın

Python'a aşina ve rahat olduktan sonra, makine öğrenimi algoritmalarına bakmaya başlayabilirsiniz. Modelleri kolaylıkla uygulayabilmeniz için her bir algoritmayla ilgili teoriyi okuduğunuzdan emin olun.

3. Adım: Mini projeler üzerinde çalışın

Artık Python ve makine öğrenimi alanlarına girişiniz tamamlandı (hem bireysel hem de birleşik olarak), tüm bu bilgileri alıp projelerde uygulamaya başlamanın zamanı geldi.

Adım 4: Hadoop ve Spark ile işleri bir sonraki seviyeye taşıyın

Hadoop ve Spark, Python kullanarak veri kümeleriyle çalışma konusunda biraz yeterlilik kazandıktan sonra ele almak isteyeceğiniz 2 sistemdir. Bu büyük veri çerçeveleri, terabayt ve petabayt ölçeğinde verilerle çalışmanıza olanak tanır.

Adım 5: TensorFlow'a geçin

Makine öğrenimi algoritmaları? Kontrol. Büyük veri çerçeveleri? Kontrol. Gelişmiş makine öğrenimi? TensorFlow ile çalışmaya başlayın.

Adım 6: Büyük Olun

Tüm yapı taşlarıyla çalıştıktan sonra, şimdi büyük veri kümeleriyle boğuşma ve önceki 5 adımda edindiğiniz tüm bilgileri uygulama zamanı.

7. Adım: Pratik yapmaya ve gelişmeye devam edin

Son adım, yukarıda belirtilen 6 adımı basitçe uygulamak ve tekrar etmektir. Artık kendi makine öğrenimi modellerinizi oluşturabileceğiniz bir noktadasınız. Şimdi bu becerileri geliştirme ve daha iyi olmaya devam etme zamanı.

Makine Öğrenimi Mühendislerine olan talep neden artıyor?

Son on yılda, Makine Öğrenimi Mühendislerine olan talep, Veri Bilimcilerine olan ihtiyacı bile aştı. 2017 LinkedIn ABD İş raporunda Machine Learning Engineer, beş yılda (2012-17) kaydedilen 9,8 kat büyüme ile en üst sırada yer aldı.

Kaynak

Küresel Makine Öğrenimi pazarına gelince, 2025 yılına kadar 39.986.7 milyon doları aşacağı ve 2017 ile 2025 arasında %49.7'lik bir CAGR'de büyüyeceği tahmin ediliyor. Bu istatistikler, makine öğrenimi pazarının benzeri görülmemiş bir hızla genişlediğini açıkça ortaya koyuyor. Artan rekabetin ışığında, şirketler piyasada sağlam bir şekilde yer almak için diğer Veri Bilimi uzmanlarıyla birlikte yetenekli ML Mühendislerini işe almak zorunda kalacaklar.

Makine Öğrenimi Kursunun Avantajları Nelerdir?

1. Daha İyi Kariyer Fırsatları ve Büyüme

TMR tarafından hazırlanan bir rapora göre, MLaaS'ın (Hizmet olarak Makine Öğrenimi) 2016'da yalnızca 1,07 milyar dolardan 2025'te 19,9 milyar dolara çıkacağı tahmin ediliyor. Bu, her ikisi de mutlak anlamda şaşırtıcı bir büyümedir. hem de yıldan yıla.

Makine öğrenimi, hem finansal hem de küresel ölçekte “önemli” olarak adlandırılabilecek her şeyle alay eder. Kariyerinizi başka bir düzeye taşımak istiyorsanız, Machine Learning bunu sizin için yapabilir. Kendinizi küresel ve çağdaş alaka düzeyi olan bir şeyin parçası yapacak bir şeye dahil etmek istiyorsanız, Makine Öğrenimi bunu sizin için de yapabilir.

2. Daha İyi Maaşlar

Bugünlerde en iyi makine öğrenimi mühendisleri, son derece popüler spor kişilikleri kadar maaş alıyor! Ve bu abartı değil! Glassdoor.co.in'e göre, ortalama makine öğrenimi mühendisi maaşı yılda 8 lakh - ve bu kişinin kariyerinin başlangıcında! Deneyimli bir makine öğrenimi mühendisi, yılda 15 ila 23 lakh arasında herhangi bir yere ev sahipliği yapar.

3. Makine Öğrenimi Becerilerinin Eksikliği Şirketleri Saldırıyor

Teknolojik sıçramaların yapıldığı hızlı oran göz önüne alındığında, birçok şirket yetişmeye çalışmaktan vazgeçti. Dijital dönüşüm devasa bir endüstridir ve işin gerçeği, yeni endüstri taleplerini karşılamak için yeterli makine öğrenimi uzmanının olmamasıdır.

4. Makine öğrenimi ve Veri Bilimi karmaşık bir şekilde bağlantılıdır

Din, moderniteden önce yüzyıllar boyunca kitlelere hükmettiyse, Veri Biliminin her şeyi açıklayan doğası ve ticari olduğu kadar yenilikçi uygulanabilirliği nedeniyle kitleleri yönettiği artık doğrudur.

Ve Makine Öğrenimi, Veri Biliminin sadece bir gölgesidir. Kariyerinizi hayal bile edemeyeceğiniz kadar yükseğe çıkarmak için, bu iki alanda da yetkin hale gelebilir, bu da korkutucu miktarda veriyi analiz etmenizi ve ardından değer elde etmeye ve veriler hakkında fikir vermeye devam etmenizi sağlar.

Ayrıca, birçok kuruluşta makine öğrenimi mühendisleri ve Veri Bilimcileri ürünler üzerinde birlikte çalışır, bu nedenle zaten bir Makine Öğrenimi mühendisi olduysanız Veri Bilimcilerinin bakış açısına maruz kalmanız olasıdır.

Son düşünceler…

Yıllık maaş paketi söz konusu olduğunda, ABD ve İngiltere gibi diğer teknoloji gelişmiş ülkelerle karşılaştırıldığında, Hindistan'daki ML ve AI profesyonellerinin maaşlarının çok daha az olduğu kabul edilmelidir.

Kaynak

Bununla birlikte, Analytics India Magazine tarafından hazırlanan 'Maaş Çalışması-2018'e göre, Veri Bilimi ve Analitik alanındaki profesyonellerin yaklaşık %40'ı, 10 lakh rupinin üzerinde bir yıllık maaş paketi aldı. Dolayısıyla, Hindistan'da maaş skalasının da yükseldiği inkar edilemez. Diğer faktörler bir yana, gerekli Veri Bilimi ve ML becerilerini edinirseniz sektördeki geleceğiniz çok parlak olacaktır.

Hindistan'da Makine Öğrenimi maaşı hakkındaki makalemizi beğeneceğinizi umuyoruz. Yukarıdaki bu sayılar taşa yazılmamıştır. Maaşınızın gerçek etkisi, sahip olduğunuz beceriler, bunlar üzerinde elde ettiğiniz ustalık ve ne kadar hızlı büyüdüğünüz ve şirketi de büyüttüğünüzdür.

Ayrıca, upGrad ile birlikte IIT Delhi'nin Makine Öğreniminde Yönetici PG Programını da inceleyebilirsiniz. IIT Delhi , Hindistan'daki en prestijli kurumlardan biridir. Konularında en iyi olan 500'den fazla kurum içi öğretim üyesi ile.