2022 年印度分形分析工資 [平均到最高]

已發表: 2021-05-26

Fractal Analytics 是一家總部位於紐約的人工智能公司,由 Srikanth Velamakanni 和 Pranay Agrawal 於 2000 年創立。 它於 2005 年在美國建立了基地,並於 2015 年在班加羅爾開設了辦事處。

他們是零售、生命科學、醫療保健、包裝商品和金融領域最知名的人工智能服務提供商之一。 他們在美國、英國和印度開展業務。

如果您正在尋找數據科學、人工智能或機器學習方面的職業,那麼從事分形分析職業將是您的正確選擇。 他們提供印度一些最賺錢的科技職業,使他們成為搶手的雇主。

本文將幫助您弄清楚印度分形分析的平均工資是多少。 您將發現 Fractal Analytics 中可用的各種角色的平均工資,以便您做出更明智的職業選擇。

目錄

印度分形分析的平均工資

作為一家跨國人工智能公司,Fractal Analytics 在專業人士中享有盛譽。 印度 Fractal Analytics平均年薪為 96.2 萬印度盧比。 同樣,該公司支付的平均獎金為 96,000 印度盧比。

請記住,我們上面分享的數字由具有不同經驗的多個角色組成,例如數據科學家、分析顧問等等。 然而,對於一家擁有數千名員工的公司,Fractal Analytics 提供了可觀的薪水,因為它的總體平均水平高於許多其他雇主。

但是,如果您是一名數據科學家,並且想知道 Fractal Analytics 向其數據科學家支付了多少費用,該怎麼辦? 或者,也許您想知道他們付給軟件工程師多少錢?

在下一節中,我們將介紹印度不同職位的 Fractal Analytics 平均工資。 他們會讓你更好地了解你可以從這個雇主那裡賺多少錢。

不同角色的分形分析薪水

以下是您可以在 Fractal Analytics 中以平均工資獲得的最突出的職位:

分析顧問

Fractal Analytics分析顧問每年賺取 100.5 萬印度盧比,包括獎金。 該公司分析顧問的薪酬從每年 61.5 萬印度盧比起,最高可達每年 200 萬印度盧比。

經驗是一個關鍵因素,因為這家公司的早期職業分析顧問年收入約為 80 萬印度盧比,而職業中期分析顧問的年收入為 100 萬印度盧比。 分形分析分析顧問中的一些流行技能是 SQL、數據建模和 R 編程。

分析顧問做什麼的?

分析顧問負責檢查系統並提出改進數據使用的方法。 他們為公司開發和實施分析解決方案,並創建數據挖掘項目。

作為分析顧問,您必須執行數據審計計劃、評估它們並展示您的發現。 分析顧問的另一個主要職責是為業務用戶創建報告。 他們必須精通編程才能處理大量信息並完成分析過程。

分析顧問必須採訪用戶以發現數據需求和交付機制。 他們還設計指標和報告,記錄流程並滿足業務需求。 他們通常在分析主管或管理員的指導下工作。

數據科學家

Fractal Analytics 的數據科學家的平均年薪為 114 萬印度盧比,包括基本工資和獎金。 這家公司數據科學家的薪水從每年 45 萬印度盧比起,最高到每年 200 萬印度盧比。

該領域的技能非常重要,因為具有機器學習和 Python 技能的數據科學家報告說,在這家公司的收入高於平均水平。 此外,Fractal Analytics 中數據科學家的薪酬水平遠高於 Mu Sigma 和 Tata Consultancy Services 等許多其他雇主。

數據科學家做什麼的?

數據科學家將原始數據轉化為有用且有價值的見解,他們的組織可以利用這些見解來發展和競爭。 他們分析來自各種來源的數據,並利用他們的專業知識為不同的業務問題設計解決方案。

數據科學家設計數據建模過程以創建預測模型和算法。 他們還必須是數據講故事方面的專家,以便能夠輕鬆地與非技術受眾(例如利益相關者)交流他們的見解。 他們利用他們在機器學習、統計分析和計算機科學方面的知識來產生有價值的見解。

商業顧問

Fractal Analytics中業務顧問的薪酬從每年 42 萬印度盧比到每年 200 萬印度盧比不等,包括獎金。 該公司商業顧問的平均工資為每年 71.8 萬印度盧比。

請記住,具有客戶交互技能的 Frantic Analytics 業務顧問的收入比平均水平高出 25%。 這些專業人士值得擁有的另一項技能是數據分析,因為它提供的薪酬比中位數高 4%。

商業顧問做什麼的?

業務顧問負責與合作夥伴協調,以尋找、開發和開發針對業務挑戰的解決方案。 他們與外部供應商建立融洽的關係,平衡客戶需求和技術限制。

業務顧問可能必須處理組織的特定部分並根據其要求對其進行優化。 由於這個角色的獨特性,他們需要有很強的領導能力和解決問題的能力。 作為商業顧問,您可能需要培訓員工並教他們如何使用特定技能來幫助組織。

這項工作需要大量的管理經驗和專業知識。 在分形分析中,您需要數據科學和業務分析方面的專業知識才能成為熟練的業務顧問。

數據工程師

在 Fractal Analytics 工作的數據工程師平均年薪為 87.5 萬印度盧比。 擁有足夠的經驗,您可以擔任數據工程師的更高職位,例如數據架構師、首席數據科學家等。

作為 Fractal Analytics 的數據工程師,你可以擁有的一項關鍵技能是 Python。 這是因為具有 Python 專業知識的數據工程師報告的收入比平均水平高出 51%。

數據工程師做什麼的?

數據工程師的任務是開發計算機算法並將其轉換為原型代碼。 他們負責維護、組織和識別大型數據集中的模式。 數據工程師必須開發解決方案以增強對數據的訪問和組織的數據存儲解決方案。

他們必須了解公司的要求並相應地設計解決方案。 數據工程師負責聚合和分析多個數據集以生成可操作的見解。

他們通常在團隊中工作,因此強大的溝通能力是這個職業的必備條件。 他們還必須熟悉多種編程語言,包括 Python、Java 和數據庫。

商業智能 (BI) 開發人員

Fractal Analytics商業智能開發人員平均年薪為 62 萬印度盧比。 它的範圍從每年 52 萬印度盧比到每年 73.8 萬印度盧比。

在這種情況下,Fractal Analytics 的平均工資與其他雇主非常相似。 例如, Tata Consultancy Services每年向 BI 開發人員提供 44.4 萬印度盧比的平均薪酬,

Cognizant每年提供 60.6 萬美元。

商業智能開發人員做什麼?

商業智能開發人員負責創建 BI 工具和報告,例如維度分析和物理數據模型。 他們使用數據庫和相關軟件來幫助他們的企業利用數據。

商業智能開發人員創建技術文檔來記錄數據庫概念、內容和它們之間的映射。 他們開發和優化其組織的 IT 解決方案。

它們適用於兩種類型的數據庫,關係型和多維型。 他們還為他們的組織構建了 OLAP,即在線分析處理。 這個角色要求一個人成為數據處理和分析方面的專家。 BI 開發人員參與其組織的倉儲方法和數據架構的開發和分析。

如何在印度獲得最高分形分析薪水

Fractal Analytics 是印度數據科學和人工智能專業人士的頂級雇主之一。 在這家公司找到一份工作對於任何技術專業人士來說無疑是一個進步。

在 Fractal Analytics 從事技術職業的最佳方式之一是參加數據科學或人工智能課程。 參加專業課程將為您提供在該公司擔任此類職位所需的必要技能。

它還將為您提供正確學習所有技術和軟技能所需的指導和結構。

根據您的職業抱負和技能,您可以選擇數據科學或人工智能方面的職業。 在 upGrad,我們提供這兩個領域的課程。 upGrad 提供的一些熱門課程包括:

  • 數據科學執行 PG 計劃
  • 數據科學理學碩士
  • 數據科學 PG 認證
  • 數據科學執行計劃
  • 機器學習和人工智能執行 PG 計劃
  • 機器學習與人工智能理學碩士

我們的網站上還有許多其他數據科學和 AI 課程。 這些課程允許您通過現場會議、視頻講座和作業向行業專家學習。

通過這些課程,您不僅會成為您所在領域的專家,而且您還將接觸網絡並成為您所在領域的多面手。

通過這些課程,您可以訪問我們的學生成功角,在那裡您可以享受個性化的簡歷反饋、職業諮詢、專門的指導和就業支持。

此外,我們提供針對公司的面試準備,因此您獲得豐厚的 Fractal Analytics 薪水的機會最大。 您將可以訪問我們精心策劃的面試準備資源集,並參與模擬面試。

如果您有興趣,請查看課程。

結論

Fractal Analytics 確實是最成功的數據科學和人工智能公司之一。

如果您有適當的準備和資格,在 Fractal Analytics 擔任職位會容易得多。 因此,請務必查看我們分享的數據科學和人工智能課程。 他們將幫助您開始您的職業生涯。

如果您有興趣學習分形分析並掌握機器學習和人工智能,請通過 IIIT-B 和利物浦約翰摩爾斯大學的機器學習和人工智能碩士課程提升您的職業生涯。

Fractal Analytics 的報酬高嗎?

在 Fractal Analysis 工作的前 10% 的員工獲得的報酬超過 24 盧比 LPA。 如果您努力工作並且擁有良好的職業軌跡,那肯定會帶來豐厚的回報。 有很多人對分形分析的職業生涯非常滿意。 他們有成長的空間和大量的晉昇機會。 這個行業本身也在迅速擴張,所以如果你發現自己處於合適的位置,擁有合適的教育和背景,你會有很多期待。 Fractal Analytics 的薪酬高於業內大多數公司。 從入門級開始,您可以輕鬆賺取 6 位數的薪水。

您如何為分形分析做準備?

要通過 GA,您需要在數字方面非常出色。 對於定量部分,您需要在 28-30 分鐘內解決至少 75-80% 的問題。 您永遠無法解決所有問題,因此您需要確定最簡單的問題並嘗試首先解決它們。 您應該確保在考試前每周至少修改一次,以確保您已正確修改了材料。 為了更好地節省時間,您應該解決同一部分中的所有問題。 這是因為你知道同樣的概念會一次又一次地出現。

如何獲得新的數據分析師工作?

數據分析師是一個炙手可熱的 IT 工作,有著美好的未來。 以下是進入該行業的一些提示: - 瀏覽最近發布的數據分析師職位。 檢查有關工作的詳細信息 - 誰是雇主? 您認識或與他們中的任何一個合作過嗎? 嘗試將自己提升為數據分析師。 強調您使用相關工具解決數據問題的能力。 在與您畢業後想與之合作的數據分析目標相似的組織中進行短期實習。