2022 年印度的機器學習工資 [適用於應屆生和有經驗者]

想知道印度的機器學習工資範圍是多少？

在一份題為“2019 年美國最佳工作”的報告中，Indeed 堅持認為機器學習工程師的工作已經發展成為一個非常有前途的職位——它記錄了 344% 的增長和 146,085 美元的平均工資基數.

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如您所見，Indeed 報告中列出的 25 個職位中有 9 個來自技術相關領域。 這並不奇怪，因為技術角色，尤其是數據科學、人工智能和機器學習領域的角色，在行業的各個平行領域中都變得越來越重要。 正因為如此，公司並沒有迴避在印度提供更高的機器學習工資。

因此，如果您具備所需的技能並準備好讓自己保持更新，那麼您作為機器學習工程師的職業預計將不斷向前和向上發展。 尤其是當我們認為印度的機器學習工資直接或間接取決於他們的技能提升和更新程度時，這條線是正確的。

Gartner 最近的一份報告指出，到 2020 年，人工智能的快速增長將帶來近 230 萬個機器學習職位。

我們確信，這一定激發了您成為機器學習工程師的意願！ 讓我們來看看究竟誰是機器學習工程師，以及印度典型的機器學習工資是多少？

什麼是機器學習？

根據 SAS 的說法， “機器學習是一種數據分析方法，可以自動構建分析模型。 它是人工智能的一個分支，其理念是系統可以從數據中學習、識別模式並在最少的人工干預下做出決策。”

儘管機器學習這個詞最近才成為人們關注的焦點，但機器學習的概念已經存在了很長時間，最早的例子是他在二戰期間開發的艾倫圖靈的謎機。 今天，機器學習幾乎無處不在，從我們生活中的普通事物到涉及大數據的更複雜的計算。 例如，谷歌的自動駕駛汽車以及 Netflix、亞馬遜和 Spotify 等網站上的個性化推薦，都是機器學習的成果。 由於需求，印度的機器學習工資是最高的之一。

為什麼機器學習在當今世界很重要？

在什麼是機器學習之後，接下來是下一個重要的問題——“機器學習的重要性是什麼？”

機器學習的主要重點是通過深入研究大量數據儲備來幫助組織提高其整體功能、生產力和決策過程。 隨著機器開始通過算法學習，它將幫助企業在數據中解開這些模式，從而幫助他們在不需要人工干預的情況下做出更好的決策。 除了這種前期優勢，機器學習還具有以下優勢：

1、及時分析評估

通過篩選客戶反饋和交互等海量數據，ML 算法可以幫助您及時分析和評估您的組織戰略。 當您通過瀏覽多個數據源創建業務模型時，您有機會查看相關變量。

2. 通過快速處理實現實時預測

機器學習算法最令人印象深刻的特點之一是它們的速度非常快，因此來自多個來源的數據處理速度很快。 反過來，這有助於做出對企業非常有益的實時預測。 例如，

• 流失分析——它涉及識別那些可能離開你的品牌的客戶群。
• 客戶線索和轉化——機器學習算法提供了對不同客戶群的購買和消費模式的洞察，從而使企業能夠設計出能夠最大限度地減少損失和鞏固利潤的策略。
• 客戶保留——機器學習算法可以幫助識別客戶獲取政策和營銷活動中的積壓。 有了這些見解，您可以調整您的業務策略並改善整體客戶體驗以留住您的客戶群。

3. 轉型行業

機器學習已經開始改變行業，因為它能夠實時提供有價值的見解。 金融和保險公司正在利用機器學習技術在大型數據集中識別有意義的模式，防止欺詐，並為不同的客戶群提供定制的財務計劃。 在醫療保健領域，由 ML 技術驅動的可穿戴設備和健身傳感器使個人能夠掌控自己的健康，從而最大限度地減少對醫療專業人員的壓力。 因此，機器學習工程師有很多機會，他們工作不可或缺的性質確保了印度機器學習的薪水相當高。

機器學習工程師做什麼的？

機器學習工程師的工作與數據科學家的工作非常相似，因為這兩個角色都涉及處理大量數據。 因此，機器學習工程師和數據科學家都必須具備出色的數據管理技能。 然而，這就是這兩個角色共有的相似之處。

數據科學家主要關注通過面向數據的決策產生有價值的見解以推動業務增長。 相比之下，機器學習工程師專注於設計用於預測模型自動化的自運行軟件。

通常，機器學習工程師與數據科學家密切合作。 雖然數據科學家從大型數據集中提取有意義的見解並將信息傳達給業務利益相關者，但機器學習工程師確保數據科學家使用的模型可以攝取大量實時數據以生成更準確的結果。

機器學習工程師的職責

• 研究和轉換數據科學原型。
• 設計和開發機器學習系統和方案。
• 使用測試結果執行統計分析和微調模型。
• 在線查找可用的數據集以進行培訓。
• 在必要時訓練和重新訓練 ML 系統和模型。
• 擴展和豐富現有的 ML 框架和庫。
• 根據客戶/客戶要求開發機器學習應用程序。
• 研究、試驗和實施合適的機器學習算法和工具。
• 分析 ML 算法的問題解決能力和用例，並按成功概率對其進行排名。
• 探索和可視化數據，以便更好地理解和識別在實際場景中部署模型時可能影響模型性能的數據分佈差異。

學習機器學習所需的技能

既然您知道為什麼應該選擇機器學習職業並且可能也做出了決定，那麼讓我們告訴您一些重要的技能，您需要這些技能來充分利用這個機會。

為了讓您的職業生涯成長為一名機器學習工程師並在印度獲得盡可能高的機器學習薪水，您需要更新自己：

• 統計和概率：你對算法的理解與你對理論的了解有很大關係。 隱馬爾可夫模型、樸素貝葉斯和高斯混合等模型都是很好的例子。 如果你不擅長統計和概率，你會發現這些算法很難理解。
• 數據評估和建模：確保 ML 估計過程效率的一個重要部分是定期評估不同模型的有效性。 您可以使用不同的方法（例如回歸和分類）來衡量給定模型的誤差或準確性。 您還需要一個評估策略來配合它。
• 機器學習算法：了解不同的機器學習算法如何工作以及哪種算法適合特定情況非常重要。 您需要了解偏微分方程、梯度下降、二次規劃、凸優化等主題。
• 編程語言：對於機器學習的職業，您還需要熟練掌握不同的編程語言，例如 Java、R、Python 和 C++。 這些語言將在機器學習項目的不同階段為您提供幫助。
• 信號處理技術：特徵提取對機器學習非常重要。 您可能必須使用幾種高級信號處理算法，包括小波段、剪切波、輪廓波和曲波等。 了解有關機器學習所需技能的更多信息。

印度的機器學習薪水

對機器學習的需求很高，但公司要求個人具備正確的技能。 對這些工程師的需求一直很高。 名單是無窮無盡的。 這就是印度機器學習工資很高的主要原因。 不斷增長的需求。 此外，經驗越好，薪水越高。 根據 Payscale 的數據，印度機器學習的平均工資約為盧比。 每年686,281，包括獎金和利潤分享。

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影響印度機器學習工資的因素

影響印度機器學習薪資的四個主要因素是：

• 公司——您工作的公司將直接影響您獲得的薪水。
• 經驗 -您擁有的經驗越多，就越能更好地理解障礙並為錯誤提供快速解決方案。 經驗和公司的結合將獲得有助於創造成績的薪水和職位。
• 地點——在接下來的幾年裡，地點在你可以預期的薪水中扮演的角色將變得更小。 但是，即便如此，位置仍將繼續影響您可以要求並從潛在雇主那裡獲得的薪水。
• 技能——你擁有的重要技能，理解能力就越好。 位置將在決定印度的機器學習工資方面發揮至關重要的作用。

加入來自世界頂級大學的最佳人工智能在線課程——碩士、行政研究生課程和 ML 和 AI 高級證書課程，以加快您的職業生涯。

印度的機器學習薪資：基於公司

這是一個公認的事實，品牌或公司越大，個人期望的薪水就越高。 讓我們看一下一些最高薪酬的套餐——塔塔諮詢服務有限公司提供約盧比。 每年4,42,000作為工資。 緊隨其後的是英特爾公司，價格為 20,00,000 盧比。

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印度的機器學習薪資：基於經驗

您擁有的經驗越多，您的薪酬就越高。 因此，如果您是初學者並且最近才進入該行業，您將不得不相應地調整您的希望。 所以，讓我們根據你的包裡有多少年的經驗來分解印度的機器學習薪水——

讓我們看看印度的機器學習工資如何根據經驗而變化。

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印度的入門級機器學習薪水

印度入門級機器學習的平均工資為 501,058 盧比。

印度的中級機器學習薪資

印度中級機器學習的平均工資為 1,142,459 盧比。

印度經驗豐富的機器學習薪水

印度經驗豐富的機器學習平均工資為 1,999,619 盧比。

印度的機器學習薪水：基於位置

儘管 Covid-19 可能會減少未來位置對工資的影響，但目前，位置在印度機器學習工資中起著至關重要的作用。 印度矽谷班加羅爾的工資最高，該市機器學習的收入比其他城市的同行高出約 21%。 比較是與全國平均水平進行的。 另一個爭奪矽谷冠軍頭銜的城市欽奈提供的工資比全國平均水平低 5%。

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印度的機器學習工資：基於技能

讓我們討論一下印度的機器學習工資如何隨著技能組合而增加。 正如我們前面提到的，你必須擁有一套令人印象深刻的技能，才能在競爭激烈的機器學習工程師市場中獲得最高薪的工作。 有些技能可以讓你獲得更高的薪水。 所以，試著投資這些技能。

1. 機器學習 – 706,169 盧比
2. 蟒蛇 – ₹612,684
3. 深度學習 – 754,250 盧比
4. 自然語言處理 (NLP) – ₹697,670
5. 計算機視覺 - 736,976 盧比

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機器學習和深度學習肯定會給你帶來比印度機器學習平均水平更高的薪水。 在人氣反應方面，這兩個技能也是排名最高的。

其他國家的機器學習薪資

美國機器學習工資：111,297 美元。

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英國的機器學習薪水：50,296 英鎊。

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機器學習工作角色

1.機器學習工程師

人工智能和機器學習只是跨學科和技術應用的許多應用程序的總稱。 它們還涉及機器人技術、數據分析、Web 開發、開發聊天機器人、智能應用程序開發等等。

自 2017 年底以來，人工智能和機器學習風靡全國。 OpenCV 、 PyTorch和TensorFlow等框架已成為當今 AI/ML 愛好者的流行語。

機器學習工程師的職責

• 研究和轉換數據科學原型。
• 設計和開發機器學習系統和方案。
• 使用測試結果執行統計分析和微調模型。
• 在線查找可用的數據集以進行培訓。
• 在必要時訓練和重新訓練 ML 系統和模型。
• 擴展和豐富現有的 ML 框架和庫。
• 根據客戶/客戶要求開發機器學習應用程序。
• 研究、試驗和實施合適的機器學習算法和工具。
• 分析 ML 算法的問題解決能力和用例，並按成功概率對其進行排名。

印度機器學習工程師的薪水

機器學習工程師的平均年薪為 671,548 盧比。 經驗不足 1 年的機器學習工程師的年收入約為 500,000 盧比，這顯然是印度入門級薪水最高的國家之一。 顯然，早期水平的機器學習工程師每年收費 672,106 盧比，具體取決於他們的技能、位置和需求。

中級工程師的平均年薪為 1,173,074 盧比。 如果他們認為這很好，您會發現高級工程師（超過 10 年經驗）的薪水令人鼓舞，因為他們每年的收入超過 200 萬盧比。

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2. 數據科學家

數據科學基本上是通過編程實現的統計。 除了 R，Python 還展示了它在根據通用和特定要求整理數據方面的勇氣。 就印度而言，數據科學 Python 程序員的收入超過了軟件開發人員和 DevOps 程序員。 其原因在於，如今數據收集、數據清理和處理變得非常普遍，因為公司需要數據來收集市場和客戶信息。

這需要一小群 Python 程序員，他們在通過NumPy和Pandas等庫收集和處理數據方面受過專門培訓。 德里-NCR 和孟買等主要大都市以及浦那和班加羅爾等新興城市對數據科學家的需求量很大。

數據科學家的職責

• 收集大量結構化和非結構化數據並將其轉化為可行的見解。
• 確定最有潛力推動組織發展的數據分析解決方案。
• 使用文本分析、機器學習和深度學習等分析技術來分析數據，從而揭示隱藏的模式和趨勢。
• 鼓勵數據驅動的方法來解決複雜的業務問題。
• 清理和驗證數據以優化數據準確性和有效性。
• 通過數據可視化將所有富有成效的觀察和發現傳達給公司利益相關者。

印度數據科學家的薪資範圍

數據科學家的平均工資為 708,012 盧比。 入門級數據科學家每年可賺取約 500,000 盧比，經驗不足一年。 具有 1 到 4 年經驗的早期數據科學家每年的收入約為 610,811 盧比。

具有 5 至 9 年經驗的中級數據科學家在印度的年收入為 1,004,082 盧比。 隨著您的經驗和技能的增長，作為高級數據科學家，您的收入將急劇增加，每年在印度的收入超過 1,700,000 盧比！

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3. 數據工程師

數據工程師的主要工作是設計和設計可靠的基礎架構，以將數據轉換為數據科學家可以使用的格式。 除了構建可擴展的管道以將半結構化和非結構化數據轉換為可用格式外，數據工程師還必須識別大型數據集中有意義的趨勢。 從本質上講，數據工程師致力於準備原始數據並使原始數據對分析或操作用途更有用。 關於數據工程師有很多神話，其中大多數都與現實相去甚遠。

在組織中，數據工程師的職位與數據科學家的職位一樣重要。 數據工程師遠離聚光燈的唯一原因是他們與分析的最終產品沒有直接聯繫。

數據工程師的職責

• 集成、整合和清理從多個來源收集的數據。
• 為數據科學家的操作和預測/規范建模準備原始數據。
• 使用 SQL、AWS 和其他大數據技術開發必要的基礎設施，以優化從不同來源中提取、轉換和加載數據。
• 部署複雜的分析程序、機器學習算法和統計技術來構建數據管道。
• 組裝龐大而復雜的數據集以滿足功能性和非功能性業務需求。
• 識別並開發創新方法來提高數據的可靠性、效率和質量。
• 開發、構建、測試和維護數據架構。

成為數據工程師所需的技能

• 積極的項目管理和組織能力。
• 處理和使用大型非結構化數據集的強大分析技能。
• 對流行語言有很強的編程天賦，包括 Python、Java、C++、Scala、Ruby 等。
• SQL 的高級工作知識，以及使用關係數據庫的經驗。
• 熟練使用各種數據庫。

印度數據工程師的薪水範圍

據 Glassdoor 稱，印度數據工程師的平均工資為 8,56,643 盧比 LPA。 但當然，數據工程師的薪水取決於幾個因素，包括公司規模和聲譽、地理位置、教育資格、工作職位和工作經驗。 亞馬遜、Airbnb、Spotify、Netflix、IBM、埃森哲、德勤和凱捷等大數據行業的知名公司和大玩家通常會向數據工程師支付高額薪酬。 此外，您過去在大數據方面的工作經驗越多，您的市場價值就越高。

儘管存在全球供需矛盾（對數據工程師的需求遠遠超過他們的供應），但數據工程師的職業前景在印度看起來很有希望。 據印度分析雜誌報導，

“雖然 IT 公司呈現出負面趨勢，但各公司對數據工程專業人士的需求有所增加，導致其薪酬結構大幅躍升。 與其他職位相比，在分析技能方面，高級分析職位和預測建模專業人員的薪水備受矚目。”

至於早期職業生涯（1-4 年經驗）的數據工程師，他們的 LPA 大約為 7,37,257 盧比。 隨著他們進入中層（具有 5-9 年的經驗），數據工程師的薪水變為 Rs.1,218,983 LPA。 擁有超過 15 年工作經驗的數據工程師可以賺取超過 1,579,282 盧比的 LPA。

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4 . 數據分析師

數據分析師是專業人士，他們將數字、統計數據、數字翻譯成簡單的英語，讓每個人都能理解。

在這種情況下，工作場所的數據分析師的工作範圍總是越來越大，對於那些在數學、統計學、計算機科學或商業背景方面紮根的人來說，這可能是一個很好的選擇。 該職位包括數據挖掘，精通 SQL、Python 等語言，以從數據集中提取相關見解，並通過可視化和報告引導這些想法。

數據分析師的職責

• 分析和挖掘業務數據以識別相關性並從不同的數據點發現有價值的模式。
• 使用以客戶為中心的算法模型並對其進行個性化以適應個別客戶的需求。
• 創建和部署自定義模型以發現諸如營銷策略及其績效、客戶品味和偏好模式等業務問題的答案。
• 映射和跟踪來自多個系統的數據以解決特定的業務問題。
• 編寫 SQL 查詢以從數據倉庫中提取數據並確定複雜業務問題的答案。
• 應用統計分析方法進行消費者數據研究和分析。

印度數據分析師的薪水

對於印度的數據分析師而言，擁有 1 至 4 年經驗的總收入（包括小費、獎金和加班費）為 3,96,128 盧比，而擁有 5 至 9 年經驗的職業中期數據分析師可以彌補根據組織和工作地點的位置，最高為 6,03,120 盧比。 如果您是一位成熟且經驗豐富的數據分析師，並且已經在該行業工作了 10 至 19 年，則平均總薪酬為 9,00,000 盧比。

資料來源：工資表

– 印度 78% 的分析專業人士的起薪水平在 0 至 60 萬盧比以下，但由於印度數據分析領域的應屆生人數有所增加，這對於成熟的數據分析來說是一個極好的跡象行業。

– 4 - 6 年經驗的工資保持穩定在 87 萬。

– 對於擁有 12 年或以上豐富經驗的高級數據分析師來說，去年他們的薪水大幅上漲了 20%。

5.軟件開發人員/工程師 (AI/ML)

專注於 AI/ML 的軟件開發人員/工程師是智能計算機程序背後的創造性思維。 他們的主要工作是開發高效的機器學習算法和應用程序。 軟件開發人員/工程師設計、開發和安裝 AI/ML 軟件解決方案； 創建特定的計算機功能； 準備產品文檔、流程圖、佈局、圖表、圖表等以進行可視化； 編寫和測試代碼； 創建技術規範、升級和維護系統等等。

技能要求：軟件開發人員/工程師（AI/ML）必須精通多種編程語言的編碼，包括 Python、Java、R、C、C++、Scala 等。他們必須對操作系統、數據結構、數據架構、計算機架構、數據分析、分佈式處理、軟件測試和調試等。 此外，他們必須對 ML 概念、算法、系統和工具有廣泛的了解。

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印度的平均 AI 軟件開發人員為盧比。 每年 700,000

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6. 以人為本的機器學習設計師

機器學習有一個專門的分支，致力於設計以人類為中心的 ML 算法。 因此，名稱以人為中心的機器學習。 以人為中心的機器學習設計師負責創建可以通過信息處理和模式識別“學習”個人偏好和行為模式的智能係統。

這些系統需要最少或不需要人工干預，甚至需要繁瑣的程序來解決每個可能的用戶場景。 Netflix 和亞馬遜的推薦引擎是以人為中心的機器學習的一個很好的例子。

所需技能：與任何機器學習職業道路一樣，以人為中心的機器學習設計師還必須深入了解各種機器學習概念、算法及其運作方式。 他們還應該具有良好的數學和統計學基礎以及編碼能力。

7. NLP 科學家

自然語言處理 (NLP) 旨在賦予機器理解自然人類語言的能力。 NLP 科學家主要負責設計和開發機器和應用程序，這些機器和應用程序可以學習人類語言的語音模式，並將口語翻譯成其他語言。 這裡的目標是幫助機器像人類一樣自然地理解人類語言。 Grammarly 和 Duolingo 是 NLP 應用程序的兩個很好的例子。

所需技能：由於 NLP 科學家的主要工作是教機器如何理解人類語言的細微差別，因此他們必須精通至少一種語言的句法、拼寫和語法（越多越好）。 此外，他們應該具備基本的 ML 技能。

印度 NLP 的薪水：

印度技能的平均工資：盧比。 每年919,108。

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8. 分析總監

分析總監負責監督數據分析和數據倉庫部門。 此外，分析總監協調數據分析和商業智能的管理、開發和集成，以支持公司的使命和願景。

印度分析總監的平均薪酬為盧比。 3,719,375。

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9. 首席數據科學家

首席數據科學家的任務是監督和管理整個數據科學團隊。 他/她在分析模型的開發過程中指導他們，也是製定項目計劃的主要聲音。 首席數據科學家必須具備強大的統計分析技能以及解決複雜問題的訣竅。

印度首席數據科學家的平均工資為盧比。 3,719,375。

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10. 計算機視覺工程師

計算機視覺工程師將計算機視覺研究技術應用於大量數據，以找到各種現實世界問題的解決方案。 他們與其他團隊密切合作，開發和實施新穎的嵌入式架構。 此外，計算機視覺工程師擁有 ML 系統的深入知識。

印度計算機視覺工程師的薪水：

印度計算機視覺工程師的平均年薪為 512,820 盧比。

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11. 算法工程師

算法工程師設計、分析、實施、優化、分析和評估計算機/ML 算法。 他們的目標是縮小算法理論與軟件工程中算法的實際應用之間的差距。

印度算法工程師的平均工資：

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12. 計算機科學家

計算機科學家的主要任務是開發新技術、系統和基於計算機的解決方案。 他們的工作圍繞著各種技術，包括人工智能、機器人技術、信息技術和虛擬現實。 他們與計算機程序員、信息技術專業人員、機械/電氣工程師等一起在一個團隊中工作。

印度計算機科學家的薪水：

印度計算機科學家的平均年薪為 1,892,000 盧比。

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如何成為機器學習工程師？

第 1 步：提升您的 Python 和軟件技能

Python 是一種高級且易於使用的語言，是 AI 專家、數據科學家和機器學習工程師的首選語言。

Python 的語法很容易學習，並且有大量的內置庫。

另一個非常熟悉的重要事情是 Github。

閱讀一些書籍或文章，了解在數據集上運行 Python 所需的工具。

第 2 步：研究機器學習算法

在熟悉並熟悉 Python 之後，您可以開始研究機器學習算法。 請務必閱讀與每種算法相關的理論，以便您可以輕鬆實現模型。

第 3 步：處理迷你項目

現在您已經完成了對 Python 和機器學習領域的入門（單獨和組合），是時候掌握所有這些知識並開始在項目中實施它了。

第 4 步：使用 Hadoop 和 Spark 將事情提升到一個新的水平

在您熟練掌握使用 Python 處理數據集之後，Hadoop 和 Spark 是您想要處理的兩個系統。 這些大數據框架將使您能夠處理 TB 和 PB 規模的數據。

第 5 步：轉移到 TensorFlow

機器學習算法？ 查看。 大數據框架？ 查看。 高級機器學習？ 開始使用 TensorFlow。

第6步：做大

在處理完所有構建塊之後，現在是時候處理大數據集並應用您在前 5 個步驟中獲得的所有知識了。

第七步：不斷練習和成長

最後一步是簡單地練習並重複上面提到的6個步驟。 您現在可以構建自己的機器學習模型。 現在是時候完善這些技能並不斷變得更好了。

為什麼對機器學習工程師的需求在增加？

在過去十年中，對機器學習工程師的需求甚至超過了對數據科學家的需求。 在 2017 年 LinkedIn 美國職位報告中，機器學習工程師以 5 年（2012-17 年）9.8 倍的增長記錄位居榜首。

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至於全球機器學習市場，預計到 2025 年將超過 399.867 億美元，2017 年至 2025 年間的複合年增長率為 49.7%。這些統計數據清楚地表明，機器學習市場正在以前所未有的速度擴張。 鑑於競爭日益激烈，公司將不得不聘請才華橫溢的 ML 工程師以及其他數據科學專業人士，才能在市場上站穩腳跟。

機器學習課程的優勢是什麼？

1. 更好的職業機會和成長

TMR 的一份報告指出，到 2025 年底，MLaaS（機器學習即服務）預計將從 2016 年的 10.7 億美元增長到 199 億美元。從絕對值來看，這是一個驚人的增長量，因為以及同比。

機器學習對任何可以被稱為“重要”的東西都嗤之以鼻——無論是在金融層面還是在全球範圍內。 如果您希望將自己的事業提升到另一個層次，機器學習可以為您做到這一點。 如果您希望讓自己參與一些能讓您成為全球和當代相關事物的一部分的事情，機器學習也可以為您做到這一點。

2. 更好的薪水

如今，最好的機器學習工程師的薪水與非常受歡迎的體育名人一樣多！ 這一點也不誇張！ 根據 Glassdoor.co.in 的數據，機器學習工程師的平均年薪為 80 萬，而這僅僅是一個人職業生涯的開始！ 一位經驗豐富的機器學習工程師每年可以帶回家 15 到 230 萬美元。

3. 缺乏機器學習技能困擾著公司

鑑於技術飛躍的速度很快，許多公司都在追趕。 數字化轉型是一個巨大的行業，而事實是，根本沒有足夠的機器學習專業人士來滿足新的行業需求。

4. 機器學習和數據科學有著錯綜複雜的聯繫

如果說在現代之前宗教統治了整個世紀，那麼現在確實是數據科學統治了大眾，因為它具有解釋一切的性質以及商業和創新的可行性。

而機器學習只是數據科學的一個影子。 為了讓您的職業達到您無法想像的高度，您可以在這兩個領域都勝任，這將使您能夠分析數量驚人的數據，然後繼續提取價值並提供對數據的洞察力。

此外，在許多組織中，ML 工程師和數據科學家在產品上一起工作，因此如果您已經成為一名 ML 工程師，您很可能會接觸到數據科學家的觀點。

結論性的想法…

談到年薪，必須承認，與美國和英國等其他科技發達國家相比，印度的 ML 和 AI 專業人員的薪水要低得多。

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然而，根據 Analytics India Magazine 的“2018 年薪酬研究”，數據科學和分析領域近 40% 的專業人士的年薪超過 100 萬盧比。 因此，不可否認的是，在印度，薪資水平也在不斷提高。 拋開其他因素不談，如果你掌握了必要的數據科學和機器學習技能，你在這個行業的未來將會非常光明。

我們希望您喜歡我們關於印度機器學習工資的文章。 上面的這些數字並不是一成不變的。 真正影響你薪水的因素是你擁有的技能，你對這些技能的掌握程度，以及你成長的速度以及使公司成長的速度。

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