कागल एमएल और डीएस सर्वेक्षण 2019 की समीक्षा करें। या एमएल विशेषज्ञ कितना कमाते हैं

हर साल, कागले डेटा विश्लेषण विशेषज्ञों के बीच एक सर्वेक्षण आयोजित करता है, और प्राप्त आंकड़ों से अंतर्दृष्टि की खोज करने के लिए एक प्रतियोगिता की घोषणा करता है। इस साल, सर्वेक्षण में दुनिया भर के 19717 लोगों ने भाग लिया। यह लेख कागले एमएल और डीएस सर्वेक्षण 2019 की सर्वोत्तम समीक्षाओं और समाधानों की समीक्षा करता है ।



चित्र 1. देश द्वारा साक्षात्कार विशेषज्ञों का वितरण।

जैसा कि आप इन्फोग्राफिक से देख सकते हैं, सबसे अधिक विशेषज्ञ यूएसए और भारत में हैं।
डेटा साइंस गरीब देशों में अच्छा पैसा कमाने का एक दुर्लभ अवसर बन गया है, जिसने भारत में इतनी लोकप्रियता हासिल की है।



चित्र 2. लिंग और देश द्वारा वितरण

लेकिन रूस के डेवलपर्स संख्या के मामले में एक चौथा स्थान प्राप्त करते हैं, हालांकि पश्चिमी यूरोप के कई देशों में महिलाओं का अनुपात बहुत कम है।



चित्रा 3. आयु वितरण

फैशन वितरण 25-29 वर्षों पर पड़ता है। कुछ साल पहले पैदा हुए हाइप ने हाल के पूर्व छात्रों को डीएस क्षेत्र में आकर्षित किया है।



इसी समय, पुरुष और महिला समान आयु वितरण दिखाते हैं।



लेकिन भारत में वितरण मूल रूप से संयुक्त राज्य अमेरिका से अलग है। युवा विशेषज्ञों, छात्र उम्र, predominate।



संयुक्त राज्य अमेरिका और पश्चिमी यूरोप के डेवलपर्स के पास सबसे अधिक आय है और स्पष्ट रूप से देश द्वारा आय स्तर के साथ सहसंबंधी है। रूसी विशेषज्ञों की आय 5-10 गुना कम है।



यूएसए - प्रति वर्ष $ 140,000
ग्रेट ब्रिटेन - प्रति वर्ष $ 80,000।
रूस - प्रति वर्ष 20,000 डॉलर।

और यह सच लगता है, क्योंकि हमारी DATA4 टीम के विशेषज्ञ सर्वेक्षण से प्राप्त राशि से कुछ अधिक कमाते हैं।



अधिक औसत वेतन प्राप्त करने के लिए, आपको कम से कम 5 साल का प्रोग्रामिंग अनुभव और एमएल के साथ 2-3 साल का काम चाहिए।



डेटा विश्लेषण विशेषज्ञों के साथ कंपनियों के आकार के वितरण से पता चलता है कि ज्यादातर नौकरियां या तो स्टार्टअप या निगम हैं। मध्यम आकार के व्यवसाय में पकड़ने के लिए कुछ भी नहीं है।



अधिकांश विशेषज्ञों ने एमएल के रूप में उसी समय प्रोग्रामिंग शुरू की, या विकास के अन्य क्षेत्रों से चले गए।



रूस के डेवलपर्स बड़े हो रहे हैं और शिक्षा के अगले स्तरों पर आगे बढ़ रहे हैं।





शिक्षा और आयु सूचना के स्रोतों को प्रभावित करते हैं।



उन्नत अर्थव्यवस्थाओं (यूएसए, यूरोप) में, एक डिग्री वेतन स्तर को प्रभावित करती है। बाकी दुनिया में, अंतर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं है।



डेटा साइंटिस्ट और डेटा इंजीनियर बनना एक विश्लेषक या सांख्यिकीविद् की तुलना में अधिक लाभदायक है।



और अंत में, दुनिया के देशों में वेतन के लिए हीटमैप। आप देख सकते हैं कि यह कहाँ गर्म है, और एक टिकट ले लो जबकि सर्दियों रूस में है!

निम्नलिखित लेखों में, हम केगल के साथ दिलचस्प प्रतियोगिताओं और डेटासेट को देखेंगे। टिप्पणियों में लिखें कि भविष्य की सामग्री में किन प्रतियोगिताओं को लिखना है।