อุตสาหกรรมไอทีของอินเดียเป็นหนึ่งในผู้มีส่วนสำคัญต่อเศรษฐกิจโลก โดยสร้างรายได้หลายพันล้านดอลลาร์ต่อปี และเมื่อปี 2022 โลกเผชิญกับภาวะตกต่ำและเศรษฐกิจที่ยากลำบากซึ่งเกิดจากปัจจัยต่างๆ อุตสาหกรรมไอทีของอินเดียไม่เพียงแต่อยู่รอดแต่เจริญเติบโตเท่านั้น อุตสาหกรรมไอทีคิดเป็น 7.4% ของ GDP ของอินเดียในปีงบประมาณ 2022 และคาดว่าจะมีส่วนสนับสนุน 10% ของ GDP ของอินเดียภายในปี 2025 ด้วยเหตุนี้จึงปลอดภัยที่จะกล่าวได้ว่าผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีในอินเดียจะมีความต้องการอย่างมากเสมอ แต่จะเลือกเส้นทางอาชีพอะไรดี? เราพนันได้เลยว่าคุณคงเคยได้ยินมาหลายครั้งแล้วว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการพัฒนาซอฟต์แวร์เป็นทักษะแห่งอนาคต แม้ว่าสถานการณ์ทางเศรษฐกิจจะเป็นอย่างไร แต่จำนวนการลงทุนด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการพัฒนาซอฟต์แวร์ยังคงเท่าเดิม
นอกจากนี้ โปรไฟล์งานทั้งสองนี้มีทักษะที่เหมือนกัน ดังนั้นการตัดสินใจว่าจะก้าวเข้าสู่ตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือนักพัฒนาซอฟต์แวร์กลายเป็นเรื่องยาก เรามาหารือเกี่ยวกับตำแหน่งทั้งสองนี้โดยละเอียด
ตามข้อมูลที่รวบรวมจากAmbitionbox.com
นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลในอินเดียมีรายได้ระหว่าง ₹ 3.8 Lakhs ถึง ₹ 26.0 Lakhs โดยมีเงินเดือนประจำปีเฉลี่ยอยู่ที่ ₹ 10.0 Lakhs เงินเดือนของพวกเขาส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับประสบการณ์ของพวกเขา - ด้วยประสบการณ์ที่เพิ่มขึ้นทุกปี เงินเดือนของผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็จะเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ
เงินเดือนนักพัฒนาซอฟต์แวร์ในอินเดียก็ค่อนข้างสูงเมื่อเทียบกับอาชีพอื่นๆ ส่วนใหญ่ มันอยู่ในช่วงระหว่าง ₹ 1.8 Lakhs ถึง ₹ 13.0 Lakhs โดยมีเงินเดือนประจำปีเฉลี่ยอยู่ที่ ₹ 4.8 Lakhs เงินเดือนโดยเฉลี่ยของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ได้รับการยกย่องอย่างสูง และเช่นเดียวกับที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลโพสต์ เงินเดือนจะเพิ่มขึ้นตามประสบการณ์ของคุณ
โปรดทราบว่าจากข้อมูลของ Indeed เมืองในอินเดียที่ได้รับค่าตอบแทนสูงสุดสำหรับทั้งสองงานนี้คือไฮเดอราบัด เจนไน เบงกาลูรู มุมไบ ปูเน่ คุร์เคาน์ นอยดา และนิวเดลี
![นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลกับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ อาชีพอะไรให้เลือกในอินเดีย? - 6]()
สิ่งที่น่าทึ่งคือจากการเปิดตัวของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ทั้งหมด 82,141 รายการระบุว่า Java เป็นหนึ่งในทักษะที่จำเป็นอันดับต้นๆ

ใครคือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนาซอฟต์แวร์? บทบาทและความรับผิดชอบของพวกเขา
นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลกลายเป็นที่ต้องการอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เนื่องจากเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่ได้รวมเข้ากับองค์กรต่างๆ มากขึ้นเรื่อยๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นมืออาชีพที่ใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์ในการรวบรวม วิเคราะห์ และตีความผลลัพธ์จากข้อมูล พวกเขายังรับผิดชอบในการสร้างแผนปฏิบัติการโดยขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ของข้อมูล ดังนั้นพวกเขาจึงต้องสร้างอัลกอริธึมและแบบจำลองข้อมูลเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรร่วมมืออย่างใกล้ชิดกับผู้นำทางธุรกิจเพื่อช่วยให้บรรลุวัตถุประสงค์ของบริษัท และระบุกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อให้บรรลุเป้าหมายเหล่านั้น หน้าที่และความรับผิดชอบทั่วไปของ Data Scientistได้แก่:- การระบุแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับความต้องการทางธุรกิจและดึงข้อมูลที่ใช้งานได้ออกมา
- การปรับใช้เครื่องมือข้อมูลเช่น Python, R, SAS หรือ SQL
- การใช้เครื่องมือ ML เพื่อเลือกคุณสมบัติที่ต้องการ สร้างและเพิ่มประสิทธิภาพตัวแยกประเภท
- รวบรวมข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างและดำเนินการประมวลผลล่วงหน้า
- การจัดหาข้อมูลที่ขาดหายไป
- ปรับปรุงกระบวนการรวบรวมข้อมูล
- การจัดระเบียบข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่ใช้งานได้
- การสร้างแบบจำลองการทำนาย
- การพัฒนาอัลกอริธึม ML
- เสริมสร้างกระบวนการรวบรวมข้อมูล
- การประมวลผล การล้าง และการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล
- วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบและแนวทางแก้ไข
- การตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล
- การพัฒนา การนำไปใช้ และการบำรุงรักษาฐานข้อมูล
- การประเมินคุณภาพของข้อมูล
- การสร้างข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลและการระบุแนวโน้มและรูปแบบ
- การสร้างภาพข้อมูล
- จัดทำรายงานที่ชัดเจนสำหรับผู้บริหารและทีมงานโครงการ
- สร้างโค้ดที่สะอาดและมีประสิทธิภาพตามความต้องการของลูกค้า
- การตรวจสอบ การทดสอบ และการปรับใช้โปรแกรมซอฟต์แวร์และระบบ
- การแก้ไขและปรับปรุงซอฟต์แวร์ที่มีอยู่
- การทำงานร่วมกับนักพัฒนารายอื่นเพื่อออกแบบอัลกอริทึมและผังงาน
- การรวมส่วนประกอบซอฟต์แวร์และโปรแกรมของบริษัทอื่น
- การแก้ไขปัญหา การดีบัก และการอัพเกรดซอฟต์แวร์
- แนะนำและดำเนินการปรับปรุง
- การสร้างเอกสารทางเทคนิค
- การสื่อสารกับลูกค้าและทำความเข้าใจความต้องการของพวกเขา
- การทำงานเป็นทีม

ทักษะสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนาซอฟต์แวร์
ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้ต้องการทักษะที่จำเป็นสองประเภท – ด้านเทคนิคและไม่ใช่ด้านเทคนิค (เรียกอีกอย่างว่าทักษะแข็งและทักษะอ่อน) ทักษะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทางเทคนิคที่สำคัญที่สุดบางประการได้แก่:- มีความรู้ด้านการวิเคราะห์ทางสถิติและการคำนวณเป็นอย่างดี
- ความเชี่ยวชาญในการเรียนรู้ของเครื่อง
- ความรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึก ความน่าจะเป็น และสถิติ
- การประมวลผลข้อมูลปริมาณมาก
- การแสดงข้อมูล
- การโต้เถียงเรื่องข้อมูล
- คณิตศาสตร์.
- ความรู้ที่มั่นคงเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม
- สถิติ.
- ข้อมูลใหญ่.
- พื้นฐานปัญญาประดิษฐ์จะเป็นโบนัส
- มีความรู้เป็นอย่างดีเกี่ยวกับภาษาและกรอบการเขียนโปรแกรมอย่างน้อยหนึ่งภาษา
- คณิตศาสตร์และการวิเคราะห์ข้อมูล
- การแก้ปัญหา.
- โครงสร้างข้อมูลและอัลกอริธึม
- การควบคุมแหล่งที่มา
- DevOps
- ความสามารถในการทำงานกับฐานข้อมูลต่างๆ
- คอมไพล์
- สภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบบูรณาการ
- วิธีการพัฒนาแบบ Agile และ Scrum
- วงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์
- มีความเชี่ยวชาญในเครื่องมือสำหรับการดีบักและการทดสอบซอฟต์แวร์
- การเปิดใจกว้างและการปรับตัว
- การคิดอย่างมีวิจารณญาณ
- ทักษะการวิเคราะห์และกลยุทธ์ที่ดี
- ความอดทน.
- ความคิดสร้างสรรค์
- ความมั่นใจ.
- แรงจูงใจที่แท้จริง
- การทำงานเป็นทีมและการทำงานร่วมกัน
การเปรียบเทียบเงินเดือน: นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลกับนักพัฒนาซอฟต์แวร์
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้รับค่าตอบแทนดีมากในอินเดีย จริงๆ แล้ว พวกเขาเป็นอาชีพที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในตลาดไอทีของอินเดีย โดยโดยทั่วไปแล้วค่าจ้างจะสูงกว่าอาชีพอื่นๆ ถึง 36%


จำนวนตำแหน่งงานว่าง
เมื่อพูดถึงตำแหน่งงานว่าง จะเห็นได้ชัดว่าการแข่งขันสำหรับ Data Scientist นั้นรุนแรงกว่ามาก Naukri เว็บไซต์ค้นหางานอันดับ 1 ของอินเดียมีตำแหน่งงานว่างประมาณ 800 ตำแหน่งสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และตำแหน่งงานว่างมากกว่า 92,000 ตำแหน่งสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์


เส้นทางอาชีพสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนาซอฟต์แวร์
ตอนนี้ เรามาพูดถึงว่าคุณจะก้าวหน้าได้อย่างไรหากคุณเลือกอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการพัฒนาซอฟต์แวร์ หากคุณกำลังจะเลือก Data Science เส้นทางอาชีพของคุณจะมีลักษณะดังนี้ Data Scientist → Middle Data Scientist → Senior Data Scientist → Machine Learning Engineer → Lead Data Scientist → Chief Data Officer และในกรณีที่คุณ กำลังจะกลายเป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์ ดังนั้นเส้นทางอาชีพที่ประสบความสำเร็จจะเป็นดังนี้: Junior Software Developer → Middle Software Developer → Senior Software Developer → Tech Lead → Team Manager → Technical Architect → Chief Technology Officer
GO TO FULL VERSION