2024 में डेटा साइंस वेतन अपेक्षाएँ

नई नौकरी के अवसरों की तलाश में वेतन अपेक्षाएँ हमेशा एक प्रमुख कारक होती हैं, और यदि आप डेटा साइंस में प्रवेश करने पर विचार कर रहे हैं, तो यहाँ एक अच्छी खबर है: डेटा साइंटिस्ट्स के साथ-साथ अन्य डेटा-संबंधित नौकरियाँ टेक उद्योग में सबसे अधिक वेतन दिलवाती हैं। 

अमेरिकी श्रम सांख्यिकी ब्यूरो के 2023 के आँकड़ों के अनुसार, डेटा साइंस तीसरा सबसे तेज़ी से बढ़ता हुआ व्यवसाय है, जिसकी 2021 से 2031 के बीच 35% की अनुमानित वृद्धि दर है। लगभग हर उद्योग में, संगठन अपने डेटा का लाभ उठाने और स्मार्ट व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए डेटा साइंस पेशेवरों के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं। हालाँकि, चूँकि डेटा पेशेवरों की आपूर्ति अभी तक मांग के अनुरूप नहीं हुई है, इसलिए इन पेशेवरों की भर्ती में कंपनियों के बीच प्रतिस्पर्धा अन्य टेक क्षेत्रों की तुलना में कहीं अधिक तीव्र है। नतीजतन, नियोक्ता प्रतिभाशाली डेटा साइंटिस्ट्स को उच्चतम वेतन देने के लिए तैयार हैं।

भले ही यह क्षेत्र फिलहाल लाभकारी दौर से गुजर रहा हो, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि डेटा साइंस के वेतन पेशेवरों के बीच काफ़ी भिन्न हो सकते हैं। नियोक्ता वेतन तय करते समय कई कारकों पर विचार करते हैं, जिनमें अनुभव, कौशल, पदनाम, या कंपनी का आकार शामिल है। 

इस लेख में, हम 2024 में डेटा साइंस वेतन का एक अवलोकन प्रदान करेंगे। हम विभिन्न मानदंडों का अध्ययन करेंगे जो वेतन को प्रभावित करते हैं—इसके लिए हमने Glassdoor और PayScale जैसे जॉब पोर्टल्स के डेटा, U.S. Bureau of Labor Statistics के सार्वजनिक आँकड़े, और O’Reilly Data Science Salary सर्वेक्षणों जैसे जॉब सर्वेक्षणों का उपयोग किया है।

विषय को संकीर्ण रखने के लिए, हम केवल U.S. के वेतन परिदृश्य पर ध्यान केंद्रित करेंगे।

अनुभव के अनुसार डेटा साइंस वेतन

औसतन एक डेटा साइंटिस्ट कितना कमाता है? Indeed के अनुसार, U.S. में डेटा साइंटिस्ट्स का औसत बेस पे $123,069 वार्षिक है, जो 4,200 रिपोर्टेड वेतनों पर आधारित है।

छवि स्रोत: Indeed

PayScale के डेटा को देखने पर वेतन कुछ कम है, जो लगभग 9,000 वेतन प्रोफाइल पर आधारित $100,598 वार्षिक का औसत आँकड़ा देता है।

छवि स्रोत: Payscale

हालाँकि, एक डेटा साइंटिस्ट का औसत वेतन अनुभव स्तर के साथ बदलता है। जैसा कि PayScale रिपोर्ट करता है, यदि आप एक उभरते डेटा साइंटिस्ट हैं और इस क्षेत्र में अपनी पहली नौकरी की तलाश कर रहे हैं, तो आप औसतन $87,000 के वेतन की उम्मीद कर सकते हैं। दूसरी ओर, 1-4 वर्षों के अनुभव वाले डेटा साइंटिस्ट्स लगभग $98,000 के कुल मुआवजे की उम्मीद कर सकते हैं, जबकि 5-9 वर्षों के अनुभव का अर्थ लगभग $113,000 का औसत वेतन है।

छवि स्रोत: PayScale

2022 में हमारे द्वारा यह डेटा एकत्र करने के बाद से ये औसत लगभग $2,000 वार्षिक बढ़े हैं। ये अनुमान O’Reilly 2021 Data/AI Salary Survey के निष्कर्षों के अनुरूप हैं, जिसके अनुसार पिछले तीन वर्षों में डेटा साइंस/AI क्षेत्र में मुआवजे में औसत परिवर्तन $9,252 रहा, जो 2.25% की वार्षिक वृद्धि के बराबर है।

पदनाम के अनुसार डेटा साइंस वेतन

डेटा प्रोफेशनल्स एक ऐसा वर्ग है जिसमें डेटा साइंटिस्ट, डेटा इंजीनियर, डेटा एनालिस्ट और मशीन लर्निंग इंजीनियर जैसी कई भूमिकाएँ शामिल हैं। इन पेशेवरों की जिम्मेदारियाँ, योग्यताएँ और अंततः वेतन काफ़ी अलग-अलग होते हैं। सामान्यतः, जितना अधिक कोई डेटा साइंस पेशेवर प्रबंधकीय जिम्मेदारियाँ निभाता है (जैसे, टीम प्रोजेक्ट्स का नेतृत्व करना और सीधे क्लाइंट से संवाद करना), मुआवजा उतना ही अधिक होता है।

नीचे Indeed.com के अनुसार डेटा साइंस पेशेवरों के वेतन दायरे और औसतों की सूची दी गई है:

डेटा साइंटिस्ट

एक डेटा साइंटिस्ट डेटा में मौजूद सार्थक अंतर्दृष्टियों का शोध, निष्कर्षण और रिपोर्टिंग करता/करती है। ऐसा करने के लिए, डेटा साइंटिस्ट कंप्यूटर और प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करके सूचनाओं को प्रोसेस करते हैं, जटिल गणनाएँ करते हैं, उपयोगी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाते हैं और परिणाम प्राप्त करते हैं। क्या आप डेटा साइंटिस्ट बनना चाहते हैं? Datacamp के पास इसके लिए बेहतरीन करियर ट्रैक्स हैं, चाहे Python के साथ हो या R के साथ।

• औसत वेतन: $123,069. वेतन दायरा: $78k - $194k.

दुनिया भर में डेटा साइंटिस्ट वेतन पर अलग लेख में और पढ़ें।

मशीन लर्निंग इंजीनियर

मशीन लर्निंग इंजीनियर्स उच्च-कौशल वाले प्रोग्रामर होते हैं जो बड़े डेटा सेट्स का उपयोग करके ऐसे मॉडल विकसित करते हैं जो सीख सकें और भविष्यवाणी कर सकें।

• औसत वेतन: $161,407. वेतन दायरा: $105k - $247k

यह डेटा साइंस में सबसे जटिल और लाभकारी करियरों में से एक है। शुरुआत करने के लिए, हम आपको हमारे Machine Learning Scientist with Python करियर ट्रैक में नामांकन की अत्यधिक सलाह देते हैं।

डेटा इंजीनियर

डेटा इंजीनियर्स किसी संगठन में डेटा के अधिग्रहण, भंडारण, रूपांतरण और प्रबंधन की नींव रखने के लिए जिम्मेदार होते हैं। यह डेटा साइंस में सबसे अधिक मांग वाले करियरों में से एक है। 

• औसत वेतन: $126,610. वेतन दायरा: $81k - $196k.

और जानने के लिए हमारे दुनिया भर में डेटा इंजीनियर वेतन पर पूर्ण गाइड देखें। 

क्लाउड इंजीनियर

क्लाउड इंजीनियर एक डेटा प्रोफेशनल होता है जो क्लाउड-संबंधित कार्यों से निपटता है। आमतौर पर इसमें क्लाउड सिस्टम्स का प्रबंधन, योजना, आर्किटेक्चर और मॉनिटरिंग शामिल होता है। अधिक से अधिक कंपनियाँ क्लाउड सेवाओं की ओर रुख कर रही हैं।

• औसत वेतन: $127,119. वेतन दायरा: $83k - $192k.

यदि आप इस अत्यधिक मांग वाले अनुशासन में शुरुआत करना चाहते हैं, तो हमारा कोर्स Understanding Cloud Computing एक बेहतरीन शुरुआती स्थान है।

डेटा एनालिस्ट

ये कंपनी के पास पहले से मौजूद डेटा को प्रोसेस करने के लिए जिम्मेदार होते हैं। उनके नियमित कार्यों में रिपोर्ट्स और डैशबोर्ड बनाने के लिए डेटाबेस का उपयोग करना शामिल है।

• औसत वेतन: $78,324. वेतन दायरा: $49k - $123k.

यदि आप डेटा एनालिस्ट बनने में रुचि रखते हैं, तो हमारा Data Analyst with Python Career Track देखें।

डेटा साइंस मैनेजर

यह एक प्रबंधकीय भूमिका है जिसमें निर्णय लेना शामिल होता है। डेटा साइंस मैनेजर्स प्रोजेक्ट संचालन के प्रभारी होते हैं, जो विश्लेषकों, वैज्ञानिकों, डेटा आर्किटेक्ट्स की टीम और क्लाइंट के बीच मध्यस्थ की भूमिका निभाते हैं। उन्हें तकनीक की समझ होनी चाहिए, भले ही वे उसके विकास के प्रभारी न हों।

• औसत वेतन: $126,506. वेतन दायरा: $69k - $231k.

कंपनी के आकार के अनुसार डेटा साइंस वेतन

डेटा साइंस वेतन को प्रभावित करने वाला एक और प्रासंगिक कारक कंपनी का आकार है: आम तौर पर, संगठन जितना बड़ा होगा, वेतन उतना ही अधिक होगा। O’Reilly 2016 Salary Data Science Salary Report इस कारक पर रोशनी डालती है। सर्वेक्षण को कुछ वर्ष हो चुके हैं, लेकिन हमारा मानना है कि 2024 में भी यह समान रूप से लागू होगा। 

उनके प्रकाशन के अनुसार, 1,000 से अधिक कर्मचारियों वाली कंपनियों में काम करने वाले डेटा साइंटिस्ट्स को $90,000 से $110,000 के बीच का माध्य वेतन मिलेगा, जबकि मध्यम आकार की कंपनियों (26 से 1,000 सदस्य) में काम करने वाले डेटा पेशेवरों का माध्य वेतन लगभग $80,000 है। छोटी कंपनियों और स्टार्टअप्स (2-25 सदस्य) में काम करने वाले कर्मचारियों का माध्य वेतन आम तौर पर लगभग $60,000 होता है। 

छवि स्रोत: O’Reilly

फ़्रीलांसरों के लिए डेटा साइंस वेतन

वर्क-फ्रॉम-होम के बढ़ते लाभों के साथ, अधिक से अधिक लोग सोच रहे हैं कि क्या अब फ्रीलांसिंग आजमाने का सही समय है। डेटा पेशेवर भी अपवाद नहीं हैं। हाल के महीनों में, Upwork जैसे लोकप्रिय फ्रीलांसर प्लेटफ़ॉर्म्स पर उपलब्ध डेटा साइंस नौकरियों की संख्या में तेज़ी से वृद्धि हुई है। 

यदि आप इस विकल्प पर विचार कर रहे हैं, तो आप सोच रहे होंगे कि फ्रीलांस डेटा साइंटिस्ट्स कितना कमाते हैं। Glassdoor के अनुसार, U.S. में उनका औसत वेतन $116k है, और वेतन $90k से $149k के बीच है। 

हालाँकि, फ्रीलांस डेटा साइंटिस्ट्स की कमाई उनकी कौशल, अनुभव और समीक्षाओं जैसे कारकों पर काफी निर्भर करती है। नतीजतन, जूनियर और सीनियर डेटा साइंटिस्ट्स के बीच वेतन दायरा बहुत व्यापक होता है। उदाहरण के लिए, Upwork के डेटा पर आधारित 2023 की इस रिसर्च से पता चलता है कि एक शुरुआती फ्रीलांस डेटा साइंटिस्ट $50/घंटा तक चार्ज कर सकता/सकती है, जबकि एक अनुभवी डेटा साइंटिस्ट $150-200/घंटा तक चार्ज कर सकता/सकती है।

उद्योगों में डेटा साइंस वेतन

लगभग हर उद्योग में डेटा साइंटिस्ट्स की आवश्यकता होती है, लेकिन कुछ उद्योगों की ज़रूरतें अधिक होती हैं और वे अधिक आकर्षक वेतन देने को तैयार रहते हैं। फिर से, O’Reilly 2021 Data/AI Salary Survey उद्योगों में वेतन की तुलना करने के लिए एक उपयोगी संसाधन है। 

कुल मिलाकर, कंप्यूटर उद्योग—जैसे कंप्यूटर हार्डवेयर, क्लाउड सेवाएँ, साइबरसुरक्षा, या सॉफ़्टवेयर विकास—में काम करने वाले डेटा पेशेवरों ने सबसे अधिक वेतन की रिपोर्ट की, जहाँ औसत मुआवजा $171,000 (कंप्यूटर हार्डवेयर) से $164,000 (सॉफ़्टवेयर) के बीच रहा। फिर भी, डेटा से यह भी पता चलता है कि कंप्यूटिंग के बाहर के उद्योगों—जैसे बैंकिंग, रिटेल, फ़ैशन और बीमा—में भी ( $100,000 से अधिक) अत्यधिक प्रतिस्पर्धी वेतन उपलब्ध हैं।

यह तस्वीर U.S. Bureau of Labor Statistics द्वारा 2023 में जारी नवीनतम व्यवसायिक डेटा के अनुरूप है।

छवि स्रोत: O’Reilly

कौशल के अनुसार डेटा साइंस वेतन

डेटा साइंस तेजी से विकसित होने वाला क्षेत्र है। नई तकनीकें और सॉफ़्टवेयर लगातार उभरते रहते हैं। इससे प्रशिक्षण केवल नवाचार के साथ कदम मिलाने का ही साधन नहीं रहता, बल्कि यह उच्च वेतन, हायर होने की क्षमता और नौकरी की सुरक्षा से निकटता से जुड़ा कारक भी बन जाता है। 

कुल मिलाकर, कुछ दुर्लभ और अत्यधिक माँग वाली दक्षताएँ डेटा साइंटिस्ट्स की वेतन अपेक्षाओं को उल्लेखनीय रूप से बढ़ा देती हैं।

कंप्यूटर प्रोग्रामिंग, बिग डेटा टूल्स में दक्षता, क्लाउड कंप्यूटिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सबसे अधिक मूल्यवान कौशलों में हैं। इसी तरह, वैज्ञानिक जिज्ञासा, व्यावसायिक समझ, संचार कौशल और नेतृत्व जैसी व्यक्तिगत गुण भी मुआवजे को काफ़ी बढ़ा सकते हैं।

नीचे आप PayScale के अनुसार 2024 में डेटा साइंटिस्ट्स के वेतन को प्रभावित करने वाले कौशलों की सूची पा सकते हैं:

छवि स्रोत: PayScale

O’Reilly 2021 Data/AI Salary Survey के अनुसार, क्लाउड प्रशिक्षण—विशेषकर Amazon Web Services (AWS) और Microsoft Azure में—वह कौशल था जो वेतन वृद्धि के साथ सबसे मज़बूती से जुड़ा हुआ था। 

प्रतिवादियों द्वारा बताए गए अन्य महत्वपूर्ण कौशलों में मशीन लर्निंग, कंटेनर तकनीक (जैसे, Docker और Kubernetes), MLOps, और डेटा साइंस पाइपलाइन टूल्स जैसे Kafka शामिल थे।

प्रोग्रामिंग भाषाओं के संबंध में, सर्वेक्षण से पता चलता है कि डेटा साइंस में कम सामान्य भाषाएँ—जैसे Rust, Go, या Scale—भी उच्च वेतन से निकटता से जुड़ी हुई हैं।

प्रश्न: आने वाले वर्ष में किन तकनीकों का मुआवजे पर सबसे बड़ा प्रभाव होगा? छवि स्रोत: O’Reilly

स्थान के अनुसार डेटा साइंस वेतन

डेटा साइंस वेतन स्थान पर भी काफ़ी निर्भर करता है। औसत मुआवज़ा संयुक्त राज्य के भीतर काफ़ी भिन्न होता है, जैसा कि U.S. Bureau of Labor Statistics के डेटा से स्पष्ट है। 

कुल मिलाकर, औसत वेतन पूर्व और पश्चिम, दोनों तटों के राज्यों में अधिक झुकाव रखते हैं, जिनमें सर्वोच्च औसत वेतन California ($140,490), Texas ($109,000), New York ($134,830), Florida ($106,490), Pennsylvania ($102,370) हैं।

यह आश्चर्यजनक नहीं है: उद्धृत राज्य देश के कुछ सबसे बड़े टेक हॉटस्पॉट्स—San José (जिसे Silicon Valley की राजधानी भी कहा जाता है), San Francisco, और New York—से मेल खाते हैं, जहाँ डेटा साइंस पेशेवर सामान्यतः अच्छे छह-आंकड़ा वेतन कमाते हैं। 

छवि स्रोत: U.S. Bureau of Labor Statistics

अपना वेतन बढ़ाने के लिए आप क्या कर सकते हैं

डेटा साइंस अपने आप में एक जीवंत और अत्यधिक विघटनकारी क्षेत्र है। पारिस्थितिकी तंत्र तेज़ी से बदल रहा है—नई तकनीकें, टूल्स और सॉफ़्टवेयर लगातार पेश किए जा रहे हैं—जिससे यह अनुमान लगाना बहुत कठिन हो जाता है कि 10 वर्षों में चीज़ें कैसी दिखेंगी। 

ऐसे माहौल में, निरंतर प्रशिक्षण डेटा पेशेवरों के लिए न केवल नवाचार की गति के साथ बने रहने के लिए, बल्कि वेतन वृद्धि या प्रोमोशन पाने के लिए भी महत्वपूर्ण है। वास्तव में, नए कौशल सीखना और पुराने कौशलों में सुधार करना, प्रोमोशन तक पहुँचने के बेहतरीन तरीकों में से एक माना जाता है। इसके अलावा, योग्य डेटा साइंस पेशेवरों की कमी को देखते हुए, प्रशिक्षण कार्यक्रमों में निवेश करना नियोक्ताओं के लिए अपनी डेटा साइंस और मशीन लर्निंग टीमों को आंतरिक रूप से बढ़ाने की सबसे पसंदीदा और व्यावहारिक रणनीति है। 

अपस्किलिंग के सर्वोत्तम रास्ते क्या हैं? आपके समय की उपलब्धता और आपकी कंपनी आपकी शिक्षा में कितना निवेश करने को तैयार है, इस पर निर्भर करते हुए, आप निम्नलिखित विकल्पों पर विचार कर सकते हैं:

• डेटा साइंस में औपचारिक डिग्रियाँ। डेटा साइंस या संबंधित क्षेत्र में Ph.D. या मास्टर जैसी उन्नत शिक्षा कार्यक्रमों की ओर जाना आपके संगठन में स्तर बढ़ाने का एक बेहतरीन तरीका है। अधिकांश बड़ी टेक कंपनियाँ अपने कर्मचारियों को इस तरह के कार्यक्रम अपनाने के लिए प्रोत्साहित कर रही हैं।  

• डेटा साइंस प्लेटफ़ॉर्म्स। यदि आप विषय-विशेषज्ञ बनना चाहते हैं, अपनी कोडिंग क्षमता निखारना चाहते हैं, या नई तकनीकें सीखना चाहते हैं, तो आप संभवतः किसी कोर्स की तलाश में होंगे। वहाँ कई विकल्प उपलब्ध हैं, जिनमें DataCamp भी शामिल है। हमारे विशाल कोर्स कैटलॉग को एक्सप्लोर करने का मौका न चूकें, या अपनी विशेषज्ञता के क्षेत्रों का विस्तार करने के लिए हमारे किसी स्किल ट्रैक में साइन अप करें।

• डेटा साइंस सर्टिफ़िकेशंस। सर्टिफ़ाइड होना नई डेटा साइंस स्किल्स सीखने या उन्हें सुधारने के सबसे आम और तेज़ तरीकों में से एक बनता जा रहा है। सर्टिफ़िकेशंस की सूची तेज़ी से बढ़ रही है, जो सामान्य डेटा साइंस सर्टिफ़िकेशंस से लेकर वेंडर-विशिष्ट और टेक्नोलॉजी-विशिष्ट विकल्पों तक जाती है। O’Reilly 2021 Data/AI Salary Survey के अनुसार, खासकर AWS और Microsoft Azure में क्लाउड सर्टिफ़िकेशंस वेतन वृद्धि के साथ सबसे मज़बूती से जुड़े थे।

भविष्य की प्रवृत्तियाँ 

पिछले कुछ वर्षों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उछाल की बदौलत डेटा साइंस सुनहरे दौर में है। विभिन्न क्षेत्रों और उद्योगों में कंपनियों को ऐसे डेटा पेशेवरों की सख्त ज़रूरत है जो डेटा की शक्ति का उपयोग करके स्मार्ट निर्णय ले सकें।

LinkedIn की 2024 Jobs on the Rise रिपोर्ट के अनुसार, AI इंजीनियर और AI कंसल्टेंट भूमिकाएँ शीर्ष 10 सूची में शामिल हैं। इन नई भूमिकाओं के लिए मज़बूत डेटा साइंस पृष्ठभूमि आवश्यक है और जो लोग इन्हें निभा रहे हैं, उनमें से अधिकांश पहले डेटा साइंटिस्ट पदों पर थे।

डेटा पेशेवरों की आपूर्ति अब भी मांग के अनुरूप नहीं हुई है। योग्य डेटा साइंटिस्ट्स की कमी का मतलब कंपनियों के बीच कड़ी प्रतिस्पर्धा है, जो मुश्किल-से-हायर होने वाली प्रतिभा को आकर्षित करने के लिए अत्यधिक प्रतिस्पर्धी वेतन की पेशकश कर रही हैं। 

आने वाले समय में हम क्या उम्मीद कर सकते हैं? जैसे-जैसे डेटा साइंस मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में आगे बढ़ता है, हम निश्चित रूप से डेटा पेशेवरों की मांग को बढ़ते हुए देखेंगे। पारंपरिक डेटा साइंस पृष्ठभूमि वाले पेशेवर अपस्किल करेंगे और AI की रोमांचक दुनिया में आगे बढ़ेंगे, जहाँ डेटा के सबसे अधिक लाभकारी रोल मिलेंगे। जो लोग अभी इस क्षेत्र में प्रवेश कर रहे हैं, उनके लिए भी परिदृश्य उत्साहजनक है—सीखने के असंख्य संसाधन उनकी पहुँच में हैं। 

निष्कर्ष

हमें उम्मीद है कि आपको यह लेख पसंद आया होगा। डेटा साइंस उफान पर है, और इस क्षेत्र में प्रवेश करने के इच्छुक लोगों के लिए अवसर प्रचुर और अत्यधिक लाभदायक हैं।

यदि आप डेटा की रोमांचक दुनिया में एक नई यात्रा शुरू करने पर विचार कर रहे हैं, तो Datacamp शुरुआत करने के लिए सबसे अच्छी जगह है। हमारा डेटा साइंस कोर्स कैटलॉग देखें और आज ही अपनी सीखने की यात्रा शुरू करें।

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