वेतन वृद्धि और लागत-ए-जीवन का पूर्वानुमान
मुद्रास्फीति और अनुभव से उत्पादकता बढ़ने — दोनों की वजह से — आपका वेतन आपकी नौकरी के अनुसार अलग-अलग दरों से बढ़ सकता है। अब, क्योंकि आप Data Scientist की एक बढ़ती और इन-डिमांड करियर फील्ड में काम कर रहे हैं, आप परफॉर्मेंस के आधार पर हर साल अपनी वार्षिक सैलरी में स्थिर बढ़ोतरी मान सकते हैं.
आप 5% वार्षिक वेतन वृद्धि दर मान सकते हैं, यानी अगर आप $85,000 प्रति वर्ष से शुरू करते हैं, तो 15 वर्षों बाद आप $176,000 से अधिक प्रति वर्ष कमा सकते हैं। टैक्स के बाद, यह मानते हुए कि आपका टैक्स रेट नहीं बदला, यह लगभग $125,000 प्रति वर्ष बैठता है, जो एक Data Scientist के लिए अवास्तविक नहीं है। दरअसल, आप कुछ ही वर्षों में उस स्तर तक पहुँच भी सकते हैं! लेकिन सावधानी के लिए, आपको अपने प्रोजेक्शन में कंज़र्वेटिव रहना चाहिए.
इस एप्लिकेशन के लिए मान लीजिए कि सारी मुद्रास्फीति और सैलरी ग्रोथ हर साल के आखिर में एक बड़े इज़ाफे़ की बजाय मासिक छोटे-छोटे इन्क्रीमेंट्स में होती है.
पिछले अभ्यास का monthly_takehome_salary उपलब्ध है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में वित्तीय कॉन्सेप्ट्स का परिचय
अभ्यास निर्देश
- समकक्ष मासिक वेतन वृद्धि निकालें (फ़ॉर्मूला के लिए संकेत देखें!)
cumulative_salary_growth_forecastजिसका हमने आपके लिए निर्धारण किया है, उसका उपयोग करके समय के साथ अपनी वास्तविक सैलरी का फ़ोरकास्ट निकालें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
import numpy as np
# Create monthly forecasts up to 15 years from now
forecast_months = 12*15
# Set your annual salary growth rate
annual_salary_growth = 0.05
# Calculate your equivalent monthly salary growth rate
monthly_salary_growth = ____
# Forecast the cumulative growth of your salary
cumulative_salary_growth_forecast = np.cumprod(np.repeat(1 + monthly_salary_growth, forecast_months))
# Calculate the actual salary forecast
salary_forecast = ____
# Plot the forecasted salary
plt.plot(salary_forecast, color='blue')
plt.show()