Previzionează creșterea salariului și costul vieții
Datorită inflației și creșterii productivității odată cu experiența acumulată, te poți aștepta ca salariul tău să crească în ritmuri diferite, în funcție de domeniu. Cum activezi într-un domeniu în plină expansiune și cu cerere ridicată – cel de Data Scientist – poți presupune o creștere constantă a salariului anual, bazată pe performanță.
Poți asuma o rată de creștere anuală a salariului de 5%, ceea ce înseamnă că, dacă începi cu 85.000 \( pe an, te poți aștepta să câștigi peste 176.000 \) pe an după 15 ani. După taxe, presupunând că rata de impozitare nu s-a modificat, ajungi la aproximativ 125.000 $ pe an – un nivel realist pentru un Data Scientist. De fapt, s-ar putea să atingi acest nivel chiar mai devreme! Totuși, pentru siguranță, e bine să fii conservator cu proiecțiile tale.
În această aplicație, presupune că atât inflația, cât și creșterea salariului au loc în incremente mai mici, lunar, în loc de o singură majorare la sfârșitul fiecărui an.
monthly_takehome_salary din exercițiul anterior este disponibil.
Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în concepte financiare în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Calculează creșterea lunară echivalentă a salariului (vezi indiciul pentru formulă!)
- Calculează prognoza reală a salariului tău în timp, folosind
cumulative_salary_growth_forecastdefinit pentru tine.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
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()