Qual è la prima cosa che ti viene in mente quando pensi agli ingegneri? Forse è la visione di qualcuno con un elmetto protettivo che aiuta a costruire le infrastrutture di domani, che si tratti di edifici, ponti o autostrade.
Per molti di noi, l’ingegneria fa emergere una visione romantica: qualcuno che lavora su cose che aiutano la nostra economia a andare avanti. Sebbene sia vero che gli ingegneri possono lavorare su grandi progetti, potresti essere sorpreso di apprendere che spesso contribuiscono anche in modo significativo alla progettazione e allo sviluppo dei data center, un principio centrale della moderna ingegneria dei dati.
Per gli ingegneri, una qualifica come a Diploma di Laurea in Scienza dei Dati possono aiutare a perfezionare ulteriormente le loro competenze e fornire loro il miglior inizio possibile per ruoli come ingegneri di machine learning (ML). Scopriamo come le competenze apprese dagli ingegneri possono essere facilmente riutilizzate per essere utilizzate in uno dei settori odierni in più rapida crescita.
Ingegneria: più che edilizia
L’ingegneria è un campo spesso definito da presupposti e percezioni errate. Molte persone non capiscono cosa fa un ingegnere, dando per scontato che i ruoli ingegneristici si concentrino esclusivamente sui problemi di costruzione, dai ponti agli edifici e oltre. In realtà, la carriera di ingegnere è molto più diversificata rispetto ai grandi progetti di costruzione che potresti vedere in TV. Quindi, cosa significa un ingegnere Fare?
In realtà, gli ingegneri costituiscono un campo molto più diversificato di professionisti della risoluzione dei problemi. Gli ingegneri sono risolutori di problemi fortemente coinvolti nello sviluppo di sistemi, prodotti, macchine e strutture. Utilizzando la ricerca e le scoperte scientifiche, applicano queste conoscenze per sviluppare soluzioni, sia utilizzando nuove conoscenze per migliorare l’efficienza dei sistemi esistenti sia sviluppando prodotti che aiutano a contribuire a un progetto complessivo più ampio.
A seconda delle particolari competenze di un ingegnere, questi potrebbero essere coinvolti nello sviluppo di soluzioni ad alcune delle più grandi sfide del mondo, che non sono necessariamente cose che gli australiani comuni vedono ogni giorno. Consideriamo, ad esempio, l’infrastruttura necessaria per mantenere operativa Internet: qualcosa che sembra semplice come un indirizzo IP spesso ha richiesto il lavoro di ingegneri.
In ingegneria, due tipi di ingegneri lavorano intensamente con computer e sistemi informatici: ingegneri del software E ingegneri elettrici.
Gli ingegneri del software sono il tipo di ingegneri coinvolti nello sviluppo di software e programmi, soluzioni che, per progettazione, sono fortemente immerse in un mondo moderno e digitale. Questi ingegneri spesso fanno parte dei team di sviluppo, contribuendo a contribuire alla creazione di soluzioni software ben definite e alla manutenzione post-rilascio.
Gli ingegneri elettrici, d’altra parte, sono coinvolti nello sviluppo delle infrastrutture fisiche, in particolare quelle che coinvolgono sistemi elettrici, da sistemi grandi come centrali elettriche a sistemi piccoli e complicati come la fabbricazione dei chip dei computer che gli ingegneri del software utilizzano ogni giorno. .
Un campo emergente: l’apprendimento automatico
Nel mondo odierno sempre più dipendente dai dati, gli ingegneri si trovano ad affrontare nuove sfide. Prendiamo, ad esempio, l’enorme quantità di dati generati da sistemi grandi e piccoli. In un mondo in cui non ci sono abbastanza analisti di dati, gli ingegneri sono chiamati a contribuire a semplificare e snellire alcune delle sfide che esistono per le aziende.
Prendiamo, ad esempio, l’apprendimento automatico. Un campo dell’intelligenza informatica, l’apprendimento automatico implica lo sviluppo e l’utilizzo di sistemi informatici per creare modelli in grado di apprendere e adattarsi senza istruzioni, in genere attraverso modelli statistici e altre soluzioni. Per sviluppare soluzioni di machine learning, è necessario possedere competenze e conoscenze diffuse in più campi, in genere comprendere le sfumature di set di dati su larga scala e avere l’esperienza tecnica per creare soluzioni ben definite ed efficienti.
Applicazioni dell’apprendimento automatico
Con l’avvento dei big data e il continuo calo dei costi informatici, si sono aperte varie opportunità per gli ingegneri del machine learning in diversi settori. Queste opportunità sperano di affrontare alcuni dei problemi che le grandi aziende affrontano quotidianamente e aspirano a trasformare il modo in cui lavoriamo, spesso in meglio.
Considera, ad esempio, la grande quantità di lavoro svolto per elaborare e applicare le richieste di mutuo per la casa. Nei servizi finanziari, un settore multimiliardario, gran parte del lavoro coinvolto nelle richieste di mutuo per la casa comporta la gestione e l’immissione manuale dei dati, dalle buste paga ai registri delle transazioni bancarie. L’apprendimento automatico può aiutare ad affrontare alcuni di questi problemi, con algoritmi che migliorano il lavoro passato, come ad esempio riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), per ridurre rapidamente i tempi di elaborazione dei dati dei clienti. A sua volta, ciò può contribuire a ridurre i tempi di richiesta del prestito, aiutando i clienti a comprendere la propria capacità di prestito in modo più tempestivo.
L’apprendimento automatico ha usi in molti settori, con ingegneri di apprendimento automatico richiesti in settori diversi come la vendita al dettaglio di beni di consumo, la sanità, i servizi finanziari e i trasporti. Con la rapida crescita dei dati arriva un necessario aumento della domanda, come prevede un monitor del settore entro il 2030le applicazioni di machine learning varranno più di 500 miliardi di dollari in tutto il mondo.
Machine learning: un’opportunità unica
La rapida crescita dell’apprendimento automatico rappresenta un’opportunità unica per gli ingegneri: la capacità di orientarsi verso una carriera che non solo è molto richiesta ma affronta anche alcune delle sfide più significative del nostro tempo.
Per gli ingegneri, l’apprendimento automatico rappresenta un’opportunità per affinare la propria arte in un campo diverso e unico, consentendo loro di migliorare le proprie competenze in materia in un’area che quasi sicuramente sarà molto richiesta negli anni a venire. Per gli studenti che studiano dati o ingegneria, esiste l’opportunità di specializzarsi in un campo nuovo ed emergente che porrà sfide uniche anche ai laureati più curiosi.
Ci sono molte ragioni per considerare di diventare un ingegnere di machine learning. Per alcuni, sono gli stipendi offerti, in particolare nei ruoli che richiedono un’esperienza minima. Per altri, è la capacità di utilizzare tecnologie nuove ed emergenti per contribuire a creare soluzioni all’avanguardia che fanno una differenza significativa nella vita di molte persone.
In definitiva, una carriera nell’apprendimento automatico offre molte opportunità uniche per affinare la tua arte. Con una varietà di sfide da affrontare, manterrà sicuramente all’erta anche gli ingegneri più curiosi.
Se sei interessato a intraprendere la carriera di ingegnere di machine learning, dovresti parlare con un consulente del lavoro e conoscere le tue opzioni. Si spera che l’esplorazione odierna di come l’ingegneria possa creare opportunità in questo campo nuovo ed emergente abbia evidenziato alcune nuove opportunità da esplorare.
