Wat is het eerste dat in je opkomt als je aan ingenieurs denkt? Misschien is het een visioen van iemand met een helm die helpt bij het bouwen van de infrastructuur van morgen – of het nu gebouwen, bruggen of snelwegen zijn.
Voor velen van ons roept techniek een romantische kijk op: iemand die werkt aan dingen die onze economie vooruit helpen. Hoewel het waar is dat ingenieurs aan grote projecten kunnen werken, zal het je misschien verbazen dat ze vaak ook een belangrijke bijdrage leveren aan het ontwerp en de ontwikkeling van datacenters – een centraal principe van moderne data-engineering.
Voor ingenieurs is een kwalificatie zoals a Afgestudeerd diploma in datawetenschap kunnen helpen hun vaardigheden verder te verfijnen en hen de best mogelijke start te bieden in functies als Machine Learning (ML)-ingenieurs. Laten we ontdekken hoe de vaardigheden die ingenieurs leren gemakkelijk kunnen worden hergebruikt voor gebruik in een van de snelstgroeiende industrieën van vandaag.
Techniek: meer dan constructie
Engineering is een vakgebied dat vaak wordt gedefinieerd door onjuiste aannames en percepties. Veel mensen begrijpen niet wat een ingenieur doet, omdat ze ten onrechte aannemen dat technische rollen zich uitsluitend richten op bouwproblemen – van bruggen tot gebouwen en daarbuiten. In werkelijkheid is een carrière als ingenieur veel diverser dan de grote bouwprojecten die je op tv ziet. Dus, wat doet een ingenieur Doen?
In werkelijkheid vormen ingenieurs een veel diverser veld van probleemoplossende professionals. Ingenieurs zijn probleemoplossers die nauw betrokken zijn bij de ontwikkeling van systemen, producten, machines en constructies. Met behulp van wetenschappelijk onderzoek en bevindingen passen ze deze kennis toe om oplossingen te ontwikkelen – of ze nu nieuwe kennis gebruiken om de efficiëntie van bestaande systemen te verbeteren of producten ontwikkelen die bijdragen aan een groter totaalproject.
Afhankelijk van de specifieke vaardigheden van een ingenieur, kunnen ze betrokken zijn bij het ontwikkelen van oplossingen voor enkele van ’s werelds grootste uitdagingen, die niet noodzakelijkerwijs dingen zijn die gewone Australiërs elke dag tegenkomen. Denk bijvoorbeeld eens aan de infrastructuur die nodig is om het internet operationeel te houden – iets dat zo simpel lijkt als een IP-adres, heeft vaak het werk van technici vergd.
In de techniek werken twee soorten ingenieurs intensief met computers en computersystemen: software-ingenieurs En elektrische ingenieurs.
Software-ingenieurs zijn het soort ingenieurs dat zich bezighoudt met het ontwikkelen van software en programma’s; oplossingen die door hun ontwerp sterk zijn ondergedompeld in een moderne, digitale wereld. Deze ingenieurs maken vaak deel uit van ontwikkelingsteams en dragen bij aan het creëren van goed gedefinieerde softwareoplossingen en het onderhoud na de release.
Elektrotechnici daarentegen zijn betrokken bij de ontwikkeling van fysieke infrastructuur – in het bijzonder die waarbij elektrische systemen betrokken zijn, van systemen zo groot als energiecentrales tot zo klein en ingewikkeld als de fabricage van de computerchips die software-ingenieurs dagelijks gebruiken. .
Een opkomend vakgebied: machine learning
In de steeds meer data-afhankelijke wereld van vandaag worden ingenieurs geconfronteerd met nieuwe uitdagingen. Neem bijvoorbeeld de enorme hoeveelheden gegevens die door grote en kleine systemen worden gegenereerd. In een wereld waar er niet genoeg data-analisten zijn, wordt er een beroep gedaan op ingenieurs om een aantal uitdagingen voor bedrijven te helpen vereenvoudigen en stroomlijnen.
Neem bijvoorbeeld machinaal leren. Machine learning, een gebied van computerintelligentie, omvat het ontwikkelen en gebruiken van computersystemen om modellen te creëren die zonder instructies kunnen leren en zich kunnen aanpassen, meestal via statistische modellen en andere oplossingen. Om oplossingen voor machinaal leren te ontwikkelen, moet men over vaardigheden en kennis beschikken die verspreid zijn over meerdere velden. Meestal moet men de nuances van grootschalige datasets begrijpen en over de technische ervaring beschikken om goed gedefinieerde, efficiënte oplossingen te creëren.
Toepassingen van machinaal leren
Met de komst van big data en de voortdurende daling van de computerkosten zijn er in meerdere sectoren verschillende mogelijkheden ontstaan voor machine learning-ingenieurs. Deze kansen hopen een aantal van de problemen aan te pakken waarmee grote bedrijven dagelijks worden geconfronteerd en streven ernaar de manier waarop we werken te transformeren, vaak ten goede.
Denk bijvoorbeeld aan de grote hoeveelheid werk die wordt verricht bij het verwerken en aanvragen van woningkredietaanvragen. In de financiële dienstverlening, een industrie waar miljarden dollars mee omgaan, gaat een groot deel van het werk dat gepaard gaat met het aanvragen van woningkredieten gepaard met handmatige gegevensverwerking en gegevensinvoer – van loonstrookjes tot banktransactiegegevens. Machine learning kan een aantal van deze problemen helpen aanpakken – met algoritmen die eerder werk verbeteren, zoals optische karakterherkenning (OCR), om de tijd die nodig is om klantgegevens te verwerken snel te verminderen. Dit kan op zijn beurt helpen de aanvraagtijden voor leningen te verkorten, waardoor klanten sneller inzicht krijgen in hun leencapaciteit.
Machine learning wordt in veel sectoren gebruikt, waarbij machine learning-ingenieurs veel gevraagd zijn in uiteenlopende sectoren, zoals de consumentendetailhandel, de gezondheidszorg, de financiële dienstverlening en de transportsector. Met de snelle datagroei gaat de noodzakelijke toename van de vraag gepaard, en één sectormonitor projecteert dat tegen 2030zullen machine learning-toepassingen wereldwijd meer dan 500 miljard dollar waard zijn.
Machine learning: een unieke kans
De snelle groei van machinaal leren biedt ingenieurs een unieke kans: het vermogen om een carrière op te bouwen waar niet alleen veel vraag naar is, maar die ook enkele van de belangrijkste uitdagingen van onze tijd aanpakt.
Voor ingenieurs biedt machine learning een kans om hun vak op een divers en uniek gebied aan te scherpen, waardoor ze hun vakkennis kunnen vergroten op een gebied waar de komende jaren vrijwel zeker veel vraag naar zal zijn. Voor studenten die data of engineering studeren, bestaat er een mogelijkheid om zich te specialiseren in een nieuw en opkomend vakgebied dat zelfs voor de meest nieuwsgierige afgestudeerden unieke uitdagingen zal opleveren.
Er zijn veel redenen om te overwegen om machine learning-ingenieur te worden. Voor sommigen zijn het de aangeboden salarissen, vooral in functies waarvoor minimale ervaring vereist is. Voor anderen is het het vermogen om nieuwe en opkomende technologieën te gebruiken om geavanceerde oplossingen te helpen creëren die een betekenisvol verschil maken in veel levens.
Uiteindelijk biedt een carrière in machine learning veel unieke kansen om je vak aan te scherpen. Met een verscheidenheid aan uitdagingen om aan te pakken, zal het zelfs de meest nieuwsgierige ingenieurs scherp houden.
Als u geïnteresseerd bent in een carrière als machine learning-ingenieur, moet u met een loopbaanadviseur praten en meer te weten komen over uw mogelijkheden. Hopelijk heeft de verkenning van vandaag naar hoe engineering kan leiden tot kansen op dit nieuwe en opkomende gebied een aantal nieuwe mogelijkheden aan het licht gebracht om te verkennen.
