Co jako pierwsze przychodzi Ci na myśl, gdy myślisz o inżynierach? Być może jest to wizja kogoś w kasku pomagającego budować infrastrukturę jutra – niezależnie od tego, czy będą to budynki, mosty czy autostrady.
Dla wielu z nas inżynieria kojarzy się z romantycznym widokiem – kogoś pracującego nad rzeczami, które pomagają naszej gospodarce działać. Chociaż prawdą jest, że inżynierowie mogą pracować nad dużymi projektami, możesz być zaskoczony, gdy dowiesz się, że często wnoszą oni także znaczący wkład w projektowanie i rozwój centrów danych – co jest główną zasadą nowoczesnej inżynierii danych.
W przypadku inżynierów kwalifikacje takie jak Dyplom ukończenia studiów wyższych na kierunku Data Science może pomóc w dalszym udoskonalaniu ich umiejętności i zapewnić im najlepszy możliwy start na stanowiska takie jak inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym (ML). Odkryjmy, jak umiejętności nabyte przez inżynierów można łatwo wykorzystać w jednej z najszybciej rozwijających się branż.
Inżynieria: więcej niż konstrukcja
Inżynieria to dziedzina często definiowana przez błędne założenia i spostrzeżenia. Wiele osób nie rozumie, czym zajmuje się inżynier, błędnie zakładając, że stanowiska inżyniera skupiają się wyłącznie na problemach konstrukcyjnych – od mostów po budynki i nie tylko. W rzeczywistości kariera inżyniera jest znacznie bardziej zróżnicowana niż duże projekty budowlane, które można zobaczyć w telewizji. A więc, co robi inżynier Do?
W rzeczywistości inżynierowie stanowią znacznie bardziej zróżnicowaną dziedzinę profesjonalistów zajmujących się rozwiązywaniem problemów. Inżynierowie potrafią rozwiązywać problemy i są mocno zaangażowani w opracowywanie systemów, produktów, maszyn i konstrukcji. Wykorzystując badania naukowe i ustalenia, wykorzystują tę wiedzę do opracowywania rozwiązań – niezależnie od tego, czy wykorzystują nową wiedzę do poprawy wydajności istniejących systemów, czy też opracowują produkty, które pomagają wnieść wkład w większy ogólny projekt.
W zależności od konkretnego zestawu umiejętności inżyniera może on być zaangażowany w opracowywanie rozwiązań niektórych z największych wyzwań stojących przed światem, które niekoniecznie są czymś, z czym zwykli Australijczycy spotykają się na co dzień. Weźmy pod uwagę na przykład infrastrukturę wymaganą do utrzymania działania Internetu – coś, co wydaje się tak proste, jak adres IP, często wymagało pracy inżynierów.
W inżynierii dwa typy inżynierów intensywnie pracują z komputerami i systemami komputerowymi: inżynierowie oprogramowania I inżynierowie elektrycy.
Inżynierowie oprogramowania to typ inżynierów zajmujących się tworzeniem oprogramowania i programów – rozwiązań, które z założenia są mocno zanurzone w nowoczesnym, cyfrowym świecie. Inżynierowie ci często wchodzą w skład zespołów programistycznych, pomagając w tworzeniu dobrze zdefiniowanych rozwiązań programowych i utrzymaniu po wydaniu.
Z drugiej strony inżynierowie elektrycy zajmują się rozwojem infrastruktury fizycznej – w szczególności obejmującej systemy elektryczne, od systemów tak dużych jak elektrownie po tak małe i skomplikowane, jak produkcja chipów komputerowych, z których korzystają na co dzień inżynierowie oprogramowania .
Wyłaniająca się dziedzina: uczenie maszynowe
W dzisiejszym, coraz bardziej zależnym od danych świecie, inżynierowie stoją przed nowymi wyzwaniami. Weźmy na przykład ogromne ilości danych generowanych przez duże i małe systemy. W świecie, w którym nie ma wystarczającej liczby analityków danych, inżynierowie proszeni są o pomoc w uproszczeniu i usprawnieniu niektórych wyzwań stojących przed przedsiębiorstwami.
Weźmy na przykład uczenie maszynowe. Uczenie maszynowe, dziedzina inteligencji komputerowej, obejmuje opracowywanie i wykorzystywanie systemów komputerowych do tworzenia modeli, które mogą się uczyć i dostosowywać bez instrukcji, zazwyczaj za pomocą modeli statystycznych i innych rozwiązań. Aby opracowywać rozwiązania w zakresie uczenia maszynowego, należy posiadać umiejętności i wiedzę z wielu dziedzin – zazwyczaj należy rozumieć niuanse wielkoskalowych zbiorów danych i posiadać doświadczenie techniczne potrzebne do tworzenia dobrze zdefiniowanych, wydajnych rozwiązań.
Zastosowania uczenia maszynowego
Wraz z pojawieniem się dużych zbiorów danych i ciągłym spadkiem kosztów obliczeń, przed inżynierami zajmującymi się uczeniem maszynowym otworzyły się różne możliwości w wielu branżach. Możliwości te mają pomóc w rozwiązaniu niektórych problemów, z jakimi borykają się na co dzień duże firmy, i dążą do zmiany sposobu, w jaki pracujemy, często na lepsze.
Weźmy pod uwagę na przykład dużą ilość pracy włożonej w przetwarzanie i składanie wniosków o kredyt mieszkaniowy. W usługach finansowych, branży wartej wiele miliardów dolarów, większość pracy związanej z składaniem wniosków o kredyt mieszkaniowy wiąże się z ręczną obsługą i wprowadzaniem danych – od odcinków wypłat po zapisy transakcji bankowych. Uczenie maszynowe może pomóc w rozwiązaniu niektórych z tych problemów – dzięki algorytmom usprawniającym wcześniejsze prace, np optyczne rozpoznawanie znaków (OCR), aby szybko skrócić czas przetwarzania danych klientów. To z kolei może pomóc w skróceniu czasu składania wniosków o pożyczkę, pomagając klientom w szybszym zrozumieniu ich zdolności kredytowej.
Uczenie maszynowe ma zastosowanie w wielu branżach, a inżynierowie zajmujący się uczeniem maszynowym są poszukiwani w branżach tak różnorodnych, jak handel detaliczny, opieka zdrowotna, usługi finansowe i transport. Wraz z szybkim wzrostem ilości danych wiąże się niezbędny wzrost popytu, co przewiduje jeden z monitorów branżowych do 2030 rokuaplikacje do uczenia maszynowego będą warte na całym świecie ponad 500 miliardów dolarów.
Uczenie maszynowe: wyjątkowa szansa
Szybki rozwój uczenia maszynowego stwarza dla inżynierów wyjątkową szansę – możliwość rozpoczęcia kariery, na którą jest nie tylko duże zapotrzebowanie, ale także która pozwala stawić czoła niektórym z najważniejszych wyzwań naszych czasów.
Dla inżynierów uczenie maszynowe stanowi okazję do doskonalenia swojego rzemiosła w zróżnicowanej i unikalnej dziedzinie, umożliwiając im poszerzenie wiedzy specjalistycznej w obszarze, na który prawie na pewno będzie duże zapotrzebowanie w nadchodzących latach. Dla studentów studiujących dane lub inżynierię istnieje możliwość specjalizacji w nowej, rozwijającej się dziedzinie, która będzie stanowić wyjątkowe wyzwanie nawet dla najbardziej ciekawskich absolwentów.
Istnieje wiele powodów, dla których warto rozważyć zostanie inżynierem uczenia maszynowego. Dla niektórych są to oferowane wynagrodzenia, zwłaszcza na stanowiskach wymagających minimalnego doświadczenia. Dla innych jest to umiejętność korzystania z nowych i pojawiających się technologii w celu tworzenia najnowocześniejszych rozwiązań, które znacząco zmieniają życie wielu osób.
Ostatecznie kariera w uczeniu maszynowym oferuje wiele wyjątkowych możliwości doskonalenia swojego rzemiosła. Różnorodne wyzwania, z którymi trzeba się zmierzyć, z pewnością utrzymają w napięciu nawet najbardziej dociekliwych inżynierów.
Jeśli interesuje Cię kariera inżyniera uczenia maszynowego, porozmawiaj z doradcą zawodowym i poznaj dostępne opcje. Mamy nadzieję, że dzisiejsze badania nad tym, w jaki sposób inżynieria może stworzyć możliwości w tej nowej i wyłaniającej się dziedzinie, uwydatniły pewne nowe możliwości do zbadania.
