Was fällt Ihnen als Erstes ein, wenn Sie an Ingenieure denken? Vielleicht ist es die Vision von jemandem mit Schutzhelm, der beim Aufbau der Infrastruktur von morgen hilft – seien es Gebäude, Brücken oder Autobahnen.
Für viele von uns weckt das Ingenieurwesen eine romantische Vorstellung – von jemandem, der an Dingen arbeitet, die unsere Wirtschaft voranbringen. Es stimmt zwar, dass Ingenieure an großen Projekten arbeiten können, aber Sie werden überrascht sein, dass sie oft auch maßgeblich an der Gestaltung und Entwicklung von Rechenzentren beteiligt sind – einem zentralen Grundsatz der modernen Datentechnik.
Für Ingenieure ist eine Qualifikation wie z Abschlussdiplom in Datenwissenschaft können dabei helfen, ihre Fähigkeiten weiter zu verfeinern und ihnen den bestmöglichen Einstieg in Rollen wie Machine-Learning-Ingenieure (ML) zu ermöglichen. Lassen Sie uns herausfinden, wie die Fähigkeiten, die Ingenieure erlernen, problemlos für den Einsatz in einer der am schnellsten wachsenden Branchen von heute genutzt werden können.
Ingenieurwesen: Mehr als nur Bauwesen
Ingenieurwesen ist ein Bereich, der oft von falschen Annahmen und Wahrnehmungen geprägt ist. Vielen Menschen fehlt das Verständnis dafür, was ein Ingenieur tut, und sie gehen fälschlicherweise davon aus, dass sich die Aufgaben eines Ingenieurs ausschließlich auf Bauprobleme konzentrieren – von Brücken bis hin zu Gebäuden und darüber hinaus. Tatsächlich ist eine Karriere als Ingenieur viel vielfältiger als die großen Bauprojekte, die man vielleicht im Fernsehen sieht. Also, was bedeutet ein Ingenieur Tun?
In Wirklichkeit bilden Ingenieure ein viel vielfältigeres Feld von Problemlösungsexperten. Ingenieure sind Problemlöser, die maßgeblich an der Entwicklung von Systemen, Produkten, Maschinen und Strukturen beteiligt sind. Mithilfe wissenschaftlicher Forschung und Erkenntnisse wenden sie dieses Wissen an, um Lösungen zu entwickeln – sei es durch die Nutzung neuer Erkenntnisse zur Verbesserung der Effizienz bestehender Systeme oder durch die Entwicklung von Produkten, die zu einem größeren Gesamtprojekt beitragen.
Abhängig von den besonderen Fähigkeiten eines Ingenieurs kann er an der Entwicklung von Lösungen für einige der größten Herausforderungen der Welt beteiligt sein, die normale Australier nicht unbedingt jeden Tag sehen. Denken Sie zum Beispiel an die Infrastruktur, die erforderlich ist, um das Internet funktionsfähig zu halten – etwas, das so einfach erscheint wie eine IP-Adresse, hat oft die Arbeit von Ingenieuren erfordert.
Im Ingenieurwesen arbeiten zwei Arten von Ingenieuren intensiv mit Computern und Computersystemen: Software-Ingenieure Und Elektroingenieure.
Softwareentwickler sind die Art von Ingenieuren, die an der Entwicklung von Software und Programmen beteiligt sind – Lösungen, die von Natur aus stark in eine moderne, digitale Welt eingebettet sind. Diese Ingenieure sind häufig Teil von Entwicklungsteams und tragen zur Erstellung klar definierter Softwarelösungen und zur Wartung nach der Veröffentlichung bei.
Elektroingenieure hingegen sind an der Entwicklung der physischen Infrastruktur beteiligt – insbesondere an solchen, die elektrische Systeme betreffen, von so großen Systemen wie Kraftwerken bis hin zu so kleinen und komplizierten Systemen wie der Herstellung von Computerchips, die Softwareentwickler täglich verwenden .
Ein aufstrebendes Feld: Maschinelles Lernen
In der zunehmend datenabhängigen Welt von heute stehen Ingenieure vor neuen Herausforderungen. Nehmen wir zum Beispiel die schieren Datenmengen, die von großen und kleinen Systemen erzeugt werden. In einer Welt, in der es nicht genügend Datenanalysten gibt, werden Ingenieure aufgefordert, dabei zu helfen, einige der für Unternehmen bestehenden Herausforderungen zu vereinfachen und zu rationalisieren.
Nehmen wir zum Beispiel maschinelles Lernen. Maschinelles Lernen ist ein Bereich der Computerintelligenz und umfasst die Entwicklung und Verwendung von Computersystemen zur Erstellung von Modellen, die ohne Anweisungen lernen und sich anpassen können, typischerweise durch statistische Modelle und andere Lösungen. Um Lösungen für maschinelles Lernen zu entwickeln, muss man über Fähigkeiten und Kenntnisse in mehreren Bereichen verfügen – typischerweise muss man die Nuancen großer Datensätze verstehen und über die technische Erfahrung verfügen, um klar definierte, effiziente Lösungen zu erstellen.
Anwendungen des maschinellen Lernens
Mit dem Aufkommen von Big Data und dem anhaltenden Rückgang der Rechenkosten haben sich für Ingenieure des maschinellen Lernens in zahlreichen Branchen vielfältige Möglichkeiten eröffnet. Mit diesen Möglichkeiten wollen wir einige der Probleme angehen, mit denen große Unternehmen täglich konfrontiert sind, und streben danach, die Art und Weise, wie wir arbeiten, oft zum Besseren zu verändern.
Denken Sie zum Beispiel an den großen Arbeitsaufwand, der für die Bearbeitung und Beantragung von Wohnungsbaudarlehensanträgen anfällt. In der Finanzdienstleistungsbranche, einer milliardenschweren Branche, umfasst ein Großteil der Arbeit bei Wohnungsbaudarlehensanträgen die manuelle Datenverarbeitung und Dateneingabe – von Gehaltsabrechnungen bis hin zu Banktransaktionsaufzeichnungen. Maschinelles Lernen kann helfen, einige dieser Probleme zu lösen – indem Algorithmen frühere Arbeiten verbessern, z optische Zeichenerkennung (OCR), um die Zeit für die Verarbeitung von Kundendaten schnell zu verkürzen. Dies wiederum kann dazu beitragen, die Kreditantragszeiten zu verkürzen und Kunden dabei zu helfen, ihre Kreditkapazität schneller zu verstehen.
Maschinelles Lernen findet in vielen Branchen Anwendung, wobei Ingenieure für maschinelles Lernen in so unterschiedlichen Branchen wie Verbrauchereinzelhandel, Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen und Transport gefragt sind. Mit dem schnellen Datenwachstum geht ein notwendiger Anstieg der Nachfrage einher, wie ein Branchenmonitor prognostiziert bis 2030werden Anwendungen für maschinelles Lernen weltweit einen Wert von mehr als 500 Milliarden US-Dollar haben.
Maschinelles Lernen: Eine einzigartige Chance
Das rasante Wachstum des maschinellen Lernens stellt eine einzigartige Chance für Ingenieure dar – die Möglichkeit, in eine Karriere einzusteigen, die nicht nur sehr gefragt ist, sondern auch einige der bedeutendsten Herausforderungen unserer Zeit angeht.
Für Ingenieure bietet maschinelles Lernen die Möglichkeit, ihr Handwerk in einem vielfältigen und einzigartigen Bereich zu verfeinern und ihre Fachkompetenz in einem Bereich zu erweitern, der in den kommenden Jahren mit ziemlicher Sicherheit sehr gefragt sein wird. Für Studierende, die Daten oder Ingenieurwissenschaften studieren, besteht die Möglichkeit, sich auf ein neues und aufstrebendes Fachgebiet zu spezialisieren, das selbst die neugierigsten Absolventen vor einzigartige Herausforderungen stellt.
Es gibt viele Gründe, darüber nachzudenken, Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden. Für einige sind es die angebotenen Gehälter, insbesondere in Positionen, die nur minimale Erfahrung erfordern. Für andere ist es die Fähigkeit, neue und aufkommende Technologien zu nutzen, um innovative Lösungen zu schaffen, die im Leben vieler Menschen einen bedeutenden Unterschied machen.
Letztendlich bietet eine Karriere im Bereich maschinelles Lernen viele einzigartige Möglichkeiten, Ihr Handwerk zu verfeinern. Da es eine Vielzahl an Herausforderungen zu meistern gilt, hält es selbst die neugierigsten Ingenieure auf Trab.
Wenn Sie an einer Karriere als Ingenieur für maschinelles Lernen interessiert sind, sollten Sie mit einem Karriereberater sprechen und sich über Ihre Möglichkeiten informieren. Hoffentlich hat die heutige Untersuchung, wie Ingenieurswesen zu Möglichkeiten in diesem neuen und aufstrebenden Bereich führen kann, einige neue Möglichkeiten aufgezeigt, die es zu erkunden gilt.
