¿Qué es lo primero que te viene a la mente cuando piensas en ingenieros? Quizás sea la visión de alguien con casco ayudando a construir la infraestructura del mañana, ya sean edificios, puentes o carreteras.
Para muchos de nosotros, la ingeniería plantea una visión romántica: la de alguien trabajando en cosas que ayudan a que nuestra economía avance. Si bien es cierto que los ingenieros pueden trabajar en grandes proyectos, le sorprenderá saber que a menudo también contribuyen de manera importante al diseño y desarrollo de centros de datos, un principio central de la ingeniería de datos moderna.
Para los ingenieros, una calificación como Diploma de Posgrado en Ciencia de Datos puede ayudar a perfeccionar aún más sus habilidades y brindarles el mejor comienzo posible para roles como ingenieros de aprendizaje automático (ML). Descubramos cómo las habilidades que aprenden los ingenieros pueden reutilizarse fácilmente para su uso en una de las industrias de más rápido crecimiento en la actualidad.
Ingeniería: Más que construcción
La ingeniería es un campo a menudo definido por suposiciones y percepciones incorrectas. Muchas personas no comprenden lo que hace un ingeniero y asumen incorrectamente que las funciones de ingeniería se centran únicamente en los problemas de construcción, desde puentes hasta edificios y más. En realidad, la carrera de ingeniero es mucho más diversa que los grandes proyectos de construcción que se pueden ver en la televisión. Entonces, ¿qué significa un ingeniero ¿hacer?
En realidad, los ingenieros forman un campo mucho más diverso de profesionales de resolución de problemas. Los ingenieros son solucionadores de problemas y están muy involucrados en el desarrollo de sistemas, productos, máquinas y estructuras. Utilizando investigaciones y hallazgos científicos, aplican este conocimiento para desarrollar soluciones, ya sea utilizando nuevos conocimientos para mejorar la eficiencia de los sistemas existentes o desarrollando productos que ayuden a contribuir a un proyecto general más amplio.
Dependiendo de las habilidades particulares de un ingeniero, es posible que participe en el desarrollo de soluciones para algunos de los mayores desafíos del mundo, que no son necesariamente cosas que los australianos comunes ven todos los días. Consideremos, por ejemplo, la infraestructura necesaria para mantener Internet operativa: algo que parece tan simple como una dirección IP a menudo ha requerido el trabajo de ingenieros.
En ingeniería, dos tipos de ingenieros trabajan intensamente con computadoras y sistemas informáticos: ingenieros de software y ingenieros electricos.
Los ingenieros de software son el tipo de ingenieros involucrados en el desarrollo de software y programas: soluciones que, por diseño, están fuertemente inmersas en un mundo moderno y digital. Estos ingenieros suelen formar parte de equipos de desarrollo y ayudan a contribuir a la creación de soluciones de software bien definidas y al mantenimiento posterior al lanzamiento.
Los ingenieros eléctricos, por otro lado, están involucrados en el desarrollo de infraestructura física, en particular aquellas que involucran sistemas eléctricos, desde sistemas tan grandes como plantas de energía hasta sistemas tan pequeños y complicados como la fabricación de chips de computadora que los ingenieros de software usan todos los días. .
Un campo emergente: el aprendizaje automático
En el mundo actual, cada vez más dependiente de los datos, los ingenieros se enfrentan a nuevos desafíos. Tomemos, por ejemplo, las enormes cantidades de datos generados por sistemas grandes y pequeños. En un mundo donde no hay suficientes analistas de datos, se pide a los ingenieros que ayuden a simplificar y optimizar algunos de los desafíos que existen para las empresas.
Tomemos, por ejemplo, el aprendizaje automático. El aprendizaje automático, un campo de la inteligencia informática, implica el desarrollo y el uso de sistemas informáticos para crear modelos que puedan aprender y adaptarse sin instrucciones, generalmente a través de modelos estadísticos y otras soluciones. Para desarrollar soluciones de aprendizaje automático, es necesario tener habilidades y conocimientos repartidos en múltiples campos; por lo general, comprender los matices de conjuntos de datos a gran escala y tener la experiencia técnica para crear soluciones eficientes y bien definidas.
Aplicaciones del aprendizaje automático
Con la llegada del big data y las continuas caídas de los costos informáticos, se han abierto varias oportunidades para los ingenieros de aprendizaje automático en múltiples industrias. Estas oportunidades esperan abordar algunos de los problemas que las grandes empresas enfrentan a diario y aspiran a transformar la forma en que trabajamos, a menudo para mejor.
Consideremos, por ejemplo, la gran cantidad de trabajo realizado para procesar y aplicar las solicitudes de préstamos hipotecarios. En los servicios financieros, una industria multimillonaria, gran parte del trabajo involucrado en las solicitudes de préstamos hipotecarios implica el manejo y la entrada de datos manualmente, desde nóminas hasta registros de transacciones bancarias. El aprendizaje automático puede ayudar a abordar algunos de estos problemas, con algoritmos que mejoran el trabajo anterior, como reconocimiento óptico de caracteres (OCR), para reducir rápidamente el tiempo que lleva procesar los datos de los clientes. A su vez, esto puede ayudar a reducir los tiempos de solicitud de préstamos, ayudando a los clientes a comprender su capacidad de endeudamiento de manera más oportuna.
El aprendizaje automático tiene usos en muchas industrias, y los ingenieros de aprendizaje automático tienen demanda en industrias tan diversas como el comercio minorista, la atención médica, los servicios financieros y el transporte. El rápido crecimiento de los datos conlleva un aumento necesario de la demanda, y un monitor de la industria proyecta que para 2030las aplicaciones de aprendizaje automático tendrán un valor de más de 500 mil millones de dólares en todo el mundo.
Aprendizaje automático: una oportunidad única
El rápido crecimiento del aprendizaje automático presenta una oportunidad única para los ingenieros: la capacidad de avanzar hacia una carrera que no solo tiene una gran demanda sino que también aborda algunos de los desafíos más importantes de nuestro tiempo.
Para los ingenieros, el aprendizaje automático presenta una oportunidad para perfeccionar su oficio en un campo diverso y único, lo que les permite mejorar su experiencia en un área que es casi seguro que tendrá una gran demanda en los próximos años. Para los estudiantes que estudian datos o ingeniería, existe la oportunidad de especializarse en un campo nuevo y emergente que planteará desafíos únicos incluso para los graduados más curiosos.
Hay muchas razones para considerar convertirse en ingeniero de aprendizaje automático. Para algunos, son los salarios que se ofrecen, particularmente en roles que requieren experiencia mínima. Para otros, es la capacidad de utilizar tecnologías nuevas y emergentes para ayudar a crear soluciones de vanguardia que marcan una diferencia significativa en muchas vidas.
En última instancia, una carrera en aprendizaje automático ofrece muchas oportunidades únicas para perfeccionar su oficio. Con una variedad de desafíos que enfrentar, seguramente mantendrá alerta incluso a los ingenieros más curiosos.
Si está interesado en seguir una carrera como ingeniero de aprendizaje automático, debe hablar con un asesor profesional y conocer sus opciones. Con suerte, la exploración actual de cómo la ingeniería puede generar oportunidades en este campo nuevo y emergente ha resaltado algunas nuevas oportunidades para explorar.
