Qual é a primeira coisa que vem à mente quando você pensa em engenheiros? Talvez seja a visão de alguém com capacete ajudando a construir a infra-estrutura de amanhã – sejam edifícios, pontes ou rodovias.
Para muitos de nós, a engenharia traz à tona uma visão romântica – de alguém trabalhando em coisas que ajudam a nossa economia a funcionar. Embora seja verdade que os engenheiros podem trabalhar em grandes projetos, você pode se surpreender ao saber que muitas vezes eles também contribuem significativamente para o projeto e o desenvolvimento de data centers – um princípio central da engenharia de dados moderna.
Para engenheiros, uma qualificação como Diploma de Pós-Graduação em Ciência de Dados pode ajudar a refinar ainda mais suas habilidades e fornecer-lhes o melhor início possível para funções como engenheiros de aprendizado de máquina (ML). Vamos descobrir como as habilidades que os engenheiros aprendem podem ser prontamente reaproveitadas para uso em um dos setores de crescimento mais rápido da atualidade.
Engenharia: Mais que construção
A engenharia é um campo frequentemente definido por suposições e percepções incorretas. Muitas pessoas não entendem o que um engenheiro faz, assumindo incorretamente que as funções de engenharia se concentram exclusivamente em problemas de construção – desde pontes a edifícios e muito mais. Na realidade, a carreira de engenheiro é muito mais diversificada do que os grandes projetos de construção que você vê na TV. Então, o que um engenheiro fazer?
Na realidade, os engenheiros formam um campo muito mais diversificado de profissionais de resolução de problemas. Engenheiros são solucionadores de problemas fortemente envolvidos no desenvolvimento de sistemas, produtos, máquinas e estruturas. Utilizando pesquisas e descobertas científicas, eles aplicam esse conhecimento para desenvolver soluções – seja usando novos conhecimentos para melhorar a eficiência de sistemas existentes ou desenvolvendo produtos que ajudam a contribuir para um projeto geral mais amplo.
Dependendo do conjunto de habilidades específicas de um engenheiro, ele pode estar envolvido no desenvolvimento de soluções para alguns dos maiores desafios do mundo, que não são necessariamente coisas que os australianos comuns veem todos os dias. Consideremos, por exemplo, a infra-estrutura necessária para manter a Internet operacional – algo que parece tão simples como um endereço IP muitas vezes exigiu o trabalho de engenheiros.
Na engenharia, dois tipos de engenheiros trabalham intensamente com computadores e sistemas computacionais: engenheiros de software e engenheiros elétricos.
Engenheiros de software são o tipo de engenheiros envolvidos no desenvolvimento de software e programas – soluções que, por design, estão fortemente imersas em um mundo digital moderno. Esses engenheiros geralmente fazem parte de equipes de desenvolvimento, ajudando a contribuir para a criação de soluções de software bem definidas e manutenção pós-lançamento.
Os engenheiros elétricos, por outro lado, estão envolvidos no desenvolvimento de infraestrutura física – em particular, aquelas que envolvem sistemas elétricos, desde sistemas tão grandes como centrais elétricas até sistemas tão pequenos e complicados como a fabricação de chips de computador que os engenheiros de software usam todos os dias. .
Um campo emergente: aprendizado de máquina
No mundo atual cada vez mais dependente de dados, os engenheiros enfrentam novos desafios. Tomemos, por exemplo, as enormes quantidades de dados geradas por sistemas grandes e pequenos. Num mundo onde não existem analistas de dados suficientes, os engenheiros estão a ser chamados para ajudar a simplificar e agilizar alguns dos desafios que existem para as empresas.
Veja, por exemplo, o aprendizado de máquina. Um campo da inteligência computacional, o aprendizado de máquina envolve o desenvolvimento e o uso de sistemas computacionais para criar modelos que possam aprender e se adaptar sem instruções, normalmente por meio de modelos estatísticos e outras soluções. Para desenvolver soluções de aprendizado de máquina, é necessário ter habilidades e conhecimentos espalhados por vários campos – normalmente, compreender as nuances de conjuntos de dados em grande escala e ter experiência técnica para criar soluções eficientes e bem definidas.
Aplicações de aprendizado de máquina
Com o advento do big data e as quedas contínuas nos custos de computação, diversas oportunidades para engenheiros de aprendizado de máquina se abriram em vários setores. Estas oportunidades esperam resolver alguns dos problemas que as grandes empresas enfrentam diariamente e aspiram a transformar a forma como trabalhamos, muitas vezes para melhor.
Consideremos, por exemplo, a grande quantidade de trabalho realizado para processar e aplicar pedidos de crédito à habitação. Nos serviços financeiros, uma indústria multibilionária, grande parte do trabalho envolvido nos pedidos de empréstimos à habitação envolve o tratamento manual de dados e a introdução de dados – desde recibos de vencimento a registos de transações bancárias. O aprendizado de máquina pode ajudar a resolver alguns desses problemas – com algoritmos aprimorando trabalhos anteriores, como reconhecimento óptico de caracteres (OCR), para reduzir rapidamente o tempo necessário para processar os dados do cliente. Por sua vez, isto pode ajudar a reduzir os prazos de solicitação de empréstimos, ajudando os clientes a compreenderem a sua capacidade de endividamento de uma forma mais atempada.
O aprendizado de máquina tem uso em muitos setores, com engenheiros de aprendizado de máquina sendo solicitados em setores tão diversos como varejo de consumo, saúde, serviços financeiros e transporte. Com o rápido crescimento dos dados, surge um aumento necessário na demanda, com um monitor do setor projetando que até 2030os aplicativos de aprendizado de máquina valerão mais de US$ 500 bilhões em todo o mundo.
Aprendizado de máquina: uma oportunidade única
O rápido crescimento do aprendizado de máquina apresenta uma oportunidade única para os engenheiros – a capacidade de ingressar em uma carreira que não só é muito procurada, mas também enfrenta alguns dos desafios mais significativos do nosso tempo.
Para os engenheiros, a aprendizagem automática representa uma oportunidade de aperfeiçoar a sua arte num campo diversificado e único, permitindo-lhes melhorar a sua experiência numa área que quase certamente terá grande procura nos próximos anos. Para estudantes que estudam dados ou engenharia, existe uma oportunidade de se especializar em um campo novo e emergente que representará desafios únicos até mesmo para os graduados mais curiosos.
Há muitos motivos para considerar se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina. Para alguns, são os salários oferecidos, principalmente em funções que exigem experiência mínima. Para outros, é a capacidade de utilizar tecnologias novas e emergentes para ajudar a criar soluções de ponta que fazem uma diferença significativa em muitas vidas.
Em última análise, uma carreira em aprendizado de máquina oferece muitas oportunidades únicas para aprimorar sua arte. Com uma variedade de desafios a enfrentar, certamente manterá até os engenheiros mais curiosos em alerta.
Se você estiver interessado em seguir carreira como engenheiro de aprendizado de máquina, converse com um consultor de carreiras e conheça suas opções. Esperamos que a exploração atual de como a engenharia pode levar a oportunidades neste campo novo e emergente tenha destacado algumas novas oportunidades a serem exploradas.
