提到工程师，你首先想到的是什么？也许这是戴安全帽的人帮助建设未来基础设施的愿景——无论是建筑物、桥梁还是高速公路。
对于我们许多人来说，工程学带来了一种浪漫的观点——有人致力于帮助我们的经济发展的事情。虽然工程师确实可以从事大型项目，但您可能会惊讶地发现他们往往也是数据中心设计和开发的重要贡献者——这是现代数据工程的核心原则。
对于工程师来说，诸如资格证书之类的资格 数据科学研究生文凭 可以帮助进一步完善他们的技能，并为他们提供担任机器学习 (ML) 工程师等角色的最佳起点。让我们了解如何将工程师学到的技能轻松地重新用于当今增长最快的行业之一。
工程：不仅仅是建筑
工程是一个经常由错误的假设和看法定义的领域。许多人对工程师的工作缺乏了解，错误地认为工程师的角色只关注建筑问题——从桥梁到建筑物等等。事实上，工程师的职业生涯比您在电视上看到的大型建筑项目要多样化得多。那么，什么是 工程师 做？
事实上，工程师是一个更加多元化的解决问题的专业人士领域。工程师是问题解决者，大量参与系统、产品、机器和结构的开发。他们利用科学研究和发现，应用这些知识来开发解决方案——无论是使用新知识来提高现有系统的效率，还是开发有助于更大的整体项目的产品。
根据工程师的特定技能，他们可能会参与开发解决方案来应对世界上一些最大的挑战，而这些挑战不一定是普通澳大利亚人每天都会看到的。例如，考虑保持互联网运行所需的基础设施——看似简单的 IP 地址通常需要工程师的工作。
在工程领域，有两种类型的工程师大量使用计算机和计算机系统： 软件工程师 和 电气工程师。
软件工程师是一类参与开发软件和程序的工程师，这些解决方案在设计上深深融入了现代数字世界。这些工程师通常构成开发团队的一部分，帮助创建明确的软件解决方案和发布后的维护。
另一方面，电气工程师参与物理基础设施的开发，特别是涉及电气系统的基础设施，从大到发电厂的系统，到小到复杂的软件工程师每天使用的计算机芯片的制造系统。
新兴领域：机器学习
在当今日益依赖数据的世界中，工程师面临着新的挑战。以大大小小的系统生成的海量数据为例。在一个没有足够数据分析师的世界里，工程师被要求帮助简化和简化企业面临的一些挑战。
以机器学习为例。机器学习是计算机智能的一个领域，涉及开发和使用计算机系统来创建模型，这些模型可以在没有指令的情况下学习和适应，通常是通过统计模型和其他解决方案。要开发机器学习解决方案，人们必须拥有跨多个领域的技能和知识——通常需要了解大规模数据集的细微差别，并拥有创建明确、高效的解决方案的技术经验。
机器学习的应用
随着大数据的出现和计算成本的持续下降，为多个行业的机器学习工程师提供了各种机会。这些机会希望能够解决大企业每天面临的一些问题，并渴望改变我们的工作方式，而且往往会变得更好。
例如，考虑一下处理和申请住房贷款申请所需的大量工作。在金融服务这个价值数十亿美元的行业中，住房贷款申请涉及的大部分工作都涉及手动数据处理和数据输入——从工资单到银行交易记录。机器学习可以帮助解决其中一些问题——通过算法增强过去的工作，例如 光学字符识别 (OCR)，快速减少处理客户数据所需的时间。反过来，这可以帮助减少贷款申请时间，帮助客户更及时地了解他们的借贷能力。
机器学习在许多行业都有应用，消费零售、医疗保健、金融服务和运输等多种行业都需要机器学习工程师。随着数据的快速增长，需求也必然增加，一位行业监测者预测： 到2030年，机器学习应用在全球的价值将超过 5000 亿美元。
机器学习：独特的机会
机器学习的快速发展为工程师提供了一个独特的机会——能够转向不仅需求量大，而且能够解决我们这个时代一些最重大挑战的职业。
对于工程师来说，机器学习提供了在多元化和独特领域磨练技能的机会，使他们能够在未来几年几乎肯定会需求旺盛的领域增强其主题专业知识。对于学习数据或工程的学生来说，有机会专门研究新兴领域，即使是最好奇的毕业生也会面临独特的挑战。
考虑成为机器学习工程师的原因有很多。对于某些人来说，重要的是所提供的薪水，特别是那些需要最少经验的职位。对于其他人来说，它是利用新兴技术帮助创建尖端解决方案的能力，为许多人的生活带来有意义的改变。
最终，机器学习领域的职业生涯提供了许多独特的机会来磨练你的技能。面对各种各样的挑战，即使是最好奇的工程师也一定会保持警惕。
如果您有兴趣从事机器学习工程师的职业，您应该与职业顾问交谈并了解您的选择。希望今天对工程如何在这个新兴领域带来机遇的探索突出了一些值得探索的新机遇。
