在我们平均每秒产生 1.7 GB 数据的世界中,数据科学比以往任何时候都更加重要。由于数据量不断增长,公司现在聘请数据科学家来帮助进行数据收集、存储、分析和解释。根据美国劳工统计局的数据,到 2029 年,对数据科学家的需求预计将增长 15%。这比其他职业的平均增长率高出约 11%。

虽然数据科学家来自不同的背景,但这个快速扩张的领域更受工程师欢迎。机械工程在几个重要方面与数据科学明显重叠,使具有这种背景的专业人士成为数据科学角色的理想选择。

机械工程与数据科学

数据科学

当谈到机械工程师的数据科学时,区分这两个专业领域很重要。 D.S. 和 M.E. 使用不同的工具、技术甚至教育路径。让我们仔细看看这些组件:

**数据科学工具:**这提供了一套多样化的工具。因为没有一种方法可以完成工作,所以您的工具选择可能与团队其他成员的不同。

技术: 数据科学技术在不断发展。因为它是一个如此广泛的领域,你将不得不应对人工智能和软件工程的变化。

教育: 据研究,只有不到 30% 的数据科学家没有硕士或博士学位。这意味着面试官经常寻找具有更高学历的候选人。

**问题解决:**数据科学中解决问题的要求是多种多样的。有时可能无法预测。请记住,数据科学旨在使用数据来解决问题,而数据是不可预测的,您实施的解决方案的生命周期也是如此。虽然数据科学家来自不同的背景,但这个快速扩张的领域更受工程师欢迎。机械工程数据科学在几个重要方面与数据科学有明显的重叠,使具有这种背景的专业人士成为数据科学角色的理想选择。

*机械工业 *

工具: 提供有限的工具集。例如,工具专为机器控制、硬件设计等而设计。这些工具不需要频繁更新,因为它们的功能会随着时间的推移保持稳定。

技术: 机械工程技术不会定期变化。它们的有效期很长,因此您不必不断学习以保持领先地位。例如,PID 控制和卡尔曼滤波是相当古老的技术,但它们仍然很有用并且是最新的。

**教育:**您必须在特定的 M.E. 集中拥有多年经验,才能被视为熟练的机械工程师。并不总是需要高等教育学位。

**问题解决:**如果您天生就是探险家,机械工程可能会有点无聊。该领域的大多数问题都有明确定义且经过时间考验的解决方案。由于机器是可预测且一致的,因此您的大部分工作都需要选择合适的工具和解决方案。

将机械工程与数据科学进行比较可能会产生误导,因为它们在科学和技术的进步中服务于不同的目的。但是,如果您想从机械工程过渡到数据科学或反之,则必须突出这两个领域的特征,以了解您正在进入的领域。数据科学课程是将您的职业生涯过渡到这个令人兴奋的领域的最佳场所。

机械工程师可以从数据科学中受益。

如前所述,大多数机械工程基础已经有效多年,有些可以追溯到近一个世纪。我们还提到,机械工程师面临的主要问题之一是可用工具集有限。显然,这个领域需要技术接触。

机械工程在数据科学中的意义是什么?

事实上,机械工程对数据科学也至关重要。因此,将两个学科之间的关系描述为共生关系是恰当的。例如,机器学习 (ML) 是数据科学的基本组成部分。机器学习的未来将深深植根于物理学。我们越想使用机器学习来解决现实世界的问题,就越需要能够在不断变化的环境中处理非线性和动态系统的专业人员。

机械工程师长期在各个领域工作。因此,由于他们在传感器、系统和流体方面的经验,他们可以提供很多东西。

学习数据科学对机械工程师有什么好处?

具有数据科学背景的机械工程师可以轻松地将组织内大型数据集中的各个点联系起来。除此之外,为机械工程师学习数据科学还有其他几个优势。机械工程师通过学习数据科学在短时间内获得价值。这意味着他们可以要求更高的薪水或转向更高薪水的工作。

数据是任何组织中所有决策过程的基础。工程师在其工作范围内接触到数据,这意味着他们的决策技能已经在很大程度上基于预测的数据结果。但是,在处理海量数据集时,一切都会发生变化。通过德里的数据科学课程学习数据科学可以帮助您处理大数据并根据它做出有效的决策。因此,您可以管理组织内数据科学家和数据分析师的工作。