工程数据科学家的新时代就在这里

人工智能、工程学和数据科学曾经是完全不同的学科，几乎没有重叠，但现在这些专业领域正在迅速融合。 Altair 认为，工程师是在整个制造业中发挥 AI 潜力的关键。如今，产品开发和仿真工程团队可以访问大量数据，这些数据应该为他们的产品设计和制造过程提供信息。这意味着工程师必须能够利用人工智能、机器学习 (ML) 和数据分析来支持和加速更好的决策制定、缩短上市时间并设计更高效的产品。工程行业一直忙于模拟技术在过去十年中一直在设计界流行，但我们现在看到了一种新的民主化驱动力的出现——机器学习。如果历史能教给我们任何东西，那就是技术民主化ion 需要一个多功能团队才能取得成功。我们所看到的是，扩展数据科学的最佳方法是将五位领域专家/工程数据科学家与每位数据科学家相匹配。谁比设计这些产品的人更能提出用例，谁能更好地验证、扩展、和操作这些用例比有经验的数据科学家？我们多久听到数据科学家抱怨在数据分析和报告上花费了太多时间？为什么不为领域专家提供解决这些挑战的能力和工具，并让您的数据科学家自由探索利基定制模型开发呢？通过这种方式，您可以利用民主化解决方案的优势，并为更接近业务痛点的人提供解决它的工具，同时确保控制和沿袭。关于工程数据科学家运动的最好的部分是公司不需要搜索他们。他们是一个未开发的组织内部的分析资源，具有正确的结构，可以提供否则无法找到的见解。我们都阅读了文章并看到了统计数据，这些数据强调了 AI 的革命性和定义时代的能力。同时，考虑到他们现有的能力，大多数工程师会发现拥抱它是一小步而不是一大步。工程师天生充满好奇，并乐于解决问题。归根结底，工程师们的动机是构建更好的东西的实际愿望。本能地，他们会被能够帮助实现这一目标的工具所吸引，就像他们一直以来对实验设计、现代模拟和优化等既定工程技术的原则所做的那样。举一个有形的例子：劳斯莱斯领导了一个他们组织中的文化转型。迄今为止，他们已经记录了超过 78,000 小时的拖放式自助服务工具培训。他们的课程套件包含在对数据科学、人工智能、机器学习、编码和数字文化的介绍，范围从“简短”的 20 分钟课程到扩展的完全认证培训计划。这意味着他们在过去两年中已经成功培训了 20,000 名员工。这为工程师开始以数据科学为主导的项目并看到这些项目取得成功铺平了道路。麦肯锡估计，人工智能将在未来十年为全球经济增加 13 万亿美元，但公司仍在努力扩大其人工智能努力。这场转型的赢家和输家之间的区别将不取决于您是否实施了 AI，而取决于您实施的方式以及您参与该过程的人员。注册我们的 3 部分网络研讨会系列：面向工程师的数据科学和实用 AI。本系列包含您需要了解的有关大规模数据科学入门的所有信息。它由工程师为工程师设计，将由提供案例研究的技术专家，以便您了解其他人如何成功实施 AI。