Para responder en general, siempre sigue tu pasión y no te obligues a hacer algo que no te gusta.
Ya hay muchos casos en que las personas que pierden su tiempo trabajan para lo que su corazón realmente no quiere. Entonces, pregúntate por qué no te gusta tu especialidad actual. Si su cerebro realmente ignora trabajar para ese tema, profundice en qué es lo que le gusta aprender y trabajar. Y trata de aprender lo nuevo que te gusta para mejorar tus habilidades.
Sin embargo, en realidad existe una relación entre EE y la ciencia de datos. Por ejemplo, actualmente estoy trabajando para diseñar arquitectura de hardware (implementación de VHDL y FPGA) para una técnica de aprendizaje automático sustancial, que es la máquina de vectores de soporte. Estoy diseñando un diseño digital que calcule la clasificación SV en forma de cascada para que obtenga una mejora significativa en términos de velocidad y consumo de energía si se compara con la implementación convencional en software o incluso con GPU. Por lo tanto, también necesito entender el algoritmo SVM, además de las competencias en diseño de hardware digital. En las industrias, hay algunos ejemplos de compañías que venden productos de hardware particulares para el cómputo de big data, por lo que aún puede obtener una carrera en la industria no solo académica.
Lo que quiero señalar aquí es que hay muchas posibilidades en el ámbito de EE para hacer una amplia gama de cosas porque, básicamente, todas las soluciones de ingeniería pueden o deben implementarse en sistemas eléctricos o electrónicos, como sabemos hoy en día, las tecnologías informáticas son ampliamente utilizadas por los humanos. .
Así que piénselo, aún puede hacer muchas cosas con conocimiento de EE. Pero, si su cabeza realmente ignora trabajar un poco más sobre circuitos o lógica digital, regrese a mi primer punto, solo siga su pasión y disposición.
¿Vale la pena pasar de ser un ingeniero eléctrico principal a ciencia de datos, aprendizaje automático y procesamiento de señal digital?
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Me quedaría con la ingeniería. La “ciencia” de datos no es un campo en el mismo sentido que la ingeniería. La mayoría de los científicos de datos no tienen antecedentes porque el campo no existía discretamente hace unos años. Del mismo modo, la mayoría de los programadores de inicio no tienen experiencia en informática.
La ingeniería tiene una gran cantidad de rigor que no se aprende de la misma manera. La universidad debe enseñarte a pensar de varias maneras, no a prescribir los trabajos que debes hacer después de graduarte.
Graduarse con un título de ingeniería de ninguna manera le impide trabajar en ciencia de datos. Tome clases adicionales de estadística, matemáticas y ciencias de datos (si su escuela tiene esos cursos). Recogerá los datos mucho más rápido que la ingeniería.
Estos trabajos son importantes de la misma manera que la ingeniería eléctrica era “activa” hace 20 años.
Según las tendencias de Google, estos títulos de trabajo ni siquiera existían hasta hace muy poco, aunque como ideas, han existido desde siempre. Y el procesamiento de señales es una parte extremadamente fundamental de EE desde siempre. No estoy seguro de por qué se está volviendo popular nuevamente.
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Con suerte, la razón por la que vas por ellos es porque estás interesado, y no porque sean populares en este momento.
Los buenos puestos de ML y ciencia de datos generalmente están reservados para investigadores de doctorado.
Si sigue su camino actual, su mejor opción sería un ingeniero eléctrico en algún campo relacionado con el procesamiento de señales. El mercado laboral es amplio, por lo que es mejor concentrarse en una concentración.
El problema al que me enfrento es que estoy interesado en todos estos campos, pero no quiero que me coloquen en una posición que requiera lo “mejor y más brillante”. No quiero eso porque me gusta un desafío, pero no me gusta competir por la atención.
Una mentalidad ligeramente defectuosa.
Si bien puede incursionar en muchos campos diferentes, hacer algunos como pasatiempo, etc., es una idea terrible separarse. Una persona superior en cualquier campo debe ser extremadamente dedicada y talentosa. Concéntrese primero en el trabajo antes de imaginar las consecuencias. Siempre puedes cambiar más tarde una vez que descubras que estás en una trayectoria para ser uno de los mejores del mundo.
No puedo responder a sus preguntas específicas sobre tipos de trabajos, pero aquí hay algunos comentarios generales …
– Parece que estás lidiando con interés vs. estrategia: (a) qué te gustaría hacer, vs. (b) qué trabajos podrían estar abiertos para ti según el camino educativo (formal o autodidacta). Sugeriría encontrar algunas personas que trabajen en sus áreas de interés. Hable con ellos y vea si puede tener una idea más clara de cómo encajarían sus intereses. Eso debería ayudar con la parte (b), su estrategia educativa.
– Las pasantías pueden ser una excelente manera de probar un campo.
– A veces hay un punto bajo ridículamente cercano a la graduación: ¿qué estoy haciendo aquí, etc.? Si estás en la mitad de un programa BSEE, has superado un montón de matemáticas, etc. Avanzando pero agregando estadísticas o el curso ML (según el comentario de Brendan) podría agregar variedad e incluso entretenimiento. ¡Cálculo en acción, de nuevas maneras!
– El comentario de Willy sobre buenas posiciones de ML y ciencia de datos es algo que también estoy viendo. Los científicos de datos de vanguardia están desarrollando algoritmos como propiedad intelectual centrada en el producto. Ese nivel de experiencia no proviene de los MOOC o del autoestudio (afaik), pero actualmente hay un ámbito intermedio de trabajos de ciencia de datos. Esos requieren una sólida formación en matemáticas, estadísticas y programación.
– Siempre hay Python o R si no te gusta Java 🙂
Es una pregunta difícil y su descripción caótica lo hace aún más difícil. Pero intentaré ser útil.
En realidad me gradué como ingeniero eléctrico (BS). Entonces decidí que MS y Ph.D. No vale la pena el tiempo. En mi país, estos son solo títulos sin valor de mercado. Luego entré en el mundo del software. Es más fácil cambiar de electricidad a Java que lo contrario.
Desde mi punto de vista, debes seguir lo que te hace feliz, lo que dice tu voz interna . Si yo fuera tú, elegiría un camino . Aquel en el que podría hacer valor al mundo. La vida es demasiado corta para seguir carreras completamente diferentes.
En primer lugar, creo que cualquiera hará lo mejor en lo que les interesa. Probablemente tendrá el tiempo más fácil en esas áreas en la escuela y en su trabajo. Es posible que tenga más conocimiento que la mayoría de las personas simplemente porque ha prestado atención en esas áreas y ha aumentado su base de conocimiento de forma natural. No sé por qué considerarías un campo que no te gusta.
Parece que estás más interesado en la ingeniería y creo que es el campo de estudio más intenso de los que mencionas. Puede hacer muchas cosas con un título de ingeniería, ya sea en un trabajo de ingeniería o en un puesto asociado, como negocios o computadoras