Grandes respuestas aquí, especialmente la de Hakon Hapnes Strand también, me gustaría agregar mis 2 centavos:
Cualquier ingeniero cuyo trabajo tenga un impacto significativo genera un salario más alto. Por lo tanto, una empresa paga al ingeniero en función del valor esperado de rendimiento del trabajo realizado por el empleado.
- La naturaleza de la investigación.
- En un campo computacional, las inversiones de activos en la investigación son casi nulas (todo lo que necesita es un par de miles de dólares con los que puede configurar una bestia de máquina), mientras que los campos centrales son muy caros (los costos de los laboratorios fab electrónicos se ejecutan en millones si no en miles de millones. No creo que los laboratorios mecánicos sean tan baratos, especialmente con un solo costo de prueba aerodinámica en decenas a cientos de miles de dólares).
- El ciclo de vida del producto: esta es, con mucho, la razón más importante. El período de tiempo promedio antes de que pueda hacer un producto de la investigación es muy corto en un campo computacional. (Ejemplo, la mayor parte del aprendizaje profundo comenzó solo después del documento de yashua bengio en alrededor de 2009, mientras que el proceso fabuloso lleva años incluso para actualizarse al producto convencional)
- Mejora: en un campo computacional, es mucho más fácil obtener una mejora del 10 al 20 por ciento en el rendimiento en la tubería, mientras que obtener lo mismo en un campo central y usted es el experto líder mundial en él de inmediato y su salario estará fuera de los gráficos.
- Impacto: estoy particularmente orgulloso de este aspecto de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Puede aplicar la ciencia de datos en la mayoría de los campos cruzados y está limitado por su imaginación y experiencia en el dominio (por ejemplo, la forma en que Facebook anunció recientemente la forma en que están utilizando el reconocimiento de imágenes para crear descripciones de las fotos cargadas para leerlas para personas con capacidades diferentes ) bien, la traducción de la investigación en electrónica se limita solo a su campo.
Estos son mis puntos de vista y no pretenden reducir el valor de otros campos, pero es simplemente la naturaleza del trabajo lo que se paga solo. Especialmente dado que el número de personas con la comprensión de las matemáticas involucradas en el desarrollo de los algoritmos estadísticos es raro, Data Science son habilidades de unicornio de nicho. Entonces, en cierto sentido, es como si estuviera tratando de capturar un mercado creciente de habilidades frente a un mercado saturado.
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