सलमान अज़हरी
तकनीकी प्रतिभा से जुड़ी विविध भूमिकाओं की मांग बढ़ रही है, और इसका मतलब है कि 2021 में आवेदकों का पूल पहले से कहीं अधिक बड़ा होगा। इसका मतलब यह भी है कि शीर्ष तकनीकी नौकरियों की तलाश में आपके पास अधिक प्रतिस्पर्धा है।
एक उम्मीदवार के रूप में खुद को अधिक आकर्षक बनाने का एक तरीका नए कौशल हासिल करना है जो आपको अन्य आवेदकों से अलग करेगा और आपको अपने प्रतिस्पर्धियों के बीच एक विशेषज्ञ के रूप में स्थापित करेगा।
2021 में कौन से तकनीकी कौशल की सबसे अधिक मांग होगी?
यह जानने के लिए, हमने देखा कि कौन सी नौकरियाँ सबसे तेज़ी से बढ़ रही हैं और फिर विश्लेषण किया कि लोग आज इन तकनीकों में कितना समय बिता रहे हैं।
हालाँकि इनमें से कुछ कौशल पहले से ही एक तकनीकी पेशेवर के रूप में आपके रडार पर हो सकते हैं, आप संभवतः अपने ज्ञान को उस से आगे बढ़ाना चाह रहे हैं जो आप वर्तमान में कर रहे हैं या सीख रहे हैं। और यदि आप विशिष्ट तकनीकी कौशल में नए हैं, तो यह उन कौशलों को विकसित करने के तरीके खोजने में मदद कर सकता है।
क्लाउड कंप्यूटिंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) जैसे कौशल अगले कुछ वर्षों में अधिक पारंपरिक प्रौद्योगिकियों की तुलना में तेजी से बढ़ते रहेंगे, जिससे उन्हें जागरूक होने लायक बनाया जाएगा। हालाँकि, कुछ उभरते क्षेत्र आपके रडार पर नहीं हो सकते हैं, जैसे संवर्धित वास्तविकता (एआर) और मशीन लर्निंग।
अन्य कौशल अधिक बुनियादी कारणों से मांग में रहेंगे। उदाहरण के लिए, प्रोग्रामिंग हमेशा एक अत्यधिक मांग वाला कौशल रहेगा क्योंकि यह कई कंपनियों के तकनीकी संचालन का एक अभिन्न अंग है। लेकिन उन लोगों का क्या जो डेवलपर नहीं बनना चाहते? उन्हें अन्य किन विकल्पों पर विचार करना चाहिए?
इसलिए हमने आज पेशेवर सोशल नेटवर्क पर बिताए गए कुल घंटों को देखा ताकि यह बेहतर तस्वीर मिल सके कि आज बाजार में प्रत्येक तकनीक का कितना व्यापक रूप से उपयोग किया जा रहा है। इससे हमें केवल यह देखने की तुलना में एक व्यापक तस्वीर मिली कि कौन सी नौकरियां सबसे तेजी से बढ़ रही हैं: हम यह भी जानना चाहते थे कि विभिन्न कंपनियों में कौन से कौशल का उपयोग किया जा रहा है।
आपके लिए क्या मतलब है?
तो हम इससे क्या सीख सकते हैं? यहां अगले कुछ वर्षों में सबसे अधिक मांग वाले तकनीकी कौशल की प्रतीक्षा है:
1. क्लाउड कम्प्यूटिंग बढ़ती रहेगी क्योंकि कंपनियां लागत कम करते हुए अधिक चुस्त और कुशल बनने के तरीकों की तलाश कर रही हैं। डेटा भंडारण सस्ता होता जा रहा है, और इसका मतलब है कि ऐप्स को स्थानीय सर्वर के बजाय दूरस्थ सर्वर पर चलाना समझदारी है, जिससे उपयोगकर्ता की जरूरतों के आधार पर उन्हें ऊपर या नीचे बढ़ाया जा सकता है। 2021 में, क्लाउड प्रौद्योगिकियों का उपयोग करके लोगों द्वारा बिताए जाने वाले घंटों की संख्या अब तक के उच्चतम स्तर पर होगी। यदि आप वर्तमान में जो कर रहे हैं उससे परे अपने तकनीकी ज्ञान को बेहतर बनाने के तरीकों की तलाश कर रहे हैं, तो क्लाउड प्रौद्योगिकियों के बुनियादी सिद्धांतों को सीखने पर विचार करें।
2. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) इसमें भी वृद्धि होगी, 2021 तक तकनीकी पेशेवरों द्वारा उपयोग के घंटों में 12 प्रतिशत की वृद्धि होने का अनुमान है। एआई विभिन्न उद्योगों में पैठ बना रहा है और कई लोग इससे अधिक परिचित होने की मांग कर रहे हैं। मशीन लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग एआई के सभी हिस्से हैं जिनका उपयोग व्यवसायों के लिए लागत को कम करते हुए संचालन को तेजी से बढ़ाने के लिए किया जा सकता है। यह समझने में सक्षम होना कि एआई कैसे काम करता है, साथ ही इसकी कुछ सीमाएं, आपको अपने प्रतिस्पर्धियों पर बढ़त की गारंटी देती हैं।
3. विस्तारित वास्तविकता आने वाले वर्षों में और अधिक महत्वपूर्ण हो जाएगा। प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए इसका उपयोग पहले से ही कॉर्पोरेट वातावरण में किया जा रहा है, लेकिन आभासी वास्तविकता अधिक लोकप्रिय होने के कारण यह उपभोक्ता जगत में भी बड़ी भूमिका निभाएगा। मोबाइल प्रौद्योगिकी पर आधारित अधिकांश संवर्धित वास्तविकता के साथ, यह देखना आसान है कि गेमिंग, मैसेजिंग, शॉपिंग और उससे आगे के लिए विविध अनुप्रयोगों के साथ-साथ ये दोनों रुझान कैसे एक-दूसरे को काटेंगे और एक-दूसरे के पूरक होंगे।
इसकी भविष्यवाणी 2021 के लिए की गई थी, संवर्धित वास्तविकता (एआर) सभी उद्योगों में सर्वव्यापी होगा, और 2028 तक साल दर साल इसकी वृद्धि बढ़ेगी। वास्तव में, आईडीसी का अनुमान है कि एआर डिवाइस और सॉफ्टवेयर खर्च 2022 तक सालाना 81 अरब डॉलर तक पहुंच जाएगा - और यह अकेले एआर-आधारित हार्डवेयर के लिए है! वीआर की तरह, एआर को वास्तव में उद्यमों में उतारने में अभी भी कुछ साल लग सकते हैं क्योंकि यह अभी भी उपभोक्ताओं के लिए अपेक्षाकृत नया है, लेकिन अंततः ये दो प्रौद्योगिकी रुझान एक नए उद्योग मानक में विलीन हो जाएंगे, जिसका दूरगामी प्रभाव होगा कि लोग अपने आसपास की तकनीक को कैसे समझते हैं।
4. मशीन लर्निंग (एमएल) कंपनियों को डेटा में पैटर्न खोजने में मदद करने के लिए उपयोग का समय लगातार बढ़ रहा है। एमएल भविष्य के परिणामों के बारे में पूर्वानुमान लगाने के लिए बड़े डेटा सेट की जांच करता है - और इससे कंपनियों को अपने ग्राहकों को क्या चाहिए, इसके बारे में गहरी जानकारी प्राप्त करने में मदद मिलती है, जबकि उनके कर्मचारियों को अपना काम करने के बेहतर तरीके मिलते हैं। संगठन आईबीएम की वॉटसन एनालिटिक्स जैसी मशीन लर्निंग तकनीकों को अपनाना शुरू कर रहे हैं, जिसमें उन्नत प्राकृतिक भाषा क्वेरी क्षमताएं हैं ताकि आप नई प्रोग्रामिंग भाषा सीखने के बजाय अपनी पसंदीदा भाषा में डेटा के साथ बातचीत कर सकें।
5. आभासी वास्तविकता (वीआर) डिज़ाइन, गेमिंग और प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए पहले से ही उपयोग किया जा रहा है, लेकिन इसके उपयोग का समय इतना मजबूत नहीं है कि मांग में विस्फोट हो सके। वीआर के विकास में बाधाओं में से एक यह है कि लोग इन नए हेडसेट्स को आज़माएं और निर्णय लें कि वे उन्हें पसंद करते हैं या नहीं। जैसे-जैसे डेवलपर्स वीआर उपकरणों के लिए बेहतर सामग्री बनाते हैं, जिसे उपभोक्ता अपने मौजूदा फोन पर एक्सेस कर सकते हैं, हमें मांग में वृद्धि देखने की संभावना है - हालांकि ओकुलस रिफ्ट, एचटीसी विवे, प्लेस्टेशन वीआर और माइक्रोसॉफ्ट होलोलेंस जैसे वीआर-आधारित प्लेटफार्मों को उद्यमों में मुख्यधारा बनने में कुछ समय लगेगा।
6. डेटा साइंस हर साल अधिक कंपनियों द्वारा प्रौद्योगिकियों को अपनाया जाता है क्योंकि कंपनियां बड़े डेटा से अधिकतम मूल्य प्राप्त करना चाहती हैं। इनमें आर प्रोग्रामिंग भाषा, एसएएस और पायथन शामिल हैं। बेहतर निर्णयों के लिए बड़ी मात्रा में डेटा में पैटर्न की पहचान करने के लिए विभिन्न उद्योगों में डेटा विज्ञान का उपयोग पहले से ही किया जा रहा है। यदि आप इसके बारे में अधिक जानना चाहते हैं, तो इन निःशुल्क ऑनलाइन डेटा विज्ञान पाठ्यक्रमों को देखकर शुरुआत करें।
7. बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) प्रौद्योगिकियों का उपयोग आमतौर पर बड़े डेटा की दुनिया में काम करने वाली कंपनियों द्वारा किया जाता है। बीआई कंपनियों को उद्यम स्तर पर ग्राहकों के रुझान के बारे में बेहतर जानकारी देने के लिए सांख्यिकी और व्यावसायिक प्रक्रियाओं को जोड़ती है, ताकि वे लागत कम करते हुए राजस्व सृजन बढ़ा सकें। जो लोग समझते हैं कि बीआई कैसे काम करता है, वे बड़े डेटा एनालिटिक्स में शामिल किसी भी तकनीकी कंपनी के लिए मूल्यवान संसाधन होंगे - और कई अन्य के लिए भी!
8. Wie कोडन यह अतीत की बात है, आईटी पेशेवरों को तेजी से उभरती प्रौद्योगिकियों के साथ बने रहने के लिए नई प्रोग्रामिंग भाषाएं सीखनी चाहिए। आने वाले वर्षों में सबसे लोकप्रिय तकनीकी नौकरियां जावा प्रोग्रामर और पायथन डेवलपर होंगी - एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स के बीच दो सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषाएँ। जावा सीखना उन लोगों के लिए फायदेमंद माना जाता है जो डेटा साइंस में जाना चाहते हैं क्योंकि कई कंपनियां इसका उपयोग बिजनेस इंटेलिजेंस एप्लिकेशन बनाने के लिए करती हैं। अग्रणी कंपनियों को पसंद है प्लेट्री आईटी उन कंपनियों या व्यक्तियों के लिए एक आउटसोर्सिंग चैनल भी प्रदान करता है जिनके पास स्वयं ऐसा करने का साधन नहीं है।
9. Wie संगणन शक्ति प्रगति जारी है, अधिक से अधिक कंपनियां उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग (एचपीसी) प्लेटफॉर्म जैसे एनवीआईडीआईए डीजीएक्स-1 सिस्टम या अमेज़ॅन वेब सर्विसेज (एडब्ल्यूएस) से क्लाउड सेवाएं अपना रही हैं। एचपीसी हार्डवेयर आम तौर पर बड़े अनुसंधान प्रयोगशालाओं तक ही सीमित है जो इसे वहन कर सकते हैं, लेकिन जैसे-जैसे कीमतें कम होती हैं और फार्म अधिक किफायती हो जाते हैं, हम अगले कुछ वर्षों की शुरुआत में एचपीसी सिस्टम को विभिन्न प्रकार के व्यावसायिक वातावरण में देख सकते हैं।
10. इंटरनेट चीज़ें (IoT) क्रांति पूरे जोरों पर है और अरबों उपकरण अब नेटवर्क से जुड़ गए हैं। स्मार्ट घरों और कनेक्टेड कारों जैसे क्षेत्रों में उपयोग बढ़ता रहेगा, लेकिन IoT की क्षमता औद्योगिक मशीनों और प्रणालियों की नेटवर्किंग में भी निहित है। यदि इसे सही ढंग से लागू किया जाए तो यह त्रुटियों को रोकने, परिचालन क्षमता बढ़ाने या यहां तक कि जीवन बचाने में मदद कर सकता है - लेकिन यह अभी भी एक बड़ा उपक्रम है और कई कंपनियां यह पता लगाने की कोशिश कर रही हैं कि इसे कैसे किया जाए।
11. मशीन लर्निंग (एमएल) डॉक्टर के कार्यालयों से लेकर उत्पादन संयंत्रों तक, लगभग हर उद्योग में प्रौद्योगिकियाँ नियमित कार्य संभालेंगी। सूचना प्रबंधन की एक रिपोर्ट में खुदरा और विनिर्माण को दो क्षेत्रों के रूप में उद्धृत किया गया है जहां एमएल प्रौद्योगिकी को अगले कुछ वर्षों में व्यवहार में लाया जा सकता है। प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए, पायथन जावा है और एमएल एल्गोरिदम बनाने के लिए शायद ही सबसे लोकप्रिय में से एक है।
12. ब्लॉकचेन टेक्नोलॉजी बड़े उद्योगों को प्रभावित करने वाली अगली बड़ी चीज़ होगी। ब्लॉकचेन एक वितरित डेटाबेस है जो एक साथ कई कंप्यूटरों पर लेनदेन को रिकॉर्ड करता है - और इसका उपयोग मेडिकल रिकॉर्ड से लेकर वित्तीय व्यापार बाजारों तक हर चीज के लिए किया जा सकता है। जबकि बिटकॉइन जैसी क्रिप्टोकरेंसी को हाल ही में अधिकांश प्रेस प्राप्त हुई है, ब्लॉकचेन तकनीक का असली मूल्य व्यवसायों को चलाने के तरीके को बदलने की क्षमता में निहित है।
13. अधिक से अधिक कंपनियां इसकी ओर रुख कर रही हैं DevOps वेब डेवलपर्स को अमेज़ॅन वेब सर्विसेज (एडब्ल्यूएस) या माइक्रोसॉफ्ट एज़्योर जैसी क्लाउड कंप्यूटिंग तकनीकों से परिचित होने की आवश्यकता है। दोनों सेवाएँ वेबसाइटों या एप्लिकेशन को होस्ट करने के लिए वर्चुअल सर्वर, साथ ही MySQL जैसे डेटाबेस और उन्हें केंद्रीय प्लेटफ़ॉर्म से प्रबंधित करने के लिए आवश्यक अन्य उपकरण प्रदान करती हैं। ये आज सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले एंटरप्राइज़ क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म में से एक हैं और अन्य प्रकारों की तुलना में लोकप्रियता में बढ़ रहे हैं।
स्नातक स्तर की पढ़ाई
आज की तकनीकी रूप से उन्नत दुनिया में अपने लिए जगह बनाने के लिए उच्चतम तकनीकी कौशल का होना आवश्यक है। तकनीकी उद्योग कभी-कभी कठिन और प्रतिस्पर्धी हो सकता है, और प्रतिभाशाली होना ही पर्याप्त नहीं है। भविष्य में जो कुछ भी आएगा उसके विरुद्ध स्वयं को सशक्त बनाने के लिए, स्वयं को सुरक्षित करने के लिए ये कौशल आवश्यक हैं।
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