မူရင်းဘာသာဖြင့်အလှူငွေထည့်ဝင်သည်

နည်းပညာပါရမီပါ ၀ င်သောကဏ္ roles အသီးသီးအတွက် ၀ ယ်လိုအားသည်တိုးလာနေပြီး ၂၀၂၁ တွင်ယခင်ထက်လျှောက်ထားသူပိုများလာလိမ့်မည်ကိုဆိုလိုသည်။ ၎င်းသည်အင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာထိပ်တန်းအလုပ်အကိုင်များကိုရှာဖွေသောအခါသင်၌ယှဉ်ပြိုင်မှုပိုရှိသည်ဟုဆိုလိုသည်။

ကိုယ်စားလှယ်လောင်းတစ် ဦး အဖြစ်ကိုယ့်ကိုယ်ကိုပိုဆွဲဆောင်မှုရှိစေတဲ့နည်းလမ်းတစ်ခုကမင်းကိုအခြားလျှောက်ထားသူတွေဆီကနေခွဲထွက်ပြီးကျွမ်းကျင်မှုအသစ်တွေရယူဖို့နဲ့မင်းရဲ့ပြိုင်ဘက်တွေကြားမှာကျွမ်းကျင်သူအဖြစ်နေရာယူဖို့ပါ။

၂၀၂၁ တွင်မည်သည့်နည်းပညာကျွမ်းကျင်မှုကိုအလိုအပ်ဆုံးဖြစ်မလဲ။

အဖြေရှာဖို့၊ ငါတို့ဘယ်အလုပ်တွေကအလျင်မြန်ဆုံးတိုးတက်လာလဲဆိုတာကိုကြည့်ပြီးဒီနေ့ဒီနည်းပညာတွေနဲ့လူတွေအချိန်ဘယ်လောက်ကုန်လဲဆိုတာကိုဆန်းစစ်ခဲ့တယ်။

ဤကျွမ်းကျင်မှုအချို့သည်သင်၏နည်းပညာကျွမ်းကျင်အဖြစ်ရေဒါတွင်ရှိနေပြီးဖြစ်သော်လည်းသင်လက်ရှိလုပ်နေသောသို့မဟုတ်သင်ယူနေသောအရာများထက်သင်၏အသိပညာကိုချဲ့ထွင်လိုပေမည်။ အကယ်၍ သင်သည်အချို့သောနည်းပညာကျွမ်းကျင်မှုများနှင့်မဆိုင်ပါက၎င်းသည်ထိုကျွမ်းကျင်မှုများတိုးတက်စေရန်နည်းလမ်းများကိုကူညီနိုင်သည်။

cloud computing နှင့် artificial intelligence (AI) ကဲ့သို့သောကျွမ်းကျင်မှုများသည်လာမည့်နှစ်အနည်းငယ်အတွင်းရိုးရာနည်းပညာများထက်ပိုမိုလျင်မြန်စွာဆက်လက်တိုးတက်နေမည်ဖြစ်သောကြောင့်၎င်းတို့ကိုသတိပြုသင့်သည်။ သို့သော်လည်းတိုးတက်လာသောအချို့ဒေသများသည် augmented reality (AR) နှင့်စက်သင်ယူမှုကဲ့သို့သောသင်၏ရေဒါတွင်ရှိလိမ့်မည်မဟုတ်ပေ။

အခြေခံအကြောင်းရင်းများအတွက်အခြားကျွမ်းကျင်မှုများလိုအပ်လိမ့်မည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ပရိုဂရမ်းမင်းသည်ကုမ္ပဏီများစွာ၏နည်းပညာစီးဆင်းမှုတွင်အရေးပါသောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သောကြောင့်၎င်းသည်အလွန်ရှာဖွေလိုသောကျွမ်းကျင်မှုဖြစ်လိမ့်မည်။ ဒါပေမယ့် developer ဖြစ်ချင်တဲ့လူတွေကော။ အခြားမည်သည့်ရွေးချယ်စရာများကိုသင်ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သနည်း။

ထို့ကြောင့်ယနေ့ခေတ်တွင်စျေးကွက်တွင်နည်းပညာတစ်ခုစီမည်မျှကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုလာသည်ကိုပိုမိုကောင်းမွန်သောရုပ်ပုံရရှိရန်ယနေ့ပရော်ဖက်ရှင်နယ်လူမှုကွန်ရက်များပေါ်တွင်သုံးသောစုစုပေါင်းနာရီကိုကျွန်ုပ်တို့ကြည့်ခဲ့သည်။ ဒါကဘယ်အလုပ်တွေမှာအမြန်ဆုံးတိုးတက်လာလဲဆိုတာကိုကြည့်တာထက်ပိုပြည့်စုံတဲ့ပုံကိုပေးတယ်၊ ငါတို့ကဘယ်ကုမ္ပဏီတွေမှာဘယ်ကျွမ်းကျင်မှုတွေကိုသုံးနေတယ်ဆိုတာသိချင်တယ်။

ဒါကမင်းအတွက်ဘာကိုဆိုလိုတာလဲ။

ဒါဆိုဒီကနေငါတို့ဘာသင်ယူနိုင်လဲ။ လာမယ့်နှစ်အနည်းငယ်အတွင်းအလိုအပ်ဆုံးသောနည်းပညာကျွမ်းကျင်မှုကိုမျှော်လင့်ရမယ့်အရာကဒီမှာပါ။

1. cloud computing ကုမ္ပဏီများသည်ကုန်ကျစရိတ်ကိုလျှော့ချနေစဉ်ပိုမိုသွက်လက်။ အကျိုးရှိလာစေရန်နည်းလမ်းများကိုရှာဖွေရင်းဆက်လက်ကြီးထွားလိမ့်မည်။ ဒေတာသိုလှောင်မှုသည်စျေးပိုသက်သာလာသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ၎င်းသည်သုံးစွဲသူများ၏လိုအပ်ချက်ပေါ် မူတည်၍ ၎င်းတို့ကိုအပေါ်အောက်ချဲ့နိုင်စေရန်အဝေးထိန်းဆာဗာများပေါ်တွင်အက်ပလီကေးရှင်းများဖွင့်ရန်အဓိပ္ပာယ်ရှိသည်။ ၂၀၂၁ ခုနှစ်တွင် cloud နည်းပညာကိုအသုံးပြုနေသူများနာရီအရေအတွက်သည်ယခင်ကထက်ပိုမိုများပြားလာလိမ့်မည်။ မင်းကမင်းလက်ရှိလုပ်နေတဲ့အရာတွေထက်မင်းရဲ့နည်းပညာဗဟုသုတတိုးတက်ဖို့နည်းလမ်းတွေရှာနေတယ်ဆိုရင် cloud နည်းပညာရဲ့အခြေခံတွေကိုကျွမ်းကျင်အောင်လုပ်ပါ။

၂။ ဥာဏ်ရည်တု (AI) ၂၀၂၁ တွင်နည်းပညာကျွမ်းကျင်သူများ၏နာရီအသုံးပြုမှုသည် ၁၂ ရာခိုင်နှုန်းမြင့်တက်လာမည်ဟုလည်းခန့်မှန်းထားသည်။ AI သည်စက်မှုလုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးသို့၎င်း၏လမ်းကြောင်းကိုရှာဖွေနေပြီးလူအများက၎င်းအားပိုမိုရင်းနှီးလာရန်တောင်းဆိုနေကြသည်။ စက်သင်ယူမှု၊ အာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်နက်ရှိုင်းသောလေ့လာသင်ယူမှုများသည်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက်ကုန်ကျစရိတ်များလျှော့ချရန်လုပ်ငန်းများကိုလျင်မြန်စွာချဲ့ထွင်ရန်သုံးနိုင်သော AI ၏အပိုင်းအစများဖြစ်သည်။ AI ၏လုပ်ဆောင်ပုံနှင့်၎င်း၏ကန့်သတ်ချက်အချို့ကိုနားလည်နိုင်ခြင်းသည်သင်၏ယှဉ်ပြိုင်မှုထက်သင့်အားအာမခံချက်ပေးနိုင်သည်။

3. အဖြစ်မှန်ကိုချဲ့ထွင်လိုက်သည် လာမယ့်နှစ်အနည်းငယ်အတွင်းပိုပိုပြီးအရေးကြီးလာလိမ့်မယ်။ ၎င်းကိုလေ့ကျင့်ရေးရည်ရွယ်ချက်များအတွက်ကော်ပိုရိတ်ပတ် ၀ န်းကျင်တွင်အသုံးပြုနေပြီဖြစ်သော်လည်း virtual reality သည် ပို၍ လူကြိုက်များလာသည်နှင့်အမျှစားသုံးသူလောကတွင်ပိုမိုကြီးမားသောအခန်းကဏ္မှပါ ၀ င်လာလိမ့်မည်။ augmented reality အများစုသည်မိုဘိုင်းနည်းပညာကိုအခြေခံသောကြောင့်၎င်းကစားနည်းများ၊ စာတိုပို့ခြင်း၊ စျေး ၀ ယ်ခြင်းနှင့်အခြားအရာများအတွက်အသုံးချမှုများနှင့်အတူတစ်ခုနှင့်တစ်ခုထပ်ကာထပ်ကာမည်သို့ဖြည့်စွက်သည်ကိုကြည့်ရန်လွယ်ကူသည်။

၂၀၂၁ အတွက်ခန့်မှန်းထားသည်augmented reality (AR)၊ စက်မှုလုပ်ငန်းအားလုံးတွင်နေရာအနှံ့တွင်ရှိနေပြီး၎င်း၏တိုးတက်မှုသည် ၂၀၂၈ ခုနှစ်အထိတစ်နှစ်ထက်တစ်နှစ်ပေါက်ကွဲလိမ့်မည်။ အမှန်တော့ IDC ကခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် ၂၀၂၂ အထိ AR devices များနှင့် software အတွက်နှစ်စဉ်ဒေါ်လာ ၈၁ ဘီလီယံကုန်ကျလိမ့်မည်၊ ၎င်းသည် AR အခြေပြု hardware တစ်ခုတည်းအတွက်သာဖြစ်သည်။ VR နှင့်တူသည်၊ ၎င်းသည်စားသုံးသူများအတွက်အတော်လေးသေးငယ်သောကြောင့်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် AR ကိုအမှတ်အသားရရှိရန်နောက်ထပ်နှစ်အနည်းငယ်ကြာနိုင်သည်။ သူတို့ပတ်ဝန်းကျင်ကလူတွေရဲ့နည်းပညာအပေါ်အမြင်သဘောထား။

4. စက်သင်ယူမှု (ML) ကုမ္ပဏီများသည်အချက်အလက်များတွင်ပုံစံများကိုကူညီရှာဖွေရန်အသုံးပြုချိန်များအဆက်မပြတ်တိုးနေသည်။ ML သည်အနာဂတ်ရလဒ်များနှင့် ပတ်သက်၍ ခန့်မှန်းရန်ဒေတာအမြောက်အမြားကိုစစ်ဆေးပြီး၎င်းသည်ကုမ္ပဏီများသည်၎င်းတို့၏ ၀ န်ထမ်းများအားသူတို့၏အလုပ်အကိုင်များကိုပြီးမြောက်စေရန်နည်းလမ်းကောင်းများပေးခြင်းဖြင့်ပိုမိုနက်ရှိုင်းသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုကိုအထောက်အကူပြုသည်။ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် programming language အသစ်တစ်ခုကိုသင်ယူခြင်းထက်သင် ဦး စားပေးဘာသာစကားဖြင့်ဒေတာများနှင့်အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်နိုင်သောကြောင့် IBM's Watson Analytics ကဲ့သို့အဆင့်မြင့်စက်ဖြင့်သင်ယူခြင်းနည်းပညာများကိုလက်ခံကျင့်သုံးလာကြသည်။

၅။ Virtual Reality (VR) ဒီဇိုင်း၊ ဂိမ်းကစားခြင်းနှင့်လေ့ကျင့်ရေးရည်ရွယ်ချက်များအတွက်အသုံးပြုနေပြီဖြစ်သော်လည်း၎င်း၏အသုံးပြုမှုအချိန်များသည်ပေါက်ကွဲရန်မလုံလောက်သေးပါ။ VR တိုးတက်မှုအတွက်အဟန့်အတားတစ်ခုကလူတွေကိုဒီနားကြပ်အသစ်တွေကိုစမ်းသုံးပြီးသူတို့ကြိုက်လား၊ မကြိုက်လားဆုံးဖြတ်ဖို့ပါ။ developer များသည်စားသုံးသူများအနေဖြင့်၎င်းတို့၏ဖုန်းများတွင် ၀ င်ရောက်နိုင်သော VR အကြောင်းအရာများအတွက်ပိုမိုကောင်းမွန်သောအကြောင်းအရာများဖန်တီးပေးသောကြောင့်၎င်းသည် Oculus Rift, HTC Vive, PlayStation VR နှင့် Microsoft HoloLens ကဲ့သို့ VR အခြေပြုပလက်ဖောင်းများနှင့်အချိန်တစ်ခုအထိဆက်လက်ရှိနေလိမ့်မည်။ စီးပွားရေးတွင်ခေတ်ရေစီးကြောင်းဖြစ်လာလိမ့်မည်။

၆။ ဒေတာသိပ္ပံ ကုမ္ပဏီများသည်ဒေတာအမြောက်အမြားမှအမြင့်ဆုံးအကျိုးကျေးဇူးကိုရယူလိုသောကြောင့်နည်းပညာများကိုနှစ်စဉ်ကုမ္ပဏီများမှလက်ခံကျင့်သုံးလျက်ရှိသည်။ ၎င်းတို့တွင် programming language R, SAS နှင့် Python တို့ပါဝင်သည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်သောဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်ရန်ဒေတာပမာဏများစွာကိုပုံစံအမျိုးမျိုးခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်ဒေတာသိပ္ပံကိုစက်မှုလုပ်ငန်းများစွာတွင်အသုံးပြုနေပြီဖြစ်သည်။ သင်ဤအကြောင်းပိုမိုလေ့လာလိုလျှင်ဤအခမဲ့ online data science သင်တန်းများကို ဦး စွာစစ်ဆေးပါ။

7. စီးပွားရေးထောက်လှမ်းရေး (BI) နည်းပညာများကိုကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်လောကတွင်နှစ်မြုပ်နေသောကုမ္ပဏီများကကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုလာကြသည်။ BI သည်စာရင်းအင်းများနှင့်လုပ်ငန်းစဉ်များကိုပေါင်းစပ်။ ကုမ္ပဏီများအားလုပ်ငန်းအဆင့်တွင်ဖောက်သည်များအားပိုမိုထိုးထွင်းသိမြင်စေရန်ကုန်ကျစရိတ်ကိုလျှော့ချစေပြီး ၀ င်ငွေထုတ်လုပ်မှုကိုတိုးတက်စေနိုင်သည်။ BI အလုပ်လုပ်ပုံကိုနားလည်သောလူများသည်ကြီးမားသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင်ပါဝင်သောမည်သည့်နည်းပညာကုမ္ပဏီအတွက်မဆိုအဖိုးတန်အရင်းအမြစ်များဖြစ်လိမ့်မည်။

8. wie ကုဒ် အတိတ်ကအရာတစ်ခုဖြစ်သည်၊ IT ပညာရှင်များသည်လျင်မြန်စွာတိုးတက်လာသောနည်းပညာများနှင့်အမီလိုက်နိုင်ရန် programming language အသစ်များနှင့်ရင်ဆိုင်ရသည်။ လာမည့်နှစ်များအတွင်းလူကြိုက်အများဆုံးနည်းပညာအလုပ်အကိုင်များမှာလုပ်ငန်းသုံးဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအကြားအသုံးအများဆုံး programming language နှစ်ခုဖြစ်သည့် Java programmer များနှင့် Python developer များဖြစ်သည်။ Java ကိုလေ့လာခြင်းသည် data science သို့ ၀ င်ရန်ရှာဖွေသောသူများအတွက်အပေါင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကိုစီးပွားရေးထောက်လှမ်းရေးအပလီကေးရှင်းများတည်ဆောက်ရန်ကုမ္ပဏီများစွာကအသုံးပြုသည်။ ထိပ်တန်းကုမ္ပဏီတွေလိုပါပဲ Platri အိုင်တီ သူတို့ကိုယ်တိုင်လုပ်နိုင်ဖို့အရင်းအမြစ်မရှိသောကုမ္ပဏီများ (သို့) တစ် ဦး ချင်းစီအတွက် outsourcing channel တစ်ခုကိုလည်းပေးသည်။

9. wie တွက်ချက်စွမ်းအား ဆက်လက်တိုးတက်နေသဖြင့်ကုမ္ပဏီများသည် Amazon Web Services (AWS) မှ NVIDIA DGX-1 စနစ်များသို့မဟုတ် cloud ၀ န်ဆောင်မှုများကဲ့သို့စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်တွက်ချက်မှုပလက်ဖောင်းများကိုပိုမိုလက်ခံလာကြသည်။ HPC hardware သည်များသောအားဖြင့်၎င်းကိုတတ်နိုင်သောသုတေသနဓာတ်ခွဲခန်းကြီးများတွင်အကန့်အသတ်ရှိသည်၊ သို့သော်စျေးနှုန်းများကျဆင်းလာခြင်းနှင့်စိုက်ခင်းများပိုမိုစျေးသက်သာလာစေခြင်းတို့ကြောင့်နောင်နှစ်ပေါင်းများစွာအထိ HPC စနစ်များကိုစီးပွားဖြစ်အခြေအနေအမျိုးမျိုးတွင်မြင်နိုင်သည်။

၁၀။ အင်တာနက်အရာများ (IoT) ယခုအခါကွန်ယက်များနှင့်ချိတ်ဆက်ထားသောကိရိယာပေါင်းဘီလီယံနှင့်ချီပြီးတော်လှန်ရေးသည်အပြည့်အ ၀ လှုပ်ရှားနေသည်။ စမတ်အိမ်များနှင့်ချိတ်ဆက်ထားသောကားများကဲ့သို့နေရာများတွင်အသုံးပြုမှုသည်ဆက်လက်တိုးပွားလာလိမ့်မည်၊ သို့သော်လည်း IoT ၏အလားအလာသည်စက်မှုစက်များနှင့်စနစ်များကွန်ရက်၏ကွန်ယက်ပေါ်တွင်လည်းတည်ရှိနေပါသည်။ ၎င်းသည်အမှားများကိုကာကွယ်နိုင်သည်၊ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုထိရောက်မှုကိုမြှင့်တင်နိုင်သလို၊ မှန်ကန်စွာအသုံးချလျှင်အသက်ပေါင်းများစွာကိုတောင်ကယ်နိုင်လိမ့်မည်။

11. စက်သင်ယူမှု (ML) နည်းပညာများသည်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရုံးများမှထုတ်လုပ်ရေးစက်ရုံများအထိလုပ်ငန်းတိုင်းနီးပါးတွင်ပုံမှန်လုပ်ရမည့်အလုပ်များဖြစ်သည်။ သတင်းအချက်အလက်စီမံခန့်ခွဲမှုမှအစီရင်ခံစာတစ်ခုတွင်လက်လီနှင့်ကုန်ထုတ်လုပ်မှုကိုလာမည့်နှစ်အနည်းငယ်အတွင်း ML နည်းပညာကိုလက်တွေ့အကောင်အထည်ဖော်နိုင်မည့်ကဏ္ two နှစ်ခုအဖြစ်သတ်မှတ်ထားသည်။ programming language များအတွက် Python သည် Java ဖြစ်ပြီး ML algorithms များကိုဖန်တီးရာတွင်လူကြိုက်အများဆုံးဖြစ်ခဲသည်။

12. Blockchain နည်းပညာ ကြီးမားတဲ့စက်မှုလုပ်ငန်းတွေကိုထိခိုက်စေမယ့်ကြီးမားတဲ့အရာဖြစ်လာလိမ့်မယ်။ blockchain သည်ကွန်ပျူတာများစွာတွင်အရောင်းအ ၀ ယ်များကိုတစ်ပြိုင်နက်မှတ်တမ်းတင်သည့်ဖြန့်ဝေထားသော database တစ်ခုဖြစ်ပြီး၎င်းသည်ဆေးမှတ်တမ်းများမှငွေကြေးရောင်းဝယ်ရေးစျေးကွက်များအထိအရာအားလုံးအတွက်သုံးနိုင်သည်။ Bitcoin ကဲ့သို့ cryptocurrencies များသည်မကြာသေးမီကသတင်းအများစုကိုလက်ခံရရှိခဲ့သော်လည်း blockchain နည်းပညာ၏စစ်မှန်သောတန်ဖိုးသည်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများလည်ပတ်ပုံကိုပြောင်းလဲရန်၎င်း၏အလားအလာပေါ်တွင်မူတည်သည်။

13 ။ ကုမ္ပဏီတွေပိုများလာတယ် DevOps နည်းလမ်းများ web developer များသည် Amazon Web Services (AWS) သို့မဟုတ် Microsoft Azure ကဲ့သို့ cloud computing နည်းပညာများနှင့်အကျွမ်းတ ၀ င်ရှိကြသည်။ ၀ န်ဆောင်မှုနှစ်ခုစလုံးသည် ၀ က်ဘ်ဆိုက်များ (သို့) အပလီကေးရှင်းများကိုလက်ခံနိုင်ရန် MySQL ကဲ့သို့သော database များနှင့်၎င်းတို့ကိုစီမံရန်ဗဟိုပလက်ဖောင်းမှလိုအပ်သောအခြား tool များပေးသည်။ ဤအရာများသည်ယနေ့ခေတ်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများတွင်အသုံးများဆုံး cloud computing ပလက်ဖောင်းများထဲမှတစ်ခုဖြစ်ပြီးအခြားအမျိုးအစားများနှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင် ပို၍ လူကြိုက်များလာသည်။

ကျောင်းဆင်းပွဲ

ယနေ့နည်းပညာအဆင့်မြင့်ကမ္ဘာကြီးတွင်သင်ကိုယ်တိုင်နေရာတစ်ခုရရန်အမြင့်ဆုံးနည်းပညာကျွမ်းကျင်မှုရှိရန်လိုအပ်သည်။ နည်းပညာစက်မှုလုပ်ငန်းသည်တစ်ခါတစ်ရံအလွန်အမင်းယှဉ်ပြိုင်နိုင်ပြီးယှဉ်ပြိုင်နိုင်စွမ်းရှိပြီးအရည်အချင်းရှိရုံနှင့်မလုံလောက်ပါ။ ကိုယ်ပိုင်အရည်အချင်းရှိဖို့၊ နောင်ဖြစ်လာမယ့်အရာတွေကိုဆန့်ကျင်ဖို့မိမိကိုယ်ကိုအခိုင်အမာပြောဆိုဖို့ဒီအရည်အချင်းတွေကလိုအပ်တယ်။

ဤ post ကိုကျွန်ုပ်တို့၏လှပပြီးရိုးရှင်းသောတင်သွင်းမှုပုံစံကို အသုံးပြု၍ ဖန်တီးထားသည် မင်းရဲ့ post ကိုဖန်တီးပါ။

.

ကရေးသား Salman Azhar

a Comment ချန်ထား