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13 項最受歡迎的技術技能



原文貢獻

對具有技術人才的各種角色的需求正在增加,這意味著 2021 年的申請人數量將比以往任何時候都多。 這也意味著您在尋找工程領域的頂級工作時會面臨更多競爭。

使自己作為候選人更具吸引力的一種方法是獲得新技能,使您與其他申請人區別開來,並使您成為競爭對手中的專家。

2021 年最需要哪些技術技能?

為了找出答案,我們查看了哪些工作增長最快,然後分析了人們今天花在這些技術上的時間。

雖然其中一些技能可能已經成為技術專業人士的注意事項,但您可能希望將自己的知識擴展到目前正在做或正在學習的領域之外。 如果您不熟悉某些技術技能,這可以幫助您找到發展這些技能的方法。

未來幾年,雲計算和人工智能 (AI) 等技能將繼續以比更傳統的技術更快的速度增長,因此它們值得關注。 但是,一些新興領域可能不在您的關注範圍內,例如增強現實 (AR) 和機器學習。

出於更基本的原因,將需要其他技能。 例如,編程永遠是一項非常搶手的技能,因為它是許多公司技術流程中不可或缺的一部分。 但是那些不想成為開發人員的人呢? 您還應該考慮哪些其他選擇?

因此,我們查看了當今在專業社交網絡上花費的總小時數,以更好地了解當今市場上每種技術的使用範圍。 這讓我們更全面地了解了哪些工作增長最快:我們想知道不同公司也在使用哪些技能。

這對你來說意味著什麼?

那麼我們可以從中學到什麼呢? 以下是未來幾年最搶手的技術技能:

1. 雲計算 隨著公司尋求在降低成本的同時變得更加敏捷和高效的方法,它將繼續增長。 數據存儲變得越來越便宜,這意味著在遠程服務器而不是本地服務器上運行應用程序是有意義的,以便它們可以根據用戶需求進行擴展或縮減。 2021 年,人們使用雲技術的時間將比以往任何時候都多。 如果您正在尋找方法來提高您目前所做的技術知識之外的技術知識,請掌握雲技術的基礎知識。

2. 人工智能(AI) 也將增加,預計到 2021 年,技術專業人員的使用時間將增加 12%。 人工智能正在進入各種行業,許多人要求更加熟悉它。 機器學習、神經網絡和深度學習都是 AI 的一部分,可用於快速擴展運營,同時降低企業成本。 能夠了解 AI 的工作原理以及它的一些局限性,可以確保您在競爭中佔據優勢。

3. 擴展現實 將在未來幾年變得越來越重要。 它已經在企業環境中用於培訓目的,但隨著虛擬現實越來越流行,它也將在消費者世界中發揮更大的作用。 由於大多數增強現實都基於移動技術,因此很容易看出這兩種趨勢將如何重疊和互補,以及遊戲、消息傳遞、購物等的各種用途。

預計2021年, 增強現實 (AR) 將在所有行業中無處不在,到 2028 年,其增長將逐年呈爆炸式增長。 事實上,IDC 預測,到 2022 年,在 AR 設備和軟件上的支出每年將達到 81 億美元——這僅是基於 AR 的硬件! 與 VR 一樣,AR 可能還需要幾年時間才能真正在企業中取得成功,因為它對消費者來說仍然相對較新,但在某個時候,這兩種技術趨勢將融合成一個新的行業標準,對未來產生深遠的影響。人們對技術的認知圍繞著他們。

4. 機器學習(ML) 使用時間不斷增加,以幫助公司在數據中找到模式。 機器學習檢查大量數據以預測未來的結果——這有助於公司更深入地了解客戶的需求,同時為員工提供更好的完成工作的方式。 企業開始採用 IBM 的 Watson Analytics 等機器學習技術,該技術具有高級自然語言查詢功能,因此您可以使用首選語言與數據交互,而無需學習新的編程語言。

5. 虛擬現實(VR) 已經用於設計、遊戲和培訓目的,但其使用時間還不足以滿足需求的爆炸式增長。 VR 發展的障礙之一是讓人們嘗試這些新耳機並決定他們是否喜歡它們。 隨著開發人員為消費者可以在現有手機上訪問的 VR 設備創建更好的內容,我們可能會看到需求不斷增長——儘管基於 VR 的平台如 Oculus Rift、HTC Vive、PlayStation VR 和 Microsoft HoloLens 將持續一段時間將成為商業的主流。

6. 數據科學 隨著公司尋求從大量數據中獲得最大利益,技術每年都被越來越多的公司採用。 其中包括編程語言 R、SAS 和 Python。 數據科學已被廣泛應用於各行各業,以識別大量數據中的模式,從而做出更好的決策。 如果您想了解更多信息,請先查看這些免費的在線數據科學課程。

7. 商業智能 (BI) 技術被沉浸在大數據世界中的公司廣泛使用。 BI 將統計數據和業務流程相結合,使公司能夠更好地洞察企業層面的客戶趨勢,從而在降低成本的同時增加創收。 了解 BI 工作原理的人將成為任何從事大數據分析的技術公司的寶貴資源——許多其他公司也是如此!

8. 魏聖美 編碼 已成為過去,IT 專業人員必須處理新的編程語言才能跟上快速新興的技術。 未來幾年最受歡迎的技術工作將是 Java 程序員和 Python 開發人員——企業軟件開發人員中最常用的兩種編程語言。 對於那些希望進入數據科學領域的人來說,學習 Java 被認為是一個加分項,因為很多公司都使用它來構建商業智能應用程序。 龍頭企業如 普拉特里信息技術 還為自己沒有資源的公司或個人提供外包渠道。

9. 魏聖美 計算能力 隨著技術的不斷進步,越來越多的公司正在採用高性能計算 (HPC) 平台,例如 NVIDIA DGX-1 系統或來自亞馬遜網絡服務 (AWS) 的雲服務。 HPC 硬件通常僅限於能夠負擔得起的大型研究實驗室,但隨著價格下降和使農場變得更加負擔得起,我們可以在未來幾年內在各種商業環境中看到 HPC 系統。

10. 物聯網 (IoT) 隨著數十億設備現在連接到網絡,革命正在全面展開。 在智能家居和聯網汽車等領域的使用將繼續增加,但物聯網的潛力還在於工業機器和系統的聯網。 如果應用得當,這可能有助於防止錯誤、提高運營效率,甚至挽救生命——但這仍然是許多公司試圖弄清楚如何做的巨大努力。

11. 機器學習(ML) 技術將接管幾乎每個行業的日常任務,從醫療辦公室到製造設施。 Information Management 的一份報告將零售和製造確定為 ML 技術可以在未來幾年內付諸實踐的兩個部門。 至於編程語言,Python 是 Java,很少是創建 ML 算法最流行的語言之一。

12. 區塊鏈技術 將是下一個衝擊大行業的大事件。 區塊鍊是一個分佈式數據庫,可以同時記錄多台計算機上的交易——它可以用於從醫療記錄到金融交易市場的所有內容。 雖然像比特幣這樣的加密貨幣最近受到了大多數媒體的關注,但區塊鏈技術的真正價值在於其改變企業運營方式的潛力。

13. 越來越多的企業轉向 DevOps的 Web 開發人員必須熟悉雲計算技術的方法,例如 Amazon Web Services (AWS) 或 Microsoft Azure。 這兩種服務都提供虛擬服務器來託管網站或應用程序,以及 MySQL 等數據庫和從中央平台管理它們所需的其他工具。 這些是當今企業中使用最廣泛的雲計算平台之一,與其他類型相比,它們正變得越來越流行。

完成

在當今技術先進的世界中,必須擁有最高的技術技能才能為自己創造一席之地。 科技行業有時可能非常具有競爭力和競爭力,光有才華是不夠的。 這些技能是必要的,以便在未來發生的事情中堅持自己,以確保自己的安全。

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