Сайт Источник - it-topic.
1. Искусственный интеллект (ИИ)
Искусственный интеллект, или ИИ, уже получил много шума в последние годы, но он продолжает оставаться тенденцией для наблюдения, потому что его влияние на то, как мы живем, работаем и играем, находится только на ранних стадиях. Кроме того, развивались и другие отрасли искусственного интеллекта, в том числе машинное обучение, о котором мы поговорим ниже. ИИ относится к компьютерным системам, построенным для имитации человеческого интеллекта и выполнения таких задач, как распознавание образов, речи или паттернов и принятие решений. ИИ может выполнять эти задачи быстрее и точнее, чем люди.
Пять из шести американцев пользуются услугами искусственного интеллекта в той или иной форме каждый день, включая навигационные приложения, потоковые сервисы, персональные помощники для смартфонов, приложения для совместного использования поездок, домашние персональные помощники и умные домашние устройства. Помимо потребительского использования, ИИ используется для планирования поездов, оценки бизнес-рисков, прогнозирования технического обслуживания и повышения энергоэффективности, а также для многих других задач экономии денег.
Искусственный интеллект-это одна из составляющих того, что мы в широком смысле называем автоматизацией, а автоматизация-это горячая тема из-за потенциальной потери работы. Эксперты говорят, что автоматизация позволит ликвидировать еще 73 миллиона рабочих мест к 2030 году. Однако автоматизация создает рабочие места, а также устраняет их, особенно в области ИИ: эксперты прогнозируют, что к 2020 году число рабочих мест в ИИ достигнет 23 миллионов. Рабочие места будут созданы в области разработки, программирования, тестирования, поддержки и технического обслуживания, чтобы назвать несколько. Архитектор искусственного интеллекта - одна из таких работ. Некоторые говорят, что скоро он будет соперничать с учеными, занимающимися данными, нуждающимися в квалифицированных специалистах. Чтобы узнать больше о потенциальных вакансиях в AI, прочитайте о построении карьеры в AI или о том, почему вы должны получить сертификацию AI.
2. Машинное Обучение
Машинное обучение - это подмножество ИИ. С помощью машинного обучения компьютеры запрограммированы на то, чтобы научиться делать то, на что они не запрограммированы: они учатся, обнаруживая закономерности и идеи из данных. В общем, у нас есть два типа обучения: контролируемое и неконтролируемое.
Хотя машинное обучение является подмножеством ИИ, у нас также есть подмножества в области машинного обучения, включая нейронные сети, обработку естественного языка (НЛП) и глубокое обучение. Каждый из этих подмножеств предлагает возможность для специализации в области карьеры, которая будет только расти.
Машинное обучение стремительно внедряется во все виды отраслей промышленности, создавая огромный спрос на квалифицированных специалистов. Ожидается, что рынок машинного обучения вырастет до $8,81 млрд к 2022 году. Приложения машинного обучения используются для анализа данных, интеллектуального анализа данных и распознавания образов. На потребительском уровне машинное обучение позволяет получать результаты веб-поиска, рекламу в реальном времени и обнаружение сетевых вторжений, и это лишь некоторые из многих задач, которые оно может выполнять.
В дополнение к выполнению бесчисленных задач от нашего имени, он создает рабочие места. Вакансии машинного обучения входят в число лучших новых вакансий в LinkedIn, где опубликовано почти 2000 объявлений о вакансиях. И эти рабочие места хорошо оплачиваются: в 2017 году средняя зарплата инженера по машинному обучению составляла 106 225 долларов. В число рабочих мест машинного обучения входят инженеры, разработчики, исследователи и специалисты по обработке данных.
3. роботизированная автоматизация технологических процессов или RPA
Подобно ИИ и машинному обучению, роботизированная автоматизация процессов или RPA-это еще одна технология, которая автоматизирует рабочие места. RPA-это использование программного обеспечения для автоматизации бизнес-процессов, таких как интерпретация приложений, обработка транзакций, работа с данными и даже ответы на электронные письма. RPA автоматизирует повторяющиеся задачи, которые люди привыкли делать. Это не просто низкооплачиваемые рабочие обязанности: до 45% нашей деятельности можно автоматизировать, включая работу финансовых менеджеров, врачей и генеральных директоров.
Хотя Forrester Research оценивает, что автоматизация RPA будет угрожать существованию 230 миллионов или более работников умственного труда или примерно 9 процентов мировой рабочей силы, RPA также создает новые рабочие места, изменяя существующие рабочие места. McKinsey считает, что менее 5% профессий могут быть полностью автоматизированы, но около 60% могут быть частично автоматизированы.
Для вас, как ИТ-специалиста, смотрящего в будущее и пытающегося понять технологические тенденции, RPA предлагает множество карьерных возможностей, включая разработчика, менеджера проектов, бизнес-аналитика, архитектора решений и консультанта. И эта работа хорошо оплачивается. SimplyHired.com говорит, что средняя зарплата RPA составляет $73 861, но это среднее значение, составленное из зарплат младших разработчиков до старших архитекторов решений, причем лучшие 10 процентов зарабатывают более $141 000 в год. Итак, если вы заинтересованы в обучении и продолжении карьеры в RPA, курс "Введение в автоматизацию роботизированных процессов" (RPA) должен стать следующим шагом, который вы сделаете, чтобы начать карьеру RPA.
4. Граничные Вычисления
Прежде это была технологическая тенденция, облачные вычисления стали мейнстримом, а крупные игроки AWS (Amazon Web Services), Microsoft Azure и Google Cloud доминировали на рынке. Внедрение облачных вычислений все еще растет, поскольку все больше и больше компаний переходят на облачные решения. Но это уже не новая технология.
5. Виртуальная реальность и дополненная реальность
Виртуальная реальность (VR) погружает пользователя в окружающую среду, в то время как дополненная реальность (AR) улучшает их среду. Хотя VR до сих пор в основном использовался для игр, он также использовался для обучения, как и VirtualShip, программное обеспечение для моделирования, используемое для обучения капитанов кораблей ВМС, Армии и береговой охраны США. Популярный Pokemon Go - это пример AR.
И VR, и AR имеют огромный потенциал в обучении, развлечениях, образовании, маркетинге и даже реабилитации после травмы. Любой из них можно было бы использовать для обучения врачей делать операции, предложить посетителям музеев более глубокий опыт, расширить тематические парки или даже улучшить маркетинг, как с этим автобусным приютом Pepsi Max.
Есть крупные игроки на рынке виртуальной реальности, такие как Google, Samsung и Oculus, но многие стартапы формируются и будут нанимать, а спрос на профессионалов с навыками VR и AR будет только расти. Для начала работы в виртуальной реальности не требуется много специальных знаний. Базовые навыки программирования и дальновидное мышление могут получить работу, хотя другие работодатели будут искать оптику в качестве набора навыков и инженеров-аппаратчиков.
6. Кибербезопасность
Кибербезопасность может показаться не новой технологией, учитывая, что она существует уже некоторое время, но она развивается так же, как и другие технологии. Отчасти это объясняется тем, что угрозы постоянно появляются новые. Злонамеренные хакеры, которые пытаются незаконно получить доступ к данным, не собираются сдаваться в ближайшее время, и они будут продолжать находить способы пройти даже через самые жесткие меры безопасности. Это также отчасти связано с тем, что новые технологии адаптируются для повышения безопасности. Пока у нас есть хакеры, мы будем иметь кибербезопасность как новую технологию, потому что она будет постоянно развиваться для защиты от этих хакеров.
Как доказательство сильной потребности в специалистах по кибербезопасности, число рабочих мест в области кибербезопасности растет в три раза быстрее, чем другие технические рабочие места. Однако, когда дело доходит до заполнения этих рабочих мест, мы терпим неудачу. В результате, по прогнозам, к 2021 году у нас будет 3,5 миллиона незаполненных рабочих мест в сфере кибербезопасности.
7. Блокчейн
Хотя большинство людей думают о технологии блокчейн в связи с такими криптовалютами, как биткойн, блокчейн предлагает безопасность, которая полезна во многих других отношениях. Проще говоря, блокчейн можно описать как данные, которые вы можете только добавлять, а не отнимать или изменять. Отсюда и термин “цепочка”, потому что вы создаете цепочку данных. Невозможность изменить предыдущие блоки-вот что делает его таким безопасным. Кроме того, блокчейны управляются консенсусом, поэтому ни одна сущность не может взять под контроль данные. С блокчейном вам не нужна доверенная третья сторона для наблюдения или проверки транзакций. Вы можете обратиться к нашему учебнику по блокчейну для детального и полного понимания этой технологии.
8. Интернет вещей (IoT)
Многие “вещи” теперь строятся с подключением Wi—Fi, то есть они могут быть подключены к интернету-и друг к другу. Отсюда и Интернет вещей, или IoT. Интернет вещей-это будущее, и он уже позволил подключать устройства, бытовую технику, автомобили и многое другое к Интернету и обмениваться данными через него. И мы находимся только на начальных стадиях развития Интернета вещей: количество IoT-устройств достигло 8,4 миллиарда в 2017 году, а к 2020 году, как ожидается, достигнет 30 миллиардов устройств.
Как потребители, мы уже используем и извлекаем выгоду из Интернета вещей. Мы можем дистанционно запирать наши двери, если забудем это сделать, когда уходим на работу, и разогревать духовки по дороге домой с работы, отслеживая свою физическую форму на наших Фитбитах и вызывая поездку с Lyft. Но бизнесу также есть что выиграть сейчас и в ближайшем будущем. IoT может обеспечить лучшую безопасность, эффективность и принятие решений для бизнеса по мере сбора и анализа данных. Он может обеспечить прогнозируемое техническое обслуживание, ускорить медицинское обслуживание, улучшить обслуживание клиентов и предложить преимущества, которые мы еще даже не представляли.
Итак, что же дальше?
Хотя технологии появляются и развиваются повсюду вокруг нас, эти восемь технологий предлагают многообещающий карьерный потенциал сейчас и в обозримом будущем. И все восемь страдают от нехватки квалифицированных рабочих, а это значит, что настало время выбрать одного из них, пройти обучение и вступить на борт на ранних стадиях развития технологии, что позволит вам добиться успеха сейчас и в будущем.
Сайт Источник - it-topic.
