01. Наука о данных

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это область исследования, которая сочетает в себе опыт предметной области, навыки программирования и знания математики и статистики для извлечения осмысленной информации из данных. Специалисты по науке о данных применяют алгоритмы машинного обучения к числам, тексту, изображениям, видео, аудио и многому другому для создания систем искусственного интеллекта (ИИ) для выполнения задач, которые обычно требуют человеческого интеллекта. В свою очередь, эти системы генерируют инсайты, которые аналитики и бизнес-пользователи могут преобразовать в ощутимую ценность для бизнеса.

Почему наука о данных важна?

Все больше и больше компаний осознают важность науки о данных, искусственного интеллекта и машинного обучения. Независимо от отрасли или размера, организации, которые хотят оставаться конкурентоспособными в эпоху больших данных, должны эффективно развивать и внедрять возможности обработки данных, иначе они рискуют остаться позади.

02. 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 связано с тем, что угрозы постоянно появляются. Злонамеренные хакеры, пытающиеся незаконно получить доступ к данным, не собираются сдаваться в ближайшее время и будут продолжать находить способы обойти даже самые жесткие меры безопасности. Отчасти это также связано с тем, что новые технологии адаптируются для повышения безопасности. Пока у нас есть хакеры, кибербезопасность будет оставаться трендовой технологией, потому что она будет постоянно развиваться для защиты от этих хакеров.

Доказательством острой потребности в специалистах по кибербезопасности является то, что количество рабочих мест, связанных с кибербезопасностью, растет в три раза быстрее, чем другие рабочие места в сфере технологий. сторонние сделки и деловые отношения.

Вы должны отметить, что какой бы сложной ни была эта область, она также предлагает прибыльные шестизначные доходы, и роли могут варьироваться от

  • Этический хакер
  • Аналитик вредоносных программ
  • Инженер по безопасности
  • начальник службы безопасности

03. Облачные вычисления

Что такое облачные вычисления?

Облачные вычисления — это общий термин для всего, что связано с предоставлением размещенных услуг через Интернет. Эти услуги делятся на три основные категории или типы облачных вычислений: инфраструктура как услуга (IaaS), платформа как услуга (PaaS) и программное обеспечение как услуга (SaaS).

Облако может быть частным или общедоступным. Публичное облако продает услуги любому пользователю в Интернете. Частное облако — это собственная сеть или центр обработки данных, предоставляющий размещенные услуги ограниченному числу людей с определенными настройками доступа и разрешений. Частные или общедоступные, цель облачных вычислений — обеспечить простой масштабируемый доступ к вычислительным ресурсам и ИТ-сервисам.

Облачная инфраструктура включает аппаратные и программные компоненты, необходимые для правильной реализации модели облачных вычислений. Облачные вычисления также можно рассматривать как служебные вычисления или вычисления по запросу.

Название облачные вычисления было навеяно символом облака, который часто используется для обозначения Интернета в блок-схемах и диаграммах.

Как работают облачные вычисления?

Облачные вычисления работают, позволяя клиентским устройствам получать доступ к данным и облачным приложениям через Интернет с удаленных физических серверов, баз данных и компьютеров.

Сетевое подключение к Интернету связывает переднюю часть, которая включает доступ к клиентскому устройству, браузеру, сети и облачным программным приложениям, с задней частью, состоящей из баз данных, серверов и компьютеров. Серверная часть функционирует как репозиторий, хранящий данные, к которым обращается клиентская часть.

Связь между интерфейсом и сервером управляется центральным сервером. Центральный сервер использует протоколы для облегчения обмена данными. Центральный сервер использует как программное обеспечение, так и промежуточное ПО для управления подключением между различными клиентскими устройствами и облачными серверами. Как правило, для каждого отдельного приложения или рабочей нагрузки существует выделенный сервер.

Облачные вычисления в значительной степени зависят от технологий виртуализации и автоматизации. Виртуализация позволяет легко абстрагировать и предоставлять услуги и базовые облачные системы в виде логических объектов, которые пользователи могут запрашивать и использовать. Автоматизация и сопутствующие возможности оркестрации предоставляют пользователям высокую степень самообслуживания для выделения ресурсов, подключения сервисов и развертывания рабочих нагрузок без прямого вмешательства ИТ-персонала облачного провайдера.

04. Роботизированная автоматизация процессов (RPA)

Подобно ИИ и машинному обучению, роботизированная автоматизация процессов или RPA — это еще одна технология, автоматизирующая 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 раньше выполнялись людьми.

Хотя, по оценкам Forrester Research, автоматизация RPA будет угрожать средствам к существованию 230 миллионов или более работников умственного труда, или примерно 9 процентов рабочей силы в мире, 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 автоматизированы частично.

Для вас как ИТ-специалиста, смотрящего в будущее и пытающегося понять последние технологические тенденции, RPA предлагает множество карьерных возможностей, включая разработчиков, менеджеров проектов, бизнес-аналитиков, архитекторов решений и консультантов. И эти работы хорошо оплачиваются. Разработчик RPA может зарабатывать более 534 000 фунтов стерлингов в год, что делает его следующей технологической тенденцией, за которой нужно следить!

Освоение RPA поможет вам получить высокооплачиваемую работу, например:

  • Разработчик RPA
  • Аналитик RPA
  • Архитектор РПА.

05. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение

ИИ уже получил много шума за последнее десятилетие, но он продолжает оставаться одной из новых технологических тенденций, поскольку его заметное влияние на то, как мы живем, работаем и играем, находится только на ранних стадиях. ИИ уже известен своим превосходством в распознавании изображений и речи, навигационных приложениях, личных помощниках для смартфонов, приложениях для совместного использования и многом другом.

Помимо этого ИИ будет использоваться в дальнейшем для анализа взаимодействий, чтобы определить основные связи и идеи, чтобы помочь прогнозировать спрос на такие услуги, как больницы, что позволит властям принимать более эффективные решения об использовании ресурсов, а также обнаруживать меняющиеся модели поведения клиентов с помощью анализ данных практически в режиме реального времени, увеличение доходов и улучшение персонализированного опыта.

Рынок ИИ вырастет до отрасли в 190 миллиардов долларов к 2025 году, а глобальные расходы на когнитивные системы и системы ИИ превысят 57 миллиардов долларов в 2022 году. Когда ИИ расправит свои крылья по секторам, будут созданы новые рабочие места в сфере разработки, программирования, тестирования. , поддержка и обслуживание, и это лишь некоторые из них. С другой стороны, ИИ также предлагает одни из самых высоких зарплат на сегодняшний день: от 1,25 000 долларов в год (инженер по машинному обучению) до 145 000 долларов в год (архитектор ИИ), что делает его главной новой технологической тенденцией, за которой нужно следить. для!

Машинное обучение, подмножество ИИ, также внедряется во всех отраслях промышленности, создавая огромный спрос на квалифицированных специалистов. По прогнозам Forrester, искусственный интеллект, машинное обучение и автоматизация создадут 9% новых рабочих мест в США к 2025 году, в том числе специалистов по мониторингу роботов, специалистов по обработке и анализу данных, специалистов по автоматизации и кураторов контента. ум тоже!

Овладение искусственным интеллектом и машинным обучением поможет вам получить такие рабочие места, как:

  • Ученый-исследователь ИИ
  • Инженер ИИ
  • Инженер по машинному обучению
  • Архитектор ИИ