1、人工智能,人工智能正在迅速改变工作环境,这对于寻找新事物的程序员来说是激动人心的时刻。AI专业人员的招聘增长在2019年至2020年之间增长了32%。AI是一个更广泛的概念,与旨在像人类一样智能地行为的机器有关,而机器学习则依赖于能够理解特定事物的设备。人工智能领域最重要的技能包括C++、AmazonWebServices(AWS)和Python。进入2021年,你还可以考虑学习新兴AI技能—AIOps。AIOps是用于IT运营的人工智能缩写。它是指通过分析和机器学习,以自动化和增强IT操作的多层技术平台。AIOps平台利用大数据,从各种IT运营工具和设备中收集各种数据,以便实时自动发现并响应问题。
2、机器学习,机器学习是进入未来的最具创新性和令人兴奋的领域之一,使其成为你可以学习的最有利可图的技能之一。从Siri和Alexa到聊天机器人,再到预测分析、无人驾驶汽车,这项技术在未来都有大量用途。机器学习的常见用例包括推荐系统、生成客户见解和情报以及检测欺诈。机器学习还可以应用于每个行业,包括医疗保健、教育、金融等。
3、数据科学与分析,大数据中两个很重要的技术工作,包括数据科学和数据分析。在大数据上,投入最大的行业是银行、制造业、专业服务(例如:财务顾问、会计师事务所)和政府。数据分析是入门级技能,而数据科学则更先进。需要数据专业人员的行业涉及教育、财务、健康、软件等。
4、数据工程,数据工程与数据科学是分开的,但前者使后者得以存在。数据工程师建立了数据科学家用来进行自己工作的基础架构和工具。
5、数据可视化,数据可视化是通过将数据置于可视环境中,来帮助人们理解数据重要性的一种方法。例如,通过将电子表格或报告转换为易于理解的图表/项目。数据科学家和数据分析师通常使用此技能,但在数字营销的岗位中也可能会对其有所帮助。数据可视化可以帮助预测销量,了解哪些因素会影响消费者行为,确定企业可以改进的领域。
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