Talk to us today
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.
Технології розвиваються настільки швидко, що прогнози популярних трендів застарівають ще до того, як їх опублікують в блозі або ЗМІ. Причому швидкість цих змін тільки зростає.
Професії в IT не змінюються блискавично, але вже давно очевидно: досвідчений IT-фахівець у 21 столітті буде вчитися постійно (хочемо ми цього чи ні). Важливо знати, які навички знадобляться і для яких видів роботи ви хочете прокачати кваліфікацію. Ось 8 технологічних актуальних трендів і пов'язаних з ними ролей в IT (за мотивами дослідження Simplilearn).
Про штучний інтелект (Artificial Intelligence) вже чимало писали за декілька останніх років, але його популярність зростати дедалі більше. Вже зараз він впливає на те, як ми живемо, працюємо, граємо. Але глибина розробок у сфері побутового AI все ще на ранніх стадіях. Розвиваються й інші галузі ШІ, включаючи машинне навчання (Machine Learning), про яке поговоримо нижче. Завдання ШІ — імітація людського інтелекту й виконання таких завдань, як розпізнавання зображень, мови або шаблонів, прийняття рішень. Вважається, що AI може виконувати ці завдання швидше й точніше, ніж люди (SkyNet схвалює).
Згідно з дослідженням Northeastern University і Gallup, п'ять з шести американців використовують сервіси штучного інтелекту в тій чи іншій формі кожен день:
У промисловості та бізнесі ШІ використовується для планування розкладу поїздів, оцінки бізнес-ризиків, прогнозування технічного обслуговування, підвищення енергоефективності та інших завдань, спрямованих на економію грошей.
ШІ — це частина автоматизації. А тема автоматизації зараз обговорюється досить активно через потенційну втрату роботи для багатьох людей. Експерти США оцінили, що автоматизація скоротить 73 мільйони робочих місць до 2030 року. Але з іншого боку автоматизація створює нові робочі місця. Особливо в області AI. Прогнозується, що в цьому році кількість робочих місць у сфері AI складе 23 мільйони. Робочі місця створюються в таких напрямках: розробка, тестування, підтримка, обслуговування та багато інших. Наприклад, очікується, що професія Artificial Intelligence architect скоро почне відчутно конкурувати з data scientists за запитами на висококваліфікованих професіоналів.
Машинне навчання — це окрема гілка в AI. Завдання ML — запрограмувати комп'ютери робити те, на що вони не були запрограмовані. Системи вчаться виявляти закономірності та «розуміти» дані. У загальних рисах — є два типи навчання: контрольоване і неконтрольоване.
Машинне навчання ділиться на декілька вужчих напрямків: нейронні мережі (neural networks), обробка природної мови (natural language processing — NLP) та глибоке навчання (deep learning). Це дає можливість обрати спеціалізацію в області, яка буде гарантовано рости.
Машинне навчання швидко впроваджується в усіх галузях промисловості та створює величезний попит на кваліфікованих фахівців. Очікується, що до 2022 року ринок машинного навчання зросте до 8,81 мільярда доларів. ML використовується для аналізу даних, data mining і розпізнавання патернів. Для кінцевого споживача машинне навчання повинно покращувати результати веб-пошуку, керувати рекламою в реальному часі, виявляти мережеві вторгнення та робити багато інших корисних речей.
Вакансії, пов'язані з машинним навчанням, є одними з найбільш популярних на LinkedIn. І ця робота добре оплачується. Ще у 2017 році медіанна зарплата інженера з машинного навчання становила $106.225 (За даними Study.com у 2020 році медіанна зарплата виросла до $111.141 — прім.редакції). Крім інженерів, в цій сфері потрібні розробники, дослідники та фахівці з даними.
Постає логічне питання: на які ще професії буде зростати попит. Та ще більше питання: що робити, щоб потрапити не просто на престижну роботу, а отримати посаду в міжнародній компанії або стартапі?
На ці та багато інших питань відповість великий освітній онлайн-саміт Make it in Ukraine 2020, який проходитиме 18 та 19 вересня 2020 року. Дізнайтесь подробиці та зареєструйтесь за цим посиланням.
RPA передбачає використання програмного забезпечення для автоматизації бізнес-процесів. Це може бути: інтерпретація додатків, обробка транзакцій, робота з даними та навіть відповіді на електронні листи. RPA автоматизує рутинні завдання, які раніше виконували люди. Мова не про просту чорнову роботу умовного низькооплачуваного працівника: за даними McKinsey, до 45% того, чим займаються люди, можна автоматизувати. Зокрема, й частину роботи фінансових менеджерів, лікарів і навіть генеральних директорів.
Forrester Research застерігає, що автоматизація RPA поставить під загрозу працю понад 230 мільйонів працівників (близько 9% від усіх працівників світу). Втім, RPA не тільки змінює наявні робочі місця, а й створює нові. McKinsey вважає, що майже 5% робочих місць можна повністю автоматизувати, а 60% можна автоматизувати частково.
Для IT-фахівця кар'єрні можливості в RPA включають ролі розробника, керівника проєкту, бізнес-аналітика, архітектора рішень (solution architect) та консультанта. І ця робота також добре оплачується. За даними SimplyHired.com (див.зображення), медіанна заробітна плата в сфері RPA $83.911. Це — середня сума, розрахована з урахуванням і зарплат Junior-розробників, і Senior solution architects. Але 10% фахівців з вибірки заробляють більше $175.000 на рік.
Хмарні обчислення, які раніше були одним з популярних трендів, вже стали мейнстримом. На ринку домінують AWS (Amazon Web Services), Microsoft Azure і Google Cloud. Хмарні обчислення запроваджуються дедалі більше, оскільки все більше підприємств переходять на хмарні рішення. Кількість даних, з якими мають справу компанії, продовжує зростати. Тому проявились явні недоліки хмарних обчислень в певних обставинах.
Граничні обчислення покликані допомогти вирішити деякі з цих проблем, зокрема — обійти затримки, викликані хмарними обчисленнями та доставленням даних в центр обробки. Edge computing може використовуватися для обробки чутливих до часу даних у віддалених локаціях з обмеженим підключенням до централізованої локації або взагалі без можливості таких підключень. У таких ситуаціях системи граничних обчислень можуть діяти як невеликі центри обробки даних. Популярність EC також зростає разом з поширенням технології «Інтернету речей» (IoT). Очікується, що до 2022 року світовий ринок граничних обчислень досягне 6,72 мільярда доларів. Як і на будь-якому ринку, що росте, це створює робочі місця. В першу чергу для інженерів (software engineers).
У двох словах: VR занурює користувача в змодельоване середовище, а доповнена реальність (AR) покращує навколишнє середовище. Спочатку VR в основному використовувалася для ігор (Half-Life: Alyx — найкращий приклад — прім.редакції). Але все більше вона використовується для навчання й тренувань. Наприклад, проєкт VirtualShip дозволяє навчати капітанів кораблів ВМС, армії та берегової охорони США. А яскравий приклад AR — це популярна гра Pokemon Go.
VR і AR мають величезний потенціал в навчанні, розвагах, освіті, маркетингу і навіть реабілітації після травм. Ці технології можна використовувати для навчання хірургів, проводити віртуальні тури по музеях, оснащувати ними тематичні парки або навіть виводити на новий рівень маркетинг (сподіваюся ви бачили цей ролик про автобусну зупинку Pepsi Max, в якому компанія знущається з людей, які просто хотіли дочекатися автобуса).
На ринку VR є великі гравці (Google, Samsung і Oculus), але виникає й безліч стартапів. Вони наймають професіоналів з навичками VR та AR. Для початку роботи з VR не потрібно суперспецифічних знань. Базові навички програмування та далекоглядне мислення допоможуть знайти роботу (у движку найскладніше вже зроблено, залишається тільки застосовувати — прім.ред.). Втім, є попит і на інженерів з оптики та обладнання.
Здавалося б, ця сфера існує давно, й тренд вже зовсім неактуальний, але вона розвивається так само як активно, як і інші технології. Частково тому, що постійно з'являються нові загрози. Хакери завзято намагаються отримати незаконний доступ до даних і не збираються здаватися найближчим часом (з чого б раптом). Тому вони будуть шукати способи пройти навіть найжорсткіші заходи безпеки.
Кількість робочих місць в області кібербезпеки зростає в три рази швидше (дані, щоправда, ще за 2016 рік), ніж інші робочі місця у сфері IT. Однак професіоналів все одно не вистачає. Прогнозується, що до 2021 року буде 3,5 мільйона незаповнених робочих місць у сфері Cybersecurity. Тут робочі місця приносять шестизначний дохід, а посади можуть варіюватися від етичного хакера до інженера з безпеки та начальника служби безпеки.
Завітайте на Job Board, де на вас чекають високотехнологічні вакансії в міжнародних компаніях та стартапах.
Блокчейн — це не тільки Біткойн з іншими криптовалютами. Блокчейн-технології пропонують багато гнучких рішень в плані безпеки. Дані в блокчейн можна тільки додавати, але не видаляти або змінювати. Блокчейн будується на основі консенсусу, тому вважається, що ніхто не може контролювати дані. В результаті не потрібна довірена третя сторона для спостереження або перевірки транзакцій. Практично застосувати цю технологію можна в безлічі сфер: смарт контракти, валідація нотаріальних дій, навіть голосування.
Згідно Techcrunch.com, робочі місця, пов'язані з блокчейн, є другою за темпами зростання категорією вакансій. На кожного розробника блокчейну припадає 14 вакансій. Середня річна зарплата блокчейн-розробника становить $130.000.
Багато побутових пристроїв, техніка та автомобілі розробляються з можливістю Wi-Fi-підключення. Отже вони мають вихід в інтернет і можливість підключатися одне до одного. Кількість IoT-пристроїв досягла 8,4 мільярда у 2017 році, а в цьому році очікується 30 мільярдів пристроїв.
IoT тільки починає розвиватися. Ми можемо замкнути двері віддалено, якщо забудемо про це, або попередньо розігріти духовку дорогою додому. Відстежуємо нашу фізичну форму на Fitbits і здійснюємо поїздки з Lyft.
Бізнесу IoT допомагає підвищити безпеку та ефективність, а також підвищити ефективність прийняття рішень одночасно ps збором та аналізом даних. Він може забезпечити профілактичне обслуговування, прискорити медичне обслуговування, поліпшити обслуговування клієнтів і запропонувати переваги, про які ми поки навіть не здогадуємося.
Однак IT-фахівців у сфері IoT відчутно не вистачає. У статті на ITProToday йдеться, що не вистачає ще близько 200 000 фахівців. Опитування інженерів показало, що 25,7% вважають найбільшою перешкодою для зростання галузі недостатній рівень кваліфікації. Для тих, хто зацікавлений в кар'єрі в IoT, — це непогана можливість. У блозі компанії Hewlett Packard Enterprise перераховані поради тим, хто збирається зайнятися IoT. Необхідні навички: безпека в IoT, компетенції у сфері хмарних обчислень, розуміння аналітики даних, автоматизації, розуміння вбудованих систем, знання пристроїв і багато іншого. Зрештою, це ж «інтернет речей», а цих речей багато і вони вкрай різноманітні.
Нових технологій навколо — дуже багато, і ще більше з'явиться у найближчому майбутньому. Але перераховані у цьому огляді 8 трендових технологій в найближчі кілька років будуть досить привабливими з точки зору кар'єрного розвитку. До того ж в цих сферах вкрай не вистачає кваліфікованих фахівців.
Примітка від редакції: не потрібно говорити, що ви недостатньо гарні для тієї чи іншої професії. Тому що часто ви просто недооцінюєте себе. А це ми швидко виправимо вже зовсім скоро.
Пишіть нам у Facebook, Instagram, Telegram або на редакційну пошту.
.png)
Отримуйте першими корисні статті, вичерпні гайди щодо пошуку віддаленої роботи в цифровому світі, розвитку Soft Skills та Hard Skills, цікаві та мотивуючі інтерв'ю, огляди трендів, лайфхаки.
Приходь на Make it in Ukraine Online Summit!
19 вересня. Онлайн. Безкоштовно.
.svg){kind=icon}
