テクノロジーが変化すると、組織に必要なスキルも変化します。技術者として、技術者のキャリアを構築または向上させるために、どのスキルを優先して学習する必要がありますか?リーダーとして、効果的なスキルアップ プログラムを通じてチームがこれらのスキルを開発できるよう支援するにはどうすればよいでしょうか?
内訳は次のとおりです。 (ネタバレ注意: 生成 AI だけがすべてではありません。)
次の大きなテクノロジー トレンドがあなたのテクノロジー スキルに何を意味するか
テクノロジー業界で成功するために、これらのハード スキルとソフト スキルを学びましょう。
データとデータ エンジニアリングのスキル
データは常に重要ですが、AI の普及により、その優先順位がさらに高まっています。データ分析スキルを開発して、データのビジネス価値を最大限に引き出します。これには、次の機能が含まれます。
データのクリーニング、変換、分析
データに欠陥、偏り、欠落、または不完全な点があることを認識
機械学習アルゴリズムの選択
モデルのトレーニングと評価
データの視覚化
特定のテクノロジーに関しては、Apache Spark、Databricks、Tableau などのビッグ データ分析テクノロジーと同様に、SQL および noSQL データベース スキルの需要が依然として高いです。 TensorFlow や PyTorch など、機械学習に使用されるライブラリに慣れることも重要です。
実践的な練習でデータ分析スキルを構築します。
プログラミング スキル
プログラミングに関して言えば、Python が 2024 年に最も需要の高い言語の 1 つとしてトップに立ったのも不思議ではありません。私は常に Python をクラウドのプログラミング言語だと考えています。Python は多用途で使いやすく、次のようなユースケースに適しています。 Web 開発、自動化、データ サイエンス、AI と機械学習。 Python 以外にも、Java、JavaScript、C# などのオブジェクト指向言語は依然として強力です。
サイバーセキュリティ、クラウド、AI スキル
組織の 70% は、インフラストラクチャの半分以上を雲。そして、多くはマルチクラウド戦略または複数のクラウド プロバイダーを使用しています。すべてをセキュリティで保護することは、多くの組織にとって大きな懸念事項です。
だからこそ、セキュリティ、特にクラウド セキュリティが開発すべき最重要スキルとして浮上しました。上位 3 つのクラウド プロバイダー (AWS、Azure、GCP) を実際に体験して、これらのシステムがどのように機能するかを理解してください。責任共有モデルを理解することで、クラウド セキュリティに関する現実世界の視点も得られます。
AI は既存のセキュリティ脅威を加速させ、新たなリスクをもたらしますが、AI と機械学習を使用して環境を保護することもできます。 。たとえば、Amazon Guard Duty は、機械学習を使用して AWS アカウント内の悪意のあるアクティビティまたは異常なアクティビティを特定する脅威検出サービスです。
AI スキルを構築します。
FinOps スキルとコストの最適化
成功している企業はコスト管理に重点を置き、投資収益率や ROI を保護しています。 FinOps は、より少ないリソースでより多くのことを実現するための究極のガイドとして、あなたの武器に加えるべき優れたスキルです。
FinOps 戦略を使用すると、組織のクラウドと AI への投資を最適化できます。クラウド コスト最適化戦略と FinOps のベスト プラクティスを使用してクラウド インフラストラクチャを設計します。
AI の導入に関しては、多くの組織が、トレーニング モデルやトレーニングに使用するデータ量に関する決定がコストに与える影響をまだ理解していません。彼ら。たとえば、選択するモデルの種類は、テクノロジーへの投資 ROI に影響します。
FinOps の基盤を構築します。
創造性、批判的思考、コミュニケーションなどのソフト スキル
私たちの多くが過度に熱心な AI に取って代わられることを懸念している世界では、人間中心のソフト スキルがこれまで以上に重要になっています。これには以下が含まれます:
複雑な問題解決
創造性
批判的思考
共感
コミュニケーション
リーダーシップ
ステークホルダーマネジメント
交渉
柔軟性と適応性
ソフトスキルが(コーディング以上に)重要である理由を学びましょう
トレンドの技術スキルのための従業員トレーニング プログラムを構築する方法
リーダーとして、技術者がこれらの需要の高いスキルを開発し、組織を前進させるために何ができるでしょうか?
ビジネス目標と顧客の成果を一致させる
成功しているすべての企業に共通する秘密?顧客の成果に焦点を当てた戦略的計画。ビジネスの目標と、テクノロジーを使用して解決したい問題を定義します。
これは、技術的およびスキルアップに関する決定の北極星となります。たとえば、特定のプロジェクトにどのクラウド プロバイダーまたはサービスを使用するか、またそれを使用するためにチームがどのようなスキルを必要とするかを決定します。
スキルアップのための戦略的計画を作成する
継続したい組織さらに、スキルアップのための包括的な計画も必要です。あなたがリーダー、あるいは指導者や上級エンジニアになった場合は、組織内の将来のスーパースターを特定することを自分の使命としてください。
あなたの組織の中で、次のデータ分析の専門家、Python の天才、またはセキュリティの専門家が誰になるかを考えてください。私たちは、チームメンバーが自分自身で気づく前に、その小さな可能性の輝きを目にすることがよくあります。あなたの周りの人々が専門能力開発の目標を立て、メンターシップ プログラムに参加できるように支援してください。
保護された学習時間の導入を検討し、従業員が組織内で必要な専門知識を身につけるよう奨励します。
個別の学習パスを開発します
組織は学習者をスキルアッププログラムに参加させ続けるのに苦労しています。カスタム学習パスと簡単なオンライン コースによるパーソナライズされた学習体験により、適切なコンテンツが適切なタイミングで表示されます。チャットボットや AI アシスタントによって強化されたスキルアップは、技術者が既存のスキルやキャリア目標に基づいて的を絞った学習を模索するのにも役立ちます。
技術チーム向けにパーソナライズされた学習計画を作成するためのヒントを入手してください。
最大限に活用する技術スキル開発の割合
データ分析からパーソナライズされた学習まで、需要の高い技術スキルとトレンドを常に把握することで、あなたと組織の構築と提供をより迅速に行うことができます。
組織が必要とする技術スキルを開発する。あなたまたはあなたのチームのために、Pluralsight Skills の無料トライアルを開始してください。
以上があなた (および技術チーム) が職場で開発する必要がある IT スキルの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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