La technologie évolue à un rythme rapide, et les compétences futures nécessaires peuvent changer à chaque nouveau développement. Des compétences intensives présentées dans des domaines divers mais pertinents sont obligatoires pour réussir dans un environnement contemporain de technologies en développement rapide. L’avènement récent de l’agent AI a prouvé que la connaissance des langages de programmation centrale comme Python, ainsi que des cadres comme Pytorch sont essentiels. Celles-ci, ainsi que une solide connaissance des algorithmes d’apprentissage automatique et des systèmes de réseau neuronal, fournissent la base de la création d’agents logiciels d’apprentissage auto-organisés qui peuvent résoudre des problèmes de prise de décision complexes.
Pendant ce temps, l’écosystème de l’intelligence artificielle plus large est toujours dominé par un solide ensemble de compétences sous-jacentes qui utilise la puissance du cloud, non seulement l’apprentissage automatique et le python, mais aussi par des fournisseurs tels que AWS, pour déployer de grands modèles à grande échelle et opération sous gestion. Vous trouverez ci-dessous une liste complète des meilleurs ensembles de compétences qui définissent chacun des champs clés les plus importants. Non seulement le boom, mais après des années d’emploi qui ont eu lieu dans les deux domaines, il disparaîtra et recentrera. Investir dans l’IA et les compétences d’apprentissage automatique n’est plus une option. Ceci est essentiel pour ceux qui veulent rester à l’avant-garde de l’industrie technologique après 2025. « L’influenceur futuriste et technologique Bernard Marr a été publié sur LinkedIn.
Agent AI: Python, apprentissage automatique, pytorch
Il n’y a pas eu d’explosion de la croissance de l’emploi pour l’agent AI, et dans ce cas, Python et Pytorch sont toujours des piliers de ce domaine. Les bibliothèques de réseaux de neurones et les algorithmes d’apprentissage en cours de développement pour maîtriser l’apprentissage automatique sont importants pour concevoir des agents logiciels autonomes et adaptatifs pour prendre des décisions sophistiquées. Comprendre l’IA et la familiarité avec les cadres ML est un facteur qui crée ou détruit les candidats dans ce domaine rapide.
Intelligence artificielle: apprentissage automatique, python, AWS
L’IA reste un recruteur de technologie avec des connaissances essentielles du cloud computing, telles que l’apprentissage automatique, Python et Amazon Web Services (AWS). La possibilité de concevoir, de déployer et d’étendre l’application des modèles AI et des services AWS ML fait partie et fait partie des postes interdisciplinaires tels que la finance et les soins de santé.
Semi-conducteurs spécifiques à l’application: Python, informatique, expertise GPU
Les compétences qui cherchent à promouvoir l’utilisation de puces personnalisées qui alimentent l’IA et l’informatique haute performance sont les connaissances Python, l’informatique de base et la compréhension pratique des unités de traitement graphique (GPU). Il y a une demande d’ingénieurs qui écrivent, développent et optimisent le matériel révolutionnaire.
Confiance numérique et cybersécurité: gestion des risques, réponse aux incidents, AI
Dans la lutte contre les menaces de plus en plus sophistiquées, la cybersécurité nécessite des praticiens hautement capables pour la gestion des risques, la réponse aux incidents et, plus récemment, l’utilisation de l’intelligence artificielle dans la détection et l’auto-réponse des menaces. Ces compétences protègent la confiance de vos données, votre réseau et, finalement, vos consommateurs.
Cloud & Edge Computing: AWS, Python, DevOps
Le mouvement vers le déplacement des charges de travail vers le cloud et l’intégration avec des périphériques Edge entraîneront également une demande croissante de compétences en cloud AWS, de scripts Python et de méthodologies DevOps. La connaissance de l’intégration continue / déploiement continu (CI / CD), de l’automatisation et des architectures hybrides est fondamentale pour le cheminement de carrière du cloud actuel.
Technologie de réalité immersive: VR, AR, intelligence artificielle
La réalité virtuelle et la RA sont toujours des compétences importantes malgré l’emploi sobre dans une réalité immersive. L’avenir de cet espace impliquera une expertise dans les structures environnementales virtuelles et étendues qui sont généralement prises en charge à l’aide de la génération et de l’engagement de contenu compatibles AI pour fournir des entités réelles aux utilisateurs.
Connectivité avancée: Internet des objets (IoT), 5G, Python
Le rôle de la connectivité évolue rapidement vers l’intégration et l’optimisation des appareils IoT et l’infrastructure IoT sous-jacente sur les réseaux 5G et Python.
Informatique quantique: théorie quantique, AI, Python
L’informatique quantique est spécialisée et nécessite une solide compréhension de la théorie quantique et des mathématiques. Il nécessite également l’IA et la programmation de travail pratique dans Python (et les bibliothèques douces quantiques telles que Qiskit et Cirq). Les commandes complètes des algorithmes quantiques et des principes de codage matériel quantique mettent en évidence les candidats.
L’utilisation de l’IA est une tendance non controversée dans tous les domaines dynamiques de l’adoption de la technologie, qu’il s’agisse de la réalité immersive, de l’informatique quantique et de la cybersécurité. Ceux qui ont des connaissances dans un domaine particulier et peuvent utiliser l’IA et la programmation ont les meilleures chances de succès. Dans Python Universe, vous faites attention aux combinaisons Python et choisissez de vous spécialiser dans tout ce que vous avez actuellement. Apprentissage automatique; Infrastructure cloud comme AWS. De plus, les bases de la cybersécurité garderont le plus d’options ouvertes provisoirement, ouvrant les plus grandes opportunités dans les années à venir.
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