Ваш долгосрочный ИТ партнёр

Заберите пошаговый план к масштабированию своего стартапа с Tewris

Заполните форму и получите разбор и решение задачи на часовой бесплатной консультации

Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь на обработку персональных данных

Три трендовых технических навыка на 2023 год

В современном мире технологии развиваются настолько быстро, что технические навыки, необходимые для разработки, постоянно меняются и обновляются.

Компания Тьюрис понимает, как важно быть в курсе последних технологических трендов, чтобы предоставлять клиентам самые качественные услуги.

Если вы ищете работу в 2023 году, вот несколько отличных востребованных навыков, в которые стоит инвестировать.

Наука о данных — это гибридная область, требующая интеграции в свою работу различных областей знаний: анализ данных, статистику, стратегическое планирование, сильные коммуникации, а также многое другое, в зависимости от отрасли, в которой вы работаете.

Основная цель науки о данных — помочь вашей компании интерпретировать тенденции данных и дать рекомендации руководству относительно дальнейших действий.
Хотя роль специалиста по обработке и анализу данных может совпадать с ролью аналитика данных, их работа различается по широте охвата. Специалист по данным тратит больше времени, чем аналитик, на визуализацию и статистическую интерпретацию, кроме того, он должен уметь излагать свои интерпретации и стратегические рекомендации на языке, понятном руководству компании.

Поскольку существует целое множество новых способов сбора и организации данных, у нас есть доступ к большему количеству информации, чем когда-либо прежде. Это означает, что наука о данных становится все более востребованной для всех видов бизнеса.

Специалисты по данным могут анализировать информацию различными способами и использовать ее для разных целей. Например, вы можете интерпретировать данные, чтобы:

• Понимать, что происходит в данный момент (описательный анализ)

• Находить причины (диагностический анализ)

• Прогнозировать результаты (предиктивный анализ)

• Разрабатывать эффективный план действий (предписывающий анализ)

Вот несколько реальных примеров использования науки о данных в различных отраслях:

• Компания обратилась к специалистам по обработке и анализу данных, чтобы помочь создать программу искусственного интеллекта для оценки риска инсульта пациента по его медицинской карте. В результате разработки в программу также была добавлена функция сравнения планов лечения, чтобы определять, какой план лечения будет иметь наибольшие шансы на успех.

• Судоходная компания использует науку о данных для оптимизации доставки и перевозки почты, в частности, определяя, какие маршруты являются наиболее экономичными и наименее подверженными влиянию трафика.

• Компания в сфере фитнеса разработала портативное фитнес-устройство, которое отслеживает частоту сердечных сокращений пользователя, уровень кислорода в крови и качество сна. Устройство интерпретирует эти данные, чтобы давать рекомендации для отдыха, повышения активности и т. д .

Учитывая, насколько важно понимать тенденции рынка и эффективность компании, специалисты по данным играют решающую роль в успехе своих организаций. Подумайте о том, чтобы стать одним из них, если вы хотите помочь руководству интерпретировать данные и формировать стратегические планы!

Облачные вычисления предлагают такие ресурсы, как хранилище файлов, серверы и программное обеспечение через доступ в Интернет «облако», вместо того, чтобы хранить эти элементы локально в физическом месте, к которому у вас есть доступ. В настоящее время многие полагаются на облачные вычисления и спрос продолжает расти.

Используемые нами инструменты и услуги, такие как резервное копирование данных, электронная почта, разработка программного обеспечения, аналитика и виртуальные рабочие столы, работают на облачных вычислениях.
Популярность облачных вычислений обусловлена ​​уникальными преимуществами, такими как повышенная гибкость программ, наименьшие затраты и более легкая масштабируемость. Эти факторы делают облачные вычисления очень привлекательными для компаний, стремящихся сократить расходы, адаптироваться к изменяющимся потребностям и масштабироваться устойчивым образом, другими словами, практически для всех.
Вот несколько примеров того, как облачные вычисления используются в разных отраслях:

• Потоковая передача мультимедиа: когда вы слушаете музыку на Spotify или смотрите шоу на Netflix, вы получаете доступ к контенту, хранящемуся на облачных серверах компаний.
• Хранение файлов и совместное использование: когда вы добавляете файлы в папку Google Диска или Dropbox, вы загружаете их в облачное хранилище организации. Затем к этим файлам можно получить доступ с другого устройства, освободив место на локальном жестком диске и сделав их мгновенными для просмотра, когда вы (или кто-то, с кем вы поделились доступом) имеете подключение к Интернету.
• Кибербезопасность: обеспечение передовой защиты цифровых активов и информации своих клиентов.
• Практически любая компания, предлагающая IaaS, PaaS или SaaS инфраструктуру как услугу, платформу как услугу и программное обеспечение как услугу соответственно — зависит от облачных вычислений.

По мере того, как облачные услуги и продукты становятся все более популярными, спрос на разработчиков, разбирающихся в облачных вычислениях, также продолжает расти.

Машинное обучение - это новая профессиональная область, объединяющая информатику с искусственным интеллектом. Программа, созданная с помощью машинного обучения, по сути имитирует то, как учатся люди, развиваясь и учась на своих ошибках. С помощью машинного обучения вы можете разработать программу, которая со временем будет обучаться и становиться всё более точной.

Машинное обучение распространилось практически во всех крупных отраслях. Программистам требуется много времени и сил, чтобы создать часть программного обеспечения, которое дает результаты, подобные человеческим. Вместо этого машинное обучение позволяет программистам создавать программное обеспечение, способное перепрограммировать себя по мере получения данных из своего опыта.
Машинное обучение зависит от таких навыков, как статистика и разработка алгоритмов, которые помогают программе идентифицировать и реагировать на данные (например слова или изображения). Как и в случае с наукой о данных, знания, полученные с помощью машинного обучения, могут помочь организациям принимать решения о своих продуктах и услугах, бизнес-стратегии и многом другом.
Вот несколько примеров того, как машинное обучение используется повсюду вокруг нас:

• Камера с искусственным интеллектом, которая определяет, какую выпечку выбрал покупатель, а затем рассчитывает общую сумму долга. Это программное обеспечение адаптируется и для других условий, таких, как больницы или различные склады.
• Предиктивный текст в виде рекомендаций, которые вы видите при ответе на iMessage друга, зависит от машинного обучения, чтобы идентифицировать и рекомендовать то, что вы обычно говорите в подобных контекстах.
• Рекомендации по потоковой передаче, предлагающий фильмы, которые могут вам понравиться, зависят от машинного обучения. В случае с Netflix компания собирает данные о своих клиентах, выявляет закономерности в контенте, который нравится определенным пользователям, а затем дает вам рекомендации на основе истории просмотров людей со схожими вкусами.
• В отличие от людей, программы-переводчики не изучают грамматику и синтаксис разных языков. Вместо этого их ответы основаны на машинном обучении для анализа человеческих переводов и выявления закономерностей. Эти шаблоны позволяют им генерировать переводы для пользователей программы.
• Чат-боты, обычно используемые для облегчения общения с покупателями на веб-сайтах розничной торговли, полагаются на машинное обучение, чтобы улучшить свои ответы на вопросы клиентов.

Учитывая, как часто приходится сталкиваться с машинным обучением в повседневной жизни, это отличный навык, в который стоит инвестировать!
Если вы хотите найти новый путь в своей технической карьере, рассмотрите возможность развития своих навыков в области науки о данных, облачных вычислений или машинного обучения. Они наверняка будут популярны на рынке найма в 2023 году! По мере роста интереса к этим специальностям вы сможете использовать свои новые навыки, чтобы получить работу, соответствующую вашим профессиональным целям! Помните: работа в сфере технологий означает постоянное обучение и совершенствование своей игры.

Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь на обработку персональных данных

Заберите пошаговый план к масштабированию своего стартапа с Tewris

Заполните форму и получите пошаговый план решения задачи на часовой консультации

Погружаемся в ваш проект, делимся выводами по ситуации в вашем бизнесе

Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь на обработку персональных данных

Проектный менеджер подготовит и презентует решение в нескольких вариантах

Подписываем договор и NDA

Начинаем работу и даём результат в цифрах в течении 4 недель

С вами свяжется менеджер компании

Ваш долгосрочный ИТ партнёр
пн-пт с 9:00 до 18:00 по Москве

Аккредитованная IT-компания
ООО "Тьюрис"
ОГРН 1175275021624
ИНН 5257171021
Tewris 2016-2024

603155, г. Нижний Новгород,
ул. Максима Горького, 260, офис 33