5 Emerging Tech แนวโน้มสำหรับการพัฒนาอาชีพ

5 Emerging Tech แนวโน้มสำหรับการพัฒนาอาชีพ

แนวโน้มด้านเทคนิคกำลังเติบโตขึ้นและดีขึ้นทุกวัน ความก้าวหน้าทางด้านเทคนิคกำลังผนึกกำลังทรัพยากรมากขึ้นรวมถึงการนำไปใช้อย่างเป็นระบบ ดังนั้นเทคโนโลยีทุกโดเมนจะรวมเอาความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีใหม่ ๆ เพื่อทำสิ่งต่างๆในลักษณะที่เรียบง่าย ในบทความนี้เราจะพูดถึงแนวโน้มเทคโนโลยีบางอย่างที่สามารถปรับเปลี่ยนอาชีพของคุณในด้านไอทีได้

แนวโน้มด้านเทคโนโลยีที่สำคัญที่สุดของปีพ. ศ. 2561 มีดังนี้:

ปัญญาประดิษฐ์:

ในช่วงเวลาที่ผ่านมา AI กำลังเข้าสู่ภาพใหญ่ ปัจจุบันผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคกำลังพยายามใช้เทคโนโลยี AI ในโดเมนไอทีส่วนใหญ่ เครือข่ายประสาทเทียมขั้นสูงมีสิทธิ์มากขึ้นในการแก้ไขปัญหาในแบบเรียลไทม์ได้เร็วขึ้น นอกจากนี้หุ่นยนต์จะสร้างโอกาสในอนาคตที่ดีขึ้นในทุกๆสตรีม ไม่ว่าคุณจะอยู่ในสุขภาพหรือในด้านไอทีหลัก AI จะเป็นประโยชน์สำหรับคุณ

ข้อมูลวิทยาศาสตร์:

ในโลกปัจจุบันข้อมูลอาจเป็นสิ่งที่แพงที่สุดที่สามารถกำหนดวัตถุประสงค์ทางธุรกิจได้ ชีวิตประจำวันของเราเต็มไปด้วยข้อมูลและยังมาจากการใช้สื่อสังคมออนไลน์ส่วนบุคคล การเพิ่มขนาดข้อมูลมีสัดส่วนผกผันกับพื้นที่เก็บข้อมูล ยิ่งมีการจัดเก็บข้อมูลมากเท่าใดคุณก็ยิ่งเหลือน้อยลงเท่านั้นที่มีพื้นที่เก็บข้อมูล ข้อมูลศาสตร์เป็นหัวข้อที่ใหญ่โตซึ่งข้อมูลขนาดใหญ่มีบทบาทสำคัญที่สุด ช่วยให้คุณจัดเก็บและจัดการข้อมูลอย่างเป็นระเบียบ เนื่องจากการขยายธุรกิจที่เพิ่มขึ้นการวิเคราะห์ข้อมูลกลายเป็นสิ่งที่สำคัญที่สุดในช่วงเวลาที่ผ่านมา เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่แตกต่างกันกำลังเริ่มใช้ผลการเรียงลำดับมากที่สุด

Cloud Computing:

สิ่งต่างๆกำลังกลายเป็นโทรศัพท์มือถือในปัจจุบันเพื่อที่เราจะไม่สามารถพึ่งพาแหล่งข้อมูลจากส่วนกลางได้เท่านั้น เราจำเป็นต้องเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลจากทุกที่ทุกเวลา ที่นี่มีความสำคัญของระบบคลาวด์คอมพิวติ้งซึ่งทุกสิ่งทุกอย่างสามารถเข้าถึงได้จากแหล่งกระจายข้อมูลและคุณต้องการการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่ดีเท่านั้น นั่นเป็นเหตุผลที่โซลูชัน ERP แบบ Cloud เช่น Salesforce, Pega ก็กำลังได้รับความนิยม

การเรียนรู้เครื่องจักรขั้นสูง:

การเรียนรู้ด้วยเครื่องเป็นส่วนหนึ่งของ Artificial Intelligence ที่ช่วยให้เครื่องเข้าใจถึงความรู้ในชีวิตจริง การเรียนรู้ด้วยเครื่องจะมุ่งเน้นไปที่การเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ภายในที่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพของเครื่องได้ตามสถานการณ์ในชีวิตจริง นอกจากนี้ยังเป็นส่วนที่กว้างซึ่งจะพิจารณาวิธีการเรียนรู้หลายรูปแบบเช่นอัลกอริทึมการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรที่ไม่มีการควบคุมดูแลแบบกึ่งกำกับดูแลรวมทั้งพิจารณาอัลกอริทึมการเรียนรู้ด้วยเครื่องเสริม