새로운 아이디어는 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터, BYOD, 소셜 미디어, 3D 프린터, 사물인터넷 등 많은 새로운 단어들을 만들어 내는 신기술을 탄생시켰다. 인터넷 시대에는 새로운 단어들이 끊임없이 등장하여 압도적이다.
이러한 새로운 기술, 새로운 애플리케이션, 그에 따른 IT 동향은 IT 직원들이 최신 IT 기술을 이해하거나 습득할 필요가 있게 해 줍니다. 한편, 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터 등 다양한 산업의 발전을 촉진하는 IT 인프라의 새로운 배포 및 운영은 더 많은 IT 일자리와 관련 기술 및 기술 요구 사항을 가져올 것입니다.
이러한 새로운 추세가 도래함에 따라 데이터 마이닝 전문가, 모바일 애플리케이션 개발 및 테스트, 알고리즘 엔지니어, 비즈니스 인텔리전스 분석가 등 새로운 일자리가 탄생할 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다. 네트워크 엔지니어, 시스템 설계자, 컨설턴트, 데이터베이스 관리 및 개발과 같은 기존 직무의 새로운 활력도 강화됩니다. 다음은 상위 10 대 IT 기술에 반영된 작업입니다.
첫째, 알고리즘 엔지니어
하만청 박사는 한 가지 일을 빠르고 잘 하는 세 가지 방법을 소개한 적이 있는데, 그중에서도' 파이프라인 효율 향상, 더 나은 알고리즘, 더 짧은 코드 키 경로' 를 언급하면서 알고리즘이 시스템 효율성에 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있다. 알고리즘은 기계가 인간이 상상하는 방식으로 문제를 해결하도록 하는 것이다. 알고리즘은 문제의 유형과 기계 프로그래밍에 대한 엔지니어의 이해에 크게 좌우되며 효율은 알고리즘과 밀접한 관련이 있습니다.
수학 및 컴퓨터 과학에서 알고리즘은 계산, 데이터 처리 및 자동 추론에 자주 사용되는 계산의 구체적인 단계입니다. 빅 데이터 시대에는 알고리즘의 기능과 역할이 더욱 두드러졌다. 예를 들어, 회사 검색 비즈니스를 위한 검색 관련 알고리즘과 순위 알고리즘을 개발합니다. 회사의 방대한 사용자 행동 데이터와 사용자 의도에 대한 데이터 마이닝 알고리즘을 설계합니다.
알고리즘 엔지니어는 연구 분야별로 오디오/비디오 알고리즘 처리, 이미지 기술의 2 차원 정보 알고리즘 처리 및 통신 물리적 계층의 1 차원 정보 알고리즘 처리, 레이더 신호 처리, 생의학 신호 처리 등으로 나뉜다. 또한 빅 데이터의 발전 방향을 반영하는 데이터 마이닝 및 인터넷 검색 알고리즘이 최근 몇 년 동안 인기를 끌면서 알고리즘 엔지니어도 점차 인공지능 방향으로 발전하고 있습니다.
둘째, 비즈니스 정보 분석가
알고리즘 엔지니어로부터 확장된 비즈니스 인텔리전스, 특히 빅 데이터 분야에서는 점점 더 뜨거워지고 있습니다. IT 직업 및 컨설팅 서비스 회사인 Bluewolf 는 IT 일자리 수요가 가장 빠르게 증가하는 것은 모바일, 데이터, 클라우드 서비스 및 사용자 지향 기술자 (비즈니스 인텔리전스 분석가 포함) 라고 보고했다.
비즈니스 인텔리전스 분석가는 종종 데이터베이스 지식 및 통계 분석 기능에 정통해야 하며, 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하여 기존 고객 및 잠재 고객을 식별하거나 모니터링할 수 있어야 합니다. 비즈니스 인텔리전스 데이터 수집, 업계 보고서 제공, 기술 동향 분석, 향후 시장 제품 개발 전략 결정 또는 기존 제품 판매 개선
비즈니스 인텔리전스 및 논리적 분석 기능은 빅 데이터 시대에 특히 중요합니다. 미래의 IT 직장에서는 비즈니스 지식과 강력한 데이터, 수학 분석 배경을 갖춘 IT 인재가 대기업에서 더욱 사랑받을 것입니다. 그러나, 이러한 기술들은 보편적으로 구비된 것은 아니다. 일부 회사들은 현재 통계인원을 채용하고 있으며, 그들에게 기술과 상업 지식을 전수하고 있다.
셋째, 데이터 마이닝 엔지니어
데이터 마이닝 엔지니어는 "데이터 마이닝 전문가" 라고도 할 수 있습니다. 데이터 마이닝은 각 데이터를 분석하여 대량의 데이터에서 그 법칙을 발견하는 기술이다. 데이터 마이닝은 주로 인공 지능, 기계 학습, 패턴 인식, 통계, 데이터베이스, 시각화 기술 등을 기반으로 하는 의사 결정 지원 프로세스입니다. 자동화 수준이 높은 기업 데이터를 분석하고, 귀납적으로 추리하며, 잠재적인 모델을 발굴하고, 의사결정권자가 시장 전략을 조정하고, 위험을 줄이고, 올바른 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
데이터 마이닝 전문가 또는 데이터 마이닝 엔지니어가 보유한 기술은 신속하게 부를 창출할 수 있습니다. 당시 아마존의 첫 번째 데이터 마이닝 엔지니어인 데이비드 셀린저 (David Selinger) 가 설립한 데이터 마이닝 회사는 온라인 소매업자와 광고 업체에 아마존과 같은 제품 추천 엔진 시스템을 판매했습니다. 이 제품 추천 엔진 시스템은 아마존 역사상 가장 수익성이 높은 도구가 되었습니다. 이것은 데이터 마이닝의 가치를 보여줍니다.
넷. 컨설턴트 (전문가)
어떤 사업부든, 어떤 업종의 기업이든, 그 뒤에는 IT 시스템이 있다. 클라우드 컴퓨팅과 빅 데이터 시대에는 비즈니스가 직면한 과제와 기회도 IT 시스템에 더 많은 요구 사항을 제공할 수 있습니다. 이 경우 IT 시스템의 계획, 배포, 운영 및 유지 보수는 향후 대규모 데이터 분석 및 클라우드 컴퓨팅 서비스 어플리케이션의 요구를 충족하기 위해 보다 숙련된 전문가가 필요합니다.
뉴욕 montefioremedical 센터 부회장인 JackWolf 는 시스템을 설치하고 사용해야 할 뿐만 아니라 다른 직원에게 기술 지원을 제공하는 신입 사원을 찾고 있다고 밝혔습니다. 그는 "새로운 시스템은 더 많은 컨설팅을 처리하기 위해 더 많은 컨설팅대가 있어야 한다는 것을 의미한다" 고 말했다. 물론 여기에 반영된 것은 주로 한 시스템의 기술 지원 기능이지만, 배포 초기 물자 조달, 운영 및 유지 보수 과정에서 좋은 권장사항이 이러한 기술 컨설턴트의 중요성을 부각시킨다는 사실을 쉽게 알 수 있습니다.
동사 (verb 의 약어) 네트워크 엔지니어
인터넷 엔지니어는' 푸르고 푸르른' 직업이라고 할 수 있는데, 인터넷 기술은 줄곧 시급하다. 미국 인적자원사 Robert Half International 3 분기 IT 채용 지수 및 기술 보고서에 따르면 네트워크 관리는 총 수요 기술 중 2 위를 차지했습니다. 클라우드 컴퓨팅 시대에 네트워크는 클라우드 리소스 풀 (컴퓨팅, 스토리지, 네트워크) 에서 더 중요한 역할을 합니다.
한편, IPv6 표준, 인터넷 및 모바일 인터넷의 급속한 발전에 따라 네트워크 엔지니어, 특히 새로운 네트워크 엔지니어 (모바일, IPv6 및 클라우드 컴퓨팅) 에 대한 인력과 기술 요구 사항이 높아지고 있습니다. 따라서 네트워크 엔지니어는 몇 가지 발전 방향으로 세분화할 수 있으며 해당 기술 요구 사항도 각각 중점을 둘 수 있습니다. 네트워크 보안, 네트워크 스토리지, 아키텍처 설계, 모바일 네트워크 등
여섯째, 모바일 애플리케이션 개발 엔지니어
모바일 인터넷 시대가 도래함에 따라 모바일 애플리케이션 개발이 더욱 환영받을 것이다. 20 12 년 말 현재 우리나라 휴대전화 사용자 10 억, 모바일 스마트폰 사용자 4 억 명 이상, 모바일 결제, 모바일 쇼핑, 모바일 여행, 모바일 소셜네트워킹 등 분야에서 모바일 인터넷 게임, 애플리케이션, 창업 회사들이 쏟아져 나오고 있다.
모바일 플랫폼에는 지능 시스템이 많지만 iOS, Android, WP, 블랙베리 등 정말 영향력이 있습니다. 휴대전화 플랫폼에는 대량의 PC 와 인터넷상의 정보 앱과 인터넷 앱이 등장했고, 유례없는 참신한 앱도 등장해 나날이 늘고 있다.
모바일 애플리케이션 개발: 여러 플랫폼 시스템이 있기 때문에 플랫폼 개발자마다 서로 다른 기회와 과제에 직면해 있습니다. 한 가지 분명한 예는 구글과 open handset alliance 가 주도한 리눅스 기반 안드로이드 시스템이 오픈 소스 이후 개발자 (상가) 에게 큰 기회를 가져다 주었고, Linux 플랫폼을 확고히 선택한 개발 엔지니어들도 애플 생태계의 지속적인 확장과 스마트 장비의 높은 시장 점유율을 통해 큰 돈을 벌었다는 것이다. 그러나 국내 사용자 습관, 산업 환경, 저작권 보호 등으로 모바일 애플리케이션 개발자는 그에 상응하는 이익을 얻지 못했다.
일곱째, 소프트웨어 엔지니어링 디자이너
최근 몇 년 동안 IT 업계는 점차 소프트웨어 정의 네트워크 (SDN), 소프트웨어 정의 데이터 센터 (SDS), 소프트웨어 정의 스토리지 (SDS), 소프트웨어 정의 서버 (MoonShot) 의 물결을 일으키고 있으며, 소프트웨어가 미래의 모든 IT 인프라를 정의하는 추세입니다.
PaaS, SaaS, 데이터 마이닝 및 분석, 데이터 관리 및 모니터링, 가상화, 애플리케이션 개발 등. 소프트웨어 공학 교사의 시전 재능을위한 좋은 무대입니다. 이에 따라 이러한 기술 분야에서도 소프트웨어 엔지니어, 특히 가상화 및 BYOD, 클라우드 컴퓨팅, 대용량 데이터 등의 애플리케이션 개발 및 관리에 대한 요구 사항이 높아지고 있으며, 보다 고급 기술 지원이 필요합니다.
알고리즘 엔지니어와 마찬가지로 소프트웨어 엔지니어도 설계 패턴의 사용에 주의해야 합니다. 훌륭한 엔지니어는 일반적으로 패턴에 얽매이지 않고 패턴을 인식하고 사용할 수 있다. 상담원은 시스템을 특정 패턴에 적응시켜서는 안 되며, 시스템에서 해당 패턴을 사용할 수 있는 기회를 찾아야 합니다.
여덟. 데이터베이스 개발 및 관리
데이터베이스 개발 및 관리는 빅 데이터 시대에 특히 중요하며 관련 데이터베이스 관리, 운영 및 개발 기술은 BI, 대기업 및 컨설팅 분석 기관에서 특히 중요하게 생각하는 기술 구현이 될 것입니다. 더 많은 유형, 특히 구조화되지 않은 유형의 대용량 데이터의 출현을 나타냅니다. 이를 위해서는 이러한 데이터 세트를 실시간으로 수집, 분석 및 전송해야 합니다. 인프라에 심각한 도전을 제기하면서 데이터베이스 개발 및 관리 인력의 과제도 강조했습니다.
예를 들어, 대량 데이터 관리를 위한 분산 데이터베이스 시스템 중 하나인 NoSQL 은 대규모 데이터 분야의 비관계형 데이터베이스에 널리 사용되는 플랫폼입니다. 고가용성, 높은 처리량, 짧은 대기 시간, 높은 데이터 보안의 어플리케이션 기능은 이미 많은 기업에서 중요하게 여기는 기능으로, 스토리지 확장, 다운타임, 원활한 확장, 자동 장애 복구 등의 문제를 해결할 수 있는 충분한 it 개발자가 NoSQL 시스템을 개발하기 위해 노력하고 있습니다.
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