ITを学ぶために必要な基礎は何ですか?
IT を学ぶために必要な基礎は何ですか?
IT には多くの知識が含まれています。基礎ができているかどうかに関係なく、 ITの知識はたくさんありますが、将来の仕事に活かせるよう、方向性を定めて学び続けなければなりません。 IT業界でさらに先へ進むことができます。
#プログラミング言語の推奨事項
SQL は 9 位となり、大幅な成長を遂げましたが、結局、昨年の TIOBE インデックスでは上位 20 のプログラミング言語にランクされませんでした。他のデータベース テクノロジも存在しますが、データベースを管理するためのこの標準クエリ言語が過去 40 年間主流でした。その理由は、そのシンプルさ、信頼性、遍在性、そして活発なコミュニティが、このオープンソース言語を存続させるのに大いに役立っているためです。 SQL は他の言語と比較して一般に初心者にとって習得が容易ですが、キャリア開発の観点から、データ アナリストなどの高収入の職種では SQL の知識が必要です。
10. R のようなプログラマー
近年、R プログラミング言語の需要とそれを使用する人の数が急速に増加しています。 TIOBE ランキングから、R のランキングが 14 位から 10 位へと 4 つ順位が上がっていることがはっきりとわかります。データ サイエンティストにとって、R はデータの統計、グラフ表現、視覚的分析に最適な選択肢です。これはビッグデータ ツールとなり、機械学習や科学技術コンピューティングの一部の分野で使用されています。 R プログラミング言語の範囲と将来性は有望であり、データ サイエンスに興味がある人にとって、R は間違いなく安定して有利なキャリアの選択肢です。
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以上がITを学ぶために必要な基礎は何ですか?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。

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人工知能 (AI) は多くの業界の状況を変え、企業の効率、意思決定、顧客エクスペリエンスの向上を可能にしました。 AI は進化し続け、より複雑になるため、企業はその開発と展開をサポートする適切なインフラストラクチャに投資することが重要です。このインフラストラクチャの重要な側面は、IT チームとデータ サイエンス チームのコラボレーションであり、どちらも AI イニシアチブの成功を確実にする上で重要な役割を果たします。人工知能の急速な発展により、コンピューティング能力、ストレージ、ネットワーク機能に対する需要が増大しています。この需要により、AI に必要な複雑でリソースを大量に消費するワークロードを処理するように設計されていない従来の IT インフラストラクチャに圧力がかかります。その結果、企業は現在、AI ワークロードをサポートできるシステムの構築を検討しています。

昔、コンピュータサイエンスを専攻していた新卒の頃、求人サイトでたくさんの求人情報を見ていたのですが、研究開発エンジニア、運用保守エンジニア、テストエンジニア…というまぶしい技術職に戸惑いました。 、私の専門コースはまあまあで、技術的なビジョンを持っていなかったことは言うまでもなく、どの技術的な方向性を追求するかについて明確なアイデアがありませんでした。先輩に「運用保守をやれ。運用保守は毎日コードを書く必要はない。Liunx が遊べるようになればいい!開発よりずっと楽だよ!」と言われるまでは、私はその道を選びました。信じられない...私はこの業界に10年以上従事しており、多くの苦しみ、多くの責任を負い、サーバーを停止させ、部門の解雇を経験しました。今、誰かが開発より運用と保守の方が簡単だと言うなら、 、それならそうします

IT は、主に情報の管理や処理に使用されるさまざまな技術の総称です。IT は今日の社会に不可欠な部分です。IT は、私たちの生活や働き方を変えることで、多くの利便性と機会をもたらし、また、大きなメリットがあります。利用される可能性。 IT の継続的な発展に伴い、より多くの新しいアプリケーションやテクノロジーが登場し、生活に大きな変化をもたらすことを期待しています。

企業が変化するビジネス ニーズに基づいてスケールアップおよびスケールダウンできるコンピューティング リソースとストレージ リソースを求めているため、クラウドの導入が劇的に増加しています。しかし、クラウド コンピューティングのコストと俊敏性の利点を考慮しても、別の導入モデル、つまりデータ ソースまたはその近くでコンピューティングが行われるエッジ コンピューティングへの関心が高まっています。新しいユースケース、特に現代のビジネスの成功に不可欠な革新的な人工知能や機械学習アプリケーションをサポートできます。この利点の可能性はデータにあると3人の産業技術専門家がMIT Technology Review主催のFuture Computeカンファレンスで述べた。具体的には、工場であれ、自動運転車であれ、

最近、IDC は IDC の世界人工知能支出ガイドの 2022 V2 バージョンを発表しました。これによると、2021 年の人工知能 IT への世界の投資総額は 929 億 5,000 万米ドルで、2026 年には 3,014 億 3,000 万米ドルに増加すると予想されています。年間複合成長率 (CAGR) 約 26.5%。 IDC は中国市場に焦点を当て、中国の AI 投資規模は 2026 年に 266 億 9,000 万米ドルに達し、世界の約 8.9% を占め、世界各国中第 2 位になると予測しています。今後 5 年間で、ハードウェア市場は中国の AI 市場で最大の主要サブマーケットとなり、AI への総投資の半分以上を占めるようになるでしょう。 IDC は、中国の AI ハードウェア市場への IT 投資規模が 2026 年に 150 億米ドルを超えると予測しています。 AIインフラの構築に伴い

反復が加速する新しいテクノロジーは常に市場に影響を与えており、人々はこの影響に対して簡単に麻痺してしまいます。どのテクノロジーもビジネスの世界を変える (あるいは「革命」する) という野望を持っていますが、より意味のあるテクノロジーのトレンドのいくつかに関する私たちの分析は、何か重要なことが起こっているという説得力のある事例を提供します。これらのテクノロジー トレンドは総合的に、粒度、速度、規模といったデジタル時代を定義する重要な特性を加速させます。コンピューティング能力、帯域幅、分析テクノロジーにおけるこれらの変化の規模こそが、新しいイノベーション、ビジネス、ビジネス モデルへの扉を開きます。たとえば、クラウド コンピューティングと 5G の出現により、コンピューティング能力とネットワーク速度が飛躍的に向上し、より大きなイノベーションが推進されました。拡張現実と仮想現実のメタバースが仮想現実に進化

現在の時代を考えると、過去を懐かしむのは当然ですが、私たちは異なる環境にいるということを認識する必要があります。 AI は可観測性をどのように向上させているのか? 可観測性は最近ますます複雑になっており、すべてがメインフレーム上で実行されていた IT 監視の初期の頃よりも確実に複雑になり、ログや利用可能なすべての監視データが簡単に取得できるようになりました。収集して可視化しました。最近のアプリケーションがほとんどの組織の中核となった後でも、状況ははるかに単純になりました。しかし、Kubernetes、マイクロサービス、サーバーレスの現在の世界では、状況は大きく異なります。ハンマーを手に取って、容易に観察できる過去の流れを打ち砕き、それが崩壊するのを観察することを想像してください。

今日の IT 業界における Golang サーバーのステータスと価値 インターネットの急速な発展とインテリジェント テクノロジの成熟度の高まりに伴い、IT 業界は前例のない課題と機会に直面しています。 Golang (Go 言語) は、効率的で簡潔かつ強力なプログラミング言語としてサーバーサイド開発で重要な役割を果たしており、その優れたパフォーマンスと同時処理能力により、今日の IT 業界におけるその地位と価値は成長し続けています。 1. IT業界におけるGolangサーバーの現状 1.1 高性能なGola