ITの仕事って何ですか?
IT 仕事とは何ですか?
IT 業界は、少なくともハードウェア、ネットワーク、ソフトウェアの 4 つの主要カテゴリを含む幅広い範囲をカバーしています。 、情報システムのカテゴリーがあり、これら 4 つのカテゴリーに属する産業と、設計、保守、サポート、管理に携わる人々が一体となってユビキタス IT 産業を形成しています。
IT 主な職業
1. ソフトウェア: システム アナリスト、コンピューター プログラマー、ソフトウェア テスター、ソフトウェア プロジェクト マネージャー、システムアーキテクト。
2. ハードウェア カテゴリ: コンピューターのメンテナンス。
3. ネットワークカテゴリー: ネットワークエンジニア、ネットワークシステム設計者、ネットワーク統合配線作業者、ネットワーク構築技術者。
4. 情報システム部門:コンピュータオペレータ、情報システムセキュリティ技術者、情報システム管理者、データベースシステム管理者、情報システム管理者、情報システム評価者、情報資源開発管理者、情報システム設計者。
5. 製造業カテゴリー: 半導体デバイステスター、半導体デバイス生産技術者、半導体デバイス製造作業者、半導体デバイスサポート作業者、半導体デバイスパッケージング作業者。
#IT 人気の職種
1. ネットワーク エンジニアネットワーク エンジニアは、「」であると言えます。 「職業として、ネットワーク テクノロジーは常に緊急の必要性があります。アメリカの人材会社ロバート ハーフ インターナショナルの第 3 四半期の IT 採用指数およびスキル レポートでは、ネットワーク管理が総需要スキル ランキングで 2 位にランクされていると指摘しています。」 。 クラウド コンピューティングの時代では、ネットワークはクラウド リソース プール (コンピューティング、ストレージ、ネットワーク) においてより重要な役割を果たします。 一方、IPv6 標準、モノのインターネット、モバイル インターネットなどの精力的な開発により、ネットワーク エンジニア、特に新しいネットワーク エンジニア (モバイル、IPv6、クラウド コンピューティング) に対する人材とスキルの要件が増大しています。方向) 。 したがって、ネットワーク エンジニアは複数の開発方向に細分化され、対応するスキル要件の焦点が異なります。ネットワークセキュリティ、ネットワークストレージ、アーキテクチャ設計、モバイルネットワークなど。 2. アルゴリズム エンジニア He Wanqing 博士は、かつて 1 つのことを迅速に実行するための 3 つの方法を紹介し、その中に「パイプラインの効率を向上させ、アルゴリズムを改善し、コードのクリティカル パスを短くする」と言及しました。アルゴリズムがシステム効率において重要な役割を果たしていることがわかります。 アルゴリズムを使用すると、機械は人間が想像する方法で問題を解決できます。アルゴリズムは問題の種類とエンジニアの機械プログラミングの理解に大きく依存します。その効率はアルゴリズムと密接に関係しています。 数学とコンピューター サイエンスでは、アルゴリズム (アルゴリズム) は計算の特定のステップであり、計算、データ処理、自動推論によく使用されます。 ビッグデータの時代において、アルゴリズムの機能と効果がさらにクローズアップされています。たとえば、当社の検索ビジネス向けに検索関連性アルゴリズムや並べ替えアルゴリズムを開発しています。企業の膨大なユーザー行動データとユーザーの意図に基づいたデータ マイニング アルゴリズムを設計します。 アルゴリズムエンジニアは、研究分野に応じて、主にオーディオ/ビデオアルゴリズム処理、画像技術における二次元情報アルゴリズム処理、および通信物理層、レーダー信号処理、生物医学分野における一次元情報が含まれます。信号処理など アルゴリズム処理。 さらに、ビッグデータの発展方向を反映するデータマイニングやインターネット検索アルゴリズムは近年ますます普及しており、アルゴリズムエンジニアは徐々に人工知能への移行を進めています。 3. ビジネス インテリジェンス アナリストアルゴリズム エンジニアによって拡張されたビジネス インテリジェンスは、特にビッグ データの分野で人気が高まっています。 IT キャリアおよびコンサルティング サービスを提供する Bluewolf は、かつて、IT 職への需要が最も急速に高まっているのは、モバイル、データ、クラウド サービス、およびユーザー指向の技術者であるとのレポートを発表しました。具体的な職には、ビジネス インテリジェンス アナリストが含まれます。 。 ビジネス インテリジェンス アナリストは多くの場合、データベースの知識と統計分析能力に習熟しており、ビジネス インテリジェンス ツールを使用して既存顧客および潜在顧客を特定または監視できる必要があります。 ビジネス インテリジェンス データの収集、業界レポートの提供、技術開発傾向の分析、市場向けの将来の製品開発戦略の決定、または既存製品の売上の向上を行います。 ビッグデータの時代では、ビジネス インテリジェンスと論理分析スキルが特に重要です。ビジネス知識と強力なデータおよび数学的分析の背景を持つ IT 人材は、将来の IT 職場で大企業によってさらに好まれるでしょう。 しかし、これらのスキルは一般の人が習得できるものではなく、現在、統計学者を採用し、技術知識やビジネス知識を教えている企業もあります。 4. データマイニングエンジニアデータマイニングエンジニアは「データマイニングの専門家」とも呼ばれます。データマイニングは、各データを分析して大量のデータの中からパターンを見つける技術です。 データマイニングは意思決定支援プロセスであり、主に人工知能、機械学習、パターン認識、統計、データベース、視覚化技術などに基づいています。高度に自動化された方法で企業データを分析し、帰納的推論を行います。 . , それらから潜在的なパターンを明らかにし、意思決定者が市場戦略を調整し、リスクを軽減し、正しい意思決定を行えるようにします。 データ マイニングの専門家やデータ マイニング エンジニアが習得したスキルは、すぐに富を生み出すことができます。Amazon の最初のデータ マイニング エンジニアである David Selinger によって設立されたデータ マイニング会社は、Amazon と同様の製品推奨エンジン システムをオンライン小売業者や広告販売者に販売しました。
そしてこの製品推奨エンジン システムも Amazon の最も人気のある製品になりました。歴史に残る有益なツール。データマイニングの価値はこのことから明らかです。
5. コンサルタント
どの事業部門やどの業界企業でも、舞台裏でそれを静かにサポートする IT システムがあります。
クラウド コンピューティングとビッグ データの時代では、企業が直面する課題と機会により、IT システムに対する要件も増加します。この場合、IT システムの計画、展開、運用および保守には、将来のビッグデータ分析やクラウド コンピューティング サービス アプリケーションのニーズを満たすために、より熟練した専門家が必要になります。
6. モバイル アプリケーション開発エンジニア
モバイル インターネット時代の到来により、モバイル アプリケーション開発の人気はさらに高まります。
2012年末の時点で、我が国の携帯電話ユーザーは10億人、モバイルスマート端末ユーザーは4億人を超えており、モバイル決済やモバイルショッピングにおいて、多数のモバイルインターネットゲーム、アプリケーション、起業家精神が生まれています。 、モバイルツーリズム、モバイルソーシャルネットワーキングなどの会社。
モバイル プラットフォームには多くのスマート システムがありますが、本当に影響力のあるシステムは iOS、Android、WP、Blackberry などです。
PCやインターネット上に存在していた多数の情報アプリケーションやインターネットアプリケーションが携帯電話プラットフォーム上に登場し、これまでにない斬新なアプリケーションも登場し始めており、日々増加しています。
7. ソフトウェア エンジニアリング デザイナー
近年、Software-Defined Networking (SDN)、Software-Defined Data Center、Software-Defined Storage (SDS)、Software-Defined Server (MoonShot) )などの波があり、将来のすべての IT インフラストラクチャをソフトウェアで定義する傾向があります。
8. データベースの開発と管理
ビッグデータの時代において、データベースの開発と管理は特に重要であり、関連するデータベースの管理、運用保守、開発技術は、多くのデータベースの基盤となります。 BI、大企業、コンサルティング会社: 分析機関から特に評価されるスキルを実証します。
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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

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