기술이 변하면 조직에 필요한 기술도 변합니다. 기술자로서 기술 경력을 쌓거나 향상시키기 위해 학습에 우선순위를 두어야 하는 기술은 무엇입니까? 리더로서 효과적인 기술 향상 프로그램을 통해 팀이 이러한 기술을 개발하도록 어떻게 도울 수 있습니까?
내역은 이렇습니다. (스포일러 주의: 생성 AI가 전부는 아닙니다.)
기술 분야에서 성공적인 경력을 쌓기 위해 이러한 하드 스킬과 소프트 스킬을 배우십시오.
데이터는 항상 중요했지만 AI의 확산으로 인해 데이터가 더욱 중요해졌습니다. 데이터 분석 기술을 개발하여 데이터의 비즈니스 가치를 최대한 활용하세요. 여기에는 다음 기능이 포함됩니다.
데이터 정리, 변환 및 분석
데이터에 결함이 있거나, 편향되거나, 누락되거나, 불완전한 경우를 인식
기계 학습 알고리즘 선택
모델 학습 및 평가
데이터 시각화
구체적인 기술로는 SQL 및 noSQL 데이터베이스 기술과 Apache Spark, Databricks, Tableau와 같은 빅데이터 분석 기술에 대한 수요가 여전히 높습니다. TensorFlow 및 PyTorch와 같은 기계 학습에 사용되는 라이브러리에 익숙해지는 것도 중요합니다.
실습을 통해 데이터 분석 기술을 구축하세요.
프로그래밍에 있어서 Python이 2024년에 가장 수요가 많은 언어 중 하나로 선정된 것은 놀라운 일이 아닙니다. 저는 항상 Python을 클라우드의 프로그래밍 언어라고 생각합니다. Python은 다재다능하고 사용하기 쉬우며 다음과 같은 사용 사례에 적합합니다. 웹 개발, 자동화, 데이터 과학, AI 및 기계 학습. Python 외에도 Java, JavaScript, C#과 같은 객체 지향 언어는 여전히 강세를 보이고 있습니다.
조직의 70%가 인프라의 절반 이상을 구름. 그리고 많은 사람들이 멀티클라우드 전략이나 여러 클라우드 제공업체를 사용합니다. 모든 것을 보호하는 것은 많은 조직의 주요 관심사입니다.
그래서 보안, 특히 클라우드 보안이 개발해야 할 최고의 기술로 등장했습니다. AWS, Azure, GCP 등 상위 3개 클라우드 제공업체의 실제 경험을 통해 이러한 시스템의 작동 방식을 이해하세요. 공동 책임 모델을 이해하면 클라우드 보안에 대한 실제적인 관점도 얻을 수 있습니다.
AI가 기존 보안 위협을 가속화하고 새로운 위험을 도입하는 동안 AI와 기계 학습을 사용하여 환경을 보호할 수도 있습니다. . 예를 들어 Amazon Guard Duty는 기계 학습을 사용하여 AWS 계정에서 악의적이거나 비정상적인 활동을 식별하는 위협 탐지 서비스입니다.
AI 기술을 구축하세요.
성공하는 기업은 비용 관리, 즉 투자 수익 또는 ROI를 보호하는 데 중점을 둡니다. 더 적은 비용으로 더 많은 작업을 수행하기 위한 궁극적인 가이드인 FinOps는 귀하의 무기고에 추가할 수 있는 훌륭한 기술입니다.
FinOps 전략을 사용하면 조직의 클라우드 및 AI 투자를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 클라우드 비용 최적화 전략과 FinOps 모범 사례를 사용하여 클라우드 인프라를 설계합니다.
AI 채택과 관련하여 많은 조직에서는 훈련 모델과 관련된 결정이 비용에 미치는 영향과 훈련에 사용하는 데이터의 양을 여전히 이해하고 있습니다. 그들을. 예를 들어, 선택한 모델 유형은 기술 투자 ROI에 영향을 미칩니다.
FinOps 기반을 구축하세요.
우리 중 많은 사람들이 지나치게 열정적인 AI로 대체될까 봐 걱정하는 세상에서는 인간 중심과 소프트 스킬이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:
복잡한 문제 해결
창의성
비판적 사고
공감
소통
리더십
이해관계자 관리
협상
유연성 및 적응성
소프트 스킬이 코딩보다 중요한 이유를 알아보세요. 기술 역할.
리더로서 기술 전문가가 이러한 수요가 많은 기술을 개발하고 조직을 발전시키도록 돕기 위해 무엇을 할 수 있습니까?
성공하는 모든 기업의 공통점은 무엇일까요? 고객 결과에 초점을 맞춘 전략적 계획입니다. 기술을 사용하여 해결하려는 비즈니스 목표와 문제를 정의하십시오.
이것이 기술 및 기술 향상 결정의 북극성이 됩니다. 예를 들어, 특정 프로젝트에 사용할 클라우드 제공업체 또는 서비스와 팀이 이를 사용하는 데 필요한 기술이 결정됩니다.
남고 싶은 조직 또한 기술 향상을 위한 포괄적인 계획이 필요합니다. 당신이 리더이거나 멘토 또는 수석 엔지니어라면 조직 내에서 미래의 슈퍼스타를 식별하는 것을 임무로 삼으십시오.
귀하의 조직에서 차세대 데이터 분석 전문가, Python 천재 또는 보안 전문가가 누구인지 생각해 보세요. 우리는 팀원들이 스스로 깨닫기도 전에 그 작은 잠재력의 불꽃을 발견하는 경우가 많습니다. 주변 사람들이 전문성 개발 목표를 세우고 멘토링 프로그램에 참여할 수 있도록 도와주세요.
보호된 학습 시간을 도입하고 직원들이 조직 내에서 필요한 전문 지식을 개발하도록 장려하십시오.
조직에서는 기술 향상 프로그램에 학습자의 참여를 유지하기 위해 노력하고 있습니다. 맞춤형 학습 경로와 간단한 온라인 강좌를 통한 개인화된 학습 경험은 적시에 적절한 콘텐츠를 제공합니다. 챗봇과 AI 보조로 강화된 기술 향상은 기술자가 기존 기술과 경력 목표를 기반으로 목표 학습을 찾는 데도 도움이 될 수 있습니다.
기술 팀을 위한 맞춤형 학습 계획 수립에 대한 팁을 얻으세요.
데이터 분석부터 맞춤형 학습까지, 수요가 많은 기술과 동향을 따라가면 귀하와 귀하의 조직이 더 빠르게 구축하고 제공하는 데 도움이 됩니다.
조직에 필요한 기술 기술을 개발하세요. . 귀하 또는 귀하의 팀을 위한 Pluralsight Skills 무료 평가판을 시작하십시오.
위 내용은 귀하(및 귀하의 기술 팀)가 직장에서 개발해야 하는 IT 기술의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!