AI 시대의 IT 전문가에게 필수적인 기술

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인공 지능은 전 세계 산업을 변화시키고 있으며, 의료, 금융, 고객 서비스 및 기타 분야에서 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 그러나 AI의 부상은 일자리 대체에 대한 우려특히 이 기술은 기존에 인간이 수행하던 작업을 자동화할 수 있을 것으로 기대됩니다.

데이터 입력, 기본 코딩, 일상적인 시스템 유지 관리가 포함된 일자리는 사라질 위기에 처해 있으며, 이는 새로운 IT 전문가를 걱정시킬 수 있습니다. 그러나 AI는 근로자에게 새로운 기회를 창출합니다. 예를 들어 새로운 시스템 개발 및 유지 관리, 데이터 분석, 사이버 보안 등이 있습니다. IT 전문가가 머신 러닝, 자연어 처리, 자동화와 같은 분야에서 기술을 향상시키면 일자리 시장이 진화함에 따라 경쟁력을 유지할 수 있습니다.

IT 전문가가 업계에서 성공하는 데 필요한 기술과 성장 기회, 성공 방법에 대한 조언을 소개합니다.

지식을 향상시키다

당신이 능숙해져야 할 한 분야는 다음과 같습니다. 머신러닝 알고리즘.

프로그래밍과 수학의 기본과 같은 기본을 배우는 것을 추천합니다. 배운 것을 적용하는 프로젝트와 과제에 참여해야 하는 프로그램을 찾으세요.

데이터를 이해하는 것도 중요합니다. 데이터를 수집, 분석 및 해석하는 방법을 알아보세요. 파이썬, 아르 자형, SQL및 유사한 도구.

추천 리소스:

  • 코세라 다양한 과목의 수업을 제공하는 온라인 학습 플랫폼입니다. 저는 기계 학습에 대한 입문 과정을 추천합니다. 앤드류 응컴퓨터 과학 겸임 교수 스탠포드.
  • 에드엑스또 다른 온라인 플랫폼은 컴퓨터 과학, 엔지니어링 및 비즈니스를 포함한 다양한 과정을 제공합니다. 저는 다음을 수강하는 것이 좋습니다. 데이터 과학 마이크로마스터 통계 및 계산 도구를 포함하여 데이터 분석을 위한 분야의 포괄적인 기초를 제공하는 프로그램입니다.
  • 유다시티나노학위 프로그램으로 유명한 는 실용적이고 프로젝트 기반의 기술 학습 경험을 제공합니다. 나노학위는 전통적인 학사 및 석사 학위보다 짧은 시간 내에 전문 기술을 가르치는 인증된 온라인 교육 프로그램입니다. 다음을 고려하세요. 파이썬을 활용한 AI 프로그래밍 nanodegreePython과 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 AI 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 필수 기술을 포괄합니다. 넘파이(NumPy)그리고 파이토치.
  • 패스트.에이아이 딥러닝에 대한 무료 코스를 제공합니다. 시작하세요 코더를 위한 실용적 딥러닝 프로그램 초보자를 위해 설계되었습니다. 최첨단 기술과 도구를 다룹니다.
  • 구글의 무료 머신러닝 집중 강좌 오픈소스 머신 러닝 라이브러리인 TensorFlow API를 사용하여 주제에 대한 실용적인 소개를 제공합니다. 이 과정에는 연습, 대화형 시각화 및 교육 비디오가 포함됩니다.

AI 윤리에 대한 주요 통찰력

윤리적 고려 사항 이해 AI 기술을 둘러싼 지식은 매우 중요합니다. AI 윤리와 정책에 대한 과정은 윤리적 의미, 정부 규제, 이해 관계자의 관점, AI의 잠재적인 사회적, 경제적, 문화적 영향에 대한 중요한 통찰력을 제공합니다.

실제 사례에서 배우고 윤리적 의사 결정을 둘러싼 복잡성을 파악하기 위해 사례 연구를 검토하는 것이 좋습니다. 일부 AI 과정에서는 조직이 위험을 완화하기 위해 채택한 모범 사례를 탐구합니다.

AI 기술이 배포되기 전에 잠재적인 사회적, 경제적, 문화적 영향을 평가하기 위해 영향 평가를 수행하는 방법을 배우는 것도 중요합니다. 사전 예방적 접근 방식은 윤리적 문제를 조기에 식별하고 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

소프트 스킬의 중요성

AI는 데이터를 처리할 수 있지만 창의적이고 전략적인 사고를 위해서는 인간이 필요합니다. AI 전문가는 비판적 사고 및 문제 해결 능력인간의 지능이 뛰어난 분야이기 때문입니다. 기술을 연마함으로써 AI 기술을 보완하고 더 나은 의사 결정을 보장할 수 있습니다.

AI를 다루려면 여러 분야의 팀이 참여해야 하며, 다양한 팀원과 효과적으로 협업하여 광범위한 관점과 혁신적인 솔루션을 모색하기 위해서는 강력한 의사소통 기술이 필요합니다.

복잡한 개념이나 아이디어를 다른 사람에게 설명할 때, 프레젠테이션에서든 코드로 새로운 개념을 정의할 때든 명확하고 간결하게 의사소통하는 능력은 매우 중요합니다.

새로운 일자리 시장 탐색

전문가 네트워크와 AI 커뮤니티에 가입하면 잠재적 고용주와 연결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 가입을 고려하세요 링크드인 그리고 깃허브개인 웹사이트를 만들고 블로그를 쓰는 것.

LinkedIn이나 다른 전문가 네트워크에서 포트폴리오를 공유하면 더 많은 사람에게 다가가고 잠재적 고용주와 소통할 수 있습니다.

프로젝트에 대한 정보를 공유하고, 기사를 쓰고, AI 및 관련 기술에 대한 토론에 참여하여 강력한 온라인 존재감을 만드세요. 이는 기술과 전문성을 보여줄 수 있을 뿐만 아니라 채용 담당자와 채용 관리자의 관심을 끌 수도 있습니다.

기술적 능력을 과시하는 또 다른 방법은 AI 프로젝트, 코드 샘플, 관련 업무 경험의 포트폴리오를 개발하는 것입니다. 잘 큐레이팅된 포트폴리오는 잠재적 고용주에게 귀하의 역량을 보여줍니다. 새로운 프로젝트와 업적으로 정기적으로 업데이트해야 합니다. 전문적인 AI 경험이 많지 않다면 개인 프로젝트와 과제를 만들어 능력을 과시하세요.

많은 성공적인 엔지니어들은 그들의 업적을 다음의 지도에 기인합니다. 멘토. 경험이 풍부한 멘토를 찾는 것은 귀중한 지침, 피드백 및 업계 통찰력을 제공할 수 있습니다. 더 노련한 엔지니어와 관계를 구축하면 네트워킹 기회가 제공되며 업계 동향과 발전에 대한 최신 정보를 얻는 데 도움이 됩니다.

스터디 그룹과 전문가 네트워크를 통해 동료와 교류하는 것도 유익합니다. 이를 통해 다양한 관점을 얻고 문제 해결에 협력할 수 있습니다. 다른 IT 전문가와 교류하면 AI와 기술 개념에 대한 이해를 심화하는 데 도움이 되며 업계 내에서 강력한 지원 시스템을 구축할 수 있습니다.

AI 시대에서 성공하는 방법

기술 산업은 빠르게 진화하므로 새로운 기술을 배우고 일자리 시장의 변화에 ​​적응하는 데 열려 있어야 합니다. 이는 어려움을 극복하고 관련성을 유지하는 능력을 보여줄 수 있습니다. 기술을 지속적으로 향상시킴으로써 해당 분야에 대한 헌신을 광고하고 잠재적 고용주에게 눈에 띄게 될 수 있습니다.

IT 전문가를 위한 기술 인터뷰에는 종종 코딩 테스트, AI 알고리즘, 머신 러닝 개념이 포함됩니다. 다음과 같은 온라인 코딩 플랫폼에서 기술을 연마할 수 있습니다. 리트코드 그리고 해커랭크플랫폼은 코딩 방법을 가르쳐 줄 수는 없지만, 코드를 작업하고 테스트할 수 있는 장소를 제공할 수 있습니다.

기술적 기술을 비즈니스, 헬스케어, 금융과 같은 다른 분야에 대한 지식과 결합하는 것도 좋습니다. 학제간 접근 방식은 더 많은 일자리로의 문을 열 수 있습니다.

전망과 기회

AI 분야에서 발전하려면 양자 컴퓨팅, 생명공학, 스마트 시티와 같은 신흥 분야에서의 응용 분야에 대해 계속 알고 있어야 합니다. 이러한 분야를 이해하면 경쟁 우위와 열린 성장 기회를 얻을 수 있습니다.

기후 변화, 의료 접근성, 교육과 같은 사회적 문제를 다루는 AI 프로젝트에 참여하여 컴포트 존에서 벗어나세요. 사회적 선을 위해 AI를 적용하면 사회에 긍정적으로 기여할 뿐만 아니라 귀중한 경험과 인정도 얻게 됩니다.

AI에 대한 전문성은 기업가 정신에 대한 수많은 기회를 제공합니다. 자신의 벤처를 시작하거나 AI를 활용하여 특정 문제를 해결하는 혁신적인 스타트업에 가입하는 것을 고려할 수 있습니다. 기업가 생태계의 일원이 되면 획기적인 솔루션에 기여하고 잠재적으로 사회에 지속적인 영향을 미칠 수 있습니다. AI 기반 스타트업을 지원하는 자금 조달 기회, 인큐베이터 및 엑셀러레이터를 찾아보세요.

실무 경험은 매우 귀중합니다. AI와 머신 러닝을 포함하는 인턴십을 찾거나 프로젝트에 참여하세요. 실무 경험은 기술 능력을 향상시키고 면접에서 보여줄 수 있는 실용적이고 실제적인 작업을 제공합니다. 게다가 인턴십은 귀중한 인맥과 심지어 취업 기회로 이어질 수 있습니다.

실무 경험을 얻는 또 다른 방법은 오픈소스 AI 프로젝트에 기여하는 것입니다. 그것은 당신의 기술을 향상시킬 뿐만 아니라 포트폴리오를 구축하는 데 도움이 될 것입니다. 오픈소스 프로젝트에서 다른 개발자들과 협업함으로써, 당신은 AI와 머신 러닝에 대한 지식을 더욱 강화하기 위한 귀중한 통찰력과 피드백을 얻을 수 있습니다.

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