Навыки будущего: каких специалистов будут искать в ближайшие годы?
Какие навыки будут востребованы работодателями в ближайшем будущем? Хотя предсказать потребности рынка с точностью 100% просто невозможно, уже сегодня проглядываются некоторые тенденции, а значит мы можем подготовиться к будущему.
Сегодня многие люди задаются вопросом: какие навыки будут востребованы работодателями уже в ближайшем будущем? И не важно, собираетесь ли вы менять сферу профессиональной деятельности или двигаться дальше по карьерной лестнице – развитие цифровых технологий требует от специалистов гибкости и адаптации к современным реалиям рынка труда.
Например, для создания первоклассного контента корпорациям нужна целая армия райтеров. Разработка приложений и сервисов диктует спрос на программистов, работающих с языками от классического C++ до PHP и Ruby. В связи с развитием мобилизации трудовых ресурсов на работу приглашают ИТ-администраторов с опытом и навыками по управлению мобильными средами.
К счастью для нас, хотя предсказать потребности рынка с точностью 100% просто невозможно, уже сегодня проглядываются некоторые тенденции, а значит мы можем подготовиться к будущему, осваивая нужные навыки, которые могут помочь нам уже сейчас стать более конкурентоспособными на рынке труда. Хотите ли вы найти новую, более интересную работу или же продвинуться по своей стезе, понимание новых прорывных технологий, умение работать с данными, а также знакомство с набирающими популярность платформами дадут вам весомые преимущества.
#1 – Работа с данными
Многочисленные отчеты аналитических агентств раз за разом доказывают, что объемы данных растут в геометрической прогрессии. Более того, сегодня настоящую популярность получают технологии BigData и машинное взаимодействие (M2M), создающее невероятные массивы данных. И любой бизнес хочет эти данные использовать. Так, анализируя информацию с чеков, логи приложений и данные пользователей, розничные сети могут внедрять гибкие программы лояльности, делать персональные предложения и продавать больше. Например, если человек купил джинсы, а недавно искал в интернете отзывы по кожаным курткам, значит ему нужно предложить именно куртку со скидкой.
Но чтобы реализовать столь передовой подход, необходимо создать правильную модель данных и начать их массовую обработку. Этим занимаются люди, называемые Data Scientist, и только в США ожидается, что к 2018 году будет нехватка специалистов такого класса в количестве от 140 000 до 190 000, а также 1,5 миллиона менеджеров и аналитиков, которые будут понимать, как использовать результаты исследований BigData для повышения ключевых показателей бизнеса.
Поэтому уже сейчас 36% менеджеров по персоналу говорят, что они будут брать на работу только людей, способных работать с большими данными, и эта цифра будет только увеличиваться. Более того, ожидается, что для успешной работы от сотрудников будут требовать не только умения работать с данными, но также грамотно преподносить их коллегам и руководителям. Более того, от сотрудников также будут ожидать умения ставить задачи анализа самостоятельно.
Анализ данных
Первое, что требуется от соискателей – это способность анализировать сложные наборы данных. Те, кто умеют качественно распознавать важные тренды, используя их для принятия решений, будут приниматься на работу с приоритетом. Ведь сами по себе данные становятся все менее ценными по мере их накопления в астрономических масштабах. Нужны люди и/или системы, которые смогут «видеть» в них определенные паттерны и использовать их в работе. Так, среди сотен действий клиента хороший аналитик выделит именно те события, которые, например, будут говорить о том, что клиент собирается уйти.
Аналитик, работающий на сеть быстрого питания может провести анализ того, сколько людей заказывают безалкогольные напитки вместе со своим обедом, определить, какие напитки более популярны, выявить региональные особенности и так далее. Результат такого исследования поможет оптимизировать закупки и эффективнее расходовать средства.
Однако можно пойти дальше, и поставив целью анализ заказов пользователей, например, между 11 утра и 2 часами дня в разные дни недели позволит определить, что люди чаще всего берут именно на обед. Подобное исследование может показать, что в одних кафе больше покупают салаты, а в других – невероятными темпами потребляется картошка фри. И эти результаты уже можно использовать для управления сменами, оптимизации затрат на персонал, добиваясь повышения качества обслуживания.
Таким образом, чтобы использовать данные максимально эффективно, либо руководители, либо сами аналитики должны разбираться в том, что они анализируют и обладать навыками задавать правильные вопросы и правильно применять полученные ответы. Те, кто умеет это делать, определенно будут в цене уже в ближайшие пару лет.
Визуализация данных
Но, как вы понимаете, не все могут быть аналитиками и работать с большими данными (и мы уже говорили, что на рынке труда таких будут отрывать с руками). Поэтому одним из необходимых навыков будет презентация результатов исследований другим людям. Возможно, тем, кто вообще ничего не понимает в больших данных. Задача специалиста в данном случае заключается в том, чтобы предложить готовые «пирожки» и графики, на основе которых можно принимать управленческие решения, вовсе не погружаясь в вопросы анализа.
К счастью, для визуализации данных уже сегодня существует масса проверенных и теоретически обоснованных подходов. В этом отношении развитием своих навыков можно заниматься и самостоятельно, изучив соответствующие руководства и популярные средства визуализации.
Умение говорить
Если вы рассчитываете получить хорошую позицию в отделе маркетинга или продвинуться на ступеньку выше, становясь руководителем того или иного подразделения, навык использования данных для построения логических выводов или «data storytelling» может оказаться очень полезным.
Речь идет о том, чтобы связывать друг с другом информацию, полученную в результате анализа данных, и события из реальной жизни – прошедшие или будущие. Дополняя представленные выкладки и визуализации подробным рассказом «что к чему», вы сможете связать воедино логическую и эмоциональную сторону работы и явно наберете себе больше очков в сфере «жонглирования» данными.
#2 – Виртуальная реальность
По прогнозам аналитиков, всего за 10 лет виртуальная реальность станет рынком на $80 миллиардов. В этом контексте не удивительно, что спрос на специалистов, умеющих работать с VR (Virtual Reality), увеличился на 37% только за прошлый год.
Здесь важно понимать, что виртуальная реальность – это не только игры. Технологии пространственной визуализации используются сегодня во множестве профессиональных сфер, в том числе – в совершенно неожиданных.
Новые технологии если еще не используются, то потенциально адаптируются ко всем аспектам деятельности человечества – от разработки новых продуктов до тестирования прототипов, обучения и медицины. Более того, переход виртуальной реальности в дополненную реальность несет в себе дополнительные преимущества в самых разных сферах, помогая специалистам взаимодействовать с реальным миром. Так, специальные проекторы могут показывать хирургу подсказки прямо на теле пациента, а оператор станка может видеть руководство по новым процессам не на экране, а непосредственно на детали при помощи специальных очков, таких как Google Glass.
И не удивительно, что специалисты, готовые работать с виртуальной и дополненной реальностью будут нужны все больше с каждым годом. Начинайте мыслить по-новому и изучайте возможности иммерсивной платформы создания впечатлений. Работая со средствами моделирования можно найти массу коммерческих применений для новых технологий.
Идти в ногу с VR
На самом деле современные компании уже работают над тем, чтобы начать использование технологий виртуальной и дополненной реальности уже в ближайшие годы. Поэтому уже сейчас они ищут специалистов, которые помогут им воплотить в жизнь существующие пока только на уровне концепций стратегические планы.
Кстати, стремления компаний только начинают формироваться, и соискатели должно быть «в курсе», как их можно реализовать на практике, и какие технологии могут помочь организациям достичь успеха. Примеры нового использования виртуальной реальности становятся основными новостями различных выставок и конференций. Например, недавно американская NASA показала VR-демонстрацию своей ракеты.
Но прежде чем создавать новые решения, необходимо научиться мыслить так, как этого требует виртуальная реальность. В конечном счете написание приложений для плоских дисплеев требует тех же знаний языков программирования, но кардинально меняет способ мышления.
Кроме этого, создавая что-то новое для панорамного дисплея, нужно уделять внимание калибровке 3D проекций, рендерингу на стыках зон, а также синхронизации аудио и видео. И когда вы освоитесь с общим подходом, можно будет переходить к более специфическим «виртуальным» навыкам, таким как:
3D моделирование
Средства 3D моделирования являются ключевым инструментом для создания объектов, которые вы можете визуализировать в виртуальной реальности. Таким образом, полноценная модель обязательно должна предшествовать появлению чего-либо в виртуальной среде.
Учитывая возможности современного оборудования для VR – а компания AMD недавно представила видеокарту стоимостью менее $1000, которая может одна создавать все аспекты виртуальной реальности – необходимо разрабатывать самые подробные и комплексные 3D-модели, причем делать их «подъемными» для движков, чтобы визуализация происходила по требованию и в реальном времени.
Спрос на качественные модели будет только расти, и вы можете уже сегодня нарабатывать этот навык, ведь он потребуется для построения действительно реалистичных сред VR.
Работа с 3D движками - это второй элемент виртуальной визуализации. Именно 3D движки воплощают в жизнь готовые 3D-модели. И если вы научитесь работать хотя бы с одним 3D движком, ваши шансы на работу в сфере виртуальной реальности значительно вырастут.
Для начала можно ознакомиться с Unity – самым популярным 3D движком, который используется для построения виртуальной реальности. Вы можете начать прямо с бесплатного онлайн руководства, чтобы заработать свои первые очки.
#3 – Интернет вещей
Интернет вещей или IoT (The Internet of Things) позволяет устройствам общаться друг с другом, создавая новое измерение коммуникаций с огромным потенциалом возможностей.
По прогнозу McKinsey количество подключенных устройств достигнет триллиона уже к 2025 году. И это не удивительно, ведь кроме взаимодействия аналитических систем и уличных камер, коммуникации устройств могут проникнуть во все сферы нашей жизни: кофеварки можно «подружить» с будильниками, смартфоны могут управлять автомобилями, а стиральные машины – сами заказывать порошок в магазине через приложение на вашем планшете.
В промышленности также существует множество применений для IoT: сложные машины могут самостоятельно заказывать себе запчасти, а также назначать визиты инженера для профилактических осмотров, если «встроенный интеллект» обнаружит какие-то отклонения в работе системы.
Сфер применения интернета вещей существует неограниченное количество. И как сказал технический евангелист Энтони Вильямс (Anthony Williams): “Практически каждое подвижное или неподвижное тело в нашем мире может создавать и передавать данные, включая наши дома, технику, естественные и рукотворные объекты и даже наше собственно тело».
Знание языков программирования
Задумайтесь: будущее порадует нас мириадами разнообразных машин, коммуницирующих друг с другом постоянно. Но перед этим в компаниях по всему миру должны начать свою карьеру люди с нужным набором навыков. Эти люди должны уметь работать с этими «болтливыми» устройствами, и HR-департаменты крупнейших фирм уже ищут кандидатов для работы на проектах в сфере IoT. Ведь по данным Gartner, именно недостаток экспертизы мешает современным фирмам внедрять технологии IoT в полной мере.
Таким образом, помимо традиционных языков программирования, таких как C#, для продвижения на фронте IoT потребуется также знание специфических языков, например, новых Go и Parasail наравне с Python и javaSAFEscript. И раз уж даже институт IEEE включил эти специализированные языки в свой список top programming languages 2015, значит действительно пришло время знакомиться с ними всерьез.
Не отставайте от следующего этапа естественной эволюции ИТ-систем. Изучайте способы взаимодействия устройств друг с другом, и вы будете более ценным сотрудником, когда вопрос о внедрении IoT будет поднят в вашей компании.
Источник: Энциклопедия маркетинга
Комментарии 0