未来几年八大技术趋势

如今，科技的发展速度如此之快，以至于对趋势的年度预测甚至在发布博客或文章之前就显得过时了。随着技术的发展，我们的社会日新月异，也必将以指数级态势不断变化。

但技术型的职业不会以同样的速度变化，但它们确实在发展，而精明的IT专业人士也认识到自己的角色不会永恒不变。

21世纪的IT工作者将不断学习（但不是出于需要，也不是出于愿望），这对于你意味着什么？这意味着要跟上技术潮流；这意味着你要着眼于未来，知道你需要掌握哪些技能，你想胜任什么样的工作。以下是2020年你应该关注的八种技术趋势，以及这些趋势将创造的一些就业机会。人工智能人工智能，在最近几年已经受到了广泛的关注，但它仍然是一个值得关注的趋势，因为它对我们的生活、工作和娱乐方式的影响还仅仅处于早期阶段。

此外，人工智能的其他分支也已经发展起来，包括机器学习，我们将在下面讨论。

人工智能指的是模仿人类智能并执行诸如图像、语音或模式识别和决策等任务的计算机系统。人工智能可以比人类更快更准确地完成这些任务。六分之五的美国人每天都以某种形式使用人工智能服务，包括导航应用程序、流媒体服务、智能手机个人助理、乘车共享应用程序、家庭个人助理和智能家居设备。

除了消费者使用，人工智能还用于安排列车、评估业务风险、预测维护、提高能源效率等许多省钱的任务。人工智能是我们广泛称之为自动化的一部分，自动化是一个热门话题，因为它可能会导致失业。

专家说，到2030年，自动化将使7300万个工作岗位消失。

然而，自动化在创造就业机会的同时也在消除就业机会，特别是在人工智能领域：专家预测，到2020年，人工智能领域的就业人数将达到2300万。在开发、编程、测试、支持和维护等方面将创造就业机会。人工智能架构师就是这样一种工作。

有人说，它将很快与需要专业技术的数据科学家抗衡。要了解更多关于人工智能领域潜在工作的信息，请阅读关于在人工智能领域建立职业生涯的文章，或者为什么你应该获得人工智能认证。机器学习机器学习是人工智能的一个子集。通过机器学习，计算机被编程来学习做一些他们没有被编程去做的事情：他们通过从数据中发现模式和见解来学习。

一般来说，我们有两种学习方式，有监督的和无监督的。虽然机器学习是人工智能的一个子集，但我们在机器学习领域也有一些子集，包括神经网络、自然语言处理（NLP）和深度学习。这些子集中的每一个都提供了一个专门从事只会增长的职业领域的机会。机器学习正迅速应用于各种行业，对熟练的专业人员产生了巨大的需求。

预计到2022年，机器学习市场将增长到88.1亿美元。机器学习应用程序用于数据分析、数据挖掘和模式识别。在消费者端，机器学习为网络搜索结果、实时广告和网络入侵检测提供了动力，这只是它能完成的众多任务中的一小部分。除了帮助我们完成无数的任务外，它还在创造就业机会。

在linkedIn上，机器学习类工作位列新兴就业岗位之首，发布了近2000个职位列表。而且这些工作的薪水也很高：2017年，机器学习工程师的平均工资是106225美元。机器学习工作包括工程师、开发人员、研究人员和数据科学家。

机器人过程自动化与人工智能和机器学习一样，机器人过程自动化（RPA）是另一种自动化作业的技术。RPA是使用软件来自动化业务流程，例如解释应用程序、处理事务、处理数据，甚至回复电子邮件。RPA自动化了人们过去经常做的重复性任务。

这些不仅仅是低收入工人的卑微任务：我们所做的活动中有多达45%可以自动化，包括财务经理、医生和首席执行官的工作。尽管Forrester Research估计RPA自动化将威胁到2.3亿或更多知识型员工或全球约9%的员工的生计，但RPA在改变现有工作的同时也在创造新的就业机会。麦肯锡发现，不到5%的职业可以完全自动化，但大约60%的职业可以部分自动化。作为一名面向未来并试图了解技术趋势的IT专业人士，RPA提供了大量的职业机会，包括开发人员、项目经理、业务分析师、解决方案架构师和顾问。

这些工作报酬很高。

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SimplyHired.com

网站他说，RPA的平均工资是73861美元，但这是从初级开发人员到高级解决方案架构师的平均工资，前10%的人年收入超过14.1万美元。因此，如果你热衷于学习和追求RPA的职业，那么机器人过程自动化（RPA）课程应该是你开始RPA职业生涯的下一步。

边缘计算云计算曾经是一个值得关注的技术趋势，现在已经成为主流，主要的参与者AWS（Amazon Web服务）、microsoftazure和googlecloud占据了市场的主导地位，在中国以阿里云、腾讯云等服务商为首。随着越来越多的企业迁移到云解决方案，云计算的应用仍在不断增长。但它不再是新兴技术。随着我们处理的数据量不断增加，我们已经意识到云计算在某些情况下的缺点。

云计算是一种绕过边缘计算而产生的数据处理问题的方法。它可以存在于“边缘”，如果你愿意的话，更接近计算需要发生的地方。因此，边缘计算可用于处理与集中位置的连接受限或没有连接的远程位置中的时间敏感数据。

在这些情况下，边缘计算可以像小型数据中心一样工作。随着物联网（IoT）设备使用的增加，边缘计算将增加。。