Все хорошее заканчивается. Даже новогодние праздники. Нам тоже очень не хочется возвращаться к рабочей рутине, но ведь впереди столько всего интересного!
Если в новом году вы дали себе обещание изменить профессию или научиться чему-то новому — собрали все грядущие старты января 👇
🔸 10 января— курс «Тестировщик ПО» — https://amp.gs/DvNg
🔸 13 января— специализация «Frontend-разработчик» — https://amp.gs/DvNv
🔸 16 января— курс «Data Engineering» — https://amp.gs/DvNe
🔸 17 января— курс «Deep Learning и нейронные сети» — https://amp.gs/DvN7
🔸 17 января— специализация «Python для веб-разработки» — https://amp.gs/DvNP
🔸 18 января— курс «Мастер Google таблиц» — https://amp.gs/DvNG
🔸 22 января— курс «Python для анализа данных» — https://amp.gs/DvNf
🔸 22 января— специализация «Data Science» — https://amp.gs/DvNC
🔸 23 января— курс «Анализ данных в BI» — https://amp.gs/DvNy
🔸 27 января— специализация «Аналитик данных» — https://amp.gs/DvNh
🔸 28 января— курс «Machine Learning» — https://amp.gs/DvNn
🔸 30 января— курс «Тренажер product-менеджера» — https://amp.gs/DvNk
🔸 31 января— курс «Математика для Data Science» — https://amp.gs/DvNx
Если в новом году вы дали себе обещание изменить профессию или научиться чему-то новому — собрали все грядущие старты января 👇
🔸 10 января— курс «Тестировщик ПО» — https://amp.gs/DvNg
🔸 13 января— специализация «Frontend-разработчик» — https://amp.gs/DvNv
🔸 16 января— курс «Data Engineering» — https://amp.gs/DvNe
🔸 17 января— курс «Deep Learning и нейронные сети» — https://amp.gs/DvN7
🔸 17 января— специализация «Python для веб-разработки» — https://amp.gs/DvNP
🔸 18 января— курс «Мастер Google таблиц» — https://amp.gs/DvNG
🔸 22 января— курс «Python для анализа данных» — https://amp.gs/DvNf
🔸 22 января— специализация «Data Science» — https://amp.gs/DvNC
🔸 23 января— курс «Анализ данных в BI» — https://amp.gs/DvNy
🔸 27 января— специализация «Аналитик данных» — https://amp.gs/DvNh
🔸 28 января— курс «Machine Learning» — https://amp.gs/DvNn
🔸 30 января— курс «Тренажер product-менеджера» — https://amp.gs/DvNk
🔸 31 января— курс «Математика для Data Science» — https://amp.gs/DvNx
Выгорание и отсутствие инициативы в работе — дело серьезное и требующее срочных мер. Хотим дать несколько советов о том, как изменить свою жизнь в новом году, если вы чувствуете, что все идет не так.
❓ Что же с вами происходит?
Скорее всего, вы чувствуете выгорание. Даже если на работу вы устраивались с горящими глазами, вас может настигнуть это чувство через какое-то время. Не всегда это значит, что пора уходить с работы, возможно вы просто устали.
1️⃣ Попробуйте отдохнуть
Возьмите отпуск и переключитесь на другие задачи. Не обязательно улетать в другие страны, можно просто заняться чем-то интересным в свободное время.
Итак, вы вернулись и снова окунулись в работу. Если вы чувствуете прилив сил и готовы свернуть горы, то все хорошо. Но, если вы вышли на работу и осознали, что раздражение не прошло, а только усилилось, и вы все также не хотите работать в данной сфере, то это сигнал к тому, что пора что-то менять.
2️⃣ Подумайте об удаленной работе
Если вам некомфортно находиться в офисе, то вам, возможно, стоит поработать дома, периодически выбираясь в коворкинг или кафе. Продумайте рабочее место. Оно должно быть комфортным и, что самое важное, вас не должны отвлекать. Помните, у вас не получится одновременно решать рабочие дела и, например, варить борщ.
3️⃣ Как понять, что делать дальше?
Определитесь со сферой интересов. Возможно, у вас есть хобби, которое вы любите и которое у вас хорошо получается. В большинстве случаев, их можно реализовать так, чтобы получать прибыль.
4️⃣ Не окунайтесь в омут с головой, дайте себе время
В том случае, если вы уже поняли, что не хотите оставаться на текущей работе, а также нашли то дело, которым хотите заниматься, не стоит сразу подавать заявление на увольнение. Сначала постарайтесь совмещать обе деятельности, чтобы понять, нравится ли вам, а также наработать клиентуру.
5️⃣ Подготовьте финансовую подушку
Этот пункт поможет вам чувствовать себя комфортно в первое время, пока ваши дела не пойдут в гору. Лучше всего рассчитывать как минимум месяца на четыре, а то и на полгода.
6️⃣ Хорошенько подумайте
Не стоит решаться на такой шаг под влиянием эмоций. Стоит действительно хорошо все продумать и взвесить, ведь в первое время у вас не будет такой стабильности, которая может быть на текущей работе. Возьмите лист бумаги и набросайте план действий на ближайшие полгода. Пошагово. Составьте полную картину, чтобы не пугаться неизвестности.
7️⃣ Не переоценивайте себя
Есть люди, которым нужен контроль и точные сроки. Переход на другую работу, особенно, если это касается фриланса, требует жесткого самоконтроля. Подумайте, сможете ли вы грамотно составить свой рабочий день и сможете ли поддерживать работоспособность. Срыв сроков грозит отрицательным отзывом, а также потерей денег и времени.
8️⃣ Изучите выбранную сферу
Читайте форумы, ищите информацию, посмотрите объявления. У вас должно быть полноценное представление не только о профессии со стороны работы, но и со стороны обстановки внутри. Также обратите внимание на расценки. Подумайте даже о том, чтобы найти тех, кто уже работает с выбранной сферой. Подготовьте список вопросов и постарайтесь узнать как можно больше.
9️⃣ Готовьтесь работать за низкую оплату
Первое время вы будете работать на портфолио. Оплата новичка будет ожидаемо меньше, чем та, которую берет крутой специалист. Вам стоит это учитывать. Именно для этого вам понадобится финансовая подушка на первое время. Не опускайте руки и начинайте постепенно поднимать ценник.
🔟 Создайте портфолио
Когда у вас будет достаточно работ, подумайте над портфолио: оформление должно быть лаконичным и понятным, содержать перечень ваших услуг, а также расценки.
❗️ Не бойтесь
Большие изменения в жизни всегда вызывают страх, а чувство неизвестности пугает. Решите, что для вас важнее — устоявшаяся, но не устраивающая рутина, или же дело, которым вы будете заниматься с истинным удовольствием? Мы уверены, что у вас получится круто развернуть вектор направления и изменить свою жизнь.
❓ Что же с вами происходит?
Скорее всего, вы чувствуете выгорание. Даже если на работу вы устраивались с горящими глазами, вас может настигнуть это чувство через какое-то время. Не всегда это значит, что пора уходить с работы, возможно вы просто устали.
1️⃣ Попробуйте отдохнуть
Возьмите отпуск и переключитесь на другие задачи. Не обязательно улетать в другие страны, можно просто заняться чем-то интересным в свободное время.
Итак, вы вернулись и снова окунулись в работу. Если вы чувствуете прилив сил и готовы свернуть горы, то все хорошо. Но, если вы вышли на работу и осознали, что раздражение не прошло, а только усилилось, и вы все также не хотите работать в данной сфере, то это сигнал к тому, что пора что-то менять.
2️⃣ Подумайте об удаленной работе
Если вам некомфортно находиться в офисе, то вам, возможно, стоит поработать дома, периодически выбираясь в коворкинг или кафе. Продумайте рабочее место. Оно должно быть комфортным и, что самое важное, вас не должны отвлекать. Помните, у вас не получится одновременно решать рабочие дела и, например, варить борщ.
3️⃣ Как понять, что делать дальше?
Определитесь со сферой интересов. Возможно, у вас есть хобби, которое вы любите и которое у вас хорошо получается. В большинстве случаев, их можно реализовать так, чтобы получать прибыль.
4️⃣ Не окунайтесь в омут с головой, дайте себе время
В том случае, если вы уже поняли, что не хотите оставаться на текущей работе, а также нашли то дело, которым хотите заниматься, не стоит сразу подавать заявление на увольнение. Сначала постарайтесь совмещать обе деятельности, чтобы понять, нравится ли вам, а также наработать клиентуру.
5️⃣ Подготовьте финансовую подушку
Этот пункт поможет вам чувствовать себя комфортно в первое время, пока ваши дела не пойдут в гору. Лучше всего рассчитывать как минимум месяца на четыре, а то и на полгода.
6️⃣ Хорошенько подумайте
Не стоит решаться на такой шаг под влиянием эмоций. Стоит действительно хорошо все продумать и взвесить, ведь в первое время у вас не будет такой стабильности, которая может быть на текущей работе. Возьмите лист бумаги и набросайте план действий на ближайшие полгода. Пошагово. Составьте полную картину, чтобы не пугаться неизвестности.
7️⃣ Не переоценивайте себя
Есть люди, которым нужен контроль и точные сроки. Переход на другую работу, особенно, если это касается фриланса, требует жесткого самоконтроля. Подумайте, сможете ли вы грамотно составить свой рабочий день и сможете ли поддерживать работоспособность. Срыв сроков грозит отрицательным отзывом, а также потерей денег и времени.
8️⃣ Изучите выбранную сферу
Читайте форумы, ищите информацию, посмотрите объявления. У вас должно быть полноценное представление не только о профессии со стороны работы, но и со стороны обстановки внутри. Также обратите внимание на расценки. Подумайте даже о том, чтобы найти тех, кто уже работает с выбранной сферой. Подготовьте список вопросов и постарайтесь узнать как можно больше.
9️⃣ Готовьтесь работать за низкую оплату
Первое время вы будете работать на портфолио. Оплата новичка будет ожидаемо меньше, чем та, которую берет крутой специалист. Вам стоит это учитывать. Именно для этого вам понадобится финансовая подушка на первое время. Не опускайте руки и начинайте постепенно поднимать ценник.
🔟 Создайте портфолио
Когда у вас будет достаточно работ, подумайте над портфолио: оформление должно быть лаконичным и понятным, содержать перечень ваших услуг, а также расценки.
❗️ Не бойтесь
Большие изменения в жизни всегда вызывают страх, а чувство неизвестности пугает. Решите, что для вас важнее — устоявшаяся, но не устраивающая рутина, или же дело, которым вы будете заниматься с истинным удовольствием? Мы уверены, что у вас получится круто развернуть вектор направления и изменить свою жизнь.
На днях Amazon объявила о запуске AutoGluon — библиотеки с открытым исходным кодом, позволяющую разработчикам писать приложения с использованием глубокого обучения, написав всего несколько строк кода 👉 https://amp.gs/DVzw
Цель AutoGluon — автоматизировать решения, которые разработчики должны были принимать самостоятельно, вручную перебирая сотни вариантов при разработке модели глубокого обучения. Теперь программистам достаточно указать только время, за которое AutoGluon найдет самую сильную модель.
Цель AutoGluon — автоматизировать решения, которые разработчики должны были принимать самостоятельно, вручную перебирая сотни вариантов при разработке модели глубокого обучения. Теперь программистам достаточно указать только время, за которое AutoGluon найдет самую сильную модель.
Пробуждаем рабочий настрой бесплатными вебинарами, которые пройдут уже сегодня и на следующей неделе 👨🎓
📌 Почему Data Engineering — популярный старт в сферу Data Science? В конце трансляции на примере резюме зрителей мы разберем план развития и дадим конкретные рекомендации по карьере в области науки о данных — https://amp.gs/DVJa
📌 Machine Learning и нейросети: что и как изучать на пути к карьере в области искусственного интеллекта? — https://amp.gs/DVJW
📌 Почему Data Engineering — популярный старт в сферу Data Science? В конце трансляции на примере резюме зрителей мы разберем план развития и дадим конкретные рекомендации по карьере в области науки о данных — https://amp.gs/DVJa
📌 Machine Learning и нейросети: что и как изучать на пути к карьере в области искусственного интеллекта? — https://amp.gs/DVJW
Комикс GoogleAI. Часть 9
#SF_комикс_GoogleAI
Часть 1: https://amp.gs/Dd5H
Часть 2: https://amp.gs/Dd5i
Часть 3: https://amp.gs/Dd5D
Часть 4: https://amp.gs/Dd5u
Часть 5: https://amp.gs/Dd5J
Часть 6: https://amp.gs/Dd50
Часть 7: https://amp.gs/Dd5K
Часть 8: https://amp.gs/Dd53
#SF_комикс_GoogleAI
Часть 1: https://amp.gs/Dd5H
Часть 2: https://amp.gs/Dd5i
Часть 3: https://amp.gs/Dd5D
Часть 4: https://amp.gs/Dd5u
Часть 5: https://amp.gs/Dd5J
Часть 6: https://amp.gs/Dd50
Часть 7: https://amp.gs/Dd5K
Часть 8: https://amp.gs/Dd53
❓Где применяется Data Science?
❗️С помощью обучающих алгоритмов машинного обучения можно научить программы делать что угодно:
1. Предлагать дополнительные товары, которые пользователь купит с наибольшей вероятностью, на основе его поведения на сайте и покупок. Таким образом увеличивать продажи и прибыль бизнеса.
2. Предсказывать события в клиентской базе. Таким образом можно заранее предпринять меры, которые сократят расходы или увеличат прибыль. Возьмем к примеру страховую компанию, которая предоставляет услуги ДМС. Если она научит программу предсказывать, кто из клиентов в ближайшее время обратится за дорогостоящей медицинской услугой, то сможет предпринять меры, чтобы сократить расходы по ДМС. Например, позвонить клиенту и предложить ему проконсультироваться с хорошим врачом, чтобы не допустить развитие болезни.
3. Формировать заказы на поставку для магазинов сети с учетом динамики продаж, сезона, прогноза погоды и других параметров. Таким образом не допускать, чтобы в торговых точках было затоваривание или нехватка товара.
4. Сегментировать клиентов, чтобы делать им подходящие предложения. Возьмем к примеру банк, который создал новый вид кредита. С помощью машинного обучения он может выявить в базе клиентов тех, кто вероятнее всего воспользуется таким кредитом.
5. По факту, области применения машинного обучения практически безграничны: от контроля качества товаров до диагностики оборудования на производстве, от продаж до аналитики, от повышения персонализации до аудита. Вы сможете использовать возможности алгоритмов практически в любой сфере.
❓Обязательно уметь кодить, если хочешь разбираться в Data Science?
❗️Необязательно, но желательно. Вы можете развиваться по пути Chief Data Officer — это те, кто управляет специалистами по Data.
Кодить уметь все равно надо, хотя бы на уровне понимания того, что делают твои подчиненные. Это больше менеджерская позиция, но вырастают в неё как правило из рядовых дата саентистов.
❓Сколько времени потребуется для перехода в DS с нуля?
❗️Все очень сильно зависит от человека и объема его свободного времени.
Это очень популярный вопрос, но самый честный ответ на него — все индивидуально. Мы знаем специалистов, которым потребовалось полгода, и знаем тех, кто потратил 5 лет. Ещё все зависит от вашего опыта, желания, времени и мотивации.
❗️С помощью обучающих алгоритмов машинного обучения можно научить программы делать что угодно:
1. Предлагать дополнительные товары, которые пользователь купит с наибольшей вероятностью, на основе его поведения на сайте и покупок. Таким образом увеличивать продажи и прибыль бизнеса.
2. Предсказывать события в клиентской базе. Таким образом можно заранее предпринять меры, которые сократят расходы или увеличат прибыль. Возьмем к примеру страховую компанию, которая предоставляет услуги ДМС. Если она научит программу предсказывать, кто из клиентов в ближайшее время обратится за дорогостоящей медицинской услугой, то сможет предпринять меры, чтобы сократить расходы по ДМС. Например, позвонить клиенту и предложить ему проконсультироваться с хорошим врачом, чтобы не допустить развитие болезни.
3. Формировать заказы на поставку для магазинов сети с учетом динамики продаж, сезона, прогноза погоды и других параметров. Таким образом не допускать, чтобы в торговых точках было затоваривание или нехватка товара.
4. Сегментировать клиентов, чтобы делать им подходящие предложения. Возьмем к примеру банк, который создал новый вид кредита. С помощью машинного обучения он может выявить в базе клиентов тех, кто вероятнее всего воспользуется таким кредитом.
5. По факту, области применения машинного обучения практически безграничны: от контроля качества товаров до диагностики оборудования на производстве, от продаж до аналитики, от повышения персонализации до аудита. Вы сможете использовать возможности алгоритмов практически в любой сфере.
❓Обязательно уметь кодить, если хочешь разбираться в Data Science?
❗️Необязательно, но желательно. Вы можете развиваться по пути Chief Data Officer — это те, кто управляет специалистами по Data.
Кодить уметь все равно надо, хотя бы на уровне понимания того, что делают твои подчиненные. Это больше менеджерская позиция, но вырастают в неё как правило из рядовых дата саентистов.
❓Сколько времени потребуется для перехода в DS с нуля?
❗️Все очень сильно зависит от человека и объема его свободного времени.
Это очень популярный вопрос, но самый честный ответ на него — все индивидуально. Мы знаем специалистов, которым потребовалось полгода, и знаем тех, кто потратил 5 лет. Ещё все зависит от вашего опыта, желания, времени и мотивации.
Сохраняйте подборку нейросетей, которые вы уже можете потестить 👇
► Teachable Machine — наглядное объяснение того, как работают нейросети. Для эксперимента нужна веб-камера.
► Reflect — сервис для замены лиц.
► Colorize — приложение, позволяющее раскрасить черно-белую фотографию.
► Deepart — алгоритм превращает фото в картину. Советуем начать с пейзажей, потому что лица получаются крипово.
► Voices by Headliner — озвучка текста на английском голосами знаменитостей: от Кардашьян до Трампа.
► AI Portraits — с помощью генеративно-состязательной сети сервис сканирует фотографию и создает похожее изображение, накладывая миллион фотографий актёров.
► Nvidia InPainting — алгоритм от NVIDIA ретуширует фото и убирает лишние объекты. Теперь фото в Инстаграм будут еще лучше.
► ThisPersonDoesNotExist — сайт генерит изображение несуществующего человека при каждом обновлении страницы. Можно поставить на аву и никто не заметит разницы.
► AutoDraw — алгоритм превращает ваши каракули в шедевр (почти). По крайней мере, становится понятно, какой объект вы имели в виду.
► Quick, Draw! — помогаем нейросети учиться распознавать рисунки.
► Talk to Books — если вам нужен совет — спросите лучше у книг. Аналог печенек с предсказаниями.
► Looka — сервис, который в будущем может оставить тысячи дизайнеров без работы.
► Teachable Machine — наглядное объяснение того, как работают нейросети. Для эксперимента нужна веб-камера.
► Reflect — сервис для замены лиц.
► Colorize — приложение, позволяющее раскрасить черно-белую фотографию.
► Deepart — алгоритм превращает фото в картину. Советуем начать с пейзажей, потому что лица получаются крипово.
► Voices by Headliner — озвучка текста на английском голосами знаменитостей: от Кардашьян до Трампа.
► AI Portraits — с помощью генеративно-состязательной сети сервис сканирует фотографию и создает похожее изображение, накладывая миллион фотографий актёров.
► Nvidia InPainting — алгоритм от NVIDIA ретуширует фото и убирает лишние объекты. Теперь фото в Инстаграм будут еще лучше.
► ThisPersonDoesNotExist — сайт генерит изображение несуществующего человека при каждом обновлении страницы. Можно поставить на аву и никто не заметит разницы.
► AutoDraw — алгоритм превращает ваши каракули в шедевр (почти). По крайней мере, становится понятно, какой объект вы имели в виду.
► Quick, Draw! — помогаем нейросети учиться распознавать рисунки.
► Talk to Books — если вам нужен совет — спросите лучше у книг. Аналог печенек с предсказаниями.
► Looka — сервис, который в будущем может оставить тысячи дизайнеров без работы.
На днях LinkedIn опубликовал список самых востребованных профессий на 2020 год в США. В него вошли вакансии, спрос на которые стабильно и уверенно растет последние 5 лет и, по прогнозам LinkedIn, продолжит свой стремительный рост 🚀
Итак, за кем будут бегать эйчары всех компаний в этом году:
🔼 1. Специалисты по искусственному интеллекту
Сегодня искусственный интеллект и машинное обучение — синонимы прогресса. Спрос на специалистов в этой области растет на 74% ежегодно.
◼️ Необходимые навыки: машинное обучение, глубинное обучение, TensorFlow, Python, обработка естественного языка.
◼️ Отрасли: разработка ПО, интернет, ИТ и сервисы, высшее образование, бытовая электроника.
🔼 2. Инженеры по робототехнике
В трех словах: роботехника — тренд будущего.
◻️ Навыки: RPA (Robotic process automation), UiPath, BluePrism, Automation Anywhere, роботехника.
◻️ Отрасли: ИТ, промышленная автоматизация, разработка ПО, финансовые услуги, автопром.
🔼 3. Data Scientist или специалист по данным
На специалистов в науке о данных сейчас огромный спрос во всех отраслях. По мнению LinkedIn такая тенденция сохраниться и в ближайшие несколько лет.
◼️ Навыки: машинное обучение, наука о данных, Python, R, Apache Spark.
◼️ Отрасли: разработка ПО, ИТ, интернет, финансовые услуги, высшее образование.
🔼 4. Full-stack разработчик
Быстрый темп технологий сделал фуллстеков одними из самых востребованных специалистов для любой компании.
◻️ Навыки: React.js, Node.js, JavaScript, AngularJS, каскадные таблицы стилей.
◻️ Отрасли: разработка ПО, интернет, ИТ, разработка ПО, финансовые услуги, высшее образование.
🔼 5. Инженер по обеспечению надежности или Site reliability engineer (SRE)
Это тот, кто следит за тем, чтобы приложения работали без сбоев. Спрос на этих специалистов будет продолжать расти до тех пор, пока мы используем технологии.
◼️ Навыки: Amazon Web Services, Ansible, Kubernetes, продукты Docker, Terraform.
◼️ Отрасли: интернет, ИТ, разработка ПО, финансовые услуги, бытовая электроника.
🔼 6. Специалисты по успеху клиентов или Customer success specialist
◻️ Навыки: Salesforce, SaaS, CRM, ведение и удержание клиентов.
◻️ Отрасли: разработка ПО, интернет, ИТ, маркетинг и реклама, финансовые услуги.
🔼 7. Специалисты по развитию продаж
◼️ Навыки: Salesforce, холодные звонки, SaaS, лид-генерация, продажи.
◼️ Отрасли: разработка ПО, интернет, ИТ, маркетинг и реклама, компьютерная и сетевая безопасность.
🔼 8. Инженеры по обработке данных (Data Engineer)
Данные быстро стали самым ценным ресурсом каждой компании. Поэтому нужны инженеры, которые могут структурировать и организовать данные. Спрос на профессионалов в этой области увеличился почти на 35% с 2015 года.
◻️ Навыки: Apache Spark, Hadoop, Python, ETL, Amazon Web Services.
◻️ Отрасли: ИТ, интернет, разработка ПО, финансовые услуги, здравоохранение.
🔼 9. Специалисты по психологии и психиатрии
◼️ Навыки: прикладной анализ поведения (Applied behavior analysis, ABA), расстройства аутистического спектра, поведенческое здоровье, ментальное здоровье.
◼️ Отрасли: психиатрическая помощь, психологическая помощь, здравоохранение, образование, здоровье, велнес, фитнес.
🔼 10. Специалист по кибербезопасности
В наши дни кибербезопасность в приоритете для любой компании. А потому специалисты этой области всегда будут востребованы.
◻️ Навыки: кибербезопасность, информационная безопасность, сетевая безопасность, оценка уязвимости.
◻️ Отрасли: ИТ, оборона, космос, компьютерная сеть и безопасность, управленческий консалтинг, финансовые услуги.
🔼 11. Back-end разработчик
Востребованность, высокие зарплаты и возможность удаленной работы — что может быть лучше?
◼️ Навыки: Node.js, JavaScript, Git, MongoDB, Amazon Web Services.
◼️ Отрасли: разработка ПО, ИТ, маркетинг и реклама, финансовые услуги.
🔼 12. Директор по доходам или Chief revenue officer (CRO)
◻️ Навыки: стратегические партнерства, стартап, SaaS, стратегии выхода на рынок, исполнительное управление.
◻️ Отрасли: разработка ПО, ИТ, маркетинг и реклама, интернет, финансовые услуги.
Итак, за кем будут бегать эйчары всех компаний в этом году:
🔼 1. Специалисты по искусственному интеллекту
Сегодня искусственный интеллект и машинное обучение — синонимы прогресса. Спрос на специалистов в этой области растет на 74% ежегодно.
◼️ Необходимые навыки: машинное обучение, глубинное обучение, TensorFlow, Python, обработка естественного языка.
◼️ Отрасли: разработка ПО, интернет, ИТ и сервисы, высшее образование, бытовая электроника.
🔼 2. Инженеры по робототехнике
В трех словах: роботехника — тренд будущего.
◻️ Навыки: RPA (Robotic process automation), UiPath, BluePrism, Automation Anywhere, роботехника.
◻️ Отрасли: ИТ, промышленная автоматизация, разработка ПО, финансовые услуги, автопром.
🔼 3. Data Scientist или специалист по данным
На специалистов в науке о данных сейчас огромный спрос во всех отраслях. По мнению LinkedIn такая тенденция сохраниться и в ближайшие несколько лет.
◼️ Навыки: машинное обучение, наука о данных, Python, R, Apache Spark.
◼️ Отрасли: разработка ПО, ИТ, интернет, финансовые услуги, высшее образование.
🔼 4. Full-stack разработчик
Быстрый темп технологий сделал фуллстеков одними из самых востребованных специалистов для любой компании.
◻️ Навыки: React.js, Node.js, JavaScript, AngularJS, каскадные таблицы стилей.
◻️ Отрасли: разработка ПО, интернет, ИТ, разработка ПО, финансовые услуги, высшее образование.
🔼 5. Инженер по обеспечению надежности или Site reliability engineer (SRE)
Это тот, кто следит за тем, чтобы приложения работали без сбоев. Спрос на этих специалистов будет продолжать расти до тех пор, пока мы используем технологии.
◼️ Навыки: Amazon Web Services, Ansible, Kubernetes, продукты Docker, Terraform.
◼️ Отрасли: интернет, ИТ, разработка ПО, финансовые услуги, бытовая электроника.
🔼 6. Специалисты по успеху клиентов или Customer success specialist
◻️ Навыки: Salesforce, SaaS, CRM, ведение и удержание клиентов.
◻️ Отрасли: разработка ПО, интернет, ИТ, маркетинг и реклама, финансовые услуги.
🔼 7. Специалисты по развитию продаж
◼️ Навыки: Salesforce, холодные звонки, SaaS, лид-генерация, продажи.
◼️ Отрасли: разработка ПО, интернет, ИТ, маркетинг и реклама, компьютерная и сетевая безопасность.
🔼 8. Инженеры по обработке данных (Data Engineer)
Данные быстро стали самым ценным ресурсом каждой компании. Поэтому нужны инженеры, которые могут структурировать и организовать данные. Спрос на профессионалов в этой области увеличился почти на 35% с 2015 года.
◻️ Навыки: Apache Spark, Hadoop, Python, ETL, Amazon Web Services.
◻️ Отрасли: ИТ, интернет, разработка ПО, финансовые услуги, здравоохранение.
🔼 9. Специалисты по психологии и психиатрии
◼️ Навыки: прикладной анализ поведения (Applied behavior analysis, ABA), расстройства аутистического спектра, поведенческое здоровье, ментальное здоровье.
◼️ Отрасли: психиатрическая помощь, психологическая помощь, здравоохранение, образование, здоровье, велнес, фитнес.
🔼 10. Специалист по кибербезопасности
В наши дни кибербезопасность в приоритете для любой компании. А потому специалисты этой области всегда будут востребованы.
◻️ Навыки: кибербезопасность, информационная безопасность, сетевая безопасность, оценка уязвимости.
◻️ Отрасли: ИТ, оборона, космос, компьютерная сеть и безопасность, управленческий консалтинг, финансовые услуги.
🔼 11. Back-end разработчик
Востребованность, высокие зарплаты и возможность удаленной работы — что может быть лучше?
◼️ Навыки: Node.js, JavaScript, Git, MongoDB, Amazon Web Services.
◼️ Отрасли: разработка ПО, ИТ, маркетинг и реклама, финансовые услуги.
🔼 12. Директор по доходам или Chief revenue officer (CRO)
◻️ Навыки: стратегические партнерства, стартап, SaaS, стратегии выхода на рынок, исполнительное управление.
◻️ Отрасли: разработка ПО, ИТ, маркетинг и реклама, интернет, финансовые услуги.
🔼 13. Облачный инженер
◼️ Навыки: Amazon Web Services, облачные вычисления, продукты Docker, Ansible, Jenkins.
◼️ Отрасли: ИТ, разработка ПО, финансовые сервисы, интернет, телекоммуникации.
🔼 14. JavaScript разработчик
Одна из самых востребованных специальностей в США. Умение работать с JavaScript входит в пятерку самых востребованных навыков в индустрии программного обеспечения.
◻️ Навыки: React.js, Node.js, AngularJS, JavaScript, Каскадные таблицы стилей (CSS).
◻️ Отрасли: разработка ПО, ИТ, интернет, финансовые услуги, маркетинговые услуги, реклама.
🔼 15. Product Owner
◼️ Навыки: Agile, Scrum, управление продуктами, разработка ПО, JIRA.
◼️ Отрасли: ИТ, финансовые услуги, разработка ПО, страхование, здравоохранение.
❗️ Источник
◼️ Навыки: Amazon Web Services, облачные вычисления, продукты Docker, Ansible, Jenkins.
◼️ Отрасли: ИТ, разработка ПО, финансовые сервисы, интернет, телекоммуникации.
🔼 14. JavaScript разработчик
Одна из самых востребованных специальностей в США. Умение работать с JavaScript входит в пятерку самых востребованных навыков в индустрии программного обеспечения.
◻️ Навыки: React.js, Node.js, AngularJS, JavaScript, Каскадные таблицы стилей (CSS).
◻️ Отрасли: разработка ПО, ИТ, интернет, финансовые услуги, маркетинговые услуги, реклама.
🔼 15. Product Owner
◼️ Навыки: Agile, Scrum, управление продуктами, разработка ПО, JIRA.
◼️ Отрасли: ИТ, финансовые услуги, разработка ПО, страхование, здравоохранение.
❗️ Источник
