当技术发生变化时，组织所需的技能也会发生变化。作为一名技术专家，您应该优先学习哪些技能来建立或促进您的技术职业生涯？作为领导者，您如何通过有效的技能提升计划帮助您的团队培养这些技能？
这是细分。 （剧透警告：这不仅仅与生成式人工智能有关。）
学习这些硬技能和软技能，以在科技领域取得成功的职业生涯。
数据一直很重要，但人工智能的流行使其变得更加重要。培养数据分析技能，以释放数据的全部业务价值。这包括以下能力：
清理、转换和分析数据
识别数据何时有缺陷、有偏见、缺失或不完整
选择机器学习算法
训练和评估模型
可视化数据
在具体技术方面，SQL和noSQL数据库技能以及Apache Spark、Databricks和Tableau等大数据分析技术仍然有很高的需求。熟悉用于机器学习的库也很重要，例如 TensorFlow 和 PyTorch。
通过实践练习培养数据分析技能。
何时说到编程，Python 成为 2024 年最受欢迎的语言之一并不奇怪。我一直认为 Python 是云编程语言——它用途广泛、易于使用，并且适合以下用例网络开发、自动化、数据科学以及人工智能和机器学习。除了 Python 之外，Java、JavaScript 和 C# 等面向对象语言仍然表现强劲。
70% 的组织在全球范围内运行超过一半的基础设施云。许多人使用多云策略或多个云提供商。确保一切安全是许多组织的主要关注点。
这就是为什么安全性，特别是云安全性，成为需要开发的首要技能。获得三大云提供商（AWS、Azure 和 GCP）的实践经验，以了解这些系统的工作原理。了解共担责任模型还将使您对云安全有一个现实的视角。
虽然人工智能会加速现有的安全威胁并引入新的风险，但您还可以使用人工智能和机器学习来帮助保护您的环境。例如，Amazon Guard Duty 是一项威胁检测服务，它使用机器学习来识别您的 AWS 账户中的恶意或异常活动。
培养您的 AI 技能。
成功的公司专注于成本控制——保护他们的投资回报或投资回报率。作为事半功倍的终极指南，FinOps 是一项可以添加到您的武器库中的出色技能。
使用 FinOps 策略可以帮助您优化组织的云和人工智能投资。使用云成本优化策略和 FinOps 最佳实践来构建云基础设施。
在人工智能采用方面，许多组织仍然了解他们围绕训练模型做出的决策的成本影响以及他们使用多少数据来训练他们。例如，您选择的模型类型将影响您的技术投资投资回报率。
建立 FinOps 基础。
在在这个世界上，我们许多人可能担心被过度热情的人工智能所取代，以人为本和软技能从未如此重要。这包括：
解决复杂问题
创造力
批判性思维
同理心
沟通
领导
利益相关者管理
谈判
灵活性和适应性
了解为什么软技能（比编码更重要）技术角色。
作为领导者，您可以做些什么来帮助技术人员发展这些急需的技能并推动您的组织向前发展？
所有成功公司的共同秘诀是什么？专注于客户成果的战略计划。定义业务目标和您想要使用技术解决的问题。
这将成为您技术和技能提升决策的北极星。例如，它将决定特定项目使用哪个云提供商或服务，以及您的团队需要哪些技能来使用它。
想要留下来的组织最重要的是还需要一个全面的技能提升计划。如果您碰巧是一名领导者，甚至是一名导师或高级工程师，请将识别组织内未来的超级明星作为您的使命。
想想您组织中的谁是您的下一个数据分析专家、Python 天才或安全专家。我们经常在团队成员自己意识到之前看到他们身上的一点点潜力火花。帮助您周围的人制定职业发展目标并参与指导计划。
考虑引入受保护的学习时间并激励您的员工发展组织内所需的专业知识。
组织努力让学习者参与技能提升计划。通过自定义学习路径和小型在线课程的个性化学习体验可以在正确的时间呈现正确的内容。聊天机器人和人工智能助理增强的技能提升还可以帮助技术人员根据现有技能和职业目标寻求有针对性的学习。
获取有关为技术团队创建个性化学习计划的提示。
从数据分析到个性化学习，跟上需求的技术技能和趋势将帮助您和您的组织更快地构建和交付。
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以上是您（和您的技术团队）在工作中需要培养的 IT 技能的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
