Главные технические навыки, которые стоит освоить в 2025 году

Машинное обучение

Машинное обучение (ML) — это подраздел ИИ, который позволяет системам учиться на данных и делать прогнозы или принимать решения без прямого программирования. Эта технология стимулирует инновации в самых разных отраслях от здравоохранения до финансов.

Ключевые навыки:

• Обучение с учителем: Модели обучаются на размеченных данных. Метод применяется для задач классификации и регрессии.
• Обучение без учителя: Метод предполагает работу с неразмеченными данными и используется, например, для задач кластеризации и снижения размерности.
• Обучение с подкреплением: Модели учатся принимать решения, взаимодействуя с окружающей средой. Применяется в игровом ИИ и робототехнике.
• Глубокое обучение: Использует нейросети для обработки сложных данных. Широко применяется в распознавании изображений и речи.

Применение навыков:

• Предиктивная аналитика: Прогнозирование будущих трендов на основе исторических данных.
• Рекомендательные системы: Персонализация пользовательского опыта, например рекомендации товаров или контента.
• Обнаружение мошенничества: Выявление аномалий и подозрительных действий в финансовых транзакциях.
• Медицинская диагностика: Помощь врачам в анализе медицинских изображений и данных пациентов.

Ресурсы:

• Coursera и edX: Множество курсов по машинному обучению от ведущих университетов, таких как Массачусетский технологический институт и Гарвард.
• Kaggle: Международная платформа соревнований по дата-сайенс для тренировки навыков ML.

Какие айтишные позиции компаниям сложнее всего закрыть?

По теме

Какие айтишные позиции компаниям сложнее всего закрыть?

Обработка естественного языка (NLP)

NLP позволяет машинам понимать и обрабатывать человеческий язык. С развитием голосовых ассистентов и чат-ботов спрос на навыки NLP растёт.

Ключевые навыки:

• Классификация текста: Определение категории текста на основе его содержания.
• Анализ тональности: Определение эмоциональной окраски текста.
• Генерация текста: Порождение текстов высокого качества, например кода, статей или стихов.
• Машинный перевод: Перевод текста с одного языка на другой.

Применение навыков NLP:

• Чат-боты и виртуальные ассистенты: Создание диалоговых ИИ-систем.
• Извлечение информации: Выделение ключевой информации из текстов.
• Резюмирование текста: Создание краткого конспекта длинных текстов.
• Языковое моделирование: Генерация текста, например кода.

Ресурсы:

• Hugging Face: Платформа для работы с передовыми NLP-моделями.

Каждый десятый разработчик ПО бездельничает — бигтехи могут сэкономить на них около $12 млрд в год

По теме

Каждый десятый разработчик ПО бездельничает — бигтехи могут сэкономить на них около $12 млрд в год

Компьютерное зрение

Компьютерное зрение позволяет машинам интерпретировать визуальную информацию. Эта технология используется в беспилотных транспортных средствах, системах наблюдения и других сферах.

Ключевые навыки:

• Классификация изображений: Определение категории изображения.
• Обнаружение объектов: Выявление и локализация объектов на изображении.
• Сегментация изображений: Разделение изображения на части, характеризующие отдельные смысловые объекты.
• Генерация изображений: Создание новых изображений с нуля.

Применение:

• Самоуправляемые автомобили: Обеспечение способности «видеть» и анализировать окружающую среду.
• Анализ медицинских изображений: Диагностика заболеваний.
• Распознавание лиц: Идентификация личности по чертам лица.
• Дополненная реальность: Наложение цифровой информации на реальный мир.

Ресурсы:

• OpenCV: Открытая библиотека для работы с компьютерным зрением.
• Udacity: Курсы по компьютерному зрению.

У беспилотника Alphabet «закружилась голова» на кольце (видео)

По теме

У беспилотника Alphabet «закружилась голова» на кольце (видео)

Генеративный ИИ

Генеративные модели ИИ открывают новые возможности в создании контента, дизайне и решении задач.

Ключевые навыки:

• Промпт-инжиниринг: Формулирование эффективных запросов к ИИ-моделям.
• Файн-тюнинг моделей: Настройка предобученных моделей под конкретные задачи для улучшения результатов.
• Программирование: Ускорение написания кода.
• Этика: Риск предвзятости генеративного ИИ и злоупотребления моделями.

Ресурсы:

• W3Schools: Основы работы с запросами для генеративного ИИ.
• Google AI Essentials: Углубленное руководство по работе с генеративным ИИ с упором на промпт-инжиниринг.

Новые инструмент Google генерирует картинки без текстового описания (ну почти)

По теме

Новые инструмент Google генерирует картинки без текстового описания (ну почти)

Кибербезопасность

Киберугрозы становятся всё сложнее, поэтому специалисты по кибербезопасности сейчас нарасхват. По данным CyberSeek, имеющихся ИБ-специалистов хватит, чтобы закрыть лишь 83% вакансий в сфере.

Ключевые навыки:

• Сетевая безопасность: Защита сетевой инфраструктуры от атак.
• Безопасность приложений: Обеспечение защиты ПО.
• Реагирование на инциденты: Быстрая реакция на утечки данных и кибератаки.
• Цифровая криминалистика: Расследование киберпреступлений.

Ресурсы:

• Google Cybersecurity Professional Certificate: База по кибербезопасности.
• CompTIA Security+: Популярная сертификация для начинающих специалистов.
• Offensive Security Certified Professional (OSCP): Авторитетная сертификация по тестированию на проникновение (пентестинг).
• Национальный институт стандартов и технологий (NIST) США: Рекомендации по кибербезопасности.

Северокорейский хакер устроился в американскую компанию по кибербезопасности и стал устанавливать малварь

По теме

Северокорейский хакер устроился в американскую компанию по кибербезопасности и стал устанавливать малварь

Инженерия данных

Дата-инженеры отвечают за создание и поддержку инфраструктуры для обработки данных, что позволяет аналитикам и учёным извлекать полезные инсайты. Такие специалисты крайне ценны на фоне активного использования анализа данных в бизнесе.

Ключевые навыки:

• Моделирование данных: Проектирование структур данных.
• Интеграция данных: Объединение данных из различных источников.
• Хранилища данных: Создание централизованных систем для хранения информации.
• Облачная инженерия данных: Работа с облачными платформами AWS, Google Cloud, Microsoft Azure.

Ресурсы:

• Introduction to Data Engineering: Основы инженерии данных.
• Data Engineering with AWS на Udacity: Углубленный курс по дата-сайенс и машинному обучению с акцентом на AWS.
• Introduction to dbt: Изучение инструмента для трансформации данных.

Компании усомнились в пользе от перехода в облако: это больше не экономит деньги

По теме

Компании усомнились в пользе от перехода в облако: это больше не экономит деньги

Облачные технологии

Облачные вычисления кардинально изменили подходы к ведению бизнеса. Компании по всему миру используют платформы вроде AWS, GCP и Azure, а специалисты с соответствующим опытом могут рассчитывать на высокооплачиваемые должности.

Ключевые навыки:

• Инфраструктура как код (IaC): Автоматизация развёртывания инфраструктуры.
• Бессерверные вычисления: Создание приложений без необходимости управления серверами.
• Контейнеризация: Упаковка приложений в контейнеры.
• Облачная безопасность: Защита облачных ресурсов.

Ресурсы:

• Hands-on Tutorials for AWS: Туториалы от Amazon по фирменному облаку.
• Google Cloud Quickstarts and Tutorials: Анаогичные руководства от Google.
• Microsoft Azure: Основы Azure от Microsoft.

Google: более 75% разработчиков используют ИИ, но многие не доверяют

По теме

Google: более 75% разработчиков используют ИИ, но многие не доверяют

Малокодовая/бескодовая разработка

Платформы low-code/no-code позволяют создавать приложения тем, кто не имеет глубоких знаний программирования. Такие платформы становятся всё мощнее благодаря ИИ и ускоряют процесс разработки.

Ключевые навыки:

• Овладение платформами: Bubble, Appian, OutSystems.
• Автоматизация процессов: Устранение рутинных задач.
• Проектирование пользовательских интерфейсов: Создание удобных для пользователя приложений.
• Интеграция данных: Подключение источников данных к приложениям.

Ресурсы:

• Codecademy: Качественное введение в работу с no-code и low-code платформами.

Чего ожидать в ИИ-сфере в 2025 году — по мнению экспертов отрасли

По теме

Чего ожидать в ИИ-сфере в 2025 году — по мнению экспертов отрасли

Гибкость мышления, понимание бизнеса и социальные навыки. Какие скиллы будут в тренде в 2025 году

По теме

Гибкость мышления, понимание бизнеса и социальные навыки. Какие скиллы будут в тренде в 2025 году

Место солидарности беларусского ИТ-комьюнити

Далучайся!