全球世界正在发生变化，技术的进步是造成这种变化的原因。 随着对技术技能的需求不断增加，越来越多的企业在培训、技能获取、招聘和培养与当前全球大流行保持相关性的最佳人才方面投入了大量资金。
根据最新发布的科技人才短缺情况，科技产业缺少科技人才，这使得科技产业成为愿意进行职业交流的人明显而有吸引力的职业选择。
愿意花时间发展技术技能的员工在获得科技行业一些需求最旺盛和新创造的工作岗位方面将拥有巨大的优势。
互联网提供了许多与劳动力市场相关的技术技能。 许多按需技术技能可以在 Coursera 和 Udemy 平台上找到。
科技企业，事实上，全球时代的所有组织都开始认识到，数字能力对数字世界中的工人很重要。 对于新员工来说，跨学科、有硬性、软性技能比以往任何时候都更加重要。
人工智能
人工智能 （AI） 是科技行业的最新成员。 这是一个独特的课程，已成为技术创新的代名词。 如今，大多数企业都使用大量与人工智能集成的服务和工具。
根据最近的研究和统计，新兴的人工智能工作经历了激增，在过去五年中，每年的招聘率高达74%。
人工智能的目标是产生一些本世纪最重要和最具破坏性的创新。 自动驾驶车辆、机器人助手和高级疾病诊断都是新的人工智能革命的结果，将重塑我们的生活方式和功能。
快速职业统计
- 最新数据显示，2019年人工智能市场规模为272.3亿美元（《财富》商业洞察，2020年）。
- 到2027年，全球人工智能市场预计将达到2670亿美元（《财富》商业洞察，2020年）
- 最近一项调查显示，超过九成（91.5%）的受访顶级企业报告对人工智能有持续投资（NewVantage，2020年）。
在线学习平台
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学习人工智能所需的技能
人工智能工作所需的技能
数学： 统计、概率、预测、微积分、代数、贝叶斯算法和逻辑。
科学： 物理、力学、认知学习理论、语言处理
计算机科学： 数据结构、编程、逻辑和效率
为什么要学习这门课程
- 光明事业
- AI 是多才多艺的
- 本世纪技能
- 摄入海量数据
- 改进灾害管理
- 社会效益
- AI 即兴提供用户体验
了解更多关于在线软件课程的详细信息，以便在我们的博客上成为一名软件工程师
机器学习
随着熟练工程师的市场在过去几年中翻了一番多，机器学习专家希望从事人工智能研发的前沿工作的前景不计其数。
虽然人工智能和机器学习是相关的，但它们是单独的专业：机器学习是人工智能的一部分，但并非所有人工智能都是机器学习。 尽管如此，这两个学科都提供了令人兴奋的职业前景，人工智能和机器学习就业为加速增长提供了准备。
诸如 TensorFlow、Python、Java、R 和自然语言处理等技能是您今天可以掌握的技能，以增加您被录用从事 AI 或 ML 工作的机会，因为这些技能目前需求量很大。
虽然机器学习职位提供了绝佳的机会，但它可能具有挑战性，因为它需要大量的学习来培养所需的技能。 那些缺乏正式工程或计算机科学知识的人尤其如此。 但是，一系列在线工具和程序可以帮助您启动。
快速职业统计
- 预计到2024年，机器学习工作的价值将接近310亿美元。 六年来，这一年增长率超过40%。
- 由于人工智能是机器学习的症结所在，据估计，到 2030 年，机器学习市场将为世界经济贡献高达 15.7 万亿美元。
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- 机器学习 A： 基里尔 · 埃雷门科、哈德林 · 德 · 庞特维斯、超级数据科学支持、利根西团队在数据科学方面的动手 Python – R
- 大卫·瓦伦丁为数据科学创建的机器学习简介
- 数据科学：懒惰程序员公司创建的Python深度学习
学习机器学习所需的技能
数学： 统计、概率、预测、微积分、代数、贝叶斯算法和逻辑。
科学： 物理、力学、认知学习理论、语言处理
计算机科学： 数据结构、编程、逻辑和效率
为什么要学习这门课程
- 光明事业
- AI 是多才多艺的
- 本世纪技能
- 摄入海量数据
- 改进灾害管理
- 社会效益
- AI 即兴提供用户体验
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云计算
云计算课程是一种按需技术技能，旨在提高云、分布式系统和网络中的技能集。 本课程将启发您，并为云和大数据构建分布式和网络化系统。 云计算正迅速成为常态，一些行业比其他行业走得更远，使得该课程成为这个时代职业选择的趋势。
快速职业统计
- 据《福布斯》报道，74%的技术首席财务官表示，云计算在2017年对其业务的影响最为明显
- Gartner的数据显示，今年全球云需求将从2092亿美元增长到2468亿美元，增长18%
- IDC还预测，到2020年，67%的企业基础设施和软件将用于基于云的产品。
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学习云计算所需的技能
数学： 统计、概率、预测、微积分、代数、贝叶斯算法和逻辑。
科学： 物理、力学、认知学习理论、语言处理
计算机科学： 数据结构、编程、逻辑和效率
为什么要学习这门课程
- 云计算就业市场正在变得巨大，对云计算专业人员的需求将继续增长您的收入潜力
- 安全工作
- 它证明了您的专业知识，并提升了与雇主和同行的信誉
网络安全
网络安全课程是一种按需技术技能，是大公司、金融公司和政府机构的必修课。 2020年的大流行迫使公司创建远程员工队伍，并在基于云的平台上运营，这增加了网络安全在当今市场的重要性。
快速职业统计
- 据Gartner预测，到2022年，全球信息安全市场将达到1704亿美元。
- 2019 年，全球 88% 的组织经历了鱼叉式网络钓鱼尝试。
- （证明点）因此需要网络安全领域的专家。
- 谷歌因违反GDPR而被法国数据保护机构CNIL罚款570亿美元。 （技术紧缩）
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学习网络安全所需的技能
数学： 统计、概率、预测、微积分、代数、贝叶斯算法和逻辑。
科学： 物理、力学、认知学习理论、语言处理
计算机科学： 数据结构、编程、逻辑和效率
为什么要学习这门课程
- 网络安全现在是全球的优先事项，因为网络犯罪和数字威胁的频率和复杂性越来越大。
- 任何寻找稳定和成功的职业生涯的人可能都希望考虑
- 网络安全和情报行业。
- 根据网络安全就业报告，将有大约350万
- 到 2021 年，网络安全工作将实现
全堆栈开发
全堆栈开发非常适合希望深入了解前端和后端 Web 和应用开发的程序员和开发人员。 如今，全堆栈开发人员通常使用比过去更大、更复杂的网站、技术和更分层的堆栈：有一件事不会改变，那就是对这种技术技能的需求。
快速职业统计
- 根据劳工统计局的数据，”网络开发者”的角色预计将比2018-2028年增长13%，远远快于平均职业。
- 到 2024 年，全栈开发中的就业机会将从 135，000 个增加到超过 853，000 个（美国劳工统计局）
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- 初学者全堆栈网络开发： Html， Css， 反应和节点由马克 · 沃尔贝克
- Eduonix 学习解决方案的完整堆栈 Web 开发
- 全栈网络开发和 AI 与 Python （Django） 由约翰 · 哈珀
学习完整堆栈开发的技能
数学： 统计、概率、预测、微积分、代数、贝叶斯算法和逻辑。
科学： 物理、力学、认知学习理论、语言处理
计算机科学： 数据结构、编程、逻辑和效率
为什么要学习这门课程
对全堆栈开发人员的需求源于工具的日益增强。
- 反应不再是前端库。 今天，您可以使用”响应”编写后端软件并配置您的基础设施。
- 全堆栈开发不再需要多种编程语言。
AR 和 VR
在创新和技术是重中之重的数字时代，编码是增强现实和虚拟现实中必不可少的需求技能。 虚拟现实在线课程 （VR） 旨在创造完全身临其境的体验;增强现实 （AR） 采取稍微适度的方法，将数字创建的元素分层到现实世界中。 学习本课程将让你在利用未来技术方面处于有利地位。
本课程将向您介绍虚拟现实 （VR）。 该课程将教你一切从VR的基础知识 -硬件和VR的历史-到VR的各种应用。
快速职业统计
- 550 万台 AR 和 VR 设备将进一步交付给客户
- 2020年全球（2020年，斯塔蒂斯塔）。
- 到 2023 年，增强现实市场的收入预计将达到 700 亿至 750 亿美元。
- AR 和 VR 的全球市场规模预计在 2020 年达到 188 亿美元，2019 年达到 Statista）。
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学习 AR 和 VR 所需的技能
数学： 统计、概率、预测、微积分、代数、贝叶斯算法和逻辑。
科学： 物理、力学、认知学习理论、语言处理
计算机科学： 数据结构、编程、逻辑和效率
为什么要学习这门课程
增强现实的未来在以下领域看起来是光明的
- 军事 AR 投资
- AR 技术的汽车投资
- 课堂上的 AR
- AR 工厂
- 增强医疗保健
- 可穿戴 AR 设备
区块链
不久前，区块链风靡全球，改变了整个金融交易动态。 它通过加密区块链软件简化经济贸易。 虽然区块链在许多人中有着复杂的反应，但事实是，它为未来提供了最好的财务解决方案，并在这个技术时代提供了一种需求旺盛的技术技能。
您将了解智能合约、区块链的核心理念和计算模型，该模型可实现自动化、自主性、可扩展性和透明度。 一般来说，区块链课程就像对未来的洞察力和令人印象深刻的技能，将让你在全球金融世界中占据优势。
快速职业统计
- 2020年，77% 的金融部门任职者将区块链作为其系统或流程的一部分
- 区块链将扩展到金融服务之外。
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学习区块链所需的技能
数学： 统计、概率、预测、微积分、代数、贝叶斯算法和逻辑。
科学： 认知学习理论，语言处理
计算机科学： 数据结构、编程、逻辑和效率
机器人
机器人是计算机科学和工程领域的独特课程，涉及机器人在日常活动中的设计、建造、操作和应用。 本技术技能课程将为注册学生提供技术设计能力、编程、维修和安装机器。
快速职业统计
- 预计未来四年制造业对先进机器人的市场需求将以46%的复合年增长率增长，到2021年将达到37亿美元。
- 全球 88% 的企业计划将机器人自动化引入其基础设施。
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学习机器人所需的技能
数学： 统计、概率、预测、微积分、代数、贝叶斯算法和逻辑。
科学： 物理、力学、认知学习理论、语言处理
计算机科学： 数据结构、编程、逻辑和效率
低代码编程
低代码编程 对于编写非常接近低级语言（如装配和 C）硬件的代码的低级开发人员来说是一种按需技术技能。
学习低代码编程所需的技能
数学： 统计、概率、预测、微积分、代数、贝叶斯算法和逻辑。
科学： 物理、力学、认知学习理论、语言处理
计算机科学： 数据结构、编程、逻辑和效率
为什么要学习这门课程
- 这是一个多学科领域
- 这是一个非常有创意和令人兴奋的领域
- 提供众多机会
- 你将有足够的创新空间
产品管理
项目管理课程是希望在数字营销工作空间中取得进步的个人的理想按需技术技能。 该课程将帮助您创建和管理一个团队，推动对齐和自主性。 您还能够从正面引领客户，在增强创意创新的同时，对客户进行可操作的设计说明。
快速职业统计
- 根据Glassdoor的数据，从40，713个分析的薪水统计，一个产品经理的平均基本工资约为108，992美元。
- 结果显示，26%的受访产品经理有3-5年的工作经验。
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学习产品管理所需的技能
- 通信
- 协作
- 时间管理
- 领导力管理
- 组织
- 解决问题
为什么要学习这门课程
- 更多就业机会
- 高需求技能与高薪
- 不断学习
- 这是一个不断发展的行业
- 许多职业选择
物联网 （物联网）
物联网 （IoT） 是一门具有高度竞争力的课程，提供各种就业机会。 它由微软、思科系统、谷歌、IBM等主要公司组成。 报名参加此在线课程将使学员更好地了解如何将物理世界转变为一个复杂且动态的互联设备系统。
这种在不同在线学习平台（如 Coursera、Udemy 和 EDX）上提供的按需技术技能涵盖物联网 （IoT） 产品和服务（包括传感、驱动、处理和通信设备）的发展。
快速职业统计
- 预计到2026年，全球物联网市场的价值将从2020年的7614亿美元达到13860.6亿美元
- 根据思科 2020 年年度互联网报告，预计到 2023 年，机器对机器连接将增长 19%，占所有连接的 50%。
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学习物联网所需的技能
数学： 统计、概率、预测、微积分、代数、贝叶斯算法和逻辑。
科学： 物理、力学、认知学习理论、语言处理
计算机科学： 数据结构、编程、逻辑和效率
为什么要学习这门课程
物联网是一个广泛的领域，拥有许多领域，如电子、计算机科学、机械等。 事实上，它为你带来了更多的机会的人，因为行业增长喜欢：
- 物联网职业机会
- 传感器和执行器专业
- 物联网工作加薪
移动开发
移动开发应用的增长继续呈指数级增长，几乎每五个软件工程师中就有一个移动开发人员。 该课程是一门按需技术技能，教入学学生如何在各种移动操作系统（如谷歌安卓系统和苹果 iOS）上开发移动应用程序。
快速职业统计
- 根据Statista的数据，到2020年，全球移动用户数量为69.5亿，预测到2021年可能增加到71亿。
- 2024年，全球移动用户数量预计将达到74.1亿。
- 预计到 2023 年，移动应用的收入将超过 9350 亿美元。
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学习移动开发所需的技能
数学： 统计、概率、预测、微积分、代数、贝叶斯算法和逻辑。
科学： 物理、力学、认知学习理论、语言处理
计算机科学： 数据结构、编程、逻辑和效率
为什么要学习这门课程
- 它是创造性和乐趣
- 职业成就
- 工作需求惊人
- 工作灵活性
- 您可以从任何地方工作
量子计算
量子计算并不新鲜，但始终与机器学习相关，因为您将学习复杂的现代微处理器的计算机架构。 日常计算机使用晶体管单独处理零和晶体管。 相比之下，量子计算机可以同时使用零和一同时工作，使用一种叫做叠加量子态的东西。 本课程将让更好地了解计算机和计算。
快速职业统计
- 大学、职业学校和大学的物理学家的年薪为63，840美元。
- 到2030年，全球可能有2000到5000台量子计算机。
- 布尔逻辑计算机需要十年时间才能在3秒内完成最新的谷歌量子计算机完成的任务。
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学习量子计算所需的技能
数学： 统计、概率、预测、微积分、代数、贝叶斯算法和逻辑。
科学： 物理、力学、认知学习理论、语言处理
计算机科学： 数据结构、编程、逻辑和效率
为什么要学习这门课程
- 量子计算机可以促进科学的进步和突破，药物可以拯救生命。
- 量子计算机有可能通过使某些类型的经典棘手问题能够解决来彻底改变计算。
数据科学与分析
数据科学课程在全球仍然是一个不断增长的职业选择，数据科学家仍然严重缺乏工作，对技术技能的需求并没有放缓。 如果你想在21世纪建立一个成功的公司，那么你必须利用数据来发挥你的优势。 本课程涵盖在广泛技术领域日益重要的数据架构技能。 您将学习结构化数据建模的基本知识，获得实用的 SQL 编码体验，并深入了解数据仓库设计和数据操作。 此外，您将能够区分操作和分析数据库，并了解这些数据库是如何应用于大数据的
快速职业统计
- 增长率是数据科学家实际上预计为31%，是美国最高的之一。
- 预计到2027年，全球大数据市场将增长至1030亿美元，是2018年预期市场规模的两倍多。
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学习数据科学所需的技能
数学： 统计、概率、预测、微积分、代数、贝叶斯算法和逻辑。
科学： 物理、力学、认知学习理论、语言处理
计算机科学： 数据结构、编程、逻辑和效率
为什么要学习这门课程
- 数据科学家非常有声望
- 数据科学的需求很大
- 高薪职业
- 不再有无聊的任务
网络和信息安全
网络通信是一门专注于启动计算机网络和安全事业的课程。 报名参加本课程，将向您介绍网络架构、概念和网络设计的基本知识，从而学习发展您的沟通技能。
快速职业统计
- 未填补的网络支持职位数量预计将增长 350%，从 2013 年的 100 万个职位增加到 2021 年的 350 万个职位
- 85% 的职位是通过网络填补的。
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学习网络和信息安全所需的技能
数学： 统计、概率、预测、微积分、代数、贝叶斯算法和逻辑。
科学： 物理、力学、认知学习理论、语言处理
计算机科学： 数据结构、编程、逻辑和效率
为什么要学习这门课程
- 机会比比皆是
- 获得就业机会
- 您与连接最紧密的人连接
- 提高您的个人资料
- 推进您的事业
- 获得更多知识
数据可视化
数据可视化课程使参与者能够使用图表、图表、时间线、地图和数据等视觉元素来学习图形表示、信息和数据使用的技能。 随着世界越来越依赖数据，这种技能比以往任何时候都更加需要，了解原始数据有助于创建创新的数据可视化。 此数据可视化非常适合希望了解和理解业务数据如何解释以确定业务决策的企业所有者和决策者。 此外，您将喜欢使用批判性思维和解决问题的技能来收集原始数据并以各种方式呈现数据。
快速职业统计
- 根据核研究，一个具有数据可视化功能的商业智能将为每花费一美元提供13.01美元的投资回报率
- 根据 Kissmetrics 的数据，高质量的信息图比纯文本阅读的可能性高 30 倍
- 遵循带有插图的指示的人比遵循仅文本指示的人好 323%
- 与依赖托管报告和仪表板的管理者相比，拥有可视数据恢复工具的组织的经理找到及时信息的可能性高 28%
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学习数据可视化所需的技能
数学： 统计、概率、预测、微积分、代数、贝叶斯算法和逻辑。
科学： 物理、力学、认知学习理论、语言处理
计算机科学： 数据结构、编程、逻辑和效率
为什么要学习这门课程
- 数据可视化的职业路径
- 把握最新趋势
- 高薪
数据工程
计算机工程是一个需求超过20年的职业生涯，没有迹象表明这将很快放缓。 这是一门你可以在线学习并具备技术技能的课程。 计算机工程课程可分为不同的模块和维度。 您可以了解数字计算机和电子系统的工作原理、信息技术和计算机工程，以及设计计算机架构的能力。
快速职业统计
计算机辅助工程市场的规模预计将达到38亿美元。
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学习数据工程所需的技能
数学： 统计、概率、预测、微积分、代数、贝叶斯算法和逻辑。
科学： 物理、力学、认知学习理论、语言处理
计算机科学： 数据结构、编程、逻辑和效率
为什么要学习这门课程
- 高收入
- 工作保障
- 不断创新
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