あなたが知っておくべき2022年のトップトレンドテクノロジー

公開: 2021-06-04

テクノロジーは私たちの生活に一斉に忍び込み、私たちの生活や働き方に影響を与え、現在および将来の経済に活気を与えています。変化のペースは急速で変革的であり、教育、雇用、スキル開発に明確な影響を及ぼします。今日は、世界的に波を起こしているトレンドテクノロジーを見ていきます。

技術の混乱により、さまざまな分野で新しい職務が生まれ、志願者はスキルアップする必要があります。現在の市場のほとんどの仕事は、さまざまな程度のデジタルリテラシーを必要とします。デジタルマーケティング、コーディング、グラフィックデザイン、データサイエンス、人工知能、機械学習は、21世紀で最も高収入のスキルの1つです。

次のセクションでは、最新のテクノロジーに精通し、必要なスキルについて説明し、キャリアパスと学習オプションについて説明します。だから、最後まで読み続けてください！

トレンドテクノロジー2022

新しい技術トレンドは、イノベーションが本質的に善の力であることを示しています。 COVID-19の危機は、私たちの日常生活における技術の必要性と価値も浮き彫りにしました。オンライン教育やショッピングを可能にすることから、業界を維持し、ヘルスケアを改善することまで、テクノロジーのユースケースは業界全体に及びます。

テクノロジーは業界の中核的な側面になり続け、競争力のある仕事のプロファイルを生み出すため、新入生や専門家はニッチなスキルを習得することが不可欠です。あなたもこの素晴らしい機会を利用したいのであれば、ここにあなたが興味を持つかもしれないトレンドテクノロジーのいくつかがあります：

1.人工知能と機械学習

人工知能（AI）は、今日のテクノロジーの世界で最も人気のある流行語の1つです。 AI対応デバイスは、一般的にインテリジェントな存在、つまり人間に関連するタスクを推論し、解釈し、実行することができます。本質的に、インテリジェンスとは、学習、推論、および適応に関するものです。それは何世紀にもわたって人口の決定的な特徴でしたが、今では無生物に浸透しています。 Siri、Alexa、チャットボット、ナビゲーションアプリ、自動運転車はAIの優れた例です。

機械学習（ML）は、以前の行動から学習し、人間の干渉なしに適応するコンピュータープログラムに関連するAIのブランチです。テクノロジーを一歩先に進め、クエリにより良い結果を提供するのに役立ちます。 AIとMLのアプリケーションは、音声認識、自然言語処理、画像とパターンの認識、ほぼリアルタイムのデータ分析などのツールを備えており、ヘルスケア、環境保全、マーケティング、宇宙探査など、さまざまな業界に広がっています。

通常、このフィールドに入力するには、コンピュータサイエンス、数学、または統計のバックグラウンドが必要です。 AIとMLの専門修士レベルのコースは、あなたのキャリアを後押しし、次のような仕事に適したものにすることができます。

AIアーキテクト–AIテクノロジーフレームワークのアーキテクチャを開発および保守します。
AIリサーチサイエンティスト–コードを記述し、技術とプロセスを開発し、実験を実行し、プロトタイプから製品の段階までアイデアを取り入れます。
MLエンジニア–特定のタスクを実行するようにマシンをプログラムおよびトレーニングし、モデルを微調整するための統計分析を実行します。
ビジネスインテリジェンス開発者–データを分析して市場の傾向を特定し、潜在的なビジネスチャンスを発見します。

2.サイバーセキュリティ

インターネットの普及の増加、ソーシャルメディアの台頭、およびネチズンの数の大幅な増加により、サイバーセキュリティは現代の適切なリスクとなっています。企業は複数の目的でデータを収集して活用しようとしていますが、1回のデータ侵害は、企業と顧客の両方に多大な個人的および経済的損失をもたらす可能性があります。これが、企業がセキュリティインフラストラクチャを強化するためにサイバーセキュリティに投資している理由です。

サイバーセキュリティは、ソフトウェア、ハードウェア、およびその他のコンピューター化されたシステムを不正アクセスや脅威から保護するテクノロジーの本体です。したがって、サイバーセキュリティの専門家は世界中で注目を集めています。インドのデータセキュリティ評議会によると、現在インドでは64,000ものサイバーセキュリティの仕事が開かれています。

サイバーセキュリティ専門分野を備えた本格的なエグゼクティブPGプログラムから、より短い大学院修了証書コースまで、ドメイン固有のスキルを開発する方法はたくさんあります。評判の高い機関によって促進されるそのような高度なトレーニングは、あなたのプロフィールに信頼性を追加し、潜在的な雇用者にとって魅力的な候補者になります。

サイバーセキュリティのキャリアパスは次のとおりです。

倫理的ハッカー–システムの脆弱性を特定し、ハッカーの考え方を取り入れて攻撃を防ぐ目的でそれらを悪用しようとします。
セキュリティエンジニア–データ、ネットワーク、およびシステムのセキュリティに関するベストプラクティスと標準を確立します。また、セキュリティ対策を実装、維持、およびアップグレードします。
マルウェアアナリスト–マルウェアとランサムウェアの動作を理解することに長けた専門家レベルのエンジニアであり、損傷やシステム侵害を防ぐために有害なファイルを検出します。
最高セキュリティ責任者–緩和プログラム、コンプライアンス、セキュリティリスク戦略の実装などを監督します。

3.ブロックチェーン

ブロックチェーンテクノロジーは、収集された情報を電子ブロックとして保存し、以前に入力された情報ブロックにさらにチェーンすることができます。これは、透過的で完全に分散化されたデータベースです。つまり、トランザクションにサードパーティが関与することはありません。個人ID管理や安全なデータ共有から、暗号通貨交換やマネーロンダリング防止追跡システムまで、ブロックチェーンアプリケーションは豊富にあります。

ブロックチェーンの高度な認定資格は、基本に精通し、特に次の職種について、雇用主にスキルを示すのに役立ちます。

フロントエンドエンジニア–機能的で一般の人が使いやすいブロックチェーンアプリとデジタルソリューションを構築します。
Tech Architect –研究開発チームと協力して、データベースアーキテクチャの設計にブロックチェーンを注入します。
ソフトウェア開発者–ブロックチェーンアーキテクチャとプロトコルに基づいてアプリケーションを構築します。
Crypto Community Manager –暗号プロジェクトにおける開発者、ユーザー、投資家、投機家の期待に応えます。

4.ロボットプロセスの自動化

ソフトウェアロボティクスとも呼ばれるロボティックプロセスオートメーション（RPA）は、2つの分野を組み合わせて、反復プロセスを自動化するソリューションを提供します。インテリジェントなカスタマーサービスチャットボット、自動化された従業員のオンボーディング、給与処理アプリケーション、およびタスク追跡は、このRPAの例です。

このキャリアトラックに進むには、AIとMLの基礎を十分に理解する必要があります。これには、次のような仕事が含まれます。

RPAアナリスト–事業運営における潜在的な自動化の機会を特定し、RPA戦略を提案します。
RPA開発者–手動タスクを削減するボットを設計および実装し、時間と費用を節約します。
RPAアーキテクト–グリッチのない自動化ソリューションアーキテクチャを提供する経験豊富なソフトウェアプロフェッショナル。

3.クラウドコンピューティング

クラウドコンピューティングとは、インターネットを介したコンピューターリソース（ストレージなど）の可用性を指し、ユーザーによる直接管理の必要性を排除し、オンデマンドのデータアクセスに道を譲ります。これは、今日最も需要の高いテクノロジーのキャリアの1つであり、データセンターをクラウド上で安全な方法でホストしようとする企業がますます増えています。

クラウドコンピューティングの適切なトレーニングにより、次のキャリアトラックを追求できます。

クラウド信頼性エンジニア–現在のプロセスを評価して潜在的な問題を浮き彫りにし、運用の信頼性を管理して製品の障害を回避します。
クラウドインフラストラクチャエンジニア–データをリモートで保存し、オンラインでアクセスし、クライアントと接続するために必要なシステムとネットワークを設計します。
クラウドセキュリティアーキテクト–セキュリティアーキテクチャを計画、分析、設計、構成、および実装し、クライアントのクラウドインフラストラクチャをサポートします。
DevOpsクラウドエンジニア–ソフトウェア配信パイプラインを構築し、オーケストレーションツールを使用してサービスを展開してクラウドインフラストラクチャを自動化します。

6.ビッグデータ分析

情報化時代では、データを理解することが最も重要です。データサイエンスとは、複雑なデータを整理して解釈し、それを貴重な洞察に変えて、より良い意思決定を実現することです。ビッグデータ分析を使用すると、膨大な量のデータを詳しく調べて、その中にある隠れたパターンを理解できます。企業はこれらの洞察を使用して、ビジネス戦略を強化できます。今日、ビッグデータ分析は医学でも重要な役割を果たしています。

データサイエンスプログラムの標準カリキュラムは、予測分析、データ視覚化、機械学習、自然言語処理などのスキルを候補者に提供することに重点を置いています。

この教育は、次のような仕事に就くのに役立ちます。

データアナリスト–データ分析ツールを使用して統計情報を精査し、解釈して、意思決定に役立てます。
データエンジニア–データセットの傾向を見つけ、技術的なスキルを適用して、生データを理解しやすく、企業にとって目的のあるものにします。
データサイエンティスト–コンピューターサイエンス、数学、統計モデリングを組み合わせて、大規模なデータセットから意味を抽出し、厄介な問題を解決します。
意思決定科学者–クライアントの特定の問題と課題を解決するというレンズからのデータ分析を検討します。

これらのトレンドテクノロジーとは別に、今日私たちが知っているように、第4の産業革命を推進している他の現代の分野があります。

7.モノのインターネット（IoT）

この有望なテクノロジーは、AIとMLの基礎、ネットワーキング、データ分析、自動化、および設計知識と密接に関連しています。 IoTには、デジタルデバイスが相互に接続され、インターネットを介してデータを交換することが含まれます。これらのデバイスには、スマートホームアプライアンス、自動運転車、ウェアラブルガジェットなどがあります。

機械学習アルゴリズム、データサイエンス、HadoopとApache Sparkの経験、アジャイルアプリケーション開発の知識は、IoT関連の役割に応募したい場合に競合他社と一線を画すことができます。通常、プロジェクトチームは、開発者、プログラマー、UI / UXデザイナー、およびエンジニアで構成されます。

8.仮想現実（VR）と拡張現実（AR）

VRはユーザーをシミュレートされた環境や人工世界（仮想プレイステーションなど）に完全に没頭させますが、ARはデジタル要素を実際のシナリオに配置して、カメラやスマートフォン（Snapchat / Instagramなど）で表示できるようにしますフィルタ、Googleレンズ、ポケモンゴー）。また、VRとARの機能を組み合わせたMixed Reality（MR）に向けた開発も目撃しています。 MicrosoftのHololensは優れたデモンストレーションであり、デジタルコンポーネントを現実の世界に持ち込み、ユーザーがそれらを操作できるようにします。

AR / VRテクノロジーに挑戦しているテクノロジー企業には、ソフトウェアエンジニア、技術者、プロジェクトリード、ビジネス開発者、マーケティングマネージャーなどの複数の投稿があります。雇用主は、プログラミングの基本的な知識、設計の適性、および詳細に目を向ける候補者を好む傾向があります。

9.5Gテクノロジー

5Gのようなモバイル技術は、次世代のセルラーネットワークとサービスを強化する予定です。 3Gおよび4Gテクノロジーにより、データ駆動型サービスを楽しんだり、インターネットを閲覧したり、帯域幅を広げたスマートフォンで音楽や映画をストリーミングしたりできるようになりました。現在、5Gは、VR、AR、クラウドベースのゲームの機能を主流にすることで、ゲーム全体に革命を起こすことが期待されています。

これらの機能は、工場、交通管理システム、グリッド制御、さらには小売部門に移すことができます。電気通信業界では、5G統合エンジニア、ネットワークアーキテクト、サービスエグゼクティブ、および製品開発者が現在の需要の高い役割です。

10.3Dプリント

アディティブマニュファクチャリングとも呼ばれる3D印刷は、コンピューター支援設計モデルまたはデジタルモデルから3次元オブジェクトを作成することに重点を置いています。このテクノロジーは、教育、研究、建築、建設、および工業生産にまたがる幅広いアプリケーションを持っています。科学、技術、工学、数学（STEM）のバックグラウンドを持つ人々は、これらの仕事に非常に適している傾向があります。

作業にはユーザーフレンドリーな製品の作成が含まれるため、3D印刷会社は、ソフトウェア開発の専門家やコンピュータープログラマーにとって魅力的な目的地であることがわかります。彼らは、3D印刷されたオブジェクトを改善するためのプログラムコードを記述し、部門の枠を超えたチームと対話しながら、テスト容易性とスケーラビリティの維持に努めることができます。

結論

このようなトレンドテクノロジー分野でのキャリアを追求する場合は、事前に候補リストの学習オプションを評価することをお勧めします。

幸いなことに、高度なコースと認定は、幅広い学際的な科目で利用できます。学習ニーズと可用性に応じて、6か月から24か月の間のどこかに専念することにより、21世紀のスキルのトレーニングを受けるオプションがあります。オンラインプログラムは、関心を業界のトレンドに合わせる柔軟性を提供するため、この点で特に役立ちます。たとえば、コンピュータサイエンスのマスタープログラムでは、基礎を磨き、ビッグデータ、ブロックチェーン、サイバーセキュリティ、クラウドコンピューティングなどの特定のドメインに特化することができます。

概念を関連する学習モジュールに分解し、業界に統合されたメンタリングを備えたプロジェクトベースの教授法を強調するプログラムを選択するのが最善です。そのような機会は、より大きな付加価値を提供します。さらに、ピアネットワーキングとキャリアガイダンスは、そのボーナスレイヤーをもたらし、あなたをあなたの専門的な目標に近づけることができます。だから、賢く選んでください！

これで、2022年のトレンドテクノロジーについての議論は終わりです。上記の説明と洞察が、急速に進化する世界に遅れないようにし、情報に基づいたキャリアの選択に役立つことを願っています。

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