당신이 알아야 할 2022년 최고의 트렌드 기술

게시 됨: 2021-06-04

기술은 우리 삶에 대량으로 스며들어 우리가 살고 일하는 방식에 영향을 미치고 현재와 미래 경제에 활력을 불어넣습니다. 변화의 속도는 빠르고 변혁적이며 교육, 고용 및 기술 개발에 분명한 영향을 미칩니다. 오늘은 전 세계적으로 파장을 일으키고 있는 최신 기술에 대해 알아보겠습니다.

기술 파괴는 다양한 분야에서 새로운 직무 역할을 탄생시켰고, 이를 통해 지망자들은 숙련도를 높일 필요가 있습니다. 현재 시장의 대부분의 직업은 다양한 정도의 디지털 리터러시를 필요로 합니다. 디지털 마케팅, 코딩, 그래픽 디자인, 데이터 과학, 인공 지능 및 기계 학습은 21세기의 가장 고소득 기술 중 하나입니다.

다음 섹션에서는 최신 최신 기술에 익숙해지고 필요한 기술에 대해 알려 주며 직업 경로 및 학습 옵션에 대해 안내합니다. 그럼, 끝까지 읽어주세요!

2022년 트렌드 기술

새로운 기술 동향 은 혁신이 본질적으로 선의의 힘임을 보여줍니다. COVID-19 위기는 또한 일상 생활에서 기술의 필요성과 가치를 강조했습니다. 온라인 교육 및 쇼핑 활성화에서 산업 유지 및 의료 개선에 이르기까지 기술 사용 사례는 산업 전반에 걸쳐 있습니다.

기술이 계속해서 업계의 핵심 측면이 되고 경쟁력 있는 직업 프로필이 생겨남에 따라 신입 및 전문가가 틈새 기술을 습득하는 것이 필수적입니다. 여러분도 이 환상적인 기회를 활용하고 싶다면 관심을 가질 만한 몇 가지 최신 기술이 있습니다.

1. 인공 지능 및 머신 러닝

인공 지능(AI)은 오늘날 기술 세계에서 가장 인기 있는 유행어 중 하나입니다. AI 지원 장치는 추론을 이끌어내고, 일반적으로 지적 존재, 즉 인간과 관련된 작업을 해석하고 수행할 수 있습니다. 본질적으로 지능은 학습, 추론 및 적응에 관한 것입니다. 그것은 수세기 동안 인간 인구를 정의하는 특성이었지만 지금은 무생물에 스며들어 있습니다. Siri, Alexa, 챗봇, 내비게이션 앱, 자율주행 자동차는 AI의 훌륭한 예입니다.

머신 러닝(ML)은 이전 행동에서 학습하고 인간의 간섭 없이 적응하는 컴퓨터 프로그램과 관련된 AI의 한 분야입니다. 기술을 한 단계 앞서서 쿼리에 대해 더 나은 결과를 제공하는 데 도움이 됩니다. 음성 인식, 자연어 처리, 이미지 및 패턴 인식, 실시간에 가까운 데이터 분석과 같은 도구로 구동되는 AI 및 ML 애플리케이션은 의료, 환경 보호, 마케팅, 우주 탐사 등 다양한 산업 분야로 확장됩니다.

일반적으로 이 분야에 들어가려면 컴퓨터 과학, 수학 또는 통계에 대한 배경 지식이 필요합니다. AI 및 ML의 전문 석사 수준 과정은 경력을 향상시켜 다음과 같은 직업에 적합하도록 만듭니다.

AI Architect – AI 기술 프레임워크용 아키텍처를 개발 및 유지 관리합니다.
AI 연구 과학자 – 코드를 작성하고, 기술과 프로세스를 개발하고, 실험을 실행하고, 프로토타입에서 제품 단계까지 아이디어를 취합니다.
ML 엔지니어 – 특정 작업을 수행하도록 기계를 프로그래밍 및 교육하고 모델을 미세 조정하기 위해 통계 분석을 수행합니다.
비즈니스 인텔리전스 개발자 – 데이터를 분석하여 시장 동향을 식별하고 잠재적인 비즈니스 기회를 발견합니다.

2. 사이버 보안

인터넷 보급률 증가, 소셜 미디어의 부상, 네티즌 수의 엄청난 증가로 인해 사이버 보안은 현대 시대의 적절한 위험이 되었습니다. 기업이 다양한 목적으로 데이터를 수집하고 활용하려고 하는 동안 단일 데이터 침해는 기업과 고객 모두에게 상당한 개인 및 재정적 손실을 초래할 수 있습니다. 이것이 기업이 보안 인프라를 강화하기 위해 사이버 보안에 투자하는 이유입니다.

사이버 보안은 무단 액세스 및 위협으로부터 소프트웨어, 하드웨어 및 기타 컴퓨터화된 시스템을 보호하는 기술의 본체입니다. 따라서 사이버 보안 전문가는 전 세계적으로 두각을 나타내고 있습니다. 인도 데이터 보안 위원회(Data Security Council of India)에 따르면 현재 인도에서 최대 64,000개의 사이버 보안 일자리 가 열려 있습니다.

사이버 보안 전문화가 있는 본격적인 Executive PG 프로그램에서 더 짧은 대학원 인증 과정 에 이르기까지 도메인별 기술을 개발하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 평판이 좋은 기관에서 진행하는 이러한 고급 교육은 귀하의 프로필에 신뢰성을 더하여 잠재적인 고용주에게 매력적인 후보자가 됩니다.

다음은 몇 가지 사이버 보안 경력 경로입니다.

Ethical Hacker – 해커의 사고 방식에 침투하여 공격을 방지한다는 관점에서 시스템의 취약점을 식별하고 이를 악용합니다.
보안 엔지니어 – 데이터, 네트워크 및 시스템의 보안을 위한 모범 사례와 표준을 설정합니다. 또한 보안 조치를 구현, 유지 관리 및 업그레이드합니다.
맬웨어 분석가 – 맬웨어 및 랜섬웨어의 동작을 이해하는 데 능숙한 전문가 수준의 엔지니어는 유해한 파일을 탐지하여 손상 및 시스템 침해를 방지합니다.
최고 보안 책임자 – 완화 프로그램, 규정 준수, 보안 위험 전략 구현 등을 감독합니다.

3. 블록체인

블록체인 기술은 수집된 정보를 이전에 채워진 정보 블록에 추가로 연결할 수 있는 전자 블록으로 저장합니다. 투명하고 완전히 분산된 데이터베이스입니다. 즉, 거래에 제3자가 관여하지 않습니다. 개인 신원 관리 및 보안 데이터 공유에서 암호화폐 거래소 및 자금 세탁 방지 추적 시스템에 이르기까지 블록체인 애플리케이션은 풍부합니다.

Blockchain의 고급 인증 은 기본 사항에 정통하고 고용주에게 특히 다음 직책에 대한 기술을 입증하는 데 도움이 될 수 있습니다.

프론트엔드 엔지니어 – 기능적이고 대중이 사용하기 쉬운 블록체인 앱과 디지털 솔루션을 구축합니다.
Tech Architect – 연구 개발 팀과 협력하여 데이터베이스 아키텍처 설계에 블록체인을 도입합니다.
소프트웨어 개발자 – 블록체인 아키텍처 및 프로토콜을 기반으로 애플리케이션을 구축합니다.
Crypto Community Manager – 암호화 프로젝트에서 개발자, 사용자, 투자자 및 투기꾼의 기대치를 관리합니다.

4. 로봇 프로세스 자동화

소프트웨어 로봇 공학이라고도 하는 RPA(로봇 프로세스 자동화)는 두 분야를 결합하여 반복적인 프로세스를 자동화하는 솔루션을 제공합니다. 지능형 고객 서비스 챗봇, 자동화된 직원 온보딩, 급여 처리 애플리케이션 및 작업 추적이 이 RPA의 몇 가지 예입니다.

다음과 같은 직업이 포함된 이 경력 트랙으로 이동하려면 AI 및 ML의 기본 사항을 잘 이해해야 합니다.

RPA 분석가 – 비즈니스 운영에서 잠재적인 자동화 기회를 식별하고 RPA 전략을 제안합니다.
RPA 개발자 – 수동 작업을 줄여 시간과 비용을 절약하는 봇을 설계 및 구현합니다.
RPA Architect – 결함 없는 자동화 솔루션 아키텍처를 제공하는 노련한 소프트웨어 전문가입니다.

3. 클라우드 컴퓨팅

클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 컴퓨터 리소스(예: 저장소)를 사용할 수 있는 것을 의미하므로 사용자가 직접 관리할 필요가 없고 주문형 데이터 액세스가 가능합니다. 오늘날 가장 수요가 많은 기술 직업 중 하나이며 점점 더 많은 회사에서 클라우드에서 안전한 방식으로 데이터 센터를 호스팅하려고 합니다.

클라우드 컴퓨팅에 대한 올바른 교육을 통해 다음과 같은 경력 트랙을 추구할 수 있습니다.

클라우드 안정성 엔지니어 – 현재 프로세스를 평가하여 잠재적인 문제를 강조하고 제품 오류를 방지하기 위해 운영 안정성을 관리합니다.
클라우드 인프라 엔지니어 – 데이터를 원격으로 저장하고, 온라인으로 액세스하고, 클라이언트와 연결하는 데 필요한 시스템 및 네트워크를 설계합니다.
클라우드 보안 설계자 – 클라이언트의 클라우드 인프라를 지원하는 보안 아키텍처를 계획, 분석, 설계, 구성 및 구현합니다.
DevOps Cloud Engineer – 클라우드 인프라를 자동화하는 오케스트레이션 도구를 사용하여 소프트웨어 제공 파이프라인을 구축하고 서비스를 배포합니다.

6. 빅데이터 분석

정보화 시대에는 데이터를 이해하는 것이 무엇보다 중요합니다. 데이터 과학은 복잡한 데이터를 구성 및 해석하고 이를 가치 있는 통찰력으로 전환하여 더 나은 결정을 내리는 것에 관한 것입니다. 빅 데이터 분석을 통해 방대한 양의 데이터를 자세히 들여다보고 그 안에 숨겨진 패턴을 이해할 수 있습니다. 기업은 이러한 통찰력을 사용하여 비즈니스 전략을 향상할 수 있습니다. 오늘날 빅 데이터 분석은 의학에서도 중요한 역할을 합니다.

데이터 과학 프로그램 의 표준 커리큘럼은 예측 분석, 데이터 시각화, 기계 학습, 자연어 처리 등과 같은 기술을 후보자에게 제공하는 데 중점을 둡니다.

이 교육은 다음과 같은 직업을 취하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 분석가 – 데이터 분석 도구를 사용하여 통계 정보를 면밀히 조사하고 해석하여 의사 결정에 유용합니다.
데이터 엔지니어 – 데이터 세트의 추세를 찾고 기술 기술을 적용하여 기업에서 원시 데이터를 이해하기 쉽고 목적에 맞게 만듭니다.
데이터 과학자 – 컴퓨터 과학, 수학 및 통계 모델링을 결합하여 대규모 데이터 세트에서 의미를 추출하고 성가신 문제를 해결합니다.
의사 결정 과학자 – 클라이언트의 특정 문제와 과제를 해결한다는 관점에서 데이터 분석을 살펴봅니다.

이러한 최신 기술 외에도 오늘날 우리가 알고 있는 4차 산업 혁명을 주도하는 다른 현대 분야가 있습니다.

7. 사물인터넷(IoT)

이 유망한 기술은 AI 및 ML 기초, 네트워킹, 데이터 분석, 자동화 및 설계 지식과 밀접한 관련이 있습니다. IoT는 디지털 장치가 서로 연결되고 인터넷을 통해 데이터를 교환하는 것을 포함합니다. 이러한 장치는 스마트 가전 제품, 자율 주행 자동차, 웨어러블 기기 등이 될 수 있습니다.

기계 학습 알고리즘, 데이터 과학, Hadoop 및 Apache Spark 경험, 민첩한 애플리케이션 개발에 대한 지식은 IoT 관련 역할에 지원하려는 경우 경쟁 업체와 차별화할 수 있습니다. 일반적으로 프로젝트 팀은 개발자, 프로그래머, UI/UX 디자이너, 엔지니어로 구성됩니다.

8. 가상 현실(VR) 및 증강 현실(AR)

VR이 사용자를 가상 환경이나 인공 세계(예: 가상 플레이 스테이션)에 완전히 몰입시키는 반면, AR은 카메라나 스마트폰(예: Snapchat/Instagram)에서 볼 수 있도록 실제 시나리오에 디지털 요소를 배치합니다. 필터, Google 렌즈, Pokemon Go). 우리는 또한 VR과 AR의 능력을 결합한 혼합 현실(MR)로의 발전을 목격하고 있습니다. Microsoft의 Hololens 는 디지털 구성 요소를 현실 세계로 가져와 사용자가 상호 작용할 수 있도록 하는 뛰어난 데모입니다.

AR/VR 기술에 도전하는 기술 회사에서 소프트웨어 엔지니어, 기술자, 프로젝트 리드, 비즈니스 개발자, 마케팅 관리자 등과 같은 여러 게시물을 찾을 수 있습니다. 고용주는 프로그래밍에 대한 기본 지식, 디자인 적성 및 세부 사항에 대한 안목을 가진 후보자를 선호하는 경향이 있습니다.

9. 5G 기술

5G와 같은 모바일 기술은 차세대 셀룰러 네트워크 및 서비스를 강화할 것입니다. 3G 및 4G 기술을 통해 우리는 데이터 기반 서비스를 즐기고 인터넷을 검색하고 스마트폰에서 향상된 대역폭으로 음악과 영화를 스트리밍할 수 있습니다. 이제 5G는 VR, AR 및 클라우드 기반 게임의 기능을 주류로 가져와 게임에 혁명을 일으킬 것으로 예상됩니다.

이러한 기능은 공장, 교통 관리 시스템, 그리드 제어 및 소매 부문으로 이전될 수 있습니다. 통신 산업에서 5G 통합 엔지니어, 네트워크 설계자, 서비스 임원 및 제품 개발자는 현재 수요가 많은 역할입니다.

10. 3D 프린팅

적층 제조라고도 하는 3D 프린팅은 컴퓨터 지원 설계 모델 또는 디지털 모델에서 3차원 물체를 생산하는 데 중점을 둡니다. 이 기술은 교육, 연구, 건축, 건설 및 산업 제조 전반에 걸쳐 광범위하게 적용됩니다. 과학, 기술, 공학 및 수학(STEM)에 대한 배경 지식이 있는 사람들은 이러한 직업에 매우 적합한 경향이 있습니다.

작업에는 사용자 친화적인 제품 생성이 포함되기 때문에 3D 프린팅 회사는 소프트웨어 개발 전문가와 컴퓨터 프로그래머에게 매력적인 대상이 될 수 있습니다. 그들은 3D 인쇄된 개체를 개선하고 테스트 가능성과 확장성을 유지하기 위해 노력하고 교차 기능 팀과 상호 작용하는 프로그램 코드를 작성할 수 있습니다.

결론

그러한 유행하는 기술 영역에서 경력을 쌓고자 한다면 후보 목록에 있는 연구 옵션을 미리 평가하는 것이 좋습니다.

다행히도 다양한 학제 간 주제에서 고급 과정과 인증을 이용할 수 있습니다. 학습 요구 사항과 가용성에 따라 6개월에서 24개월 사이에 21세기 기술 훈련을 받을 수 있는 옵션이 있습니다. 온라인 프로그램은 관심 분야를 업계 동향과 일치시킬 수 있는 유연성을 제공하므로 이러한 면에서 특히 유용합니다. 예를 들어, 컴퓨터 공학 석사 프로그램을 통해 기초를 닦고 빅 데이터, 블록체인, 사이버 보안, 클라우드 컴퓨팅 등과 같은 특정 도메인을 전문화할 수도 있습니다.

개념을 관련 학습 모듈로 분류하고 산업 통합 멘토링과 함께 프로젝트 기반 교수법을 강조하는 프로그램을 선택하는 것이 가장 좋습니다. 이러한 기회는 더 큰 부가가치를 제공합니다. 또한 동료 네트워킹 및 경력 지도를 통해 해당 보너스 계층을 통해 전문적인 목표에 더 가까이 다가갈 수 있습니다. 그러니 현명하게 선택하세요!

이것으로 2022년의 최신 기술에 대한 논의를 마치겠습니다. 위에서 언급한 설명과 통찰력이 빠르게 변화하는 세상을 따라가는 데 도움이 되고 정보에 입각한 직업 선택을 하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

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