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8項適用於任何行業的科技技能

19 Feb 2020

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在多種原因的配合下,科技技能變得越來越重要。 它們既可以幫助你更有效率地工作,亦可以在你應徵某些行業時為你提升自信,更可以讓你爭取到更高的薪酬。 企業總是在尋求擁有多種科技技能的應徵者。

那麼,你應該學習哪些科技技能呢? 以下所列出的八種技術技能將會使你成為任何公司的寶貴人力資產。


Tech Skills-Coding


1. 編程


即使您並不是應徵編程相關的工作,您的編程技能可提升僱主對您的興趣。能夠編碼和理 Python之類的編程語言,將使您在眾多申請人中脫穎而出。

現時的編程不僅限於開發人員,還可能包括了相關的 IT人員、客戶服務團隊和項目經理。這些職業可以從編碼中受益,以幫助客戶和協調項目。 Xccelerate等科技教育公司提供的在線課程,可以幫助您將編碼提高到一個新的水平。 編程已成為日常生活中不可或缺的一部分,坊間更 爲小孩設計的編程課程,從小接觸並學習編程已成為一種常態。當他們他日進入職場時,編程將成為在自動化和人工智能日益驅動的社會中,每個人都需要具備的技能。


另請閱讀:2020年可以讓您找到工作的10種最佳編程語言


Tech Skills-Data Analysis


2. 大數據分析


大數據分析在業務發展中起著至關重要的作用。幾乎每個行業都依賴於大數據的應用,因此公司需要能夠組織和解釋他們所收集的大量數據的員工。

大數據分析的用途包括價格改善、生產數量考慮以及關鍵組織和戰略改進。較為大衆所瞭解使用大數據分析的行業包括保險、零售、房地產、製造業和技術公司。

了解大數據分析的工具,可以為企業提供可觀的利潤、成功的戰略,這就是為什麼那麼多公司重視大數據分析的原因。


另請閱讀:數據分析:EXCEL VS. PYTHON


Tech-Skills-Cloud-Computing


3. 雲端


雲端是每個行業的網絡基礎,它是一種與網絡息息相關的科技技能,與網絡企業息息相關。幾乎每個主要業務都使用在線網絡來存儲、管理和處理數據。現時三個主要的雲端平台是AWS、Azure(Microsoft旗下的雲端平台)和 Google。 市場對專門從事這小眾技術的人員有很高的需求,使其成 2020年度收入最高的10大IT工作之一。


Tech-Skills-Social-Media


4. 社交媒體管理和數碼營銷


嘿,有關注我們的Instagram賬戶嗎? @Xccelerateskills) 許多公司通過社交媒體來研究產品或服務以滿足其業務需求。社交媒體提供了海量有關客戶以及他們需要什麼的信息,但是要好好地利用這些信息很困難。 在簡歷中添加“擁有社交媒體管理經驗”之類的描述已不足以引起僱主的注意。 您必須量化您的經驗,證明您在管理媒體平台(例如Facebook和Instagram)的成果。

若您正在尋找公共關係、市場營銷和網站開發方面的工作,那麼請列出特定於該職位的技能,例如博客(Blogging)、數碼攝影和網站分析。建立個人作品集,展示您的創造力及社交管理手腕,方能使您在競爭中脫穎而出。


另請閱讀:我的工作會否被人工智能AI取代? 【Marketer 營銷篇】


Tech-Skills-Project-Management


5. 項目管理


項目管理對於所有技術項目都是至關重要的,因為它意味著領導者具有領導能力,能恰當地委派任務和適當安排時間以確保員工按時完成任務。

項目管理技能包括預算計劃、質量控制、工程學和職責管理。從設計到建構項目,每個行業都需要具備協調資源、人員和預算的能力,故此這是一項難能可貴的技能。

剛從大學畢業的準工作者要獲得項目管理的職位是一件困難的事,但是潛在的僱主仍然會意識到擁有上述技能的重要性。


Tech-Skills-technical-writing


6. 技術寫作


如今的每項工作都涉及書面交流,無論是發送電子郵件還是以易於理解的方式解釋複雜的事物,例如許多企業還是依靠電子郵件營銷來吸引客戶。

技術寫作人員需具備相應能力做以上事情。 無論向客戶,製造商發送訊息或編寫網頁內容、指南和新聞稿。在今時今日的數碼世界裏,技術人員須身懷多技。

僱主總是尋找可以迅速適應公司的應聘者。 這意味著要找到擅長撰寫、網頁設計和搜索引擎最佳化的人才,具 技術型寫作技能將使您成為有價值的候選人。


Tech-Skills-Machine-Learning


7. 機器學習(Machine Learning)


如果您具有金融、醫療保健或農業等特定行業的背景,那麼學習機器學習可能會令您如虎添翼。 擁有頂尖機器學習技術的技術人員的一大弊端是他們未必對所服務行業有深入的知識,因此最終導致不合適該工作。

您的大部分工作將用於數據清理 (Data cleaning)和特徵工程 (Feature engineering)。特徵工程是使用數據的領域知識來創建使機器學習算法起作用的過程。

若您想在機器學習中取得成果,您必須具有一定的數學背景、例如微積分、線性代數、統計學和對編程知識的了解。


另請閱讀:我在數據科學和機器學習訓練營中學到的4個教訓


Tech-Skills-Data-Scientist


8. 數據科學家


數據科學被廣泛用於零售和醫療保健等行業。亞馬遜 (Amazon)收集數據來您記住購買過的商品,並使用這些數據來影響我們的購買習慣。 研究佩戴的追踪器記錄可以提醒人們自身的嚴重或潛在健康問題,並鼓勵人們採取更健康的生活方式。

隨著雲技術的大量使用,很多行業對數據科學家的需求已經上升。 數據科學家會用大部分時間專注於搜索、清理和重組大型數據集。 由於這行業代表着最熱門的技術技能,數據科學家應熟悉諸如Python、SQL和R等編程語言以及Tableau之類的數據可視化軟件。擁有強大的統計和交流背景對於數據科學家同樣重要。


另請閱讀:如何成為香港的數據科學家


結論


現在和將來將屬於身懷多技的人士,因此把握機會掌握與您已有的知識所相關的技能,並好好學習。最終,您將會積累足夠的技能,使您在同行中脫穎而出,找到您所追求的將來。

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19 Feb 2020

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