Vous savez, tous les emplois dans ce monde sera en danger d'être remplacés par des robots, mais à des degrés divers. D'une part, pour permettre aux entreprises plus efficaces aux opérations Automatiser et, d'autre part, il est en constante évolution des compétences pertinentes de l'industrie nécessaires.
Ainsi, la combinaison de l'inadéquation des compétences deviendra une cause importante du chômage. Cet article explique ce phénomène en détail, ainsi que des options de réponse à ce problème.
Si vous êtes les 2000 professionnels des ressources humaines qui, à ce moment-là la plupart des dossiers des employés de l'entreprise sont stockés sur le papier, après des années d'accumulation, car vous êtes très familier avec le flux de travail. Compte tenu des processus RH au fil du temps n'a pas beaucoup changé, donc au cours des 18 prochaines années, vous n'avez pas besoin de compétences en informatique maître. Toutefois, de 2000 à 2018, le travail de l'industrie des ressources humaines a beaucoup changé, et maintenant tous les employés des documents sont stockés dans les serveurs cloud ou privés.
Alors, ce que vous faites les meilleures compétences deviennent soudainement moins importantes maintenant. À moins d'indication que vous pouvez rencontrer des difficultés à trouver un emploi avec le développement actuel de l'industrie continuent de se mettre à jour. S'il vous plaît noter que vos compétences ne correspond pas à l'évolution des ressources humaines non pas à cause d'un processus particulier, mais soutenir votre travail dans l'évolution des processus d'affaires.
À l'ère de pas de télévision, si vous êtes un présentateur des nouvelles stations de radiodiffusion. Vous êtes bien au courant de l'actualité, la performance est également très bon. Mais après la télévision est devenu grand public, la radiodiffusion est passée presque hors des pertes d'affaires, pour joindre les deux bouts. Votre patron de la station de radio a dû vous laisser aller.
Maintenant, en fonction de vos compétences, vous pouvez toujours essayer d'obtenir un emploi en tant que présentateur de nouvelles à la télévision, mais vous devez contrôler votre langage corporel et de surmonter la peur sérieuse face à la caméra.
Cela ne signifie pas que vous n'êtes pas bon, mais les clients d'affaires préfèrent les produits / services de remplacement (comme substitut de la radiodiffusion de télévision) vous accomplissez, et vos compétences obsolètes dans l'industrie, ou dire pas de match.
Dans le scénario ci-dessus, nous avons assisté à des changements dans les environs de l'entreprise plus facile à utiliser, mais elle a aussi causé une disparité des compétences professionnelles, entraînent des pertes d'emplois dans le domaine particulier. Voici les trois principales raisons pour lesquelles le changement des compétences professionnelles de l'industrie:
Sans aucun doute, l'automatisation et l'évolution des secteurs d'activité a bouleversé beaucoup de travail. Une question importante est maintenant: Certains travaux seront plus touchés que tout autre emploi?
Bien que personne ne sait vraiment ce travail sera plus ou moins touchés, mais il y a un cadre pour aider à comprendre l'idée générale. La machine n'est pas bon à apprendre de l'exemple de trop peu, la machine n'est pas bon à créer. Donc, si vous avez ces travaux deux propriétés, vous devriez être bien. Par exemple, conduire une voiture est un processus très répétitif ne comporte pas beaucoup de créativité. Par conséquent, les chauffeurs de taxi à risque d'être remplacés par des machines.
Dans cette intelligence artificielle pour mener le monde dans les avancées technologiques, les scientifiques de données certainement dans un état dominant. Le rôle du scientifique de données dans l'image ci-dessus quelle position est?
scientifiques données fournissent une variété de travail pour aider les entreprises à se développer. Chaque pièce de travail tombe sur des endroits différents dans la figure ci-dessus. La figure suivante montre les points de vue des différents domaines de travail en tant que scientifique de données a fait le (rapport peut varier en raison du rôle personnel):
Comme vous pouvez le voir, pas tout le travail des scientifiques peut être aucune donnée de pression en 10 ans. En fonction du rôle particulier et la proportion de travailler dur pour automatiser, vous pouvez estimer le risque de travail a été remplacé par des machines.
Pensez données scientifiques en 2010, et leurs compétences est la clé pour comprendre la logique et la régression linéaire et sont familiers avec SAS de base et Excel. Maintenant, sans outils et la technologie mise à jour majeure, il / elle peut être difficile de trouver un des scientifiques de données d'emploi. Pour être sûr, même si le flux de données scientifiques peut être maintenue pendant une longue, ces grands travaux rôles et responsabilités changeront. Face à l'amélioration de nouveaux rôles et responsabilités de ces défis que nous devrons faire face énorme revers dans sa carrière.
Compte tenu des champs de données de la science en général plus jeunes, mélanger compétences pour atteindre à court terme ne sont pas un problème, car la plupart des gens qui travaillent dans ce domaine ont récemment maîtrisé la connaissance des derniers outils et de la technologie. Cependant, avec le développement progressif du secteur, si ces scientifiques de données ne peuvent pas améliorer leurs compétences dans la gestion de leur travail quotidien, les données dans les domaines de la science des ensembles, du travail et les compétences ne correspondent pas exactement.
Si vous pouvez faire ce qui suit quatre choses, alors nous pouvons avoir un CV solide dans tout type de rôle:
La dernière et la meilleure utilisation des outils et techniques disponiblesVous savez, la meilleure façon de se familiariser et à maîtriser la nouvelle technologie est l'utilisation d'entre eux.
Mise à niveau vers les dernières compétences et les meilleurs outils. Peut-être que vous avez utilisé et comme tensorflow Keras cette bibliothèque d'apprentissage en profondeur. Eh bien, vous pouvez vous mettre à niveau à maîtriser l'apprentissage en profondeur des bibliothèques de programmation impératifs, tels que les grandes données et la machine d'apprentissage Pytorch.
Ce changement et comprendre les changements dans le nom d'entreprise / domaine que vous travaillez aura une incidence sur la façon dont vous travaillezIl est une valeur que ce mentionner est l'un des plus sous-estimés actuellement de compétences.
En général, nos connaissances, l'accès aux informations relatives aux données de la science est cependant très important, lié à l'évolution des outils scientifiques de l'environnement des affaires et de données et techniques sont tout aussi importantes. Par exemple, dans la dernière décennie, la pénétration du magasin en ligne a augmenté de manière significative. comportement d'achat en ligne avec shopper le comportement des clients hors ligne est complètement différent. Dans l'élaboration de toute stratégie d'entreprise, nous devrions toujours faire attention à cette différence.
Il faut toujours considérer la valeur commerciale supplémentaire de votre travail pour créerComprendre la valeur de la science pour créer des données interprofessionnels afin de mieux évaluer leur projet / flux de travail et déterminer sa priorité.
Se tenir au courant des zones en dehors du champ actuelCommuniquer avec les gens à l'intérieur et à l'extérieur de l'industrie, permettra d'élargir vos connaissances au-delà du champ actuel. Cette connaissance est essentielle pour leur propre croissance, en raison du niveau de maturité d'analyse utilisée dans différents domaines varient considérablement.
En raison des hautes stratégies basées sur les données se concentrent sur transversales, les données scientifiques ont été occupés avec le travail. À long terme, n'a pas suivi l'une des quatre lignes directrices sont susceptibles d'être dangereux.
