10 ทักษะด้าน AI ที่ตลาดต้องการที่สุด ควรมีติดตัวไว้ก่อนเรียนจบ | Techsauce
10 ทักษะด้าน AI ที่ตลาดต้องการที่สุด ควรมีติดตัวไว้ก่อนเรียนจบ

มกราคม 17, 2022 | By Siramol Jiraporn

ปัจจุบันหลายอุตสาหกรรมได้นำ AI เข้ามาใช้ในการขับเคลื่อนธุรกิจมากขึ้น ซึ่งเทคโนโลยีใหม่อย่าง AI นี้ จะทำให้เทคโนโลยีเก่าๆ พัฒนาและมีความล้ำหน้ายิ่งขึ้น ดังนั้นการ Learn, Relearn และ Unlearn เพื่อพัฒนาตนเองให้เท่าทันการเปลี่ยนแปลงไปของเทคโนโลยีจึงเป็นสิ่งสำคัญ  

ธุรกิจด้านเทคโนโลยีกำลังเปลี่ยนแปลงการทำงานและผลักดันให้พนักงานต้องมีทักษะ AI เพื่อปรับตัวให้เข้ากับโลกการทำงานในอนาคต เพราะ AI กำลังเข้ามาเปลี่ยนแปลงสังคมและเศรษฐกิจ โดยช่วยให้มนุษย์สามารถทำงานได้อย่างรวดเร็ว มีประสิทธิภาพ และมีความแม่นยำมากขึ้น

นอกจากนี้ สำหรับผู้ที่เรียนทางด้านเทคโนโลยีมา การพัฒนาทักษะให้เท่าทันการพัฒนาของอุตสาหกรรมก็เป็นสิ่งจำเป็น บทความวันนี้เราจึงนำทักษะด้าน AI ที่ควรมีติดตัวไว้ก่อนเรียนจบ เพื่อความก้าวหน้าในอาชีพการงานในอนาคต

ทักษะ AI

1. Cloud Computing

Cloud Computing คือการจัดเก็บและการเข้าถึงบริการคอมพิวเตอร์ เช่น ฐานข้อมูล ซอฟต์แวร์ เซิร์ฟเวอร์ เครือข่าย และการวิเคราะห์ทางอินเทอร์เน็ต โดย Cloud Computing มีความเกี่ยวข้องกับทักษะด้านเทคโนโลยีที่สำคัญทั้งหมด และเป็นสิ่งที่เข้ามาทำให้มีการจัดเก็บข้อมูลได้ดีขึ้นและมีความปลอดภัยในธุรกิจมากขึ้น นี่จึงเป็นเหตุผลที่ Cloud Computing มีความสำคัญ

2. Data Science และ Data Analytics

ผู้เชี่ยวชาญคาดการณ์ว่า การใช้ข้อมูลจะเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ โดยอาจมีหรือไม่มีการแทรกแซงจากเทคโนโลยีใหม่ๆ ก็ได้ องค์กรและรัฐบาลต่างๆ กำลังใช้ข้อมูลที่อยู่บนพื้นฐานของความเป็นจริงและเทรนด์ในการตัดสินใจเพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุด นอกจากนี้ การเรียนรู้วิธีวิเคราะห์ข้อมูลยังเป็นสิ่งสำคัญที่สุดสำหรับงานสาย IT เพราะการตรวจสอบประสิทธิภาพของข้อมูลช่วยให้ทีมค้นหาภัยคุกคามความปลอดภัยหรือเฝ้าระวังการทำงานที่ไม่มีประสิทธิภาพได้

3. Programming

งานด้าน Software development ในอุตสาหกรรม AI กำลังเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยนักวิเคราะห์ตลาดคาดการณ์ว่า งานด้าน Software development และ Programming จะเพิ่มขึ้นถึง 28 ล้านตำแหน่งทั่วโลกภายในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า เพราะซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์และแอปมือถือต่างๆ มีความต้องการมากขึ้น จึงผลักดันให้ Programming เติบโตขึ้น 

4. Data visualization และ Story-telling

Data visualization เป็นสิ่งที่ช่วยให้ผู้คนเข้าใจข้อมูลที่มีได้มากขึ้น โดยการแสดงข้อมูลในรูปแบบรูปภาพที่สามารถมองเห็นได้ เช่น กราฟ แม้ว่าโดยปกติผู้ที่ใช้ทักษะนี้จะเป็น Data Scientist หรือ Data Analyst แต่ก็สามารถนำมาใช้กับงานด้าน AI ได้เช่นกัน 

5. Internet of Things (IoT)

IoT เป็นสิ่งที่เกี่ยวข้องการเชื่อมต่อทางอินเทอร์เน็ตทุกอย่าง และจากการที่อุตสาหกรรมต่างๆ กำลังพัฒนาให้อุปกรณ์ IoT ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น รวมถึงธุรกิจต่างๆ ก็หันมาใช้เทคโนโลยีนี้มากขึ้น การเรียนรู้ทักษะนี้ก่อนเรียนจบจึงเป็นสิ่งสำคัญ 

6. Linear algebra และ Statistics

พีชคณิตเชิงเส้น (Linear algebra) และสถิติ (Statistics) เป็นส่วนประกอบสำคัญของ Machine Learning (ML) และ Deep Learning (DL) การทำความเข้าใจพีชคณิตเชิงเส้นและสถิติก็จะทำให้เข้าใจปัญหาของ ML ได้ดียิ่งขึ้น นอกจากนี้สถิติยังเป็นสิ่งที่อยู่เบื้องหลังการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานของ AI หลายอย่างด้วย

7. DevOps

DevOps คือ แนวทางปฏิบัติและเครื่องมือที่รวมการทำงานของ Developer กับ IT Operations เข้าด้วยกัน เพื่อให้เกิดการทำงานอย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็วมากขึ้น เมื่อมีทักษะทางด้าน DevOps ก็จะทำให้เป็น DevOps Engineer ในอนาคตได้

8. Project Management

เนื่องจากนายจ้างมีความท้าทายหลายอย่างที่ต้องทำโปรเจกต์ให้สำเร็จด้วยเวลาและงบประมาณที่มีอยู่อย่างจำกัด การมีทักษะการจัดการโปรเจกต์จะช่วยให้แต่ละทีมสามารถวางแผนดำเนินการโปรเจกต์อย่างเหมาะสมได้ นอกจากนี้ ทักษะทางเทคนิคที่นายจ้างมองหานอกจากการจัดการโปรเจกต์ก็คือ ทักษะการแก้ปัญหาและทักษะการจัดการ

9. AR และ VR

AR และ VR เป็นเทคโนโลยีที่เชื่อมโยงระหว่างความเป็นจริงและโลกเสมือนเข้าด้วยกัน โดยเทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถดูข้อมูลและคอนเทนต์ได้ด้วยตาตัวเอง ในอุตสาหกรรมต่างๆ อย่างอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ การค้าปลีก การท่องเที่ยว ยานยนต์ และอื่นๆ ก็กำลังพัฒนา AR เพื่อใช้งานในทางธุรกิจ

10. Networking และ Wireless

จากการรายงานพบว่า การเชื่อมต่อระหว่าง Address กับ IP Network จะมีจำนวนมากกว่าจำนวนประชากรโลกถึง 3 เท่าภายในปี 2023 ทำให้ Network engineer และตำแหน่งอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องจะยังมีบทบาทสำคัญต่องานด้าน AI ต่อไป สำหรับใครที่กำลังศึกษาด้าน AI หากอยากเป็นที่ต้องการในตลาดแรงงานในอนาคต ก็ควรเรียนรู้ทุกด้านของ Network Technology 

ที่มา - Analytics Insight