Топ-5 напрямів для старту ІТ-кар’єри у 2025 році
23 Грудня 2024
Хочеться увірватися в IT, але професій стільки, що не впевнені, куди направити зусилля? Фахівці NIX готові зорієнтувати на цьому шляху. За порадами експертів розповідаємо про затребувані ІТ-напрямки, що мають всі шанси залишатися актуальними найближчі роки.
AI/ML
Чому актуально
Штучний інтелект (Artificial Intelligence) та машинне навчання (Machine Learning). Ці технології розроблялися ще з 1980-х, але активне зростання попиту на них помітне останні десять років. На сьогодні з’явилося чимало комерційно успішних AI/ML. Серед відомих прикладів — голосова помічниця Siri, автопілот в електрокарах Tesla та ChatGPT. Індустрія AI/ML продовжує рости. Ринок обладнання й програмного забезпечення у галузі щорічно буде збільшуватися на 40–55% і у 2027 році сягне $1 трлн. Тож попит на фахівців у цій сфері залишатиметься високий, а значить, і доходи будуть співмірні.
Яку спеціальність обрати
- Data Scientist. Займається збором, обробкою даних і побудовою на їх основі моделей машинного навчання, зокрема для прогнозування. Наприклад, Data Scientist може створювати онлайн-магазинам системи рекомендацій для споживачів, спираючись на уподобання аудиторії та попередні покупки.
- ML Engineer. Відповідає за розробку, тестування та впровадження моделей ML в реальні продукти. Для цього спеціаліст створює алгоритми машинного навчання, відстежує й оптимізує їхню роботу. Технологію ML фахівці реалізовують у багатьох продуктах, зокрема, в сервісах для діагностики захворювань.
- AI Research Scientist. Дослідник у сфері AI покращує алгоритми машинного навчання. Його задачі можуть стосуватися розробки нових методів побудови якісних нейронних зв’язків у чат-боті, а це у свою чергу покращить розуміння штучним інтелектом контексту під час спілкування з користувачем.
Що вивчати
- Математика. Без неї не створити алгоритми ML. Потрібно знати, що таке матриці та вектори, як працювати з розподілом і вибірками у вірогідностях та статистиці, а також виконувати матаналіз.
- Програмування. Потрібно вміти писати код для власної моделі та аналізу даних. Основна мова в AI — Python, з простим синтаксисом, яку відносно швидко можуть освоїти початківці. Python пропонує різні бібліотеки для роботи з даними: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn тощо.
- Machine Learning. Щоб зрозуміти, як дані призводять до дій та прогнозів від системи, слід розібратися в основних концепціях (навчання з учителем, без нього та із підкріпленням) та в алгоритмах (типу лінійної регресії або дерева рішень).
- Робота з даними. AI/ML-спеціаліст будь-якого профілю має вміти обробляти та очищати дані. Вже на старті роботи потрібно впевнено працювати з пробілами, дублікатами та аномаліями й розуміти, як з цього всього отримати корисні інсайти.
- Deep Learning. Основа роботи нейронних мереж, на базі яких і працює AI. Сюди відносяться знання нейронів, шарів та активацій, уміння працювати з фреймворками TensorFlow та PyTorch для створення моделей MLP та CNN.
Кібербезпека
Чому актуально
Перша у світі кібератака відбулася у 1962 році в мережі MIT, однак справжній «бум» кіберзлочинності на приватному та державному рівнях спостерігається з 2000-х, і донині ризики тільки зростають. За оцінкою DataDriven, у 2024 році світовий ринок кібербезпеки досяг $186 млрд і впродовж наступних п’яти років зростатиме мінімум на 8% щорічно. В Україні через пов’язані з війною цифрові атаки росії прогнозується зростання на 50% за той же період. Кожен цифровий продукт потребуватиме надійного захисту даних і для цього сфера потребує кваліфікованих фахівців.
Яку спеціальність обрати
- Security Analyst. Аналітик з безпеки моніторить мережі, виявляє загрози, зупиняє атаки та пропонує рішення для посилання захисту мереж. Наприклад, перевіряє мережеву активність, щоб попередити спробу зламу, фішингової атаки або активність шкідливого програмного забезпечення.
- Penetration Tester. Часто його називають «етичним хакером», бо він навмисно «ламає» програми, сервіси, мережі задля виявлення в них вразливостей. Типова задача — тест на проникнення в систему, за результатами якого готується звіт та рекомендації щодо виправлення знайденої «дірки» в захисті.
- Security Architect. Архітектор з безпеки відповідає за проєктування та побудову загальної системи кібербезпеки у компанії: від базових речей до відповідності вимогам безпеки, зокрема державним та міжнародним. Це може стосуватися як корпоративних серверів і мереж, так і персональних гаджетів користувачів.
Що вивчати
- Основи IT. Для старту в кібербезпеці розберіться, як загалом працюють пристрої, операційні системи, мережі та протоколи; вивчіть поширені типи атак: від вірусів і DDoS до зламу шляхом соціальної інженерії.
- База з кібербезпеки. Йдеться про CIA Triad: конфіденційність, цілісність, доступність. Тут варто розбиратися в антивірусах, брандмауерах та шифруванні. Ви маєте знати, як працювати з паролями, керувати доступом та резервним копіюванням.
- Linux. Операційна система, що використовується в кібербезпеці, зокрема для тестування на проникнення. Тому варто навчитися працювати з командним рядком Linux, управляти процесами та налаштовувати системні служби й права.
- Програмування. Для початку достатньо Python для написання скриптів автоматизації задач, Bash для роботи в Linux-середовищі, а також JavaScript.
- Інструменти та нормативи. Досліджуйте Wireshark для аналізу трафіку, Metasploit для тестів та Nmap для пошуку вразливостей, а щодо стандартів кібербезпеки ознайомтеся з положеннями ISO/IEC 27001, GDPR та CCPA.
Про інші перспективні ІТ-напрямки дізнайтесь у повній версії статті.
