Trong thời đại công nghệ bạn đã có cho mình những tuyệt chiêu sử dụng công nghệ chưa? Bảo mật CNTT, phân tích dữ liệu và học máy, Unix… là những kỹ năng công nghệ quan trọng mà người làm IT nên nắm chắc. Để có thể nắm được các tuyệt chiêu cũng như nâng cao kỹ năng sử dụng công nghệ thì hãy đọc bài viết dưới đây nhé!
1. Bảo mật CNTT
Bảo mật CNTT là chủ đề nóng của mọi thời đại. Công nghệ phát triển thì các hacker cũng phát triển theo. Nhưng thông tin dữ liệu của bạn cũng sẽ có thể bị mất bởi những vụ đánh cắp dữ liệu tinh vi hơn.
Bạn không cần phải đạt tất cả chứng nhận bảo mật mới có thể nắm giữ công việc trong ngành CNTT, nhưng bạn cần nắm được các mối đe dọa bảo mật hiện đại và các bài học thực tiễn tốt nhất về bảo mật. Điều này sẽ cần thiết hơn nếu bạn muốn làm việc tại các tổ chức coi bảo mật là ưu tiên hàng đầu.
[COLOR=rgba(0, 0, 0, 0.84)]
[/COLOR]

2. Unix

Unix hay UNIX là một hệ điều hành máy tính viết vào những năm 1960 và 1970 do một số nhân viên của công ty AT&T Bell Labs bao gồm Ken Thompson, Dennis Ritchie và Douglas McIlroy.
Unix là một trong những hệ điều hành 64 bit đầu tiên. Hiện nay Unix được sử dụng bởi nhiều công ty tập đoàn lớn trên thế giới vì mức độ bảo mật của nó tương đối cao.

3. Ngôn ngữ lập trình mới

Ngôn ngữ lập trình là một tập con của ngôn ngữ máy tính, được thiết kế và chuẩn hóa để truyền các chỉ thị cho các máy có bộ xử lý, nói riêng là máy tính. Ngôn ngữ lập trình được dùng để lập trình máy tính, tạo ra các chương trình máy nhằm mục đích điều khiển máy tính hoặc mô tả các thuật toán để người khác đọc hiểu.
Và 10 ngôn ngữ lập trình bạn nên học đó là:
- Python
- JavaScript
- Rust
- Go
- Swift
- Kotlin
- C ++
-TypeScript
-Java
-F #
[COLOR=rgba(0, 0, 0, 0.84)]
[/COLOR]

4. Phân tích dữ liệu và học máy

Phân tích dữ liệu kỹ thuật số là một nhóm các hoạt động kinh doanh và kỹ thuật nhằm xác định, khởi tạo, thu thập, xác minh hay chuyển đổi dữ liệu kỹ thuật số thành báo cáo, nghiên cứu, phân tích, đề xuất, tối ưu hóa, dự báo hoặc tự động hóa.
Bạn không nhất thiết phải trở thành một nhà khoa học dữ liệu, nhưng tìm hiểu về các công cụ và khung phân tích dữ liệu phổ biến – như Hadoop, Spark hay TensorFlow – không phải là ý tưởng tồi. Ngay cả khi bạn không có kinh nghiệm làm việc với các frameworks, hiểu cấu trúc công việc của nó và cách nó phù hợp với quy trình công việc mà bạn hỗ trợ có thể sẽ giúp bạn thực hiện công việc tốt hơn (thậm chí có thể gây ấn tượng với nhà tuyển dụng).
>>>Xem thêm: 4 kỹ năng công nghệ bạn cần phải biết
[COLOR=rgba(0, 0, 0, 0.84)]
[/COLOR]



 Xem bài liên quan cùng danh mục: