¿Cuáles son las perspectivas laborales de aprender tecnología de Internet?
Si desea obtener una mayor competitividad laboral aprendiendo tecnología informática, debe prestar atención a los tres aspectos siguientes:
Primero: céntrese en aprender nuevas tecnologías. La velocidad de iteración de la tecnología en el campo de la informática es relativamente rápida y, a menudo, hay más oportunidades de empleo en nuevos campos tecnológicos, por lo que es importante mantenerse al día con las tendencias de desarrollo tecnológico. Actualmente, dado que campos como la Internet industrial, los big data y la inteligencia artificial están incluidos en el "Nuevo Plan de Infraestructura", el dominio de las tecnologías en campos relacionados creará más oportunidades de empleo.
Segundo: centrarse en la acumulación de conocimiento de la industria. En el contexto de la mejora de la estructura industrial, muchos campos industriales establecerán vínculos más estrechos con Internet. Por ejemplo, las finanzas, la atención médica, la educación y otros campos tienen muchas oportunidades para integrarse con Internet. Por lo tanto, el aprendizaje de la tecnología informática también debe centrarse en. La acumulación de conocimientos de la industria. Dominar más conocimientos de la industria también mejorará en gran medida su competitividad laboral.
Tercero: prestar atención a la mejora de la capacidad práctica. El aprendizaje de tecnología informática debe prestar atención a la mejora de la capacidad práctica. Por un lado, debe realizar más experimentos en el proceso de aprendizaje de tecnología informática y, por otro lado, debe crear activamente un entorno práctico para usted mismo. Estudiantes, deben participar activamente en las tutorías. Al mismo tiempo, también pueden prestar atención a algunas competencias profesionales que les interesen. En el proceso, también pueden acumular cierta experiencia práctica.
He estado involucrado en la industria de Internet durante muchos años. Actualmente dirijo estudiantes de posgrado con especialización en ciencias de la computación. Mis principales direcciones de investigación son big data e inteligencia artificial. En el futuro, si estás interesado en esto, puedes seguirme, creo que podrás ganar algo.