信息技术（IT）是一个广泛的领域，包罗大量的事情和职能。他们的配合点在于，它们都旨在资助组织更好地改善决议，分配和使用资源，并更有效地运作。在已往，它通常以硬件为中心。

但今天，它正在扩展其重点，包罗存储、结构、传输、分析和盘算组织的数据。让我们来探讨IT中的一些常见行业。IT职称和形貌以下所有事情都属于IT行业。然而，在社区中确实存在一些争论。

我获得了许多来自TechRepublic的前10与2017最热门的前景的事情。其他则来自相关搜索。“当你获得个体公司“的部门,一些离开的工具像开发人员和数据库,例如,从网络和硬件的家伙,“老软件支持专家Devin Armstrong说。

“通常因为网络和硬件的角色主要是处置惩罚支持和维护,有时基础设施建设。这可能是越来越庞大的因为有灰色地带。

”数据科学家/数据工程师/数据分析司理/数据库治理员数据在增长，而且需要决议：1.什么数据要保留，什么抛弃2.如何存储您生存的数据3.如何给它正确的元数据凭据为盘算机研究协会的盘算社区同盟委员会编写的白皮书，数据海啸要求我们决议要保留什么数据，抛弃什么，以及如何将我们可靠地存储在正确的元数据中。“。大部门数据是非结构化的。

“例如，微博和博客是结构单薄的文本，而图像和视频是结构化的存储和显示，而不是语义内容和搜索。没有出处的非结构化无标志数据难以分析，容易堕落。“你需要知道你的数据是从那里来的，”研究人员写道。“历程中的任何步骤都市泛起错误，从而影响效果分析。

”现在，许多组织以特定的方式存储和组织数据。“将这些内容转换成结构化花样以备以后分析是一个重大挑战。

”研究数据科学的销售运营司理Cynthia Bell指出，只管有大量人工智能炒作，“大多数公司不需要机械学习。他们需要有人建立一个洁净的体面的数据管道，然后还可以做一些可以做基本统计的人员。

就像，你不能有ML，AI和所有这些空话，直到你有基础设置，许多公司肯定没有基础设置。这呼应了早期投资公司Bloomberg Beta合资人James Cham在最近的一个播客所说的。数据科学家Raj Bandyopadhyay，“大多数时候，”Bandyopadhyay说，“公司在数据科学方面不需要很是先进的方法，只管他们可能会认为他们这样做。”Raj说，这就是数据科学实际涉及的内容：1）基础设施：确保数据是集中的、可用的和洁净的。

数据也应该记载下来，即人们应该知道数据的寄义，以及在那里找到他们需要的数据。2）文化:世界上所有的基础设施是无用的,如果没有使用它的文化。这也包罗培训人们凭据需要越发分析思考。

3）分析方法：分析方法通常被纳入一个组织中：A）基天职析和指标:大多数时候,企业可以获得许多里程通过建立一些经心设置图表和仪表板。正确的数据可视化的方法通常可以解锁有用的看法。

B）基本统计分析：基底细关性，统计测试和形貌性统计形成下一级分析。这些不是预测技术，但它们仍然是划定性的。

C）之后的实际预测分析。这是您开始使用机械学习和这些技术的地方。同样，大多数预测分析使用真正简朴的技术，而不是庞大的AI工具。

D）优化：这是一个大多数公司都无法做到的阶段。它不仅是使用数据来预测未来，而且还使用数据/算法来决议该怎么做。IT技术员/技术支持人员这是一个很好的开始你的IT职业的方法，这可能是您认为“IT”时所要思量的事情。

这些都是你叫的人当你需要技术支持或资助你的电脑故障清除。据 ITCareerFinder说，技术支持人员有两种基本的形式：内部和远程。当您的事情盘算机或互联网泛起问题时，您可以致电内部资助台。

遥控技术是您在产物或服务泛起问题时拨打的人员。在这个角色中，您可能会使用资助台软件。

网络治理员网络治理员卖力确保组织的盘算机网络正在运行而且是最新的。协调是这里的游戏名称，因为差别的盘算机，外围设备，软件系统，操作系统等需要和谐协同事情。软件工程师凭据维基百科，软件工程师设计，开发，维护，测试和评估软件和系统。

其他职位，这意味着基底细同的事情（不要@我）包罗盘算机法式员和软件开发人员。软件工程师学习Python或R来准备监视机械学习算法是一个好主意。“软件工程在更广泛的事情意义上被认为是IT事情，”Devin Armstrong说。

“现在，当你获得详细的工具时，你不会真正称谓一个只在公司里开发软件部门的人。”。我从来没有直接接触或支持硬件。

系统工程师可能永远不会直接接触到实际的硬件，只处置惩罚软件，但这仍在公司“IT”界说之下。这里有一个很好的入门指南。

　UX/ UI设计师好，首先是第一件事。我知道这些事情纷歧样。但他们之间的关系，我把它们放在一起。

UX代表“用户体验”，仅表现用户对产物或品牌的体验。UX设计师的事情是使用市场研究，心理学，测试和分析来确保用户拥有愉快的体验。UX设计者是否具有对产物的决议权或产物和品牌（包罗销售，客户支持和营销）的决议权取决于公司。

CareerFoundry 形貌了 “零件营销人员，零件设计师，零件项目司理” 的角色。UI代表“用户界面”，如产物或服务的按钮、旋钮和链接。

UI设计师的事情是使用心理学、测试和分析来确保用户的雅观和简朴易学和操作。质量保证技术员虽然质量保证在制造业情况中生长，但它主要指的是缺陷测试软件，并在网站上完成流程以确保其事情。对于软件QA，您可以确保它切合ISO 9000或CMMI等尺度。或者您可以在这项事情中使用企业质量治理软件，包罗供应链剖析和合规性。

Salesforce开发人员Quora表现，Salesforce开发人员使用Force.com和AppExchange等工具来建立扩展，定制解决方案以及与Salesforce.com的第三方新的集成。宁静分析师宁静分析师掩护他们组织的敏感数据免受未经授权的会见。他们建议更改以确保网络宁静，并经常卖力保持硬件和软件的更新。宁静分析师将建立和实施宁静计谋，培训员工数据宁静最佳做法，并向治理层陈诉这些措施是否有效。

劳工统计局陈诉,这是18%的速度增长,远远高于平均水平。解决方案架构师解决方案架构师实践 解决方案体系结构(SA),Gartner界说为“一个详细的解决方案的架构形貌。

” 凭据维基百科,解决方案架构师通常在解决方案开发团队事情。”功效建立的解决方案架构师翻译需求分析师的架构解决方案和形貌通过架构和设计工件。“凭据劳工统计局,就业增长在这个舞台上是高于平均水平,为9%。

硬件工程师硬件工程师（或盘算机硬件工程师）设计、建立、测试、分析和建议非软件组件，如路由器、处置惩罚器、电路板、芯片、存储设备、服务器、键盘、打印机、路由器、和相同的系统。凭据BLS，硬件工程就业岗位的增长慢于平均水平，在3%。大多数硬件工程师在盘算机和盘算机系统制造公司事情。机械学习工程师一个软件工程师做的一切，但重点是机械学习。

随着时间的推移，这个角色将可能与其他功效一起事情，因为人工智能和机械学习广泛一切。它可能从客户服务或产物开发开始。现在，市面上的大量人造智能软件都提供了一个chatbot功效。

或者，它可以从数据科学的角色开始。Cloud Datalab是一个交互式的数据科学事情流工具，便于开发人员和数据科学家探索、分析和可视化他们的数据。有了它，一个机械学习工程师可以建设一个模型原型。

您将使用较小的当地存储数据集，然后用存储在云中的完整数据集来训练算法。结论：如果您希望进入IT或生长IT职业，专家预测公司将越来越多地寻求具有硬技术和软技术的小我私家，因为他们最适合与销售，支持和营销精密互助的项目。我还遗漏了什么事情？请在评论中告诉我。

也许你会喜欢oracle由入门到醒目实战视频教程零基础学IT运维之--设置并治理Linux服务器视频教程UI设计课程第三阶段WUI设计（网页交互设计）视频教程。

本文来源：m6米乐-www.szsfl.com.cn