新技术的进步会给你带来很多疑问。你目前的技能是否仍然有用？你需要学习哪些新技能？在不断变化的技术环境中，你如何实现职业目标？
您可能不知道答案，但有一种方法可以让您在人工智能和其他新兴技术面前取得成功。从技术技能到专业技能和软技能，我们涵盖了您更快地适应新技术并巩固职业生涯所需的基本知识——无论未来如何。
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目录
要学习的基本技术技能
人工智能不是第一个技术创新，也不会是最后一个。培养基础技能和底层技术知识将帮助你适应任何技术环境。
以下是一些需要学习的基本技术技能：
云计算概念、服务和架构
数据科学和数据分析
随着人工智能/机器学习的发展，基本的数据技能将变得更加重要。
“AI/ML 的燃料是数据。数据科学和数据分析技能至关重要，包括在将数据提供给 AI/ML 模型之前了解如何清理和转换数据，”Pluralsight 首席培训架构师 Faye Ellis 解释道。
即使您不是数据科学家，了解全局并识别数据何时可能存在缺陷、不完整或不准确也是至关重要的。
精通至少一种编程语言
编码是软件开发、云计算和自动化的关键。Python 、Java和JavaScript是广泛使用的语言，但重要的是要考虑编程语言的用途，而不仅仅是语言本身。
Pluralsight 创意总监兼主要作者 Simon Allardice 表示：“对我而言，语言并不是最重要的，更重要的是你是否能够识别你所熟悉的平台和语言中有哪些可用的选项。”
网络安全、DevOps 和 DevSecOps 最佳实践
新兴技术不可避免地会带来新的安全威胁并破坏现有流程。想想人工智能如何增强社会工程学并引发更复杂的网络攻击。
以最小的滞后适应和防御新技术，了解有效的安全措施，熟悉DevOps和DevSecOps 的最佳实践，以确定使用新技术简化运营的方法。
技术人员必备的专业技能和软技能
提升技能时需要获得的技术技能认证
即使您没有传统的大学学位，认证也可以为您的简历增色不少，并展示您的技术专长。一些仍然需求旺盛的认证包括：
AWS 还推出了新的AWS 认证数据工程师助理认证。这项新认证强调了数据技能差距以及对能够分析和处理数据、使用 AI 模型并推动业务成果的优质数据工程师的需求。
“当微软推出 OpenAI 认证时，这些认证应该会非常受欢迎。信息安全永远是赢家，”Pluralsight 的 IT Ops 首席作者 Tim Warner 补充道。
但认证并不是展示你技能的唯一方式——完成投资组合项目并在训练营和黑客马拉松中获得实践经验也是展示你的知识的宝贵方式。
持续改进：技术职业最重要的技能
无论您的专业领域是什么，学习都是最重要的技能。如果您没有跟上最新的技术趋势、深化现有技能或探索新技术，那么您已经落后了。
正如 Pluralsight 作者 Amber Israelsen 简洁地指出的那样，“学会如何学习。愿意放弃旧的做事方式。找到你最喜欢的最新科技新闻来源，并经常访问以保持最新状态。”
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