Топ-3 перспективных направления в IT, и как программистам в них себя реализовать
Выбор карьеры программиста сам по себе не гарантирует востребованность на рынке труда. Сфера IT меняется гораздо быстрее, чем вузы выпускают специалистов, а многие новые технологии и вовсе ещё не включены в образовательные программы университетов.
Мы выбрали наиболее перспективные направления для карьеры программиста в IT и проиллюстрировали их примерами успешных проектов.
Дополненная и виртуальная реальность
Технологии виртуальной (VR) и дополненной реальности (AR) позволяют в разной степени объединить наш мир с цифровым. VR с помощью специальных гаджетов полностью погружает человека в среду, смоделированную компьютером. В дополненной реальности мир становится контекстом, в который можно поместить цифровые объекты, используя приложение, которое задействует камеру на смартфоне или планшете.
Сегодня технологии дополненной реальности стали главным трендом в мобильной разработке. Вспомним одну из самых громких сделок в истории белорусского IT —компания Facebook купила AR-приложение MSQRD, технологии которого затем внедрила в фильтры для селфи в Instagram. В 2019 году белорусский стартап Wannaby выпустил приложение с дополненной реальностью для примерки обуви. Сейчас с белорусами сотрудничает даже модный дом Gucci. Компания Wargaming тоже внедрила популярные технологии в свои продукты и запустила VR-версию игры World of Tanks.
Какие знания нужны
- Навыки разработки на Unity, основной язык для работы c этой платформой — C#.
- Для создания AR-приложений, совместимых с разными типами мобильных устройств, понадобятся навыки работы с платформой Vuforia.
- Для разработки мобильных AR-приложений для Android нужно уметь использовать набор технологий ARCore.
- Для разработки мобильных AR-приложений для iOS нужно изучить инструменты, входящие в ARKit.
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект (ИИ) — это общее название целого ряда технологий, основанных на машинном обучении. ИИ позволяет создавать программы, которые не просто решают определённые задачи, но и способны обучаться в процессе работы. Для этого готовые алгоритмы машинного обучения тренируют на массивах данных, чтобы в результате получить модель, которая будет принимать и обрабатывать информацию по выработанной логике. К примеру, машинное обучение применяется в рекомендательных системах, когда на основе предыдущих покупок модель предсказывает товары, которые могут заинтересовать клиента.
Для более сложных задач, вроде разработки софта для беспилотных автомобилей или создания программ для генерации изображений, человеческой речи, применяются нейронные сети. Например, они используются в нашумевшем приложении FaceApp, состаривающем фотографии, или в набирающем популярность ZAO, которое заменяет лицо актёра в фильме на селфи пользователя, создавая реалистичные видео.
Нейронные сети использует и популярное белорусское приложение для контроля за женским здоровьем — Flo. Белорусский агростартап OneSoil с помощью машинного обучения анализирует спутниковые снимки сельскохозяйственных угодий, чтобы предоставлять фермерам полезную информацию для точного земледелия.
Какие знания нужны
- Datascience, или наука о данных, включает весь спектр подходов к созданию ИИ. Для изучения этого направления пригодятся уверенные знания в высшей математике.
- Навыки программирования на Python или Java.
Интернет вещей
Решения, созданные на основе концепции интернета вещей, принято называть «умными». Например, широко известны понятия умного города и дома. «Умными» такие решения делает сбор и аналитика многочисленных данных (в том числе за счёт машинного обучения), на основе которой система может автономно выполнять поставленные задачи.
По прогнозам консалтингового агентства Gartner, к 2020 году количество устройств IoT достигнет 20 миллиардов. Будет расти и популярность носимой электроники — умных часов, фитнес-браслетов, различных медицинских гаджетов. На этот сегмент рынка ориентируется стартап из Беларуси RocketBody. Его команда в 2018 году выпустила первое приложение для Apple Watch, анализирующее данные электрокардиографии для генерации рекомендаций по тренировкам в режиме реального времени. Параллельно стартап работает над собственным умным девайсом для фитнеса.
Какие знания нужны
Архитектура интернета вещей состоит из нескольких уровней: датчики и подключённые устройства, собирающие данные, облачные серверы, где обрабатывается полученная информация, и приложения, через которые пользователи получают доступ к управлению всей системой. Программисты могут специализироваться на разработке решений для одного из этих уровней:
- Разрабатывать ПО для встраиваемых систем на языке С++ или Java (Java SE Embedded, Java ME Embedded).
- Проектировать IoT-платформу на основе облачных сервисов Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) или Google Сloud.
- Решать задачи по сбору, обработке, хранению и аналитике больших данных. Для этого нужно разбираться в технологиях Big data, среди которых — Hadoop, Apache Kafka, Apache Spark, Apache Сassandra и др.
- Заниматься разработкой веб- или мобильных приложений.
С чего начать?
Специалистов в сфере AR и VR, искусственного интеллекта и интернета вещей в Беларуси не так много, поэтому компании конкурируют, борясь за кадры, а не наоборот. У программистов, желающих развиваться в этих IT-направлениях, есть шанс устроиться на работу без релевантного опыта. Однако для этого нужно самостоятельного приобрести необходимые знания и навыки. В обучении могут помочь различные онлайн-курсы. Например, бесплатные варианты можно найти на образовательных платформах вроде Coursera или edX.
Владимир Степуро, руководитель HR-отдела в IT-компании ScienceSoft
УНП 101132899