CourseraとUdemyで需要の高い技術スキルを学ぶ方法

世界は変化しており、技術の進歩がその原因となっています。技術スキルの必要性が高まるにつれ、専門的な技術専門知識が高まり、現在の世界的大流行との関連性を維持するために、トレーニング、スキルの習得、採用、および最高の人材の育成に多額の投資を行う企業が増えています。

技術者の赤字に関する最新のリリースによると、技術業界は技術者が不足しているため、キャリアを交換する意思のある人々にとって、技術業界は明白で魅力的なキャリアの選択肢となっています。

技術スキルの開発に時間を費やすことをいとわない従業員は、技術部門で最も需要が高く、新しく作成された仕事のいくつかを上陸させるのに大きな利点があります。

インターネットは、労働市場に関連する多くの技術スキルを提供します。多くの需要の高い技術スキルは、CourseraおよびUdemyプラットフォームで見つけることができます。

テクノロジー企業、そして実際、グローバル時代のすべての組織は、デジタル機能がデジタル世界の労働者にとって重要であることを理解し始めています。新入社員が学際的で、ハードスキルとソフトスキルを持つことがこれまで以上に重要になっています。

人工知能

人工知能（AI）は、テクノロジー業界に新たに加わったものです。これは、技術革新の代名詞となったユニークなコースです。今日、ほとんどの企業は、人工知能と統合された膨大な数のサービスとツールを使用しています。

最近の調査と統計によると、Emerging Artificial Intelligence Jobsは急成長を遂げており、過去5年間の採用は年間74％と高くなっています。

人工知能は、今世紀の最も重要で破壊的なイノベーションのいくつかを生み出すことを目指しています。自動運転車、ロボット支援装置、高度な病気の診断はすべて、私たちの生活と機能を一新する新しいAI革命の結果です。

クイックキャリア統計

最新のデータによると、人工知能の市場規模は2019年に272億3000万ドルと評価されました（Fortune Business Insights、2020年）。
世界の人工知能市場は2027年までに2670億ドルに達すると予想されています（Fortune Business Insights、2020年）
最近の調査による人工知能の統計によると、調査対象の上位企業の10社に9社（91.5％）が、AIへの継続的な投資を報告しています（NewVantage、2020年）。

オンライン学習プラットフォーム

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人工知能を学ぶために必要なスキル

人工知能で働くために必要なスキル

算数：統計、確率、予測、微積分、代数、ベイズアルゴリズム、および論理。

化学：物理学、力学、認知学習理論、言語処理

コンピュータサイエンス：データ構造、プログラミング、ロジック、効率

このコースを学ぶ理由

輝かしいキャリア
AIは用途が広い
世紀のスキル
大量のデータを取り込みます
改善された災害管理
社会の利益
AIはユーザーエクスペリエンスを即興で実現します

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機械学習

熟練したエンジニアの市場は過去数年間で2倍以上になり、AIの研究開発の最先端に取り組みたい機械学習の専門家には数え切れないほどの見通しがあります。

AIと機械学習は関連していますが、それらは別々の専門分野です。機械学習はAIの一部ですが、すべてのAIが機械学習であるとは限りません。それでも、どちらの分野もエキサイティングなキャリアの見通しを提供し、AIと機械学習の雇用は成長の加速に向けて準備されています。

TensorFlow、Python、Java、R、自然言語処理などのスキルは、AIまたはMLの仕事に採用される可能性を高めるために今日習得できるスキルです。これらのスキルは、現在需要が高いためです。

機械学習のポジションは素晴らしい機会を提供しますが、必要なスキルを開発するには大量の学習が必要になるため、難しい場合があります。これは、正式なエンジニアリングやコンピュータサイエンスの知識が不足している人に特に当てはまります。ただし、開始に役立つさまざまなオンラインツールとプログラムを利用できます。

クイックキャリア統計

機械学習の仕事は、2024年までに約310億ドルの価値があると予測されています。これは、6年間で40％を超える年間成長率です。
AIは機械学習の核心であるため、機械学習市場は2030年までに15.7兆ドルもの世界経済に貢献すると推定されています。

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機械学習を学ぶために必要なスキル

算数：統計、確率、予測、微積分、代数、ベイズアルゴリズム、および論理。

化学：物理学、力学、認知学習理論、言語処理

コンピュータサイエンス：データ構造、プログラミング、ロジック、効率

このコースを学ぶ理由

輝かしいキャリア
AIは用途が広い
世紀のスキル
大量のデータを取り込みます
改善された災害管理
社会の利益
AIはユーザーエクスペリエンスを即興で実現します

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クラウドコンピューティング

クラウドコンピューティングコースは、クラウド、分散システム、およびネットワーキングのスキルセットを向上させることを目的とした需要の高い技術スキルです。このコースでは、クラウドとビッグデータ用の分散型およびネットワーク化されたシステムについて学習し、構築します。クラウドコンピューティングは急速に標準になりつつあり、一部の業界は他の業界よりも進んでおり、この時代のトレンドのキャリア選択となっています。

クイックキャリア統計

Forbesによると、Tech Chief Financial Officersの74％が、2017年にクラウドコンピューティングがビジネスに最も測定可能な影響を与えたと述べています。
Gartnerによると、クラウドの需要は今年18％増加し、全世界の総収益は2,092億ドルから2,468億ドルになります。
IDCはまた、2020年までに、エンタープライズインフラストラクチャとソフトウェアの67％がクラウドベースの製品になると予測しています。

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クラウドコンピューティングを学ぶために必要なスキル

算数：統計、確率、予測、微積分、代数、ベイズアルゴリズム、および論理。

化学：物理学、力学、認知学習理論、言語処理

コンピュータサイエンス：データ構造、プログラミング、ロジック、効率

このコースを学ぶ理由

クラウドコンピューティングの求人市場は巨大化しており、クラウドコンピューティングの専門家の需要はあなたの収入の可能性を拡大し続けます
安全な仕事
それはあなたの専門知識を証明し、雇用主や仲間との信頼を促進します

サイバーセキュリティ

サイバーセキュリティコースは、大企業、金融会社、政府機関で必要とされる技術スキルであり、必須のユニットです。これは、日常の活動でデジタルとテクノロジーを使用し、安全を確保する企業にとって非常に必要なスキルです。彼らのデータ。 2020年のパンデミックにより、企業はリモートワーカーを作成し、クラウドベースのプラットフォームで運用することを余儀なくされました。これにより、今日の市場におけるサイバーセキュリティの重要性が高まっています。

クイックキャリア統計

ガートナーによると、世界の情報セキュリティ市場は2022年に1,704億ドルに達すると予測されています。
世界中の組織の88％が、2019年にスピアフィッシングの試みを経験しました。
（Proofpoint）したがって、サイバーセキュリティの分野の専門家が必要です。
Googleは、フランスのデータ保護機関であるCNILからGDPR違反に対して570億ドルの罰金を科されました。（TechCrunch）

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サイバーセキュリティを学ぶために必要なスキル

算数：統計、確率、予測、微積分、代数、ベイズアルゴリズム、および論理。

化学：物理学、力学、認知学習理論、言語処理

コンピュータサイエンス：データ構造、プログラミング、ロジック、効率

このコースを学ぶ理由

サイバー犯罪としてのサイバーセキュリティは今や世界的な優先事項であり、デジタル脅威の頻度と複雑さは増大しています。
安定した成功したキャリアを探している人は誰でも検討したいかもしれません
サイバーセキュリティおよびインテリジェンス業界。
Cybersecurity Jobs Reportによると、約350万人になるとのことです。
2021年までに満たされていないサイバーセキュリティの仕事

フルスタック開発

フルスタック開発は、フロントエンドとバックエンドのWebおよびアプリ開発を深く理解したいプログラマーや開発者にとって理想的です。今日、フルスタック開発者は、以前よりもはるかに大規模で複雑なWebサイト、テクノロジー、およびより階層化されたスタックを使用することがよくあります。変わらないことの1つは、このテクノロジースキルの需要です。

クイックキャリア統計

労働統計局のデータによると、「Web開発者」の役割は、2018年から2028年にかけて13％増加すると予想されており、平均的な職業よりもはるかに速いです。
フルスタック開発でのジョブの可用性は、2024年までに135,000から853,000以上に増加します（米国労働統計局）

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フルスタック開発を学ぶスキル

算数：統計、確率、予測、微積分、代数、ベイズアルゴリズム、および論理。

化学：物理学、力学、認知学習理論、言語処理

コンピュータサイエンス：データ構造、プログラミング、ロジック、効率

このコースを学ぶ理由

フルスタック開発者の需要は、ツールの能力の向上から生じています。

Reactはもはやフロントエンドライブラリではありません。現在、Reactを使用して、バックエンドソフトウェアを作成し、インフラストラクチャを構成できます。
フルスタック開発では、複数のプログラミング言語は必要ありません。

ARとVR

イノベーションとテクノロジーが最優先事項であるデジタル時代では、コーディングは拡張現実と仮想現実において不可欠な需要の高いスキルです。バーチャルリアリティ（VR）のオンラインコースは、完全に没入型の体験を作成することを目的としています。拡張現実（AR）は、デジタルで作成された要素を現実世界に重ねることで、もう少し控えめなアプローチを取ります。このコースを学ぶことで、将来のテクノロジーを活用するための確固たる立場に立つことができます。

このコースでは、バーチャルリアリティ（VR）を紹介します。このコースでは、VRの基本（ハードウェアとVRの歴史）からVRのさまざまなアプリケーションまですべてを学びます。

クイックキャリア統計

550万台のARおよびVRデバイスがさらに顧客に出荷される予定です
世界中で、2020年に（Statista、2020）。
拡張現実市場は、2023年までに700億ドルから750億ドルの収益に達すると予想されています。
ARとVRの世界市場規模は2020年のStatista、2019年に188億ドルに達すると予測されています）。

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ARとVRを学ぶために必要なスキル

算数：統計、確率、予測、微積分、代数、ベイズアルゴリズム、および論理。

化学：物理学、力学、認知学習理論、言語処理

コンピュータサイエンス：データ構造、プログラミング、ロジック、効率

このコースを学ぶ理由

拡張現実の未来は、次の分野で明るく見えます

軍事AR投資
ARテクノロジーへの自動車投資
教室でのAR
ARファクトリー
拡張ヘルスケア
ウェアラブルARデバイス

ブロックチェーン

少し前まで、ブロックチェーンは世界を席巻し、金融取引のダイナミクス全体を変えました。暗号化されたブロックチェーンソフトウェアを通じて経済貿易を簡素化します。ブロックチェーンは多くの人々の間でさまざまな反応を示していますが、将来に向けた最高の金融ソリューションと、この技術時代における需要の高い技術スキルを提供しているというのは真実です。

スマートコントラクト、自動化、自律性、スケーラビリティ、透明性を可能にするブロックチェーンのコアアイデアと計算モデルを理解します。一般的に、ブロックチェーンコースは、将来への洞察と、グローバルな金融の世界で優位に立つための印象的なスキルのようなものです。

クイックキャリア統計

金融セクターの既存企業の77％が、2020年にシステムまたはプロセスの一部としてブロックチェーンを採用しました
ブロックチェーンは金融サービスを超えて拡大します。

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ブロックチェーンを学ぶために必要なスキル

算数：統計、確率、予測、微積分、代数、ベイズアルゴリズム、および論理。

化学：認知学習理論、言語処理

コンピュータサイエンス：データ構造、プログラミング、ロジック、効率

ロボット工学

Roboticは、コンピュータサイエンスとエンジニアリングのユニークなコースであり、日常の活動におけるロボットの設計、構築、操作、およびアプリケーションを扱います。この需要の高い技術スキルコースでは、登録済みの学生に技術設計能力、プログラミング、修理、および機械の設置を準備して提供します。

クイックキャリア統計

製造業における高度なロボット工学の市場需要は、今後4年間で年平均成長率46％で成長し、2021年までに37億米ドルに達すると予想されています。
世界中の企業の88％が、インフラストラクチャにロボット自動化を採用することを計画しています。

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ロボット工学を学ぶために必要なスキル

算数：統計、確率、予測、微積分、代数、ベイズアルゴリズム、および論理。

化学：物理学、力学、認知学習理論、言語処理

コンピュータサイエンス：データ構造、プログラミング、ロジック、効率

ローコードプログラミング

ローコードプログラミングは、アセンブリやCなどの低レベル言語でハードウェアに非常に近いコードを作成する低レベル開発者向けの需要の高い技術スキルです。

ローコードプログラミングを学ぶために必要なスキル

算数：統計、確率、予測、微積分、代数、ベイズアルゴリズム、および論理。

化学：物理学、力学、認知学習理論、言語処理

コンピュータサイエンス：データ構造、プログラミング、ロジック、効率

このコースを学ぶ理由

学際的な分野です
非常にクリエイティブでエキサイティングな分野です
利用可能な多くの機会
イノベーションの余地は十分にあります

製品管理

プロジェクト管理コースは、デジタルマーケティングワークスペースで進歩したい個人にとって理想的な需要の高い技術スキルです。このコースは、調整と自律性を推進するチームを作成および管理するのに役立ちます。また、創造的なイノベーションを強化しながら、顧客に関する実用的なデザインの物語を前面からリードすることもできます。

クイックキャリア統計

Glassdoorによると、分析された40,713の給与の統計によると、製品マネージャーの平均基本給は約108,992ドルです。
結果によると、調査対象の製品マネージャーの26％が3〜5年の実務経験を持っていました。

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製品管理を学ぶために必要なスキル

コミュニケーション
コラボレーション
時間管理
リーダーシップ管理
組織
問題解決

このコースを学ぶ理由

より多くの雇用機会
高給で需要の高いスキル
絶え間ない学習
それは成長産業です
多くのキャリアオプション

モノのインターネット（IoT）

モノのインターネット（IoT）は、さまざまな雇用機会を持つ非常に競争の激しいコースです。その市場は、マイクロソフト、シスコシステムズ、グーグル、IBMなどの主要なプレーヤーで構成されています。このオンラインコースに登録すると、参加者は、物理的な世界を接続されたデバイスの複雑で動的なシステムに変換する方法をよりよく理解できるようになります。
Coursera、Udemy、EDXなどのさまざまなオンライン学習プラットフォームで利用できるこの需要の高い技術スキルは、センシング、作動、処理、通信用のデバイスを含む、モノのインターネット（IoT）製品およびサービスの開発をカバーしています。

クイックキャリア統計

世界のIoT市場は、2020年の7,614億米ドルから、2026年までに1兆3,860億6,000万米ドルに達すると予想されています。
シスコの2020年の年次インターネットレポートによると、マシンツーマシン接続は2023年までに19％増加し、すべての接続の50％を占めると予想されています。

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モノのインターネットを学ぶために必要なスキル

算数：統計、確率、予測、微積分、代数、ベイズアルゴリズム、および論理。

化学：物理学、力学、認知学習理論、言語処理

コンピュータサイエンス：データ構造、プログラミング、ロジック、効率

このコースを学ぶ理由

モノのインターネットは、エレクトロニクス、コンピュータサイエンス、機械など、さまざまな分野の広範な分野です。実際、業界が次のように成長するにつれて、人々により多くの機会がもたらされます。

IoTキャリアの機会
センサーとアクチュエーターの専門家
IoTジョブの昇給

モバイル開発

モバイル開発アプリの成長は指数関数的成長を続けており、事実上5人のソフトウェアエンジニアごとにモバイル開発者がいます。このコースでは、インデマンドの技術スキルにより、登録済みの学生に、GoogleAndroidやAppleiOSなどのさまざまなモバイルオペレーティングシステムでモバイルアプリを開発する方法を教えます。

クイックキャリア統計

Statistaによると、2020年の世界のモバイルユーザー数は69.5億人であり、2021年までに71億人に増加すると予測されています。
2024年には、世界中のモバイルユーザーの数は74.1億人に達すると予測されています。

モバイルアプリは、2023年までに9,350億ドルを超える収益を生み出すと予想されています。

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モバイル開発を学ぶために必要なスキル

算数：統計、確率、予測、微積分、代数、ベイズアルゴリズム、および論理。

化学：物理学、力学、認知学習理論、言語処理

コンピュータサイエンス：データ構造、プログラミング、ロジック、効率

このコースを学ぶ理由

クリエイティブで楽しいです
キャリアフルフィルメント
驚異的な仕事の需要
仕事の柔軟性
どこからでも作業できます

量子コンピューティング

量子コンピューティングは新鮮ではありませんが、複雑で最新のマイクロプロセッサのコンピュータアーキテクチャを学ぶため、常に機械学習に関連しています。日常のコンピューターは、トランジスターを使用して、0と1を個別に処理します。対照的に、量子コンピューターは、重ね合わせ量子状態と呼ばれるものを使用して、0と1を同時に操作できます。このコースでは、コンピューターとコンピューティングをよりよく理解できるようになります。

クイックキャリア統計

大学、専門学校、大学の物理学者の年収は63,840ドルです。
2030年までに世界中に2,000から5,000台の量子コンピューターが存在する可能性があります。
ブール論理コンピューターが最新のGoogleQuantumコンピューターが実行するタスクを3秒で完了するには10年かかります。

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量子コンピューティングを学ぶために必要なスキル

算数：統計、確率、予測、微積分、代数、ベイズアルゴリズム、および論理。

化学：物理学、力学、認知学習理論、言語処理

コンピュータサイエンス：データ構造、プログラミング、ロジック、効率

このコースを学ぶ理由

量子コンピューターは、命を救うための科学、医薬品の進歩と進歩に拍車をかける可能性があります。
量子コンピューターは、特定の種類の古典的に扱いにくい問題を解決可能にすることにより、計算に革命を起こす可能性を秘めています。

データサイエンスと分析

データサイエンスコースは、グローバルな世界で依然としてキャリアの選択肢が増えており、データサイエンティストの仕事の可用性は依然として非常に不足しており、技術スキルの需要は減速していません。 21世紀に成功する企業を構築したいのであれば、データを活用する必要があります。このコースでは、幅広いテクノロジー分野でますます重要になるデータアーキテクチャスキルについて説明します。構造化データモデリングの基本を学び、実用的なSQLコーディングの経験を積み、データウェアハウスの設計とデータ操作について深く理解します。また、運用データベースと分析データベースを区別し、これらがビッグデータにどのように適用されるかを理解できるようになります

クイックキャリア統計

成長率はデータ科学者が実際に31％と予測されており、これは米国で最も高いものの1つです。
世界のビッグデータ市場は、2027年までに1,030億米ドルに成長すると予測されており、2018年の予想市場規模の2倍以上になります。

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データサイエンスを学ぶために必要なスキル

算数：統計、確率、予測、微積分、代数、ベイズアルゴリズム、および論理。

化学：物理学、力学、認知学習理論、言語処理

コンピュータサイエンス：データ構造、プログラミング、ロジック、効率

このコースを学ぶ理由

データサイエンティストは非常に権威があります
データサイエンスは非常に需要があります
高給のキャリア
これ以上の退屈なタスクはありません

ネットワークと情報セキュリティ

ネットワーク通信は、コンピュータネットワークとセキュリティでのキャリアを開始することに焦点を当てたコースです。このコースに登録すると、ネットワークアーキテクチャ、概念、およびネットワーク設計の基礎が紹介され、コミュニケーションスキルの開発を学ぶことができます。

クイックキャリア統計

埋められていないネットワークサポートジョブの数は、2013年の100万人から2021年の350万人へと350％増加すると予想されています。
ポジションの85％はネットワーキングを通じて埋められます。

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ネットワークと情報セキュリティを学ぶために必要なスキル

算数：統計、確率、予測、微積分、代数、ベイズアルゴリズム、および論理。

化学：物理学、力学、認知学習理論、言語処理

コンピュータサイエンス：データ構造、プログラミング、ロジック、効率

このコースを学ぶ理由

機会はたくさんあります
仕事の機会へのアクセスを取得します
あなたは最も接続された人々に接続されます
プロフィールを上げる
あなたのキャリアを前進させる
より多くの知識を得る

データの視覚化

データ視覚化コースでは、参加者は、チャート、グラフ、タイムライン、マップ、データなどの視覚要素を使用して、グラフィック表現、情報、およびデータ使用のスキルを学ぶことができます。世界がますますデータに依存するようになるにつれて、これまで以上にこのスキルが必要になります。生データを理解することは、革新的なデータの視覚化を作成するのに役立ちます。このデータの視覚化は、ビジネスデータがどのように解釈されてビジネス上の意思決定を決定するかを学び、理解したいビジネスオーナーや意思決定者に最適です。また、批判的思考と問題解決のスキルを使用して、生データを取得し、さまざまな方法で提示することもできます。

クイックキャリア統計

Nuclear Researchによると、データ視覚化機能を備えたビジネスインテリジェンスは、1ドルの支出に対して13.01ドルのROIを提供します。
Kissmetricsによると、高品質のインフォグラフィックはプレーンテキストよりも30倍読まれやすいとのことです。
イラスト付きの指示に従う人は、テキストのみの指示に従う人よりも323％優れています
視覚的なデータ回復ツールを使用している組織の管理者は、管理されたレポートとダッシュボードに依存している管理者よりも、タイムリーな情報を見つける可能性が28％高くなります。

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データの視覚化を学ぶために必要なスキル

算数：統計、確率、予測、微積分、代数、ベイズアルゴリズム、および論理。

化学：物理学、力学、認知学習理論、言語処理

コンピュータサイエンス：データ構造、プログラミング、ロジック、効率

このコースを学ぶ理由

データ視覚化におけるキャリアパス
最新のトレンドをつかむ
高給

データエンジニアリング

コンピュータエンジニアリングは20年以上にわたって需要の高いキャリアであり、これがすぐに減速する兆候はありません。オンラインで学び、技術力を身につけることができるコースです。コンピュータ工学コースは、さまざまなモジュールと次元に分けることができます。デジタルコンピュータと電子システムがどのように機能するか、情報技術とコンピュータエンジニアリング、およびコンピュータアーキテクチャを設計する能力を学ぶことができます。

クイックキャリア統計

コンピュータ支援エンジニアリング市場は、38億米ドルに達すると予測されています。

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データエンジニアリングを学ぶために必要なスキル

算数：統計、確率、予測、微積分、代数、ベイズアルゴリズム、および論理。

化学：物理学、力学、認知学習理論、言語処理

コンピュータサイエンス：データ構造、プログラミング、ロジック、効率

このコースを学ぶ理由

大収入
雇用保障
絶え間ない革新

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