人工智慧，機器人技術和資料科學家將在2020年成為新興工作

根據LinkedIn 釋出的《 2020年新興工作報告》， ，機器人技術（專門從事機器人過程自動化或 ）和 家角色在新加坡排名前5位。

針對9個國家/地區釋出了個人報告，包括亞太地區的新加坡，澳大利亞和印度。儘管各國之間存在差異，但毫無疑問，資料科學和相關技能正在推動全球新興工作的增長。

LinkedIn表示，新加坡的新興職位主要是技術職位。這歸功於新加坡政府在數字化方面的投資，以及它如何成為正在經歷數字化轉型的技術初創企業和大型企業組織的樞紐。

有趣的是，根據新加坡報告，突出的是角色的多樣性以及新加坡的勞動力市場如何清楚地重視硬技能，技術技能和軟技能。

以真正的資料科學方式，LinkedIn透過檢視過去五年來一直擔任全職職位的公開資料得出結論，使用該資料來計算招聘比例並確定複合年增長率。這是LinkedIn關於人工智慧專家，機器人工程和資料科學家的角色的評論。

人工智慧專家（＃1）

到2035年，人工智慧（AI）領域有望為企業增加2150億美元，新加坡也在努力不遺餘力。實際上，一項名為AI Singapore（AISG）的國家計劃目前專注於該領域的深入研究，以及投資和培養本地人才以將新加坡推向全球。

一位AI專家致力於建立機器需要“學習”的環境。這種情況本身並不會出現，通常需要進行廣泛的設定和建模，並抽取必要的資料。根據LinkedIn的報告，如果您想在這裡做得好，請熟悉以AI為中心的利基市場，例如機器學習，深度學習和計算機視覺。

機器人工程–軟體（＃2）

能夠構建和部署機器人流程自動化（RPA）軟體以實現平凡的，基於規則的任務或流程（例如費用報告）的工程師有望在來年出現需求。透過顯著加快某些任務的執行速度，RPA不僅可以帶來可觀的成本降低收益，還可以增加收入並增強客戶體驗。

為了在這裡做得好，機器人工程師顯然需要成為RPA的專家，並且擁有諸如UiPath，機器人作業系統（ROS）和Blue Prism之類的頂級RPA平臺的經驗將是非常好的。

資料科學家（＃5）

新加坡經濟發展局（EDB）表示，全球和亞洲公司都已在其新加坡資料中心進行了大量配置，預計資料分析行業每年將為經濟貢獻7.3億美元。為了進一步培養這一人才，南大去年啟動了新的資料科學和人工智慧研究中心，在三年內撥款800萬新元（585萬美元）。

隨著新加坡的組織不堪重負的資料，他們正在尋找資料科學家充當趨勢發現者，他們可以關聯資料點並在當今複雜且高度可變的業務環境中生成有意義的，可行的見解。在該類別中尋求的主要技能包括Python和R，機器學習和深度學習技能集以及Apache Spark。

值得注意的是，Python程式語言是如何列出上述三個角色中所需的技能的。成為LinkedIn名單且與資料相關的另一個角色是資料工程師，其職位排在第7位。為了做得好，期望知道-是的，Python和Scala程式語言，以及諸如Apache Spark，Hadoop和Hive之類的工具。

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