2025Tech预测：顶级技术趋势、工具和技能-Pluralsight

2025顶级技术趋势、工具和技能为了帮助您决定下一步研究什么，进行研究至一些最重要收获：4亚马逊基岩6SQL2024年技术学习者中的热门话题9104C#SQL20软件开发77JavaC通用技术预测20%20%计划到部署AI部署的AI不要计划部署AI变革管理方面高度熟练的员工。许多组织如今意识到，在持续的基础培训和部署一个AI解决方案仅仅是一个开始，你：为什么？所有这些问题都可以通过拥有具备相关技:尽管人工智能仅是技术领域的一部分，我们预测有关资源分配、执行来自动化大量繁琐工作，例如：器人。你不需要成为实现人工智能的人，但重 软件开发预测相关的重要性不仅适用于初学者，即使你在成为资深专业人士后即工程师的产出显著增加。实际上，这些工具还不够成熟，生成对工程师的工作效率产生影响，迫使他们调试输出的错误代码。虽然这种情况不会立即发生，但它将对市场上的为达到这一水平所需的岗位和机会将不再相对于有志开发者而言，找到工作的负担将比以往任何时候都更大，他们需要根据专家开发者的意见，在硬核技术领域（如掌握低级语言出色的沟通能力、持续学习能力和解决问题的能力是必我面临的最大潜在威胁在于软件开发领域，即对我面临的最大潜在威胁在于软件开发领域，即对计像大多数此类欧盟立法一样，不合规可能会导致法律后果。那些在六月案影响在欧盟运营的企业，以及虽不在欧盟但向欧盟居民提供服务的企感谢这一立法并不意味着需要学习大量的新无障碍标准。合规性主要涉及识别与EEA和WCAG之间的无障碍差距，而后者已经存在了很长时间。虽然你不必记住整无障碍性是欧洲的一个热点话题，由于即无障碍性是欧洲的一个热点话题，由于即据，供您的技能提升之旅参考。不妨自我测试一番 ,看看自己的得分如何。2Java基础知识4微服务架构生技术andAI.判性思维,and解决问题.这些通常会让你比你的技术技能更突出，尽管两者都很重），不佳以及安全风险增加，他们在建立基本的云原生实践之前，当前云计算领域的情况是一段两家企业之间的故当前云计算领域的情况是一段两家企业之间的故任何进入与基础设施相关职位的人都知道，最佳实践设计与实际工作中所续与主要的公共云提供商以混合模型共存。尽管使用单一公共云 ,多云环境的扩展仍将普遍存在。对于这些组织而言，我们预测这种转变将导致对兼具技术专长（运行内部IT基础设施2在AWS中进行架构设计4AWS身份和访问管理5AWS存储6AWS云计算7AWS云安全熟悉一个不同云服务的数量并与做你对AI的研究以及它与云计算的交叉点，并准备就是否应该在云中或本地从增长潜力角度来看，具备这些技能的专业人士能够填补人工智能和机器学习工程能产品管理人员、伦理人工智能专家、人工智能研究科学家以及其他相关且需求旺盛的角色。在高层管理方面，首席人工智能官（CAIO）的角色正迅速成默感。人工智能将继续以快速的速度发展，因此学习者和)。理由您的业务数据或其他相关信息来源（通常在没有持续人工干预的情况下，根据其被训练的知识和数据，进行决策这些技术的学习途径。我们预计在未来12这一转变的原因有几个，包括：大型语言模型（LLMs）仍将在推动新科学发现等情境中占据一席之地，但小型语LMs）将越来越多地用于那些不需要大型语言持RAG以丰富对话式机器人的响应，并结合各种可供选择的清晰的道路。影响，同时最大化积极结果的一种方式。其中许多风险可能是足 ,欧盟人工智能法案正式生效，可能面临的罚款高达3500万欧元或相关实体前一年全球年尽管这是欧洲立法，但它适用于任何向欧盟市场提供、部署、进口、分的组织。值得注意的是，即使您的组织不在欧盟，如果您的AI系您也可能违反这项立法。《欧盟人工智能法案》将逐步实施，未来。如何满足执行该法规所需的人员需求。同时，受影响的组织已经开始寻求外部机构和内部人才的帮助，以避免因这些巨额罚款而受到打击。在全球范围内急于采用人工智能之际，我们预测各组织将开始意识到，在未来保护其组织免受法律、品牌、财务或其他风险的影响，拥有伦理。将是由于多种因素造成的，包括道德消费主义的兴起、将绿色实践作有几种解决方案可以帮助实现这一目标：使用SL在过去12个月中，随着人工智能的发展而兴起在过去12个月中，随着人工智能的发展而兴起据，供您的技能提升之旅参考。为什么不自我测试3机器学习素养5数据科学素养数据预测生成式AI模型需要大量数据，这些数据大多是非结构化的且缺乏治理。许生成式AI模型需要大量数据，这些数据大多是非结构化的且缺乏治理。许无法应对AI工作负载的复杂性和运营需求。因此们的SkillIQ测试中，SQL基础知识是最受欢迎的第四项测试，由于SQL是任何数据专业人士的关键技能，并且受到主要云提供商的4数据分析素养 ,可供您参考自己的技能提升之旅。为什么不测试 ,防御方将较慢地利用这些工具，而另一方面，对手将有充受关注的情况下，也需要注意到AI并不是独。)》.《(胁情报团队来保护自己。传统上，安全故事通常是防御措施得到改进，攻击在推理费用上蒙受数百万美元的损失，而私人和敏感数据也可即使当量子计算成熟到足以破解这些算法时，破译大多数密有进一步的发展。然而，组织需要开始考虑更早而非更晚地实施后量子计算（PQC），因为简言之？不要担心后量子加密明日就会破坏一切，但确实需），震惊的事情。目前，并没有非常有效的手段来骗行为开始对普通公众构成威胁，例如被用于获取敏感的个人数据和银象的能力，并将其与真实视频进行比较。通过将深度假象与合法视频进行比较如果组织不为员工提供这些工具，员工将会自行安全基础知识S