写给正在读计算机专业的你，未来七大赚钱的岗位有哪些？

1.数据科学家

- 由于对数据驱动的决策需求增加，数据科学家通常有较高的薪资。

数据科学家必备技能

成为数据科学家通常需要掌握一系列的技术和技能，这些技能涵盖了从数据处理到分析再到解释和沟通的整个数据科学流程。以下是成为数据科学家需要掌握的关键技术和技能：

1. 编程技能：熟练掌握至少一种数据分析相关的编程语言，如Python或R，以及对应的数据分析库（例如Pandas、NumPy、SciPy、Scikit-learn、TensorFlow、Keras等）。

2. 统计学和概率论：掌握统计学基础，包括描述性统计、推断性统计、假设检验、概率分布等。

3. 机器学习：了解并应用各种机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。

4. 数据处理和清洗：能够处理和清洗原始数据，包括数据预处理、缺失值处理、异常值检测、数据转换等。

5. 数据可视化：使用工具（如Matplotlib、Seaborn、Plotly、Tableau、Power BI等）来创建直观的数据可视化，帮助理解数据和展示分析结果。

6. 数据库管理：熟悉SQL和NoSQL数据库，能够进行数据查询、数据存储和数据检索。

7. 大数据技术：了解大数据框架和工具，如Hadoop、Spark、Kafka等，以处理大规模数据集。

8. 数据挖掘：掌握数据挖掘技术，包括关联规则学习、聚类分析、异常检测等。

9. 深度学习：对于处理复杂的数据模式（如图像、语音、文本），了解深度学习框架如TensorFlow和PyTorch。

10. 业务理解：能够理解业务问题和需求，将数据分析结果转化为可操作的商业洞察。

11. 沟通和报告：具备良好的沟通技巧，能够将技术分析结果以非技术语言向非专业人士报告和解释。

12. 伦理和隐私：理解数据科学的伦理原则和隐私保护要求，确保数据分析的合规性。

这些技能的重要性可能会根据具体的职位和工作领域有所差异。数据科学是一个多学科领域，因此不断学习新技术和保持对最新趋势的了解对于数据科学家来说非常重要。

2.人工智能（AI）工程师

- AI技术的潜力巨大，对于懂得如何开发和应用AI模型的工程师需求很高。

AI工程师必备技能

成为人工智能（AI）工程师通常需要掌握以下技术和技能：

1. 编程技能：熟练掌握至少一种编程语言，如Python、R、Java或C++。Python是AI领域最受欢迎的语言之一，因为它有大量的库和框架，如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等。

2. 数学和统计学：深入理解线性代数、概率论、统计学、微积分和离散数学等数学基础知识，这些是理解和开发AI算法的基础。

3. 机器学习：掌握机器学习的基本概念和算法，包括监督学习、无监督学习、强化学习等，以及如何实现和调整这些算法。

4. 深度学习：理解和实践深度学习技术，包括神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。

5. 数据处理：能够处理和分析大量数据，包括数据预处理、清洗、特征提取和特征工程。

6. 自然语言处理（NLP）：如果在AI的NLP领域工作，需要掌握文本分析、语义分析、语音识别等技术。

7. 计算机视觉：对于在AI的计算机视觉领域工作的工程师，需要理解图像识别、对象检测和图像生成等技术。

8. 强化学习：了解强化学习的原理和框架，如Q-learning、策略梯度方法等，以及如

3.云计算工程师

- 随着企业越来越多地采用云服务，对云计算专家的需求也在增长。

云计算工程师必备技能

成为云计算工程师通常需要掌握以下技术和技能：

1. **云服务提供商的知识**：熟悉至少一家主要的云服务提供商的平台和服务，如Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud Platform (GCP)。

2. **网络**：理解网络的基本概念，包括TCP/IP、DNS、HTTP/HTTPS、VPN、负载均衡等。

3. **服务器和存储**：了解服务器配置、存储解决方案（如对象存储、块存储、文件存储）以及数据备份和恢复策略。

4. **虚拟化技术**：掌握虚拟化概念和技术，如VMware、Xen、KVM、Docker容器、Kubernetes容器编排等。

5. **操作系统**：熟悉至少一种操作系统，通常是Linux或Windows Server。

6. **编程和脚本语言**：具备编程能力，熟悉至少一种脚本语言，如Python、Bash、PowerShell等，以便自动化云资源的配置和管理。

7. **云安全**：了解云环境的安全最佳实践，包括身份和访问管理（IAM）、数据加密、网络安全策略、合规性和审计。

8. **DevOps**：理解DevOps文化和实践，掌握持续集成/持续部署（CI/CD）流程、基础设施即代码（IaC）工具如Terraform、Ansible等。

9. **数据库技能**：了解关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL、SQL Server）和非关系型数据库（如MongoDB、Cassandra）的使用和管理。

10. **监控和日志**：熟悉云监控工具（如AWS CloudWatch、Azure Monitor）和日志管理工具（如ELK Stack），以便监控云资源的性能和健康状况。

11. **架构设计**：掌握云架构设计原则，了解如何设计可扩展、高可用和安全的云基础设施。

12. **成本管理**：理解云服务的计费模型，能够优化资源使用以控制成本。

13. **业务连续性和灾难恢复**：规划和实施业务连续性策略和灾难恢复计划，确保服务的高可用性。

云计算工程师需要持续学习和适应不断变化的云技术。获取云服务提供商的认证可以帮助工程师证明自己的能力并保持与最新技术的同步。此外，实际操作经验是非常重要的，通过实际项目来应用和深化这些技能。

4.全栈开发人员

- 能够处理前端和后端开发任务的全栈开发人员通常很受欢迎。

全栈开发人员必备技术

成为全栈开发人员需要掌握前端和后端开发的技术，以及相关的一些其他技能。全栈开发人员能够处理项目的所有方面，从用户界面到数据库。以下是成为全栈开发人员需要掌握的关键技术和概念：

1. **前端技术**：

- HTML/CSS：网页内容和布局的基础。

- JavaScript：使网页交互性和动态性成为可能的脚本语言。

- 前端框架和库：如React.js, Angular.js, Vue.js等，用于构建高效、动态的用户界面。

- 响应式设计：确保网站在不同设备和屏幕尺寸上都能良好工作。

2. **后端技术**：

- 编程语言：如JavaScript (Node.js), Python, Ruby, PHP, Java, C#, 等。

- 服务器、服务和API开发：理解如何创建和管理后端服务和API。

- 数据库管理：熟悉SQL（如PostgreSQL, MySQL）和NoSQL（如MongoDB, CouchDB）数据库。

- 服务器端框架：如Express.js, Django, Ruby on Rails, Spring等。

3. **开发工具与环境**：

- 版本控制系统：如Git，用于代码版本管理和团队协作。

- 文本编辑器和开发环境：如Visual Studio Code, Sublime Text, Atom等。

- 命令行工具：熟练使用命令行界面进行各种开发任务。

4. **基础架构知识**：

- 了解如何部署应用程序到云服务（如AWS, Azure, Google Cloud）。

- 理解基本的网络概念。

- 容器化技术：如Docker和Kubernetes。

5. **DevOps实践**：

- 持续集成/持续部署（CI/CD）流程。

- 自动化测试和部署。

6. **软件工程原则**：

- 代码重构和模式设计。

- 测试驱动开发（TDD）和单元测试。

- 敏捷开发和Scrum等项目管理方法论。

7. **安全知识**：

- 理解网络安全的基本概念，如加密、身份验证、授权、防御常见的安全威胁。

8. **用户体验和设计原则**：

- 理解基本的设计原则，以确保应用程序易于使用。

全栈开发人员不仅需要技术技能，还需要具备良好的问题解决能力、沟通技巧和团队协作能力。随着技术的不断发展，全栈开发人员还需要保持学习和更新相关知识的能力。

5.网络安全专家

- 网络安全在当今数字化世界中至关重要，因此这一领域的专家通常有很高的薪资。

网络安全专家必备技术

成为网络安全专家需要掌握一系列复杂的技能和知识，这些技能涵盖了从基础网络知识到高级安全策略的多个方面。以下是网络安全专家必备的一些关键技术和知识领域：

1. **基础网络知识**：

- 理解TCP/IP协议栈。

- 熟悉常见的网络设备（如路由器、交换机、防火墙）和服务（如DNS、DHCP）。

- 掌握网络架构和设计原则。

2. **操作系统安全**：

- 熟悉各种操作系统（如Windows, Linux, MacOS）的安全特性和弱点。

- 理解系统漏洞、补丁管理和日志分析。

3. **加密技术**：

- 掌握对称加密、非对称加密、哈希算法和数字签名等基本概念。

- 理解SSL/TLS协议以及如何保护数据传输。

4. **应用程序安全**：

- 理解常见的Web应用漏洞，如SQL注入、跨站脚本（XSS）、跨站请求伪造（CSRF）等。

- 掌握安全编码实践和代码审计技术。

5. **身份和访问管理（IAM）**：

- 理解身份验证、授权和账户管理。

- 熟悉多因素认证、单点登录（SSO）和身份管理协议（如OAuth、SAML、OpenID Connect）。

6. **网络监控和防御**：

- 熟悉入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）的原理和配置。

- 掌握安全信息和事件管理（SIEM）系统的使用，进行日志聚合、分析和事件响应。

7. **安全评估和测试**：

- 理解渗透测试、漏洞评估和风险评估的原则和实践。

- 掌握使用各种安全测试工具（如Metasploit、Nmap、Wireshark等）。

8. **法规遵从和标准**：

- 熟悉行业安全标准和法规，如ISO 27001、NIST、HIPAA、GDPR等。

- 理解合规性评估和审计过程。

9. **事故响应和取证**：

- 掌握事故响应流程，能够在安全事件发生时快速有效地采取行动。

- 理解数字取证原则和技术，以便于收集和分析证据。

10. **云安全和虚拟化**：

- 理解云服务模型（IaaS、PaaS、SaaS）以及相关的安全挑战。

- 熟悉云安全最佳实践和工具，如云访问安全代理（CASB）、云工作负载保护平台（CWPP）。

11. **持续学习和研究**：

- 随着技术的发展和新的安全威胁的出现，网络安全专家需要不断学习和更新知识。

除了上述技术技能，网络安全专家还需要具备良好的问题解决能力、沟通能力、团队合作精神以及强烈的职业道德感。安全领域中的认证，如CISSP（Certified Information Systems Security Professional）、CEH（Certified Ethical Hacker）和CISM（Certified Information Security Manager），也被广泛认为是该领域专业知识的标志。

6.DevOps工程师

- DevOps文化的兴起导致对能够提高软件开发和运维效率的工程师需求不断增加。

DevOps工程师必备技能

成为DevOps工程师需要掌握一系列的技术和实践，这些技术和实践可以帮助组织实现软件开发和运维的自动化、优化和协同工作。以下是DevOps工程师通常需要的技术和技能：

1. **编程和脚本语言**：了解至少一种编程语言（如Python、Ruby、Java等）和脚本语言（如Bash、Shell等）。

2. **版本控制**：熟悉Git等版本控制系统，以及GitHub、GitLab或Bitbucket等代码托管平台。

3. **持续集成/持续部署（CI/CD）**：掌握Jenkins、Travis CI、GitLab CI、CircleCI等CI/CD工具的使用，以自动化代码的构建、测试和部署过程。

4. **配置管理**：熟练使用Ansible、Puppet、Chef或SaltStack等配置管理工具，以编程方式管理和自动化服务器配置。

5. **容器化和容器编排**：理解Docker、Kubernetes、OpenShift等容器技术和编排工具。

6. **云服务和平台**：熟悉云服务提供商如AWS、Azure、Google Cloud Platform等的服务和管理工具。

7. **基础设施即代码（IaC）**：使用Terraform、CloudFormation等工具来自动化云基础设施的创建和管理。

8. **监控和日志**：掌握Prometheus、Nagios、ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）、Grafana等监控和日志管理工具。

9. **测试自动化**：了解单元测试、集成测试、功能测试和性能测试的自动化，以及Selenium、JUnit、TestNG等相关工具。

10. **网络和安全基础**：具备网络协议、安全协议、SSL/TLS、防火墙和VPN的基本知识。

11. **操作系统**：熟悉Linux和Windows操作系统的管理和自动化。

12. **虚拟化和云原生技术**：理解VMware、VirtualBox等虚拟化技术，以及云原生应用的开发和部署。

13. **项目管理和协作**：了解敏捷开发、Scrum、Kanban等项目管理方法，并能够使用JIRA、Trello、Asana等协作工具。

14. **软件开发生命周期**：理解软件开发的各个阶段，包括需求分析、设计、编码、测试和维护。

15. **沟通和协作技能**：DevOps文化鼓励跨功能团队的协作，因此沟通和团队协作能力也非常重要。

成为一名DevOps工程师需要不断学习和适应新的技术和工具，因为DevOps领域是一个不断发展的领域，新的工具和实践总是在不断涌现。

7.区块链工程师

- 尽管市场波动，区块链技术依然是一个热门领域，对相关专家的需求保持稳定。

区块链工程师必备技能

成为一名区块链工程师，你需要掌握一系列的技术和知识。这些技术不仅包括区块链的基础原理，还包括与之相关的编程语言和工具。以下是一些关键的技能和知识点：

1. **区块链的基础知识**:

- 理解区块链的工作原理，包括区块、链、节点、矿工和共识机制等。

- 熟悉不同类型的区块链，如公共链、私有链和联盟链。

- 了解加密货币和智能合约的概念。

2. **编程语言**:

- **Solidity**: 以太坊智能合约的主要编程语言。

- **JavaScript/TypeScript**: 用于开发区块链应用程序的前端和非智能合约的后端部分。

- 其他编程语言，如Python、Go、Rust、Java等，也常用于区块链开发。

3. **智能合约开发**:

- 学习如何编写、测试和部署智能合约。

- 理解智能合约的安全性和最佳实践，以避免常见的安全隐患。

4. **区块链平台**:

- 熟悉至少一种区块链平台，如以太坊、Hyperledger Fabric、EOS、Cardano等。

- 了解它们的架构、API和特定的编程模型。

5. **加密技术**:

- 了解公钥/私钥加密、哈希函数、椭圆曲线加密等。

- 理解如何在区块链中使用这些技术来保证数据的安全性和完整性。

6. **分布式系统**:

- 理解分布式系统的原理，包括容错、共识算法和网络分区等。

- 理解如何在分布式环境中处理数据一致性和同步问题。

7. **前端开发**:

- 学习开发用户界面，使用户能够与区块链应用程序交互。

- 熟悉Web3.js、Ethers.js等库，它们允许你与区块链进行交互。

8. **开发工具和框架**:

- Truffle: 一个流行的区块链开发框架，用于以太坊智能合约和应用程序的开发。

- Hardhat: 另一个用于以太坊开发的任务运行器和开发环境。

- Ganache: 一种个人区块链，用于以太坊开发和测试。

9. **网络安全和加密货币知识**:

- 了解网络安全的基本原则，特别是与加密货币和钱包安全相关的知识。

10. **项目管理和协作工具**:

- 熟悉Git、Docker、CI/CD管道等工具，它们对于团队合作和代码管理至关重要。

11. **法律和监管知识**:

- 对区块链技术相关的法律、合规性和监管问题有基本的了解。

最后，不断学习和跟进区块链领域的最新发展同样重要，因为这是一个快速演变的技术领域。参加在线课程、研讨会、工作坊和区块链相关的会议可以帮助你保持最新的知识状态。