7 Tren Teknologi Terbesar Di 2020 Semua Orang Perlu Mempersiapkannya Sekarang

Masing-masing subkelompok ini menawarkan kesempatan untuk mengkhususkan diri dalam bidang profesional yang hanya berkembang. Teknologi komputer dan digitalisasi banyak digunakan di semua bidang antropologi. Teknik dan metode komputer terbaru membuat proses antropologis jauh lebih efisien dan akurat. Misalnya, GIS telah menjadi elemen yang sangat penting dalam eksplorasi situs arkeologi. Informasi tentang situs arkeologi dapat dengan mudah dipahami menggunakan alat visualisasi data. Sebagian besar industri, termasuk perawatan kesehatan, lembaga keuangan, dan asuransi, membutuhkan teknologi cybersecurity yang lebih baik untuk melindungi data dan pelanggan kepemilikan mereka.

new technology in computer

Semua orang tunduk pada pandemi global, sebagian besar populasi TI dunia berada di belakang dan bekerja dari rumah. Dan jika Anda ingin memanfaatkan waktu Anda di rumah, di sini Anda akan menemukan 9 tren teknologi baru teratas yang harus Anda perhatikan dan coba pada tahun 2021, dan mungkin salah satu pekerjaan yang diciptakan oleh tren teknologi baru ini. Saluran memerlukan koneksi ke saluran listrik yang dapat menjadi saluran telepon atau saluran Internet untuk ICT. Akses ke penawaran memerlukan investasi dalam infrastruktur yang sesuai dari perusahaan komersial atau pemerintah daerah dan pembayaran berulang dari pengguna setelah jalur diinstal. Inilah alasan mengapa saluran biasanya membagi orang sesuai dengan lokasi geografis mereka. Menurut survei Pew Research Center, orang Amerika pedesaan 12 persen lebih kecil kemungkinannya untuk memiliki akses ke broadband daripada orang Amerika lainnya, membuat mereka cenderung tidak memiliki perangkat.

Kemajuan sedang dibuat di bidang ini, bekerja sama dengan banyak organisasi internasional. Para ahli India, bekerja sama dengan para ahli dari Loughborough University Inggris, mengembangkan sistem pengawasan mHealth yang unik pada tahun 2005. Sistem ini menggunakan layanan ponsel untuk mengirimkan informasi pasien penting seperti sinyal jantung, tekanan darah, saturasi oksigen atau gula darah ke rumah sakit atau ahli di seluruh dunia.

Diharapkan dapat digunakan di pabrik, kamera HD yang membantu meningkatkan keselamatan dan manajemen lalu lintas, kontrol jaringan pintar dan ritel pintar. Jika Anda terpesona oleh blockchain dan aplikasinya dan ingin berkarir di teknologi trendi ini, maka sekarang adalah saat yang tepat untuk memulai. Untuk memasuki blockchain, Anda harus memiliki pengalaman langsung dengan bahasa pemrograman, basis OOPS, database datar dan relasional, struktur data, pengembangan aplikasi web, dan jaringan. Karena jumlah data yang dihadapi perusahaan terus meningkat, mereka mengenali kekurangan komputasi awan dalam situasi tertentu.

Ilmu komputer menawarkan karir yang sangat dicari dan menguntungkan bagi orang-orang yang berpengalaman secara teknis yang tertarik pada kemajuan terbaru dalam ilmu komputer. Biro Statistik Tenaga Kerja AS memperkirakan pertumbuhan 11% antara 2019 dan 2029 untuk teknologi informasi dan profesi ilmu komputer, tingkat pertumbuhan di atas rata-rata. Tren TI, seperti komputasi awan, keamanan informasi, dan pengumpulan dan penyimpanan data besar, berkontribusi pada prospek yang menjanjikan dari sektor ini.

Meskipun Internet of Things dapat beragam dan arti dari kemampuan ini diperlukan. Inilah alasan mengapa pengenalan komputasi awan telah menjadi tren penting dan dikenal sebagai solusi cloud migrasi. Di luar pekerjaan bergaji tinggi ini, gaji insinyur rata-rata untuk pembelajaran mesin diperkirakan sekitar $ 1.06.225, dan total pekerjaannya termasuk insinyur, pengembang, peneliti, dan ilmuwan data. Permintaan tinggi untuk profesional – Pembelajaran mesin adalah bahasa pemrograman yang berkembang pesat di semua jenis industri yang menciptakan permintaan yang tinggi untuk tenaga kerja terampil. Pasar pembelajaran mesin diperkirakan akan melebihi $ 8,81 miliar pada tahun 2022. Dengan pembelajaran mesin yang diingat sebagai bagian dari AI, dapat diharapkan untuk memiliki subset di bidang pembelajaran mesin, yang meliputi jaringan saraf, pemrosesan bahasa alami, dan pembelajaran mendalam.