Nhiều công nghệ mới đang phát triển nhanh chóng và hứa hẹn sẽ định hình lại cách chúng ta làm việc, cung cấp những cơ hội sáng tạo cho các nhà khoa học và những người sẵn sàng áp dụng các kỹ thuật mới. Dưới đây là 4 lĩnh vực công nghệ mà nhiều chuyên gia cho rằng sẽ có nhu cầu phát triển rất cao trong tương lai.

An ninh cho IoT

Sau khi hàng chục triệu thiết bị kết nối Internet bị tin tặc tấn công hồi năm ngoái, ngay cả những nhà quan sát bình thường cũng có thể thấy rằng các thiết bị IoT (Internet kết nối vạn vật) không được bảo vệ tạo ra những vấn đề an ninh đáng lo ngại.

Báo cáo gần đây của Công ty tư vấn công nghệ thông tin Gartner, khuyến cáo các nhà phát triển và các chuyên gia bảo mật phải cùng làm việc với nhau trong quá trình thiết kế để đảm bảo các mối đe dọa mới có thể được giải quyết khi chúng xuất hiện, ví dụ cung cấp tính năng cho các thiết bị IoT có thể tự tải về các bản cập nhật bảo mật.

Yêu cầu đối với các kỹ sư có kỹ năng bảo mật IoT, đặc biệt là những người hiểu được các lỗ hổng của phần cứng và phần mềm được sử dụng bởi các thiết bị kết nối Internet, là cần cấp thiết nghiên cứu các giải pháp để chống lại hình thức tấn công mới của tin tặc dựa trên kẽ hở của các thiết bị này.

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI)

Chúng ta đang chứng kiến một xu hướng tiếp theo của công nghệ xe tự lái, robot và các thiết bị điện tử thông minh, vì thế nhu cầu cho các kỹ sư hiểu biết về AI sẽ bùng nổ.

Theo Nicola Morini-Bianzino - Giám đốc điều hành cấp cao của Intel, hiện tại công ty đang ở thời đỉnh điểm nhờ những tiến bộ trong việc sử dụng máy tính phổ thông, các dịch vụ điện toán đám mây giá rẻ và không gian lưu trữ gần như vô hạn, và AI đang được vận dụng trong mọi thứ. Nhu cầu về kỹ sư phần mềm, kỹ thuật viên, chuyên gia nghiên cứu về dịch ngôn ngữ, nhận dạng giọng nói, tầm nhìn máy tính, robot học, xử lý ngôn ngữ tự nhiên... là các lĩnh vực AI đều có thể đáp ứng và cung cấp dữ liệu.

Máy Học (Machine learning)

Là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo, "Máy Học" liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kỹ thuật cho phép các hệ thống tự động "học" từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể. "Máy Học" hiện nay được áp dụng rộng rãi, bao gồm máy truy tìm dữ liệu, chẩn đoán y khoa, phát hiện thẻ tín dụng giả, nhận dạng khuôn mặt, phân tích thị trường chứng khoán, phân loại các chuỗi ADN, nhận dạng tiếng nói và chữ viết, dịch tự động, trò chơi điện tử và cử động robot...

Patrick Spedding, giám đốc cao cấp của Rocket Software cho biết, các công nghệ nhận thức được hỗ trợ bởi chương trình và "Máy Học" sẽ bắt đầu gia tăng giá trị trong thời gian tới.

Khoa học dữ liệu (Data science)

Khoa học dữ liệu cũng là một lĩnh vực đang rất "hot", nhưng nó đòi hỏi nhiều kỹ năng đa ngành, yêu cầu có thể bao gồm kinh nghiệm về "Máy Học" và AI, cần một lượng lớn dữ liệu và định dạng nó trong một hình thức có thể được sử dụng để đưa ra quyết định kinh doanh.

Spedding cho hay, các chuyên gia về khoa học dữ liệu đang thiếu hụt nghiêm trọng, cụ thể là các lĩnh vực mà công nghệ có thể được thiết kế để hỗ trợ các quyết định như chương trình nhận thức và phân tích hướng dẫn - lĩnh vực có nhiều cơ hội phát triển nếu có đầy đủ chuyên gia về khoa học dữ liệu.

Trong khi các công cụ học tập và nghiên cứu ngày càng được cải tiến, các khóa đào tạo tại trường cũng khởi động và trở nên tốt hơn trong việc đưa các kỹ sư cao cấp tiến nhanh về phía trước. Tuy nhiên, tất cả cần phải giỏi toán. Và việc kết hợp toán học với các kỹ năng và khả năng sử dụng là chìa khóa để các kỹ sư đa ngành tạo bước đột phá.