บูทแคมป์วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI

เรียนรู้ทฤษฎีพื้นฐานและการประยุกต์ Data Science & AI

อาจารย์ผู้สอนของเราจะฝึกสอนคุณผ่านพื้นฐานที่จำเป็นของความรู้และทักษะที่ประยุกต์ใช้เพื่อให้คุณก้าวไปสู่อาชีพที่ประสบความสำเร็จในด้าน Data Science & AI

ออนไลน์

เต็มเวลา: 12 สัปดาห์

นอกเวลา: 24 สัปดาห์

Course Report Code Labs Academy
AZAV Certified Code Labs Academy

ได้รับการรับรองจาก AZAV

Switchup Code Labs Academy

ทำไมต้องเรียนวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI

Data Science & AI คืออะไร?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI อยู่ในระดับแนวหน้าของนวัตกรรม โดยมุ่งเน้นที่การพัฒนาระบบอัจฉริยะเพื่อแก้ปัญหาความท้าทายที่ซับซ้อนและเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่า

คุณจะได้อะไร?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลผสมผสานการวิเคราะห์ทางสถิติ การเขียนโปรแกรม และความรู้ในขอบเขตเพื่อทำความเข้าใจและคาดการณ์แนวโน้ม ด้วยการสร้างรากฐานในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณสามารถแปลงข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง ซึ่งช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล

ในทางกลับกัน ปัญญาประดิษฐ์ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้และตัดสินใจโดยการเลียนแบบสติปัญญาของมนุษย์ สิ่งนี้นำไปสู่ความก้าวหน้าด้านหุ่นยนต์ รถยนต์ไร้คนขับ และคำแนะนำเฉพาะบุคคลมากขึ้นเรื่อยๆ เนื่องจากธุรกิจต่างๆ ใช้ประโยชน์จากข้อมูลและ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ผู้เชี่ยวชาญในสาขาเหล่านี้จึงมีความสำคัญ

คุณต้องการที่จะเริ่มต้นอาชีพในสาขาที่เป็นที่ต้องการอย่างมากนี้หรือไม่?

หลักสูตรติวเข้มวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ Code Labs Academy ทำให้คุณเป็นส่วนหนึ่งของอนาคตของเทคโนโลยีและเปิดเส้นทางอาชีพที่น่าตื่นเต้นในสาขาที่เจริญรุ่งเรือง

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้

ฝึกสอนคุณผ่านหลักสูตรที่ได้รับการดูแลเป็นพิเศษซึ่งออกแบบมาเพื่อนำคุณจาก 'แค่อยากรู้อยากเห็น' ไปสู่ ​​'ได้รับการรับรองอย่างเต็มที่' ในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลในเวลาเพียง 12 สัปดาห์ (เต็มเวลา)

พื้นฐาน

SQL, Python, Jupyter Notebook, Git และ GitHub, พีชคณิตเชิงเส้น, ความน่าจะเป็นและสถิติ

การวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูล การเตรียมข้อมูล การสร้างภาพข้อมูล และการสำรวจข้อมูล

การเรียนรู้ของเครื่องแบบคลาสสิก

การเรียนรู้ของเครื่อง, การเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลและแบบไม่มีผู้ดูแล, การเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล ML, Naive Bayes, SVM, ฟอเรสต์สุ่ม, ไปป์ไลน์ ML และการจำแนกประเภท

การเรียนรู้เชิงลึก

โครงข่ายประสาทเทียม (การนำไปใช้งาน การแก้ไขปัญหา และการเพิ่มประสิทธิภาพ), สถาปัตยกรรม CNN, สถาปัตยกรรมตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ, การเพิ่มข้อมูล, เทนเซอร์โฟลว์, Keras และ Scikit-Learn

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

การเข้ารหัสข้อความสำหรับ NLP, โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ (RNN), LSTM, กลไกการเตือน, โมเดลหม้อแปลงไฟฟ้า และการสร้างแชทบอท

ต้องการรายละเอียดเพิ่มเติม?

ดาวน์โหลดหลักสูตรของเรา

วิทยาศาสตร์ข้อมูลถือเป็นอาชีพที่มีชื่อเสียงที่สุดงานหนึ่งในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โดยเกี่ยวข้องกับการจัดการข้อมูล ทำความสะอาด ประเมิน และพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายผลลัพธ์ของเหตุการณ์ ในบทนี้ เราจะพูดถึงพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการเริ่มต้นเส้นทางการเรียนรู้

รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับหลาม

  • ภาษาไพธอนและประวัติศาสตร์
  • พื้นฐานของหลาม
  • โครงสร้างข้อมูลพื้นฐานใน Python
  • คลาสและออบเจ็กต์
  • โมดูลและแพ็คเกจ
  • อินพุต/เอาท์พุต
  • ข้อผิดพลาดและข้อยกเว้น

สภาพแวดล้อม

  • สภาพแวดล้อมหลาม
  • อนาคอนด้า
  • โน๊ตบุ๊ค Jupyter

SQL และฐานข้อมูล

  • พื้นฐาน SQL
  • แบบสอบถาม SQL

พีชคณิตเชิงเส้น

  • สเกลาร์และเวกเตอร์
  • เมทริกซ์
  • บรรทัดฐาน

Git และ GitHub

  • ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการควบคุมเวอร์ชัน
  • ขั้นตอนการทำงาน
  • การตรวจสอบที่เก็บข้อมูล
  • การยกเลิกการเปลี่ยนแปลง
  • การดึงและดึงการเปลี่ยนแปลง
  • ผลักดันการเปลี่ยนแปลง

โครงการ: การติดตั้งเส้นโค้ง

  • โปรเจ็กต์นี้เป็นเรื่องเกี่ยวกับการแก้ปัญหา 'การปรับเส้นโค้ง' ซึ่งเกี่ยวข้องกับการค้นหาสมการเส้นโค้งที่ดีที่สุดเพื่อให้พอดีกับชุดข้อมูลที่กำหนด โดยจะแนะนำคุณผ่านตัวอย่างของปัญหานี้และแบ่งออกเป็นส่วนต่างๆ โดยแต่ละส่วนจะฝึกการใช้แนวคิดพื้นฐาน เช่น OOP, SQL, พีชคณิตเชิงเส้น และเวิร์กโฟลว์การเรียนรู้ของเครื่องขั้นสุดท้าย

สิ่งที่คุณต้องการ

คุณไม่จำเป็นต้องมีวุฒิการศึกษาด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์หรือการเขียนโปรแกรมมาก่อนจึงจะเข้าร่วมหลักสูตรติวเข้มของเราได้ เราไม่ถือว่ามีความรู้ใดๆ มาก่อน และจะแนะนำคุณตลอดเนื้อหาพื้นฐานในช่วงสองสามสัปดาห์แรก เพื่อให้มั่นใจว่าคุณสร้างรากฐานที่แข็งแกร่งตั้งแต่ต้นจนจบ ไม่ว่าคุณจะยังใหม่กับสาขานี้หรือกำลังมองหาการเปลี่ยนแปลงอาชีพ โปรแกรมของเราได้รับการออกแบบมาเพื่อให้คุณก้าวทันอย่างรวดเร็วและมั่นใจ

โครงการสุดท้าย

โปรเจ็กต์สุดท้ายเปิดโอกาสให้คุณนำความรู้หลักสูตรติวเข้มและทักษะที่ได้รับมาทดสอบในสภาพแวดล้อมที่ไดนามิกและลงมือปฏิบัติจริง เป็นโอกาสในการสร้างสิ่งที่เป็นจริง แสดงความสามารถทางเทคนิคของคุณ และพัฒนาโครงการที่จะเป็นส่วนสำคัญของแฟ้มผลงานระดับมืออาชีพของคุณ ช่วยให้คุณสามารถแสดงความคิดสร้างสรรค์และเน้นย้ำว่าคุณพัฒนาไปมากเพียงใดตลอดประสบการณ์การฝึกปฏิบัติ

นอกจากนี้ โปรเจ็กต์สุดท้ายยังได้รับการออกแบบเพื่อจำลองความท้าทายที่คุณจะพบในงานด้านเทคโนโลยีจริง ช่วยให้คุณสามารถแสดงทักษะในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน และเตรียมคุณให้พร้อมสำหรับความคาดหวังในอาชีพการงานในอนาคต

  • การระบุปัญหา: เลือกปัญหาในชีวิตจริงที่เกี่ยวข้องกับอุตสาหกรรมหรือสาขาที่คุณสนใจ กำหนดขอบเขตและวัตถุประสงค์ของโครงการอย่างชัดเจน โดยเน้นว่าเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูงสามารถปรับปรุงโซลูชันได้อย่างไร
  • การรวบรวมข้อมูลและการประมวลผลล่วงหน้า: รวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มาต่างๆ ทำความสะอาด และประมวลผลล่วงหน้าเพื่อ จัดการกับค่าที่หายไป ค่าผิดปกติ และความไม่สอดคล้องกัน ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลนั้นเหมาะสำหรับโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก รวมถึงการทำให้เป็นมาตรฐานและการเพิ่มหากจำเป็น
  • การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA): ทำการแสดงภาพข้อมูลและการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อระบุแนวโน้ม ความสัมพันธ์ และข้อมูลเชิงลึก ปรับแต่งทิศทางของโปรเจ็กต์ตามการค้นพบของ EDA ในขณะเดียวกันก็พิจารณาความเหมาะสมสำหรับสถาปัตยกรรมการเรียนรู้เชิงลึก เช่น CNN, RNN หรือหม้อแปลงไฟฟ้า
  • การสร้างโมเดลและการประเมิน: พัฒนาและฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง โดยผสมผสานเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูง เช่น Convolutional Neural Networks (CNN) สำหรับข้อมูลรูปภาพ, Recurrent Neural Networks (RNN) หรือ LSTM สำหรับอนุกรมเวลาหรือข้อมูลลำดับ หรือโมเดลหม้อแปลงสำหรับงาน NLP ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลโดยใช้เมตริก เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน หรือ AUC และใช้การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก
  • การปรับใช้และการนำเสนอ: ปรับใช้โมเดลขั้นสุดท้ายโดยใช้เฟรมเวิร์กเว็บ, API หรือบริการบนคลาวด์ ช่วยให้มั่นใจถึงความสามารถในการปรับขนาดสำหรับโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก นำเสนอข้อค้นพบ ประสิทธิภาพของแบบจำลอง และผลกระทบทางธุรกิจหรือในโลกแห่งความเป็นจริงแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในสภาพแวดล้อมแบบมืออาชีพ

ทำไมต้องเรียนกับเรา?

  • ก้าวอย่างรวดเร็ว
  • ขนาดชั้นเรียนขนาดเล็ก
  • การฝึกสอนอาชีพแบบ 1:1 จัดให้ตามประสบการณ์และเป้าหมายของคุณเป็นรายบุคคล
  • การเรียนรู้จากระยะไกลก่อนจากทุกที่ในโลก
Code Labs Academy Services

ชุมชนแห่งการเรียนรู้

Workeer

9.9/10

คะแนนโปรโมเตอร์สุทธิ*

Workeer

5/5

ความรู้ของครู*

Workeer

5/5

ความเกี่ยวข้องของอุตสาหกรรม*

Bootcamps ที่กำลังจะมีขึ้น

การเปิดตัวหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบเปิดที่เรากำลังจะจัดขึ้น เลือกวันที่และประเภทวิทยาเขตที่คุณต้องการเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม

ค่าเล่าเรียนและเงินทุน

จัดการเงินอย่างอิสระ หรือเลือกหนึ่งในพันธมิตรของเราที่เหมาะกับคุณที่สุด

พันธมิตรทางการเงิน

สำรวจพันธมิตรทางการเงินของเราและค้นหาพันธมิตรทางการเงินที่เหมาะกับคุณในการเดินทางของคุณ

go-cardless

การชำระเงินที่เกิดขึ้นง่าย ๆ ผ่อนชำระง่าย ๆ ตลอดระยะเวลาของหลักสูตร

quotanda

จัดไฟแนนซ์ได้มากหรือน้อยตามที่คุณต้องการโดยแบ่งชำระได้สูงสุด 60 งวด

stepex

การชำระคืนรายเดือนให้กับ StepEx จากเปอร์เซ็นต์ของรายได้ของคุณ จนกระทั่งสิ้นสุดกำหนดการชำระเงินที่คุณตกลงไว้

ตัวเลือกการระดมทุน

การจัดหาเงินทุนไม่ควรเป็นอุปสรรคต่อแรงบันดาลใจของคุณ นั่นเป็นเหตุผลที่เรานำเสนอโซลูชั่นทางการเงินมากมายเพื่อรองรับสถานการณ์ที่หลากหลาย

บิลดุงสกุทเชน

บิลดุงสกุทเชน

มอบทุนหลักสูตรติวเข้ม CLA ของคุณด้วยบัตรกำนัลการศึกษาของรัฐบาลเยอรมนี โดยมีความเป็นไปได้ที่จะจ่าย €0

ส่วนลด CLA

ส่วนลด CLA

ลงทุนกับตัวเองให้น้อยลง สำรวจส่วนลดของเรา

รอบคัดเลือก

รอบคัดเลือก

สำรวจข้อดีของพระราชบัญญัติโอกาสด้านคุณสมบัติในการส่งเสริมการพัฒนากำลังคนใน Germany

คำถามที่พบบ่อย

Bootcamp วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI คืออะไร
Bootcamp นานแค่ไหน?
ฉันจำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้าน Data Science และ AI มาก่อนหรือไม่?
ฉันต้องใช้เครื่องมือและซอฟต์แวร์อะไรบ้าง
Bootcamp ดำเนินไปเองหรือดำเนินอยู่จริง?
ฉันควรเข้าร่วมหลักสูตรติวเข้มในแต่ละสัปดาห์นานเท่าใด
Bootcamp ราคาเท่าไหร่คะ?
ฉันจะได้รับใบรับรองเมื่อสิ้นสุดหลักสูตรติวเข้มหรือไม่
มีงานสนับสนุนหลัง bootcamp หรือไม่?
หลังจากจบหลักสูตรติวเข้มแล้ว ฉันจะได้งานประเภทใดบ้าง?
ฉันสามารถพูดคุยกับใครได้บ้างหากฉันมีคำถามเพิ่มเติม?

ยังมีคำถามอยู่ใช่ไหม?

หากคุณมีคำถามเพิ่มเติม โปรดส่งอีเมลถึงเราได้ที่ hello@codelabsacademy.com หรือ จองการโทรกับผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเรา เรายินดีที่จะให้ข้อมูลเพิ่มเติมและตอบคำถามเฉพาะใดๆ ที่คุณมีเกี่ยวกับหลักสูตรติวเข้มหรือขั้นตอนการสมัคร

วิธีการสมัคร

เรารู้ว่าการเลือกนักการศึกษาอาจเป็นงานที่น่ากังวล นั่นเป็นเหตุผลที่เราให้ผู้ที่มีโอกาสเข้าร่วมของเราทุกคนติดต่อกับมนุษย์โดยเร็วที่สุด และคุณจะอยู่กับพวกเขาจนกว่าคุณจะเริ่มหลักสูตร

1

ส่งใบสมัครของคุณ

คุณจะเลือกหลักสูตร วิทยาเขต และตารางเรียน โดยระบุแรงจูงใจในการเรียนกับเรา

2

พบกับผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้

จองการประชุมกับผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเราเพื่อยืนยันว่าเราเหมาะสมสำหรับคุณ และตอบคำถามหรือข้อกังวลใดๆ ที่คุณอาจมี ที่นี่เรายังสามารถพูดคุยเกี่ยวกับตัวเลือกทางการเงิน ข้อเสนอพิเศษ และที่พักใดๆ ที่คุณอาจต้องการ

3

การเตรียมความพร้อมและก่อนการทำงาน

เมื่อคุณสมัครแล้ว เราจะติดต่อคุณกับผู้สอนหลักสูตรและเพื่อนร่วมรุ่นของคุณ นอกจากนี้เรายังจะจัดการศึกษาก่อนหลักสูตรเพื่อให้แน่ใจว่าคุณสามารถเริ่มต้นกับเราได้ตั้งแต่วันที่ 1

ติดต่อผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้

คำถามด่วนก่อนสมัคร? มีบางอย่างเกี่ยวกับหลักสูตรหนึ่งที่ดึงดูดสายตาคุณและต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมหรือไม่? แจ้งให้เราทราบ เรายินดีที่จะช่วยเหลือ

อ่านบทความล่าสุดในบล็อกของเรา

บิลดุงซูร์เลาบ

บิลดุงซูร์เลาบ

Bildungsurlaub เสนอให้พนักงานชาวเยอรมันลาเพื่อศึกษาโดยได้รับค่าจ้าง ส่งเสริมการพัฒนาทักษะและการเรียนรู้ตลอดชีวิต เรียนรู้ว่านโยบายนี้สนับสนุนการเติบโตส่วนบุคคลและทางอาชีพอย่างไร

Bildungsurlaub การเรียนรู้ตลอดชีวิต การเติบโตทางวิชาชีพ
การสร้างสมดุลระหว่างความยืดหยุ่นและความปลอดภัย: การทำงานระยะไกลในระบบรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์

การสร้างสมดุลระหว่างความยืดหยุ่นและความปลอดภัย: การทำงานระยะไกลในระบบรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์

การทำงานระยะไกลด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์นำมาซึ่งความยืดหยุ่นและความท้าทาย เรียนรู้ว่าผู้เชี่ยวชาญจัดการกับช่องโหว่ นำโมเดล Zero Trust ไปใช้ และยกระดับทักษะด้วยโปรแกรมต่างๆ เช่น Cybersecurity Bootcamp ของ Code Labs Academy ได้อย่างไร

การรักษาความปลอดภัยการทำงานระยะไกล
ใช้เวลานานแค่ไหนในการเรียนรู้ Machine Learning ด้วย Python?

ใช้เวลานานแค่ไหนในการเรียนรู้ Machine Learning ด้วย Python?

ค้นหาว่าต้องใช้เวลานานแค่ไหนในการเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิงด้วย Python ตั้งแต่การเรียนรู้พื้นฐานไปจนถึงการนำแนวคิดขั้นสูงไปประยุกต์ใช้ในโครงการในโลกแห่งความเป็นจริง

ML
สมดุลระหว่างชีวิตและการทำงาน: จัดการเวลาของคุณในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีระยะไกล

สมดุลระหว่างชีวิตและการทำงาน: จัดการเวลาของคุณในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีระยะไกล

การทำงานจากระยะไกลให้ความยืดหยุ่นแต่ท้าทายความสมดุลระหว่างชีวิตและการทำงาน ค้นพบกลยุทธ์ในการรักษาประสิทธิผล กำหนดขอบเขต และจัดลำดับความสำคัญของความเป็นอยู่ที่ดี

งานเทคโนโลยีระยะไกล ทำงานจากที่บ้าน Bootcamp ออนไลน์

สถิติงาน

มีตำแหน่งงานด้านเทคโนโลยีที่เปิดกว้างประมาณ 1.7 ล้าน ตำแหน่งทั่วโลกในปี 2024

ประเทศสหรัฐอเมริกา

  • สำหรับสหรัฐอเมริกา จำนวนประกาศรับสมัครงานด้านเทคโนโลยีที่กำลังดำเนินอยู่โดยประมาณคือ 438,000 ตำแหน่ง (แหล่งที่มา)
  • รายงานสถานะ CompTIA ของ Tech Workforce ปี 2024 ซึ่งอิงจากการวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมโดยสำนักงานสถิติแรงงานแห่งสหรัฐอเมริกา คาดการณ์ว่าจำนวนพนักงานด้านเทคโนโลยีจะเติบโตเร็วเป็นสองเท่าของจำนวนพนักงานโดยรวมของสหรัฐอเมริกาในปี 2022 จนถึงปี 2032 ซึ่งแปลว่ามีงานด้านเทคโนโลยีใหม่ๆ ประมาณ 350,000 ตำแหน่งต่อปี เพื่อตอบสนองความต้องการทดแทนและรองรับการขยายตัวของอุตสาหกรรม (แหล่งที่มา)

ยุโรป

  • งานด้านเทคโนโลยีในยุโรป ปัดเศษอยู่ที่ 960,000 ตำแหน่ง
  • จำนวนคนที่ได้รับการว่าจ้างเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร (ICT) ในยุโรปเพิ่มขึ้นประมาณร้อยละ 75 ในช่วงสองทศวรรษที่ผ่านมา เนื่องจากเทคโนโลยีและบริการดิจิทัลกลายเป็นส่วนสำคัญของเศรษฐกิจยุโรปมากขึ้น (แหล่งที่มา)
  • ในปี 2021 ผู้คนเกือบเก้าล้านคนทำงานโดยตรงในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้าน ICT ในสหภาพ โดยเยอรมนีจัดหาผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้มากกว่าสองล้านคน และฝรั่งเศสจัดหาผู้เชี่ยวชาญ 1.25 ล้านคน ประเทศที่โดดเด่นอื่นๆ สำหรับอุตสาหกรรม ICT ได้แก่ อิตาลี สเปน เนเธอร์แลนด์ โปแลนด์ และสวีเดน (แหล่งที่มา)
  • ในบรรดาประกาศรับสมัครงานด้านเทคโนโลยีทั้งหมด 54% ค้นหาผู้สมัครที่มีประสบการณ์การทำงาน 0 ถึง 2 ปี ประกาศรับสมัครงานกระจัดกระจายตามพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ โดยมีจำนวนมากที่สุดในเยอรมนี (639,278) โปแลนด์ (450,391) และฝรั่งเศส (280,681) (แหล่งที่มา)
  • รายงานสถานะ CompTIA ของ Tech Workforce ปี 2024 ซึ่งอิงจากการวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมโดยสำนักงานสถิติแรงงานแห่งสหรัฐอเมริกา คาดการณ์ว่าจำนวนพนักงานด้านเทคโนโลยีจะเติบโตเร็วเป็นสองเท่าของจำนวนพนักงานโดยรวมของสหรัฐอเมริกาในปี 2022 จนถึงปี 2032 ซึ่งแปลว่ามีงานด้านเทคโนโลยีใหม่ๆ ประมาณ 350,000 ตำแหน่งต่อปี เพื่อตอบสนองความต้องการทดแทนและรองรับการขยายตัวของอุตสาหกรรม (แหล่งที่มา)

แนวโน้มการจ้างงานด้านเทคนิคของยุโรป

กราฟนี้บ่งชี้ถึงความต้องการบทบาทการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับหมวดหมู่เทคโนโลยีอื่นๆ โดยมีการวิเคราะห์ระบบและความปลอดภัยทางไซเบอร์เป็นหมวดหมู่ที่มีความต้องการมากที่สุดเป็นอันดับสอง

  • ประสบการณ์ 0-2 ปี: 35% ของตำแหน่งงานว่าง
  • ประสบการณ์ 3-10 ปี: 10% ของตำแหน่งงานว่าง
  • ประสบการณ์ 11 ปีขึ้นไป: 13% ของตำแหน่งงานว่าง
  • ไม่ระบุ: 42% ของตำแหน่งงานที่เปิดรับ

หมวดหมู่ที่ใหญ่ที่สุดคือ "ไม่ระบุ" ที่ 42% ซึ่งบ่งบอกว่าประกาศรับสมัครงานจำนวนมากไม่ได้ระบุประสบการณ์ที่จำเป็นอย่างชัดเจน ในบรรดาตำแหน่งที่เป็นเช่นนั้น มีความต้องการที่ชัดเจนสำหรับตำแหน่งระดับเริ่มต้น (0-2 ปี) ซึ่งคิดเป็น 35% ของตำแหน่งที่เปิดรับ

ภาพรวม

เกี่ยวกับ

หลักสูตร

กฎหมาย

ติดต่อเรา

ติดตามเรา:

Code Labs Academy © 2025 สงวนลิขสิทธิ์.