2021年职场趋势值得关注

Covid-19改变了我们生活的各个方面 - 在家和工作中。其中一些变化是短期的,但大多数将产生持久的影响。虽然组织工作要适应技术和流程的转变,但最深刻的变化之一是我们的心态。

即使我们推出了批量分布的Covid-19疫苗接种,这些新的许多变化也将永久重塑我们在期间的时期的工作世界的概念。

远程工作已经成为一种常态,微软、高德纳、Adobe、贝宝、Salesforce、Slack、Twitter等许多公司都采用了一种不确定的在家工作模式。

考虑到这一点,重新定义并进一步澄清公司价值观和文化,以使组织与新的正常工作相同步,越来越阐明。以下是一些工作场所趋势,您可以在2021年看到。



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科技行业领袖苏•巴萨米安分享了她的领导剧本

变换你的员工

伟大的领导层是任何组织,大或小的基础。没有能力的领导者指导方式,增长是不可能的。有效的业务领导需要熟练的船长来散发船舶,而不是只是一种站在掌舵附近的被动存在。质量领导活跃,而不是静态。一个人知道成为一个成功的领导者所需要的是技术资深苏巴西亚人。

我们坐下来在我们最近的Udacity思想领袖系列网络研188bet网投讨会期间讨论素质领导者需要创造和管理高性能的生产团队。Sue在一般管理,营销,销售和工程中的广泛背景是遗憾的是,她作为球队开发的最重要专家的声誉。目前,SUE在赛门铁克,盒子,革命和XACT的董事会上服务。Previously, she was the Executive Vice President, and Chief Sales and Marketing Officer at Hewlett Packard Enterprise Software, where she orchestrated the successful spinning-off of the division from HPE and merger with Micro Focus International, to form the world’s seventh-largest software company.



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宣布我们最新的客户:全球领先的咨询公司埃森哲

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自从我们在2017年启动Udacit188bet网投y的企业业务以来,越来越多的公司为他们的员工注册了Udacity的纳米学位项目,这表明领先的组织越来越多地投资Udacity的纳米学位项目,以提高他们自己的员工的技能,同时帮助缩小劳动力市场的人才缺口。188金宝搏安不安全我们很自豪能与《财富》500强企业合作,帮助它们改造员工队伍。今天,我们非常荣幸地宣布我们与全球领先的咨询公司埃森哲的最新合作伙伴关系。

使用Udacity支持学习188bet网投埃森哲帮助解决客户最艰难的挑战。通过这个试点计划,所选的埃森哲员工将有机会在开拓技术科目中注册五个Udacity纳迪格尔计划之一,如188金宝搏安不安全188bet网投自驾,深度学习,深增强学习,机器学习, 和计算机视觉

当我上个月在埃森哲遇到了Udac188bet网投ity毕业生时,我们谈到了全球产业的变化性质。例如,随着电动和自动驾驶汽车的出现以及新的骑士型号,运输正在经历多次并行变化。终身学习是一个重要的工具,使学生能够赶上这些领域的最新工具。通过在自动驾驶汽车和机器学习等主题中成为专家学习者,学生将能够与这些创新一起举行,留在脉冲上,并在其领域的专家转换为新的能力。

埃森哲(Accenture)董事总经理兼工业X.0负责人安德鲁·史密斯(Andrew Smith)在今年早些时候完成了Udacity的深度学习纳米学位项目。188金宝搏安不安全188bet网投“持续学习对任何工作都很重要。但在咨询业,保持领先至关重要,尤其是在技术进步速度每天都在加速的情况下。”“188bet网投Udacity的项目教给我们埃森哲所需要的技术技能。他们提供了很棒的学习体验,可以灵活地融入到你的日程表中,而不用考虑地点和课程时间。”

通过与埃森哲合作推出这一试点项目,Udacity向我们的使命又迈进了一步,即通过科技教育助力职业188bet网投生涯。热烈欢迎埃森哲的新学员。我们期待着看到你们不断进步,看到你们将建立什么。感谢您在Udacity学习!188bet网投

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公司如何考虑云和数字转型

企业处于一个关键时刻:采用和调整技术,以满足客户,员工和合作伙伴的24×7需求 - 或风险变得过时。响应此类需求的主要变化之一是云计算。

作为我们UDACITY思想领袖188bet网投网络研讨会系列的一部分,我们自己的Lalit Singh,Udacity的Coo,坐在Rahul Tripathi,CTO和VP的客户成功Nutanix讨论希望拥抱云的公司面临的挑战,同时在当今竞争激烈的市场中保持相关。谈话锚定云是如何如何转换的基础推动者,提供企业增长所需的规模和速度。

在转换业务的基础设施方面,现代化和自动化都发挥关键作用。对于寻求桥接数字的组织技能差距要吸引人才,重要的是要从过时的体制转向促进创新的下一代体制。拉胡尔强调,技术技能和软技能对于任何希望保持竞争力并向数字企业转型的企业都至关重要。

观看他们的讨论:

  • 现代企业云战略是什么样的
  • 为什么数字转型需要正确的业务混合,IT和软技能
  • 组织如何采取措施弥合其招聘和培训策略

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SXSW:顶级公司如何创建培训数据

188bet网投Udacity有一个独特的机会,有两个思想领导人就题为机器学习培训数据的小组讨论AI-AI-Oh !在SXSW 2019期间。讨论触发了专家小组成员之间的观点交换,这些观点来自如何在各个行业中使用数据,你需要多少训练数据来应用机器学习,以及观众考虑的实用提示。

您可以倾听我们的小组讨论的整体这里。

讨论从机器学习的框架开始。机器学习(ML)是关于教会计算机如何从数据中学习来做出决定或预测。要实现真正的机器学习,计算机必须能够在没有明确编程的情况下学习识别模式。

机器学习算法的一个简单示例是按需音乐流服务。对于服务做出决定哪些新歌或艺术家推荐给倾听者,机器学习算法与具有类似音乐味道的其他侦听者将侦听器的偏好与之相关联。

机器学习燃料促进各种行业的各种自动化任务和跨度,从数据安全公司狩猎恶意软件,以融资专业人士寻找有利的交易。它们旨在像虚拟个人助理一样工作,他们工作得很好。

机器学习的机械功能与手电筒、汽车或电视的功能相同。当某样东西能够“机器学习”时,它就意味着它能利用提供给它的数据执行一个功能,并且在这个功能上做得越来越好。就像你有个手电筒,你说什么时候亮就什么时候亮“黑暗”,所以它会认出包含这个词的不同短语“黑暗”

在机器学习项目中,我们需要培训数据集。这是实际的数据集用于训练模型执行各种动作。

ml严重依赖于数据;没有数据,不可能学习“ai”。它是最重要的方面,使算法训练成为可能。小组成员讨论三种不同类型的培训数据,包括:

客户服务数据-来自客户的数据。Hector Urdiales表示:“在HubSpot,我们为ML收集用户生成的培训数据,从电子邮件发送时间优化到受众定位。

用户生成的数据- 用户自己创建的数据而不会出现提示。“我们培训基于模式的数据,”Rob McGrosty说。

模拟数据- 例如,自动驾驶汽车的传感数据,例如,在现实世界中收集。“测试车辆的相机可能会记录晚上穿过街道的行人的视频。软件开发人员每次更新自动驱动软件时都可以使用该视频,以验证软件仍然正确地检测到行人,“大卫银说明。

从本质上讲,培训数据是教科书,它将教授您的AI进行分配的任务,并将在又一遍地一遍又一遍地使用,以微调其预测并提高其成功率。您的AI将以多种方式使用培训数据,所有这些都是提高其预测的准确性。

很简单,没有训练数据就没有人工智能。数据的清洁度、相关性和质量直接影响AI能否实现目标。

一定要参加这个信息丰富的小组讨论,并了解更多关于培训数据和实际用例的信息。

工作的未来是关于你的技能

工作的未来不会有大学学位。这将是技能。

这是塑造就业市场的新全球现实。最高表现组织正在重新投资于其燃料利润和业务增长的人才。通过投资培训和开发努力,公司可以使他们圆满员工完善他们在工作中取得成功的技能。

现实是雇主正在寻找比知识更多 - 他们想要技能,顶级科技公司如谷歌,苹果和IBM已经公开了“为那些有非传统教育的人提供了良好的工作。”对于这些和许多其他公司来说,坚实,以技能为中心的非正规教育是将雄心勃勃的学生分开的全部支付工作。正规教育不再是发起成功职业的最佳途径。

技能差距正在扩大,企业难以找到合适的人才。一个最近的Gartner研究通过强调企业需要从外部招聘战略转向现有劳动力,并针对严重的人才短缺应用风险缓解战略,支持这一前提。根据Gartner,大多数组织正在经历一个数字转换,直接影响他们如何做生意,然而70%的员工没有掌握所需的技能的工作今天,和80%的员工没有他们的当前和未来的角色所需的技能。

在今年的达沃斯活动中,重新技巧也是热门话题。根据A.世界经济论坛报告该报告在活动之前发布,由于新技术变革和技能不足的有效竞争,未来10年可能会有总计140万美国工人失去工作。然而,该报告发现,通过重新培训,95%的高危员工将有可能转换到拥有类似技能和更高工资的岗位。该报告进一步指出,工作场所机器和算法的快速进化可能创造1.33亿个新角色,取代从现在到2022年将被取代的7500万个角色。

经常,大学学位被认为是终身竞争力的终身邮票,延续了工作的概念 - 以及它所需的知识 - 是静态的。转向基于技能的经济性使个人能够争夺基础就业他们能做什么对于公司。与此同时,它使公司成为更有效地将持续学习的巨大机会进入工作惯例,并实施重新划分和上升措施。

在Udacity188bet网投的情况下,我们正在与全球公司合作,帮助他们:

  • 在其公司中推出掀起的倡议(传达使命,员工如何参与,他们的期望,持续时间以及如何测量成功)
  • 开发灵活的学习旅程,以帮助员工达到下一级别,并为明天做好准备
  • 鼓励我们的利益相关者对员工体验进行频繁、定期的交流
  • 共同聘请奖励,学习模型,领导通信和其他励志运动,以推动追随计划的完成率。

188bet网投Udacity为企业为您的公司和整个员工提供量身定制的、端到端的学习路径。我们将帮助公司为他们的员工选择正确的学习路径,帮助他们表现出色的员工继续获得正确的技能,以超越和创新。

让我们开始吧。

弥合AI技能差距网络研讨会

上周,我们举行了我们的弥合AI技能差距网络研讨会我们的AI和Data Engineering和Mat Leonard负责人Varun Ganapathi,我们的人工智能学院的产品领导。

谈话以五个关键领域为中心:

  1. AI VS机器学习与深度学习
  2. 今天的公司是如何使用这些技术的?
  3. 技能缺口和人才短缺
  4. 常见的用例和结果
  5. 如何克服技能差距

AI,机器学习和深度学习很容易困惑和彼此重叠。小组确实努力打破定义:

人工智能意味着让电脑以某种方式模仿人类的行为。
机器学习是AI的一个子集,它包括使计算机能够从数据和提供AI应用程序来计算事物的技术。
深度学习与此同时,它是机器学习的一个子集,使计算机能够解决更复杂的问题。

Varun Ganapathi解释说:“人工智能是一种能够让系统展示类人智能的技术。”“机器学习(ML)是一种人工智能,它利用数据训练出的数学模型来做决定。随着可用的数据越来越多,ML模型可以做出更好的决策。”

看会议记录

今天,不同的人工智能技术正在各个行业找到一席之地。例如,银行和金融服务公司正在使用聊天机器人或虚拟助手来帮助客户处理日常任务,比如安排付款,将最常见的问题自动化。以减少贷款违约者的风险。机器学习识别可能表明欺诈活动的交易模式。

AI的扩展申请继续在该领域的合格工作人员缺少。AI正在迅速发展,企业今天需要人才。但是,不仅仅是任何人才。曾经是编码和软件工程专业知识的短缺现已发展成为机器学习,机器人和算法工程技能的总体缺乏。

产品领先

Udacity人工智能学院的产品负责人马特·伦纳德(Mat Leonard)表示:“如果你考虑从事人工智能领域的数据科学家或机器学习工程师工作,你需要找到一个好的起点,首先要了解Python、c++,以及学习主流的深度学习库,如TensorFlow或PyTorch。”188bet网投

AI和机器学习正在推动创新和转型。它们嵌入我们如何通过大量的数据和内容以及我们今天的互动,连接和购买。他们是我们的许多产品和服务的发动机。

从Varun和Mat听到更多信息,您的组织可以接受AI和关闭技能差距。现在听。