1、人工智能，人工智能正在迅速改变工作环境，这对于寻找新事物的程序员来说是激动人心的时刻。AI专业人员的招聘增长在2019年至2020年之间增长了32%。AI是一个更广泛的概念，与旨在像人类一样智能地行为的机器有关，而机器学习则依赖于能够理解特定事物的设备。人工智能领域最重要的技能包括C++、AmazonWebServices(AWS)和Python。进入2021年，你还可以考虑学习新兴AI技能—AIOps。AIOps是用于IT运营的人工智能缩写。它是指通过分析和机器学习，以自动化和增强IT操作的多层技术平台。AIOps平台利用大数据，从各种IT运营工具和设备中收集各种数据，以便实时自动发现并响应问题。

2、机器学习，机器学习是进入未来的最具创新性和令人兴奋的领域之一，使其成为你可以学习的最有利可图的技能之一。从Siri和Alexa到聊天机器人，再到预测分析、无人驾驶汽车，这项技术在未来都有大量用途。机器学习的常见用例包括推荐系统、生成客户见解和情报以及检测欺诈。机器学习还可以应用于每个行业，包括医疗保健、教育、金融等。

3、数据科学与分析，大数据中两个很重要的技术工作，包括数据科学和数据分析。在大数据上，投入最大的行业是银行、制造业、专业服务(例如：财务顾问、会计师事务所)和政府。数据分析是入门级技能，而数据科学则更先进。需要数据专业人员的行业涉及教育、财务、健康、软件等。

4、数据工程，数据工程与数据科学是分开的，但前者使后者得以存在。数据工程师建立了数据科学家用来进行自己工作的基础架构和工具。

5、数据可视化，数据可视化是通过将数据置于可视环境中，来帮助人们理解数据重要性的一种方法。例如，通过将电子表格或报告转换为易于理解的图表/项目。数据科学家和数据分析师通常使用此技能，但在数字营销的岗位中也可能会对其有所帮助。数据可视化可以帮助预测销量，了解哪些因素会影响消费者行为，确定企业可以改进的领域。