2013年最受公司青睐的25项技术

LinkedIn分析了2.59亿用户资料,揭示了2013年前25名最受雇主青睐的专业技术,包括科技相关技术、数据相关技术、企业成长相关职位等,展示了高度强调科技技术、数据导向世界、企业成长趋势的人才需求。

在 2013 即将结束的此刻,全球超过 2.59 亿注册用户的社区网络服务 LinkedIn想通过数据分析过去的一年来,“谁被雇用了,而他们又在做些什么?”LinkedIn 统计了 2.59 亿用户的资料,包括专业技术和工作经历,分析出了 2013 年前 25 名最受雇主青睐的专业技术,可见下面列表: 

  1. 社区运营
  2. 移动开发
  3. 云运算
  4. Perl/Python/Ruby编程
  5. 统计分析和数据挖掘
  6. 用户界面设计
  7. 数码和网络运营
  8. 招聘
  9. 商务开发/商务关系管理
  10. 零售业支付和信息系统
  11. 商务智慧
  12. 数据工程
  13. Web开发
  14. 算法设计
  15. 数据库管理
  16. 计算机图像和动画
  17. C/C++
  18. 中间件和软件整合
  19. Java 开发
  20. 软件质量管理和用户测试
  21. 公共关系和沟通
  22. 软件工程管理
  23. 信息安全
  24. 策略和策略规划
  25. 存储系统和管理


由这个列表,我们可以整理出几项人才需求相关的重要趋势: 

  1. 高度强调科技相关的技术。我们即将迈入 2014 年,这个结果应该不出大家所料,这也是为什么许多国家强调科学、科技和数理相关的教育。
  2. 我们身处一个以数据导向的世界。云运算(第三名)、统计分析和数据挖掘(第五名)、数据工程(第 12 名),这些与数据相关的技术排名在前面,各个企业也争先恐后地储存、使用、分析这些数据。
  3. 企业正在成长。招聘(第八名)、商务开发(第九名)、策略规划(第 24 名)都是帮助企业招揽更多人才,并寻找新的收入来源。
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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