ചില ഐടി ജോലികൾക്ക് ഡിമാൻഡ് കുറയുന്നു; ടെക്കികൾ ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട കാര്യം ഇതാണ്
ഡെസ്‌ക്‌ടോപ്പ് സപ്പോർട്ട് എഞ്ചിനീയറുടെ റോളിലാണ് ഏറ്റവുമധികം ഇടിവ് രേഖപ്പെടുത്തിയത്, 10 ശതമാനമാണ് കുറവ്.
 )
Followഇന്ത്യൻ ഐടി വ്യവസായം പുരോഗതി കൈവരിക്കുമ്പോഴും, ചില ഐടി ജോലികൾക്കുള്ള ഡിമാൻഡ് കഴിഞ്ഞ രണ്ട് വർഷത്തിനിടയിൽ 30-35 ശതമാനത്തിലധികം കുറഞ്ഞതായി റിപ്പോർട്ട് . ഡെസ്‌ക്‌ടോപ്പ് സപ്പോർട്ട് എഞ്ചിനീയറുടെ റോളിലാണ് ഏറ്റവുമധികം ഇടിവ് രേഖപ്പെടുത്തിയത്, 10 ശതമാനമാണ് കുറവ്. എംഐഎസ് എക്‌സിക്യൂട്ടീവ് തൊഴിലുകൾ 9 ശതമാനവും, ലിനക്സ് സിസ്റ്റം അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റർ ജോലി 7 ശതമാനവും കുറഞ്ഞു. ടെസ്റ്റ് എഞ്ചിനീയർ ജോലി 6 ശതമാനവും, കസ്റ്റമർ സപ്പോർട്ട് എഞ്ചിനീയർ അവസരങ്ങൾ 6 ശതമാനവും കുറഞ്ഞു.
ഈ ജോലിക്ക് ആവശ്യമായ ആളുകളുടെ യോഗ്യതാ മാനദണ്ഡങ്ങളിലെ മാറ്റമാണ് തൊഴിലുകളെ എണ്ണം കുറച്ചത്. ഓട്ടോമേഷനും ക്ലൗഡ് അധിഷ്ഠിത സൊലൂഷനുകളും ഓൺ-സൈറ്റ് സപ്പോർട്ട് സാങ്കേതിക വിദഗ്ധരുടെ ആവശ്യം കുറച്ചു. അതേ സമയം, ഐടി ജനറലിസ്റ്റിന്റെയും ക്ലൗഡ് സപ്പോർട്ട് സ്പെഷ്യലിസ്റ്റിന്റെയും സംയോജിത രൂപമായി ഈ റോൾ മാറുകയും ചെയ്തു.ലിനക്സ്/യുണിക്സ് അധിഷ്ഠിത സിസ്റ്റങ്ങൾ ഇപ്പോൾ വളരെ മികച്ചതാണ്. ലിനക്സ് അധിഷ്ഠിത സിസ്റ്റങ്ങളുടെയും സെർവറുകളുടെയും വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ജനപ്രീതി കാരണം പഴയ ലിനക്സ് സിസ്റ്റം അഡ്‌മിനിസ്‌ട്രേറ്ററുടെ റോൾ സെർവർ അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റർ, ക്ലൗഡ് എഞ്ചിനീയർമാർ, ഡെവോപ്‌സ്, വെർച്വലൈസേഷൻ എഞ്ചിനീയർമാർ തുടങ്ങിയ മൾട്ടിഫങ്‌ഷൻ റോളുകളായി പരിണമിച്ചു.
സാങ്കേതികവിദ്യ അതിവേഗം വികസിക്കുകയും പരമ്പരാഗത തൊഴിൽ മേഖലകൾ രൂപാന്തരപ്പെടുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ, ആളുകൾ അവരുടെ വൈദഗ്ധ്യം വികസിപ്പിക്കണമെന്നും നെറ്റ്‌വർക്ക് സുരക്ഷ, ഭീഷണി കണ്ടെത്തൽ, നൈതിക ഹാക്കിംഗ് എന്നിവയെക്കുറിച്ച് പഠിച്ചുകൊണ്ട് ഒരു ഐടി സപ്പോർട്ട് സ്പെഷ്യലിസ്റ്റിന് വൈദഗ്ദ്ധ്യം വിപുലമാക്കാൻ കഴിയുമെന്നും വിദഗ്ധർ പറയുന്നു
ഇത് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, അവർക്ക് ഒരു സൈബർ സുരക്ഷാ അനലിസ്റ്റിന്റെ റോളിലേക്ക് മാറാൻ കഴിയും. നെറ്റ്‌വർക്ക് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിന്റെ സങ്കീർണതകളും പൊതുവായ സുരക്ഷാ ഭീഷണികളും അവർ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനാൽ ഐടി സപ്പോർട്ടിലെ അവരുടെ സേവനം പ്രധാനപ്പെട്ടതായിരിക്കും. ഈ പരിവർത്തനം അവരുടെ കരിയറിനെ സംരക്ഷിക്കുക മാത്രമല്ല, ഉയർന്ന ഡിമാൻഡുള്ള മേഖലയിലേക്കുള്ള വാതിലുകൾ തുറക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
പ്രോഗ്രാമിംഗ്, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ്, ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ എന്നിവയിൽ ശക്തമായ അടിത്തറയുള്ള ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾക്ക് ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകളാകാൻ അവരുടെ വൈദഗ്ധ്യം സഹായിക്കും. മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കുകളും അൽഗോരിതങ്ങളും പഠിക്കുന്നതിലൂടെ, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ശേഖരിക്കുന്നതിനും പ്രവചന മാതൃകകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും അവർക്ക് കഴിയും,
ഉയർന്നുവരുന്ന റോളുകളിൽ മികവ് പുലർത്തുന്നതിന്, ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്‌സ്, AI, ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് എന്നിവ പോലുള്ള ആവശ്യമുള്ള കഴിവുകൾ നേടുന്നതിന് ടെക്കികൾ മുൻഗണന നൽകണമെന്നാണ് വിദഗ്ധരുടെ നിർദേശം
