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2024年，39%的科技专业人士正在寻找工作，较2023年的32%上升了7个百分点。此外，今年有67%的人考虑跳槽，相比去年的60%显著增加。

根据研究公司CompTIA对美国劳工统计局（BLS）最新数据的分析，科技行业上个月的失业率小幅上升至3.4%，但仍明显低于全国4.2%的失业率。

人工智能虽然仍处于发展的早期阶段，但我们已经看到了许多积极的进展，这些进展有助于企业及其员工更加智能、高效地运作。尽管如此，我们依然站在这场技术革命的初期。未来将会发生什么？

为了在角色中取得成功，数据分析师需要掌握多样化的技能和资源。他们必须精通统计分析、Python和R等编程语言，以及Tableau或Power BI等数据可视化工具。此外，数据分析师还需要高质量的数据、可靠的软件和一个支持性的工作环境，才能有效地完成任务。

LinkedIn在全球拥有超过10亿会员，它是一个强大的工具，让你与同事和行业专业人士建立联系，建立你的个人品牌，向潜在雇主展示你的专业知识。

生成式AI的出现几乎影响了每个行业。从写电子邮件到生成代码，科技专业人士越来越依赖ChatGPT和谷歌Gemini等生成式人工智能工具。

数据分析师需要了解一组复杂的工具，从SQL和Python到像Tableau这样的数据可视化工具。让我们深入了解数据分析工具。

Stack Overflow的年度开发者薪水调查了全球超过65000名软件开发者，从他们的教育到他们对编程工具的偏好，结果显示，在美国，想要获得最高薪酬的开发者应该瞄准管理层，如果他们想继续专注于技术而不是团队动态和预算，他们应该考虑专注于手机和后端开发。

当你从事一个有趣的新工作时，你不必失去你的技术经验。这里有几种方法可以让你在保持自己的技术知识的同时，在面向客户的岗位上培养互补的软技能。

虽然我们不能正式说生成式人工智能的爆发已经尘埃落定，但我们都可以承认，它已成为每个董事会议中的首要议题。