Топ-5 напрямів для старту ІТ-кар’єри у 2025 році
Хочеться увірватися в IT, але професій стільки, що не впевнені, куди направити зусилля? Фахівці мембера Kharkiv IT Cluster — ІТ-команда NIX — готові зорієнтувати на цьому шляху. За порадами експертів розповідаємо про затребувані ІТ-напрямки, що мають всі шанси залишатися актуальними найближчі роки.
AI/ML
Чому актуально
Штучний інтелект (Artificial Intelligence) та машинне навчання (Machine Learning). Ці технології розроблялися ще з 1980-х, але активне зростання попиту на них помітне останні десять років. На сьогодні з’явилося чимало комерційно успішних AI/ML. Серед відомих прикладів — голосова помічниця Siri, автопілот в електрокарах Tesla та ChatGPT. Індустрія AI/ML продовжує рости. Ринок обладнання й програмного забезпечення у галузі щорічно буде збільшуватися на 40–55% і у 2027 році сягне $1 трлн. Тож попит на фахівців у цій сфері залишатиметься високий, а значить, і доходи будуть співмірні.
Яку спеціальність обрати
- Data Scientist. Займається збором, обробкою даних і побудовою на їх основі моделей машинного навчання, зокрема для прогнозування. Наприклад, Data Scientist може створювати онлайн-магазинам системи рекомендацій для споживачів, спираючись на уподобання аудиторії та попередні покупки.
- ML Engineer. Відповідає за розробку, тестування та впровадження моделей ML в реальні продукти. Для цього спеціаліст створює алгоритми машинного навчання, відстежує й оптимізує їхню роботу. Технологію ML фахівці реалізовують у багатьох продуктах, зокрема, в сервісах для діагностики захворювань.
- AI Research Scientist. Дослідник у сфері AI покращує алгоритми машинного навчання. Його задачі можуть стосуватися розробки нових методів побудови якісних нейронних зв’язків у чат-боті, а це у свою чергу покращить розуміння штучним інтелектом контексту під час спілкування з користувачем.
Що вивчати
- Математика. Без неї не створити алгоритми ML. Потрібно знати, що таке матриці та вектори, як працювати з розподілом і вибірками у вірогідностях та статистиці, а також виконувати матаналіз.
- Програмування. Потрібно вміти писати код для власної моделі та аналізу даних. Основна мова в AI — Python, з простим синтаксисом, яку відносно швидко можуть освоїти початківці. Python пропонує різні бібліотеки для роботи з даними: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn тощо.
- Machine Learning. Щоб зрозуміти, як дані призводять до дій та прогнозів від системи, слід розібратися в основних концепціях (навчання з учителем, без нього та із підкріпленням) та в алгоритмах (типу лінійної регресії або дерева рішень).
- Робота з даними. AI/ML-спеціаліст будь-якого профілю має вміти обробляти та очищати дані. Вже на старті роботи потрібно впевнено працювати з пробілами, дублікатами та аномаліями й розуміти, як з цього всього отримати корисні інсайти.
- Deep Learning. Основа роботи нейронних мереж, на базі яких і працює AI. Сюди відносяться знання нейронів, шарів та активацій, уміння працювати з фреймворками TensorFlow та PyTorch для створення моделей MLP та CNN.
Кібербезпека
Чому актуально
Перша у світі кібератака відбулася у 1962 році в мережі MIT, однак справжній «бум» кіберзлочинності на приватному та державному рівнях спостерігається з 2000-х, і донині ризики тільки зростають. За оцінкою DataDriven, у 2024 році світовий ринок кібербезпеки досяг $186 млрд і впродовж наступних п'яти років зростатиме мінімум на 8% щорічно. В Україні через пов’язані з війною цифрові атаки росії прогнозується зростання на 50% за той же період. Кожен цифровий продукт потребуватиме надійного захисту даних і для цього сфера потребує кваліфікованих фахівців.
Яку спеціальність обрати
- Security Analyst. Аналітик з безпеки моніторить мережі, виявляє загрози, зупиняє атаки та пропонує рішення для посилання захисту мереж. Наприклад, перевіряє мережеву активність, щоб попередити спробу зламу, фішингової атаки або активність шкідливого програмного забезпечення.
- Penetration Tester. Часто його називають «етичним хакером», бо він навмисно «ламає» програми, сервіси, мережі задля виявлення в них вразливостей. Типова задача — тест на проникнення в систему, за результатами якого готується звіт та рекомендації щодо виправлення знайденої «дірки» в захисті.
- Security Architect. Архітектор з безпеки відповідає за проєктування та побудову загальної системи кібербезпеки у компанії: від базових речей до відповідності вимогам безпеки, зокрема державним та міжнародним. Це може стосуватися як корпоративних серверів і мереж, так і персональних гаджетів користувачів.
Що вивчати
- Основи IT. Для старту в кібербезпеці розберіться, як загалом працюють пристрої, операційні системи, мережі та протоколи; вивчіть поширені типи атак: від вірусів і DDoS до зламу шляхом соціальної інженерії.
Підписуйтеся на наші соцмережі
- База з кібербезпеки. Йдеться про CIA Triad: конфіденційність, цілісність, доступність. Тут варто розбиратися в антивірусах, брандмауерах та шифруванні. Ви маєте знати, як працювати з паролями, керувати доступом та резервним копіюванням.
- Linux. Операційна система, що використовується в кібербезпеці, зокрема для тестування на проникнення. Тому варто навчитися працювати з командним рядком Linux, управляти процесами та налаштовувати системні служби й права.
- Програмування. Для початку достатньо Python для написання скриптів автоматизації задач, Bash для роботи в Linux-середовищі, а також JavaScript.
- Інструменти та нормативи. Досліджуйте Wireshark для аналізу трафіку, Metasploit для тестів та Nmap для пошуку вразливостей, а щодо стандартів кібербезпеки ознайомтеся з положеннями ISO/IEC 27001, GDPR та CCPA.
DevOps
Чому актуально
Поняття DevOps виникло у 2009 році (поєднання термінів Development та Operations) й означає методологію на межі створення та експлуатації цифрового продукту. Суть DevOps полягає в автоматизації IT-процесів (зокрема, в хмарних середовищах) та в пришвидшенні розробки, оновлення та доставки сервісів користувачу. В ідеалі вся робота ІТ-команди відповідає моделі CI/CD — безперервному життєвому циклу сервісів та застосунків.
У порівнянні з іншими напрямками, DevOps відносно новий. Mordor Intelligence на 2025 рік пророкують глобальному ринку сфери DevOps обсяг у понад $16 млрд, а за п'ять — показник може перевищити $44 млрд.
Уже зараз є великий попит на девопсів будь-якого рівня підготовки та профілю. Зазвичай у команді це універсальний фахівець, та все ж певні спеціалізації DevOps розділяють за типами задач.
Яку спеціальність обрати
- DevOps Engineer. Його задача — створювати та підтримувати автоматизовані процеси інтеграції та розгортання застосунків у локальних або хмарних середовищах. Для цього девопс будує та відстежує CI/CD пайплайни (тобто сценарії дій) та управляє інфраструктурою для розробки.
- Cloud Engineer. Фактично той самий DevOps-інженер, але з фокусом на хмарну інфраструктуру. Може він спеціалізуватися й на окремому середовищі, наприклад, AWS або Azure. Цей інженер створює та налаштовує архітектуру, аби вона була зручно масштабованою та безпечною.
- Site Reliability Engineer. Хоч назва професії перекладається як інженер з надійності сайту, але цей фахівець сайтами не обмежується, його задачі можуть стосуватися і мобільних застосунків. Серед іншого — це підтримка стабільності та доступності сервісів, виявлення інцидентів та зв'язування їхніх причин, створення автоматизованих інструментів для виправлення збоїв тощо.
Що вивчати
- Системне адміністрування. Девопси працюють із Linux та Windows, із серверами та мережами. Також варто знатися на протоколах та інтерфейсах, уміти моніторити роботу локальних і хмарних систем.
- Програмування. У роботі DevOps фокусуються на автоматизації, тому вміння писати код дозволяє створювати скрипти для виконання рутинних задач. Тут стануть у пригоді знання Python, Bash, PowerShell.
- Контейнеризація та оркестрація. Сучасні застосунки постійно використовують контейнери для масштабування та надійності систем. І тут нікуди без володіння інструментами Docker та Kubernetes.
- CI/CD. Безперервні інтеграція та доставка сервісів є основою DevOps та будується на системах контролю версій (Git) та інструментах Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI/CD.
- Хмарні платформи. Буде плюсом базове розуміння принципів роботи AWS, Azure та Google Cloud Platform. З цими навичками ви зможете створювати в хмарі віртуальні машини та бази даних, а також масштабувати системи.
Блокчейн
Чому актуально
Блокчейн асоціюється з криптовалютами, але лише ними ця технологія не обмежується. Сфера використання блокчейну широка: від державних реєстрів і медичних сервісів до ігор та цифрових мистецтв (NFT).
Потенціал індустрії вражає: за оцінками Fortune Business Insights, глобальний ринок блокчейну зросте з $28 млрд у 2024 році до $826 млрд у 2032-му.
Яку спеціальність обрати
- Blockchain Developer. Займається розробкою децентралізованих застосунків, блокчейн-протоколів та смартконтрактів (алгоритмів для створення захищених цифрових договорів). Також може оптимізувати й інтегрувати ці технології у традиційні діджитал-продукти.
- Blockchain Architect. На цьому фахівці — архітектура блокчейн-рішень та розробка стратегій їхньої інтеграції в бізнес. Блокчейн-архітектор продумує логістичний ланцюжок, обирає для нього найліпший тип блокчейну, може розрахувати мережу та інтеграцію в API та бази даних.
- Blockchain Security Specialist. Відповідає за безпеку блокчейн-рішень. Серед задач цього фахівця — аудит цифрових продуктів та смартконтрактів, налаштування шифрування і моніторинг мережі для виявлення вразливостей і кібератак.
Що вивчати
- Блокчейн-технології. Сюди відносяться принципи роботи блокчейну (децентралізація, незмінність, консенсус), типи блокчейнів (приватні та публічні) та алгоритми консенсусу (PoW, PoS, DPoS).
- Програмування. Добре, якщо знаєте Python чи JavaScript, бо вони спростять розуміння кодингу як такого. Безпосередньо для розробки блокчейн-рішень використовують мову Solidity (стандарт для смартконтрактів), Rust та Golang.
- Блокчейн-платформи. Різним бізнес-задачам — різні платформи. Це може бути Etherium, Hyperledger Fabric, Polkadot, Solana тощо. Варто розуміти їхні особливості й обирати те, що найкраще підійде вашому проєкту.
- Смартконтракти. Хоч вони є не в усіх діджитал-продуктах, але основа для більшості з них. Навчіться створювати смартконтракти, тестувати, оптимізувати та захищати їх. З цим допоможуть профільні інструменти — Hardhat та Truffle.
- Захист даних. Блокчейн — один із символів безпеки, але й він не без вразливостей. Варто знати «слабкі» місця продуктів, розбиратися у шифруванні даних та впевнено працювати з інструментами MythX чи Slither для моніторингу систем.
VR/AR
Чому актуально
Ідеї віртуальної та доповненої реальності існують понад 50 років. Відомі ж успішні проєкти з’явились лише в останні роки. Тут і метавсесвіти на кшталт Horizon Worlds, і взаємодія віртуальних об’єктів із реальним світом, як у грі Pokemon GO. Використання VR/AR дедалі частіше стає помічним в освіті, медицині, транспорті та інших сферах.
Можливо, на фоні згаданих вище напрямів VR/AR поки що не вражає поширеністю, але аналітики вірять у цю технологію. За даними Markets and Markets, ринок VR/AR рішень наразі складає $22 млрд, а до 2029 року сягне $96 млрд, відтак і потреба в профільних фахівцях зростатиме.
Яку спеціальність обрати
- VR/AR Developer. Створює застосунки для віртуальної та доповненої реальностей. Серед популярних рішень — VR-симулятори для навчання пілотів, лікарів та військових. VR/AR Developer також може створювати 3D-моделі, інтегрувати їх у робоче середовище та налаштовувати взаємодію користувачів із цими об’єктами.
- UI/UX Designer for VR/AR. Як і в звичайних продуктах, інтерфейсам застосунків віртуальної та доповненої реальності теж потрібен якісний дизайн, зручний та зрозумілий користувачам. У цьому напрямку дизайнер буде проєктувати архітектуру меню, створюватиме шаблони, а щоб перевірити, наскільки дизайн «дружній», тестуватиме готові рішення.
- 3D Artist for VR/AR. Художник моделює об’єкти та текстури, з якими стикається користувач у віртуальній або доповненій реальності. 3D-моделі можуть бути як справжніх об’єктів (наприклад, експонатів у музеї), так і вигаданих (персонажі ігор). Також серед задач — оптимізація моделей для зниження навантаження на систему.
Що вивчати
- Програмування. Ключовими тут вважаються мови C# та C++. Додатково розберіться в структурах даних та основах використання алгоритмів.
- Рушії для VR/AR. Системи VR/AR працюють на одному з двох рушіїв (вони ж «движки») — Unity або Unreal Engine. Перший — побудований на C#, простіший за Unreal Engine. Останній використовує C++ та дозволяє виконувати складні рішення.
- 3D-графіка. Розробникам та дизайнерам, котрі цікавляться VR/AR, доведеться працювати з 3D-об’єктами, тому слід розібратися в таких платформах, як Blender та Maya. Знання Substance Painter стануть у пригоді для розробки текстур різноманітних матеріалів.
- VR/AR-обладнання. Передусім з'ясуйте, як влаштовані гарнітури Oculus, HoloLens, Apple Vision, а далі — навчіться працювати з SDK, щоб створювати продукти для відповідних платформ (Oculus SDK чи ARCore для Android).
- UI/UX-дизайн. Будь-якому фахівцю у сфері VR/AR не зайвим буде знати особливості створення дизайну для доповненої та віртуальної реальностей. Це ж стосується того, сприймається той чи інший дизайн, як із ним взаємодіють люди, як його оптимізувати для покращення користувацького досвіду.
Звісно, якщо ви цікавитеся ІТ, не варто обмежуватися переліченими напрямками. Однак враховувати, куди рухається індустрія, важливо при виборі професії. Саме про це свідчать згадані тренди. Вже зараз ви зможете вивчати й опановувати те, що затребувано сьогодні й буде таким у найближчому майбутньому. Шукайте «своє» і не зупиняйтеся на досягнутому!