沒有人能夠確切知道物聯(lián)網(wǎng)的未來，如果有人說自己知道，你可能應(yīng)該不會相信他或她。然而，成為物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)人員確實需要今天的技能和掌握未來的技能基礎(chǔ)。幸運的是，今天在IT的其他領(lǐng)域可以獲得許多所需的技能。

網(wǎng)絡(luò)

物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)是互聯(lián)網(wǎng)，也就是網(wǎng)絡(luò)。如果原始設(shè)備無法獲取數(shù)據(jù)，物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序?qū)o法工作?，F(xiàn)在最難做的事情之一是讓（或允許）許多設(shè)備通過防火墻和客戶公司網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)發(fā)送到數(shù)據(jù)中心。

除了那些連接辦公室電腦的協(xié)議之外，物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)人員還需要了解并使用許多不同的協(xié)議。事實上，許多物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備使用蜂窩網(wǎng)絡(luò)、射頻識別或藍(lán)牙來通信，而不是企業(yè)級應(yīng)用程序與公共數(shù)據(jù)庫一起使用的常見協(xié)議。

作為一名開發(fā)人員，你將有機(jī)會隨著技術(shù)的變化而學(xué)習(xí)和成長，但是你也需要具有良好的網(wǎng)絡(luò)意識。

嵌入式系統(tǒng)工程

許多物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備都是專用設(shè)備。即使是使用像樹莓派這樣的現(xiàn)成設(shè)備，也需要了解設(shè)備及其附加傳感器的工作原理。嵌入式系統(tǒng)和硬件工程是大多數(shù)開發(fā)人員在決定成為物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)人員時并沒有接觸過的專業(yè)學(xué)科，然而，對硬件的理解還是至關(guān)重要的。你越了解設(shè)備的工作原理，你的開發(fā)能力就越強。

如果你確實來自硬件工程領(lǐng)域，那么你可能已經(jīng)接觸過其他網(wǎng)絡(luò)方法，而且在公司的IT架構(gòu)環(huán)境中學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)并不困難。再說一次，如果你是硬件人員，你的物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)團(tuán)隊可能會讓你繼續(xù)硬件方面的工作。

人工智能

物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)的目的是使用數(shù)據(jù)、獲得洞察力并采取行動——這需要高級分析。許多商業(yè)人士想要可視化的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。有時，這樣做是有意義的，但很多時候，漂亮的圖表照片沒有任何效果。這些數(shù)據(jù)只是被匯總并顯示在一些流行的餅圖中，充其量，隨著時間推移，可能會有人能夠在這些折線圖中發(fā)現(xiàn)問題。

一種更有效的方法是創(chuàng)建人工智能（ AI ）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ ML ）模型，以監(jiān)控數(shù)據(jù)庫和流入的數(shù)據(jù)。人工智能模型尋找趨勢或異常，對輸入數(shù)據(jù)的自動分析可以立即發(fā)現(xiàn)問題，甚至可以在問題發(fā)生之前識別它們。

物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)人員不需要成為數(shù)據(jù)科學(xué)家，但他們需要了解當(dāng)前數(shù)據(jù)科學(xué)實踐的局限性，并且知道如何將人工智能模型集成到物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)流中。如果你是一名擁有數(shù)據(jù)科學(xué)背景的開發(fā)人員，那么這也是一個非常好的起點。

團(tuán)隊合作

也許關(guān)鍵技能是團(tuán)隊合作的能力。確實，物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)人員很少能夠獨立工作，即使是在原型開發(fā)階段。

技能代表了許多物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)人員擁有的來自其他學(xué)科和領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識，但是，物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)人員不會成為所有這些領(lǐng)域的專家。也許一個新的開發(fā)人員來自一個領(lǐng)域，并且對這個領(lǐng)域有很深的了解，但是他或她在另外兩個領(lǐng)域都缺乏經(jīng)驗。這就是團(tuán)隊變得至關(guān)重要的地方，尤其是隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展以及物聯(lián)網(wǎng)的覆蓋范圍擴(kuò)展到新的領(lǐng)域。