為了在2025 年的未來生存,必須具備以下五項技能。不管對個人或公司來說都很重要。換句話說,如果你具備這五項技能,就能在任何商業模式中發揮作用。

【2025 年必須具備的五項技能】

  • 英語
  • 金融
  • 資料科學
  • 程式設計
  • 讀懂商業模式

技能一:英語


能夠理解英文版的商業新聞,特別是與科技有關的英語資訊,必須能夠有起碼的瞭解。請去閱讀《華爾街日報》(The Wall Street Journal)、《金融時報》(Financial Times)等的英文版。因為即使到了現在,也仍只有極少數的文章會被翻譯成日文。如果要再貪心一點,最好是達到可以讀懂英文論文的程度。這是由於最尖端的資訊,特別是科技領域的資訊,往往是以論文的形式撰寫的。

例如,量子電腦(quantum computer)領域最近的發展情勢相當良好。如果你讀過英文論文,就能了解量子電腦可以做什麼,不能做什麼。我也不時地會閱讀論文,所以能夠明白人工智慧語言分析的趨勢轉變為「BERT」的細節。

掌握能夠與外國人進行商業談判的技能,或者達到像母語者一樣流利的程度需要時間。但即使沒有達到那樣的程度,只要能近似那種程度,便是非常有價值的。

英語
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技能二:金融


證券分析師的資格考試是一種簡單而全面的學習方式,我也具有證券分析師的資格。縱然要獲得證券分析師資格必須要有金融實務經驗,但即便只是研究考古題也是非常值得的。裏頭包含會計、經濟學、總體經濟學、投資組合理論(portfolio theory)、分散投資手法、股票動態、市值相關理論、利潤等等,涵蓋所有作為經濟人需要知道的知識。

金融
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技能三:資料科學


現在是了解深度學習的含義,以及深度學習可以用來做什麼?相反地,你需要對這些相當普遍的事情有扎實的了解,比如深度學習無法做什麼。

有的人誤以為深度學習可以神奇地完成一切,就像魔法一樣。但實際上,目前除了現有的資料分析外,它只能分析圖片、語音和自然語言。對這種事情有一個正確的理解是很重要的。

如果可以的話,你應該看一下「Kaggle」。這是一個深度學習界中,數據建模和數據分析競賽的平台。你不需擁有多厲害的數據分析技能,但這是一個了解資料科學家的好方法。

Kaggle:https://www.kaggle.com/
資料科學
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技能四:程式設計


雖然有許多不同的程式設計語言和領域,但現在我建議學習Python,一種關於資料科學的程式設計語言。而就跟英語一樣,你不需要像個頂尖程式設計師那樣,能夠自己寫代碼和建立網站。

這個系統是用什麼樣的代碼?眼前的代碼究竟能夠達成什麼樣的動作和服務? 重要的是要具備程式設計技能,才有辦法判斷程式的機制和價值。

最近出現了無程式碼(No-code) 的開發服務平台, 如Bubble,可以讓你不用傳統程式設計語言即可以開發網路應用程式。所以只是嘗試一下也是值得的。

程式設計
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技能五:讀懂商業模式


我們周遭這些服務的架構是什麼樣的?而它們又是如何盈利的?有必要了解這些服務的商業模式。例如像是QR 碼(QR code),QR 碼背後的商業模式是什麼?令人驚訝的是,沒有多少人能夠回答出這個問題。

為什麼Zoom 會有如此飛躍性的成長?為什麼亞馬遜冰箱可以賣得這麼好? 透過跟上商業世界的熱門情報和深入挖掘,瞭解商業模式的內部運作是很重要的。

如果你能了解個體經濟學,並精通行為經濟學,如資訊不對稱和「助推理論」(nudge)會更好。 然而,這五項技能只是五年後所需的技能。在2025 年以後的未來,很可能會需要不同的技能。例如量子電腦很有可能成為未來的趨勢。

商業模式
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元宇宙時代:全球經濟新霸主

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作者: Yamamoto Yasumasa
譯者: 尤莉
出版社:商周出版