物聯網(IOT)是指一組快速變化的技術和架構。

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

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網絡

物聯網的基礎是互聯網，也就是網絡。如果原始設備無法獲取數據，物聯網應用程序將無法工作。現在最難做的事情之一是讓(或允許)許多設備通過防火墻和客戶公司網絡將數據發送到數據中心。

除了那些連接辦公室電腦的協議之外，物聯網開發人員還需要了解并使用許多不同的協議。事實上，許多物聯網設備使用蜂窩網絡、射頻識別或藍牙來通信，而不是企業級應用程序與公共數據庫一起使用的常見協議。

作為一名開發人員，你將有機會隨著技術的變化而學習和成長，但是你也需要具有良好的網絡意識。

嵌入式系統工程

許多物聯網設備都是專用設備。即使是使用像樹莓派這樣的現成設備，也需要了解設備及其附加傳感器的工作原理。嵌入式系統和硬件工程是大多數開發人員在決定成為物聯網開發人員時并沒有接觸過的專業學科，然而，對硬件的理解還是至關重要的。你越了解設備的工作原理，你的開發能力就越強。

如果你確實來自硬件工程領域，那么你可能已經接觸過其他網絡方法，而且在公司的IT架構環境中學習網絡并不困難。再說一次，如果你是硬件人員，你的物聯網開發團隊可能會讓你繼續硬件方面的工作。

人工智能

物聯網開發的目的是使用數據、獲得洞察力并采取行動——這需要高級分析。許多商業人士想要可視化的物聯網數據。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。這些數據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現問題。

一種更有效的方法是創建人工智能( AI )和機器學習( ML )模型，以監控數據庫和流入的數據。人工智能模型尋找趨勢或異常，對輸入數據的自動分析可以立即發現問題，甚至可以在問題發生之前識別它們。

物聯網開發人員不需要成為數據科學家，但他們需要了解當前數據科學實踐的局限性，并且知道如何將人工智能模型集成到物聯網數據庫和數據流中。如果你是一名擁有數據科學背景的開發人員，那么這也是一個非常好的起點。

團隊合作

也許關鍵技能是團隊合作的能力。確實，物聯網開發人員很少能夠獨立工作，即使是在原型開發階段。

本文中的技能代表了許多物聯網開發人員擁有的來自其他學科和領域的基礎知識，但是，物聯網開發人員不會成為所有這些領域的專家。也許一個新的開發人員來自一個領域，并且對這個領域有很深的了解，但是他或她在另外兩個領域都缺乏經驗。這就是團隊變得至關重要的地方，尤其是隨著物聯網技術的發展以及物聯網的覆蓋范圍擴展到新的領域。