根据LinkedIn 发布的《 2020年新兴工作报告》，人工智能，机器人技术（专门从事机器人过程自动化或RPA）和数据科学家角色在新加坡排名前5位。
针对9个国家/地区发布了个人报告，包括亚太地区的新加坡，澳大利亚和印度。尽管各国之间存在差异，但毫无疑问，数据科学和相关技能正在推动全球新兴工作的增长。
LinkedIn表示，新加坡的新兴职位主要是技术职位。这归功于新加坡政府在数字化方面的投资，以及它如何成为正在经历数字化转型的技术初创企业和大型企业组织的枢纽。
有趣的是，根据新加坡报告，突出的是角色的多样性以及新加坡的劳动力市场如何清楚地重视硬技能，技术技能和软技能。
以真正的数据科学方式，LinkedIn通过查看过去五年来一直担任全职职位的公开资料得出结论，使用该数据来计算招聘比例并确定复合年增长率。这是LinkedIn关于人工智能专家，机器人工程和数据科学家的角色的评论。
人工智能专家（＃1）
到2035年，人工智能（AI）领域有望为企业增加2150亿美元，新加坡也在努力不遗余力。实际上，一项名为AI Singapore（AISG）的国家计划目前专注于该领域的深入研究，以及投资和培养本地人才以将新加坡推向全球。
一位AI专家致力于建立机器需要“学习”的环境。这种情况本身并不会出现，通常需要进行广泛的设置和建模，并抽取必要的数据。根据LinkedIn的报告，如果您想在这里做得好，请熟悉以AI为中心的利基市场，例如机器学习，深度学习和计算机视觉。
RPA机器人工程–软件（＃2）
能够构建和部署机器人流程自动化（RPA）软件以实现平凡的，基于规则的任务或流程（例如费用报告）的工程师有望在来年出现需求。通过显着加快某些任务的执行速度，RPA不仅可以带来可观的成本降低收益，还可以增加收入并增强客户体验。
为了在这里做得好，机器人工程师显然需要成为RPA的专家，并且拥有诸如UiPath，机器人操作系统（ROS）和Blue Prism之类的顶级RPA平台的经验将是非常好的。
数据科学家（＃5）
新加坡经济发展局（EDB）表示，全球和亚洲公司都已在其新加坡数据中心进行了大量配置，预计数据分析行业每年将为经济贡献7.3亿美元。为了进一步培养这一人才，南大去年启动了新的数据科学和人工智能研究中心，在三年内拨款800万新元（585万美元）。
随着新加坡的组织不堪重负的数据，他们正在寻找数据科学家充当趋势发现者，他们可以关联数据点并在当今复杂且高度可变的业务环境中生成有意义的，可行的见解。在该类别中寻求的主要技能包括Python和R，机器学习和深度学习技能集以及Apache Spark。
值得注意的是，Python编程语言是如何列出上述三个角色中所需的技能的。成为LinkedIn名单且与数据相关的另一个角色是数据工程师，其职位排在第7位。为了做得好，期望知道-是的，Python和Scala编程语言，以及诸如Apache Spark，Hadoop和Hive之类的工具。
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