隨著企業開始重新開設辦事處，許多企業在自動化上取得了長足的進步，以削減成本並減少對人力資本的依賴。根據Forrester的報告，  《 COVID-19危機將加速企業自動化計劃》，公司正在尋求降低人們在執行大多數組織流程和職能時導致的未來業務中斷的風險。他們將在認知能力和應用  人工智能  （AI），工業機器人技術，服務機器人和  機器人過程自動化（RPA）方面進行更多投資。
 

自動化程度提高帶來的失業恢復將推動我們開始看到大流行前的自動化趨勢。在資安行業中尤其如此，因為資安行業多年來一直缺乏全球勞動力。但是，自動化並不意味著公司將不再需要資安人力資源–遠非如此。為了獲得成功，公司需要可以監督自動化程序，分析數據和發展見解的人員。您今天需要什麼技能才能成功實現網路資安？有以下三大項。 

數據分析技能

如果網路由於自動化而實際上在運行，那麼公司需要具有數據科學和數據分析技能的人員來訓練算法以更好地運行網路。數據科學炙手可熱：據美國勞工統計局的報告， 到2026年，對數據科學技能的需求將使  就業人數增長27.9％。數據科學家已連續四年  被評為  美國第一大工作。by Glassdoor.
對於資安領域的求職者，請考慮獲得認證或從事數據分析的在職培訓。與擁有10年如何配置防火牆的知識相比，知道如何與大數據集進行交互和操縱對您的雇主將具有更大的價值。

如何獲得數據分析技能

有許多認證計劃和其他教育機會可用：例如，哈佛大學提供了一個在線計劃，稱為  “商業領袖分析證書計劃”  ，學生可以在其中學習商業分析，新興技術，大數據和數據可視化。IBM，Microsoft和SAS等頂級技術公司也提供分析和大數據  認證。一個示例是  IBM Cyber​​security Analyst專業證書，該證書提供了有關網路資安，端點保護，事件響應，威脅情報，滲透測試和漏洞評估的指導內容和實驗。

機器學習與人工智能

機器學習  （ML）技能，包括編程人工智能（AI），可快速跟踪未來的資安工作。機器學習技術使用合成神經網路識別模式。公司希望經過ML培訓的網路資安專家能夠識別和應對網路威脅。
在凱捷研究院（Capgemini Research Institute）於2019年進行的  一項調查中，接受調查的資安主管和領導人中有69％的人表示，他們不相信沒有人工智能，他們無法應對網路攻擊。據  Gartner稱，雖然AI有望在2020年消除約180萬個工作職位，但它還將創造約230萬個工作職位。

如何獲得機器學習技能

機器學習網路資安工作的理想人選具有很強的數學能力，並且精通各種模式和難題。存在許多傳統和在線教育計劃以及獲得機器學習技能的機會。例如，美國國家網路資安職業和研究計劃提供了在線課程，稱為“  應用數據科學和機器學習促進資安”。它涵蓋了整個數據科學過程，包括數據準備，功能工程和選擇，探索性數據分析，數據可視化，機器學習，模型評估和優化以及實施規模，所有這些都著重於與資安性相關的問題。全球技術理事會還提供了  認證的機器學習專家計劃 提供有效的機器學習技術，數據挖掘，統計模式識別等。 

軟實力，從溝通開始

但是，當今的頂級資安專業人員不僅需要技術技能。除了能夠分析網路中的異常和模式之外，他們還應該具有出色的講故事和交流技巧，以向利益相關者和決策者解釋數據的含義。展示交流方面的專業知識與展示技術技能同樣重要。此外，由於大多數網路資安職位都涉及保護敏感數據，因此您必須證明自己值得信賴和可靠，具有強大的問題解決能力，並且能夠在面臨挑戰時保持鎮定的舉止。

如何在面試中展示軟實力

證明您具有所有必要技能（技術，溝通和可靠性）的最佳方法是，當被要求描述過去的成就時，講一個引人入勝的故事。與其簡單地傳達您的所作所為，不如說出您的想法：解釋事件，需要做的事情，遇到的障礙以及如何分析適當的數據，然後將結果可靠地傳達給決策者。在最近的採訪中，候選人給我留下了最深刻的印象，他們描述了他們發現的資安問題，大數據有可能為他們提供見識，可以進行一些建模，並能夠根據他們的分析闡明可行的見解。網路資安的求職者將很好地展示他們在數據分析和機器學習方面的專業知識，同時突出他們的溝通能力。公司正在尋找具有多方面技能的可信賴的，強大的溝通者，他們可以輕鬆地適應快速變化的情況。

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