證照張數並不是評判能力的依據，但若參加黑客松或競賽取得前幾名，或是在專業社群中有所貢獻，或對熱門網友提問的回答獲得了高排名認同，從中展現出的技術水準反而一望可知，也可以視為這個時代下新型態的Developer證照。
暸解就業需求風向，一直是IT專業培訓市場中非常重要的指標。時間如果倒回六、七年前，IT人力市場剛走出金融海嘯陰霾，人才養成著重在網路、系統等相關領域，在當年，教育訓練機構所開設的人才養成班（也稱網工班），幾乎是100%的就業率，甚至到場尋求人才的企業比結業的學生還多。
才短短的幾年間，硬思維轉向軟實力，數位潮流崛起，資料成為企業黑金，程式設計與開發課程翻身成為教育市場的主力。資策會教研所數位人才培育中心教學二組組長蘇國鈞坦承，網工班近期確實沒有前幾年熱門，原因在於雲端運算服務已經相當成熟，反而是泛程式設計班，包含Java、.NET、資料工程師、人工智慧等課程，學員往往一結訓後就會有15至20家廠商配對，甚至在某些班別，前來求才的廠商比學員人數更多。「這幾年，一直在強調運算思維（Computational Thinking）的重要性，每個人都應該要有程式能力，甚至向下紮根至中小學教育，認為從小就要開始有程式設計的能力，也反映出廣泛的需求。」
「但是這並不代表所有的人才都會轉向擁抱程式設計，」他提到，現今IT的職能分工還是很明確，畢竟領域知識（Domain Knowledge）不同，舉例而言，DevOps讓開發人員被賦予很多責任，前端與資料庫知識、後端的維運都需要瞭解一些，甚至熟悉一點系統建置與部署的知識，感覺上好像職能已經混淆，但實際的工作內容上，開發人員並不會去設定路由器，因此至少目前還是有所區隔。
科技演化IT挑戰更劇
但是，不管是哪種類型的IT從業人員，都一直面臨著專業能力需求變化的挑戰。舉例而言，雲端服務興起後，看似只要點選幾個按鍵就可以把環境架設好，根本不需要底層的技術，但其實，基礎架構相關的技術能力反而要更強，因為不只是學習如何架構雲端環境，還要學習如何整合。除此之外，身處於網路時代，資安議題愈益重要，一般會認為網路工程師應該具備初步阻擋一些入侵攻擊的能力，壓力反而更大。
程式語言也是如此，以前學資料結構，要知道怎麼實作出雙向鏈結串列（Double Linked List），現在幾乎每個語言都內建各式各樣好用的資料結構，現在則只要學會怎麼用就好；早期開發應用程式，很多功能要想辦法自己做出來，現在很多功能網路上都有現成的API，只要學會怎麼好好整合進來就好。蘇國鈞說，看起來似乎變簡單了，但是如果對比二十年前桌面端應用程式為主的時代，只要學會Visual Basic或是Delphi就可以走遍天下，如今在Web與Cloud的時代，一個系統動不動就是十幾二十個不同技術的整合，挑戰並不會比較低。
他提到，IT每隔二、三年就會有新的趨勢潮流出現，雲端、物聯網、大數據、人工智慧推陳出新，過往的技術好像從此銷聲匿跡，但其實已經轉化變成了基本的技能。「隨著時代的演進，IT人員必須學的東西更多，但也因為時代的演進，介面簡單也更好用。」
紮根基本功證明價值
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| ▲資策會教研所數位人才培育中心教學二組組長蘇國鈞指出，泛程式設計班，包含Java、.NET、資料工程師、人工智慧等課程，近期相對熱門。 |
科技趨勢變化飛快，不光是大數據、物聯網、機器學習與人工智慧等新興科技崛起，既有技術也不斷精進與演化，從虛擬化到更輕量的容器以及Kubernetes（K8S）；在雲原生（Cloud Native）架構下，微服務、軟體定義資料中心更成顯學。DevOps敏捷開發成了快速部署與交付的首選；記憶體運算成為加速資料處理的引擎；更不用說每隔幾年，就會有不同的程式語言成為主流。
蘇國鈞認為，趨勢觀察確實需要留意，IT工作者應該多看、多聽，多閱讀相關的報導文章，也要參加研討會，但在此同時，也要有所定見。舉例而言，去年AngularJS炒得很熱，今年幾乎看不到AngularJS反而都在談Vue.js，當每一種潮流興起時，是不是都要跟著學習？其實IT永遠都有新話題，從業人員要能思考，這些開源JavaScript函式庫，底層不外乎是HTML、CSS、JavaScript，把基礎語言玩得滾瓜爛熟之後，要切入哪個框架都可以很快上手。
他強調，技術有變與不變。很多趨勢是因為技術的環環相扣，人事時地物都到位了，話題就會引爆，舉例而言，物聯網與社群媒體產生了大量的資料，因此產生了大數據相關的技術需求，因為要把資料變成智慧，一步步萃取，所以資料科學很受重視；由於大量的資料需要運用處理，雲端運算的需求也跟著浮現。但無論如何，基本功要紮實才能因應不斷的變化。「以人工智慧為例，人工智慧需要程式設計，要把資料放在資料庫，同時還要有視覺化的呈現，所以在500多小時的課程中，就有100多個小時教授Python語法、MySQL、HTML等等基礎課程，學員上到這一段就覺得很無聊，但是AI技術還是要穩紮穩打。」
另外，證明自身能力的方式也很重要，譬如在人工智慧領域，認證是其次，因為擁有五張、十張證照並不會比別人厲害，但如果曾經參加過黑客松取得前三名或是在類似像GitHub與Kaggle這樣的網站，展現出對專業社群的貢獻，從在某個問題回答上的排名，就知道技術水準在哪裡，或許這也可以視為這個時代下新型態的Developer證照。
產業AI化從小處著手
近年來，政府喊出「產業AI化」、「AI產業化」，許多企業正在關注AI領域，但根據蘇國鈞觀察，並不是所有的企業都打算大刀闊斧，成立AI團隊。中大型企業或許有此計畫，但中小型的企業反而會傾向有成果之後，再成立AI團隊。例如，讓現有的IT人員稍微先研究一下人工智慧，證明有能力解決問題後，才願意聘請專門人員，進行更多的投資。
這點從資料工程師養成班學員的就業情況就可以看出端倪。一般直覺從資料工程師養成班畢業的學員，有了R語言的基礎，也學了資料分析、資料處理平台，「正途」應該是到金融業或電信業的資料部門上班，但有些學員還是投入Java程式語言的工作，卻把分析演算的思維套用在現有的系統中。例如企業原本就有推薦系統，透過新的演算法可以用更快的方式與更好的架構，讓推薦系統可以更準確；推薦率愈高，企業的收入也愈高，因此就會受到高度重視，進而成立一個新的團隊，這種情況也很常見。