Los datos crecen más rápido de lo que se puede imaginar, pensar como científicos de datos es algo inusual. Para 2020, se crearán aproximadamente 1.7 megabytes de nueva información por segundo para cada ser humano en el planeta. Dada la inmensa cantidad de datos, no es de extrañar que haya un llamado en todas las industrias para que el talento pueda recopilar y analizar los datos.
Los científicos de datos de todo el mundo ahora tienen una gran demanda de conjuntos de habilidades y un alto valor para las organizaciones. Y dado que las empresas están cada vez más impulsadas por los datos. Es solo cuestión de tiempo antes de que los desarrolladores necesiten trabajar más estrechamente con los científicos de datos y adoptar sus procesos de pensamiento.
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Los científicos de datos deberán tener unión simbiótica con los desarrolladores
A partir de ahora, los desarrolladores y los científicos de datos desempeñan distintas funciones dentro de las organizaciones, aunque pueden superponerse en algunas áreas.
Los ingenieros de software consideran las necesidades de la empresa y recomiendan o crean el software según esas necesidades. Por supuesto, esto se expande para crear y mejorar sistemas operativos, aplicaciones y más. Los desarrolladores construyen los sistemas que generan los datos, que es el bloque de construcción para el puesto de científico de datos.
Un científico de datos puede administrar big data, o grandes conjuntos de datos, recopilados por los sistemas operativos creados por los desarrolladores. Los científicos de datos descubren cómo recopilar, analizar y explicar los datos a los tipos de negocios que luego pueden tomar decisiones basadas en datos que benefician a la empresa.
Los científicos de datos también pueden construir modelos predictivos para pronosticar cuándo podría ocurrir algo, cuándo un mercado puede caer, cuándo un empleado puede dejar de fumar, etc.
Los desarrolladores y los científicos de datos pueden superponerse. Pero confían en diferentes herramientas para completar la tarea y generalmente tienen diferentes objetivos finales.
Por qué la ciencia de datos es importante para los desarrolladores
El surgimiento de la IA
La ciencia de los datos comenzará a entrar en el ámbito del desarrollo en primer lugar debido a la inteligencia artificial, que está en auge. Para el año 2025, el mercado de inteligencia artificial superará los $ 100 mil millones. Los ejecutivos están invirtiendo en IA (Inteligencia Artificial) y explorando sus usos en todas las industrias.
Los datos hacen que el software sea «más inteligente» o le da la capacidad de aprender de sí mismo (aprendizaje automático). Esto significa que los datos entrenarán continuamente al software para que evolucione a un nuevo nivel o una nueva versión. Lo que significa que las actualizaciones de software se basarán en los datos.
Y si las actualizaciones de software se basan en datos, los desarrolladores deberán cambiar sus conjuntos de habilidades para poder trabajar con los datos. Los desarrolladores siguen siendo muy necesarios, y IA no reemplazará su rol. Pero los avances de la IA significarán que los desarrolladores deben aprender cómo trabajar con los datos y no simplemente dejar esa tarea al científico de datos.
Análisis Predictivo
El análisis predictivo se usa en una variedad de industrias para predecir cuándo sucederá algo. En lugar de que un auto se averíe en el camino. El análisis predictivo puede pronosticar cuándo una pieza necesita cambiar para evitar el colapso. Ahora, los análisis predictivos se están introduciendo en el ciclo de vida del desarrollo de software.
El análisis predictivo puede ayudar con un problema que afecta a muchos desarrolladores: qué probar y cuándo. Al recopilar y analizar grandes conjuntos de datos y datos históricos de proyectos anteriores. Los científicos de datos pueden analizar cuándo en un ciclo de vida de desarrollo la garantía de calidad debe probar el producto.
Los científicos de datos podrán priorizar las pruebas, identificar qué pruebas necesitan para producir un MVP e ilustrar las áreas de enfoque para las pruebas a lo largo del ciclo de vida. Esto significa un ahorro de costos para la empresa. Lo que probablemente significa que las empresas invertirán fuertemente en análisis predictivos para el desarrollo de software. Además, significa una entrega más rápida y menos defectos en el producto final.
Los desarrolladores de software, por lo tanto, deberán trabajar con científicos de datos, ayudar a producir datos limpios y utilizables. Y permitir que los datos guíen el proceso de toma de decisiones, especialmente cuando se trata de pruebas.
Oferta y demanda
Los desarrolladores de software todavía están en demanda. Pero los científicos de datos también son cada vez más necesarios. Un informe de LinkedIn mostró que los trabajos de aprendizaje automático crecieron 9.8X en los últimos cinco años y las posiciones de científicos aumentaron en 6.5X en los últimos cinco años. Es importante tener en cuenta que un ingeniero de pila completa creció en 5.5X en los últimos cinco años. Por lo que esta posición también sigue siendo muy valorada.
Los puestos de científicos de datos tienen una gran demanda debido a la gran cantidad de datos y las pocas personas que pueden analizar y explicar los datos a los ejecutivos de empresas. Los desarrolladores que no solo pueden programar, sino también manipular datos tienen mucha demanda. Por lo que es importante prestar atención a los avances en la ciencia de datos.
Los desarrolladores deben comenzar a tomar un enfoque basado en datos para la resolución de problemas. El uso de herramientas analíticas que identifican, desglosan y resuelven los problemas de codificación permitirá a los desarrolladores ser más productivos y eficientes.
Cada vez más empresas están y seguirán invirtiendo en estas herramientas para ver ganancias financieras y mantenerse competitivas en el mercado. Además de la inteligencia artificial y el análisis predictivo que entran en la esfera de desarrollo de software. Los desarrolladores pueden aprender mucho de enfoques basados en datos. Esto especialmente cuando las empresas claman por contratar candidatos con conocimiento de los datos.
Fuente: datanami.com
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