隨著這一領域的創新改變了我們溝通、互動、社交、經營業務和工作的方式，新技術產品正以革命性的速度進入市場。人工智能、機器學習(ML)、增強現實 (AR)、虛擬現實 (VR)、物聯網、云、5G、區塊鏈以及移動和網絡應用程序產品正以越來越高的速度被采用，以幫助企業克服新挑戰、優化成本、提供更好的服務，并從更高的效率中受益。
軟件開發已成為推動制造業、醫療保健、金融、教育、航空航天和電子商務的新技術趨勢的關鍵組成部分，并且它正在成為數據科學家日益廣泛的興趣領域。
傳統上，數據科學和軟件開發并沒有像今天這樣緊密結合。但隨著越來越多地采用智能技術和自動化解決方案來增強數字化轉型計劃，同時區分產品和服務——這兩種技能——數據科學軟件開發——正在迅速融合。
隨著這種集成的繼續，數據科學家應該進一步發展他們的軟件工程技能，尤其是在預計到2028 年對軟件和軟件開發人員的需求將增長 21% 的情況下。
在這篇關于數據科學軟件開發的文章中，讓我們來看看軟件開發趨勢。
軟件開發趨勢
軟件開發行業的高速增長歸因于快速變化的步伐，這為數字技術的采用帶來了新的緊迫性，以及 IT 基礎設施的發展、云計算的新進展和 IT 服務的擴展。
SaaS 是軟件行業中增長最快的行業之一，其中還包括開源、編程服務和系統服務，因為云計算技術的興起可以幫助企業加快轉型和分析目標，從而提供關鍵服務。
進入 2021 年，物聯網、人工智能以及持續集成和部署等領域將出現更多、多樣化的軟件開發趨勢，這將改變軟件開發人員和工程師處理編程、編碼和開發的方式。例如，智能可穿戴設備和可聽設備、制造和智能家居系統中的新物聯網用例將推動物聯網工程師對物聯網軟件開發工作的相應需求，以提高他們的編程和編碼技能，以實現節能和可持續的連接設備。
接下來讓我們了解一下數據科學軟件開發聯盟。
數據科學與軟件開發的結合
開發和運行軟件產品需要大量關于客戶使用和開發過程的原始數據，這些數據必須通過數據科學技能轉化為強大的洞察力，尤其是分析、預測建模和軟件工程。換句話說，數據科學家處理用于開發預測模型和 ML 功能的數據，以分析軟件收集的數據。
軟件工程師開發和構建組織使用的軟件、移動應用程序和操作系統。數據科學家經常發展他們的軟件工程技能以開辟新的職業機會，反之亦然。
但是，許多面向產品的應用程序（例如 AI 驅動的推薦系統）的開發已經看到了這兩種獨立技能組合的混合。例如，數據科學家可能會幫助部署或生產這些產品，而軟件工程師可能會執行建模。
對于有興趣在該領域塑造自己的職業生涯的數據科學家來說，擁有豐富的軟件開發標準和技能知識是一個優勢。區塊鏈開發、RPA、SQL、IoT 開發、Python 和 Java 方面的技能對于希望從事云開發人員、軟件架構師、移動應用程序開發人員、全棧 Web 開發人員或前端開發人員的職業的專業人士來說是關鍵。
接下來，在這篇數據科學軟件開發文章中，讓我們了解人工智能和自動化的作用。
人工智能和自動化的作用
如果不承認人工智能和自動化的作用和影響，就不可能討論數據科學和軟件開發的融合。
機器學習和自然語言處理 ( NLP )等 AI 工具有助于使軟件開發人員的設計、開發、分析和部署過程更加高效、快速且成本更低，他們使用 AI 來：
產生項目需求
編寫和審查代碼
檢測并解決錯誤、異常和安全問題
測試軟件
部署和管理項目
加強發展項目
在AI 工具的幫助下，業務分析師、軟件編碼員和開發人員、項目經理和測試人員可以用更少的精力來生產成本更低、質量更好的軟件。這反過來又使組織能夠有效地發布新的軟件產品，以更好地滿足對新的定制軟件的需求。
數據科學家的快節奏職業道路
軟件開發是一個以快速變化為特征的領域，新的創新頻繁且不斷涌現。對于希望貢獻自己的專業知識并在快速增長的市場中發揮職業優勢的數據科學家來說，該領域具有很大的潛力。
蒙公網安備 15050202000691號 備案信息：蒙ICP備16002749號-2
上一篇：