数据科学软件开发：不断增长的协同作用播报文章

时间：2022-5-22 16:10:23 浏览：0

随着这一领域的创新改变了我们沟通、互动、社交、经营业务和工作的方式，新技术产品正以革命性的速度进入市场。人工智能、机器学习(ML)、增强现实 (AR)、虚拟现实 (VR)、物联网、云、5G、区块链以及移动和网络应用程序产品正以越来越高的速度被采用，以帮助企业克服新挑战、优化成本、提供更好的服务，并从更高的效率中受益。

软件开发已成为推动制造业、医疗保健、金融、教育、航空航天和电子商务的新技术趋势的关键组成部分，并且它正在成为数据科学家日益广泛的兴趣领域。

传统上，数据科学和软件开发并没有像今天这样紧密结合。但随着越来越多地采用智能技术和自动化解决方案来增强数字化转型计划，同时区分产品和服务——这两种技能——数据科学软件开发——正在迅速融合。

随着这种集成的继续，数据科学家应该进一步发展他们的软件工程技能，尤其是在预计到2028 年对软件和软件开发人员的需求将增长 21% 的情况下。

在这篇关于数据科学软件开发的文章中，让我们来看看软件开发趋势。

软件开发趋势

软件开发行业的高速增长归因于快速变化的步伐，这为数字技术的采用带来了新的紧迫性，以及 IT 基础设施的发展、云计算的新进展和 IT 服务的扩展。

SaaS 是软件行业中增长最快的行业之一，其中还包括开源、编程服务和系统服务，因为云计算技术的兴起可以帮助企业加快转型和分析目标，从而提供关键服务。

进入 2021 年，物联网、人工智能以及持续集成和部署等领域将出现更多、多样化的软件开发趋势，这将改变软件开发人员和工程师处理编程、编码和开发的方式。例如，智能可穿戴设备和可听设备、制造和智能家居系统中的新物联网用例将推动物联网工程师对物联网软件开发工作的相应需求，以提高他们的编程和编码技能，以实现节能和可持续的连接设备。

接下来让我们了解一下数据科学软件开发联盟。

数据科学与软件开发的结合

开发和运行软件产品需要大量关于客户使用和开发过程的原始数据，这些数据必须通过数据科学技能转化为强大的洞察力，尤其是分析、预测建模和软件工程。换句话说，数据科学家处理用于开发预测模型和 ML 功能的数据，以分析软件收集的数据。

软件工程师开发和构建组织使用的软件、移动应用程序和操作系统。数据科学家经常发展他们的软件工程技能以开辟新的职业机会，反之亦然。

但是，许多面向产品的应用程序（例如 AI 驱动的推荐系统）的开发已经看到了这两种独立技能组合的混合。例如，数据科学家可能会帮助部署或生产这些产品，而软件工程师可能会执行建模。

对于有兴趣在该领域塑造自己的职业生涯的数据科学家来说，拥有丰富的软件开发标准和技能知识是一个优势。区块链开发、RPA、SQL、IoT 开发、Python 和 Java 方面的技能对于希望从事云开发人员、软件架构师、移动应用程序开发人员、全栈 Web 开发人员或前端开发人员的职业的专业人士来说是关键。

接下来，在这篇数据科学软件开发文章中，让我们了解人工智能和自动化的作用。

人工智能和自动化的作用

如果不承认人工智能和自动化的作用和影响，就不可能讨论数据科学和软件开发的融合。

机器学习和自然语言处理 ( NLP )等 AI 工具有助于使软件开发人员的设计、开发、分析和部署过程更加高效、快速且成本更低，他们使用 AI 来：

产生项目需求

编写和审查代码

检测并解决错误、异常和安全问题

测试软件

部署和管理项目

加强发展项目

在AI 工具的帮助下，业务分析师、软件编码员和开发人员、项目经理和测试人员可以用更少的精力来生产成本更低、质量更好的软件。这反过来又使组织能够有效地发布新的软件产品，以更好地满足对新的定制软件的需求。

数据科学家的快节奏职业道路