Όταν οι προγραμματιστές λογισμικού κατανοούν πώς να αξιοποιήσουν τη δύναμη της επιστήμης δεδομένων για τα έργα τους, μπορεί να τους βοηθήσει να δημιουργήσουν καλύτερα προϊόντα, πιο γρήγορα.
Η ευεργετική χρήση των επιστημόνων δεδομένων στην ανάπτυξη λογισμικού είναι αγνωστικιστική.
Η κατανόηση του τρόπου ανάγνωσης, ερμηνείας και δημιουργίας ουσιαστικών γνώσεων και σημείων λήψης αποφάσεων από τα δεδομένα βοηθά έναν ψηφιακό έμπορο όσο και έναν ερευνητή στον τομέα της βιοπληροφορικής.
Αυτό το άρθρο θα διερευνήσει τη σημασία της επιστήμης δεδομένων στην ανάπτυξη λογισμικού εξετάζοντας πώς χρησιμοποιείται σήμερα, ποιες δεξιότητες χρειάζονται για να γίνεις επιτυχημένος επιστήμονας δεδομένων και μερικά παραδείγματα επιτυχημένων έργων που έχουν χρησιμοποιήσει την επιστήμη δεδομένων.
Η αξιοποίηση της δύναμης της επιστήμης δεδομένων μηχανικής λογισμικού για τα έργα ανάπτυξης λογισμικού των δικών μας (και των πελατών μας) έχει αποδειχθεί κρίσιμη ως μέσο μέτρησης των KPI για ό,τι έχει μεγαλύτερη σημασία.
Τι είναι η Επιστήμη των Δεδομένων;
Η επιστήμη δεδομένων είναι ένα ταχέως εξελισσόμενο πεδίο μελέτης που περιλαμβάνει την αξιοποίηση της δύναμης των δεδομένων (και ιδιαίτερα των μεγάλων συνόλων δεδομένων) για την απόκτηση πολύτιμων γνώσεων και την ενημέρωση επιχειρηματικών αποφάσεων.
Συνδυάζει στοιχεία από πολλούς κλάδους, όπως τα μαθηματικά, η στατιστική, η επιστήμη των υπολογιστών και η τεχνητή νοημοσύνη, για να δημιουργήσει εξελιγμένα αναλυτικά μοντέλα.
Οι επιστήμονες δεδομένων χρησιμοποιούν αυτά τα μοντέλα στη συλλογή δεδομένων και την ανάλυση δεδομένων με τεράστιες ποσότητες συνόλων δεδομένων από πηγές όπως ιστότοπους, μέσα κοινωνικής δικτύωσης, βάσεις δεδομένων, κλινικές εργαστηριακές έρευνες και άλλα.
Μόλις συλλεχθούν και αναλυθούν τα δεδομένα, οι πληροφορίες που προκύπτουν μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη λήψη αποφάσεων που επιτρέπουν στις επιχειρήσεις να κάνουν καλύτερη χρήση των πόρων τους για μέγιστο όφελος.
Για παράδειγμα, ένας επιστήμονας δεδομένων θα μπορούσε να αναλύσει δεδομένα χρήσης ιστότοπου για να προσδιορίσει ποιες σελίδες είναι πιο δημοφιλείς στους επισκέπτες ή να αντλήσει πληροφορίες από έρευνες πελατών για να βελτιώσει την εμπειρία των πελατών.
Αλλά η ζήτηση για επιστήμονες δεδομένων ως μεμονωμένο πεδίο στην πραγματικότητα συρρικνώνεται:
Κι αυτό γιατί το επάγγελμα γίνεται εξαιρετικά διεπιστημονικό.
Δηλαδή, αντί να γνωρίζουν απλώς την επιστήμη των δεδομένων, οι εργαζόμενοι τώρα πρέπει επίσης να γνωρίζουν τη μηχανική δεδομένων και τη μηχανική λογισμικού, διασφαλίζοντας ότι όλα συνεργάζονται άψογα.
Γιατί η Επιστήμη των Δεδομένων έχει σημασία για την ανάπτυξη λογισμικού;
Η επιστήμη των δεδομένων είναι ολοένα και πιο σημαντική και για τους προγραμματιστές λογισμικού. Κατανοώντας πώς λειτουργεί η επιστήμη δεδομένων και τις γνώσεις που μπορεί να αποκαλύψει, οι προγραμματιστές λογισμικού μπορούν να το χρησιμοποιήσουν προς όφελός τους για να δημιουργήσουν καλύτερα, πιο γρήγορα προϊόντα.
Για παράδειγμα, συλλέγοντας δεδομένα από υπάρχουσες εφαρμογές, οι προγραμματιστές λογισμικού μπορούν να εντοπίσουν τομείς βελτίωσης, όπως ζητήματα διεπαφής χρήστη ή πιθανές δυνατότητες που μπορούν να εφαρμοστούν.
Ορισμένοι από τους πελάτες μας χρησιμοποιούν τις δυνατότητές μας στην επιστήμη των δεδομένων για να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις σχετικά με τις δυνατότητες και τις λειτουργίες που επιθυμούν να εφαρμόσουν.
Επιπλέον, μπορούν να χρησιμοποιήσουν την ανάλυση δεδομένων για να βελτιστοποιήσουν τη διαδικασία ανάπτυξής τους, να δοκιμάσουν τα προϊόντα πιο αποτελεσματικά, να αντιμετωπίσουν γρήγορα προβλήματα και να δημιουργήσουν εξατομικευμένες εμπειρίες για τους χρήστες.
Αξιοποιώντας τη δύναμη των δεξιοτήτων των επιστημόνων δεδομένων, οι μηχανικοί λογισμικού μπορούν να πραγματοποιήσουν εξοικονόμηση κόστους, να βελτιώσουν την ποιότητα των προϊόντων και τους χρόνους παράδοσης και να δημιουργήσουν πιο ελκυστικές εμπειρίες χρήστη.
Η ανάπτυξη λογισμικού έχοντας κατά νου το τέλος εξυπηρετείται καλύτερα όταν τα δεδομένα λήψης αποφάσεων έχουν εξαρχής.
Ποιες δεξιότητες χρειάζεται ένας επιστήμονας δεδομένων;
Αν και η επιστήμη δεδομένων περιλαμβάνει πολλούς κλάδους, οι πιο σημαντικές δεξιότητες για έναν επιτυχημένο επιστήμονα δεδομένων περιλαμβάνουν την ισχυρή γνώση:
- μαθηματικά
- στατιστική
- προγραμματισμός υπολογιστών
- οπτικοποίηση δεδομένων
- θεωρία πιθανοτήτων
- μηχανική μάθηση
- συστήματα λογισμικού μεγάλων δεδομένων
Επιπλέον, οι επιστήμονες δεδομένων πρέπει να είναι σε θέση να ερμηνεύουν και να εξηγούν τα αποτελέσματα της ανάλυσής τους με τρόπο που να έχει νόημα για τα ενδιαφερόμενα μέρη.
Συνήθως η μηχανική λογισμικού επικεντρώνεται σε έναν τομέα και η ανάλυση δεδομένων είναι μια άλλη.
Οι σημερινοί επιστήμονες δεδομένων πρέπει να παίξουν και στους δύο κόσμους.
Είναι επίσης σημαντικό να έχετε ισχυρό υπόβαθρο στα μαθηματικά και τη στατιστική, καθώς είναι η βάση της επιστήμης δεδομένων. Επιπλέον, οι προγραμματιστές λογισμικού πρέπει να εργάζονται άνετα με μεγάλα σύνολα δεδομένων και να έχουν εμπειρία στον χειρισμό, την οργάνωση και τον καθαρισμό δεδομένων. Τέλος, η γνώση γλωσσών προγραμματισμού όπως η Python ή η R είναι απαραίτητη για επιτυχημένους επιστήμονες δεδομένων.
Πώς χρησιμοποιείται η Επιστήμη των Δεδομένων στην Ανάπτυξη Λογισμικού
Παραδείγματα επιτυχημένων έργων που έχουν χρησιμοποιήσει την επιστήμη δεδομένων
Ακολουθούν μερικά μόνο παραδείγματα του τρόπου με τον οποίο η ομάδα μας έχει χρησιμοποιήσει την επιστήμη δεδομένων με πελάτες για την εφαρμογή λύσεων πραγματικού κόσμου.
- Εφαρμόστηκαν με επιτυχία εργαλεία και τεχνικές επιστήμης δεδομένων για τη δημιουργία ενός προγνωστικού μοντέλου για την πρόβλεψη της απόκλισης πελατών, με αποτέλεσμα βελτιωμένο ποσοστό διατήρησης πελατών κατά 8%.
- Αναπτύχθηκε ένα chatbot που βασίζεται σε AI για μια εφαρμογή εξυπηρέτησης πελατών, με αποτέλεσμα τη μείωση κατά 24% στα εισιτήρια υποστήριξης, εξοικονομώντας χρόνο στην ομάδα υποστήριξης. Ωστόσο, μετά από περαιτέρω ανάλυση δεδομένων, διαπιστώσαμε ότι η εμπειρία υποστήριξης πελατών μειώθηκε επειδή οι περισσότεροι χρήστες που μεταβαίνουν στη συνομιλία ήθελαν να μιλήσουν με έναν άνθρωπο που θα μπορούσε να βοηθήσει με το συγκεκριμένο πρόβλημά τους. Η επιδιόρθωση που προέκυψε ήταν μια υβριδική προσέγγιση μεταξύ των δύο.
- Αναπτύχθηκε λογισμικό υγειονομικής περίθαλψης με ένα μοντέλο βαθιάς μάθησης που βοηθά τους γιατρούς να εντοπίζουν πιο εύκολα αντικείμενα σε ιατρικές εικόνες με ακρίβεια άνω του 98%, βοηθώντας στην καλύτερη διάγνωση ασθενειών.
Αξιοποιώντας τη δύναμη της επιστήμης δεδομένων για τα δικά σας έργα προγραμματιστών
Η αξιοποίηση της δύναμης της επιστήμης δεδομένων για τα δικά σας έργα μπορεί να βοηθήσει στη δημιουργία καλύτερων προϊόντων που είναι πιο γρήγορα στην αγορά.
Η επιστήμη δεδομένων είναι ένα ισχυρό εργαλείο που επιτρέπει στους προγραμματιστές λογισμικού να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις με βάση δεδομένα, τα οποία μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία μοντέλων πρόβλεψης υψηλής ακρίβειας και την αυτοματοποίηση των διαδικασιών.
Αξιοποιώντας τη δύναμη της επιστήμης δεδομένων, οι προγραμματιστές λογισμικού μπορούν να μειώσουν δραστικά τον χρόνο που απαιτείται για την ανάπτυξη και την ανάπτυξη εφαρμογών και επίσης να δημιουργήσουν πιο αποτελεσματικές λύσεις. Επιπλέον, η επιστήμη δεδομένων μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανίχνευση μοτίβων σε μεγάλα σύνολα δεδομένων που διαφορετικά μπορούν να παραβλεφθούν.
Συμπέρασμα & Συμπεράσματα
Συμπερασματικά, η επιστήμη δεδομένων είναι ένα απαραίτητο εργαλείο για τους προγραμματιστές λογισμικού που θέλουν να δημιουργήσουν καλύτερα προϊόντα γρηγορότερα.
Η κατανόηση των δεξιοτήτων και των τεχνικών που απαιτούνται για να γίνει κάποιος μηχανικός μηχανικής μάθησης καθώς και η αξιοποίηση της επιστήμης δεδομένων μπορεί να συμβάλει στη δημιουργία πιο αποτελεσματικών λύσεων και η τεκμηριωμένη λήψη αποφάσεων είναι απαραίτητη στον σημερινό κόσμο με γρήγορους ρυθμούς προγραμματιστών.
Και αναφέραμε ότι οι προγραμματιστές λογισμικού μας έχουν καλούς τρόπους δίπλα στο κρεβάτι;
Επικοινωνήστε μαζί μας σήμερα για το επόμενο έργο ανάπτυξης λογισμικού σας.
Αφήστε την ομάδα μας των αφοσιωμένων μηχανικών λογισμικού και επιστημόνων δεδομένων να σας πάει στο επόμενο επίπεδο!
Συνδεθείτε με τον Ryan Linkedin.
