По мере того, как мы приближаемся к середине 2020-х годов и далее, мы можем ожидать серьезных изменений в мире технологий. Имея это в виду, важно убедиться, что ваши разработчики обладают навыками, которые им понадобятся для процветания в этой быстро меняющейся среде. Вот три навыка, которые каждый разработчик должен иметь в своем наборе инструментов в течение следующего десятилетия.

Краткое содержание

Навык 1. Быстрое изучение новых языков

Навык 2: облачные вычисления

Навык 3: навыки искусственного интеллекта и машинного обучения

1. Способность быстро выучить новые языки

Прошли те времена, когда разработчик мог выучить один язык программирования и быть настроенным на всю жизнь. В наши дни постоянно разрабатываются новые языки, и разработчики должны иметь возможность быстро их изучать, чтобы идти в ногу с последними тенденциями. Кроме того, возможность быстро изучать новые языки также облегчит разработчикам работу с сопутствующими технологиями, такими как фреймворки и библиотеки.

Не двигайся дальше, пока не освоишь основы

При изучении языка программирования важно сначала освоить основные понятия. Как только вы поймете, почему что-то работает от начала до конца, вы сможете перейти к более сложным темам. Однако, если вы попытаетесь пробежать вперед без прочной основы, вы, скорее всего, потеряетесь и разочаруетесь. Может возникнуть соблазн перейти к новейшим и лучшим функциям языка, но не поддавайтесь искушению и найдите время, чтобы сначала понять основы. В долгосрочной перспективе вы будете рады, что сделали это.

Викторины с интервальным повторением

Тесты с интервальным повторением (SRQ) — это эффективный способ изучить и освоить новый контент. Они работают, распределяя интервалы викторин так, чтобы вы просматривали материал непосредственно перед тем, как забыли его. Такой интервал позволяет более эффективно усваивать материал и сохранять его в течение более длительного периода времени. Доказано, что SRQ более эффективны, чем традиционные викторины, что делает их отличным выбором для всех, кто хочет изучить новый язык программирования или инструмент. При использовании SRQ обязательно создавайте тесты, охватывающие все ключевые концепции, которые вам необходимо изучить. SRQ также можно использовать для оценки вашего понимания существующего контента. Пройдя тест по уже известному вам материалу, вы сможете оценить свое понимание материала и выявить пробелы в своих знаниях. Это может быть особенно полезно при подготовке к экзаменам или собеседованиям при приеме на работу. Независимо от того, хотите ли вы узнать что-то новое или оценить свои существующие знания, тесты с интервальным повторением — отличный способ сделать это.

"Начать"

Вот отличная книга, которая поможет вам развить мета-навык обучения.

2. Навыки облачных вычислений

Облачные вычисления революционизируют методы работы предприятий, и в ближайшие годы они станут еще более распространенными. В результате разработчикам, которые хотят идти в ногу со временем, необходимо будет развивать свои навыки облачных вычислений. К счастью, существует множество доступных ресурсов, которые помогут разработчикам освоить эту быстро развивающуюся технологию.

Облачная оркестровка

Контейнеры позволяют упаковать приложение и его зависимости таким образом, чтобы оно могло выполняться где угодно. Это означает отсутствие собственного доступа к хранилищу или сети, которые обрабатываются с помощью инструментов оркестровки, таких как служба Google Kubernetes (которая также обеспечивает высокую доступность). Контейнерные платформы автоматизируют задачи, связанные с запуском контейнеров на хостах, включая управление конфигурацией; планирование ресурсов в подходящее время на основе моделей спроса, ожидаемых от скорости генерации клиентского трафика, в сочетании с желаемыми мерами устойчивости, установленными на этапах развертывания, при этом постоянно отслеживая размеры рабочей нагрузки, чтобы они знали, когда возникает потребность в масштабировании из-за повышения производительности.

У Kubernetes есть и другие конкуренты, в том числе Nomad. Nomad от HashiCorp — это простой и гибкий инструмент для оркестрации рабочих нагрузок, который упрощает развертывание, управление и масштабирование различных типов на платформах, таких как локальные или облачные. Он предоставляет общую инфраструктуру пула от нескольких поставщиков — как с точки зрения местоположения (т.е. локально), так и с точки зрения типа; это включает в себя все, начиная от упаковочных контейнеров для большей эффективности.

"Узнать больше!"

Облачные вычисления, DevOps с Kubernetes.

Облачные сети и безопасность

Поскольку компании все чаще перемещают данные и приложения в облако, они также должны обеспечить безопасность этого перехода. Облачные сети и безопасность помогают защитить данные и системы от несанкционированного доступа, а также обеспечивают безопасные точки входа и выхода для авторизованных пользователей. Чтобы защитить данные в облаке, предприятия должны сначала понять модель общей ответственности облачной безопасности. В рамках этой модели поставщик облачных услуг отвечает за безопасность инфраструктуры, а клиент отвечает за защиту своих данных и приложений. Это означает, что предприятия должны внедрять собственные меры безопасности, такие как шифрование и контроль доступа. Они также должны тщательно отслеживать активность в своей облачной среде и быть готовыми быстро реагировать на любые угрозы. Предприняв эти шаги, компании могут защитить свои данные в облаке и обеспечить успешный переход в облако.

"Начиная"

Но эта область очень глубокая, и я бы рекомендовал вам дочитать до этого: Безопасность в облаке.

Управление облачными затратами

Управление затратами на облачные вычисления — это процесс мониторинга, анализа и оптимизации расходов на облачные вычисления. Это тип финансовой операции (finops) специально для организаций, использующих облачные сервисы. Поскольку плата за облачные услуги взимается в зависимости от использования, компаниям важно внимательно следить за своими расходами и находить способы их снижения, где это возможно. Рост затрат может быть вызван рядом факторов, в том числе внезапными всплесками использования, изменениями в тарифных планах или неэффективным использованием ресурсов. Постоянно отслеживая расходы и принимая упреждающие меры для предотвращения расточительных расходов, команды finops могут помочь организациям контролировать свои облачные бюджеты.

"Начать"

Это отличная книга Управление облачными затратами. И другие ресурсы здесь.

3. ИИ и навыки машинного обучения

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение — две другие технологии, которые быстро набирают популярность в деловом мире. Поскольку эти технологии становятся все более распространенными, разработчики, имеющие опыт работы с ними, будут пользоваться большим спросом. К счастью, существует множество онлайн-курсов и руководств, которые могут помочь разработчикам начать работу с ИИ и машинным обучением.

Глубокое обучение: сверточные нейронные сети и др.

Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, связанное с алгоритмами, вдохновленными структурой и функциями мозга. Глубокое обучение обычно используется для обозначения использования нейронных сетей, которые представляют собой определенный набор алгоритмов. Нейронные сети были вдохновлены нашим пониманием мозга и того, как он учится.

Эти алгоритмы предназначены для обучения подобно мозгу. Сверточные нейронные сети (CNN) — это тип алгоритма глубокого обучения, который очень эффективен в задачах распознавания изображений. CNN успешно распознают лица, объекты и дорожные знаки среди других задач компьютерного зрения.

Однако совсем недавно произошел сдвиг в сторону использования более сложных моделей, таких как генеративно-состязательные сети (GAN). GAN состоят из двух нейронных сетей: сети генератора и сети дискриминатора.

Сеть генератора создает изображения, которые выглядят реалистично, а сеть дискриминатора пытается определить, какие изображения настоящие, а какие поддельные. Затем две сети конкурируют друг с другом, что приводит к тому, что сгенерированные изображения со временем становятся все более реалистичными. Эти более сложные модели глубокого обучения начинают использоваться чаще, поскольку они обеспечивают лучшие результаты, чем традиционные CNN.

Хотите действительно узнать, как все это работает? Эта книга на самом деле делает ИИ и глубокое обучение понятными для начинающих. У Udemy также есть несколько действительно хороших курсов, которые помогут вам.

Практические навыки работы с Python Tensorflow2

Python — это язык программирования со многими функциями, которые делают его подходящим для изучения ИИ. Например, у него большое и активное сообщество, создавшее множество полезных библиотек. Кроме того, Python относительно прост в изучении даже для новичков. TensorFlow 2 — это популярная библиотека с открытым исходным кодом для машинного обучения, которую можно использовать с Python. Это позволяет разработчикам с легкостью создавать сложные модели ИИ. Вместе Python и TensorFlow 2 предоставляют все необходимое для начала изучения ИИ.

"Начать:"

Отличный ресурс с подробными примерами здесь: Python with Tensforflow V2

Узнайте, как работать со Spark для пайплайнов моделирования ИИ

Spark — важный инструмент для тех, кто работает с конвейерами моделей ИИ. Это позволяет создавать озера данных, которые являются репозиториями всех данных, используемых при обучении и тестировании модели машинного обучения. Spark также помогает управлять процессом обучения и контролировать его, обеспечивая правильную настройку моделей и оптимальную производительность. Кроме того, Spark можно использовать для развертывания обученной модели в производственной среде. Таким образом, это критически важный инструмент для всех, кто работает с конвейерами моделей ИИ. Spark предлагает ряд преимуществ, включая простоту использования, гибкость и масштабируемость. Поскольку все больше и больше организаций внедряют технологии искусственного интеллекта, Spark, вероятно, станет еще более важным.

Начать

Вот отличный ресурс для начала работы: AI Pipelines with Spark, Data Lakes.

Подготовьтесь к навыкам будущего века уже сегодня!

Мир технологий постоянно меняется, и разработчики должны меняться вместе с ним, если они хотят идти в ногу со временем. Для этого им нужно вооружиться нужными навыками. Мы прогнозируем, что в течение следующего десятилетия тремя наиболее важными навыками для разработчиков станут способность быстро изучать новые языки, навыки облачных вычислений и навыки искусственного интеллекта/машинного обучения.

Если вам понравилась эта статья, пожалуйста, поставьте лайк и подпишитесь!



Предложения по подаче заявок на Mlearning.ai
Как стать писателем на Mlearning.aimedium.com