Size: a a a

Data Science Chat

2021 August 31

AS

Aleksandr Sukhomlino... in Data Science Chat
ну, конкретно в меня не попали) но я понимаю что вы имеете ввиду
просто закрытие описанных задач, да, штука вроде как полезная и иниересная, но все равно предполагает наличие специалиста (выше класса, чем обсуждалось выше), с другой, конечно, стороны, такие инструменты могут позволить бизнесу вместо двух хороших спецов обойтись 1.5
источник

AS

Aleksandr Sukhomlino... in Data Science Chat
касательно первого обзаца: как правило под это пишется пайплан один раз и все
источник

AS

Aleksandr Sukhomlino... in Data Science Chat
просто то что может лоукод, специалист делает тоже только один раз
источник

b

badtrousers in Data Science Chat
Алексей, мне кажется ты тру хардкор программист, я так догадываюсь что тебе нравится работать с памятью, маллоки расставлять, оптимизировать узкие места и так далее.. это почетная инженерная профессия, в каком–то смысле компьютерная сантехника, без которой у всех говно поднимется наверх через сифон (клапан обратного движения!)
но реальность индустрии в том, что чем больше всего переносится в облако, тем больше люди думают о "данных", нежели о "памяти" которая представляет эти данные. мы живем в эпоху BigQuery, в эпоху TPU, когда огромные мегакорпы своей гигантской инфрой Захватывают мир компьютерной сантехники. почему людям нравится питон? потому что питон — это классный инструмент, который позволяет тебе игнорировать всю "сантехнику" под низом.. "программирование доступно далеко не всем" это тоже миф. посмотри на github copilot. cейчас любой лох из буткемпа может выдавать оптимизированные BTree портянки и они будут работать корректно

P.S. мне лично питон не нравится и я на нем много не заработал
источник

АА

Алексей Арустамов... in Data Science Chat
Ну... Тогда можно нанимать питонистов и через месяц увольнять. Сделал один раз правильно и всё. Но ведь посему приходится постоянно что-то перепиливать.
источник

b

badtrousers in Data Science Chat
питон это язык из девяностых, он в каких–то смыслах старше современного С++
источник

b

badtrousers in Data Science Chat
и ниииикуда в ближайшее время он не денется. особенно учитывая что на нем тренируют и будут тренировать все Сopilot портянко-генераторы (я могу более подробно рассказать почему именно питон для этой задачи используется и как можно улучшить ситуацию, избавиться от привязки к питону и т.д. если кому интересно)
источник

S

Somebody in Data Science Chat
источник

S

Somebody in Data Science Chat
Чат для флуда
источник

b

badtrousers in Data Science Chat
спасибо, если вдруг в чате начнется флуд, обязательно туда махнём!
источник

b

badtrousers in Data Science Chat
😂
источник

S

Somebody in Data Science Chat
Да уже начался
источник

АА

Алексей Арустамов... in Data Science Chat
Всё... Я прекращаю провоцировать :)
источник

И

Игорь in Data Science Chat
Да, хочется. Потому что тех самых "сложных и интересных тем" требует на порядок меньше людей
источник

b

badtrousers in Data Science Chat
на несколько порядков
источник

АА

Алексей Арустамов... in Data Science Chat
Тогда. ребята, дела плохи. Согласно прогнозам Gartner в 2024 года 65% всего ПО будет написано при помощи low-code систем. Т.е. ВСЁ, что можно будет сделать на low-code, будет запилено на нем.

Средний уровень разработчиков будет падать. Надеюсь, ни для кого тут не секрет, что средний питонист кодит хуже, чем средний C-шних. С low-code это продолжится. Вангую, что появится новый термин "говнолоукодер". Так сказать, эволюция нынешних посредственных разработчиков.
источник

AK

Alexander Kozaev in Data Science Chat
не будет ничего падать, это всё луддитство, разработчики будут сконцентрированы на бизнес задачах, а не на маллоках
источник

AK

Alexander Kozaev in Data Science Chat
дата саентисту - датасаентово, а сиспрограммисту и инженеру - маллоково )
источник

AK

Alexander Kozaev in Data Science Chat
пусть эти роли не обязательно в одном человеке будут
источник

b

badtrousers in Data Science Chat
либо наоборот это все перейдет в обработку натурального языка и доказумые системы формальной проверки! это моя гипотеза. я не знаю что на этот счет говорит Gartner. тем не менее, data science никуда не денется. изменится только то, как мы будем говорить о данных. если в девяностых мы говорили о "данных" как о базах данных Oracle, в нулевых о кластерах Hadoop, сегодня в BigQuery, а послезавтра как–то иначе
источник