Ere du codage

Ouais… J'ai fait des recherches très approfondies et je dois dire… Peut-être que les gens n'ont pas besoin de coder (du tout). Maintenant… écoutez-moi et je vais vous expliquer ce que je pense.

J'étais en train de développer un modèle Web (je perdais du temps honnêtement), quand cette pensée m'est venue à l'esprit : « À quoi bon coder ce site Web comparable à Shopbreizh.fr , si quelqu'un peut le faire SANS CODAGE ? » Cela m'amène à penser

quel est l'avenir des développeurs ?

C'est important pour moi car je suis développeur… Parlons-en.

Comment ça a commencé

Tout a commencé avec i numéros de Bernoulli e qui est considéré comme premier langage de programmation , mais il était vraiment tout sauf cela. Je ne peux pas imaginer que quelqu'un programme avec ça.

Mais, cela a changé la donne. C'est à ce moment-là que des gens comme Ada Lovelace ont proposé des trucs comme des algorithmes informatiques qui contribuent davantage au monde de l'informatique.

C'est ce que j'ai appelé « La fin de la première phase » où les gens ont cessé de considérer les ordinateurs comme des calculatrices (ce qu'ils ont fait pendant des milliers d'années), mais commencent à considérer les ordinateurs comme des « machines qui effectuent plusieurs tâches ».

Puis vint le changement majeur. Les ordinateurs ont commencé à effectuer des tâches autres que de simples opérations mathématiques. Les programmeurs ont commencé à « coder l'ordinateur ». Des langages comme le FORTRAN ont été créés. Le temps a passé et les langages ont continué à s'impliquer et maintenant, nous avons des langages comme C++, python, Java et d'autres langages pour nous gratter la tête lors des examens informatiques.

C'est ce que j'ai appelé « Phase Deux ». C'est à ce moment-là que les programmes ne sont plus considérés comme quelque chose qu'ils doivent créer, mais comme quelque chose qu'ils doivent improviser.

Que se passe-t-il en ce moment ?

 

Aujourd'hui, personne n'utilise les chiffres de Bernoulli. Les gens ne font que coderVous voyez, juste pour la transition de la phase un à la deuxième mentionnée ci-dessus, nous avons pris environ 1000 ans (à partir du début du boulier). MAIS… Je pense que ce n'est pas ainsi que cela fonctionnera pour nous de passer de la phase deux à la phase trois. Pour que nous passions de la phase 2 à la phase 3, cela ne prendrait probablement PAS 1000 ans. Cela va peut-être prendre des décennies.

Je pense que nous commençons déjà à voir le TRÈS TRÈS début de la « phase trois », où nous n'avons rien à coder… En tête, je pense que nous avons à peine commencé à passer à cette phase et c'est probablement un très progrès lent.

Développement Web : la première preuve à repérerer

Nous commençons en fait à voir des preuves que cela pourrait déjà avoir commencé. Le premier endroit auquel je peux penser serait les sites Web. Maintenant… Oui, vous devrez coder une application ou quelque chose qui serait utilisé pour créer un site Web. Mais… Encore une fois, cela devrait être le début. Des choses comme card, webflow ou même le mode org. Tous ces éléments peuvent vous donner des résultats étonnants gratuitement et ne nécessitent pas de code HTML ou quelque chose comme ça.

Maintenant, arrêtez… vous pourriez penser que cette petite « preuve » est stupide ou vague. Mais, vous devez savoir que c'est EXACTEMENT ce qui est arrivé même à la première à la deuxième phase, sauf que c'était les nombres de Bernoulli utilisés à l'époque et ce sont tous les langages de programmation maintenant.

Développement logiciel : Oui ! Vous avez bien lu…

 

vous devriez avoir entendu parler de la plate-forme de développement sans code ou ncdp. C'est fondamentalement la nouveauté de développer des logiciels sans coder. Des trucs comme airtable, bubble.io et ainsi de suite…

Eh bien… C'est là que toute l'utilisation du codage s'estompe. Si nous pouvons créer des outils capables de créer de meilleurs logiciels en moins de temps, cela pourrait signifier du bon et du mauvais, et j'y reviendrai plus tard. Encore une fois, cela peut être idiot et vague, mais il s'agit d'un changement observé au cours des dernières décennies.

Développement de jeu : cela devrait être facile et clair

Combien d'entre vous sont des développeurs de jeux et sont assez vieux pour voir quelques décennies auparavant ? (Je suis désolé, je ne suis pas si vieux) Les gens utilisaient à peu près des trucs comme pygame, unreal script (plus tard, unreal engine) et d'autres langages scriptables. Jetez un œil à l'état actuel et vous obtenez unity, unreal, godot, game maker studio, dont NON a vraiment besoin de codage (C#, C++ ou gdscript). Vous pouvez FACILEMENT créer le jeu complet en utilisant simplement ce qu'on appelle un script visuel, qui est essentiellement des « jeux sans codage » ! De plus, vous avez la « scène », où vous pouvez inspecter visuellement votre jeu

Encore une fois, c'est quelque chose qui n'existait pas il y a quelques décennies à peine. Nous voyons le changement maintenant. Je ne peux qu'imaginer l'avenir.

Quel pourrait être l'avenir?

Je ne connais pas le futur exact, mais je peux dire que ça irait loin du code

 

L'avenir, je pense, aurait probablement besoin occasionnellement d'une programmation à quelques rares intervalles, mais l'avenir remplacerait, le codage et les développeurs, par quelque chose de 100 fois plus simple et plus facile.

Encore une fois, cela peut sembler idiot en ce moment, mais… Nous voyons déjà le début de la fin de phase. Maintenant, nous devons coder des applications qui seraient utilisées pour développer des choses sans code.

Maintenant, voici mon point…

L'un ou l'autre de ces deux arriverait… Les gens arrêteraient simplement de coder et développeraient des trucs eux-mêmes, donc les développeurs réels ne seraient d'aucune utilité, ou les développeurs ne seraient pas connus pour le codage, mais plutôt quelque chose d'autre qui ne nécessite pas de codage.

Même aujourd'hui, les gens se tournent plutôt vers webflow pour créer un site Web. Les développeurs Web sont généralement utilisés par la plupart des entreprises avec un investissement suffisant (Apple, Microsoft, etc.). Nous voyons QUELQUE changement qui est l'indice. Qui sait? Aujourd'hui, ce sont des sites Web et des jeux. Demain ce sera peut-être la Robotique et l'IA !

Conclusion sur ce que je pense

 

Honnêtement, je pense que c'est vraiment bien pour les gens car ils peuvent faire ce qu'ils veulent sans dépendre des développeurs. Mais les développeurs finiraient par souffrir car ils n'ont rien à faire. Et non… Ce n'est pas le vrai problème. Le vrai problème vient quand les gens peuvent facilement développer l'intelligence artificielle et la robotique sans coder. Cela peut affecter l'humanité dans le bon comme dans le mauvais sens.

L'un ou l'autre de ces deux arriverait… Les gens arrêteraient simplement de coder et développeraient des trucs eux-mêmes, donc les développeurs réels ne seraient d'aucune utilité, ou les développeurs ne seraient pas connus pour le codage, mais plutôt quelque chose d'autre qui ne nécessite pas de codage.

Decision par des emotions

L'une des principales différences entre les robots et les êtres humains est qu'ils prennent des décisions basées sur la logique, tandis qu'en tant qu'êtres humains, nous avons tendance à prendre certaines décisions avec des émotions qui leur sont attachées et à les rationaliser plus tard avec la logique. Par exemple, vous achèterez un iPhone pour 1 000 $, puis vous justifierez plus tard pourquoi vous l'avez fait, en disant des choses comme ; il a une bonne batterie, il est durable, il est rapide, etc. mais pour un robot, il ira probablement pour le téléphone Android le moins cher qui lui donne ces spécifications.

Ce n'est pas necessairement une mauvaise chose pour attacher des émotions à nos décisions, mais dans bien des cas, il nous conduit à faire les mauvais, ce qui peut conduire à des problèmes plus graves de la ligne comme le démontre denis lapierre le cartomancien . Ce concept particulier apparaît vraiment lorsque l'on considère l'aspect de l'empathie,

si vous deviez choisir entre sauver votre enfant et perdre le monde ou perdre votre enfant et sauver le monde, que choisiriez-vous ?

 

Pour ceux qui n'ont pas d'enfants, vous ne le comprenez peut-être pas très bien, mais pour ceux qui en ont, ils connaissent déjà toutes les émotions impliquées et même si le bon choix peut sembler évident, ce n'est jamais le cas. Cet exemple peut sembler très triste à faire, mais il y a des exemples plus pratiques de tels choix dans notre vie quotidienne, vous avez des choses comme la corruption et le favoritisme qui affligent nos sociétés aujourd'hui, où vous avez des gens qui choisissent de favoriser les gens qu'ils connaissent et sont plus impliqués émotionnellement au détriment de la société en général.

Décisions financières

L'un des domaines où les émotions sont très destructrices dans les décisions est celui des finances. Vous avez des millions de personnes partout dans le monde qui sont coincées dans un état de pauvreté perpétuelle simplement parce qu'elles continuent à prendre des décisions basées sur leurs émotions plutôt que sur la logique. Vous avez des gens qui gagnent un revenu moyen et pourtant dépensent sans compter pour des choses qu'ils ne peuvent pas se permettre, ce n'est pas parce que vous pouvez l'acheter que vous pouvez vous le permettre, vous avez des gens qui finissent par prendre tellement de responsabilités sur eux-mêmes au point de finir par devenir prisonniers de toutes ces choses. Il y a une raison pour laquelle l'éducation financière n'est pas enseignée à l'école, c'est parce que les riches ne veulent pas que tout le monde apprenne à utiliser l'argent, ils veulent garder une économie de consommation où les gens dépensent tout l'argent qu'ils gagnent pour acheter des choses qu'ils n'ont même pas avoir besoin, les maintenant ainsi dans cette position de richesse. Vous n'êtes pas riche si tout le monde est riche, vous êtes juste normal.

Nous gagnons tous un revenu, peu importe qui vous êtes. Si vous n'avez pas gagné de revenu, vous ne serez pas en vie maintenant, la question est maintenant de savoir comment maximiser ce revenu pour gagner encore plus, nous serions capables de le faire si nous mettions les émotions de côté et nous concentrions sur le plus chose logique à faire pour gagner plus de revenus, mais nous sommes obligés de rester dans le même état si nous continuons à prendre les mêmes décisions en fonction des émotions. Êtes-vous sûr d'avoir besoin de cette nouvelle chaussure, êtes-vous sûr de devoir manger si souvent ? Pourriez-vous faire avec un peu moins de données si cela signifie que vous pouvez améliorer vos économies ?

 

Décisions émotionnelle

Bien sûr, il y a des décisions qui nous obligent à impliquer des émotions, après tout, nous ne sommes pas des robots, nous avons après tout quelque chose qui s'appelle de l'empathie. Il est important pour nous d'identifier quelles sont ces décisions et comment les gérer au mieux. Il n'y a pas de définition claire de ce que sont ces décisions, mais elles peuvent souvent survenir de temps à autre dans différents scénarios. Vous pouvez être appelé à aider une ou deux personnes de temps en temps, bien sûr que ce n'est pas très grave, et vous pouvez facilement le faire avec très peu de préjudice pour vous-même, c'est certainement une décision émotionnelle, mais ce n'est pas une mauvaise décision , principalement parce que vous ne subirez aucun dommage en le faisant. Maintenant, à l'autre extrême, voulez-vous perpétuellement donner de l'argent aux personnes dans le besoin ? Premièrement, c'est va les rendre dépendants de vous, ce que vous ne pouvez pas maintenir même si vous êtes le plus riche du monde. plus lourd le fardeau deviendra sur vous. Vous voyez comment une décision émotionnelle qui semblait bonne au départ peut vite devenir mauvaise.

Cela ne veut pas dire que vous ne devriez pas aider les gens lorsque vous en avez l'occasion, mais je pense qu'il existe des moyens plus intelligents d'aider les gens au lieu de simplement leur jeter de l'argent. Vous pourriez créer des opportunités, ouvrir des centres d'apprentissage pour leur apprendre à pêcher, démarrer une entreprise pour les rémunérer pour un service, etc. Au lieu de donner de l'argent aux gens pour vous sentir mieux et important. Cela ne veut pas dire que nous n'avons pas besoin d'aumônes de temps en temps, mais ce que nous voulons davantage, ce sont des opportunités.

Comment penser

Chaque décision que vous prenez doit être prise avec un certain niveau de préparation, vous devez prendre le temps d'y réfléchir et de décider en conséquence, d'exécuter les deux scénarios dans votre esprit et de les examiner en fonction de certains critères ; l'importance, la pertinence, l'impact, les conséquences, quelle part d'un passif ou d'un actif cela représente au final. C'est pourquoi l'expérience est si précieuse dans la prise de décision, car avec l'expérience, vous pouvez dire quelles seront les conséquences d'une décision avant même de la prendre, mais sans expérience sur un sujet particulier, vous jouez essentiellement avec la chance.

Je ne sais pas quelles sont les décisions difficiles dans votre vie, tout ce que je vous conseille est de prendre le temps de vous demander si c'est la bonne décision à prendre, ou si ce choix vous fait vous sentir mieux.

Data scientifique

2022 est là et la science des données reste toujours l'emploi le plus sexy et parmi les mieux rémunérés.

En 2021 et des années auparavant, Data Science a connu un pic de croissance rapide, en particulier pendant le pic de la pandémie de Covid 19, et de nombreuses industries ont profité de la puissance de Data Science pour tirer le meilleur parti de leurs produits.

De nombreuses industries ont embauché plus de personnes ayant des compétences en science des données et en analyse que tout autre dans n'importe quel département.

Non seulement les entreprises ont chassé les Data Scientist, mais de nombreuses personnes ont également sauté sur la tendance à devenir Data Scientist. Certains ont complètement changé leur profession d'un domaine à un domaine de Data Science comme une de mes étudiantes, Evelyn qui était Marketing Manager (salaire : 62 710 $) et maintenant Data Scientist (salaire : 123 444 $).

On me demande souvent : la Data Science va-t-elle continuer à être attractive en 2022 et dans les années à venir ?

La réponse est oui!!

Compte tenu des innovations récentes que la science des données à l'aide de l'intelligence artificielle crée dans notre société, telles que les voitures autonomes, les systèmes de recommandation de produits robustes, les réalités virtuelles et les tâches à distance, etc. continuer à monter en flèche. De plus en plus d'entreprises tirent parti de leurs connaissances à partir de leurs données pour fournir un meilleur service client, ce qui à son tour augmente leurs bénéfices.

Prenons, par exemple, les plateformes de commerce électronique et les places de marché telles qu'ebay, amazon, meesho utilisent leurs moteurs de recommandation pour vendre d'autres produits complémentaires aux clients lorsqu'ils achètent un article. Cela incite les entreprises à vendre plus de produits et à augmenter ainsi leurs bénéfices.

Data Scientist qui possède les compétences requises pour aider les entreprises à tirer le meilleur parti de leurs données très demandées et qui sont très bien payés dans les entreprises. Par exemple, un de mes étudiants, Evans, qui travaillait pour une compagnie d'assurance en tant que Data Scientist, était payé deux fois plus que son superviseur. Bizarre non ? Je ne pouvais pas le croire au début aussi. Mais réfléchissez-y, Evans travaillant en tant que Data Scientist était principalement ce qui rapportait 80% des bénéfices de l'entreprise, alors pourquoi ne le paieraient-ils pas plus cher ? Le superviseur est là pour s'assurer qu'Evans voit les progrès qu'Evans fait, à part ça quoi ?

Bien que le domaine de la science des données soit très lucratif, il y a des milliers de personnes qui le savent et essaient de se lancer dans le domaine, mais peu y parviennent vraiment et décrochent un bon emploi avec un bon salaire.

Afin d'être un genre après Data Scientist en 2022 et au-delà, vous devez envisager de devenir un Data Scientist Full Stack .

Qui est alors un Full Stack Data Scientist ?

Un Data Scientist Full Stack est quelqu'un qui connaît le « bout en bout » d'un projet de science des données. Quand je dis de bout en bout, je veux dire directement depuis l'obtention des données, l'ingénierie des fonctionnalités, la création et l'optimisation de modèles ainsi que le déploiement de modèles.

La plupart des personnes qui essaient d'entrer dans le domaine de la science des données n'apprennent qu'à mi-chemin et ont ensuite du mal à réussir des entretiens en science des données. Peu de ceux qui parviennent à obtenir une offre d'emploi restent également bloqués et luttent face à des projets de science des données du monde réel.

En tant que Data Scientist chez Microsoft et mentor qui a aidé des milliers d'étudiants à devenir Data Scientists avec succès grâce à mon cours , voici mon conseil personnel pour que vous deveniez un Data Scientist Full Stack :

1. Obtenez un mentor ( pas indispensable mais ça aide )
2. Maîtriser les concepts statistiques essentiels
3. Maîtrisez le langage de programmation ONE ( Python recommandé )
4. N'oubliez pas vos compétences SQL
5. Maîtriser l'apprentissage automatique
6. Déploiement du modèle Master Machine Learning

Le plus important

6. Obtenez un stage en science des données ( rémunéré ou non )

7. Participer à des hackathons ( Kaggle recommandé )

8. Écrivez sur vos projets sur Medium ou sur toute autre plateforme ( plus vous écrivez, plus vous comprenez les concepts )

9. Commencez à maîtriser un seul domaine de la science des données et devenez bon dans ce domaine (par exemple, traitement du langage naturel (NLP), Computer Vision (CV), etc.)

Ces étapes que je vous ai données sont exactement ce que nous avons utilisé pour obtenir des résultats formidables pour nos étudiants.

Le mois dernier, j'ai passé beaucoup de temps à parler à Data Scientist d'IBM, d'American Express, de Forbes et de Fractal Analytics. Ces experts ont partagé leurs idées sur la façon de devenir un Data Scientist, que l'on peut trouver dans ce livre.

Derniers mots.

Le domaine de la science des données va être attrayant, mais il faut un spécialiste des données Full Stack pour en récolter les bénéfices.