Apresentando o trio de desenvolvimento de software, gerenciamento de projetos e ciência de dados

Nesta postagem de blog, o responsável apresenta a novidade série de blogs sobre as três disciplinas principais ou domínios de conhecimento de desenvolvimento de software, gerenciamento de projetos e ciência de dados. Em meio à evolução mercurial da economia do dedo global, porquê os candidatos a serviço podem aproveitar o valor lucrativo desses campos – esp. ciência de dados, em relação à melhoria de sua empregabilidade?

Introdução/Visão universal:

Para nos ajudar a lançar esta série de blogs, divulgarei com prazer duas verdades embaraçosas. Estes são:

1. Apesar do meu paixão marcado pelo LinkedIn e apesar dos meus níveis decentes / supra da média de conhecimento universal, não consigo escoltar as estatísticas em uniforme mudança ou os relatórios de notícias vis-à-vis se – em um determinado momento, a economia global é favorável para candidatos a serviço, ou para empregadores, ou está em estabilidade para todas as partes – ou seja, governos, empregadores e trabalhadores.
2. Apesar de ter merecidamente ganhado aquelas três letras elegantes depois o meu nome, muito porquê um certificado de pós-graduação do U. New Mexico & DS-Dojo, eu (costumava pensar que) odeio matemática, ou eu (costumava pensar que) não posso aprender matemática; nem que minha vida dependesse disso!

Fundo:

Em seguida meus anos de graduação em álgebra universitária e matemática discreta básica – e apesar de meu ódio pela matemática desde a 2ª série (principal culpado: tabuada!), Eu me apaixonei (de cabeça para plebeu, de trajo!) Pelo campo interdisciplinar de pesquisa métodos. E evidente, tive sorte no meu programa de mestrado (de artes em estudos de informação), pois só tive que fazer o curso de métodos qualitativos.

Mas nosso instrutor realmente não poderia nos ensinar sobre métodos interpretativos, etnografia e entrevistas qualitativas, etc., sem pelo menos “tocar” em entrevistas/pesquisas quantitativas, estudo quantitativa de dados – por exemplo, por meio de enumeração de palavras, estudo de teor, etc.

Progressão rápido; ano: 2012. Sítio: Drexel University – na Filadélfia, para meu doutorado. programa (em Informação, Cultura e Mídia). Desta vez, tive que enfrentar o temido monstro da matemática/estatística. E eu fiz, mas de má vontade.

Vamos somente findar com issopensei ingenuamente; por fim, além de passar neste curso de revista de pré-qualificação obrigatório, quem precisa de estatísticas?!

Sobre o desenvolvimento de software:

Progressão rápido novamente; ano: 2020. Sítio(is): Union, NJ e Wenzhou, província de Zhejiang; Hays, KS; e Filadélfia tudo de novo. Cinco anos depois de obter o doutorado, tive que enfrentar uma perda injusta de serviço e movimentos caóticos de gangorra entre a China e os EUA, Filadélfia e Kansas, etc.

Assim, uma coisa levou a outra e, logo, eu estava praticando algoritmos e estruturas de dados, aprendendo sobre o “trio-problema” fundamental do desenvolvimento web – ou seja, HTML, CSS e JavaScript, etc.!

Leia mais sobre Linguagens de Programação

Mas, porquê muitas outras pessoas que tentam esse caminho, logo fiquei faceta a faceta com aquele monstro tão debilitante: a incerteza! Sem chanceEu pensei. NÃO fui feito para ser um engenheiro de software! Assim, abandonei o bootcamp em que havia me matriculado e continuei minha procura por uma curso de “projecto B” adequada.

Sobre gerenciamento de projetos:

Eventualmente (por volta de meados/final de 2021), descobri o campo interdisciplinar do gerenciamento de projetos. Simplesmente definido (por exemplo, por Te Wu, 2020; link), gerenciamento de projetos é

“Um esforço restringido no tempo, orientado por um propósito e muitas vezes único para fabricar um resultado, serviço, resultado ou entrega.”

Pode-se também desintegrar as partes conceituais constituintes do campo (por exemplo, conforme definido por Belinda Goodrich, 2021; link) porquê:

• Ciclo de vida do projeto,
• Integração,
• Escopo,
• Agendar,
• Dispêndio,
• Qualidade,
• Recursos,
• Comunicações,
• Risco,
• Compras,
• partes interessadas, e
• Responsabilidade profissional/moral.

Ah sim! Eu tinha encontrado meu ponto ideal, de trajo. ou, logo eu pensei.

Verdades duras:

Por termo, experimentei uma série de eventos que podem ser chamados de “epifanias em câmera lenta” e duras verdades. Entre muitos, aquém estão três exemplos principais.

Verdade Dura 1: A quantificabilidade da vida:

Por exemplo, entre outros “aleatório” modelos: pode-se geralmente presumir – com muro de 95% certeza (ahem!) – que a maioria dos fenômenos que experimentamos na vida podem ser categorizados em três grandes classes:

1. Fenômenos que podemos facilmente descrever e ordenar, usando nomes (variáveis ​​nominais);
2. Fenômenos que podemos facilmente agrupar ou medir em quantidades discretas e uniformemente espaçadas (variáveis ​​ordinais);
3. E fenômenos que podemos medir com mais precisão e que: i)–é caracterizado pelo traço número dois supra, e ii)–tem um verdadeiro 0 (por exemplo, Wrench et Al; link).

Verdade Dura 2: A núcleo probabilística da vida:

Independentemente de nossas crenças espirituais, ou se odiamos ou não matemática/ciência, etc., podemos presumir com segurança que o universo em que vivemos é mais ou menos resultado de processos probabilísticos (por exemplo, Feynman, 2013).

Verdade dura 3: O que foi isso? “Mostrar o verba (!)”, você exigiu? Evidente! Mas primeiro, mostre-me sua alfabetização quantitativa e habilidades de pensamento crítico!

E, finalmente, relacionado a ambas as realizações supra: embora seja verdade que não há garantias na vida, podemos presumir com segurança que os profissionais podem melhorar sua comercialização demonstrando seu pensamento crítico, muito porquê habilidades de alfabetização quantitativa.

Traço de fundo; O valor da ciência de dados:

No universal, as três duras verdades supra são exemplos prototípicos da(s) justificativa(s) subjacente(s) para esta série de blogs. A cada semana, o DS-Dojo apresentará aos nossos leitores alguns “vitualhas para reflexão” em relação a porquê aproveitar o valor inestimável da ciência de dados e várias outras habilidades / (sub)tópicos de desenvolvimento de software e gerenciamento de projetos.

Não, custoso leitor; por obséquio, não se deixe enganar por isso”OmG, a IA está nos substituindo (!)” falácia. Independentemente de quão “fantásticas” sejam todas essas novas ferramentas sofisticadas de IA, o toque humano é indispensável!