Технологическая индустрия пережила свою долю трансформационных сдвигов парадигмы, которые часто полностью изобретают или революционизируют процессы разработки программного обеспечения.

Один из таких сдвигов произошел с появлением облачных вычислений. Когда Amazon представила AWS (Amazon Web Services) в 2006 году, эта услуга предоставила компаниям революционную альтернативу традиционному хранилищу данных. Вместо того, чтобы ограничиваться локальными серверами или физическими центрами обработки данных, компании теперь могут использовать обширную и практически безграничную облачную инфраструктуру Amazon.

Вскоре другие технологические гиганты последовали их примеру, осознав потенциал и спрос на такие услуги. Google представила Google Cloud, а Microsoft присоединилась к битве с Microsoft Azure, каждая из которых привнесла свои уникальные предложения в расширяющуюся область облачных вычислений.

Влияние облачных вычислений было разрушительным в прямом смысле этого слова. По мнению отраслевых экспертов, внедрение облачных вычислений заставило даже старых игроков, укоренившихся в традиционных бизнес-моделях, пересмотреть свои стратегии.

Эти компании быстро поняли, что им нужно быть быстрыми, гибкими и, что более важно, масштабируемыми —и они поняли, что этого можно добиться, сократив свою зависимость от физической инфраструктуры и выбрав для более виртуального и распределенного подхода.

Вот некоторые преимущества облачных вычислений:

  • Облачные вычисления предлагают масштабируемые решения, позволяя компаниям масштабировать свои вычислительные ресурсы в зависимости от спроса.
  • Облачные вычисления упростили для предприятий и частных лиц удаленный доступ к вычислительным ресурсам и услугам через Интернет.
  • Он предлагает надежную поддержку резервного копирования и хранения в случае аварии или сбоя системы.
  • Облачные вычисления демократизировали доступ к передовым технологиям, таким как искусственный интеллект, машинное обучение и аналитика больших данных, сделав их более доступными для предприятий любого размера.

Говоря о прорывах в технологической индустрии, нельзя не упомянуть ИИ (искусственный интеллект), который сейчас находится в авангарде технологических инноваций. Внедрение ИИ в технологическую отрасль меняет правила игры для всех. ИИ помогает компаниям внедрять инновации оптимальными способами, такими как автоматизация, улучшение процесса принятия решений, персонализация и многое другое. Это гарантирует одно — изменения не исчезнут.

Сохранение актуальности требует постоянной приверженности развитию навыков и овладению инструментами. Неспособность улучшить свои навыки и быть в курсе последних тенденций может привести к отставанию. Чтобы конкурировать на современном рынке, необходимо обладать определенными необходимыми способностями. Среди них машинное обучение и проектирование систем выделяются как ключевые потребности.

Давайте углубимся в краткий обзор этих областей.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение позволяет компьютерам учиться и принимать решения без явного программирования. Он включает в себя создание алгоритмов и моделей для анализа и интерпретации больших объемов данных для выявления закономерностей и создания прогнозов или решений на основе этих закономерностей. Это как учить компьютер распознавать и понимать вещи, показывая примеры и позволяя ему учиться на них.

Машинное обучение используется в различных приложениях, таких как распознавание изображений и речи, системы рекомендаций и прогнозирование будущих результатов. Вот почему машинное обучение (ML) быстро развивается.

Зачем изучать машинное обучение?

С появлением больших данных в начале 2000-х машинное обучение стало популярным, когда такие компании, как YouTube и Facebook, начали хранить и анализировать огромные объемы данных. Согласно данным исследовательской компании Million Insights, к 2025 году индустрия машинного обучения вырастет более чем на 96 млрд долларов (долларов США).

Как разработчики программного обеспечения, мы должны оставаться актуальными в этой области и изучать новые технологии в отрасли. Машинное обучение — это не просто новая тенденция. Это стало необходимо разработчикам, потому что крупные компании, такие как Meta, Google и Uber, делают машинное обучение неотъемлемой частью своей деятельности. Необходимость стала более очевидной, когда мы видим, что машинное обучение интегрировано с инструментами искусственного интеллекта, такими как ChatGPT.

Как научиться машинному обучению?

Независимо от того, являетесь ли вы опытным инженером-программистом, управляющим разработчиками, или только начинаете свою техническую карьеру, изучение машинного обучения необходимо.

Вот несколько шагов, которые вы можете предпринять, чтобы эффективно изучить машинное обучение и искусственный интеллект.

  • Во-первых, вам нужно понять основы машинного обучения, что также требует сильных (не исключительных) математических навыков.
  • Следующее, что нужно сделать, — это начать углубляться в такие важные темы, как реальные наборы данных, нейронные сети, контролируемое и неконтролируемое обучение, глубокое обучение и т. д.
  • Поскольку это развивающаяся область, вы можете пройти несколько практических курсов по машинному обучению, чтобы расширить свои знания в соответствующей области. Играйте и учитесь, используя различные инструменты машинного обучения, чтобы отточить свои навыки.
  • Начните подавать заявки на работу или стажировку. Собеседования, ориентированные на облачные технологии, появились недавно, но они все еще становятся все более популярными в крупных технологических компаниях. Кандидаты на собеседование должны знать и быть готовыми к грядущим изменениям в процедуре найма.

Хотя некоторый страх перед переменами оправдан, давайте вспомним, насколько увлекательны машинное обучение и искусственный интеллект. Будущие тенденции в области искусственного интеллекта уже становятся очевидными в таких областях, как контент-маркетинг и производство изображений, и при достаточном финансировании будущее представляется светлым. Замечательные алгоритмы, лежащие в основе GPT-3, DALL-E и Jasper, — это лишь предварительный просмотр того, что приготовили эти технологии.

Что такое системный дизайн?

Системный дизайн — это процесс создания плана или чертежа для построения сложной системы. Он включает в себя идентификацию компонентов или элементов системы и определение того, как они будут работать вместе для достижения конкретных целей или решения проблемы.

Проще говоря, проектирование системы похоже на проектирование архитектуры или структуры системы, такой как программное приложение или физическая инфраструктура. Он включает в себя определение различных частей системы, их функций и того, как они будут взаимодействовать. При проектировании системы также учитываются такие факторы, как производительность, масштабируемость, надежность и безопасность, чтобы обеспечить эффективное функционирование системы и соответствие желаемым требованиям.

Зачем изучать системный дизайн?

Если вы разработчик, вы должны либо построить распределенную систему, либо работать над приложениями, которые полагаются на распределенные системы или взаимодействуют с ними. А для создания распределенных систем неотъемлемым элементом является проектирование системы обучения.

  • Решение проблем и аналитическое мышление. Системный дизайн учит разбивать сложные проблемы на более мелкие, более управляемые части и помогает анализировать их взаимодействие.
  • Совместная работа и общение. Проектирование системы иногда требует сотрудничества с другими членами команды, заинтересованными сторонами и экспертами из разных областей. Это поможет вам улучшить свои навыки общения и сотрудничества.
  • Оптимизация затрат. При проектировании системы оцениваются компромиссы между различными вариантами дизайна, включая затраты. Понимая принципы проектирования системы, вы можете принимать обдуманные решения, соблюдая баланс между функциональностью, производительностью и стоимостью.
  • Интеграция и совместимость. При проектировании системы необходимо учитывать, как различные компоненты и системы могут интегрироваться и работать вместе. Это поможет вам понять, как проектировать интерфейсы, определять протоколы и обеспечивать взаимодействие между различными частями системы.

Как научиться системному проектированию?

Если вы разработчик, планирующий начать изучение системного проектирования, вот три совета, которые помогут вам эффективно изучить системное проектирование (делайте заметки от экспертов!).

  • Никогда не рано начать изучать системный дизайн. Начните проходить курсы проектирования систем машинного обучения и добавьте в свою жизнь еще один полезный навык. Если вы разработчик среднего уровня, немедленно изучите системный дизайн, чтобы в будущем вы могли претендовать на руководящие должности.
  • Затем изучите строительные блоки проектирования системы. Это поможет вам понять, как современные системы делятся на компоненты, чтобы помочь вам найти решения для любой проблемы.
  • После завершения компонентов изучите шаблоны системного проектирования и лучшие практики. Шаблоны обучения помогут вам эффективно подготовиться к будущей работе и собеседованиям. Кроме того, это поможет вам развить аналитическое мышление, чтобы вы могли эффективно решать проблемы.

Давайте оставаться актуальными!

Чтобы продолжить успешную карьеру разработчика, нужно быть в курсе тенденций и учиться, это неотъемлемая часть вашей жизни. Образовательный — лучшее место для обучения и повышения квалификации. Мы предлагаем фантастические возможности обучения для разработчиков.

Мы предлагаем курс Основы машинного обучения для разработчиков программного обеспечения, чтобы узнать больше о машинном обучении. Вы сможете изучить некоторые основные концепции машинного обучения, такие как нейронные сети, глубокое обучение и обучение с учителем.

Ознакомьтесь с интервью Grokking Modern System Design для инженеров и менеджеров», чтобы улучшить свои навыки проектирования систем. Вы узнаете о таких крупномасштабных системах, как YouTube, Twitter и Instagram, и получите представление об основных строительных блоках современного системного дизайна.

Удачного обучения!