Стоит ли учиться программированию для миллениалов?
Все про Блоггинг

Стоит ли учиться программированию для миллениалов?

Я начинаю решать проблему, которая меня очень волнует…. Стоит ли мне научиться программировать для создания прототипа? Следует ли мне сначала отдать разработку на аутсорсинг? Стоит ли изучать информатику? Это вопросы, которые задает каждый начинающий предприниматель. Еще в 2014 году мой яростный ответ в статье под названием «Должны ли мы требовать занятия по информатике?» должен был изучить информатику или хотя бы уметь программировать сами. Основная посылка была повторена в средствах массовой информации со всеми Билл Гейтс к Нью-Йорк Таймс к Правительство Эстонии подталкивая больше студентов к обучению программированию.

И, возможно, в эпоху, когда
облачные вычисления
позволил двадцатилетним людям с подключением к Интернету создать Facebook, это была хорошая идея. За последние десять лет программное обеспечение действительно съело мир, поскольку Андриссен Хоровиц и основатель Netscape Марк Андриссен
провозглашенный
в 2011 году: сегодня мы звоним в такси из Uber, транслируем фильмы на Netflix и заказываем еду через DoorDash.

Четыре из пяти крупнейших компаний Америки (по рыночной капитализации) являются технологическими компаниями, ориентированными на программное обеспечение, и последние десять или около того лет казалось, что изучение информатики или, по крайней мере, «обучение программированию» было похоже на Эльдорадо, чтобы стать «следующим Марком Цукербергом».

Или, если вся идея «начать и изменить мир» не сработает, это будет относительно проложенный и неопределенный путь к шикарной шестизначной работе по разработке программного обеспечения сразу после окончания колледжа в технологической компании Кремниевой долины (Glassdoor сообщил средняя зарплата программиста в Кремниевой долине составляла ~ 110 тысяч долларов. по состоянию на июль 2017 г.).

Что терять?

Учебные курсы по программированию, например Флэтайрон школа, Генеральная Ассамблея, а также Сделать школу возникла вскоре и, казалось, обещала невозможное — пропустить четырехлетнее образование в области информатики, чтобы через несколько месяцев захотеть поработать инженером программного обеспечения в Сан-Франциско. Плюс к потоку венчурных долларов, вкладываемых в стартапы (2015 г. увидел $ 47,2 млрд), всегда был избыточный спрос на инженеров-программистов в высокотехнологичных компаниях.

Но теперь кажется, что сам факт, что эти учебные курсы по кодированию вообще существуют доказать эта программная инженерия в том виде, в каком мы ее знаем, быстро превращается в товар … В конце концов, если не инженер может изучить программную инженерию за три месяца, почему эту работу нельзя передать в офшор или даже автоматизировать?

Похоже, что мир технологий переживает фундаментальные изменения. По словам основателя AOL Стива Кейса в Третья волна, «вторая волна технологий» 2000-х и 2010-х годов, характеризовавшаяся социальными сетями, такими как Facebook, поисковыми системами, такими как Google, и SaaS-компаниями, такими как Salesforce, уступает место проблемам, которые нельзя просто решить с помощью только «Код» (т.е. программируемое программное обеспечение). Эти новые проблемы создадут новую волну стартапов, движущихся в первую очередь информацией, жестко регулируемых государством, укорененных в физическом мире и связанных с такими укоренившимися отраслями, как сельское хозяйство, образование и финансы.

Результатом этой трансформации может стать то, что Джейсон Танц называет «концом кода» в своей книге «Май 2016». ПРОВОДНОЙ статья «Скоро мы не будем программировать компьютеры. Мы будем тренировать их, как собак». »Его аргумент состоит в том, что с развитием машинного обучения (ML) — типа искусственного интеллекта, в котором вы загружаете в машину огромные объемы данных, а алгоритм« учится »делать такие вещи, как идентификация объектов, отправляет вам больше всего актуальная информация в вашей ленте новостей Facebook или даже самостоятельное управление автомобилем — даже самые умные инженеры не знают, как на самом деле работает их программа. Как заявил создатель Android Энди Рубин говорит, «После нейронной сети [the cutting edge of machine learning] учится распознавать речь, программист не может войти, посмотреть на это и увидеть, как это произошло. Это как твой мозг. Вы не можете отрубить себе голову и увидеть, о чем вы думаете ».

Мы уже видим сокращение рабочих мест в области разработки программного обеспечения. По словам компьютерного ученого Мартина Форда, автора Восстание роботов, в настоящее время около 50% избыток предложения для штатных вакансий в области разработки программного обеспечения (много успешных учебных курсов по программированию закрываются). Разработчики программного обеспечения берутся за работу, для которой они слишком высококвалифицированы или работают на фрилансе, и при этом конкурируют с миллионами фрилансеров за рубежом.

В конце концов, когда вам просто нужен кто-то для создания первоначального прототипа вашего приложения для торговой площадки iOS (до того, как у вас появится тяга, чтобы действительно создать внутреннюю команду), все, что нужно сделать, — это просто выполнить ряд инструкций, доступных в Интернете в учебных пособиях или смешать серию API для написания приложения, зачем платить 100 тысяч долларов разработчику в Кремниевой долине, когда сотни людей на таких сайтах, как Freelancer, умоляют сделать ваше приложение за 15 тысяч долларов в Индии? По словам Форда, офшоринг — это всего лишь предшественник автоматизации.

Сегодня причина Компании Кремниевой долины платить инженеры большие деньги является потому что когда у вас сложная архитектура в гигантских программах, «кодирование» менее важно, чем то решение проблем, разбиение проблем на более мелкие, размышления о безопасности, размышления о том, как масштабировать решение для миллионов пользователей, и размышления о системах (что занимает большую часть времени и включает большую часть компьютерных наук).

Конечно, эти проблемы не исчезнут волшебным образом из-за машинного обучения, и всегда будет спрос на инженеров, которые могут их решить (плюс нам все еще нужно поддерживать предыдущие кодовые базы), но похоже, что с ростом и распространением машинного обучения, для большинства предприятий «кодирование» — удар рукой по клавиатуре — вероятно, будет иметь гораздо меньшее значение, чем поиск лучших данных. , обрезая его, а затем обучая алгоритм с его помощью.

Все это вызывает вопрос: стоит ли все еще «учиться программировать» для молодых людей и предпринимателей? В этом вопросе много слоев; в то время как кодирование всегда будет необходимо в некотором отношении (в конце концов, ML не может заменить все — вам не нужно, например, для получения суммы заработной платы для оплаты), просто возможность программировать приложение для Android не принесет вам значительное конкурентное преимущество перед кем-либо еще или даст вам возможность создать что-то существенное в перенасыщенном технологией мире, где каждая программная идея уже реализована десятью предпринимателями до вас. Тем не менее, с точки зрения образования, важно ли для учащихся понимать основы работы программируемого программного обеспечения, чтобы понять, как устроен мир? Абсолютно.

Тем не менее, возможно, чтобы опередить тенденцию (не только с точки зрения возможностей построить устойчивый бизнес, но и с точки зрения работы), может быть более полезным изучить кодирование и алгоритмы как можно скорее, чтобы получить понимание на низовом уровне, а затем тратить большую часть времени на изучение информационные технологии ML (который, что интересно, основан на математике вероятностей, исчислении и линейной алгебре).

Другими словами, обучение машинному обучению — и информатика в целом, которая, конечно, гораздо шире, чем просто «программирование» или «кодирование», — может иметь больше смысла с футуристической точки зрения, чем тратить невозобновляемое время на изучение того, как сделать веб-приложение (если вы не готовы конкурировать с миллионами разработчиков за рубежом и не хотите рискнуть быть автоматизированным в течение десятилетия). Теперь можно утверждать, что обучение программированию все равно научит большому количеству проблем и явной настойчивости; это может быть правдой, но я бы сказал, что вы можете получить те же преимущества, изучая машинное обучение или информатику в более широком смысле.

Кто знает — уже кажется, что когда-нибудь построение алгоритмов машинного обучения также стать автоматизированным с ИИ, которые создают ИИ. Но пока, похоже, это путь, по которому стоит идти.

Вам также может понравиться...

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *