2024-11-19 Intereses diversos en la vida: Noticias / TDD / IA / Análisis de datos

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Aprendizaje práctico de análisis de datos con Python en https://elice.io/ko

03 Transformación de tipos de datos: análisis de datos de visualización de Netflix ~ 04 Organización de datos complejos a través de charlas TED

TDD: Debería convertirse en un hábito, pero es difícil...

Desarrollo Guiado por Pruebas (TDD)El principio "Detener la escritura de código de producción una vez que la prueba pasa" dentro de los tres principios de TDD tiene el siguiente significado.

Desarrollo guiado por pruebas: En TDD, primero se escribe el caso de prueba y luego se escribe el código de producción mínimo para que pase la prueba. Este principio guía al desarrollador para evitar escribir código innecesario.

Mantenimiento de la calidad del código: El momento en que la prueba pasa significa que la función cumple con los requisitos. Por lo tanto, al no escribir más código de producción, se puede reducir la complejidad del código y mantener la calidad del código.

Oportunidades de refactorización: Después de que la prueba pase, existe la oportunidad de mejorar el código existente refactorizándolo. En este momento, la estabilidad del código se puede garantizar al verificar si la prueba aún pasa.

En resumen, este principio ayuda a evitar que los desarrolladores escriban código innecesario y contribuye a mejorar la calidad y la estabilidad del código.

- Código de producción (Production Code): Es el código que implementa las funciones de la aplicación real. Es la parte que el usuario experimenta directamente e incluye la lógica empresarial y las funciones del software.

- Código de prueba (Test Code): Es el código escrito para verificar el funcionamiento del código de producción. Principalmente se escribe para verificar si una función específica funciona correctamente, y en TDD, se escribe primero el caso de prueba y luego se escribe el código de producción para que pase la prueba.

Perspectivas futuras de la IA: Tres predicciones

Artículo original
Predicción 1: La generación nativa de IA liderará la adopción de la IA
Según los datos, el 68% de los trabajadores administrativos afirman que los estudiantes universitarios que se gradúan actualmente tienen un mayor dominio de la tecnología de la IA que el empleado promedio de la empresa.
Significado: Los líderes pueden utilizar a los empleados jóvenes expertos en IA como mentores para fomentar el aprendizaje entre pares.
Predicción 2: La generación nativa de IA corre el riesgo de una disminución de la conexión social
El 81% de los usuarios de IA recurren a la IA en lugar de a amigos o colegas para obtener ayuda en proyectos importantes.
Significado: Los líderes deben considerar la IA no solo como una herramienta de eficiencia, sino como un catalizador para reconstruir la colaboración humana.
Predicción 3: Los solicitantes de empleo preferirán las empresas expertas en IA
Tres de cada cuatro trabajadores administrativos desean trabajar en una empresa que proporciona y utiliza herramientas de IA.
Significado: Las empresas con una adopción lenta o con poca asistencia de IA pueden tener dificultades para atraer y retener talento.

Cola larga de la IA

Artículo original : Clasificación de empresas por capas de IA