2024-11-19 Divers centres d'intérêt : Actualités / TDD / IA / Analyse de données

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03 Conversion de types de données à l'aide des données de visionnage Netflix ~ 04 Synthèse des données complexes traitées avec une conférence TED

TDD : Cela devrait devenir une habitude, mais c’est difficile…

Développement piloté par les tests (TDD) Parmi les trois principes du développement piloté par les tests (TDD), le principe selon lequel « si le test est réussi, il n’est plus nécessaire d’écrire de code de production » a la signification suivante :

Développement piloté par les tests : en TDD, on écrit d’abord les cas de test, puis le code de production minimal nécessaire pour réussir ce test. Ce principe incite les développeurs à ne pas écrire de code inutile.

Maintien de la qualité du code : au moment où le test est réussi, cela signifie que la fonctionnalité satisfait aux exigences. Par conséquent, en évitant d’écrire plus de code de production, on peut réduire la complexité du code et maintenir sa qualité.

Opportunités de refactoring : après la réussite du test, on a la possibilité d’améliorer le code existant en le refactorisant. En vérifiant si le test est toujours réussi, on peut garantir la stabilité du code.

En conclusion, ce principe aide les développeurs à éviter d’écrire du code inutile et contribue à améliorer la qualité et la stabilité du code.

- Code de production (Production Code) : il s’agit du code qui implémente les fonctionnalités de l’application réelle. Il s’agit de la partie que l’utilisateur expérimente directement, et qui inclut la logique métier et les fonctionnalités du logiciel.

- Code de test (Test Code) : il s’agit du code écrit pour vérifier le fonctionnement du code de production. Il est principalement écrit pour vérifier qu’une fonctionnalité donnée fonctionne correctement, et en TDD, les cas de test sont écrits en premier, puis le code de production nécessaire pour réussir le test.

Perspectives d'avenir de l'IA : trois prédictions

Article original
Prédiction 1 : la génération native de l’IA dirigera l’adoption de l’IA
Selon les données, 68 % des employés de bureau déclarent que les étudiants qui terminent leurs études actuellement possèdent de meilleures compétences en IA que les employés moyens de l’entreprise.
Signification : les dirigeants peuvent utiliser les jeunes employés compétents en IA comme mentors pour faciliter l’apprentissage entre pairs.
Prédiction 2 : la génération native de l’IA risque une réduction des liens sociaux
81 % des utilisateurs de l’IA font appel à l’IA plutôt qu’à leurs amis ou collègues pour les projets importants.
Signification : les dirigeants doivent considérer l’IA non pas comme un simple outil d’efficacité, mais comme un catalyseur de la restructuration de la collaboration humaine.
Prédiction 3 : les chercheurs d’emploi privilégieront les entreprises compétentes en IA
Trois employés de bureau sur quatre souhaitent travailler dans une entreprise qui fournit et utilise des outils d’IA.
Signification : les entreprises qui sont lentes à adopter l’IA ou qui manquent de soutien pourraient avoir du mal à attirer et à retenir les meilleurs talents.

Longue traîne de l’IA

Article original : classification des entreprises par couches d’IA