“Въпреки че SAS Viya е основата на софтуерната екосистема на SAS, компанията развива портфолиото си с иновативни продукти, за да отговори на разнообразните нужди на потребителите”, заяви Кати Ланг, директор на отдел “Изследване на софтуер за изкуствен интелект” в IDC.

Той допълва още, че новите предложения като SAS Viya Workbench имат за цел да повишат производителността, да подобрят ефективността и “да изградят доверие сред разработчиците на ИИ”.

Viya Workbench позволява на разработчиците и моделистите да работят на избран от тях език. Първоначално ще имат избор между SAS и Python, като се очаква R да бъде наличен до края на 2024 г. Viya Workbench предлага два варианта на среда за разработка – Jupyter Notebook/JupyterLab и Visual Studio Code.

Използването на аналитични процедури на SAS (PROCs) и нативните API на Python в рамките на Viya Workbench ускорява разработването на високопроизводителни модели на ИИ. Освен това персонализираните библиотеки на Python могат значително да подобрят скоростта и производителността с минимални промени в съществуващата програма на Python на разработчика.

Viya Workbench представлява гъвкава, мащабируема и ефективна среда за разработка, която може да се прекрати с минимална ИТ поддръжка. Специализираната аналитична среда разполага с персонализирана изчислителна мощност на CPU/GPU, която отговаря на нуждите на проекта.

“Многото предизвикателства, пред които са изправени разработчиците, не са просто дребни дразнители – те са пречки, които не позволяват да се отговори на въпросите и да се свърши работата”, заяви Джаред Питърсън, старши вицепрезидент на инженерния отдел на SAS.

Първоначално Viya Workbench ще бъде достъпен чрез Amazon AWS Marketplace през второто тримесечие. Очаква се в бъдеще да се предлагат допълнителни поддържани доставчици на облачни услуги и опция за внедряване на софтуер като услуга.

ГЛЕДАЙТЕ: Къде Инвестират ИТ Специалистите? Успешните Стратегии – Част 1

ГЛЕДАЙТЕ: Къде Инвестират ИТ Специалистите? Успешните Стратегии – Част 2

ГЛЕДАЙТЕ: ИТ Индустрията във Варна – част 2 | Епизод 2 | The BIG TECH #BG | DevStyleR

Прочетете още:
1. 5 Страхотни Функции, които да Очаквате Windows 11
2. Acer Отбеляза Пореден Ръст на Приходи
3. Компании се Обединяват, за Създаване на AI Инструменти за Предприятия

Последвайте ни във Facebook, Instagram, LinkedIn и YouTube.

Кои са най-търсените технологични професии за 2024 г.?

Cyber Security Engineer

Важно да отбележим е, че за тази позиция безработица няма. Дори се търсят 4 млн. експерти по киберсигурност, за да могат да предотвратяват заплахи.

Първата стъпка към преминаването към тази сфера е започването на обучение по киберсигурност, което завършва с издаването на сертификат.

Умения, които трябва да притежава подходящ кандидат за професията са: критично мислене, умение за решаване на проблеми, добра комуникация, стремеж към непрекъснато учене.

Годишните приходи на специалисти в тази област варират от $97 000 до $144 000 долара.

Information Security Analyst

Очаква се търсенето на такива специалисти да нарасне с 32%.

Умения, които трябва да притежава всеки, който иска да се преквалифицира като анализатор по информационна сигурност са: анализиране на данни, бързо интерпретиране на сложна информация, здрава логика, която потенциални проблеми да бъдат разрешавани, както и проява на въображение за намиране на различни стратегии при решаването на проблеми.

Годишните приходи на анализаторите по информационна сигурност са от $96 000 до $154 000 долара.

Software Developer

Във времевия диапазон тенденцията е от 2021 до 2031 г. търсенето на софтуерни разработчици да се увеличи с 25%.

Необходимите умения за един софтуерен разработчик са: критично мислене за справяне с възникващи проблеми, умения за дешифриране на информация, креативност, за да се измислят иновативни решения при трудни ситуации, умение за работа в екип.

Годишен приход на софтуерните разработчици: от $89 000 до $126 000 долара.

Cloud Engineer

Очаква се облачните платформи да заемат 95% от работното натоварване.
Умения, които се изискват за позицията: критично мислене, отлични комуникационни умения, възможност за работа в екип.

Годишни приходи за позицията: $125,047 до $143,524 долара.

Machine Learning Engineer

Смята се, че търсенето на инженери за машинно обучение ще се увеличи с 40% в диапазона между 2023 и 2027 г.
Подходящият кандидат за професията притежава умения за управление на спецификите на AI и ML.

Освен това за позицията се изисква познаването на езиците Python, Java и R. Необходими е желаещите да работят в тази сфера да имат добра основа по математика, както и по статистика.

Инженерите за машинно обучение могат да се впишат в работата на всяка платформа, оперираща с алгоритми и модели, които позволяват на машините да се обучават от данни, както и да правят прогнози.

Годишни приходи за позицията: $161, 831 до $223,001 долара.

Blockchain Engineer

Предвижда се създаването на 1 млн. позиции блокчейн инженери.

За да бъде блокчейн инженер кандидатът трябва да има добри аналитични умения, да познава блокчейн инструментите за разработване, финансови познания, способност за разрешаване на проблеми, както и да може да работи със следните езици за програмиране: JavaScript, Solidity, Python, Java и Clojure.

Годишни приходи: $146,250 – $185,250 долара.

Data Analyst

Очаква се ръст в търсенето на специалисти в тази сфера с около 25% или това са приблизително 10 000 позиции.

За да станете анализатор на данни ще се изисква да познавате добре следните езици: Python, R или SQL. Един добър анализатор на данни умее да идентифицира различни аномалии.

Комуникационните умения имат ключово значение при представянето на данни, които да бъдат разбирани от страни, които не са технически специалисти.

Годишен приход: $76,787 до $90,897 долара.

Software Engineer

Счита се, че заетостта на софтуерните инженери ще се увеличи с 25% в диапазона 2022 до 2032 г.

Подходящият кандидат за тази позиция е нужно да притежава следните умения и качества: аналитично мислене. То им позволява да откриват и намират решения на проблемите, както и да отстраняват възникващи грешки.

Те разбират принципите и инструментите, необходими за разработване на софтуер. Имат отлични комуникативни умения и могат да работят в екип. Проактивни са при справянето с предизвикателства. Владея следните езици: Python, Java и C++.

Годишен приход: $119,508 до $191,033.

Data Scientist

Очаква се в периода между 2022 и 2032 г. в САЩ да бъдат обявени около 59 400 работни позиции в тази сфера.

Умения, които са нужни за работа в тази сфера: виждане на детайлите, аналитично мислене, търпение, способност за намиране на решения на проблеми, креативност и виждане на проблемите от различни ъгли, отлични комуникативни умения.

Специалистите по данни правят анализи на огромни бази от данни, идентифицират модели, предвиждат бъдещи тенденции. Умеят да се справят с проблеми, възникващи в бизнеса.

Годишен приход: $111,000 до $151,000 долара

Artificial Intelligence Specialist

Очаква се да бъдат създадени 1 млн. нови работни места за специалисти по изкуствен интелект до 2027 г. Според доклада на световния икономически форум за бъдещето на работните места от 2023 г. тази позиция е най-бързо разрастващата се от всички останали в технологичната индустрия.

За да бъде човек специалист по изкуствен интелект трябва да има креативни мислене, да разбира как работи изкуствения интелект в дълбочина. Трябва да могат да анализират данни, да се справят с проблеми, както и да автоматизират задачи. Да се адаптират към постоянно променящите се технологии и да имат отлични комуникационни умения.

Нужно е кандидатът за тази позиция да умее да работи със следните езици: Python, Java и C++.

Годишен приход: $93,000 – $144,000 долара.

В заключение с напредъка на постоянно развиващите се технологии за специалистите в ИТ сектора ще се открият доста нови възможности.

ГЛЕДАЙТЕ: Къде Инвестират ИТ Специалистите? Успешните Стратегии – Част 1

ГЛЕДАЙТЕ: Къде Инвестират ИТ Специалистите? Успешните Стратегии – Част 2

ГЛЕДАЙТЕ: ИТ Индустрията във Варна – част 2 | Епизод 2 | The BIG TECH #BG | DevStyleR

Прочетете още:
1. 30% от ИТ Професионалистите Инвестират Суми Между 50 000 и 500 000 лв.
2. САЩ Започва Съдебно Дело срещу Apple
3. Вредните Навици, които QA Специалистите е Нужно да Избягват

Последвайте ни във Facebook, Instagram, LinkedIn и YouTube.

Как започва всичко?

24-годишният Христо завършва с отличие НПМГ “Академик Любомир Чакалов” с профил “Математика и информатика с английски език”. Осъзнавайки силата на образованието и откривайки красота в математиката, Христо продължава своето приключение и записва бакалавър “Приложна математика” в Софийски университет “Свети Климент Охридски”. След успешно придобита бакалавърска степен, днес Христо е първа година магистър ”Вероятности, актюерство и статистика” отново в СУ.

Христо е водил упражнения по Диференциално и интегрално смятане 1 и 2 в СУ, а този летен семестър му предстои да води упражнения по Статистика.

Вече 7 години преподава частни уроци по математика и множество математически дисциплини.

Образованието на Христо не се ограничава единствено с едностранно учене. Той прави много повече от това. В ролята си на частен учител Христо предава наученото от него на другите. Нещо като наследство. С мисия. И кауза. В името на доброто бъдеще. Защото математиката обещава добро бъдеще за тези, които са готови да решават много задачи и да бъдат търпеливи, и ученолюбиви. Като Христо.

В интервю за DevStyleR Христо ни разказва повече за ролята си на частен учител по математика, доверието у студентите и родителите на ученици, което трудно се печели. Споделя ни и за математическите езици, които познава, както и предизвикателствата, които среща по пътя и много други интересни теми.

Защо избра да станеш учител по математика?

Една от главните причини е, че споделям моите знания с учениците. Освен това мога да видя и начина, по който те мислят и разсъждават. Другото нещо е, че самото преподаване, това е вид творчество, защото можеш по най-различни начини да обясниш даден материал. Било то чрез някаква игра, чрез видео урок, чрез рисуване и т.н. Не съществува строг метод, който задължава да използваме точна дефиниция, теорема, пример. Ти самият си избираш начина на преподаване. Освен това по една или друга причина, учителят може да погледне в бъдещето на ученика. Особено, когато той се справя добре, още тогава учителят разбира, че това дете, един ден, когато вече порасне, може да се превърне в добър банкер, икономист, програмист и т.н. И да има добро бъдеще.

Много е важно обаче, освен да бъда учител, да съм и приятел на децата, на които преподавам. Опитвам се да създавам приятелско усещане у самия ученик, за да може и той все пак да се чувства спокоен, когато провеждаме уроците. Защото, поне в началото, повечето са много притеснени, и се старая да бъде по-приятелски настроен, за да може да се отпуснат и да им е по-приятно, когато провеждаме самите уроци.

Каква е философията ти за обучението и образованието по математика и какво те вдъхновява в тази област?

Вдъхновява ме това, че влияя по положителен начин на бъдещето на учениците. Искам най-доброто за тях. Искам да им помогна да се реализират и да се превърнат в успешни хора. Знаете ли, че всичките пъти, в които съм преподавал в университет, винаги съм запазвал приятелски отношения със студентите. И до ден днешен още се виждам с някои от тях. Винаги трябва да поддържаме това приятелско отношение, защото по този начин и студентите, и учениците се чувстват много по-спокойни да споделят, когато нещо ги притеснява. А това е много важно.

Как едно 24-годишно момче успява да накара учениците, студентите и околните да го възприемат по-сериозно? Да гледат на теб като на професионалист, към когото изпитват респект?

Няма да лъжа. Първият път, когато трябваше да водя лекция по Софтуерно инженерство в университета, студентите очакваха в кабинета да влезе преподавател с години опит. И когато влязох аз, те бяха малко шокирани. Да, странно е, когато 20-годишен младеж обяснява какво представляват производните интеграли и други подобни. За родителите на децата също е шоково. Отначало също подхождат с несигурност. Но с времето се изгражда доверие, което, разбира се, е подплатено с положителните резултати, които постигат както студентите, така и учениците.

Например, когато един ученик е имал само слаби оценки, а след като проведем няколко урока с него започва да повишава успеха си, тогава родителите вече осъзнават, че няма значение на колко години ще бъде учителят, който ще преподава на детето им. Важното е да го прави от сърце и да влага цялата си любов и енергия в това.

Учениците ме чувстват по-близък до тях, до техните интереси и възгледи. И по този начин много по-лесно ми се доверяват и ми споделят своите проблеми както в математиката, така и в личния живот. А това, знаете, оказва голямо значение върху връзката учител-ученик, която се изгражда и която е ключова за това детето да попие нужните знания.

В технологичната сфера има безброй програмни езици и всеки ден излиза по някой нов. В математическата сфера как е? Съществуват ли т.нар. математически езици и ако да – кои са те?

Да, работя с такива, когато имам проекти. В математическата сфера използваме следните програмни езици: Wolfram Mathematica, Matlab, R. Поне тези съм обхванал в следването си.

Използваш ли технологии (тулове, платформи и т.н.) при преподаване на уроците и ако да какви?

Технологии, които съм използвал по време на обучението са Geogebra, с която чертаем графики и области, които позволяват да се видят нагледно нещата и Wolfram Mathematica за проверка на сметки основно.

Откъде черпиш информация, за да обогатиш своите уроци по математика и как поддържаш актуалността на своите познания в областта на приложната математика?

Черпя информация от най-различни сборници и учебници. Наблягам на начина, по който се решават задачите. Знаете ли, че има решения на задачи, за които никога не бихме могли да предположим, че са правилни и с тях ще стигнем до верния отговор?! Също така черпя информация и от научни сайтове, разглеждам дадени формули и съответно начини за решаване. И решавам постоянно задачи. Няма как. Това е част от процеса.

Нужно е да разсъждаваш сам върху дадена задача. Интересно е, когато съм в ролята на учител да виждам страшно много идеи и страшно много начини, по които може да се реши една задача.

Какво е специфичното при Приложната математика?

При Приложната математика учим самите приложения на математиката. Примерно, аз съм учил и линейно, и нелинейно оптимиране. Това е вид приложение да намираме максимум и минимум в дадени задачи. Например, ако сме част от транспортна компания и задачата ни е да определим кой ще е най-краткият път, но в същото време трябва да имаме максимална печалба.

Отново решаваме задачи, но по-практични. Друго характерно за нея са числените или т.нар. приближени методи. Не можем да решим дадена задача чисто математически, защото е много трудна, но с помощта на тези числени методи ние намираме приближено решение с някаква малка грешка, която не ни коства толкова много. Приложната математика се използва много в сферата на икономиката, в рисковия анализ, както и в казината. Зад всички хазартни игри стои доста математика.

А каква е връзката между математиката и технологиите? Технологичната индустрия се развива с висока скорост. При математиката създават ли се нови формули, теореми и т.н.?

Математиката е много древна наука. Още преди самите технологии да се създадат. Пак се откриват нови неща, откриват се нови формули, но не толкова много. Или поне на училищно ниво. А колкото до висшата математика в университета – да, откриват се нови неща, но те вече са на много високо ниво спрямо това, което се преподава. Надявам се в бъдеще да се появят нови числа и методи за решаване на задачи. Би било изключително интересно.

Спомена, че ти предстои ново предизвикателство в ролята на асистент. Изпитваш ли притеснение за това ново начинание?

Да, изпитвам доза притеснение, но екипът, от който ще съм част е страхотен. Знам, че винаги ще ми помогнат, когато имам нужда. Аз също бих им помогнал винаги. Разбираме се чудесно. Имаме си доверие и заедно ще вървим напред.

Как можем да разберем, че един ученик има потенциала за професионално развитие в сферата и какви са възможностите за кариерен успех за тези ученици? Имат ли математиците светло бъдеще?

Математиците имат светло бъдеще, разбира се. Относно потенциала – усеща се. В момента имам една ученичка, която е 12-ти клас и ще продължи образованието си с моята специалност “Приложна математика”. В момента се подготвяме за това. Много се гордея с нея. Очите ѝ блестят, когато решава задачи. Това изпълва сърцето ми и ми дава смисъл да продължа да се занимавам с това. Сигурен съм, че ще стане много добър математик. Изключително много се радвам на успехите на учениците си и на студентите. Това ме прави толкова щастлив.

Как успешно преодоляваш трудностите и предизвикателствата, свързани с обучението на математика? И кое е най-голямото за теб предизвикателство до момента?

Най-голямата трудност е, че всяко дете си е индивидуално и по време на първите уроци се опитвам повече да го опозная. Да видя как мисли, как разсъждава. Да съчетая така нещата, че детето да не се чувства твърде натоварено. Също е трудно както при учениците, така и при студентите да ги накарам да се отпуснат и зададат своите въпроси без притеснения. За мен няма глупави въпроси. Тук сме да се учим. Но повечето наистина се притесняват да питат за неща, които не разбират. А не бива. Редно е да имаме открита комуникация и да си споделяме, за да може заедно да вървим напред.

Какво за теб е математиката? Какво ти дава? И как добрите познания по нея ни помагат в живота?

Математиката е вид инструмент, с който моделираме дадени неща, било то физически явления, икономически явления и т.н. Горе-долу, за мен тва е математиката. Средство, нали, за моделиране на дадени задачи в по-обобщен вид, нали дадено нещо, като го казваме. Математиката се използва в различки науки, като инженерни, физични, икономически и други. Това е нали.
Математиката е част от всяка една сфера. Навсякъде има по малка частица от красотата на математиката. В природата също има математика. Всичко това не е създадено толкова случайно и има някакъв замисъл. И ние, математиците сме тези, които откриваме този замисъл.

Би ли споделил пример за един такъв замисъл?

Да, Златното сечение*, ако го знаете. Знаете ли, че на черупките на охлювите има изобразено това златно сечение. Златното сечение е не само математическо понятие, но и символ за красота, хармония и съвършенство в изкуството, науката и природата. Терминът „златно сечение“ е въведен от Леонардо да Винчи като пропорция за „идеалното човешко тяло“. То е било познато на египтяните и древните гърци още в Античността. Представата за хармония и отношение е в основата на философските идеи на Питагор. Египетските пирамиди и Партенонът са пример за използването на пропорцията φ в архитектурата.

Смяташ ли, че математическото и логическото мислене помагат в живота?

Да, разбира се. Когато трябва да вземем дадено решение, ние мислим и правим някаква логическа връзка с него. И когато вече имаш по-математическо и логическо мислене това много ти помага. Математиката развива мисленето на първо място. Кара те да откриваш нови начини за справяне с дадени проблеми.

Как се виждаш след 5-10 години?

Надявам се вече успешно да съм защитил докторантура по специалността, която в момента изучавам като магистратура. Искрено се надявам един ден да придобия образователнатата и научна степе доктор и да бъде главен асистент. А, вече другото е да си, нали, да си преподавам, да си ми е спокойно, нали. Когато преподавам в университета се чувствам в свои води. Определено това е моето нещо.

Какви емоции и чувства изпитваш, когато преподаваш? Чувстваш ли се удовлетворен, щастлив?

Чувствам се страхотно и още повече, когато видя, че отсрещната страна ме разбира. Чувството да видиш, че влияеш положително върху живота на младите е невероятно. А желанието, което те изпитват да решават сами задачи, тяхната самоинициатива и проактивност… Това са най-страхотните подаръци за един младши преподавател и учител като мен.

Какво ще посъветваш студентите и учениците? Как биха усвоили по-лесно знанията по математика?

На първо място да осъзнаят и приемат, че глупави въпроси не съществуват. Няма значение какво искат да питат, просто да го направят. Студентите и учениците, които са избрали да се развиват в сферата на математиката трябва да са наясно, че ги очаква решаване на много, много задачи. Но в същото време не трябва да забравят и за своя личен и социален живот. Да излизат с приятели и да отделят време и за други неща, които ги правят щастливи. Нужен е баланс.

Също така е добре да осъзнаят, че в математиката работата в екип е много важна. Обсъждането на идеи, предлагането на решения. Приемете, че когато сме сами и няма дори кого да питаме за съвет или мнение, не е много лесно, нали? Когато работиш в екип, не че е по-лесно, но има едно сигурно рамо, на което може да се облегнеш, когато мозъкът ти прегрее или когато не можеш да намериш решение за дадена задача.

Знаете ли какво си казвам всеки ден? “ФМИ сам не се завършва”. Трудно е да завършиш сам. Винаги трябва да има друг човек до теб, който ще ти помогне в най-трудните моменти. Сплотеността и споделеността са част от успеха. И в математиката, и в живота. Някак си по-лесно е. И по-приятно.

ГАЛЕРИЯ

Гледайте Втори Епизод “ИТ Индустрията във Варна – Компании, Кариера, Бъдеще” от документалната поредица The BIG TECH на DevStyleR.

Слушайте подкаста на DevStyleR “Може ли да се доверим на Cloud Provider”.

Следвайте ни във Facebook, Instagram, LinkedIn и YouTube.

Прочетете още:
1. В Програмния Код Има Изкуство, Винаги Търся Красотата
2. Математиката и Информационните Технологии са Все По-Търсени от Учениците
3. Запиши се за Уебинара: Къде Инвестират ИТ Специалистите? Успешните Стратегии

Първоначално Val е страничен продукт на изследванията, които Дими Ракордон прави с Google и Adobe върху езика за програмиране Swift и дисциплината на семантиката на променливите стойности, която поддържа независимостта на стойностите, за да поддържа локални разсъждения. Haskell, Rust и R са други примери за езици, които използват семантика на променливите стойности.

Не пропускайте повече подробности за новия език за програмиране и неговите характеристики на DevStyleR.io – Meet Val: The New Programming Language Created by a Woman

Кодирането се състои в превода на кодове от човешки език на машинен. Това действие може да се нарече и  “подмножество на програмирането”, тъй като то стои в неговата основа. Кодерът трябва да бъде многоезичен. Той трябва да пише кодове на различни езици за програмиране като Java, C, Python, R въз основа на изискването. С помощта на кодове се ​​предоставят инструкции и информация на компютъра.

Има три общи компонента на повечето езици за програмиране:

• Синтаксис на кода и правила, които трябва да се спазват при писане на код
• Компилатор за конвертиране в съответния машинен код
• Изпълнение на код и връщане на резултатите

Компютърът разбира само машинния код, написан на двоичен език. Задачата на кодера е да трансформира зададените му изисквания в език, разбираем за машината. Освен това някои програмисти превеждат логиката в машинно разбираеми кодове с език. Кодирането, използвано за прилагане на основите на компютърното програмиране по един начин, също е вид програмиране. Разликата тук е, че програмирането има по-широк обхват и се занимава с писане на кодове на множество езици.

Кодерите работят според получените инструкции. След това се изпълнява внедряването на кода, отстраняването на грешки, тестването на кода и анализ на качеството. Тези инструкции обикновено се наричат ​​„изходен код“. Кодирането включва писане на кодове за създаване на софтуерна програма. Всякакъв вид приложение, уебсайт или игра е програма. Нека сега да разгледаме подробното обяснение на програмирането.

Програмиране

Това е процесът на разработване на изпълнима софтуерна програма, която се изпълнява без никакви грешки. Работата на програмиста е да анализира проблем в кода и да предостави решения.

Създаването на приложение изисква няколко стъпки, включително планиране, проектиране, тестване, внедряване и поддръжка. Програмирането се занимава не само с кодиране, но и с анализ и внедряване на алгоритми, разбиране на структури от данни и смекчаване на проблеми. Всъщност, целият процес се нарича програмиране.

Псевдокодът е добър подход за обяснение на алгоритъма на кодера. Кодирането е съществена част от програмирането, но програмистът изисква много повече знания, опит и допълнителни умения, отколкото кодирането.

Програмистът създава сложни програми, четени и изпълнявани от машината, предоставяйки пълен набор от инструкции за изпълнение на компютрите. Изискват се години опит, за да стане човек професионален програмист. Ако може да се създадете програма и е сигурно, че в нея няма грешки, то значи нивото на успешен програмист е постигнато.

Има един прост пример, който може ясно да обясни програмирането. Например, можете да програмирате часовника да ви събуди в 6 сутринта. Също така можете да програмирате променливият ток (AC) да работи на температурата, която сте избрали с бутона за дистанционно управление, който има кодове в задната част, за да работи по дадения набор от инструкции от потребителя.

Разлика между кодиране и програмиране

Докато кодирането и програмирането изглеждат така, все едно са идентични, всъщност е точно обратното. Кодирането означава писане на кодове от един език на друг, а програмирането се равнява на програмиране на машина с даден набор от инструкции за изпълнение.

Задачата на кодера е да преведе логиката на език, който машината може да разбере, докато програмистът трябва да направи повече от просто да пише кодовете.

1. Основна разлика

Кодирането е частта от програмирането, която се занимава с преобразуване на езика в двоични команди за машината. Програмирането е процес на създаване на програма, която следва конкретнистандарти и изпълнява определена задача.

2. Обхват

Кодирането е свързано с превеждане на логиката на изискванията в машинно разбираем код. Обратно, програмирането изисква анализ и концептуализация на различни аспекти на всяка програма и намиране на решения на всякакви проблеми, които могат да възникнат по време на процеса. Той  включва още критични параметри като отстраняване на грешки, компилиране, тестване и внедряване.

3. Инструменти

Кодирането не изисква толкова много софтуерни инструменти, за да бъде изпълнено. Само обикновен текстов редактор като WordPad или Notepad би бил достатъчен. В наши дни в употреба влиза IDE, както и инструменти за отстраняване на грешки като Eclipse, Bootstrap, Delphi, ATOM.

Програмирането изисква преглед на документи и извършване на анализ заедно с кодиране, което пък изисква допълнителни инструменти. Инструментите, необходими в процеса, са инструменти за анализ на код, генератори на код, бази данни, тестови рамки, линкери, компилатори, редактори на код, GUI дизайнери, асемблери, дебъгери и инструменти за анализ на производителността.

От програмиста се очаква да познава модерните концепции на Git и Github, инструменти за бази данни, аналитични инструменти като Apache Spark, инструменти за презентация, инструменти за облак, тъй като има по-широк обхват.

4. Умения

Необходимо е хората, занимаващи се с кодиране, да имат основни познания по езици за програмиране. Програмирането изисква създаване на алгоритми, математически модели, ноу-хау за обработка на данни и структури от данни. Програмистът се нуждае от специализирана степен и опит, за да пише логика, анализира, проектира и пише сложни програми. Той също така прилага въображението си и аналитични умения за решаване на конкретни проблеми. От него се очаква още да разбира и създава сложни структури от данни и алгоритми.

Работата на кодера е да следва техническите спецификации на програмиста, за да напише код и да гарантира, че крайният резултат отговаря на изискванията.

“Възможна причина за това е, че статистическото програмиране намира път от университета към индустрията в днешно време, а Python е все по-приет от индустрията“, пишат от Tiobe по това време.

Една от основните причини в популяризирането на R e, че R и Python са използвани за търсенето в университети и от глобалните усилия да се намери ваксина срещу вируса COVID-19, за да се покрие всяка възможност и да не се разчита единствено на Python.

R също не присъства в топ 10 на списъка на GitHub за 2019 г., който се води от JavaScript и следва Python, Java, PHP, C #, C ++, TypeScript, Shell, C и Ruby. R е вторият най-посещаван маркер от университетите след Python. Двете най-големи групи, които използват R, са учени от социалните науки и биологията, следвани отблизо от индустрията на здравеопазването. Според индекса на Tiobe и DevMountain, R се използва все повече от големи компании като Uber и Google.

Hadley do you think the 2020 bump could be real? Maybe the graphing possibilities of covid data gave it a boost? Or Python's data science halo could be fading? pic.twitter.com/fNBr07KYvL

— Ben Ogorek (@BenOgorek) July 4, 2020

Най-големият тренд около дистрибуцията е, че тя ще е перфектна за AMD Ryzen. Съвместимостта е доказана на доста места в пространството и резултатите на на Clear Linux показват 10 пъти повече бързина от Windows 10.

Други интересни данни са, че операционната система работи добре на R и от януари е сертифицирана с Kubernates v1.16. Има си собстена база данни с разнообразни софтуери и стакове.

Повече за Clear Linux OS ще намерите на официалната страница.