A indústria precisa se adequar às várias necessidades e nichos que usam diferentes tipos de tecnologia.
O principal efeito da versatilidade e aplicabilidade das soluções baseadas em machinelearning é o aumento do financiamento e dos investimentos.
De acordo com estimativas, há até US$ 15,7 trilhões para se faturar até 2030 simplesmente aplicando IA nos negócios e economia globais. Além disso, o mercado prevê que o aumento do PIB pelas economias locais pode chegar a 26%.
E isso não é tão fácil de conseguir, cientista de dados, engenheiro de dados e de machinelearning não são fáceis de encontrar nem baratos.
Eles são especialistas altamente qualificados, que podem escolher seu empregador a dedo.Além disso, a ciência de dados usa uma pilha de tecnologia ligeiramente diferente da programação em si.
Na verdade, contratar um especialista relacionado à IA é ainda mais desafiador do que encontrar um bom engenheiro de software.
Ambos os profissionais lidam com código e computadores, mas enquanto a programação é obscura, mas compreensível, a ciência de dados pode ser vista como uma caixa preta com pouco ou nenhum conhecimento do processo.
No final, não se trata de programar o computador, mas de ensinar a máquina a se programar – uma história totalmente diferente.
Além disso, embora quase todo especialista em tecnologia tenha sua própria intuição sobre as linguagens de programação modernas, o uso direto e os possíveis dispositivos de machinelearning de uma linguagem de programação específica são significativamente diferentes.
Python é sem dúvida um líder, com 57% dos cientistas de dados usando-o e 33% preferindo-o a outras linguagens de programação.
A linguagem é elegante, leve e tão simples de usar quanto uma linguagem de programação pode ser, além disso é também uma linguagem versátil que oferece suporte a vários usos.