4000万用户的GitHub,为何现在才推移动App?

Github

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提到开源代码,不少人一定会想到“全球最大同性交友网站”GitHub 。

成立于 2008 年的全球开发者社区GitHub 是当之无愧的极客聚集地,目前已有超过 4000 万个开发者用户,甚至吸引了诸多科技巨头也慕名而来。然而,这样一个站在科技前沿的硬核平台,等到成立后的第 11 年,才终于迎来自己的官方App。

11 月 13 日, GitHub 在年度盛会 GitHub Universe 上宣布,将在 Android 和 iOS 平台上线自己的第一个官方 App ,让开发者能够直接通过手机回复用户的问题,读取故障报告,向其他开发者分配工作。

(GitHub App 界面)

曾经,GitHub的高层认为,开发 App 并不是其工作重点,因为开发者们更倾向于在电脑上进行复杂的工作。然而,随着 GitHub 上的开发者越来越多,尤其在 2018 年 6 月被微软以 75 亿美元收购之后,单纯的网站已经无法满足开发者随时随地使用GitHub  的需求,他们需要在手机上也能查看代码、与其他开发者沟通。

那么,开发者的哪些需求增长最快,以至于推动GitHub在这个时候发布App呢?

数据科学热度剧增,开发者需求推动App发布

根据根据 GitHub 发布的 2019 Octoverse 年度报告,从去年 9 月 30 日到今年 10 月 1 日,GitHub 新增4400 万个仓库、 8700 万个拉取请求和1000 万用户,其中, 130 万人首次在开源中贡献。

飞速增长的需求,离不开Python、数据科学和机器学习的盛行。

报告显示,在最受开发者欢迎的编程语言中,尽管 JavaScript 仍然高居首位,但 Python 已经超过 Java ,成为 GitHub 上第二常用的编程语言。除了 Python 以外,随着越来越多的社区专注于数据科学,深度学习、自然语言处理和机器学习等与数据科学有关的仓库热度剧增。 

(编程语言流行趋势)

“尽管很长一段时间,GitHub 都是软件开发者的聚集地,但全球代码在不断发展变化。在 Python 飞速发展的背后,数据科学专业人员和爱好者群体的不断壮大,他们每天使用的工具和框架逐渐增多。”报告写道。

“这些工具和框架包括许多由 Python 提供支持的核心数据科学软件包,它们既降低了数据科学工作的难度,又为学术界和公司等项目奠定了基础。”

可以说,数据科学的重要度和需求的日益提升,强有力的推动了GitHub的蓬勃发展。

第四次工业革命需要数据科学来推动

由于场景丰富、需求量大,外媒对数据科学这一领域和这一职业普遍看好。

2015 年,世界经济论坛(WEF)主席 Klaus Schwab 提出了“第四次工业革命”。在《第四次工业革命》一书中, Schwab表示,我们目前正处于第四次工业革命的开端,与历次工业革命不同,第四次工业革命有其显著特点,比如互联网变得无所不在、移动性大幅提高,传感器体积变得更小、性能更强大、成本也更低,同时,人工智能和机器学习也开始展露锋芒。

基于 Schwab 的观点,《福布斯》的特约作者 Bryce Welker 认为,第四次工业革命需要数据科学来推动。在他看来,第四次工业革命创造的技术和商业公司的提供了新的数据,这些数据都需要通过数据科学加以利用。

通过数据科学,公司和机构能够洞察行业信息和客户喜好,从而优化决策能力和解决方案。早在 2013 年,《纽约时报》的一篇文章就对 Netflix 首部原创节目《纸牌屋》的成功做过详细介绍。通过从平台收集的大量数据, Netflix 确定了决定电视节目流行的关键因素,并将整合到节目中,确保了其成功。

此外,数据科学也能够帮助各行业直接带来收益。根据美国管理咨询公司McKisey估算,通过大数据,美国医疗健康系统能够减少3, 000 亿至4, 500 亿美元的医疗健康支出,占美国2. 6 万亿美元基准医疗保健成本的12%至17%。

数据科学家,高薪从何而来

近几年,越来越多的企业都设立了数据科学的相关职位。

根据求职网站 Indeed.com 的统计,从 2017 年到 2019 年,该网站上的数据科学职位数量增长 55%,预期年薪达到了 12.1 万美元左右,在旧金山等需求量更大的科技中心,年薪会更高。

(美国数据科学职位工资最高的 5 大城市)

数据科学家之所以高薪,是因为他们需要从大量不相关的数据中找出有价值的问题,并给出解决方式,这些都是为了帮助企业做出准确、明智的决策。

以音乐流媒体服务商 Spotify 为例,该平台的数据科学家需要将TB级的数据转换为听众细分模型,帮助工程师构建个性化的音乐推荐清单,如“每周发现”等自定义播放列表。此外,Spotify 还有另一支数据科学团队,专注分析用户行为,研究货币化,以优化广告的精准投放。

为了顺利完成这些任务,数据科学家们既要了解机器学习,也要会写Python、R等编程语言。这也解释了为什么在 GitHub 上,Python 已经超过 Java 成为 GitHub 上第二常用的编程语言,而深度学习、自然语言处理和机器学习等与数据科学有关的仓库也越来越多。

如何成为一名数据科学家?

问题来了,如何才能学到这些知识和技能,成为一名棒棒的数据科学家?

同样,Welker给出了不少解决方案。比如,现在许多大学都有提供数据科学方面的课程,而公司员工也通过在线教育课程来学习数据科学。

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