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Muchas personas hoy sueñan con tener su propia empresa de inicio. Estos aspirantes a empresarios buscan constantemente ideas y, en general, creen que una buena idea de inicio debe ser muy innovadora, y mejor aún si pueden ser los primeros en incorporarse a un nuevo mercado. Sin embargo, si analizamos las empresas de alta tecnología más exitosas de la actualidad, podemos observar que muchas de ellas no eran tan innovadoras, y la mayoría de ellas no eran las que se movían por primera vez. Un buen ejemplo son las plataformas de mensajería instantánea.

WhatsApp es la aplicación de mensajería instantánea líder en la actualidad. Fue creado en 2009, y para fines de 2013 ya tenía 400 millones de usuarios activos. WhatsApp fue adquirido por Facebook en febrero de 2014 por el increíble valor de U $ 19 mil millones. En febrero de 2018, WhatsApp ya tenía una base de usuarios de más de un billón y medio de personas en todo el mundo. ¡Esta es ciertamente una gran historia de éxito! ¿Pero podemos decir que WhatsApp fue realmente innovador? ¿Tenía alguna ventaja de ser el primero en mover?

¿Te acuerdas de ICQ? ICQ fue creado por la compañía israelí Mirabilis en 1996. ¡Eso fue hace 22 años! Fue adquirido por AOL en junio de 1998 por U $ 400 millones, que fue el precio más alto que se haya pagado para comprar una empresa emergente israelí. En su punto máximo alrededor de 2001, ICQ tenía registradas más de 100 millones de cuentas. ICQ proporcionó la misma funcionalidad que proporciona WhatsApp hoy, pero, por supuesto, ICQ se ejecutó en un escritorio y no en dispositivos móviles.

NomadIQ se fundó en Jerusalén en 1999. Desarrollamos servicios de mensajería instantánea y ubicación para dispositivos de mano tales como Palm y PocketPC. Estos dispositivos, que también se llamaban asistentes digitales personales (PDA), eran muy similares en forma y tamaño a los teléfonos inteligentes modernos. Pero tenían que estar conectados a módems externos para acceder a Internet. NomadIQ fue adquirido por OmniSky en enero de 2001 por U $ 40 millones. A continuación puede ver un video promocional que explica nuestros servicios en ese momento.

Followap se fundó en Haifa en 1999. Desarrollamos servicios de mensajería instantánea para los primeros teléfonos móviles, que también se conocen como “teléfonos con funciones”. En este momento, Nokia era el principal fabricante de teléfonos móviles. Los tamaños de pantalla eran muy pequeños y las personas tenían que escribir mensajes de texto usando el teclado numérico. Aun así, los servicios de Followap llegaron a más de 200 millones de suscriptores. Followap fue adquirido por Neustar en noviembre de 2006 por U $ 140 millones. Puede mirar debajo un video que explica los servicios de Followap.

El trabajo de un Científico de datos es hacer buenas predicciones o clasificaciones basadas en el comportamiento pasado. los Científico de datos no crea soluciones, crea modelos que pueden generar tales predicciones o clasificaciones. los Científico de datos luego trata de optimizar estos modelos, para que los nuevos modelos generen mejores predicciones o clasificaciones que los modelos anteriores. El trabajo del Data Scientist nunca termina. En particular, siempre hay más trabajo cuando el comportamiento cambia con el tiempo.

Puede tomar mucho tiempo hasta que Data Scientist pueda generar su primer modelo bueno. los Científico de datos necesita analizar los datos, limpiar los datos, generar nuevas funciones, seleccionar las mejores características, entrenar modelos, probar diferentes algoritmos de Machine Learning, probar diferentes parámetros para cada algoritmo de Machine Learning y medir diversas mediciones fuera de línea. Cada uno de estos pasos puede requerir varias semanas de trabajo o incluso meses.

Un experimento es una forma de verificar una hipótesis. Dependiendo de los resultados del experimento, podemos probar que la hipótesis es verdadera o falsa. Si comprobamos que la hipótesis es falsa, esto no significa que el experimento haya fallado. Nuestro objetivo era aprender y aprendimos. De acuerdo con lo que hemos aprendido, podemos hacer una nueva hipótesis y planear un nuevo experimento.

En la toma de decisiones, intentamos tanto como podemos para impactar resultados futuros basados ​​en nuestra experiencia previa. Pero cada decisión también se basa en la suposición de que sus consecuencias positivas serán mayores que cualquier posible resultado negativo. Por lo tanto, debemos tratar las decisiones como experimentos. Siempre debemos preservar la opción de reconsiderar nuestras decisiones en el futuro, cuando podamos medir su impacto real.

Al tomar decisiones, también debemos preparar las herramientas y los mecanismos que nos permitan recopilar comentarios y evaluar los resultados obtenidos. En la metodología de Agile software Hay varias herramientas de este tipo, incluidas las tablas Burndown y Velocity. Estos cuadros nos ayudan a medir el progreso en la entrega de nuevas funciones, proporcionando retroalimentación inmediata que indica si la ejecución está de acuerdo con nuestros planes.

Otro concepto fundamental en metodologías ágiles son las retrospectivas. Son una oportunidad planificada para que los equipos analicen su propio desempeño y debatan si es necesario cambiar los procesos actuales. Por lo tanto, nunca asumimos que ya estamos siguiendo más eficaz proceso y nada necesita ser cambiado. Una parte integral de la mentalidad ágil es el enfoque en la mejora continua, siempre en busca de oportunidades para entregar mejores resultados.

Por ejemplo, un software el equipo de desarrollo puede decidir adoptar un desarrollo basado en pruebas (TDD). Los resultados esperados pueden incluir una mejor calidad y mejor diseño. Pero esta decisión debe considerarse un experimento. Después de un período de tiempo, el equipo debe verificar si efectivamente TDD está teniendo las consecuencias deseadas, y si no hay un impacto negativo drástico, como un gran aumento en el tiempo requerido para desarrollar y desplegar nuevas funciones.

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