Lenguajes de programación más populares

Lenguajes de programación más populares

Hoy en día, hacer páginas web, programas y apps no siempre requiere ser un genio de la programación. Hay herramientas que nos ayudarán mucho, pero esto no significa que dejaremos de aprender a programar. Sigue siendo muy importante para hacer cosas más únicas y profesionales. Ahora los 3 lenguajes más usados:

1. JavaScript:

JavaScript es uno de los lenguajes más populares y versátiles en la actualidad. Es ampliamente utilizado por programadores y está principalmente orientado al cliente. Por ejemplo grandes empresas de nuestro uso diario como Google, Facebook y Microsoft lo utilizan más de lo que creeríamos en muchos de sus proyectos.

JavaScript nos permite crear efectos dinámicos e interactivos en páginas web y aplicaciones. Además de que también desempeña un papel crucial en el desarrollo de videojuegos y aplicaciones de escritorio, lo que lo convierte en una herramienta fundamental en el mundo de la programación.

2. Python:

Python es conocido por su simplicidad y a la vez por su legibilidad de código, lo que lo hace ideal para principiantes y también para expertos. Algo muy benificioso si en nuestro caso somos algo novatos o estamos iniciando en este campo, es un lenguaje gratuito y multiplataforma, así que es adsequible y bastante recomendable. Ampliamente utilizado en campos como la inteligencia artificial y el análisis de datos o incluso desarrollo web.

La sintaxis es clara y también concisa, lo hace perfecto para nuestros proyectos de gran envergadura, como redes neuronales y algoritmos de aprendizaje automático. Por último Python nos ofrece una amplia compatibilidad con diferentes tipos de bases de datos, lo que lo convierte en una opción poderosa y flexible para una variedad de aplicaciones.

3. C/C++:

C es uno de los lenguajes de programación más antiguos y longevos, pero aún y con esas sigue siendo ampliamente utilizado en una variedad de campos hasta día de hoy. Se le suele considerar de bajo nivel y cercano al hardware, C es muy conveniente para el desarrollo de sistemas operativos, controladores de dispositivos y aplicaciones de alto rendimiento.

Tenemos el 'C++' que se nos presentó como una extensión del C, con soporte para programación orientada a objetos. Es utilizado en aplicaciones donde el rendimiento es crítico, como por ejemplo nuestros videojuegos. También en sistemas y software de alto rendimiento. A pesar de ser tan viejito, el conocimiento de C sienta las bases para aprender otros lenguajes de programación de manera más sencilla, debido a su influencia en la creación de nuevos lenguajes. Es sin duda uno de los padres en el tema.

Fuentes: https://www.acm.org

Vista Alegre / Diego Orozco

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La evolución de la programación

Tanto en términos de lenguajes de programación utilizados como en los paradigmas y metodologías utilizados en el desarrollo de software, la programación ha experimentado una gran evolución desde sus inicios. En este informe, analizaremos esta transformación y señalaremos algunos puntos de inflexión significativos.

¿La IA reemplazará a Ingenieros de Software?

 

 

 

Hay una creciente preocupación entre los desarrolladores sobre el impacto potencial de la IA en la seguridad laboral. Donde quiera que este, la gente está preguntando, "la IA podrá reemplazar a los programadores?" Si bien es natural preocuparse por el efecto de la IA en varias industrias, incluyendo la ingeniería de software, es importante notar que el objetivo principal de la IA es mejorar las habilidades humanas y mejorar la productividad.

En este artículo, discutimos el rol de IA en la ingeniería de software, cómo afecta a los desarrolladores, consejos para adaptarse a este mundo cambiante y las preocupaciones que rodean el potencial de IA para reemplazar a los desarrolladores humanos.

El papel de AI en la ingeniería de software

AI está transformando rápidamente este campo mediante la automatización de tareas como pruebas y depuración y mejora de la eficiencia mediante el análisis de código para detectar vulnerabilidades y sugiriendo mejoras. También tiene el potencial de desarrollar software más inteligente y sofisticado.

Estas son algunas de las áreas clave donde la IA está teniendo un impacto en la ingeniería de software:

• Generación y finalización de códigos
• Revisión y pruebas de código
• Depuración y resolución de problemas
• DevOps y automatización - Innovación de infraestructura, despliegue de código y monitoreo del rendimiento de las aplicaciones.
• Crear interfaces de usuario intuitivas
• Mantenimiento de software

Como puedes ver, Es evidente que el uso de IA en la ingeniería de software todavía está en su etapa naciente y es principalmente beneficioso para tareas básicas y repetitivas. Por lo tanto, es poco probable que la IA reemplace a ingenieros de software de alto valor capacitados en la construcción de software complejo e innovador en cualquier momento pronto.

¿Cómo es beneficioso la IA para la ingeniería de software?

La IA debe considerarse como algo positivo en lugar de negativo. Su capacidad para automatizar tareas repetitivas, mejorar la calidad del código, habilitar nuevas metodologías de desarrollo de software y personalizar la experiencia de desarrollo de software significa que los desarrolladores humanos tienen tiempo para centrarse en tareas más complejas de las que la IA no es capaz.

Fíjate en la IA como una herramienta. Algo que pueda complementar tus habilidades y mejorar tu productividad. Sin embargo, a medida que AI evolucione, definitivamente veremos aplicaciones más transformadoras. Así que es mejor no sentirse demasiado cómodo en su papel actual (más en eso más abajo).

El impacto global de AI en los ingenieros de software

Aunque la IA está teniendo un impacto positivo, también es importante notar las cosas no tan buenas. Entender esto es clave para captar la imagen completa de lo que está sucediendo en el campo en este momento.

Impactos negativos:

• Obsolescencia de habilidad: A medida que la IA automatiza más tareas, algunas de las habilidades que los ingenieros de software utilizan actualmente pueden quedar obsoletas.

• Desplazamiento de empleo: Si bien AI crea nuevas oportunidades, también puede conducir al desplazamiento de algunos ingenieros de software, en particular aquellos que carecen de las habilidades para trabajar con tecnologías de IA. Según un informe, AI podría potencialmente desplazar a 7,5 millones de empleos de desarrollo de bajo nivel en todo el mundo.
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• Pérdida de creatividad: A algunos desarrolladores les preocupa que la IA haga que su trabajo sea menos creativo y gratificante.

Otros impactos positivos:

• Nuevas oportunidades: La IA crea nuevas oportunidades para los ingenieros de software en el aprendizaje automático, la ciencia de datos y la ciberseguridad.

 

¿La IA reemplazará a los ingenieros de software?

Si bien AI está automatizando algunas tareas realizadas anteriormente por devs, no es probable que conduzca a la pérdida generalizada de puestos de trabajo. De hecho, AI está creando nuevas oportunidades de trabajo para los ingenieros de software con las habilidades y experiencia para trabajar con AI.

Según un informe de 2022 del McKinsey Global Institute, se espera que AI cree 9 millones de nuevos empleos en Estados Unidos para 2030.

Los trabajos que más es probable que se pierdan de la IA son los que son rutinarios y repetitivos, como la entrada y codificación de datos. Sin embargo, los ingenieros de software con las habilidades para trabajar con IA estarán en alta demanda. Estas habilidades incluyen:

• Aprendizaje de máquinas: Permite a los ordenadores aprender de los datos sin requerir instrucciones específicas. Los ingenieros de software que puedan desarrollar e implementar algoritmos de aprendizaje automático tendrán una gran demanda.
  
  
• Ciencia de datos: La ciencia de datos es el proceso de recopilación, análisis e interpretación de datos. Los ingenieros de software que pueden utilizar técnicas de ciencia de datos para extraer información de los datos tendrán seguridad en el trabajo.
  
  
• Ciberseguridad: La ciberseguridad es la práctica de proteger los sistemas y redes informáticos del acceso, uso, divulgación, interrupción, modificación o destrucción no autorizados.

Autor: Alexander Farro Vera

Centro: IES El Cañaveral

Fuente: La IA en la programación

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¿Qué es Marblism?

Marblism es una inteligencia artificial capaz de desarrollar programas, redes sociales en base a una breve descripción. Una vez escribas la descripción, la cual debe ser inglés, con el debido nombre de la aplicación, deberas revisar las paginas y la estructura de la aplicación que vamos a crear, recibiremos un launcher del programa y un editor del codigo, y en caso de tener cuenta en Github la pondremos en caso de querer compartir el codigo del programa.

En el siguiente ejemplo se mostrara una red social llamada GlobalNet:

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Búsqueda de la "inteligencia malvada" en VS Code

Si sintonizaste GitHub Universe la semana pasada, viste una enorme cantidad de progreso, innovación y visión para la inteligencia artificial en todo el flujo de trabajo de los desarrolladores. Lo que queremos hacer en esta publicación de blog es centrarnos en los avances en torno a Visual Studio Code en los últimos meses que ayudan a hacer realidad esta visión más amplia.

Malvadamente inteligente

Una de mis frases favoritas en la película fundamental de Matt Damon y Ben Affleck "Good Will Hunting" es el malvado smaaahtt de mi hijo.

La frase la pronuncia Morgan (Casey Affleck, el hermano de Ben) después de que Will (Matt Damon) interrumpe una confrontación entre Chuckie (Ben Affleck) y un "estudiante de posgrado de primer año" demasiado confiado al recordar hechos sobre la historia de Estados Unidos página por página, palabra. por palabra. Se podría decir que Will fue entrenado por todos los libros que leyó y pudo recordarlos basándose en la conversación.

La IA es similar a Will: conoce una gran cantidad de texto. Pero lo que le falta a la IA (lo que los humanos tienen y la IA no tiene) es el contexto de una interacción particular para dar la mejor respuesta posible. Y en el caso de Will, como también puede "leer la sala", puede usar su inteligencia literaria para devolver un derribo cuidadosamente elaborado.

Los modelos de lenguaje grande (LLM) se entrenan con datos de repositorios públicos en un momento dado. Eso significa que no saben nada sobre su código actual. Saben sobre código en general, pero no tienen el contexto necesario para responder preguntas al respecto con precisión o para sugerir código nuevo que siga la forma y función de su espacio de trabajo.

Para solucionar este problema, GitHub Copilot Chat envía fragmentos de código que ayudan al modelo a responder mejor las preguntas (esto se llama generación aumentada de recuperación o "RAG"). Las respuestas mejoran al ver el código más relevante. Pero existen límites en la cantidad de código (y orientación a través del mensaje) que se puede enviar al LLM. Para un proyecto pequeño, esto no suele ser un problema. Pero considere cualquier repositorio de código fuente grande que exista y rápidamente se dará cuenta de que es imposible enviar el contenido de cada archivo al modelo. La solución para obtener mejores respuestas es enviar el contexto relevante utilizando la cantidad adecuada de recursos en un tiempo razonable. Para ayudar con esto y desbloquear muchos otros escenarios, agregamos el concepto de participantes a Copilot Chat.

Participantes

Los participantes del chat son expertos en el dominio que pueden responder la consulta del usuario como quieran: utilizando completamente la IA en el procesamiento de la consulta o de forma tradicional reenviándola a un servicio backend. Los participantes también pueden proporcionar acceso al modelo de lenguaje grande a herramientas específicas del dominio. Con la ayuda del LLM, el participante puede seleccionar una herramienta y definir cómo invocarla. Un ejemplo de un participante de chat de este tipo es @workspace. El @workspaceparticipante conoce su espacio de trabajo y puede resolver dudas sobre el mismo. Internamente, el participante cuenta con diferentes herramientas: el gráfico de conocimiento de GitHub combinado con búsqueda semántica, índices de código local y los servicios de lenguaje de VS Code.

Los participantes del chat pueden ser aportados por el cliente o el servicio. En GitHub Universe, hubo una demostración de un participante del lado del servicio, un "Agente de Documentos" en la experiencia de Chat de github.com que sabe cómo buscar documentación encontrada en repositorios (próximamente en VS Code).

Los participantes del lado del cliente pueden contribuir a través de extensiones tradicionales de VS Code. Más sobre eso en la sección Extensibilidad , pero echemos un vistazo a dos participantes del chat que están disponibles en VS Code hoy: @workspacey @vscode.