En el mundo del desarrollo de software, la programación en pares ha sido un elemento básico para mejorar la calidad del código. Pero ¿y si te dijéramos que esta técnica colaborativa también podría beneficiar al campo de la ciencia de datos?
Extreme Programming (XP) , una metodología de desarrollo de software que enfatizaba la flexibilidad y la satisfacción del cliente. Con el tiempo, la programación en pareja ha demostrado su valor más allá del simple desarrollo de software; Se ha adoptado en varios campos donde la resolución de problemas y el pensamiento crítico son clave.
Tradicionalmente, los científicos de datos han sido lobos solitarios. Sin embargo, la complejidad y el gran volumen del panorama de datos actual requieren un cambio hacia esfuerzos colaborativos. Aquí es donde entra en juego la programación en pareja. Eche un vistazo a algunas de las mejores prácticas de programación en pares para comprender mejor sus beneficios y obtener más información sobre el proceso involucrado.
No estamos sugiriendo que el esfuerzo individual sea obsoleto, ni mucho menos. La exploración en solitario todavía tiene un valor inmenso, donde puedes sumergirte profundamente en algoritmos complejos sin interrupciones.
Sin embargo, tener otro par de ojos puede resultar invaluable . Su socio podría darse cuenta de que se saltó un paso crucial en el preprocesamiento o sugerir un enfoque completamente diferente, como las redes neuronales convolucionales (CNN), que son conocidas por su competencia en tareas relacionadas con imágenes.
Al adoptar la programación en pares en la ciencia de datos, combinamos lo mejor de ambos mundos: conocimiento individual e inteligencia colectiva.
Por qué la ciencia de datos puede beneficiarse de la programación en pares
En la ciencia de datos, a menudo nos enfrentamos a conjuntos de datos masivos y algoritmos complejos. Considere un escenario en el que estamos trabajando en un modelo de aprendizaje automático para análisis predictivo. Una persona podría perderse fácilmente en la intrincada red de selección de funciones, ajuste de hiperparámetros y validación de modelos.
Sin embargo, con la programación por pares, mientras uno profundiza en las complejidades de los bosques aleatorios o las redes neuronales (el controlador), el otro (el navegador) puede mantener una perspectiva más amplia. Pueden monitorear los objetivos generales del proyecto, verificar si hay problemas de sobreajuste o desajuste en tiempo real y brindar comentarios inmediatos.
La programación en pareja también fomenta el intercambio de conocimientos. El aprendizaje continuo puede fomentar una mayor creatividad en el proceso de descubrimiento de datos, permitir una experimentación optimizada durante el entrenamiento del modelo y mejorar la reproducibilidad de la base del código. ¿Y la mejor parte? Si te quedas atascado, puedes cambiar de asiento . A veces, las mejores ideas surgen durante el tiempo de inactividad, por lo que el conductor obtiene una nueva perspectiva como navegador y viceversa.
Pasos para implementar la programación en pares en su equipo de ciencia de datos
Ahora que hemos visto el potencial de la programación en pares en la ciencia de datos, analicemos cómo podemos integrar esta práctica en nuestros propios equipos. No se trata de hacer cambios drásticos de la noche a la mañana. Se trata de adoptar gradualmente un nuevo enfoque para la resolución de problemas.
- Identifique las habilidades : podría ser modelado estadístico, aprendizaje profundo o incluso visualización de datos. La clave es reconocer estas fortalezas individuales y utilizarlas como pilares de nuestra estrategia de programación en pareja.
- Emparejar sabiamente : el siguiente paso es emparejar sabiamente a los miembros del equipo. Debemos buscar conjuntos de habilidades complementarias.
- Establece objetivos claros : antes de iniciar cualquier proyecto, es fundamental establecer objetivos y expectativas claras.
- Rotar parejas : debemos rotar parejas regularmente para fomentar nuevas perspectivas e ideas.
- Adopte herramientas de colaboración : herramientas como Jupyter Notebook o GitHub pueden facilitar la colaboración al permitir compartir y editar código en tiempo real.
- Fomentar la comunicación : debemos fomentar un entorno donde los miembros del equipo se sientan cómodos discutiendo sus ideas e inquietudes.
- Revisar periódicamente : las revisiones periódicas pueden ayudarnos a evaluar la eficacia de la programación en pareja y realizar los ajustes necesarios.
Superar los obstáculos potenciales de la programación en pares en la ciencia de datos
Es fundamental reconocer y abordar los posibles obstáculos que puedan surgir porque ninguna metodología es perfecta.
Uno de estos obstáculos podría ser tener diferentes niveles de habilidad . Por un lado, la programación en pareja promueve el intercambio de conocimientos; por otro lado, puede generar frustración o un progreso más lento. Recomendamos establecer una cultura de trabajo en equipo y aprendizaje continuo.
El siguiente paso es la comunicación, o mejor dicho, la falta de comunicación . Los controles periódicos y las sesiones de retroalimentación pueden ayudar a mantener a todos en sintonía.
Otro problema común es la resistencia al cambio . El cambio puede dar miedo, pero resaltar los beneficios de la programación en pareja puede facilitar esta transición.
Finalmente, hablemos de las preocupaciones sobre la productividad . Algunos pueden argumentar que tener dos personas trabajando en una tarea que una sola podría realizar es ineficiente. Sin embargo, considere esto: en la limpieza de datos (que representa alrededor del 80% del trabajo de ciencia de datos), un par de ojos extra puede detectar errores o inconsistencias más rápidamente y así ahorrar tiempo a largo plazo.
El punto que intentamos transmitir es simple: si tu equipo aún no lo ha probado, no te matará. En el peor de los casos, es solo otra herramienta en la enorme caja de herramientas de metodologías de desarrollo que pueden ayudar con ciertos puntos débiles.
Medición del éxito y la eficiencia de la programación en pares
Es esencial medir el éxito y la eficiencia de este enfoque.
Primero, evaluamos la calidad del código. Al realizar un seguimiento de métricas como tasas de error o errores por línea de código, podemos evaluar si la programación en pares conduce a secuencias de comandos más limpias y sólidas (como un algoritmo bien optimizado).
En segundo lugar, considere el tiempo necesario para completar las tareas. Aunque inicialmente pueda parecer que la programación en pareja es más lenta, con el tiempo es posible que descubra que los problemas complejos se resuelven más rápidamente y con menos obstáculos, un testimonio de la resolución colaborativa de problemas.
Por último, no subestime el poder de la retroalimentación cualitativa. Los controles periódicos con su equipo pueden brindarle información sobre sus experiencias con la programación en pareja. ¿Están aprendiendo nuevas habilidades? ¿Se sienten más seguros en su código? Estas medidas subjetivas pueden ser tan reveladoras como cualquier métrica cuantitativa.
Medir el éxito consiste en comprender cómo la programación en pares afecta la productividad y la satisfacción laboral de su equipo a lo largo del tiempo. Como cualquier buena historia de superhéroes, habrá altibajos, pero en última instancia se trata de progreso y crecimiento.
Fuente: BairesDev
