El estatus de Python como lenguaje principal para proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, desde sus amplias capacidades de manejo de datos hasta su flexibilidad y portabilidad, está bien fundamentado. Lo bien fundamentado que se puede ver en los datos de nuevos usuarios de Snowflake.
El proveedor de datos en la nube informó que, año tras año, el uso de Python creció un 571% en Snowpark, el conjunto de bibliotecas de Snowflake que implementa y procesa de forma segura código que no es SQL. En otras palabras, no será una sorpresa ver a Python, Scala y Java en la parte superior de esta lista, pero los números son lo que la hace interesante: Scala experimentó un aumento del 387 %, en comparación con Java con un 131 %.
Además de esto, el informe señaló que el uso de las bibliotecas Python de código abierto AI/ML más populares en Snowpark ha aumentado en un 335%. Aprendizaje científico experimentó un aumento del 474%, mientras que XGBoostcentrado en el aumento del gradiente, experimentó un aumento del 357%.
Desde la perspectiva de Snowflake, la compañía estaba interesada en señalar que el aumento iba más allá de trasladar el trabajo existente a su plataforma, sino un aumento neto en la experimentación con IA avanzada. La investigación también encontró que las empresas estaban obteniendo cada vez más valor de sus datos no estructurados; hasta un 123% según un análisis de usuarios durante seis meses.
«Dado que Python en particular es el lenguaje elegido por muchos desarrolladores, ingenieros de datos y científicos de datos, su rápida adopción sugiere que estos flujos de trabajo de datos no estructurados no son solo para construir canales de datos, sino que también involucran aplicaciones de inteligencia artificial y modelos de aprendizaje automático». señaló el informe. «Las habilidades con Python serán cada vez más esenciales para los equipos de desarrollo a medida que se aventuren en la IA avanzada».
Snowflake también exploró cómo su comunidad de desarrolladores en Streamlit utilizaba modelos de lenguaje grandes (LLM). Entre abril y enero, la compañía señaló que 20.076 desarrolladores estaban trabajando en 33.143 aplicaciones impulsadas por LLM, incluidas aplicaciones que aún estaban en desarrollo. Casi dos tercios (65%) de los 1.500 encuestados dijeron que se trataba de proyectos de trabajo.
Entre las preocupaciones de los desarrolladores al trabajar con LLM, según una encuesta de 980 usuarios, se encuentran la confianza, citada por el 36% de los encuestados, la privacidad (28%), el costo (19%) y la capacidad de aprender las habilidades necesarias (17%).
Puede leer el informe completo aquí (se requiere correo electrónico).
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Foto por Steve Johnson en desempaquetar
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