در رهبری تیم های توسعه نرم افزار انتظار نداشته باشید که مهارت های کدنویسی بدون مربیگری بهبود پیدا کند

پیرو افراد مدبر باشید که به‌دنبال چاره مسائل باشند
در رهبری دسته های پیشرفت برنامه مدیران می بایست به تیم های گسترش دهنده اپلیکیشن یاداوری کنند که نیازی به ابداع مجدد چاره هایی که پیش از این تولید شده اند ندارند. انبوهی از نرم افزارهایی که به عنوان سرویس در مشت شما قرار گرفته اند، کدهای متن باز، منابع ابری و ... می‌توانند این راهکارها را به بهترین شکل ممکن به شما ارائه دهند.
Marcus Merrell معاون استراتژیک تکنولوژی در شرکت Sauce Labs بر عنایت طراحی اپلیکیشن در مشهد شناسایی جویندگان راهکار های مناسب در حین مدیریت و رهبری تیم های گسترش برنامه تاکید دارااست. او میگوید مواقعی وجود دارااست که باهوش ترین فرد با بهترین الگوریتم کسی است که شما به آن نیاز دارید. با این فعلا بیشتر وقت ها شما به کسی نیاز دارید که پاسخ مایحتاج شما را در کتابخانه یا ابزاری بیابد.

در رهبری گروه های پیشرفت نرم‌افزار انتظار نداشته باشید که مهارت های کدنویسی بدون مربیگری بهبود پیدا کند
زمانی که نوبت به کدنویسی می رسد مدیران دسته های توسعه نرم افزار نقش بسیار مهمی در تحقیق تلاش پیشرفت دهندگان، رعایت کردن استانداردها به وسیله آنها و همینطور مسیر ارتقای مهارت های آنان دارا‌هستند. Ravi Duddukuru رئیس ارشد محصول در شرکت DevGraph می گوید: کوچینگ و مربیگری برای گروه های بسط دهنده اپلیکیشن از اهمیت بسیار زیادی شامل است. کوچینگ نه تنها می تواند مهارت های اعضای تیم را ارتقا دهد بلکه باعث صرفه جویی در طی و هزینه این گروه ها نیز گردد.

او همچنین ادامه می دهد: مدیر پیشرفت در حین رهبری مجموعه های توسعه و گسترش اپلیکیشن بایستی کدها را تجزیه و تحلیل کند تا خطاهای خاصی که به وجود می‌آیند را شناسایی کرده و با توسعه و گسترش دهندگان همکاری کند تا الگوهای کدنویسی خود را تغییر‌و تحول دهند تا از مشکلات پرهزینه غربت گردد. به این شکل نه تنها پیشرفت دهندگان مهارت های جدیدی را به دست می آورند بلکه هزینه های مربوط به تست کد و اشتباهات فنی کدها نیز کاهش پیدا می کند.

جزئیات فنی را خاطر بگیرید به خصوص برای کار با داده ها، یادگیری ماشین و devops
توسعه اپ تنها مربوط به کدنویسی نیست و مدیرانی که قصد رهبری دسته های بسط اپلیکیشن را دارند بایستی درباره جزئیات فنی دربرگیرنده معماری های ابری، اتوماسیون استقرار، عملیات روی داده ها، مدیر چرخه پیشرفت مدل های یادگیری ماشین و ... آگاه باشید. Michael Berthold رئیس ادله KNIME می‌گوید: مدیران می بایست تفاوت های ظریفی که فی مابین MLops، modelops، dataops، devops و Xops را بدانند.

آشنایی با dataops و همینطور مدل های یادگیری ماشین از اهمیت بسیار زیادی برای رهبری مجموعه های گسترش نرم افزار برخوردار است. او همچنین ادامه می دهد: توسعه و گسترش دهندگان برنامه می توانند دو برهان بسیار کلیدی و اساسی را نادیده بگیرند: پیش پردازش داده ها بخشی از روند ایجاد کرد هست و تحقیق بر مدل در محیط تولید اغلب ایستا و غیر واکنشی هست