¿Android o iOS? Descubre todas las claves de la tecnología Android vs iOS en España analizadas con la herramienta Graphext.
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Cuando éramos pequeños nuestros amigos nos preguntaban qué nos gustaba más si Nocilla vs Nutella, Coca-cola vs Pepsi, Real Madrid vs Atlético de Madrid, Cola cao vs Nesquik. Ahora… nuestros compañeros de trabajo y empresas especializadas en la formación, como KeepCoding, nos preguntan de qué team somos: Android vs iOS. 🤔
Según ha ido creciendo el desarrollo de aplicaciones móviles, esta pregunta ha llegado a generar mucho debate acerca de la optimización de recursos, qué es más útil o qué deberíamos aprender. 🤯
Nosotros no hemos venido a generar debate, ni mucho menos. 🙅
De hecho existen muchos perfiles diferentes a los desarrolladores que están siendo los más demandados.
Venimos a contaros el estudio que hemos hecho con Graphext, una herramienta de lo más chula tanto por los resultados que nos ha permitido obtener como por el proceso de analizar los datos. Para poneros en situación, os contamos nuestras intenciones al realizar este estudio:
🌟 Seguir aportando luz al mundo tech en España que posee un increíble potencial, especialmente en el desarrollo de aplicaciones móviles.
🤗 Compartir esta información con desarrolladores, CTOs y equipos de RRHH esperando que les pueda servir para su aplicación e interés, aportando contenido interesante a nuestra comunidad.
✔️ Utilizar esta gestión de los datos para que Tadatic optimice sus procesos de selección eligiendo las opciones correctas en función de los datos.
Lo que os vamos a mostrar a continuación, es un resumen con aquellos datos que han resultado más interesantes del análisis.
Hemos creado un Notion gratuito para acceder el estudio completo y los diferentes datos, puedes clicar en el banner:
Teniendo en cuenta solo a las personas que viven en la Península, hemos realizado el estudio con respecto a las siguientes variables:
1️⃣ Tecnología que utilizan actualmente
2️⃣ Experiencia, es decir el tiempo que llevan usando esta tecnología
3️⃣ Género, para conocer si hay más hombres o mujeres que desarrollen en nuestro país
4️⃣ Zona geográfica, dividida en las diferentes provincias
5️⃣ Año de nacimiento
Nuestro equipo quería ver si existía alguna correlación entre estas 5 variables y así poder usar su aplicación para mejorar los procesos de selección internos, además de compartirlos.
¿Hay más desarrolladores Android en Barcelona que en Málaga? ¿Son mayores los desarrolladores que programan con iOS? ¿Cuántas mujeres usan iOS para desarrollar? ¿Ser o no ser?
Estas y otras preguntas son las que hemos encontrado relevantes a la hora de analizar la muestra.
Graphext es la herramienta perfecta para realizar distintos análisis de datos pero en caso de que no la conozcas, te explicamos para qué sirve y cómo la hemos utilizado:
◾ Mejorar la toma de decisiones basándonos en datos. 👍
◾ Observar hasta las conexiones más escondidas que no pueden apreciarse a simple vista entre diferentes variables. 😮
◾ Identificar el contenido de diferentes textos y crear relaciones semánticas entre ellos. 🧬
◾ Conocer grandes cantidades de información sobre X producto, servicio, mercado, público objetivo…etc. 🔍
◾ Se trata de una herramienta que puede ser usada por todos, sin necesidad de tener un background técnico. 👩💻
◾ Optimización de recursos. 💯
◾ Interpretar grandes cantidades de datos de manera intuitiva. 🤓
◾ Visualizar mediante clusters diferentes patrones o tendencias. 🎆
◾ Sacar conclusiones observando estos comportamientos. 💡
◾ Validación de hipótesis de cualquier tipo. ❓❕❕
Esto es posible conseguirlo gracias a la combinación de herramientas de Inteligencia Artificial y Machine Learning con Analítica de datos.
🔴 Lo primero que debes tener a mano es tu dataset con todos los datos interesantes para analizar. Los formatos aceptados son los siguientes: .csv .xlsx .json .spss .sav. .zip
🟠 Una vez que has subido los datos, Graphext deduce de qué tipo son. Entonces, se dividen las diferentes variables de manera cuantitativa, lo que puedes cambiar manualmente si te parece ambigua la clasificación que ha hecho la herramienta.
🟡 La herramienta te recomienda diferentes opciones a elegir según tu tipo de análisis, según si estás analizando redes sociales, empleados, encuestas, cualquier tipo de texto…etc. En caso de que ninguna se ajuste a lo que estás buscando, siempre puedes hacer click en la opción «otros» para elegir cuál se ajusta más a tu análisis.
🟢 Si se diera este último caso, te recomendamos darle a la opción de «Entender a tu target usando UMAP y HDBSCAN.»
🔵 A partir de aquí será donde selecciones cuál es la variable objetivo que estás buscando conocer. Después, seleccionas las variables que vas a analizar según como influyen en la variable objetivo.
🟣 Una vez creado tu proyecto, observarás en forma de gráficos que Graphext trata cada fila de datos como un nodo y cada nodo está vinculado con otros en función de las relaciones detectadas.
🟤 Encontrarás que en algunas partes de los gráficos las conexiones son muy densas, por lo que se agrupan de manera visual por colores y se les denomina clusters. Los cluster que tienen nodos parecidos son susceptibles de pertenecer a un mismo patrón.
⚫ Ahora llega el momento de analizar. Puedes explorar de qué se compone cada cluster para ayudarte a entender cómo se han categorizado. Aquí es donde juegas con los diferentes gráficos de barras, filtras según categoría, fecha o según lo que hayas determinado.
⚪ También puedes segmentar los datos según lo veas conveniente así como cambiar los colores, edita los clusters a tu conveniencia. Te recomendamos crear insights para después ver de manera más organizada la información relevante que has encontrado.
Empezamos con el análisis, recuerda que puedes acceder al estudio completo haciendo click en el banner y descargando la guía completa que hemos creado en notion.
Tanto si estás pensando en contratar perfiles de desarrollo, o estás eligiendo la tecnología para tu aplicación o simplemente decidiendo en qué entorno o lenguaje especializarte, vamos a intentar ayudarte.
A priori, según datos de Statista, en el mercado existen muchos más dispositivos que posean Android que los que poseen iOS, por tanto ¿Nos encontraremos muchos más desarrolladores Android que iOS?
A continuación os dejamos una de los insights principales:
🔵 En color azul se encuentran los desarrolladores que utilizan Android.
🟠 En color naranja aquellos que usan iOS.
🟢 Y en verde, ambas tecnologías.
De toda la muestra total, más del 50% de desarrolladores lo hacen Android frente a aproximadamente un 40% que lo hace en iOS.
Cuando buscamos formar equipo o desarrollar nuestro proyecto en una tecnología u otra, es importante tener en cuenta la edad de los perfiles, entre otras cosas.
En el siguiente gráfico, observamos la edad de los desarrolladores Android vs iOS según la tecnología:
Lo primero que observamos es que en ambas tecnologías, la mayoría de desarrolladores tiene entre 30 y 50 años.
Sin embargo, vemos que existe un mayor número de desarrolladores en iOS cuando hablamos de personas de +50 años.
Por otro lado, existen más jóvenes que desarrollen en Android frente a los de iOS.
¿Te sorprende o es el resultado que esperabas?😄
Con la aparición del teletrabajo, estos datos posiblemente se vean alterados en un futuro y la descentralización de los puestos de trabajo aumente.
Sin embargo, actualmente, la disposición geográfica de los desarrolladores según su nivel de «experiencia» es esta:
Según términos absolutos, de manera mínima, Madrid es la provincia dónde residen los programadores con más de 150 meses de experiencia, es decir, con más de 12 años utilizando la tecnología.
Después observamos que Barcelona, de forma general y en términos absolutos, agrupa a un mayor número de desarrolladores tanto de iOS como de Android independientemente de la experiencia.
El resto de provincias se mantienen de formar regular en cuanto a la experiencia, debido también al tamaño de la muestra.
De hecho, uno de los mayores problemas para las empresas es conseguir crear un buen Onboarding IT digital, echa un vistazo a nuestra guía de Onboarding IT.
Aquí nuestro equipo intentó encontrar diferencias significativas analizando el género de los desarrolladores.
Comenzamos haciendo una comparación en términos absolutos para ver la situación general:
Esto ocurre porque dentro del tamaño de la muestra el % de mujeres es muy inferior al de hombres.
Por ello, vamos a pasar a analizar el gráfico en términos relativos:
En este sentido, no se aprecian grandes diferencias, exceptuando el pico de mujeres que comenzaron a usar la tecnología hace 4-5 años.
Aquí si que encontramos una gran diferencia según el gráfico: Las mujeres que desarrollan con esta tecnología son más jóvenes y apenas encontramos desarrolladoras mayores de 50 años. Esto puede explicar que poco a poco son más las mujeres que entran en el mundo tech.
Tampoco se aprecian grandes diferencias en cuanto a la elección entre Android vs iOS.
Gracias a estos datos podemos ver claramente que existen diferencias significativas entre Android vs iOS que pueden ayudar a decidir a un joven desarrollador en qué tecnología especializarse.
También es relevante para un equipo de recruiters conocer esta información para saber en qué provincia buscar el talento para su proyecto.
Además, podemos afirmar que cada vez hay más mujeres desarrolladoras y que ha aumentado significativamente el número provincias en las que estos perfiles se distribuyen por la Península.
Según las variables analizadas, hemos podido ver que este tipo de perfiles ha ido cambiando durante los últimos años y seguirá cambiando, debido a que es uno de los perfiles más demandados en la actualidad.
Esperamos que te haya parecido tan interesante como a nosotros y que conocer esta información te resulte de lo más útil.
Encantados de seguir compartiendo contigo según vayamos investigando otros temas de tu interés. ¡Hasta muy pronto! 😊
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