أصبح خط أنابيب علوم البيانات التقليدي أكثر تعقيدًا ويستغرق وقتًا طويلاً. توفر الأنظمة الأساسية لعلوم البيانات التي لا تحتوي على تعليمات برمجية ومنخفضة التعليمات البرمجية سير عمل أكثر بساطة وفعالية يمكن أن يساعد في تسريع عملية تجريب علوم البيانات ونشرها.
توفر الأنظمة الأساسية لعلوم البيانات التي لا تحتوي على تعليمات برمجية ورموز منخفضة واجهة سحب وإفلات مرئية لا تتطلب مهارات في الترميز. هذا يجعل من السهل على المستخدمين غير التقنيين البدء في علم البيانات دون تعلم لغات البرمجة المعقدة.
بالإضافة إلى ذلك ، توفر الأنظمة الأساسية لعلوم البيانات التي لا تحتوي على تعليمات برمجية ورموز منخفضة نماذج وقوالب مسبقة الصنع ، مما يوفر الوقت والجهد مقارنةً ببناء النماذج من البداية. تعمل هذه الأنظمة الأساسية أيضًا على تسهيل نشر النماذج في الإنتاج ، حيث تأتي غالبًا مع أدوات مدمجة لإدارة النماذج ومراقبتها.
بشكل عام ، توفر الأنظمة الأساسية لعلوم البيانات التي لا تحتوي على تعليمات برمجية ومنخفضة الشفرة طريقة سهلة الوصول وسهلة الاستخدام لتنفيذ مشروعات علوم البيانات. مع استمرار تزايد الطلب على علوم البيانات ، من المرجح أن تزداد شعبية هذه المنصات لأنها توفر طريقة أكثر فاعلية لإجراء تجارب علوم البيانات ونشر النماذج في الإنتاج.
ما هو تعريف علم البيانات؟
علم البيانات هو دراسة البيانات. يتضمن استخراج المعلومات من البيانات واستخدامها لحل مشاكل العالم الحقيقي. علم البيانات هو عملية تستخدم الأساليب والخوارزميات والأنظمة العلمية لاستخراج المعرفة والرؤى من البيانات.
الهدف من Data Science هو اتخاذ قرارات أفضل من خلال فهم البيانات. يمكن استخدام Data Science في أي مجال توجد به بيانات ، مثل الطب والتمويل والتسويق والتصنيع. تتضمن بعض التقنيات الشائعة المستخدمة في علوم البيانات التعلم الآلي والتحليل الإحصائي واستخراج البيانات.
كيف يعمل علم البيانات؟
- جمع البيانات - هذه هي المرحلة الأولى والأولى لجمع البيانات من مصادر مختلفة. يمكن أن تكون هذه البيانات في شكل منظم أو غير منظم أو شبه منظم.
- المعالجة المسبقة للبيانات - هذه هي المرحلة التي يتم فيها تنظيف البيانات المجمعة وتجهيزها لمزيد من التحليل. تتضمن المعالجة المسبقة للبيانات مهام مثل احتساب البيانات ، والتطبيع ، وما إلى ذلك.
- تحليل البيانات - في هذه المرحلة ، يتم تطبيق طرق مختلفة على البيانات المعالجة لاكتساب رؤى. يمكن أن تكون تقنيات تحليل البيانات وصفية وتنبؤية.
- تصور البيانات - هذه هي المرحلة الأخيرة حيث يتم تمثيل الأفكار المكتسبة من البيانات بتنسيق رسومي أو تصويري. يساعد تصور البيانات في فهم البيانات بشكل أفضل ويساعد أيضًا في اتخاذ القرار.
هل علم البيانات ممكن بدون تشفير؟
نظرًا لعدم وجود تعريف خاص لعلوم البيانات ، فهناك وجهات نظر متعددة حول هذا الموضوع. يقول بعض الخبراء إن علم البيانات بدون تشفير أمر ممكن ، بينما يختلف آخرون. هناك بعض الأسباب الرئيسية التي تجعل بعض الناس يعتقدون أن علم البيانات بدون تشفير أمر ممكن. أولاً ، يتعامل علم البيانات بشكل عام مع استخراج الرؤى من البيانات.
يمكن القيام بذلك من خلال أدوات البرمجة المرئية ، والتي لا تتطلب الترميز. ثانيًا ، هناك العديد من النماذج والخوارزميات المبنية مسبقًا والتي يمكن لعلماء البيانات استخدامها دون الحاجة إلى كتابة أي رمز. أخيرًا ، مع ظهور الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) ، أصبح من الممكن بشكل متزايد الحصول على رؤى من البيانات دون كتابة التعليمات البرمجية.
من ناحية أخرى ، هناك أيضًا بعض الأسباب التي تجعل بعض الناس يعتقدون أن علم البيانات بدون تشفير أمر مستحيل:
- لفهم البيانات ومعالجتها ، غالبًا ما يكون من الضروري وجود مستوى معين من الترميز.
- عادة ما يكون الترميز مطلوبًا لبناء نماذج وخوارزميات مخصصة.
- حتى مع ظهور الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، لا تزال هذه التقنيات تتطلب مستوى معينًا من الترميز من أجل استخدامها بفعالية.
بشكل عام ، لا توجد إجابة صحيحة أو خاطئة على هذا السؤال. يعتمد الأمر في النهاية على التعريف الخاص لعلوم البيانات والتفضيلات الفردية لعلماء البيانات.
ما هو الترميز الأفضل لعلوم البيانات؟
لا توجد إجابة واحدة على هذا السؤال. تعد لغات الترميز المختلفة مناسبة بشكل أفضل للمهام المختلفة في علم البيانات. تتضمن بعض لغات الترميز الأكثر شيوعًا لعلوم البيانات Python و R و MATLAB. لكل منها نقاط قوتها وضعفها ، لذلك من المهم اختيار اللغة المناسبة للمهمة المحددة في متناول اليد. Python هي لغة متعددة الاستخدامات شائعة لسهولة استخدامها ، في حين أن R هي لغة برمجة إحصائية قوية. MATLAB هو خيار شائع لتصور البيانات والتعلم الآلي. في النهاية ، فإن أفضل لغة ترميز لعلوم البيانات هي اللغة التي تناسب احتياجاتك.
بشكل عام ، تعتبر Python أفضل لغة تشفير لعلوم البيانات ، على الرغم من أن البعض الآخر يحظى بشعبية كبيرة بين علماء البيانات. السبب الرئيسي لشعبية Python هو أنها سهلة التعلم نسبيًا مقارنة باللغات الأخرى ولديها مجموعة كبيرة من المكتبات والأدوات المتاحة لدعم مهام علوم البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، يتم استخدام Python على نطاق واسع في العديد من المجالات الأخرى ، مثل تطوير الويب ، لذلك من السهل نسبيًا العثور على الأشخاص ذوي المهارات التي تحتاجها. ومع ذلك ، هناك أيضًا بعض العيوب في استخدام Python ، مثل البطء مقارنة بلغات مثل C ++.
هل يستخدم علماء البيانات كود VS؟
نعم ، يستخدم العديد من علماء البيانات كود VS لأنه محرر كود شائع ومفتوح المصدر يقدم ميزات وإضافات رائعة لعلوم البيانات. تتضمن بعض الميزات التي تجعل رمز VS مثاليًا لعلوم البيانات ، دعمه لأجهزة الكمبيوتر المحمولة Jupyter ، والتكامل مع مكتبات علوم البيانات الشائعة ، وميزات تصحيح الأخطاء وتصور البيانات المضمنة. بالإضافة إلى ذلك ، فإن رمز VS قابل للتخصيص بدرجة كبيرة بحيث يمكن لعلماء البيانات تكييفه وفقًا لاحتياجاتهم الخاصة وسير العمل.
كما أن لديها ميزات مثل تمييز بناء الجملة وإكمال التعليمات البرمجية وأدوات تصحيح الأخطاء. في حين أن العديد من IDEs (بيئات التطوير المتكاملة) متاحة لعلماء البيانات ، فإن رمز VS هو خيار شائع نظرًا لسهولة استخدامه ومرونته.
هل علوم البيانات لديها المزيد من الترميز؟
ليس هناك شك في أن علم البيانات أصبح أحد المجالات الأكثر سخونة في السنوات الأخيرة. سيكشف البحث السريع في مواقع الوظائف عن آلاف الوظائف المفتوحة لعلماء البيانات ، ومتوسط الراتب لهذه الأدوار أعلى بكثير من المتوسط. ولكن ما الذي يتطلبه حقًا أن تكون عالم بيانات؟
أحد أكثر المفاهيم الخاطئة شيوعًا حول علم البيانات هو أنه يتطلب الكثير من الترميز. هذا أبعد ما يكون عن الحقيقة! في حين أن الترميز هو بالتأكيد مهارة قيمة لعلماء البيانات ، إلا أنه ليس بنفس الأهمية التي يعتقدها الكثيرون.
لذا ، إذا لم تكن البرمجة هي أهم مهارة لعلماء البيانات ، فما هي؟ أهم ثلاث مهارات لعلماء البيانات هي:
- الرياضيات والإحصاء
- التعلم الالي
- عرض مرئي للمعلومات
تعد هذه المهارات أكثر أهمية بكثير من الترميز لعلماء البيانات ، وهي المهارات التي يجب أن تركز عليها إذا كنت مهتمًا بمهنة في علم البيانات. بالطبع ، هذا لا يعني أنه لا يجب عليك تعلم البرمجة أيضًا. لا يزال الترميز مهارة قيّمة لعلماء البيانات ، ويمكن أن يجعل حياتك أسهل كثيرًا عند التعامل مع البيانات. ولكن إذا لم تكن مبرمجًا طبيعيًا ، فلا داعي للقلق - فلا داعي لتعلم البرمجة قبل بدء حياتك المهنية في علم البيانات. ركز فقط على صقل مهاراتك في الرياضيات والإحصاءات والتعلم الآلي ، وستكون في طريقك إلى مهنة ناجحة في علم البيانات.
لماذا منصات التطوير بدون كود في ازدياد؟
في السنوات الأخيرة ، كان هناك ارتفاع في شعبية المنصات التي لا تحتوي على كود. تسمح هذه الأنظمة الأساسية للمستخدمين بإنشاء مواقع ويب وتطبيقات ومنتجات رقمية أخرى دون أي معرفة بالترميز.
هناك عدة أسباب لشعبية الأنظمة الأساسية التي لا تحتوي على تعليمات برمجية:
- إنها أسهل بكثير في الاستخدام من نهج الترميز التقليدي.
- غالبًا ما تكون ميسورة التكلفة.
- أنها تسمح للمستخدمين بإنشاء منتجات دون أي مهارات فنية.
المنصات التي لا تحتوي على كود لها العديد من الإمكانات . يمكنهم مساعدة الأشخاص في إنشاء مواقع الويب والتطبيقات دون أي معرفة بالترميز. ويمكنهم أيضًا مساعدة الشركات في توفير الأموال من تكاليف التطوير. لكن المنصات التي لا تحتوي على كود ليست مثالية. هناك بعض القيود على ما يمكنك إنشاؤه معهم. وهي ليست سهلة الاستخدام دائمًا. إذا كنت تفكر في استخدام نظام أساسي بدون رمز ، فمن المهم إجراء البحث وفهم الإيجابيات والسلبيات قبل اتخاذ أي قرار.
كيف يمكن للمنصات التي لا تحتوي على كود ومنصات منخفضة الكود أن تساعد الشركات؟
يمكن لعلم البيانات بدون رمز ورمز منخفض جمع البيانات للشركات من جميع الأحجام. يمكن أن يسمح للموظفين بتحليل البيانات والعثور على الاتجاهات دون الحاجة إلى الكثير من خبرة الترميز. يمكن أن تساعد تقنية عدم وجود رمز الشركات في توفير الوقت والمال مع الاستمرار في الحصول على رؤى دقيقة.
يمكن للشركات استخدام علم البيانات بدون رمز ورمز منخفض للعديد من المهام ، بما في ذلك تقسيم العملاء والصيانة التنبؤية واكتشاف الاحتيال. تعد الأنظمة الأساسية الخالية من التعليمات البرمجية مناسبة بشكل خاص للمهام التي تتطلب الكثير من إعداد البيانات ، مثل تنقية البيانات وهندسة الميزات. تعد الأنظمة الأساسية منخفضة التعليمات البرمجية أفضل للتحليل الأكثر تعقيدًا الذي يتطلب ترميزًا مخصصًا. يمكن لـ AppMaster القيام بذلك بالإضافة إلى نظام أساسي منخفض الكود ، على الرغم من كونه نظامًا أساسيًا بدون رمز.
ما هو AppMaster؟ (تطوير بدون كود)
AppMaster عبارة عن نظام أساسي لتطوير البرامج بدون رمز يمكّن أي شخص من إنشاء تطبيقات جوال وتطبيقات ويب وخلفية مخصصة دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية. باستخدام AppMaster ، يمكنك إنشاء تطبيقات iOS و Android أصلية بسرعة وسهولة من البداية لتناسب احتياجاتك الخاصة.
ليست هناك حاجة لتوظيف فريق تطوير مكلف أو تعلم لغات البرمجة المعقدة. يقوم AppMaster بكل العمل الشاق من أجلك ، حتى تتمكن من التركيز على ما هو مهم - تصميم وتشغيل تطبيق أحلامك!
لماذا تحتاج AppMaster؟
هناك العديد من الأسباب التي قد تجعلك ترغب في استخدام AppMaster لبناء تطبيقك. ربما تكون لديك فكرة رائعة عن تطبيق ما ولكنك لا تعرف كيفية ترميزه. أو ربما تبحث عن طريقة أسرع وأسهل وأكثر فعالية من حيث التكلفة لتطوير تطبيق من العمل مع فريق تطوير تقليدي.
مهما كان السبب ، يمكن أن يساعدك AppMaster في تحويل رؤيتك إلى حقيقة. من خلال نظامنا الأساسي ، يمكنك إنشاء تطبيقات جميلة ومخصصة دون أي تجربة ترميز مسبقة. ونظرًا لأننا نقدم مجموعة كبيرة من الكتل في محرر عمليات الأعمال وخيارات التخصيص ، يمكنك التأكد من العثور على حل يناسب احتياجاتك تمامًا. علاوة على ذلك ، فإن فريق الخبراء لدينا متواجد دائمًا لمساعدتك في كل خطوة. لذلك ، إذا كنت بحاجة إلى مساعدة ، فاتصل بنا وسنسعد بتقديم المساعدة.
استنتاج
إن مستقبل علم البيانات ليس رمزًا ورمزًا منخفضًا لأنه يمكّن أي شخص من بناء نماذج بيانات وخوارزميات قوية دون الحاجة إلى كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية. هذا يعني أنه يمكن إضفاء الطابع الديمقراطي على علم البيانات ، ويمكن للجميع الوصول إلى الأدوات والتقنيات اللازمة لاتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.
يوفر علم البيانات بدون رمز ورمز منخفض أيضًا العديد من المزايا الأخرى ، بما في ذلك النماذج الأولية السريعة والتكرار على النماذج والتكامل بسهولة مع الأنظمة الحالية ومهام سير العمل. بالإضافة إلى ذلك ، غالبًا ما تكون الأنظمة الأساسية لعلوم البيانات التي لا تحتوي على رمز ومنخفضة الكود أرخص بكثير وأسهل في الاستخدام من أدوات علوم البيانات التقليدية ، مما يجعلها مثالية للشركات الصغيرة والشركات الناشئة.
