पारंपरिक डेटा विज्ञान पाइपलाइन तेजी से जटिल और समय लेने वाली होती जा रही है। नो-कोड और लो-कोड डेटा साइंस प्लेटफॉर्म अधिक सुव्यवस्थित और कुशल वर्कफ़्लो प्रदान करते हैं जो डेटा साइंस प्रयोग और परिनियोजन की प्रक्रिया को गति देने में मदद कर सकते हैं।
नो-कोड और लो-कोड डेटा साइंस प्लेटफॉर्म एक विज़ुअल ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफ़ेस प्रदान करते हैं जिसमें कोडिंग कौशल की आवश्यकता नहीं होती है। इससे गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए जटिल प्रोग्रामिंग भाषाओं को सीखे बिना डेटा विज्ञान के साथ शुरुआत करना आसान हो जाता है।
इसके अलावा, नो-कोड और लो-कोड डेटा साइंस प्लेटफॉर्म प्री-बिल्ट मॉडल और टेम्प्लेट पेश करते हैं, जो स्क्रैच से मॉडल बनाने की तुलना में समय और मेहनत की बचत करते हैं। ये प्लेटफ़ॉर्म मॉडल को उत्पादन में तैनात करना भी आसान बनाते हैं, क्योंकि वे अक्सर मॉडल प्रबंधन और निगरानी के लिए अंतर्निहित टूल के साथ आते हैं।
कुल मिलाकर, नो-कोड और लो-कोड डेटा साइंस प्लेटफॉर्म डेटा साइंस प्रोजेक्ट्स को अंजाम देने के लिए अधिक सुलभ और उपयोगकर्ता के अनुकूल तरीका प्रदान करते हैं। जैसे-जैसे डेटा विज्ञान की मांग बढ़ती जा रही है, इन प्लेटफार्मों के तेजी से लोकप्रिय होने की संभावना है क्योंकि वे डेटा विज्ञान प्रयोगों को करने और मॉडल को उत्पादन में तैनात करने के लिए एक अधिक कुशल तरीका प्रदान करते हैं।
डेटा साइंस की परिभाषा क्या है?
डेटा साइंस डेटा का अध्ययन है। इसमें डेटा से जानकारी निकालना और वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए इसका उपयोग करना शामिल है। डेटा साइंस एक ऐसी प्रक्रिया है जो डेटा से ज्ञान और अंतर्दृष्टि निकालने के लिए वैज्ञानिक विधियों, एल्गोरिदम और सिस्टम का उपयोग करती है।
डेटा साइंस का लक्ष्य डेटा को समझकर बेहतर निर्णय लेना है। डेटा साइंस का उपयोग किसी भी क्षेत्र में किया जा सकता है जहां डेटा है, जैसे कि दवा, वित्त, विपणन और निर्माण। डेटा साइंस में उपयोग की जाने वाली कुछ सामान्य तकनीकों में मशीन लर्निंग, सांख्यिकीय विश्लेषण और डेटा माइनिंग शामिल हैं।
डेटा साइंस कैसे काम करता है?
- डेटा संग्रह - यह विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करने का पहला और सबसे महत्वपूर्ण चरण है। यह डेटा संरचित, असंरचित या अर्ध-संरचित के रूप में हो सकता है।
- डेटा प्री-प्रोसेसिंग - यह वह चरण है जहां एकत्रित डेटा को साफ किया जाता है और आगे के विश्लेषण के लिए तैयार किया जाता है। डेटा प्री-प्रोसेसिंग में डेटा इंप्यूटेशन, सामान्यीकरण आदि जैसे कार्य शामिल हैं।
- डेटा विश्लेषण - इस चरण में, अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए संसाधित डेटा पर विभिन्न तरीकों को लागू किया जाता है। डेटा विश्लेषण तकनीक वर्णनात्मक और भविष्य कहनेवाला दोनों हो सकती है।
- डेटा विज़ुअलाइज़ेशन - यह अंतिम चरण है जहाँ डेटा से प्राप्त अंतर्दृष्टि को चित्रमय या चित्रमय प्रारूप में दर्शाया जाता है। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन डेटा की बेहतर समझ में मदद करता है और निर्णय लेने में भी सहायता करता है।
क्या कोडिंग के बिना डेटा साइंस संभव है?
चूंकि डेटा विज्ञान की कोई विशेष परिभाषा नहीं है, इसलिए इस विषय पर कई विचार हैं। कुछ विशेषज्ञों का कहना है कि बिना कोडिंग के डेटा साइंस संभव है, जबकि अन्य असहमत हैं। कुछ प्रमुख कारण हैं कि क्यों कुछ लोग मानते हैं कि कोडिंग के बिना डेटा विज्ञान संभव है। सबसे पहले, डेटा विज्ञान आम तौर पर डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने से संबंधित है।
यह विज़ुअल प्रोग्रामिंग टूल के माध्यम से किया जा सकता है, जिसमें कोडिंग की आवश्यकता नहीं होती है। दूसरे, कई पूर्व-निर्मित मॉडल और एल्गोरिदम उपलब्ध हैं जिनका उपयोग डेटा वैज्ञानिक बिना कोई कोड लिखे कर सकते हैं। अंत में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) के उदय के साथ, बिना कोड लिखे डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करना संभव होता जा रहा है।
दूसरी ओर, कुछ कारण भी हैं कि क्यों कुछ लोग मानते हैं कि कोडिंग के बिना डेटा विज्ञान असंभव है:
- डेटा को समझने और उसमें हेरफेर करने के लिए, कुछ स्तर की कोडिंग अक्सर आवश्यक होती है।
- कस्टम मॉडल और एल्गोरिदम बनाने के लिए आमतौर पर कोडिंग की आवश्यकता होती है।
- एआई और एमएल के उदय के साथ भी, इन तकनीकों को प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए अभी भी कुछ स्तर की कोडिंग की आवश्यकता होती है।
कुल मिलाकर इस सवाल का कोई सही या गलत जवाब नहीं है। यह अंततः डेटा विज्ञान की विशेष परिभाषा और डेटा वैज्ञानिकों की व्यक्तिगत प्राथमिकताओं पर निर्भर करता है।
डेटा साइंस के लिए कौन सी कोडिंग सबसे अच्छी है?
इस प्रश्न का एक भी उत्तर नहीं है। डेटा विज्ञान के भीतर विभिन्न कार्यों के लिए अलग-अलग कोडिंग भाषाएं बेहतर अनुकूल हैं। डेटा विज्ञान के लिए सबसे लोकप्रिय कोडिंग भाषाओं में से कुछ में पायथन, आर और MATLAB शामिल हैं। प्रत्येक की अपनी ताकत और कमजोरियां होती हैं, इसलिए विशिष्ट कार्य के लिए सही भाषा चुनना महत्वपूर्ण है। पायथन एक बहुमुखी भाषा है जो उपयोग में आसानी के लिए लोकप्रिय है, जबकि आर एक शक्तिशाली सांख्यिकीय प्रोग्रामिंग भाषा है। MATLAB डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और मशीन लर्निंग के लिए एक लोकप्रिय विकल्प है। अंततः, डेटा विज्ञान के लिए सबसे अच्छी कोडिंग भाषा वह है जो आपकी आवश्यकताओं के लिए सबसे उपयुक्त है।
आमतौर पर, पायथन को डेटा विज्ञान के लिए सबसे अच्छी कोडिंग भाषा माना जाता है, हालांकि अन्य डेटा वैज्ञानिकों के बीच भी लोकप्रिय हैं। पायथन के इतना लोकप्रिय होने का मुख्य कारण यह है कि इसे अन्य भाषाओं की तुलना में सीखना अपेक्षाकृत आसान है और इसमें डेटा विज्ञान कार्यों का समर्थन करने के लिए पुस्तकालयों और उपकरणों की एक विशाल श्रृंखला उपलब्ध है। इसके अतिरिक्त, वेब विकास जैसे कई अन्य क्षेत्रों में पायथन का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, इसलिए आपके लिए आवश्यक कौशल वाले लोगों को ढूंढना अपेक्षाकृत आसान है। हालाँकि, पायथन का उपयोग करने में कुछ कमियाँ भी हैं, जैसे कि C++ जैसी भाषाओं की तुलना में धीमा होना।
क्या डेटा वैज्ञानिक वीएस कोड का उपयोग करते हैं?
हां, कई डेटा वैज्ञानिक वीएस कोड का उपयोग करते हैं क्योंकि यह एक लोकप्रिय, ओपन-सोर्स कोड संपादक है जो डेटा विज्ञान के लिए बेहतरीन सुविधाएं और एक्सटेंशन प्रदान करता है। डेटा विज्ञान के लिए वीएस कोड को आदर्श बनाने वाली कुछ विशेषताओं में जुपिटर नोटबुक के लिए इसका समर्थन, लोकप्रिय डेटा विज्ञान पुस्तकालयों के साथ एकीकरण, और अंतर्निहित डिबगिंग और डेटा सुविधाओं की कल्पना करना शामिल है। साथ ही, वीएस कोड अत्यधिक अनुकूलन योग्य है ताकि डेटा वैज्ञानिक इसे अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं और कार्यप्रवाहों के अनुरूप बना सकें।
इसमें सिंटैक्स हाइलाइटिंग, कोड पूर्णता और डिबगिंग टूल जैसी विशेषताएं भी हैं। जबकि कई आईडीई (एकीकृत विकास वातावरण) डेटा वैज्ञानिकों के लिए उपलब्ध हैं, वीएस कोड इसके उपयोग में आसानी और लचीलेपन के कारण एक लोकप्रिय विकल्प है।
क्या डेटा साइंस में अधिक कोडिंग है?
इसमें कोई संदेह नहीं है कि हाल के वर्षों में डेटा विज्ञान सबसे गर्म क्षेत्रों में से एक बन गया है। नौकरी वेबसाइटों पर एक त्वरित खोज डेटा वैज्ञानिकों के लिए हजारों खुले पदों को प्रकट करेगी, और इन भूमिकाओं के लिए औसत वेतन औसत से काफी ऊपर है। लेकिन डेटा साइंटिस्ट बनने के लिए वास्तव में क्या करना पड़ता है?
डेटा साइंस के बारे में सबसे आम गलतफहमियों में से एक यह है कि इसके लिए बहुत अधिक कोडिंग की आवश्यकता होती है। यह सच्चाई से आगे नहीं हो सकता! जबकि डेटा वैज्ञानिकों के लिए कोडिंग निश्चित रूप से एक मूल्यवान कौशल है, यह लगभग उतना महत्वपूर्ण नहीं है जितना कि कई लोग सोचते हैं।
इसलिए, यदि डेटा वैज्ञानिकों के लिए कोडिंग सबसे महत्वपूर्ण कौशल नहीं है, तो क्या है? डेटा वैज्ञानिकों के लिए तीन सबसे महत्वपूर्ण कौशल हैं:
- गणित और सांख्यिकी
- मशीन लर्निंग
- डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
ये कौशल डेटा वैज्ञानिकों के लिए कोडिंग की तुलना में कहीं अधिक महत्वपूर्ण हैं, और वे ऐसे कौशल हैं जिन पर आपको ध्यान देना चाहिए यदि आप डेटा विज्ञान में करियर में रुचि रखते हैं। बेशक, इसका मतलब यह नहीं है कि आपको कोड करना भी नहीं सीखना चाहिए। डेटा वैज्ञानिकों के लिए कोडिंग अभी भी एक मूल्यवान कौशल है, और डेटा के साथ काम करते समय यह आपके जीवन को बहुत आसान बना सकता है। लेकिन अगर आप नेचुरल कोडर नहीं हैं, तो चिंता न करें - डेटा साइंस में अपना करियर शुरू करने से पहले कोडिंग सीखने की कोई जरूरत नहीं है। बस अपने गणित, सांख्यिकी और मशीन सीखने के कौशल का सम्मान करने पर ध्यान केंद्रित करें, और आप डेटा विज्ञान में एक सफल कैरियर के लिए अपने रास्ते पर अच्छी तरह से चलेंगे।
नो-कोड डेवलपमेंट प्लेटफॉर्म क्यों बढ़ रहे हैं?
हाल के वर्षों में, नो-कोड प्लेटफॉर्म की लोकप्रियता में वृद्धि हुई है। ये प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ताओं को बिना किसी कोडिंग ज्ञान के वेबसाइट, ऐप और अन्य डिजिटल उत्पाद बनाने की अनुमति देते हैं।
नो-कोड प्लेटफॉर्म की लोकप्रियता के कुछ कारण हैं:
- पारंपरिक कोडिंग दृष्टिकोण की तुलना में उनका उपयोग करना बहुत आसान है।
- वे अक्सर अधिक किफायती होते हैं।
- वे उपयोगकर्ताओं को बिना किसी तकनीकी कौशल के उत्पाद बनाने की अनुमति देते हैं।
नो-कोड प्लेटफॉर्म में कई संभावनाएं हैं । वे बिना किसी कोडिंग ज्ञान के वेबसाइट और ऐप बनाने में लोगों की मदद कर सकते हैं। और वे व्यवसायों को विकास लागत पर पैसे बचाने में भी मदद कर सकते हैं। लेकिन नो-कोड प्लेटफॉर्म सही नहीं हैं। आप उनके साथ क्या बना सकते हैं, इसकी कुछ सीमाएँ हैं। और उनका उपयोग करना हमेशा आसान नहीं होता है। यदि आप नो-कोड प्लेटफॉर्म का उपयोग करने पर विचार कर रहे हैं, तो निर्णय लेने से पहले अपना शोध करना और पेशेवरों और विपक्षों को समझना महत्वपूर्ण है।
नो-कोड और लो-कोड प्लेटफॉर्म व्यवसायों की मदद कैसे कर सकते हैं?
नो-कोड और लो-कोड डेटा साइंस सभी आकारों के व्यवसायों के लिए डेटा एकत्र कर सकता है। यह कर्मचारियों को डेटा का विश्लेषण करने और बहुत सारे कोडिंग अनुभव की आवश्यकता के बिना रुझान खोजने की अनुमति दे सकता है। नो-कोड तकनीक व्यवसायों को सटीक जानकारी प्राप्त करते हुए समय और धन बचाने में मदद कर सकती है।
व्यवसाय ग्राहक विभाजन, भविष्य कहनेवाला रखरखाव और धोखाधड़ी का पता लगाने सहित विभिन्न कार्यों के लिए नो-कोड और लो-कोड डेटा साइंस का उपयोग कर सकते हैं। नो-कोड प्लेटफॉर्म उन कार्यों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त हैं जिनके लिए बहुत अधिक डेटा तैयार करने की आवश्यकता होती है, जैसे डेटा क्लींजिंग और फीचर इंजीनियरिंग। कम-कोड प्लेटफ़ॉर्म अधिक जटिल विश्लेषण के लिए बेहतर होते हैं जिसके लिए कस्टम कोडिंग की आवश्यकता होती है। एक नो-कोड प्लेटफॉर्म होने के बावजूद, ऐपमास्टर इसे कम-कोड प्लेटफॉर्म के साथ-साथ कर सकता है।
ऐपमास्टर क्या है? (नो-कोड डेवलपमेंट)
AppMaster एक नो-कोड डेवलपमेंट प्लेटफॉर्म है जो किसी को भी कोड की एक भी लाइन लिखे बिना कस्टम मोबाइल ऐप, वेब ऐप और बैकएंड बनाने में सक्षम बनाता है। AppMaster के साथ, आप अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप मूल iOS और Android ऐप्स को खरोंच से जल्दी और आसानी से बना सकते हैं।
एक महंगी विकास टीम को नियुक्त करने या जटिल कोडिंग भाषा सीखने की कोई आवश्यकता नहीं है। AppMaster आपके लिए पूरी मेहनत करता है, इसलिए आप इस बात पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं कि क्या महत्वपूर्ण है - अपने सपनों का ऐप डिज़ाइन करना और लॉन्च करना!
आपको ऐपमास्टर की आवश्यकता क्यों है?
ऐसे कई कारण हैं जिनकी वजह से आप अपना ऐप बनाने के लिए AppMaster का उपयोग करना चाहेंगे। शायद आपके पास एक ऐप के लिए एक अच्छा विचार है लेकिन यह नहीं जानते कि इसे कैसे कोड किया जाए। या हो सकता है कि आप एक पारंपरिक विकास टीम के साथ काम करने की तुलना में एक ऐप विकसित करने के लिए एक तेज़, आसान और अधिक लागत प्रभावी तरीका ढूंढ रहे हों।
आपका कारण जो भी हो, AppMaster आपकी दृष्टि को वास्तविकता में बदलने में आपकी मदद कर सकता है। हमारे प्लेटफॉर्म के साथ, आप बिना किसी पूर्व कोडिंग अनुभव के सुंदर, कस्टम ऐप बना सकते हैं। और चूंकि हम व्यवसाय प्रक्रिया संपादक और अनुकूलन विकल्पों में ब्लॉकों की एक विस्तृत श्रृंखला की पेशकश करते हैं, इसलिए आप एक ऐसा समाधान खोजना सुनिश्चित कर सकते हैं जो आपकी आवश्यकताओं के लिए पूरी तरह से उपयुक्त हो। इसके अलावा, विशेषज्ञों की हमारी टीम हर कदम पर आपकी मदद करने के लिए हमेशा तैयार रहती है। इसलिए, यदि आपको सहायता की आवश्यकता है, तो हमसे संपर्क करें, और हमें सहायता करने में खुशी होगी।
निष्कर्ष
डेटा साइंस का भविष्य नो-कोड और लो-कोड है क्योंकि यह किसी को भी कोड की एक भी लाइन लिखने की आवश्यकता के बिना शक्तिशाली डेटा मॉडल और एल्गोरिदम बनाने में सक्षम बनाता है। इसका मतलब है कि डेटा विज्ञान को लोकतांत्रिक बनाया जा सकता है, और हर कोई डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए आवश्यक उपकरणों और तकनीकों तक पहुंच सकता है।
नो-कोड और लो-कोड डेटा साइंस कई अन्य लाभ भी प्रदान करता है, जिसमें मॉडल पर तेजी से प्रोटोटाइप और पुनरावृत्ति और मौजूदा सिस्टम और वर्कफ़्लो के साथ आसानी से एकीकृत करना शामिल है। इसके अलावा, पारंपरिक डेटा विज्ञान उपकरणों की तुलना में नो-कोड और लो-कोड डेटा साइंस प्लेटफॉर्म अक्सर बहुत सस्ते और उपयोग में आसान होते हैं, जो उन्हें छोटे व्यवसायों और स्टार्टअप के लिए आदर्श बनाते हैं।
