기존의 데이터 과학 파이프라인은 점점 더 복잡해지고 시간이 많이 소요됩니다. 노코드 및 로우코드 데이터 과학 플랫폼은 데이터 과학 실험 및 배포 프로세스의 속도를 높이는 데 도움이 되는 보다 능률적이고 효율적인 워크플로를 제공합니다.
코드가 없고 코드가 낮은 데이터 과학 플랫폼은 코딩 기술이 필요하지 않은 시각적 끌어서 놓기 인터페이스를 제공합니다. 따라서 기술에 익숙하지 않은 사용자도 복잡한 프로그래밍 언어를 배우지 않고도 데이터 과학을 쉽게 시작할 수 있습니다.
또한 코드가 없고 코드가 낮은 데이터 과학 플랫폼은 미리 빌드된 모델과 템플릿을 제공하므로 모델을 처음부터 빌드하는 것과 비교하여 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 또한 이러한 플랫폼은 모델 관리 및 모니터링을 위한 기본 제공 도구와 함께 제공되기 때문에 프로덕션 환경에 모델을 더 쉽게 배포할 수 있습니다.
전반적으로 코드가 없고 코드가 낮은 데이터 과학 플랫폼은 데이터 과학 프로젝트를 수행하는 데 더 접근하기 쉽고 사용자 친화적인 방법을 제공합니다. 데이터 과학에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 이러한 플랫폼은 데이터 과학 실험을 수행하고 모델을 프로덕션에 배포하는 보다 효율적인 방법을 제공하기 때문에 점점 더 대중화될 것입니다.
Data Science 정의
데이터 과학은 데이터를 연구하는 학문입니다. 여기에는 데이터에서 정보를 추출하고 이를 사용하여 실제 문제를 해결하는 작업이 포함됩니다. 데이터 과학은 과학적 방법, 알고리즘 및 시스템을 사용하여 데이터에서 지식과 통찰력을 추출하는 프로세스입니다.
데이터 과학의 목표는 데이터를 이해하여 더 나은 결정을 내리는 것입니다. 데이터 사이언스는 의학, 금융, 마케팅, 제조 등 데이터가 있는 모든 분야에서 활용될 수 있습니다. 데이터 과학에서 사용되는 몇 가지 일반적인 기술에는 기계 학습, 통계 분석 및 데이터 마이닝이 있습니다.
데이터 과학은 어떻게 작동합니까?
- 데이터 수집 - 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 첫 번째이자 가장 중요한 단계입니다. 이 데이터는 정형, 비정형 또는 반정형의 형태일 수 있습니다.
- 데이터 전처리 - 수집된 데이터를 정리하고 추가 분석을 위해 준비하는 단계입니다. 데이터 전처리에는 데이터 대치, 정규화 등과 같은 작업이 포함됩니다.
- 데이터 분석 - 이 단계에서는 처리된 데이터에 다양한 방법을 적용하여 통찰력을 얻습니다. 데이터 분석 기술은 기술적이고 예측적일 수 있습니다.
- 데이터 시각화 - 데이터에서 얻은 통찰력을 그래픽 또는 그림 형식으로 표현하는 마지막 단계입니다. 데이터 시각화는 데이터를 더 잘 이해하고 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
코딩 없이 데이터 과학이 가능합니까?
데이터 과학에 대한 특별한 정의가 없기 때문에 이 주제에 대해 여러 가지 견해가 있습니다. 일부 전문가들은 코딩 없이 데이터 과학이 가능하다고 말하지만 다른 전문가들은 동의하지 않습니다. 일부 사람들이 코딩 없이 데이터 과학이 가능하다고 믿는 몇 가지 주요 이유가 있습니다. 첫째, 데이터 과학은 일반적으로 데이터에서 통찰력을 추출하는 것을 다룹니다.
이것은 코딩이 필요 없는 시각적 프로그래밍 도구를 통해 수행할 수 있습니다. 둘째, 데이터 과학자가 코드를 작성하지 않고도 사용할 수 있는 사전 구축된 모델과 알고리즘이 많이 있습니다. 마지막으로 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)의 등장으로 코드를 작성하지 않고도 데이터에서 통찰력을 얻는 것이 점점 더 가능해졌습니다.
반면에 코딩 없는 데이터 과학이 불가능하다고 일부 사람들이 믿는 데에는 몇 가지 이유가 있습니다.
- 데이터를 이해하고 조작하려면 일정 수준의 코딩이 필요한 경우가 많습니다.
- 코딩은 일반적으로 맞춤형 모델과 알고리즘을 구축하는 데 필요합니다.
- AI와 ML의 부상에도 불구하고 이러한 기술을 효과적으로 사용하려면 여전히 어느 정도의 코딩이 필요합니다.
전반적으로 이 질문에는 옳고 그른 답이 없습니다. 이는 궁극적으로 데이터 과학의 특정 정의와 데이터 과학자의 개별 선호도에 따라 다릅니다.
데이터 과학에 가장 적합한 코딩은 무엇입니까?
이 질문에 대한 단일 답변은 없습니다. 다른 코딩 언어는 데이터 과학 내에서 다른 작업에 더 적합합니다. 데이터 과학에 가장 널리 사용되는 코딩 언어에는 Python, R 및 MATLAB이 있습니다. 각각에는 장단점이 있으므로 당면한 특정 작업에 적합한 언어를 선택하는 것이 중요합니다. Python은 사용하기 쉽기 때문에 널리 사용되는 다재다능한 언어이며 R은 강력한 통계 프로그래밍 언어입니다. MATLAB은 데이터 시각화 및 기계 학습에 널리 사용됩니다. 궁극적으로 데이터 과학을 위한 최고의 코딩 언어는 귀하의 요구에 가장 잘 맞는 언어입니다.
일반적으로 Python은 데이터 과학을 위한 최고의 코딩 언어로 간주되지만 다른 언어도 데이터 과학자들 사이에서 인기가 있습니다. Python이 인기 있는 주된 이유는 다른 언어에 비해 상대적으로 배우기 쉽고 데이터 과학 작업을 지원하는 데 사용할 수 있는 광범위한 라이브러리와 도구가 있기 때문입니다. 또한 Python은 웹 개발과 같은 다른 많은 분야에서 널리 사용되므로 필요한 기술을 가진 사람을 찾는 것이 상대적으로 쉽습니다. 그러나 Python을 사용하는 데에는 C++와 같은 언어에 비해 느린 것과 같은 몇 가지 단점도 있습니다.
데이터 과학자는 VS 코드를 사용합니까?
예, 많은 데이터 과학자들이 VS 코드를 사용합니다. VS 코드는 데이터 과학을 위한 훌륭한 기능과 확장을 제공하는 인기 있는 오픈 소스 코드 편집기이기 때문입니다. VS 코드를 데이터 과학에 이상적으로 만드는 일부 기능에는 Jupyter 노트북 지원, 인기 있는 데이터 과학 라이브러리와의 통합, 내장된 디버깅 및 데이터 시각화 기능이 있습니다. 또한 VS 코드는 고도로 사용자 지정할 수 있으므로 데이터 과학자가 특정 요구 사항과 워크플로에 맞게 조정할 수 있습니다.
또한 구문 강조 표시, 코드 완성 및 디버깅 도구와 같은 기능이 있습니다. 데이터 과학자는 많은 IDE(통합 개발 환경)를 사용할 수 있지만 VS 코드는 사용 용이성과 유연성으로 인해 인기 있는 선택입니다.
데이터 과학에 더 많은 코딩이 있습니까?
데이터 과학이 최근 몇 년 동안 가장 뜨거운 분야 중 하나가 된 것은 의심의 여지가 없습니다. 구직 웹사이트에서 빠르게 검색하면 데이터 과학자를 위한 수천 개의 공석이 표시되며 이러한 역할의 중간 급여는 평균보다 훨씬 높습니다. 하지만 데이터 과학자가 되기 위해 필요한 것은 무엇일까요?
데이터 과학에 대한 가장 일반적인 오해 중 하나는 많은 코딩이 필요하다는 것입니다. 이것은 진실에서 더 멀어 질 수 없습니다! 코딩은 데이터 과학자에게 확실히 가치 있는 기술이지만 많은 사람들이 생각하는 것만큼 중요하지는 않습니다.
코딩이 데이터 과학자에게 가장 중요한 기술이 아니라면 무엇입니까? 데이터 과학자에게 가장 중요한 세 가지 기술은 다음과 같습니다.
- 수학 및 통계
- 기계 학습
- 데이터 시각화
이러한 기술은 데이터 과학자를 위한 코딩보다 훨씬 더 중요하며 데이터 과학 분야의 경력에 관심이 있는 경우 집중해야 하는 기술입니다. 물론 코딩을 배우지 않아도 된다는 말은 아닙니다. 코딩은 여전히 데이터 과학자에게 중요한 기술이며 데이터로 작업할 때 삶을 훨씬 더 쉽게 만들 수 있습니다. 그러나 타고난 코더가 아니더라도 걱정하지 마십시오. 데이터 과학 분야에서 경력을 시작하기 전에 코딩을 배울 필요가 없습니다. 수학, 통계 및 기계 학습 기술을 연마하는 데 집중하면 데이터 과학 분야에서 성공적인 경력을 쌓을 수 있습니다.
코드 없는 개발 플랫폼이 증가하는 이유는 무엇입니까?
최근 몇 년 동안 코드가 없는 플랫폼의 인기가 높아졌습니다. 이러한 플랫폼을 통해 사용자는 코딩 지식 없이 웹사이트, 앱 및 기타 디지털 제품을 만들 수 있습니다.
코드 없는 플랫폼이 인기 있는 데에는 몇 가지 이유가 있습니다.
- 전통적인 코딩 방식보다 사용하기가 훨씬 쉽습니다.
- 더 저렴한 경우가 많습니다.
- 그들은 사용자가 기술적인 기술 없이도 제품을 만들 수 있도록 합니다.
코드가 없는 플랫폼에는 많은 잠재력이 있습니다. 코딩 지식 없이도 웹사이트와 앱을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 기업이 개발 비용을 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 노코드 플랫폼은 완벽하지 않습니다. 그것들로 만들 수 있는 것에는 몇 가지 제한이 있습니다. 그리고 항상 사용하기 쉬운 것은 아닙니다. 코드 없는 플랫폼 사용을 고려하고 있다면 결정을 내리기 전에 조사를 하고 장단점을 이해하는 것이 중요합니다.
노코드 및 로우코드 플랫폼이 비즈니스를 어떻게 도울 수 있습니까?
노코드 및 로우코드 데이터 과학은 모든 규모의 비즈니스에 대한 데이터를 수집할 수 있습니다. 직원들이 많은 코딩 경험 없이도 데이터를 분석하고 추세를 찾을 수 있습니다. 코드 없는 기술은 기업이 정확한 통찰력을 얻는 동시에 시간과 비용을 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다 .
기업은 고객 세분화, 예측 유지 관리 및 사기 탐지를 포함한 다양한 작업에 코드 없는 데이터 과학 및 낮은 코드의 데이터 과학을 사용할 수 있습니다. 코드 없는 플랫폼은 데이터 정리 및 기능 엔지니어링과 같이 많은 데이터 준비가 필요한 작업에 특히 적합합니다. 로우 코드 플랫폼은 사용자 정의 코딩이 필요한 보다 복잡한 분석에 더 좋습니다. AppMaster는 코드가 없는 플랫폼임에도 불구하고 로우 코드 플랫폼과 마찬가지로 이 작업을 수행할 수 있습니다.
앱마스터란? (코드 없는 개발)
AppMaster는 코드를 작성하지 않고도 누구나 맞춤형 모바일 앱, 웹 앱 및 백엔드를 만들 수 있는 코드 없는 개발 플랫폼입니다. AppMaster를 사용하면 특정 요구 사항에 맞게 기본 iOS 및 Android 앱을 처음부터 빠르고 쉽게 구축할 수 있습니다.
값비싼 개발 팀을 고용하거나 복잡한 코딩 언어를 배울 필요가 없습니다. AppMaster는 당신을 위해 모든 노력을 다하므로 당신은 중요한 일에 집중할 수 있습니다. 즉, 꿈의 앱을 디자인하고 출시하는 것입니다!
왜 AppMaster가 필요한가요?
AppMaster를 사용하여 앱을 구축하려는 데에는 여러 가지 이유가 있습니다. 앱에 대한 좋은 아이디어가 있지만 코드를 작성하는 방법을 모를 수 있습니다. 또는 기존 개발 팀과 협력하는 것보다 더 빠르고 쉽고 비용 효율적인 앱 개발 방법을 찾고 있을 수도 있습니다.
이유가 무엇이든 AppMaster는 비전을 현실로 바꾸는 데 도움이 될 수 있습니다. 당사 플랫폼을 사용하면 사전 코딩 경험 없이도 아름다운 맞춤형 앱을 만들 수 있습니다. 또한 비즈니스 프로세스 편집기 및 사용자 정의 옵션에서 광범위한 블록을 제공하기 때문에 귀하의 요구에 완벽하게 맞는 솔루션을 찾을 수 있습니다. 또한 전문가 팀이 모든 단계를 돕기 위해 항상 대기하고 있습니다. 따라서 도움이 필요하시면 저희에게 연락해 주시면 기꺼이 도와드리겠습니다.
결론
데이터 과학의 미래는 코드를 작성하지 않고도 누구나 강력한 데이터 모델과 알고리즘을 구축할 수 있게 해주기 때문에 코드가 없는 로우 코드입니다. 이는 데이터 과학이 민주화될 수 있고 모든 사람이 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 필요한 도구와 기술에 액세스할 수 있음을 의미합니다.
노코드 및 로우코드 데이터 과학은 모델에 대한 신속한 프로토타이핑 및 반복, 기존 시스템 및 워크플로와의 손쉬운 통합을 포함하여 몇 가지 다른 이점도 제공합니다. 또한 노코드 및 로우코드 데이터 과학 플랫폼은 종종 기존 데이터 과학 도구보다 훨씬 저렴하고 사용하기 쉽기 때문에 소기업 및 신생 기업에 이상적입니다.
