ทำไมวิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบไม่มีโค้ดและโค้ดต่ำจึงเป็นอนาคตของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ไปป์ไลน์วิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบดั้งเดิมกำลังซับซ้อนและใช้เวลานานขึ้นเรื่อยๆ แพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ไม่มีโค้ดและโค้ดน้อยเสนอเวิร์กโฟลว์ที่คล่องตัวและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งสามารถช่วยเร่งกระบวนการทดลองและปรับใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลได้

แพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบไม่มีโค้ดและโค้ดน้อยมีอินเทอร์เฟซแบบลากและวางที่มองเห็นได้ซึ่งไม่ต้องใช้ทักษะในการเขียนโค้ด สิ่งนี้ทำให้ง่ายสำหรับผู้ใช้ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคในการเริ่มต้นวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยไม่ต้องเรียนรู้ภาษาโปรแกรมที่ซับซ้อน

นอกจากนี้ แพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ไม่มีโค้ดและโค้ดน้อยยังนำเสนอโมเดลและเทมเพลตที่สร้างไว้ล่วงหน้า ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและแรงงานเมื่อเทียบกับการสร้างแบบจำลองตั้งแต่เริ่มต้น แพลตฟอร์มเหล่านี้ยังช่วยให้ปรับใช้โมเดลในการผลิตได้ง่ายขึ้น เนื่องจากมักมาพร้อมกับเครื่องมือในตัวสำหรับการจัดการและติดตามโมเดล

โดยรวมแล้ว แพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ไม่มีโค้ดและโค้ดน้อยเสนอวิธีที่เข้าถึงได้ง่ายขึ้นและใช้งานง่ายขึ้นในการดำเนินโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล เนื่องจากความต้องการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังคงเพิ่มขึ้น แพลตฟอร์มเหล่านี้จึงมีแนวโน้มที่จะได้รับความนิยมมากขึ้นเรื่อยๆ เนื่องจากมีวิธีการที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการดำเนินการทดลองด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนำแบบจำลองไปใช้ในการผลิต

ความหมายของวิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

Data Science คือการศึกษาข้อมูล มันเกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลจากข้อมูลและใช้เพื่อแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง Data Science เป็นกระบวนการที่ใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์ อัลกอริธึม และระบบในการดึงความรู้และข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล

เป้าหมายของ Data Science คือการตัดสินใจที่ดีขึ้นโดยการทำความเข้าใจข้อมูล Data Science สามารถใช้ในสาขาใดก็ได้ที่มีข้อมูล เช่น ยา การเงิน การตลาด และการผลิต เทคนิคทั่วไปบางอย่างที่ใช้ใน Data Science ได้แก่ การเรียนรู้ของเครื่อง การวิเคราะห์ทางสถิติ และการทำเหมืองข้อมูล

Data Science ทำงานอย่างไร

• การรวบรวมข้อมูล - นี่เป็นขั้นตอนแรกและสำคัญที่สุดในการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ข้อมูลนี้สามารถอยู่ในรูปแบบของโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง หรือกึ่งโครงสร้าง
• การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า - นี่คือขั้นตอนที่ข้อมูลที่เก็บรวบรวมจะถูกล้างและเตรียมให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ต่อไป การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้ารวมถึงงานต่างๆ เช่น การใส่ข้อมูล การทำให้เป็นมาตรฐาน เป็นต้น
• การวิเคราะห์ข้อมูล - ในขั้นตอนนี้ วิธีการต่างๆ จะถูกนำไปใช้กับข้อมูลที่ประมวลผลเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึก เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถเป็นได้ทั้งเชิงพรรณนาและเชิงพยากรณ์
• การแสดงข้อมูล - นี่คือขั้นตอนสุดท้ายที่ข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากข้อมูลจะแสดงในรูปแบบกราฟิกหรือรูปภาพ การสร้างภาพข้อมูลช่วยให้เข้าใจข้อมูลได้ดีขึ้นและยังช่วยในการตัดสินใจอีกด้วย

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นไปได้โดยไม่ต้องเข้ารหัสหรือไม่?

เนื่องจากไม่มีคำจำกัดความเฉพาะสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล จึงมีหลายมุมมองในเรื่องนี้ ผู้เชี่ยวชาญบางคนกล่าวว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยไม่ต้องเขียนโค้ดเป็นไปได้ ในขณะที่คนอื่นไม่เห็นด้วย มีเหตุผลสำคัญสองสามประการที่ทำให้บางคนเชื่อว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยไม่ต้องเขียนโค้ดนั้นเป็นไปได้ ประการแรก วิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยทั่วไปเกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล

ซึ่งสามารถทำได้ผ่านเครื่องมือการเขียนโปรแกรมแบบภาพซึ่งไม่ต้องการการเข้ารหัส ประการที่สอง มีโมเดลและอัลกอริธึมที่สร้างไว้ล่วงหน้าจำนวนมากที่นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสามารถใช้ได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดใดๆ ในที่สุด ด้วยการเพิ่มขึ้นของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) การได้รับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลโดยไม่ต้องเขียนโค้ดจึงเป็นไปได้มากขึ้น

ในทางกลับกัน ยังมีสาเหตุบางประการที่บางคนเชื่อว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ไม่มีการเข้ารหัสนั้นเป็นไปไม่ได้:

• เพื่อทำความเข้าใจและจัดการข้อมูล จำเป็นต้องมีการเข้ารหัสในระดับหนึ่ง
• โดยปกติจำเป็นต้องมีการเข้ารหัสเพื่อสร้างแบบจำลองและอัลกอริธึมที่กำหนดเอง
• แม้จะมีการเพิ่มขึ้นของ AI และ ML เทคโนโลยีเหล่านี้ยังคงต้องการการเข้ารหัสในระดับหนึ่งเพื่อให้ใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

โดยรวมแล้วไม่มีคำตอบที่ถูกหรือผิดสำหรับคำถามนี้ ในที่สุดมันก็ขึ้นอยู่กับคำจำกัดความเฉพาะของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและความชอบส่วนบุคคลของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การเข้ารหัสใดดีที่สุดสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ไม่มีคำตอบเดียวสำหรับคำถามนี้. ภาษาเขียนโค้ดที่แตกต่างกันเหมาะสำหรับงานที่แตกต่างกันในวิทยาศาสตร์ข้อมูล ภาษาเขียนโค้ดยอดนิยมบางภาษาสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้แก่ Python, R และ MATLAB แต่ละคนมีจุดแข็งและจุดอ่อน ดังนั้นการเลือกภาษาที่เหมาะสมสำหรับงานเฉพาะนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญ Python เป็นภาษาอเนกประสงค์ที่ได้รับความนิยมเนื่องจากใช้งานง่าย ในขณะที่ R เป็นภาษาโปรแกรมเชิงสถิติที่มีประสิทธิภาพ MATLAB เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับการสร้างภาพข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง ในที่สุด ภาษาเขียนโค้ดที่ดีที่สุดสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือภาษาที่เหมาะสมกับความต้องการของคุณมากที่สุด

โดยทั่วไปแล้ว Python ถือเป็นภาษาเขียนโค้ดที่ดีที่สุดสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล แม้ว่าภาษาอื่นๆ จะเป็นที่นิยมในหมู่นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลเช่นกัน เหตุผลหลักที่ Python ได้รับความนิยมอย่างมากก็คือมันค่อนข้างง่ายต่อการเรียนรู้เมื่อเทียบกับภาษาอื่น ๆ และมีไลบรารีและเครื่องมือมากมายที่พร้อมใช้งานเพื่อรองรับงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล นอกจากนี้ Python ยังใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านอื่นๆ เช่น การพัฒนาเว็บ ดังนั้นการค้นหาบุคคลที่มีทักษะที่คุณต้องการจึงค่อนข้างง่าย อย่างไรก็ตาม ยังมีข้อเสียบางประการในการใช้ Python เช่น ช้าเมื่อเทียบกับภาษาอย่าง C++

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้รหัส VS หรือไม่

ใช่ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำนวนมากใช้โค้ด VS เนื่องจากเป็นโปรแกรมแก้ไขโค้ดโอเพนซอร์ซยอดนิยมที่มีคุณลักษณะและส่วนขยายที่ยอดเยี่ยมสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณลักษณะบางอย่างที่ทำให้โค้ด VS เหมาะอย่างยิ่งสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้แก่ การรองรับโน้ตบุ๊ก Jupyter การผสานรวมกับไลบรารีวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยม และการดีบักในตัวและคุณลักษณะการแสดงข้อมูลเป็นภาพ นอกจากนี้ โค้ด VS ยังสามารถปรับแต่งได้อย่างมาก เพื่อให้นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสามารถปรับแต่งโค้ดให้ตรงกับความต้องการและเวิร์กโฟลว์เฉพาะของตนได้

นอกจากนี้ยังมีคุณสมบัติต่างๆ เช่น การเน้นไวยากรณ์ การเติมโค้ดให้สมบูรณ์ และเครื่องมือแก้ไขจุดบกพร่อง แม้ว่า IDEs (Integrated Development Environments) จำนวนมากจะพร้อมใช้งานสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล แต่โค้ด VS เป็นตัวเลือกยอดนิยมเนื่องจากใช้งานง่ายและมีความยืดหยุ่น

วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีการเข้ารหัสมากขึ้นหรือไม่?

ไม่ต้องสงสัยเลยว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้กลายเป็นหนึ่งในสาขาที่ร้อนแรงที่สุดในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การค้นหาอย่างรวดเร็วในเว็บไซต์หางานจะเปิดเผยตำแหน่งงานว่างนับพันตำแหน่งสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล และเงินเดือนเฉลี่ยสำหรับตำแหน่งเหล่านี้สูงกว่าค่าเฉลี่ย แต่การเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องมีอะไรบ้าง?

ความเข้าใจผิดที่พบบ่อยที่สุดประการหนึ่งเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือต้องใช้การเข้ารหัสเป็นจำนวนมาก นี้ไม่สามารถเพิ่มเติมจากความจริง! แม้ว่าการเขียนโค้ดจะเป็นทักษะที่มีคุณค่าสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล แต่ก็ไม่ได้มีความสำคัญเท่าที่หลายคนคิด

ดังนั้น ถ้าการเข้ารหัสไม่ใช่ทักษะที่สำคัญที่สุดสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล แล้วอะไรล่ะ สามทักษะที่สำคัญที่สุดสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลคือ:

• คณิตศาสตร์และสถิติ
• การเรียนรู้ของเครื่อง
• การสร้างภาพข้อมูล

ทักษะเหล่านี้มีความสำคัญมากกว่าการเขียนโค้ดสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลอย่างมาก และเป็นทักษะที่คุณควรมุ่งเน้นหากคุณสนใจที่จะประกอบอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล แน่นอนว่านั่นไม่ได้หมายความว่าคุณไม่ควรเรียนรู้การเขียนโค้ดเช่นกัน การเข้ารหัสยังคงเป็นทักษะที่มีค่าสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล และมันสามารถทำให้ชีวิตของคุณง่ายขึ้นมากเมื่อทำงานกับข้อมูล แต่ถ้าคุณไม่ใช่นักเขียนโค้ดธรรมดา ไม่ต้องกังวล คุณไม่จำเป็นต้องเรียนรู้การเขียนโค้ดก่อนเริ่มอาชีพของคุณในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพียงแค่มุ่งเน้นที่การฝึกฝนทักษะทางคณิตศาสตร์ สถิติ และแมชชีนเลิร์นนิง แล้วคุณก็จะประสบความสำเร็จในอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ทำไมแพลตฟอร์มการพัฒนาที่ไม่มีโค้ดจึงเพิ่มขึ้น?

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา มีการเพิ่มขึ้นของความนิยมในแพลตฟอร์มที่ไม่มีโค้ด แพลตฟอร์มเหล่านี้อนุญาตให้ผู้ใช้สร้างเว็บไซต์ แอพ และผลิตภัณฑ์ดิจิทัลอื่นๆ โดยไม่ต้องมีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรม

มีเหตุผลสองสามประการสำหรับความนิยมของแพลตฟอร์มที่ไม่มีโค้ด:

• ใช้งานได้ง่ายกว่าวิธีการเข้ารหัสแบบเดิม
• พวกเขามักจะถูกกว่า
• อนุญาตให้ผู้ใช้สร้างผลิตภัณฑ์โดยไม่ต้องมีทักษะทางเทคนิคใดๆ

แพลตฟอร์มที่ไม่มีโค้ดมีศักยภาพ มากมาย พวกเขาสามารถช่วยให้ผู้คนสร้างเว็บไซต์และแอพโดยไม่ต้องมีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรม และยังช่วยให้ธุรกิจประหยัดเงินค่าพัฒนาอีกด้วย แต่แพลตฟอร์มที่ไม่มีรหัสนั้นไม่สมบูรณ์แบบ มีข้อ จำกัด บางประการเกี่ยวกับสิ่งที่คุณสามารถสร้างได้ และไม่ได้ใช้งานง่ายเสมอไป หากคุณกำลังพิจารณาที่จะใช้แพลตฟอร์มที่ไม่มีโค้ด การทำวิจัยและทำความเข้าใจข้อดีและข้อเสียก่อนตัดสินใจเป็นสิ่งสำคัญ

แพลตฟอร์มที่ไม่มีโค้ดและโค้ดน้อยสามารถช่วยธุรกิจได้อย่างไร

วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ไม่มีโค้ดและโค้ดน้อยสามารถรวบรวมข้อมูลสำหรับธุรกิจทุกขนาด ช่วยให้พนักงานสามารถวิเคราะห์ข้อมูลและค้นหาแนวโน้มโดยไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ในการเขียนโปรแกรมมากนัก เทคโนโลยีที่ไม่ต้องใช้โค้ดช่วยให้ธุรกิจ ประหยัดเวลาและค่าใช้จ่ายในขณะที่ยังได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้อง

ธุรกิจสามารถใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ไม่มีโค้ดและโค้ดน้อยสำหรับงานต่างๆ รวมถึงการแบ่งส่วนลูกค้า การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ และการตรวจจับการฉ้อโกง แพลตฟอร์มแบบไม่ใช้โค้ดเหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานที่ต้องการการเตรียมข้อมูลจำนวนมาก เช่น การล้างข้อมูลและวิศวกรรมคุณลักษณะ แพลตฟอร์มแบบ low-code จะดีกว่าสำหรับการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนมากขึ้นซึ่งต้องใช้การเข้ารหัสแบบกำหนดเอง AppMaster สามารถทำได้เช่นเดียวกับแพลตฟอร์มแบบ low-code แม้ว่าจะเป็นแพลตฟอร์มที่ไม่มีโค้ดก็ตาม

AppMaster คืออะไร? (การพัฒนาแบบไม่มีโค้ด)

AppMaster เป็นแพลตฟอร์มการพัฒนาที่ไม่มีโค้ดที่ช่วยให้ทุกคนสามารถสร้างแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ เว็บแอป และแบ็กเอนด์ที่กำหนดเองได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว ด้วย AppMaster คุณสามารถสร้างแอป iOS และ Android แบบเนทีฟได้อย่างรวดเร็วและง่ายดายตั้งแต่เริ่มต้นเพื่อให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของคุณ

ไม่จำเป็นต้องจ้างทีมพัฒนาราคาแพงหรือเรียนรู้ภาษาเขียนโค้ดที่ซับซ้อน AppMaster ทำงานหนักทั้งหมดให้กับคุณ ดังนั้นคุณสามารถจดจ่อกับสิ่งที่สำคัญ - การออกแบบและเปิดตัวแอพในฝันของคุณ!

ทำไมคุณถึงต้องการ AppMaster?

มีเหตุผลหลายประการที่คุณอาจต้องการใช้ AppMaster เพื่อสร้างแอปของคุณ บางทีคุณอาจมีไอเดียดีๆ สำหรับแอปแต่ไม่รู้ว่าจะเขียนโค้ดอย่างไร หรือบางทีคุณกำลังมองหาวิธีพัฒนาแอปที่เร็ว ง่ายขึ้น และคุ้มค่ากว่าการทำงานร่วมกับทีมพัฒนาแบบเดิม

ไม่ว่าเหตุผลของคุณจะเป็นอย่างไร AppMaster สามารถช่วยให้คุณเปลี่ยนวิสัยทัศน์ของคุณให้เป็นจริงได้ ด้วยแพลตฟอร์มของเรา คุณสามารถสร้างแอปที่สวยงามและกำหนดเองได้โดยไม่ต้องมีประสบการณ์ในการเขียนโค้ดมาก่อน และเนื่องจากเรานำเสนอบล็อกต่างๆ มากมายในตัวแก้ไขกระบวนการทางธุรกิจและตัวเลือกการปรับแต่ง คุณจึงมั่นใจได้ว่าจะพบโซลูชันที่เหมาะสมกับความต้องการของคุณมากที่สุด นอกจากนี้ ทีมผู้เชี่ยวชาญของเราพร้อมเสมอที่จะช่วยเหลือคุณในทุกขั้นตอน ดังนั้น หากคุณต้องการความช่วยเหลือ ติดต่อเรา และเรายินดีที่จะช่วยเหลือ

บทสรุป

อนาคตของวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่มีโค้ด และโค้ดน้อย เพราะช่วยให้ทุกคนสร้างโมเดลข้อมูลและอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว ซึ่งหมายความว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถทำให้เป็นประชาธิปไตยได้ และทุกคนสามารถเข้าถึงเครื่องมือและเทคนิคที่จำเป็นในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก

วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ไม่มีโค้ดและโค้ดน้อยยังให้ประโยชน์อื่นๆ อีกหลายอย่าง รวมถึงการจัดทำต้นแบบอย่างรวดเร็วและการทำซ้ำในแบบจำลอง และการผสานรวมกับระบบและเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ได้อย่างง่ายดาย นอกจากนี้ แพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ไม่มีโค้ดและโค้ดน้อยมักจะมีราคาถูกกว่าและใช้งานง่ายกว่าเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบเดิมมาก ทำให้เหมาะสำหรับธุรกิจขนาดเล็กและสตาร์ทอัพ