Geleneksel veri bilimi boru hattı giderek daha karmaşık ve zaman alıcı hale geliyor. Kodsuz ve düşük kodlu veri bilimi platformları, veri bilimi deneyi ve dağıtımı sürecini hızlandırmaya yardımcı olabilecek daha akıcı ve verimli bir iş akışı sunar.
Kodsuz ve düşük kodlu veri bilimi platformları, kodlama becerileri gerektirmeyen görsel bir sürükle ve bırak arabirimi sağlar. Bu, teknik bilgisi olmayan kullanıcıların karmaşık programlama dillerini öğrenmeden veri bilimine başlamalarını kolaylaştırır.
Ayrıca, kodsuz ve düşük kodlu veri bilimi platformları, önceden oluşturulmuş modeller ve şablonlar sunarak, sıfırdan model oluşturmaya kıyasla zamandan ve emekten tasarruf sağlar. Bu platformlar, genellikle model yönetimi ve izleme için yerleşik araçlarla birlikte geldikleri için, modellerin üretime dağıtımını da kolaylaştırır.
Genel olarak, kodsuz ve düşük kodlu veri bilimi platformları, veri bilimi projelerini yürütmek için daha erişilebilir ve kullanıcı dostu bir yol sunar. Veri bilimine olan talep artmaya devam ettikçe, veri bilimi deneylerini yürütmek ve modelleri üretime yerleştirmek için daha verimli bir yol sundukları için bu platformların giderek daha popüler hale gelmesi muhtemeldir.
Veri Biliminin Tanımı Nedir?
Veri Bilimi, verilerin incelenmesidir. Verilerden bilgi çıkarmayı ve gerçek dünya problemlerini çözmek için kullanmayı içerir. Veri Bilimi, verilerden bilgi ve içgörü çıkarmak için bilimsel yöntemleri, algoritmaları ve sistemleri kullanan bir süreçtir.
Veri Biliminin amacı, verileri anlayarak daha iyi kararlar vermektir. Veri Bilimi tıp, finans, pazarlama, üretim gibi verilerin olduğu her alanda kullanılabilir. Veri Biliminde kullanılan bazı yaygın teknikler arasında makine öğrenimi, istatistiksel analiz ve veri madenciliği bulunur.
Veri Bilimi Nasıl Çalışır?
- Veri Toplama - Bu, çeşitli kaynaklardan veri toplamanın ilk ve en önemli aşamasıdır. Bu veriler yapılandırılmış, yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış olabilir.
- Veri Ön İşleme - Bu, toplanan verilerin temizlendiği ve daha fazla analiz için hazır hale getirildiği aşamadır. Veri ön işleme, veri yükleme, normalleştirme vb. gibi görevleri içerir.
- Veri Analizi - Bu aşamada, içgörü elde etmek için işlenen verilere çeşitli yöntemler uygulanır. Veri analizi teknikleri hem tanımlayıcı hem de tahmine dayalı olabilir.
- Veri Görselleştirme - Bu, verilerden elde edilen içgörülerin grafik veya resim biçiminde temsil edildiği son aşamadır. Veri görselleştirme, verilerin daha iyi anlaşılmasına yardımcı olur ve ayrıca karar vermeye yardımcı olur.
Kodlama olmadan veri bilimi mümkün mü?
Veri biliminin belirli bir tanımı olmadığı için bu konuda birden fazla görüş bulunmaktadır. Bazı uzmanlar kodlama olmadan veri biliminin mümkün olduğunu söylerken, diğerleri aynı fikirde değil. Bazı insanların kodlama olmadan veri biliminin mümkün olduğuna inanmasının birkaç temel nedeni vardır. İlk olarak, veri bilimi genellikle verilerden içgörüler çıkarmakla ilgilenir.
Bu, kodlama gerektirmeyen görsel programlama araçlarıyla yapılabilir. İkinci olarak, veri bilimcilerin herhangi bir kod yazmak zorunda kalmadan kullanabilecekleri önceden oluşturulmuş birçok model ve algoritma mevcuttur. Son olarak, yapay zekanın (AI) ve makine öğreniminin (ML) yükselişiyle birlikte, kod yazmadan verilerden içgörü elde etmek giderek daha mümkün hale geliyor.
Öte yandan, bazı insanların kodlama olmadan veri biliminin imkansız olduğuna inanmasının birkaç nedeni vardır:
- Verileri anlamak ve işlemek için genellikle bir miktar kodlama gereklidir.
- Özel modeller ve algoritmalar oluşturmak için genellikle kodlama gerekir.
- AI ve ML'nin yükselişiyle bile, bu teknolojilerin etkin bir şekilde kullanılması için hala bir miktar kodlama gerekiyor.
Genel olarak, bu sorunun doğru veya yanlış bir cevabı yoktur. Nihai olarak, veri biliminin belirli tanımına ve veri bilimcilerinin bireysel tercihlerine bağlıdır.
Veri bilimi için en iyi kodlama hangisidir?
Bu sorunun tek bir cevabı yok. Farklı kodlama dilleri, veri bilimindeki farklı görevler için daha uygundur. Veri bilimi için en popüler kodlama dillerinden bazıları Python, R ve MATLAB'dir. Her birinin güçlü ve zayıf yönleri vardır, bu nedenle eldeki belirli görev için doğru dili seçmek önemlidir. Python, kullanım kolaylığı nedeniyle popüler olan çok yönlü bir dilken, R güçlü bir istatistiksel programlama dilidir. MATLAB, veri görselleştirme ve makine öğrenimi için popüler bir seçimdir. Sonuç olarak, veri bilimi için en iyi kodlama dili, ihtiyaçlarınıza en uygun olanıdır.
Genel olarak Python, veri bilimi için en iyi kodlama dili olarak kabul edilir, ancak diğerleri de veri bilimcileri arasında popülerdir. Python'un bu kadar popüler olmasının ana nedeni, diğer dillere kıyasla öğrenmenin nispeten kolay olması ve veri bilimi görevlerini desteklemek için çok çeşitli kitaplıklara ve araçlara sahip olmasıdır. Ek olarak Python, web geliştirme gibi diğer birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır, bu nedenle ihtiyaç duyduğunuz becerilere sahip kişileri bulmak nispeten kolaydır. Ancak, Python kullanmanın, C++ gibi dillere kıyasla yavaş olması gibi bazı dezavantajları da vardır.
Veri bilimcileri VS kodu kullanıyor mu?
Evet, birçok veri bilimcisi, veri bilimi için harika özellikler ve uzantılar sunan popüler, açık kaynaklı bir kod düzenleyicisi olduğu için VS kodunu kullanır. VS kodunu veri bilimi için ideal yapan bazı özellikler arasında Jupyter not defterleri için desteği, popüler veri bilimi kitaplıklarıyla entegrasyonu ve yerleşik hata ayıklama ve veri özelliklerini görselleştirme sayılabilir. Ayrıca, VS kodu son derece özelleştirilebilir, böylece veri bilimcileri onu kendi özel ihtiyaçlarına ve iş akışlarına göre uyarlayabilir.
Ayrıca sözdizimi vurgulama, kod tamamlama ve hata ayıklama araçları gibi özelliklere de sahiptir. Veri bilimciler için birçok IDE (Entegre Geliştirme Ortamı) mevcut olsa da, VS kodu, kullanım kolaylığı ve esnekliği nedeniyle popüler bir seçimdir.
Veri biliminin daha fazla kodlaması var mı?
Veri biliminin son yıllarda en sıcak alanlardan biri haline geldiğine şüphe yok. İş web sitelerinde hızlı bir arama, veri bilimcileri için binlerce açık pozisyonu ortaya çıkaracaktır ve bu roller için ortalama maaş ortalamanın oldukça üzerindedir. Ancak bir veri bilimcisi olmak için gerçekten ne gerekiyor?
Veri bilimi ile ilgili en yaygın yanılgılardan biri, çok fazla kodlama gerektirmesidir. Bu gerçeklerden daha fazla olamazdı! Kodlama, veri bilimcileri için kesinlikle değerli bir beceri olsa da, pek çok kişinin düşündüğü kadar önemli değildir.
Peki, veri bilimcileri için en önemli beceri kodlama değilse, nedir? Veri bilimcileri için en önemli üç beceri şunlardır:
- Matematik ve istatistik
- Makine öğrenme
- Veri goruntuleme
Bu beceriler, veri bilimcileri için kodlamadan çok daha önemlidir ve veri biliminde bir kariyerle ilgileniyorsanız, odaklanmanız gereken becerilerdir. Elbette bu, kodlamayı da öğrenmemeniz gerektiği anlamına gelmiyor. Kodlama, veri bilimcileri için hala değerli bir beceridir ve verilerle çalışırken hayatınızı çok daha kolaylaştırabilir. Ancak doğal bir kodlayıcı değilseniz endişelenmeyin – veri biliminde kariyerinize başlamadan önce kodlamayı öğrenmenize gerek yok. Sadece matematik, istatistik ve makine öğrenimi becerilerinizi geliştirmeye odaklanın ve veri biliminde başarılı bir kariyere giden yolda iyi olacaksınız.
Kodsuz geliştirme platformları neden yükselişte?
Son yıllarda, kodsuz platformların popülaritesinde bir artış oldu. Bu platformlar, kullanıcıların herhangi bir kodlama bilgisi olmadan web siteleri, uygulamalar ve diğer dijital ürünler oluşturmasına olanak tanır.
Kodsuz platformların popülaritesinin birkaç nedeni vardır:
- Geleneksel bir kodlama yaklaşımına göre kullanımı çok daha kolaydır.
- Genellikle daha uygun fiyatlıdırlar.
- Kullanıcıların herhangi bir teknik beceri olmadan ürünler oluşturmasına olanak tanır.
Kodsuz platformların birçok potansiyeli vardır . İnsanların herhangi bir kodlama bilgisi olmadan web siteleri ve uygulamalar oluşturmasına yardımcı olabilirler. Ayrıca işletmelerin geliştirme maliyetlerinden tasarruf etmelerine de yardımcı olabilirler. Ancak kodsuz platformlar mükemmel değildir. Onlarla yaratabileceklerinizin bazı sınırlamaları vardır. Ve kullanımları her zaman kolay değildir. Kodsuz bir platform kullanmayı düşünüyorsanız, bir karar vermeden önce araştırmanızı yapmanız ve artıları ve eksileri anlamanız önemlidir.
Kodsuz ve düşük kodlu platformlar işletmelere nasıl yardımcı olabilir?
Kodsuz ve düşük kodlu veri bilimi, her büyüklükteki işletme için veri toplayabilir. Çalışanların çok fazla kodlama deneyimine ihtiyaç duymadan verileri analiz etmelerine ve trendleri bulmalarına olanak tanır. Kodsuz teknoloji, işletmelerin zamandan ve paradan tasarruf etmesine yardımcı olurken yine de doğru öngörüler elde edebilir.
İşletmeler, müşteri segmentasyonu, kestirimci bakım ve dolandırıcılık tespiti gibi çeşitli görevler için kodsuz ve düşük kodlu veri bilimini kullanabilir. Kodsuz platformlar, veri temizleme ve özellik mühendisliği gibi çok fazla veri hazırlığı gerektiren görevler için özellikle uygundur. Düşük kodlu platformlar, özel kodlama gerektiren daha karmaşık analizler için daha iyidir. AppMaster, kodsuz bir platform olmasına rağmen bunu düşük kodlu bir platform kadar iyi yapabilir.
AppMaster nedir? (Kodsuz Geliştirme)
AppMaster, herkesin tek bir kod satırı yazmadan özel mobil uygulamalar, web uygulamaları ve arka uç oluşturmasını sağlayan kodsuz bir geliştirme platformudur. AppMaster ile özel ihtiyaçlarınıza uyacak şekilde sıfırdan yerel iOS ve Android uygulamalarını hızlı ve kolay bir şekilde oluşturabilirsiniz.
Pahalı bir geliştirme ekibi kiralamanıza veya karmaşık kodlama dillerini öğrenmenize gerek yok. AppMaster sizin için tüm zor işleri yapıyor, böylece siz önemli olana odaklanabilirsiniz - hayalinizdeki uygulamayı tasarlamak ve başlatmak!
Neden AppMaster'a İhtiyacınız Var?
Uygulamanızı oluşturmak için AppMaster'ı kullanmak isteyebileceğiniz birçok neden vardır. Belki bir uygulama için harika bir fikriniz var ama onu nasıl kodlayacağınızı bilmiyorsunuz. Veya bir uygulama geliştirmenin geleneksel bir geliştirme ekibiyle çalışmaktan daha hızlı, daha kolay ve daha uygun maliyetli bir yolunu arıyor olabilirsiniz.
Nedeniniz ne olursa olsun, AppMaster vizyonunuzu gerçeğe dönüştürmenize yardımcı olabilir. Platformumuzla, önceden herhangi bir kodlama deneyimi olmadan güzel, özel uygulamalar oluşturabilirsiniz. İş süreci düzenleyici ve özelleştirme seçeneklerinde çok çeşitli bloklar sunduğumuz için, ihtiyaçlarınıza mükemmel şekilde uyan bir çözüm bulacağınızdan emin olabilirsiniz. Ayrıca, uzman ekibimiz her adımda size yardımcı olmak için her zaman hazırdır. Bu nedenle, yardıma ihtiyacınız olursa bizimle iletişime geçin, size yardımcı olmaktan memnuniyet duyarız.
Çözüm
Veri biliminin geleceği kodsuz ve düşük kodludur, çünkü herkesin tek bir kod satırı yazmaya gerek kalmadan güçlü veri modelleri ve algoritmalar oluşturmasını sağlar. Bu, veri biliminin demokratikleştirilebileceği ve herkesin veriye dayalı kararlar almak için gereken araç ve tekniklere erişebileceği anlamına gelir.
Kodsuz ve düşük kodlu veri bilimi, modellerde hızlı prototip oluşturma ve yineleme ve mevcut sistemler ve iş akışlarıyla kolayca tümleştirme dahil olmak üzere birçok başka avantaj da sunar. Ayrıca, kodsuz ve düşük kodlu veri bilimi platformları, geleneksel veri bilimi araçlarından genellikle çok daha ucuz ve kullanımı daha kolaydır, bu da onları küçük işletmeler ve yeni başlayanlar için ideal hale getirir.
