No-Code Data Science, kullanıcının geleneksel programlama kodu yazmasını gerektirmeden karmaşık veri bilimi çözümlerinin uygulanmasını kolaylaştıran, veri analitiği, makine öğrenimi ve tahmine dayalı modelleme alanında dönüştürücü bir paradigma kaymasıdır. Bu yaklaşım, veri analitiğine yönelik hızla artan ihtiyaç ile yetenekli veri bilimci eksikliği arasındaki boşluğu dolduran, oyunun kurallarını değiştiren bir yaklaşım olarak ortaya çıkıyor.
Kavramsal Çerçeve: No-Code Veri Bilimi, görsel arayüzler, önceden tanımlanmış şablonlar, sürükle ve bırak işlevi ve otomatikleştirilmiş algoritmalar kullanma ilkesi üzerine kuruludur. Profesyoneller ve profesyonel olmayan kişiler, bu araçlardan yararlanarak karmaşık veri bilimi görevlerini yürütebilir.
Anahtar bileşenler:
- Görsel Arabirimler: Kodlama yerine sezgisel grafik gösterim yoluyla veri modellerinin, veri dönüştürme süreçlerinin ve tahmine dayalı analitik iş akışlarının oluşturulmasını kolaylaştırın.
- Önceden Tanımlanmış Algoritmalar ve Modeller: Belirli veri kümelerine uygulanabilen, kullanıma hazır istatistiksel ve makine öğrenimi algoritmalarından oluşan bir kitaplık sunun.
- Otomatik Kod Oluşturma: Çoğu araç, no-code arabirim ile geleneksel programlama arasında köprü kurarak, genellikle Python veya R gibi dillerde temel kodu otomatik olarak oluşturabilir.
Faydalar:
- Erişilebilirlik: Kodlama engellerini kaldırarak, alan uzmanları, iş analistleri ve giriş seviyesi veri meraklıları da dahil olmak üzere daha geniş bir kullanıcı yelpazesi veri bilimi projelerine katılabilir.
- Verimlilik: No-Code Veri Bilimi, geliştirme süresini önemli ölçüde azaltarak modellerin hızlı şekilde denenmesine ve devreye alınmasına olanak tanır.
- Ölçeklenebilirlik: Çözümler genellikle ölçeklenebilirlik göz önünde bulundurularak tasarlanır ve büyük veri kümelerini ve karmaşık hesaplamaları barındırır.
Zorluklar:
- Esneklik Kısıtlamaları: Güçlü olmakla birlikte, no-code çözümler, elle kodlamanın izin verdiğinden daha fazla esneklik ve ince ayar sunabilir.
- Karmaşıklık Yönetimi: Projeleri no-code bir ortamda yönetmek, karmaşıklık arttıkça zorlayıcı hale gelebilir.
Gerçek Dünya Uygulamaları:
No-Code Veri Bilimi, tahmine dayalı teşhis için sağlık hizmetlerinden risk yönetimi için finansmana kadar çeşitli sektörlerde kullanılmaktadır.
AppMaster ile alaka düzeyi :
AppMaster öncelikle arka uç, web ve mobil uygulamalar oluşturmaya odaklanırken, görsel tasarımının ve kod üretiminin ardındaki ilkeler Kodsuz Veri Bilimi platformlarında bulunanlara benzer. AppMaster BP Tasarımcısı, REST API ve WSS Uç Noktaları aracılığıyla veri modellerini ve iş mantığını görsel olarak oluşturma yeteneği, daha geniş no-code ortamda bir paralelliği temsil eder.
İstatistiksel Görüşler:
Araştırmaya göre, küresel no-code geliştirme platformu pazarının 2020'den 2025'e kadar % No-Code bir YBBO ile büyüyerek 2025 yılına kadar 45,5 milyar dolara ulaşması bekleniyor. veri analitiğinin ve makine öğrenimi yeteneklerinin demokratikleştirilmesi.
No-Code Veri Bilimi, geleneksel yöntemlere göre daha erişilebilir, verimli ve genellikle uygun maliyetli bir alternatif sunarak veri analitiğinde hayati bir evrime işaret ediyor. İnovasyonu teşvik eder, karar vermeyi geliştirir ve daha geniş bir birey yelpazesini verilere dayalı faaliyetlerde bulunmaya teşvik eder. Hâlâ benzersiz zorluklarla gelişmekte olan bir alan olsa da Kodsuz Veri Bilimi, daha kapsayıcı ve çevik bir veri bilimi manzarasının yolunu açıyor.
No-Code Veri Bilimi, yazılım geliştirme ve veri bilimi alanlarında erişilebilirlik ve demokratikleşmeye doğru devam eden değişimi özetlemektedir. AppMaster gibi platformlarla uyumlu olması, teknoloji endüstrisinde teknolojinin gücünü daha fazla ellere veren ve uzmanlar ile uzman olmayanlar arasındaki uçurumu daha da kapatan daha geniş bir hareketi ifade ediyor.
