ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ನ ವಿಶ್ವವು ತೀವ್ರ ವೇಗದಲ್ಲಿ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿದೆ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆಯ ನಡುವಿನ ಗಡಿಯ重新ತಯಾರಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. ಪರಂಪರাগত ಕೋಡಿಂಗ್ ನ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತಿದೆ, ಲೋ-ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ನೋ-ಕೋಡ್ ನ ಉದಯವನ್ನು ಎದುರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಕಂಪನಿಗಳು ಮುಖ್ಯ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಮುಖಾಮುಖಿಯಾಗಿವೆ: ನವೀನತರಾಗಲು ಕೋಡ್ ಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಅಧಿಕಾರವನ್ನು ಮಾಸ್ಟರ್ ಮಾಡಬೇಕೆ?
ಈ ಪ್ರಶ್ನೆ ತಂತ್ರ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವದಲ್ಲಿ ಕೌಶಲ್ಯ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವ ಕುರಿತು ತೀವ್ರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಜೈನೋಯಾ (Artificial Intelligence) ನ ತೀವ್ರ ವೈಶಾಲ್ಯವು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಪರಿಹಾರಗಳ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾಗಳು, ಹೆಸರಿನ ಪ್ರಕಾರ ಹೊಸ ಕಚ್ಚಾ ತೈಲ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವವುಗಳು, ತಮ್ಮ ಸಂಪೂರ್ಣ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಚುರುಕಾಗಿ ಕೀಳಿನ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಕೋಡಿಂಗ್ ನ ಪರಿಣತಿಯಾದರೂ ಇನ್ನೂ ಅಗತ್ಯವೇ?
ತಾಂತ್ರಿಕ ಉದ್ಯೋಗಗಳ ಭವಿಷ್ಯದ ಮೇಲೆ ತೆರೆಗೆ ಕರೆದುಕೊಂಡು ಹೋಗುವ ಈ ವಿಷಯವು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ದೃಶ್ಯವನ್ನು ತಾಂತ್ರಿಕ ಪರಿಣತಿ ಮತ್ತು ಸಹಭಾಗಿತ್ವ ನಾವೀನ್ಯತೆ ಯ ನಡುವಿನ ಎರಕದಲ್ಲಿ ಕಾಣಬಹುದು.
ಕೋಡ್ ಮಾಡೋ ಅಥವಾ ಮಾಡಬಾರದು: ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ವೃದ್ಧಿಸುತ್ತಿರುವ ದ್ವಂದ್ವ
ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಕ್ಷೇತ್ರವು ವಿಶೇಷ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ ಹಂತವನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದ್ದು, ಕಂಪನಿಗಳು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ನಲ್ಲಿ ಪರಿಣಿತರನ್ನು ನೇಮಕ ಮಾಡಲು ಬಯಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಈ ಶೋಧನೆಗೆ ಮುಖ್ಯ ಸಂದೇಹವೊಂದಿದೆ. ತಾಂತ್ರಿಕ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ತೀವ್ರ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಪಡುತ್ತಿದ್ದು, ವಿವಿಧ ತರಬೇತಿಗಳು ಬಹಳ ಶ್ರೇಣಿಯಾಗದ ಮತ್ತು ಅತೀ ಶೀಘ್ರದಲ್ಲಿ ಹಳೆಯವಾಗುತ್ತವೆ.
ಐಚ್ಛಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಮೂಲಕ ನಡೆದ ಸಮೀಕ್ಷೆಯಂತೆ, 1987 ರಲ್ಲಿನ ತಾಂತ್ರಿಕ ಕೌಶಲ್ಯದ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಂದಾಜು 30 ವರ್ಷಗಳಿಂದ ಇಂದಿನ ಎರಡು ವರ್ಷಕ್ಕೆ ಕುಸಿಯಾಗಿದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಬ್ಯೂಟೆಗ್ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ ಅನುವೃತ್ತಗೊಳ್ಳಲು ನಿರಂತರ ಜಾಗೃತಿಯನ್ನು ಉಳಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ತೀವ್ರ ಸಂಪತ್ತಾಗುತ್ತದೆ.
ನೋ-ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಲೋ-ಕೋಡ್ ನ ಏರಿಕೆ
ಈ ಆತಂಕಕಾರಿ ದೃಷ್ಟಿಯ ವಿರುದ್ಧ, ನೋ-ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಲೋ-ಕೋಡ್ ವಿಕಲ್ಪಗಳು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಆಕರ್ಷಣೆ ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಪರಿಹಾರಗಳು ಫತ್ರಿಕೇಶನ್ ಕೋಡ್ ನನ್ನು ತಿರುವಿದ್ದಾರೆ, ಇವರನ್ನು ನಾಗರಿಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಸುವವರು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತವೆ, ತಂತ್ರಾಂಶ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಹಾರಿದಾಗ.
ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಗಳ ಪಾಲಿಗೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಭಾಗವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ವೀಕ್ಷಣೀಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ನೋ-ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಲೋ-ಕೋಡ್ ಘಟಕಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸೌಲಭ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲೆ ಸಮಾಜದಲ್ಲಿಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ. ಇಂತಹ ಪರಿವರ್ತನೆ ಡೇಟಾ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ತುಂಬಾ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿ, ಅಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ವೇಗ ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆ ಹೊಂದಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಿಗೆ ವಿರುದ್ಧ ಡೇಟಾ ವೈಜ್ಞಾನಿಕರ ಪಾತ್ರ
ಡೇಟಾ ವೈಜ್ಞಾನಿಕರು ಕೇವಲ ಕೋಡಿಂಗ್ ಕೂಟದಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಅವರ ಪಾತ್ರ ಸಮಗ್ರ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣಿಯ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸುತ್ತವೆ. ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದಕ್ಕೆ ನಿಖರ ಕೋಡಿಂಗ್ ಸಾಲನ್ನು ಮಾತ್ರ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿಲ್ಲ.
ಲೋ-ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ನೋ-ಕೋಡ್ ಸಾಧಕಗಳು ಯೋಜನೆಯ ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಭಾಗವಾಗಿವೆ. ಮತ್ತಷ್ಟು ಬಳಕೆಯಲ್ಲೂ, ತಮ್ಮಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ನಿಯಮಿತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ಈ ವಿಧಾನಗಳು ತಂಡಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಸಹಕಾರವನ್ನು ಸಹಾಯಿಸುತ್ತವೆ, ತಾಂತ್ರಿಕ ಬಡ್ಡಿ ಅನ್ನು ಗಟ್ಟಿಮುಗಿದಂತೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ನಾಗರಿಕ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಗೆ ಲಾಭಗಳು
ಈ ಸಾಧಕರಿಂದ ಲಾಭಗಳನ್ನು ನಾಗರಿಕ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಗೂ ವ್ಯಾಪಿಸುತ್ತವೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಈ ಬಳಕೆದಾರರು ಉದ್ಯೋಗ ತಂಡದಲ್ಲಿ ಸೇರುತ್ತಾರೆ, ತಾಂತ್ರಿಕ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ತಮ್ಮ ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಜಾಡಾಗೆಯಂತೆ ಪರಿಮಳಿಸುತ್ತಾರೆ. ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಸಾಗಿದಾಗ, ವ್ಯಾಪಾರದ ಪರಿಧಿಯು ಹೆಚ್ಚು ಯುಕ್ತ್ವಾಧಾರಿತವಾಗುತ್ತದೆ.
ಸರಿಯಾದ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯೊಂದಿಗೆ, ಉದ್ಯೋಗದ ನಿರ್ವಹಕರಿಗೆ ತಮ್ಮನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತಗೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನವನ್ನು ಕೃಷಿ ಮಾಡುವ ಹಂತಕ್ಕೆ આવಲು ಯಾವುದೇ ತಾಂತ್ರಿಕ ಜಟಿಲತೆಗೆ ಎದುರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ತಮ್ಮ ಶ್ರೇಷ್ಠಗೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವುದು ಡೇಟಾ ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ ಬೆಳವಣಿಗೆ.
DSIಗಳಿಗೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆ
ನೋ-ಕೋಡಿಂಗ್ ನ ಗಮನವು ನಿಗಮಗಳ ಮಾಹಿತಿ ನಿರ್ದೇಶಕರು (DSI) ಗಳಿಂದ ಆದರೂ ಚೆನ್ನಾಗಿಲ್ಲ. ಈ ಘಟನೆಗಳು ಶ್ಯಾಡೋ ಐಟಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟಿಸುತ್ತವೆ. ಇನ್ನೊಂದೆಡೆ, DSI ಗಳ ಪಾತ್ರಗಳು ಹೀರಿಯ ಗೌರವವನ್ನು ಹಾಕಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಚಲಿಸುವ ಸಾಧಕದ ಆಧಿಕಾರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ.
ಆದರೆ, ನೋ-ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಲೋ-ಕೋಡ್ ಪರಿಹಾರಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತೀರ್ಮಾನಗಳು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ. ಕೋಡಿನ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಉಪಕರಣವಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಂಡಾಗ, DSI ಗಳು ತುರ್ತು ಸಂತೃಪ್ತಿ ಗೆ ನಿರಂತರಸೇವೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತಿದ್ದಾಗ ಸುರಕ್ಷತಾ ತಾಂತ್ರಿಕತೆಯನ್ನು ಗೌರವಿಸುತ್ತವೆ. “DSI-ಮಿತ್ರ” ಉದ್ದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹಕ್ಕು ಪಡೆಯುತ್ತವೆ.
ಜನರೇಟಿವ್ AI: ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವದತ್ತ ಸಾಗುತ್ತಿದೆ
ಜನರೇಟಿವ್ AI ನ ವಿರುದ್ಧ ಹೊಸ ಥೀಮೆ ಹುಟ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಭರವಸೆಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮೂಲಕ, ಪ್ರತಿ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಯು ತಮ್ಮ ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಯಾವುದೇ ಕೋಡಿಂಗ್ನಿಲ್ಲದೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸಂಶೋಧನೆಗಾಗಿ ಹೊಸ ನೋಟಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತವೆ.
ಜನರೇಟಿವ್ AI ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಅಥವಾ ಸೌಲಭ್ಯಗಳ ಬಳಕೆಗೆ ಸಾಗಿಸಲು ಪರಿವರ್ತನೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಸೂಕ್ತವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು, ವರದಿಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಹತ್ವದ್ದಾದ ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸುಸ್ವಾಗತ ಘೋಷಣೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ.
ಪೂರ್ವಭಾವಿಯ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಭವಿಷ್ಯದ ಕಡೆಗೆ
ಲೋ-ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ನೋ-ಕೋಡ್ ಸಿದ್ಧತೆಗಳ ಉದ್ದೇಶ, ಜನರೇಟಿವ್ AI ಗೆ ವಿಷಯವಾದ ಕಥನಗಳು, ಬಹುಚರ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಯೋಜನೆಗಳ ಕೈಗಾರಿಕೀಕರಣವು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ವೈಜ್ಞಾನಿಕರಿಂದ ಹಾಗೂ ಇಲ್ಲದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ನಡುವೆ, ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಕಾರದ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಈ ನಾವೀನ್ಯಕರ ಸಾಧಕಗಳಿಂದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತನೆ, ಹೊಸ ಉತ್ಸುಕರಿಗೆ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನನ್ಯ ಶಕ್ತಿಯು ತೆಗೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಭವಿಷ್ಯದಕ್ಟೆನ್ಮಾ ಮಾಹಿತಿ ಕೈಗಾರಿಕಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಅಧಿಕಾರ ತಂತ್ರಗಳ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಎಲ್ಲಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ.
ನೋ-ಕೋಡ್, ಲೋ-ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಜನರೇಟಿವ್ AI ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡನೆ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿ ಮಾಡುವುದು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಕ್ರಮವು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ರಚನೆಯ ಪೋಷಣೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಸೃಜನಶೀಲ ಪ್ರಯೋಜನಗಳಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಅಕ್ಕೆಯ ಹತೋಟಿಯನ್ನು ಸಹಾಯಿಸುತ್ತದೆ.
ಕೋಡ್ ಮಾಡಿದರೆ ಅಥವಾ ಕೊರೆಯುತ್ತಿಲ್ಲೆ: ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನದ ವಿಶ್ವದಲ್ಲಿ ಅತೀತ ಮಾಹಿತಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ವಿಭಾಗ
ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಕೋಡಿಂಗ್ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?
ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಕೋಡಿಂಗ್ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದರಿಂದ ನಿಮಗೆ ಡೇಟಾ ಅನ್ನು ಆರಣೆ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಮಾಡುವಾಗ ಅರ್ಥವಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನೋ-ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಲೋ-ಕೋಡ್ ಸಾಧಕಗಳ ಉದಯದೊಂದಿಗೆ, ಕೆಲವೊಂದು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ತಾಂತ್ರಿಕ ಕೌಶಲ್ಯದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಕೋಡಿಂಗ್ ಇಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ಸು ಸಾಧಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವೇ?
ಹೌದು, ನೋ-ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಲೋ-ಕೋಡ್ ಸಾಧಕಗಳ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಕೋಡಿಂಗ್ ಕೌಶಲ್ಯದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿ ಆಗುವುದು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಗೋಚಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಾಕಾರರಾಗಲು ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಹೊಂದಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಏನನು?
ಕೋಡಿಂಗ್ ಇಲ್ಲದೆ ಮಾಹಿತಿ ಕ್ಷೇತ್ರ ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಪರಿಣಿತಿ ಹೊಂದಲು, ಡೇಟಾ ವಿವರಣೆಯ ವಿರುದ್ಧ ವಿಜ್ಞಾನ ಶಿಕ್ಷಕರು, ಆರ್ಡರ್ ಹಾಗು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಕೇಂದ್ರತವು ಬುದ್ಧಿವಾದಗಳನ್ನು ಗಳಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ ಕೊಳವಲ್ಲದೆ.
ನೋ-ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಲೋ-ಕೋಡ್ ಸಾಧಕರು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಕ್ರಾಂತಿಯ ಅನುಕೂಲವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ?
ನೋ-ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಲೋ-ಕೋಡ್ ಸಾಧಕರು ಅಪಾಯ उत्पತ್ತಿವನ್ನು ಸಾಧಕದ ಬಾಹ್ಯವಾಗದ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಡೇಟಾ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ತಲುಪಿಸುತ್ತವೆ, ವರದಿಗಳನ್ನು, ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮುನ್ನೋಟ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ನೆಲೆ ಹಾಕುತ್ತಾರೆ.
ನೋ-ಕೋಡ್ ಯಾ ಲೋ-ಕೋಡ್ ನಲ್ಲಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಇಲ್ಲದ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ರಾಷ್ಟ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಗಳಿಸುವುದೆ?
ನೋ-ಕೋಡ್ ಅಥವಾ ಲೋ-ಕೋಡ್ ಸಾಧಕಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿನ ಸಂಶೋಧನೆ, ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಕ್ಕರವನ್ನು ಮೊದಲ ಕೈಗಾರಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಯಶಸ್ವಿ ಆಗುವುದು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ.
ನೋ-ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಲೋ-ಕೋಡ್ ಯಾವ ಒತ್ತಾಯವನ್ನು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನೆಯನ್ನು ನ್ಯಾಯವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ ಉದಾಹರಣೆ?
ನೋ-ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಲೋ-ಕೋಡ್ ಸಾಧಕಗಳು ಏನೇ ಆದರೂ ಇದ್ದರೂ, ಆಳವಾದ ಉದ್ದೇಶವಿಲ್ಲದ ಒಪ್ಪಿಗೆಯ ಉದ್ದೀಶ್ಯಾಯಿತ ಸಂಬಂಧಧಾರಿದ ಮೂಲಗಳ ಮೇಲೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, ಉಪಾಯವಾಗುವುದು ಸಮಯ, ಪತ್ರಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಲೇಖನವೃತ್ತದಲ್ಲಿ ಬೇಕಾದ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಣಬದ್ಧಗಳ ಮೇಲೆ ಮುಕ್ಕುಮಾಡುವ ಮೂಲಕ.
ನನ್ನ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ನೋ-ಕೋಡ್ ಅಥವಾ ಲೋ-ಕೋಡ್ ಸಾಧಕವನ್ನು ಹೇಗೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು?
ನೋ-ಕೋಡ್ ಅಥವಾ ಲೋ-ಕೋಡ್ ಸಾಧಕವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದಾಗ, ಸುರಕ್ಷತೆ, ವೃದ್ಧಿ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಅಥವಾಸುಯ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧಕವು ತಾವು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಇರುವುದဖြ болсон ಯಾವ ನಿತ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಗುವಿಕೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರೀಪಡಿಸುವ ಅಥವಾ ತಾಯಿಯೊ ಡೇಟೆಕ್ ನಣ್ಣೀದುತ್ತವು ಚರ್ಚಾ ಬಿಡಿಸುವ ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ ಯೋಚನೆ ಮಾಡಿ!
ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ನೊ-ಕೋಡ್ ಪರಿಹಾರದ ಗುರಿ ಏನು?
ಡೇಟಾ ಕೊಂಡಿಕೋಡು ಸಾರ್ವಜನಿಕರಗೊಂಡಿರುವ ಗೆಳೆಯಕ್ಕೆ ಭೇದಗಳು ಮತ್ತು ಎಸ್ ಹಾಗೂ ಎಸ್ಯ್ ಉದ್ದೇಶಸಾಮರ್ಯ ಯಾವ ತಾಲೀನಾಡಿಕಂಪನೀವಿಯಿಂದ ತಪ್ಪಿಸಲು ಬೇಕಾದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಉದಿತ ಕೈಗಳು! ಮತ್ತು ಹರಾರು ಪಾತ್ರವನ್ನ ಆಯಿಸಲು ಆಗಿಲ್ಲ.
ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಲೋಟು ನಿರ್ಣಾಮ ಹೊರೆಯಿಂದ ಏನು?
ನೋ-ಕೋಡ್ ಅಥವಾ ಲೋ-ಕೋಡ್ ಸಾಧಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ವಿವರಣೆಗಳಿಂದ ಬಹಳ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ವಿಪರೀಯನ್ನಿಂದ ಹಿಡಿದಿದ್ದು, ಸೂಕ್ತ ಕಾರಣ ಇದರಿಂದ ಕೊನೆಯ ಸಂಪಮಾನ್ಯ, ಅಥವಾ ನಿರ್ಯಾತ ರಾಜಕೀಯವು ಬಳಸಬಹುದು.
ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಕೋಡಿಂಗ್ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಮಾಜ ಅಮೂಲ್ಯ ಹಿಡಿದದ್ದರೋ?
ಹೌದು, ಕೋಡಿಂಗ್ ತಂತ್ರಜ್ಞರಿಗೆ ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಎಲ್ಲಾ ಸ್ಥಳೀಯ ವಿವರಗಳಿಂದ ಬಿಯಾಯ xogareγούಡ್ಡ ಸಮಕ್ಷಣಕರ ಹೇಗೆ ತಕರಿಸಿದ್ದಾರೆ.
