數據科學的世界正以驚人的速度發展，重新定義了技術與創新之間的界限。傳統編碼的相關性在低代碼和無代碼崛起的面前受到質疑。企業面臨一個根本性的兩難：是否必須精通編碼才能創新？
這個問題引發了戰略性的議題，特別是在技能和效率方面。生成型人工智能的興起使得可獲得的解決方案成為可能。數據，通常被稱為新石油，需要靈活的方式來挖掘它們的全部價值。 編碼的掌握是否仍然是必要的？
這引發了對技術職業未來的深思，該主題提出了一些關鍵問題。這一全景正在技術專業知識和合作創新的交匯處描繪出來。
編碼還是不編碼：數據科學中日益增長的兩難
科技行業面臨對專業人才的指數級需求。企業正在拼命尋找數據科學專家，但這一追求存在一個主要難題。技術技能以驚人的速度發展，使得各種培訓在短時間內變得不穩定且常常過時。
經濟合作與發展組織（OECD）的一項研究顯示，一種技術技能的壽命從1987年的30年降到今天的僅僅兩年。這一趨勢對尋求保持知識更新的專業人士提出了真正的挑戰，同時他們還要兼顧日常責任。
無代碼和低代碼的崛起
面對這種令人擔憂的現狀，無代碼（no-code）和低代碼（low-code）開發選擇越來越受青睞。這些解決方案使得經常缺乏或沒有編程經驗的用戶——即公民開發者——能夠開始技術項目。
這些方法使數據科學專家能減輕部分技術負擔。事實上，通過增強分析工具的可及性，無代碼和低代碼促進了新一代解決方案的出現。這樣的演變在數據項目中尤為有利，因為執行的速度必須與創新相結合。
數據科學家面對新技術的角色
數據科學家的工作不僅限於編碼範疇。他們的角色涵蓋了創建完整且可行的解決方案。所以設計模型遠不止於簡單地執行代碼行。
專案的模塊性和可維護性因低代碼和無代碼工具而簡化。通過製作可輕鬆重用的數據管道，這些方法促進了團隊內更好的協作，同時減少了技術債務。
對於公民數據分析師的好處
這些工具的優勢同樣擴展到公民數據分析師。通常嵌入到業務團隊中的這些用戶能夠將自己的想法轉化為具體項目，而不需要高級技術技能。行動的轉變變得可實現，從而展示了業務知識的附加值。
擁有良好的工作環境，業務專家可以管理他們的數據，並利用這些工具，而不必面對傳統編碼的複雜性。釋放他們的潛力代表著在訪問和利用數據方面的重大進展。
對於IT負責人的挑戰與安全性
對於信息系統負責人（DSI）來說，無代碼的看法不一定受到好評。這一現象可能引發對影子IT做法的擔憂。同時，隨著需要管理的工具增加，DSI的角色變得日益複雜。
然而，無代碼和低代碼解決方案提供了不可否認的保障。通過減輕代碼的維護負擔，DSI可以在遵守安全標準的同時保證服務的持續性。「對DSI友好」的方法將數據倡議與內部政策保持一致，同時保證了操作的跟踪。
生成型人工智能：邁向更廣泛的民主化
隨著生成型人工智能的到來，一種新的範式正在出現。這項充滿前景的技術使每位員工無論其技能如何，都能夠創建複雜的解決方案，而無需進行任何編碼。對於渴望創新的企業來說，新的前景正在展現。
生成型人工智能深刻改變了開發分析解決方案的可及性。用戶受益於直觀的界面，能夠通過簡單的自然語言指令生成模型、創建報告和設計複雜的工作流程。
邁向互聯互通的未來
無代碼和低代碼技術的演變，加上生成型人工智能的進步，預示著一個工業化複雜項目的時代即將來臨。各類型的角色，從數據科學家到非專家，都將參與端到端項目的實施。
這些創新工具對技術格局的轉變為新的倡議鋪平了道路，並提供了未開發的潛力。未來屬於那些整合這些創新技術並優化其數據使用的人，無論在哪個領域。
通過整合無代碼、低代碼和生成型人工智能，科技行業可能迎來革命性變化。這一進程不僅確保了戰略解決方案的創建，還鼓勵眾多參與者參與創造過程。
常見問題部分：編碼還是不編碼？深入探索數據科學世界
編碼在數據科學領域有多重要？
編碼在數據科學中至關重要，因為它使得能夠有效操縱、分析和可視化數據。然而，隨著無代碼和低代碼工具的興起，某些任務可以在不需要高級技術技能的情況下完成。
在不會編碼的情況下，是否可以在數據科學領域取得成功？
是的，通過無代碼和低代碼工具，無需編寫任何代碼的用戶也可以在數據科學中成功。
如果不想編碼，成為數據科學家需要哪些技能？
要成為一位不編碼的數據科學家，發展數據解釋、分析工具使用以及統計學和建模概念的理解技能非常重要。
無代碼和低代碼工具如何促進數據科學的民主化？
無代碼和低代碼工具使非專家能夠輕松創建數據分析、儀表板和預測模型，從而使數據科學更具可及性。
有哪些數據科學項目能在不編碼的情況下實現？
利用無代碼和低代碼平台，可以實現數據分析、可視化、自動報告以及甚至開發預測模型的項目。
無代碼和低代碼在數據科學中是否也可靠？
無代碼和低代碼工具對於許多用例來說可能非常可靠，但性能將取決於所選工具以及項目的複雜性。對於數據分析和原型，它們通常足夠，但專家有時可能會選擇編碼以控制算法的每個細節。
如何為我的數據科學項目選擇合適的無代碼或低代碼工具？
選擇無代碼或低代碼工具時，考慮安全性、擴展性、社區支持及工具提供的功能等標準至關重要，以確保它滿足您在數據科學方面的具體需求。
無代碼在數據科學領域有哪些局限性？
無代碼工具在個性化和複雜性方面存在限制。對於非常特定或需要複雜邏輯的項目，傳統編碼可能是達到所需結果的必要之舉。
隨著無代碼工具的興起，數據科學家的角色是否在變化？
是的，隨著數據科學家角色的進化，專業知識的重點更多地轉向結果解釋、數據管理和在決策過程中整合無代碼解決方案，而不僅僅是編碼。
