تقليدياً تتطلب أدوار علم البيانات مهارات الترميز ولا يزال علماء البيانات الأكثر خبرة الذين يعملون اليوم يعملون بالترميز، ومع ذلك يستمر مشهد علم البيانات في التغيير.
ما هي أسباب استخدام الترميز في علم البيانات
توجد الآن تقنيات تسمح للأشخاص بإكمال مشاريع البيانات بالكامل دون كتابة تعليمات برمجية، وإن الغرض من هذه التقنيات ليس إزالة الترميز من مجموعة مهارات عالم البيانات، ولكن جعل تحليل البيانات الأساسية متاحًا للآخرين في الأدوار الفنية الأقل وعندما يتم استخدام هذه التقنيات على النحو المطلوب، يستمر علماء البيانات في استخدام التعليمات البرمجية للحصول على حلول أكثر تعقيدًا ومخصصة.
1. البيانات فوضوية وغير منظمة
عادةً ما تكون البيانات داخل علم البيانات فوضوية وغير منظمة، وللتعامل مع هذه البيانات الفوضوية ستحتاج إلى طريقة مرنة للغاية لوضعها في الهيكل الذي تحتاجه، وبدون أي ترميز من المحتمل أن تستغرق وقتًا طويلاً في تنظيفها ومن خلال قوة الترميز والبرمجة، يمكن أن تساعد الحزم والمكتبات من لغات البرمجة في تحسين سير العمل.
2. سيطرة أكبر على البيانات
يمنح الترميز مزيدًا من المرونة ومع ذلك يأتي المزيد من التحكم في البيانات، ويمكن أن يسمح استخدام لغات الترميز ببناء منطق في تحويل البيانات، ولغات البرمجة متعددة الاستخدامات لأنّه من خلال استخدام هذه الوظائف يمكن التحكم بشكل أكبر في شكل البيانات.
ويمكن أتمتة كل منها عن طريق تجميعها في نص، ومن خلال بناء مثل هذه الأتمتة ستوفر المزيد من الوقت على الأشياء ويمنح هذا مزيدًا من الوقت لاستكشاف الأشياء الممتعة في عمل البيانات مثل التحليلات التنبؤية والذكاء الاصطناعي.
3. التحكم في الإصدار
إنّ معرفة الترميز يجعل الأمور أكثر بساطة، حيث يمكن مشاركة نصوص (Python) أو (R) باستخدام التحكم في الإصدار وهو نظام لتعقب التغييرات التي تم إجراؤها على المشروع بمرور الوقت، حيث يسمح النظام للعديد من الأشخاص بالعمل على الملفات والذين يمكنهم إجراء تغييرات عليها، ويتم تسجيل جميع التغييرات التي تم إجراؤها على الملف وحفظها للسماح بالتحكم بشكل أفضل ومنع التغييرات غير المرغوب فيها.
