데이터 과학자 및 개발자를 위한 로우 코드 DevOps 기회

데이터 엔지니어와 데이터 과학자는 목표를 달성하기 위한 새로운 애플리케이션 개발에 집중하고 있습니다. 다양한 데이터 과학 목표에 사용할 수 있는 훌륭한 소프트웨어 응용 프로그램이 많이 있습니다.

불행히도 빅 데이터 문제를 처리할 수 있는 소프트웨어를 개발하는 것은 오히려 복잡한. 좋은 소식은 빅 데이터의 새로운 발전입니다. 개발 프로세스를 간소화하는 데 도움이 되었습니다. 또한 불필요한 코드를 많이 사용하지 않고도 빅 데이터 응용 프로그램을 위한 소프트웨어를 만들 수 있습니다.

빅 데이터 소프트웨어 개발에 대한 로우 코드 접근 방식

기술의 출현으로 디지털 세계에 수많은 추가 기능이 추가되었으며 그 중 하나가 소프트웨어입니다. 소프트웨어 및 응용 프로그램은 실행되고 웹 기반 또는 컴퓨터 기반 활동을 수행하는 데 도움이 되는 코드 집합입니다.

빅데이터의 변화에 ​​따라 소프트웨어의 역할이 진화하고 있습니다. 새로운 데이터 방법론이 필요한 시대에 수백만 가지 작업을 수행할 수 있는 소프트웨어 및 응용 프로그램을 개발하려면 적절한 지식과 높은 수준의 기술을 갖춘 프로그래머가 필요합니다. 적어도 그것이 1982년 James Martin이 그의 책 Application Development without Programmers를 출판할 때까지 일반적으로 받아 들여진 개념이었습니다. 이 책은 빅데이터가 대중화되기 전에 집필되었지만 빅데이터 시대에도 그 원칙은 여전히 ​​유효하다.

시간이 지남에 따라 소프트웨어 회사는 수동 코드 수를 줄이고 기존 코드를 사용하여 애플리케이션 개발 프로세스를 단축한 새로운 컴퓨터 지원 소프트웨어 도구 및 애플리케이션 개발 도구를 내놓았습니다. 이는 보다 엄격한 데이터 처리 요구 사항이 필요함에 따라 그 어느 때보다 중요합니다. .. 이것은 점차적으로 코드 없는 프로그래밍으로 잘못 해석되지만 방법이 다른 낮은 수준 및 낮은 코드 개발로 이어졌습니다.

데이터 과학을 위한 로우 코드 애플리케이션 개발의 이점: –

A 낮은 코드 개발 플랫폼은 응용 프로그램 개발에 필요한 입력, 출력, 비즈니스 아이디어, 논리 및 그래픽 도구 및 기존 코드를 제공하는 플랫폼입니다. 로우 코드 개발 환경에서는 기존 코드 개발에 비해 수동 코딩을 줄이고 기존 코드를 재사용하여 개발 프로세스를 가속화합니다. 애플리케이션 기능이 조직의 통제 하에 있고 다양한 솔루션이 비즈니스 조직의 요구를 충족하도록 채널화될 수 있는 소프트웨어 개발에 대한 시각적 접근 방식으로 간주됩니다. 이것은 프로그래머의 번거롭고 복잡한 코드 개발 관행을 피하고 드래그 앤 드롭 시스템을 사용하여 기존 및 보조 코드를 사용할 수 있게 하면서도 웹 기반 앱 개발 측면에서 기존 소프트웨어만큼 우수한 기능을 제공합니다. 모바일 기반 앱 , IoT 지원 앱. 최신 예측에 따르면 2024년까지 애플리케이션의 60% 이상이 개발될 것입니다. a 낮은 코드 환경.

로우 코드 개념이 개발된 이유는 무엇입니까?

로우 코드 소프트웨어 개발은 ​​매우 필요하며 따라서 시작되었습니다. 소프트웨어 산업의 떠오르는 이야기와 함께, 소프트웨어에 대한 수요가 크게 증가했습니다., 이로 인해 소프트웨어 개발자 및 프로그래머에 대한 수요가 증가했으며 개발자 및 기술 인력 부족으로 공급 비율이 매우 낮습니다. 설문 조사에 따르면 거의 모든 고용주가 기술 팀을 고용하는 데 어려움을 겪고 있으며 수동 코드 개발이 매우 어려운 작업인 자격을 갖춘 직원이 아닌 직원을 고용해야 합니다. 따라서 그들은 드래그 앤 드롭만큼 쉬운 것이 필요하며 따라서 로우 코드 소프트웨어 개발은 ​​목적을 균등하게 수행합니다. 이 경우 기술팀은 코드를 재사용하여 빅데이터 기술로 프로세스를 간소화하고 애플리케이션을 효과적이고 효율적으로 생성하고 "시간은 돈"이라는 것을 알고 비용을 절감하는 동시에 수요와 공급 논쟁에서 우위를 점할 수 있습니다.

로우 코드 개발의 장점: –

1. 빈번한 프로토타입 - 기존 코드의 재사용으로 프로세스 속도가 빨라짐에 따라 프로토타입을 쉽게 사용할 수 있으며 제공됩니다. 조직은 시간과 비용을 절약하고 더 빠른 응답을 원합니다.
2. 비용 절감 - 기존 코드를 재사용하여 수동 코드를 작성할 필요가 없으므로 비용에 해당하는 시간을 절약할 수 있습니다. 또한 비용이 많이 드는 IT 직원을 너무 많이 고용하는 일도 줄어듭니다.
3. 보안 제공 - 보안은 최고의 관심사이므로 모든 안전 도구, 인증된 시스템, 암호화된 네트워크 및 보안 사용자 앱과 마찬가지로 타협되지 않습니다. 데이터는 낮은 코드 개발.
4. 고객 경험 - 로우 코드 소프트웨어 개발은 ​​최고의 소비자 경험을 제공합니다. 빠르고 효율적인 시스템은 소프트웨어를 신속하게 개발하는 데 도움이 되며 수요 변화와 시장 동향에 적응할 수 있을 정도로 유연합니다. 따라서 새로운 트렌드를 제시하는 업데이트된 앱을 제공합니다.
5. 디지털 업데이트 - 모든 사람이 치열한 경쟁에서 우위를 점하려고 하는 이 세상의 번창하는 비즈니스와 최근 트렌드, 빠른 것이 새로운 성공 만트라이므로 빠른 처리를 위해서는 자동화가 필수입니다. 로우 코드 산업은 자동화, 빠르고 효율적인 서비스를 제공합니다. 적당한 비용.

로우 코드 개발의 단점: –

• 의 첫 번째이자 가장 중요한 문제는 낮은 코드 플랫폼은 끌어서 놓기가 모든 응용 프로그램에 거의 기본적인 제한된 기능 코드에 대한 액세스를 제공한다는 것입니다. 그러나 앱이 눈에 띄고 기본적으로 사용되는 데 필요한 고유한 기능은 수동 코딩이 필요하며 일반적으로 다시 어렵습니다.
• 아이디어가 전혀 없는 직원은 이러한 앱의 사용자가 될 수 없습니다. 올바른 코드의 선택과 효과적인 구현 및 앱 완성을 위해서는 필요한 기술을 갖춘 전문가가 필요하기 때문입니다.
• 저품질 앱이 개발될 위험도 있습니다.

로우 코드 소프트웨어 개발은 ​​데이터 과학자에게 중요합니다.

데이터 과학자는 목표를 달성하기 위해 더 정교한 소프트웨어에 지속적으로 의존해야 합니다. 그러나 이것이 기존 코드의 용도를 변경하거나 코드의 필요성을 최소화할 때 불필요한 개발 주기에 전념해야 한다는 의미는 아닙니다. 데이터 기반 개발 방법으로 가능.

일반적으로 데이터 과학을 위한 로우 코드 개발과 코드 없는 개발 사이에는 큰 혼란이 있으며 둘 다 종종 동일한 것으로 간주되지만 매우 다릅니다. 노코드 플랫폼은 코딩이 전혀 필요없고 전문가도 없고 시민 개발자만 있으면 되며 일반적으로 더 빠릅니다. 하지만 낮은 코드 개발에는 약간의 수동 코딩 및 시각적 모델링 도구 사용과 최상단의 체리 역할을 하는 즉시 사용 가능한 기능이 포함됩니다.

출처: https://www.smartdatacollective.com/low-code-devops-opportunities-for-data-scientists-developers/