数据科学家和开发人员的低代码 DevOps 机会

由柏拉图重新发布

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数据工程师和数据科学家专注于开发新的应用程序来实现他们的目标。有许多出色的软件应用程序可用于实现各种数据科学目标。

不幸的是，开发能够处理大数据挑战的软件已经相当困难了。复杂的。好消息是大数据的新进展帮助简化了开发过程。他们还可以为大数据应用程序创建软件，而无需大量不必要的代码。

开发大数据软件的低代码方法

随着技术的出现，数字世界增加了许多新功能，其中之一就是软件。软件和应用程序是一组执行的代码，有助于执行基于 Web 或基于计算机的活动。

软件的作用随着大数据的变化而发展。在需要新数据方法的时代，要开发可以执行数百万个任务的软件和应用程序，需要具有适当知识和高素质技能的程序员。至少在 1982 年 James Martin 出版他的书《没有程序员的应用程序开发》之前，普遍接受的概念是这样的。虽然这本书是在大数据成为家喻户晓的名字之前写成的，但它的原理在大数据时代仍然适用。

随着时间的推移，软件公司提出了新的计算机辅助软件工具和应用程序开发工具，通过减少手动代码的数量和使用现有代码来加快应用程序开发过程，这比以往任何时候都更重要，因为需要更严格的数据处理要求.. 这逐渐导致低级和低代码开发，这经常被误解为无代码编程，但方式不同。

数据科学低代码应用程序开发的好处：

A 低码开发平台是一个提供开发应用程序所需的输入、输出、商业理念、逻辑和图形工具和现有代码的平台。在低代码开发环境中，与传统代码开发相比，减少了人工编码，重用现有代码，加快开发进程。它被认为是一种可视化的软件开发方法，其中应用程序功能在组织的控制之下，并且可以将各种解决方案渠道化以满足业务组织的需求。避免了程序员开发代码繁琐繁琐的传统做法，通过拖放系统可以使用现有和二次代码，但在开发基于Web的应用程序基于移动应用程序方面与传统软件一样好，以及支持物联网的应用程序。根据最新预测，到 2024 年，60% 以上的应用程序将在 a 低代码环境。

为什么开发低代码概念？

低代码软件开发是非常必要的，因此已经启动。随着软件行业的崛起，对软件的需求显着增加，这导致对软件开发人员和程序员的需求不断增加，由于开发人员和技术人员短缺，供应比例一直很低。根据调查，几乎所有雇主都发现很难聘请技术团队，并且不得不聘请不合格的员工，因为手动代码的开发是一项非常具有挑战性的任务。因此，他们需要像拖放一样简单的东西，因此低代码软件开发均匀地服务于目的。在这种情况下，技术团队可以利用大数据技术简化流程，通过重用代码和高效创建应用程序，节省资金，正如我们所知的“时间就是金钱”，同时消除供需争议。

低代码开发的优势： –

频繁的原型——原型很容易获得并提供，因为对现有代码的重用加快了流程。一个组织想要节省时间和金钱并想要更快的响应。
降低成本 - 重复使用现有代码消除了编写手动代码的需要，从而节省了相当于金钱的时间。此外，它还减少了雇用过多原本昂贵的 IT 员工。
安全性规定 - 安全性是最受关注的，因此作为所有安全工具、经过身份验证的系统、加密网络和安全的用户应用程序，安全性仍然不受影响。数据在低码发展。
客户体验 - 低代码软件开发提供了卓越的消费者体验。其快速高效的系统有助于快速开发软件，并且足够灵活以适应需求变化和市场趋势。因此，它提供了一个更新的应用程序，可以设定新的趋势。
数字化更新——这个世界上蓬勃发展的企业和最近的趋势，每个人都试图在疯狂的老鼠赛跑中脱颖而出，快速是新的成功口头禅，因此，对于快速处理，自动化是必须的。低代码行业提供自动化、快速和高效的服务中等成本.

低代码开发的缺点： –

第一个也是最重要的问题低码平台的特点是拖放提供了对有限功能代码的访问，几乎是所有应用程序的基础。但是，应用程序要脱颖而出并开箱即用所需的独特功能需要手动编码，这通常又很困难。
绝对零想法的员工不可能成为这些应用程序的用户，因为要选择正确的代码和有效实施并完成应用程序，需要具备必要技能的专业人员。
还存在开发低质量应用程序的风险。