أصبحت طرق العمل مع البيانات التي لا تتطلب البرمجة شائعة جدًا ولا غنى عنها في عصر المعلومات لدينا. إذا كنت تستخدم هذه الأساليب ، فهذا لا يعني أنك لا تعرف كيفية البرمجة. في الواقع ، مهارات البرمجة مطلوبة للعمل مع هذه الأدوات. يعد علم البيانات والذكاء الاصطناعي من المجالات الصعبة لتطبيق تقنيات علوم البيانات التي لا تتطلب الترميز. ومع ذلك ، فقد تمكن عدد من الشركات والشركات الناشئة من تسخير القوة الكاملة للذكاء الاصطناعي لدفع حدود التكنولوجيا. الآن يمكن أتمتة المهام المملة لتنقية البيانات والتنبؤ بها دون الحاجة إلى البرمجة. من الواضح أن الذكاء الاصطناعي هي إحدى الشركات الرائدة التي تمكنت من إنشاء منصة تمكن علماء البيانات ومتخصصي الذكاء الاصطناعي من القيام بعملهم دون اللجوء إلى كتابة كود برمجي.
لماذا نستخدم طرق الترميز الصفري؟
قد تتساءل لماذا أقترح أن يبدأ علماء البيانات ومحترفو الذكاء الاصطناعي العمل بالبيانات دون كتابة برامجهم الخاصة. في هذا المنشور ، سأتحدث عن الفوائد العديدة لاستخدام هذه التقنيات. ومع ذلك ، تجدر الإشارة إلى أن هذا النهج لا يهدف إلى استبدال أساليب التطوير التقليدية ، ولكن لتمكين علماء البيانات ومهندسي الذكاء الاصطناعي من أداء وظائفهم بشكل أفضل من أي وقت مضى.
إنه سريع للغاية
يمنحك استخدام أساليب العمل "بدون رمز" (مثل تلك التي يوفرها الذكاء الاصطناعي الواضح) المرونة ويسمح لك بحل المشكلات التي تتطلب كتابة برامج خاصة أسرع بخمس مرات. سيسمح لك استخدام الأدوات الرسومية بتسريع تنظيف البيانات ومعالجتها. يمكن استخدام الوقت الذي توفره لإجراء تصحيحات أخرى حتى تتمكن من زيادة إنتاجيتك. من الواضح أن الذكاء الاصطناعي يمنحك أيضًا القدرة على عمل تنبؤات دقيقة بشكل مذهل بناءً على بياناتك! تعد المعرفة الجيدة بالمفاهيم المتعلقة بمجال عملك ميزة إضافية وستساعدك على فهم نتائج تنبؤاتك التي تم إجراؤها باستخدام أدوات مثل الذكاء الاصطناعي الواضح.
إنه ممتع وممتع
يمكن أن يكون استخدام طرق "بدون رمز" ممتعًا. من الواضح أن للذكاء الاصطناعي واجهة مستخدم جذابة للغاية تمنحك إحساسًا دائمًا بالمشاركة. يمكنك حرفيًا رؤية تصورات رائعة أثناء تنقيح بياناتك أو إجراء تنبؤات منها. مقارنة بالطرق التقليدية ، فإن العمل مع البيانات دون كتابة برامجك الخاصة أمر مثير ويسمح لك بالتركيز على المهمة التي تقوم بها.
هذا يحسن الإنتاجية
يؤدي الجمع بين الخلفية النظرية الجيدة وفهم مفاهيم ومبادئ البرمجة إلى زيادة الإنتاجية عند استخدام الأدوات التي لا تتطلب كتابة التعليمات البرمجية. والسبب هو أنه يمكن إنجاز العمل بسرعة كبيرة ، ويمكنك التركيز على مهام محددة دون تقسيم تركيزك. يمكنك العمل بكميات كبيرة من البيانات في غضون ثوانٍ وأتمتة مجموعة متنوعة من المهام ، مما يوفر لك الكثير من الوقت والضغط. يتيح التعلم الآلي ، الذي لا يتطلب تطوير تطبيق برمجي خاص به ، للمؤسسات التركيز على اتخاذ القرارات والإجراءات المحددة - يمكن للشركات العمل باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي دون الاستثمار في تطوير البنية التحتية للنظام المعقدة.
حول من الواضح أن منظمة العفو الدولية
من الواضح أن الذكاء الاصطناعي قد بسط طريقة عملك مع تقنيات التعلم الآلي إلى ثلاث خطوات. يمكنك الآن تحميل البيانات ، والنقر فوق اثنين من الأزرار وإجراء تنبؤات بناءً على بياناتك دون كتابة سطر من التعليمات البرمجية. تسمح هذه المنصة لأي شخص باستخدام التعلم الآلي وتسهل على الجميع ، بغض النظر عن الخلفية التقنية. توقع الإيرادات ، وتحسين سلسلة التوريد الخاصة بك ، وتخصيص التسويق ، وإنشاء الشخصيات. الآن يمكنك معرفة ما سيحدث بعد ذلك. اكتشف المزيد هنا .
تعرف على المزيد حول كيفية الحصول على مهنة رفيعة المستوى من الصفر أو Level Up في المهارات والراتب من خلال أخذ دورات SkillFactory المدفوعة عبر الإنترنت:
- تدريب مهنة علم البيانات من الصفر (12 شهرًا)
- مهنة المحلل بأي مستوى ابتدائي (9 أشهر)
- Machine Learning (12 )
- «Python -» (9 )
- DevOps (12 )
- - (8 )