數據科學即將迎來“無代碼”時代

Data Science Central 顧晨波 笪潔瓊 Aileen

我們正在進入數據科學實踐的新階段，即“無代碼”時代。 像所有重大的變化一樣，這個變化還沒有在實踐中清晰地體現，但這個變化影響深遠，發展趨勢非常明顯。

現在，每一周都會有一些自動代碼行業的最新進展。創業公司的集成產品是有一些進展的，不過更多見的是基于現有分析平臺供應商新添加的功能或模塊。自從自動化機器學習（AML）平臺出現以來，我一直在關注它們的成長。我在2016年春天，撰寫了一篇關于它們的文章，題目是“數據科學家將被自動化機器學習平臺取代并在2025年失業！”當然，我的預測不是絕對準確的，但在過去的兩年半里，自動化功能在我們機器學習行業中的發展確實非常引人注目。

不需要人工寫代碼的數據科學

無代碼數據科學或自動機器學習，或者可以稱為簡單易用的 “增強型”數據科學產品，范圍包括：

附帶指導的平臺：具有高度指導功能的建模程序平臺（當然還是需要用戶完成一定步驟，這樣的平臺有BigML，SAS，Alteryx）。經典的簡易操作平臺（drag-and-drop ）是這一代的基礎。

自動機器學習（AML）：全自動機器學習平臺（例如DataRobot）。

會話分析：在最新版本中，用戶只要提出可以通過常用英語解決的問題，平臺就會提供最佳答案，選擇數據，特征，建模技術，甚至可能是最佳數據可視化。

不僅僅為了先進的分析

我們工具的智能擴展從預測和規范建模，已經擴展到了數據混合和數據準備領域，甚至擴展到數據視覺設計的領域。這意味著無代碼智能功能可提供傳統商學院的商業智能分析師使用，當然也可以為公民數據學者提供支持。……