जब मैं किसी डेटा वैज्ञानिक से किसी विश्लेषण को समझाने के लिए कहता हूं, तो मुझे अक्सर एक पुल अनुरोध दिया जाता है और कार्यान्वयन को समझने के लिए भेज दिया जाता है। बीस मिनट बाद, मैं समझ सकता हूं कि कोड कैसे व्यवस्थित है और फिर भी नहीं जानता कि डेटा ने क्या दिखाया। मैं प्रश्न, हमने क्या पाया, और क्या साक्ष्य निष्कर्ष का समर्थन करता है, समझना चाहता हूं। Claude Code, OpenAI Codex, और Databricks Genie Code जैसे कोडिंग एजेंट कोड लिख, निष्पादित और संशोधित कर सकते हैं, जिससे विचार और डेटा के खिलाफ इसे आज़माने के बीच का प्रयास कम हो जाता है। यह हमें डेटा वैज्ञानिक का ध्यान कहां होना चाहिए, इस पर पुनर्विचार करने का अवसर देता है।

डेटा विज्ञान हमेशा यह खोजने पर केंद्रित रहा है कि हम डेटा से क्या सीख सकते हैं। जैसे-जैसे कोड लिखने का प्रयास घटता है, हमें जांच पर अधिक ध्यान देना चाहिए और उस जांच को सहकर्मी के लिए जांचना आसान बनाना चाहिए। कोड वैज्ञानिक कार्य के लिए एक उपकरण है, एक ड्राफ्टिंग बोर्ड का विस्तार जहां एक परिकल्पना रूप लेती है जिसे हम जांच और संशोधित कर सकते हैं। Microsoft Excel में एक विश्लेषण उपयोगी वैज्ञानिक अंतर्दृष्टि उत्पन्न कर सकता है, और इसकी विश्वसनीयता Python में लिखे गए विश्लेषण के समान विचारों पर निर्भर करती है।

कोडिंग एजेंटों के लिए, कैलकुलेटर तुलना शिक्षाप्रद है: अंकगणित को समझना और समस्या तैयार करना महत्वपूर्ण रहता है, भले ही हम गणना सौंप दें। प्रोग्रामिंग मूल बातें हमें यह समझने में मदद करती हैं कि कोड डेटा को कैसे बदलता है और यह निर्धारित करता है कि कार्यान्वयन विश्लेषण की आवश्यकता को पूरा करता है या नहीं। वैज्ञानिक योगदान के लिए उपयोगी प्रश्न तैयार करने और अधूरे अवलोकनों से बचाव योग्य निष्कर्ष निकालने के लिए अतिरिक्त विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।

मेरी चिंता यह है कि कोड उस अन्वेषण को बाधित कर सकता है जो यह निर्धारित करने के लिए आवश्यक है कि एप्लिकेशन को क्या करना चाहिए, खासकर जब कोड विश्लेषण से अधिक जांच प्राप्त करता है या एक खोजपूर्ण समायोजन को उसकी योग्यता की जांच करने से पहले समीक्षा से गुजरना पड़ता है। मेरे अनुभव में, जब कोड समीक्षा हावी होती है, तो बड़ी डेटा विज्ञान टीमें अक्सर खोज प्रक्रिया को संरक्षित करने के लिए संघर्ष करती हैं।