प्रोग्राम या एक्सेल का उपयोग करें? स्प्रेडशीट का उपयोग क्यों करना बंद करें

स्प्रैडशीट बड़ी मात्रा में डेटा में हेरफेर और गणना के लिए एक लोकप्रिय उपकरण है। हालाँकि, प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करने के लिए एक बेहतर विकल्प हो सकता है जूलिया.

2010 में, दो सम्मानित हार्वर्ड विश्वविद्यालय के अर्थशास्त्रियों, कारमेन रेइनहार्ट और केनेथ रोगॉफ ने दो लेख प्रकाशित किए जो कि दुनिया भर में राजनेताओं द्वारा तपस्या योजनाओं का समर्थन करने के लिए उपयोग किए गए थे।

रेनहार्ड्ट और रोगोफ़ ने तर्क दिया कि देश की कुल सकल घरेलू उत्पाद (जीडीपी) के 0,1% से अधिक होने पर औसत वास्तविक आर्थिक विकास धीमा (90% नीचे) हो जाता है। हालाँकि, Microsoft Excel का उपयोग करते समय उन्होंने गंभीर परिणामों के साथ एक साधारण गलती की।

विकास के आंकड़ों के औसत के दौरान अर्थशास्त्रियों ने पूरी पंक्ति का चयन नहीं किया - उन्होंने डेटा को छोड़ दिया ऑस्ट्रेलिया, ऑस्ट्रिया, बेल्जियम, कनाडा और डेनमार्क से। इन देशों को जोड़कर, आर्थिक विकास में 0,1% की गिरावट औसत 0,2% की वृद्धि में बदल गई।

सामान्य तौर पर, स्प्रेडशीट में तीन समस्याएं होती हैं:

• वे प्राप्त आंकड़ों के स्वचालित और व्यवस्थित सत्यापन की अनुमति नहीं देते हैं।
• जिस तरह से जानकारी प्रस्तुत की जाती है, वह तीसरे पक्ष के लिए त्रुटियों की खोज करना बेहद कठिन हो जाता है।
• वे यांत्रिक व्यवहार को प्रोत्साहित करते हैं। कभी-कभी समय बचाने के लिए फॉर्मूले कॉपी और पेस्ट किए जाते हैं, जिसमें संशोधन करना होगा, जिसे वे करना भूल जाते हैं।

हो सकता है क्योंकि एक विशिष्ट कार्यक्रम का निर्माण आपको इस बात पर अधिक ध्यान देने के लिए मजबूर करता है कि आप क्या करते हैं या क्या करते हैं, क्योंकि उनके पास पूर्व-प्रोग्राम किए गए सूत्रों की तुलना में बहुमुखी प्रतिभा है स्प्रेडशीट प्रदान नहीं करते हैं, सच्चाई यह है कि अर्थशास्त्र में अधिक से अधिक ओपन सोर्स प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग किया जा रहा है।

प्रोग्राम या एक्सेल का उपयोग करें? जूलिया एक्सेल से बेहतर क्यों है

जूलिया प्रोग्रामिंग भाषा आधिकारिक तौर पर दो साल के लिए हमारे साथ रही है। एक दशक के विकास के बाद अगस्त 1.0 में इसका संस्करण 2018 प्रकाशित किया गया था। वे चौबीस महीने डेटा विश्लेषण के लिए इसे एक मुख्य उपकरण बनाने के लिए पर्याप्त थे।

जूलिया एक खुला स्रोत, गतिशील प्रकार प्रोग्रामिंग भाषा है। हालांकि इसका उपयोग सामान्य प्रोग्रामिंग के लिए किया जा सकता है, इसे वैज्ञानिक और संख्यात्मक कंप्यूटिंग उपयोगकर्ताओं की आवश्यकताओं को ध्यान में रखते हुए डिजाइन किया गया था। जूलिया बॉक्स के बाहर समानता का समर्थन करता है, समानता के तीन मुख्य स्तरों की पेशकश करता है जिसे जूलिया कोरटाइन, मल्टीथ्रेडेड (वर्तमान में प्रायोगिक), और मल्टीकोर या वितरित प्रसंस्करण के रूप में वर्गीकृत किया जाता है।

डायनामिक टाइप लैंग्वेज वे हैं जो प्रोग्राम चलने के दौरान संशोधन करने की अनुमति देती हैं।

समानता से हम कंप्यूटर विज्ञान में समस्याओं को हल करने के एक तरीके का उल्लेख करते हैं जिसमें बड़ी समस्याओं को कई छोटे लोगों में विभाजित करना और उन्हें समानांतर में हल करना शामिल है।

एक्सेल पर जूलिया के कुछ फायदे

• यह खुला स्रोत है, इसलिए आपको इसका उपयोग करने के लिए महंगे लाइसेंस का भुगतान करने की आवश्यकता नहीं है।
• एक संस्करण नियंत्रण प्रणाली के साथ उपयोग का समर्थन करता है, जो किए गए कार्य की सहकर्मी समीक्षा की अनुमति देता है।
• यह गुणक है; यह विंडोज, मैक, लिनक्स, फ्रीबीएसडी और डॉकर मशीनों के लिए उपलब्ध है।
• किसी अन्य प्रोग्रामिंग भाषा का सहारा लेने की आवश्यकता नहीं है। यदि उपयोगकर्ता को नए पुस्तकालय बनाने की आवश्यकता है, तो वह इसे जूलिया में पूरी तरह से कर सकता है। एक्सेल में मैक्रो भाषा का सहारा लेना आवश्यक है)
• उच्च प्रदर्शन। जूलिया तेजी से गणना के लिए अनुकूलित है।

बेशक विचार करने के लिए अन्य कारक हैं। कई स्थानों पर उपयोगकर्ता यह तय नहीं कर सकता कि क्या उपयोग करना है। यद्यपि कोई भी विंडोज कंप्यूटर जूलिया के साथ प्रोग्रामिंग का समर्थन करता है, यह संभावना है कि आपको उस डेटा को दूसरों के साथ साझा करना होगा जो एक्सेल का उपयोग बंद करने से इनकार करते हैं।

दूसरा सीखने की अवस्था है। प्रोग्राम बनाने की तुलना में सहायक में डेटा को पूरा करना समान नहीं है। इस बात का उल्लेख नहीं है कि जूलिया की तुलना में एक्सेल में कुछ करने के लिए बहुत अधिक प्रलेखन है।

आज भी, कॉलेज और विश्वविद्यालय व्यावसायिक गणना और प्रोग्रामिंग के लिए एक्सेल के उपयोग को एक ऑफ-द-हुक विषय के रूप में पढ़ाना जारी रखते हैं। जूलिया जैसी भाषाओं के उपयोग के साथ, न केवल छात्रों को जो वे सीख रहे हैं, उसमें ईमानदारी की भावना दी जाएगी। वे एक ऐसी दुनिया के लिए भी बेहतर तरीके से तैयार होंगे जहां डेटा व्याख्या एक महत्वपूर्ण कौशल होगा।