Hva er egentlig koding?

Tidligere lærte du litt om programmering og programmeringsspråk.

Vi skal ikke gå veldig mye mer i dybden på dette her. Men litt grunnleggende kunnskap om dette er virkelig nyttig for å forstå seg på data og digital teknologi – og det gir et grunnlag for å lære om bruk av data i praksis, slik vi skal se på i de neste kapitlene.

Kode er nemlig selve maskineriet i alt vi foretar oss digitalt, og i denne metaforen er data drivkraften og brenselet. Kort og godt: Data alene vil ikke ta deg så langt, men kombinerer du det med kode har du et svært potent verktøy.

I Store Norske Leksikon defineres kode (i dataprogram-forstand) som «en serie instrukser i et høynivåspråk (kildekode), eller som instrukser i maskinspråk eller maskinkode».

Det siste er i praksis binærkode, eller maskinspråk. Å programmere direkte i binærkode er uhyre ineffektivt, tidkrevende og også – heldigvis – helt unødvendig. I stedet bruker vi ulike høynivåspråk, som er mye mer gjenkjennelig og håndgripelig, og som inkluderer mange begreper fra vanlige menneskelig språk (som regel engelsk, for å være spesifikk).

Noen programmeringsspråk er til en viss grad forståelige selv uten noen forkunnskaper, rett og slett fordi mange engelske begreper som «if», «else», «in» og «print» (og massevis av andre vanlige engelske ord) benyttes direkte i koden.

Den store forskjellen på et skrevet ord som «in» i dagligtalen, og hva det betyr i et programmeringsspråk, er imidlertid at ordet i sistnevnte er tilegnet spesielle oppgaver.

La oss ta et helt konkret eksempel, og se på en liten kodesnutt.

Python er som nevnt et av verdens mest brukte programmeringsspråk. Det er også et språk som bruker en del gjenkjennelige begreper fra menneskelig språk. Nettopp «In» (norsk: «i») er eksempelvis et nøkkelord som kan brukes til sjekke om en gitt verdi finnes i en liste.

For å sette det i en faktisk kontekst: Se for deg at du tar toget, og må skanne billetten din på en automat. Maskinen forespør en database om din billett finnes i dette togets liste over billetter.

Skriver du dette i Python, kunne det sett slik ut:

Igjen er det viktig å presisere: kode leses i høy grad som et vanlig språk. Du leser fra venstre mot høyre, linje for linje.

Oversetter vi alt helt fullstendig til norsk språk, får vi da denne setningen:

Plutselig er koden kanskje ikke så mystisk eller skummel lenger?

Å jobbe med å finne innsikter i data involverer ikke nødvendigvis programmering. Det er fordi vi kan bruke verktøy som allerede er programmert for oss – fiks ferdig og klart til bruk – som Microsoft Excel.

Det finnes som nevnt også «no-code» og «low-code»-verktøy som lar deg gjøre utvikling der det er ingen eller minimalt med koding involvert.

Men du husker kanskje i forrige kapittel der vi snakket om data literacy og data science? Selv om mye av dette tilgjengeliggjøres og automatiseres gjennom gode verktøy, er det fortsatt slik at litt mer avansert analyse og modellering, samt arbeid med databaser og lignende, krever ferdigheter med koding.

Hvis du vil avansere fra Excel og ta arbeidet med statistikk, visualiseringer og analyse til neste nivå, vil du for eksempel ha bruk for å lære litt av språk som Python og R. Sistnevnte er et programmeringsspråk som brukes spesifikt til å lage statistiske modeller og til datavisualisering og dataanalyse.

I kapittel fire vil vi også møte på SQL (Structured Query Language) – det er som nevnt et spørrespråk som brukes til å arbeide med databaser.

Å bli en dreven programmerer er selvsagt ikke noe du mestrer på en ettermiddag, men å komme i gang med dette er ikke så vanskelig som du kanskje tror hvis dette er noe du vil lære deg. Velg deg et språk du er nysgjerrig på, og så finnes det massevis av enkle guider og oppskrifter på nettet som du kan følge – og før du vet ordet av det har du laget en enkel nettside eller en liten app.