Rozdiel medzi Data Science a vývojom webu
Investície sú rozhodujúce pre jednotlivcov a podniky. Znižujú riziko v našich životoch a v čase núdze pôsobia ako vankúš. Pokiaľ ide o podniky, investície nie sú len finančné, ale aj investície svojich zamestnancov, tj budovanie tímov a budovanie imidžu. Je tu citát od Warrena Bufeta, ktorý hovorí: „Niekto dnes sedí v tieni, pretože niekto zasadil strom už dávno.“ V súlade s týmto citátom musia podniky dnes investovať, aby zajtra mohli ťažiť z výhod. Na základe najnovších trendov budeme diskutovať o dvoch druhoch investícií Data Science a Web Development.
Data Science je interdisciplinárna veda, pokiaľ ide o analýzu údajov pomocou štatistík, tvorby algoritmov a technológie. S najnovšími trendmi v oblasti vedy o údajoch, ako je strojové učenie a umelá inteligencia, chce viac spoločností investovať do tímu vedy o údajoch, aby lepšie pochopili svoje údaje a urobili rozumné rozhodnutia. Tvorba webových stránok je vytvorenie webovej stránky pre internet alebo intranet. Keďže webová stránka je tvárou spoločnosti, je potrebné, aby spoločnosti do nej investovali. Spoločnosti pre vývoj webových aplikácií musia tiež prispôsobiť svoje zručnosti aktuálnym trendom, pretože podniky sa stali viac elektronickými prostriedkami, tj elektronickým obchodom a elektronickým vzdelávaním. Toto je zase hnacím faktorom pri zakladaní tímov Data Science v podnikoch
Porovnanie medzi jednotlivými údajmi medzi Data Science a Webovým vývojom (Infografika)
Nižšie je najlepších 8 porovnávaní medzi Data Science vs Web Development
Kľúčové rozdiely medzi Data Science a Webovým vývojom
- Data Science je proces analýzy údajov pomocou špecializovaných zručností a technológie, zatiaľ čo vývoj webových aplikácií je vytvorenie webovej stránky pre internet alebo intranet s použitím podrobností spoločnosti, požiadaviek klienta a technických zručností.
- Data Science je relatívne nový koncept, ktorý bol zavedený v roku 2008, zatiaľ čo vývoj webových aplikácií existuje približne od roku 1999.
- Python používajú vedci údajov aj vývojári webových aplikácií. V Data Science sa však používa na analýzu údajov, zatiaľ čo vo vývoji webových stránok sa používa na vytvorenie webovej stránky.
- Data Science používa kódovanie široko, ale zahŕňa aj ďalšie prvky, zatiaľ čo celý vývoj webových aplikácií je založený na kódovaní.
- S Data Science sú zapojené štatistické údaje, zatiaľ čo pri vývoji webových aplikácií nie sú štatistické údaje využívané.
- Vedci údajov sa na konci analýzy snažia odpovedať na otázky súvisiace s podnikaním, zatiaľ čo vývojári webu sa pri vytváraní webovej stránky snažia vyhovieť požiadavkám klienta.
- Data Science závisí od dostupnosti údajov, zatiaľ čo vývoj webových aplikácií závisí od úzkej interakcie s klientom, aby sme pochopili potreby a získali požadované informácie.
- Rozpočet pre Data Science je strmý, ale pevný, zatiaľ čo rozpočet na vývoj webových aplikácií sa neustále mení s meniacimi sa požiadavkami a ďalšími funkciami.
- Vedci údajov pracujú na údajoch kratšie časové obdobie, aby dosiahli výsledky v porovnaní s webovými vývojármi, ktorí spustenie webovej stránky trvalo dlho.
- Vedci údajov pracujú so štruktúrovanými a neštruktúrovanými údajmi, zatiaľ čo vývojári webu pracujú s informáciami spoločnosti.
- S príchodom elektronického obchodu majú vedci údajov pochopenie webových stránok, zatiaľ čo vývojári webových stránok nemajú zručnosti na prácu s údajmi.
- V oblasti dátovej vedy existuje veľa budúcich trendov, ako je strojové učenie a umelá inteligencia, zatiaľ čo vývoj webových aplikácií nie je veľa.
Porovnávacia tabuľka Data Science vs Web Development
Rozdiely medzi Data Science a Web Development sú vysvetlené v nasledujúcich bodoch:
| Základ pre porovnanie | Data Science | Vývoj webových aplikácií |
| Ťažba termínu | DJ Patil a Jeff Hammerbacher, ktorí boli zamestnancami LinkedIn a Facebooku, dali v roku 2008 termín Data Science. | Termín bol popularizovaný Tim O'Reilly a Dale Dougherty na konci roku 2004. Pôvodne bol vytvorený Darcy DiNucci v roku 1999. |
| pojem | Je kombináciou štatistík, algoritmov a technológií na analýzu údajov. | Je to vytváranie webových stránok pre intranet, ktorý je verejnou platformou alebo intranet, ktorý je súkromnou platformou. |
| kódovanie | Kódovanie sa bežne používa na napájanie počítača príkazmi na analýzu údajov a poskytnutie konečného výstupu. | Celý proces vývoja webu zahŕňa kódovanie. |
| Jazykové odporúčania | C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata | Photoshop, HTML, CSS, JavaScript, JQuery, PHP, Python, Ruby |
| štatistika | Do určitej miery používa štatistiku. | Nepoužíva sa žiadna štatistika |
| Pracovné výzvy |
|
|
| Potrebné údaje | Štruktúrované a neštruktúrované údaje. | Nie sú potrebné žiadne údaje. Pre webovú stránku sú potrebné iba informácie o spoločnosti. |
| Budúce trendy | Strojové učenie a umelá inteligencia. | Elektronický obchod a elektronické vzdelávanie |
Záver - Data Science vs Web Development
Kariéra je budovaná na základe vášne, jazdy, zručností a príležitostí, ktoré má osoba. V prípade porovnania medzi Data Science a Web Development majú obaja trend a poskytujú študentom, čerstvejším a skúsenejším odborníkom veľa možností, ako sa naučiť. Vedci údajov musia mať dobré znalosti o štatistike a počítačovej vede. V spojení s rozsiahlymi údajmi, ktoré každý deň generujú rôzne vertikály, Data Scientists majú príležitosť preskúmať rôzne súbory údajov a pomôcť podnikom predpovedať ich údaje, aby získali cenné informácie. Otvory pre vedu v údajoch sú dnes najvyhľadávanejšími otvormi. Na druhej strane vývoj webových aplikácií podniká pomalé kroky, ale konečný produkt vytvorenia webovej stránky je fascinujúci a vzrušujúci. Webové stránky fungujúce ako platformy pre podniky, tj elektronický obchod, boli hnacím faktorom pri zakladaní tímov pre vedu o údajoch. Vedci údajov sú odborníci na prácu s internetovými údajmi. Porovnanie týchto pracovných oblastí Data Science a Web Development nie je možné vykonať, s výnimkou niekoľkých podobností. Avšak Data Science aj Web Development držia krok s trendmi a ponúkajú veľké príležitosti.
Odporúčaný článok
Toto bol sprievodca pre Data Science vs Web Development, ich význam, Head to Head Porovnanie, Kľúčové rozdiely, Porovnávacia tabuľka a Záver. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- 10 najlepších otázok pre rozhovor s vývojom webu
- Data Science Vs Data Engineering - ktorý z nich je užitočnejší
- Úžasný sprievodca vývojom webu Drupal
- 9 Úžasný rozdiel medzi dolovaním údajov Vs
- Začíname s programami Python a Django pre vývoj webových aplikácií
- Drupal vs Joomla: Funkcie
- Rozhovor SASS: úžasné otázky