Różnica między Data Science a Web Development
Inwestycje mają kluczowe znaczenie dla osób fizycznych i przedsiębiorstw. Zmniejszają ryzyko w naszym życiu i działają jak poduszka w razie potrzeby. Jeśli chodzi o firmy, inwestycje są nie tylko finansowe, ale także inwestycjami pracowników, tj. Budowaniem zespołów i budowaniem wizerunku. Cytat Warrena Buffeta brzmi: „Ktoś dziś siedzi w cieniu, bo dawno temu ktoś posadził drzewo”. Zgodnie z tym cytatem firmy muszą inwestować dziś, aby jutro czerpać korzyści. Kierując się najnowszymi trendami, będziemy omawiać dwa rodzaje inwestycji Data Science i Web Development.
Nauka o danych jest interdyscyplinarną nauką, jeśli analiza danych odbywa się za pomocą statystyk, budowy algorytmów i technologii. Dzięki najnowszym trendom w dziedzinie nauki danych, takim jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja, coraz więcej firm chce zainwestować w zespół danych, aby lepiej zrozumieć swoje dane i podejmować mądre decyzje. Tworzenie stron internetowych to stworzenie witryny internetowej lub intranetowej. Ponieważ strona internetowa jest obliczem firmy, firmy muszą w nią inwestować. Ponadto firmy zajmujące się tworzeniem stron internetowych muszą dopasować swoje umiejętności do nadchodzących trendów, ponieważ firmy stały się coraz bardziej oparte na technologii e-commerce, tj. E-commerce i e-learningu. To z kolei jest czynnikiem napędzającym tworzenie zespołów Data Science w firmach
Bezpośrednie porównanie między Data Science a Web Development (infografiki)
Poniżej znajduje się porównanie 8 najlepszych między Data Science a Web Development
Kluczowe różnice między Data Science a Web Development
- Data Science to proces analizy danych przy użyciu specjalistycznych umiejętności i technologii, natomiast Web Development to stworzenie strony internetowej do Internetu lub intranetu z wykorzystaniem danych firmy, wymagań klienta i umiejętności technicznych.
- Data Science to stosunkowo nowa koncepcja wprowadzona w 2008 roku, podczas gdy tworzenie stron internetowych istnieje od 1999 roku.
- Python jest używany zarówno przez naukowców danych, jak i programistów stron internetowych. Jednak w Data Science jest on wykorzystywany do analizy danych, podczas gdy w tworzeniu stron internetowych jest wykorzystywany do tworzenia strony internetowej.
- Data Science szeroko stosuje kodowanie, ale obejmuje także inne elementy, podczas gdy całe tworzenie stron internetowych opiera się na kodowaniu.
- W naukę o danych zaangażowane są statystyki, natomiast w programowanie stron internetowych statystyki nie mają zastosowania.
- Naukowcy zajmujący się danymi starają się odpowiedzieć na pytania związane z biznesem pod koniec analizy, podczas gdy programiści WWW starają się zaspokoić wymagania klienta podczas tworzenia strony internetowej.
- Analiza danych zależy od dostępności danych, podczas gdy tworzenie stron internetowych zależy od ścisłej interakcji z klientem w celu zrozumienia potrzeb i uzyskania wymaganych informacji.
- Budżet na Data Science jest wysoki, ale jest stały, podczas gdy budżet na tworzenie stron internetowych ciągle się zmienia wraz ze zmieniającymi się wymaganiami i dodatkowymi funkcjami.
- Naukowcy zajmujący się danymi pracują krócej nad danymi, aby uzyskać wyniki w porównaniu z programistami sieci Web, którzy długo uruchamiają stronę internetową.
- Naukowcy zajmujący się danymi pracują z danymi ustrukturyzowanymi i nieustrukturyzowanymi, podczas gdy programiści WWW pracują z danymi firmy.
- Wraz z pojawieniem się handlu elektronicznego, naukowcy danych rozumieją strony internetowe, podczas gdy programiści nie mają umiejętności pracy z danymi.
- Istnieje wiele przyszłych trendów w nauce o danych, takich jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja, podczas gdy nie ma wielu trendów w rozwoju sieci.
Analiza danych a tabela porównawcza rozwoju sieci
Różnice między Data Science a Web Development zostały wyjaśnione w poniższych punktach:
| Podstawa do porównania | Data Science | Tworzenie stron internetowych |
| Coining Term | DJ Patil i Jeff Hammerbacher, którzy byli pracownikami LinkedIn i Facebooka, nadali termin Data Science w 2008 roku. | Termin został spopularyzowany przez Tima O'Reilly i Dale Dougherty pod koniec 2004 roku. Początkowo został ukuty przez Darcy'ego DiNucciego w 1999 roku. |
| Pojęcie | To połączenie statystyk, algorytmów i technologii do analizy danych. | Jest to tworzenie stron internetowych dla intranetu będącego platformą publiczną lub intranetu będącego platformą prywatną. |
| Kodowanie | Kodowanie jest szeroko stosowane do zasilania komputera poleceniami do analizy danych i uzyskania wyniku końcowego. | Cały proces tworzenia stron internetowych obejmuje kodowanie. |
| Zalecenia językowe | C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata | Photoshop, HTML, CSS, JavaScript, JQuery, PHP, Python, Ruby |
| Statystyka | Wykorzystuje statystyki do pewnego stopnia. | Nie używa statystyk |
| Wyzwania zawodowe |
|
|
| Potrzebne dane | Dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane. | Dane nie są wymagane. Na stronie internetowej wymagane są tylko dane firmy. |
| Przyszłe trendy | Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja. | Handel elektroniczny i e-learning |
Wniosek - Data Science vs. Web Development
Kariery budowane są w oparciu o pasję, popęd, umiejętności i możliwości, jakie ma dana osoba. W przypadku porównania między Data Science a Web Development oba są modne i zapewniają studentom, świeższym i doświadczonym specjalistom wiele możliwości nauki. Naukowcy zajmujący się danymi muszą dobrze rozumieć statystyki i informatykę. W połączeniu z obszernymi dostępnymi danymi, które generowane są codziennie przez różne branże, naukowcy danych mają okazję eksplorować różne zestawy danych i pomagać firmom w prognozowaniu ich danych w celu uzyskania cennych informacji. Otwory Data Science są najbardziej poszukiwanymi otworami dzisiaj. Z drugiej strony, tworzenie stron internetowych robi powolne kroki, ale końcowy efekt stworzenia strony internetowej jest fascynujący i wiele emocji. Ponieważ strony internetowe działają jako platformy dla firm, tj. Handel elektroniczny, ta ostatnia była czynnikiem napędzającym tworzenie zespołów ds. Nauki danych. Naukowcy zajmujący się danymi są ekspertami w pracy z danymi internetowymi. Porównanie tych obszarów pracy w dziedzinie Data Science i Web Development nie może być wykonane z wyjątkiem kilku podobieństw. Jednak zarówno Data Science, jak i Web Development nadążają za trendami i oferują wspaniałe możliwości.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po Data Science vs. Web Development, ich znaczeniu, bezpośrednim porównaniu, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- 10 najlepszych pytań do wywiadu programistycznego
- Data Science kontra inżynieria danych - która z nich jest bardziej przydatna
- Niesamowity przewodnik na temat tworzenia stron internetowych Drupal
- 9 Niesamowita różnica między Data Science a Data Mining
- Rozpocznij pracę z Python i Django do tworzenia aplikacji internetowych
- Drupal vs Joomla: Funkcje
- Pytania do wywiadu SASS: niesamowite pytania