Rozdíl mezi datovou vědou a vývojem webu
Investice jsou zásadní pro jednotlivce i podniky. Snižují riziko v našich životech a v době nouze fungují jako polštář. Pokud jde o podniky, investice nejsou jen finanční, ale také investice zaměstnanců, tj. Budování týmů a budování image. Je zde citát od Warrena Bufeta, který říká: „Někdo dnes sedí ve stínu, protože někdo zasadil strom už dávno.“ V souladu s tímto citátem musí podniky dnes investovat, aby zítra mohly těžit z výhod. S ohledem na nejnovější trendy budeme diskutovat dva typy investic Data Science a Web Development.
Data Science je interdisciplinární věda, pokud je analýza dat pomocí statistik, vytváření algoritmů a technologií. S nedávnými trendy v oblasti vědy o datech, jako je strojové učení a umělá inteligence, chce více společností investovat do týmu v oblasti vědy o údajích, aby lépe porozumělo svým datům a činilo rozumná rozhodnutí. Vývoj webu je vytvoření webové stránky pro internet nebo intranet. Protože web je tváří společnosti, je nutné, aby společnosti do jedné investovaly. Také společnosti zabývající se vývojem webu musí přizpůsobit své dovednosti novým trendům, protože podniky se staly více založenými na E, tj. E-Commerce a E-Learning. To je zase hnacím faktorem pro založení týmů Data Science v podnicích
Srovnání mezi hlavami mezi Data Science vs Web Development (Infographics)
Níže je uvedeno Top 8 Porovnání mezi Data Science vs Web Development
Klíčové rozdíly mezi datovou vědou a vývojem webu
- Data Science je proces analýzy dat pomocí specializovaných dovedností a technologie, zatímco Web Development je vytvoření webové stránky pro internet nebo intranet s využitím údajů o společnosti, požadavku klienta a technických dovedností.
- Data Science je relativně nový koncept, který byl zaveden v roce 2008, zatímco vývoj webových aplikací je od roku 1999.
- Python používají jak Data Scientists, tak Web Developers. V Data Science se však používá pro analýzu dat, zatímco ve vývoji webu se používá při vytváření webové stránky.
- Data Science používá kódování široce, ale zahrnuje i další prvky, zatímco celý vývoj webu je založen na kódování.
- Statistiky jsou zapojeny do Data Science, zatímco ve vývoji webových aplikací není statistika využívána.
- Na konci analýzy se vědci snaží pokusit odpovědět na otázky týkající se podnikání, zatímco vývojáři webu se při vytváření webových stránek snaží vyhovět požadavkům klienta.
- Data Science závisí na dostupnosti dat, zatímco vývoj webových aplikací závisí na úzké interakci s klientem, aby porozuměl potřebám a získal požadované informace.
- Rozpočet pro Data Science je strmý, ale je pevný, zatímco rozpočet pro Webový vývoj se mění s měnícím se požadavkem a dalšími funkcemi.
- Vědci dat pracují na datech kratší dobu, aby dosáhli výsledků ve srovnání s vývojáři webu, kteří spuštění webové stránky trvá dlouho.
- Vědci dat pracují se strukturovanými a nestrukturovanými daty, zatímco vývojáři webu pracují s informacemi společnosti.
- S příchodem elektronického obchodování mají vědci v oblasti dat webové stránky, zatímco vývojáři webových stránek nemají schopnosti pracovat s daty.
- V oblasti datových věd je mnoho budoucích trendů, jako je strojové učení a umělá inteligence, zatímco ve vývoji webových aplikací není mnoho trendů.
Tabulka pro porovnání dat a vědy o vývoji webu
Rozdíly mezi Data Science vs Web Development jsou vysvětleny v následujících bodech:
| Základ pro srovnání | Data Science | Vývoj webových aplikací |
| Těžba termínu | DJ Patil a Jeff Hammerbacher, kteří byli zaměstnanci LinkedIn a Facebooku, dali v roce 2008 termín Data Science. | Termín byl popularizován Tim O'Reilly a Dale Dougherty na konci roku 2004. Původně byl vytvořen Darcy DiNucci v roce 1999. |
| Pojem | Je kombinací statistik, algoritmů a technologií pro analýzu dat. | Jde o vytvoření webů pro intranet, který je veřejnou platformou, nebo intranet, který je soukromou platformou. |
| Kódování | Kódování se široce používá k napájení počítače příkazy k analýze dat a konečnému výstupu. | Celý proces vývoje webu zahrnuje kódování. |
| Jazykové doporučení | C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata | Photoshop, HTML, CSS, JavaScript, JQuery, PHP, Python, Ruby |
| Statistika | Do jisté míry používá statistiky. | Nepoužívá žádné statistiky |
| Pracovní výzvy |
|
|
| Potřebná data | Strukturovaná a nestrukturovaná data. | Nejsou požadována žádná data. Webové stránky vyžadují pouze údaje o společnosti. |
| Budoucí trendy | Strojové učení a umělá inteligence. | Elektronický obchod a e-learning |
Závěr - Data Science vs Web Development
Kariéra je budována na základě vášně, řízení, dovedností a příležitostí, které člověk má. V případě srovnání mezi Data Science a Web Development jsou oba trendy a poskytují studentům, čerstvějším a zkušenějším profesionálům spoustu možností, jak se učit. Vědci dat musí mít dobré znalosti statistiky a informatiky. Ve spojení s objemnými daty po ruce, které generují různé vertikály každý den, mají vědci v oblasti dat možnost prozkoumat různé soubory dat a pomoci podnikům předpovídat svá data, aby získali cenné informace. Data Science otevření jsou nejvyhledávanější otevření dnes. Na druhou stranu webový rozvoj podniká pomalé kroky, ale konečný produkt vytvoření webové stránky je fascinující a vzrušující. Webové stránky fungující jako platformy pro podniky, tj. Elektronický obchod, byly hnacím faktorem pro zřízení týmů pro vědu o údajích. Data Scientists jsou odborníci na práci s internetovými daty. Porovnání těchto pracovních oblastí Data Science a Web Development nelze provést s výjimkou několika podobností. Data Science i Web Development však drží krok s trendy a nabízejí skvělé příležitosti.
Doporučený článek
Toto byl průvodce Data Science vs Web Development, jejich význam, Head to Head Srovnání, Key Rozdíly, Srovnávací tabulka a Závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- 10 nejlepších dotazů na vývoj webových aplikací
- Data Science Vs Data Engineering - který z nich je užitečnější
- Úžasný průvodce vývojem webu Drupal
- 9 Úžasný rozdíl mezi dolováním dat Vs
- Začínáme s Pythonem a Djangem pro vývoj webových aplikací
- Drupal vs Joomla: Funkce
- SASS Interview Otázky: Úžasné otázky