Разлика между науката за данни и уеб разработката
Инвестициите са от решаващо значение за физическите лица и бизнеса. Те намаляват риска в живота ни и действат като възглавничка в моменти на нужда. Що се отнася до бизнеса, инвестициите са не само финансови, но и тези, направени от неговите служители, т.е. изграждане на екипи и изграждане на имидж. Има цитат на Уорън Бъфет, който гласи: „Някой днес седи в сянка, защото някой отдавна е засадил дърво. В крак с последните тенденции ще обсъждаме два вида инвестиции Data Science и уеб разработка.
Data Science е интердисциплинарна наука, ако анализът на данни се използва със статистика, изграждане на алгоритми и технологии. С последните тенденции в областта на научните данни като машинно обучение и изкуствен интелект, повече компании искат да инвестират в екип на Data Science, за да разберат по-добре техните данни и да вземат мъдри решения. Уеб разработката е създаването на уебсайт за интернет или интранет. Тъй като уебсайт е лице на компания, е необходимо компаниите да инвестират в такъв. Също така компаниите за уеб разработка трябва да съпоставят своите умения с идващите тенденции, тъй като предприятията са станали по-базирани на E-базирана информация, т.е. електронна търговия и електронно обучение. Това от своя страна е движещ фактор за създаването на екипи от Data Science в бизнеса
Сравнение между главата на Data Science спрямо Уеб разработката (Инфографика)
По-долу е топ 8 на сравнение между Data Science и уеб разработка
Ключови разлики между Data Science спрямо Web Development
- Data Science е процесът на анализ на данните, като се използват специализирани умения и технологии, докато Web Development е създаването на уебсайт за интернет или интранет, като се използват подробности за компанията, изискване на клиента и технически умения.
- Data Science е сравнително нова концепция, въведена през 2008 г., докато уеб разработката е от 1999 г.
- Python се използва както от учените на данни, така и от уеб разработчиците. Въпреки това, в Data Science се използва за анализ на данни, докато в уеб разработката се използва за създаване на уебсайт.
- Data Science използва кодирането широко, но също така включва и други елементи, докато цялата уеб разработка се основава на кодирането.
- В Data Science има статистика, докато в уеб разработката не се използва за статистика.
- Учените за данни се опитват да отговорят на въпроси свързани с бизнеса в края на анализа, докато уеб разработчиците се опитват да удовлетворят изискванията на клиента, докато изграждат уебсайт.
- Science Science зависи от наличието на данни, докато Web Development зависи от тясното взаимодействие с клиента, за да разбере нуждите и да получи необходимата информация.
- Бюджетът за Data Science е стръмен, но е фиксиран, докато бюджетът за уеб развитие продължава да се променя с променящото се изискване и допълнителните функции.
- Учените за данни работят за по-кратък период от време върху данните, за да получат резултати в сравнение с уеб разработчиците, които отнемат много време за стартиране на уебсайт.
- Учените за данни работят със структурирани и неструктурирани данни, докато уеб разработчиците работят с фирмена информация.
- С навлизането на електронната търговия, учените по данни разбират уебсайтовете, докато уеб разработчиците не притежават умения за работа с данни.
- Има много бъдещи тенденции в науката за данни като машинно обучение и изкуствен интелект, докато няма много тенденции в уеб разработката.
Таблица за сравнение на Data Science vs Web Development
Разликите между Data Science спрямо Web Development са обяснени в точките, представени по-долу:
| Основа за сравнение | Data Science | Уеб разработка |
| Въвеждане на термин | DJ Patil и Jeff Hammerbacher, които бяха служители на LinkedIn и Facebook съответно, дадоха термина Data Science през 2008 г. | Терминът е популяризиран от Тим О'Райли и Дейл Догърти в края на 2004 г. Първоначално е въведен от Дарси ДиНъчи през 1999 година. |
| понятие | Представлява комбинация от статистика, алгоритми и технологии за анализ на данни. | Създаването на уебсайтове за интранета е обществена платформа или интранета, която е частна платформа. |
| кодиране на стоките | Кодирането се използва широко за захранване на компютъра с команди за анализ на данни и даване на крайния изход. | Целият процес на уеб разработка включва кодиране. |
| Препоръки по езици | C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata | Photoshop, HTML, CSS, JavaScript, JQuery, PHP, Python, Ruby |
| Статистика | Използва статистиката до известна степен. | Не използва статистика |
| Работни предизвикателства |
|
|
| Необходими данни | Структурирани и неструктурирани данни. | Не се изискват данни. За уебсайта се изискват само данни за фирмата. |
| Бъдещи тенденции | Машинно обучение и изкуствен интелект. | Електронна търговия и електронно обучение |
Заключение - Data Science vs Web Development
Кариерата се изгражда въз основа на страстта, стремежа, уменията и възможностите, които човек има. В случая на сравнението между Data Science и Web Development и двете са в тенденция и предоставят на студентите, по-свежите и опитни професионалисти много области на обучение. Учените за данни трябва да имат добро разбиране на статистиката и компютърните науки. Съчетавайки това с обемните данни, които различните вертикали генерират всеки ден, Data Scientist имат възможността да изследват различни набори от данни и да помагат на бизнеса да прогнозира своите данни, за да получат ценна информация. Отворите за Data Science са най-търсените отвори днес. Уеб разработката, от друга страна, предприема бавни стъпки, но крайният продукт на създаването на уебсайт е завладяващ и вълнува много. С уебсайтове, действащи като платформи за бизнеса, т.е. електронната търговия, последният е движещ фактор за създаването на екипи за научни данни. Учените по данни са експерти в работата с данни, базирани в Интернет. Сравнението на тези области на Data Science и Web Development не може да се направи, с изключение на няколко прилики. Както науката за данни, така и уеб разработката са в крак с тенденциите и предлагат големи възможности.
Препоръчителен член
Това е ръководство за Data Science vs Web Development, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- 10 най-добри въпроси за интервю за уеб разработка
- Data Science Vs Data Engineering - кой е по-полезен
- Невероятно ръководство за уеб разработка на Drupal
- 9 Страхотна разлика между Data Science Vs Data Mining
- Започнете с Python и Django за уеб разработка
- Drupal vs Joomla: Функции
- Въпроси за интервю на SASS: Невероятни въпроси