Різниця між Data Science та веб-розробкою
Інвестиції мають вирішальне значення для приватних осіб та підприємств. Вони зменшують ризик у нашому житті та діють як подушка в часи потреби. Що стосується бізнесу, то інвестиції - це не лише фінансові, а й ті, які роблять його співробітники, тобто будівельні команди та імідж-побудова. Є цитата Уоррена Буфет, в якій сказано: "Хтось сидить сьогодні в тіні, тому що хтось давно посадив дерево." Правда ця цитата, бізнесу доведеться інвестувати в сьогодні, щоб отримати користь завтра. Ідучи за останніми тенденціями, ми обговоримо два типи інвестиційних наукових даних та веб-розробки.
Data Science - це міждисциплінарна наука, якщо аналіз даних використовують статистику, побудову алгоритму та технології. Завдяки останнім тенденціям у галузі наукових даних, таких як машинне навчання та штучний інтелект, все більше компаній хочуть інвестувати в команду Data Science, щоб краще зрозуміти свої дані та прийняти розумні рішення. Веб-розробка - це створення веб-сайту для Інтернету чи інтрамережі. Оскільки веб-сайт є обличчям компанії, компаніям потрібно інвестувати в один. Крім того, компаніям, що займаються веб-розробкою, потрібно співставляти свої навички з майбутніми тенденціями, оскільки бізнес став більш електронним, тобто електронною комерцією та електронним навчанням. Це, в свою чергу, є рушійним фактором для створення команд Data Science в бізнесах
Порівняння між науковими даними та веб-розробками (Інфографіка)
Нижче наведено 8 найкращих порівнянь між Data Science та веб-розробкою
Основні відмінності між Data Science та Web Development
- Data Science - це процес аналізу даних за допомогою спеціалізованих навичок та технологій, тоді як веб-розробка - це створення веб-сайту для Інтернету чи інтрамережі з використанням деталей компанії, вимог клієнта та технічних навичок.
- Data Science - це порівняно нова концепція, яка була введена в 2008 році, тоді як веб-розробка займається з 1999 року.
- Python використовується як науковцями даних, так і веб-розробниками. Однак у Data Science він використовується для аналізу даних, тоді як у веб-розробці він використовується при створенні веб-сайту.
- Data Science широко використовує кодування, але також включає інші елементи, тоді як вся Веб-розробка заснована на кодуванні.
- Існує статистика, що займається наукою даних, тоді як у веб-розробці немає ніякої користі для статистики.
- Дані Вчені намагаються відповісти на питання, пов'язані з бізнесом в кінці аналізу, тоді як веб-розробники намагаються задовольнити вимоги клієнта під час створення веб-сайту.
- Наука даних залежить від наявності даних, тоді як веб-розробка залежить від тісної взаємодії з клієнтом, щоб зрозуміти потреби та отримати необхідну інформацію.
- Бюджет для Science Science є крутим, але фіксований, тоді як бюджет на веб-розробку постійно змінюється зі зміною вимог та додаткових функцій.
- Вчені даних працюють протягом коротшого періоду часу над даними, щоб отримати результати порівняно з веб-розробниками, які потребують тривалого часу, щоб запустити веб-сайт.
- Дані Вчені працюють із структурованими та неструктурованими даними, тоді як веб-розробники працюють із інформацією про компанію.
- З появою електронної комерції вчені з даними розуміють веб-сайти, тоді як веб-розробники не володіють навичками роботи з даними.
- Існує багато майбутніх тенденцій у галузі наукових даних, таких як машинне навчання та штучний інтелект, тоді як не багато тенденцій у веб-розробці.
Таблиця порівняння даних Science Science vs Web Development
Відмінність Data Science від Web Development пояснюється в пунктах, представлених нижче:
| Основа для порівняння | Дані науки | Веб-розробка |
| Монетування терміна | DJ Patil та Jeff Hammerbacher, які були співробітниками LinkedIn та Facebook відповідно, дали термін Data Science у 2008 році. | Цей термін був популяризований Тімом О'Рейлі та Дейлом Даггерті наприкінці 2004 року. Спочатку він був придуманий Дарсі Діньюччі в 1999 році. |
| Концепція | Це поєднання статистики, алгоритмів та технології для аналізу даних. | Це створення веб-сайтів для інтрамережі, яка є публічною платформою, або інтрамережі, яка є приватною платформою. |
| Кодування | Кодування широко використовується для живлення комп'ютера командами для аналізу даних та надання кінцевого виводу. | Весь процес веб-розробки включає кодування. |
| Рекомендації з мов | C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata | Photoshop, HTML, CSS, JavaScript, JQuery, PHP, Python, Ruby |
| Статистика | В певній мірі використовується статистика. | Не використовує статистики |
| Робочі виклики |
|
|
| Необхідні дані | Структуровані та неструктуровані дані. | Дані не потрібні. Для веб-сайту потрібні лише реквізити компанії. |
| Майбутні тенденції | Машинне навчання та штучний інтелект. | Електронна комерція та електронне навчання |
Висновок - Data Science vs Web Development
Кар'єра будується на основі пристрасті, драйву, навичок та можливостей, які має людина. Що стосується порівняння даних Data Science та веб-розробки, вони обидва в тренді та дають студентам, свіжішим та досвідченим професіоналам безліч областей для вивчення. Дані Вчені повинні добре розуміти статистику та інформатику. Поєднуючи це з об'ємними даними, які різні вертикалі генерують щодня, Data Scientist має можливість досліджувати різні набори даних та допомагати підприємствам прогнозувати свої дані, щоб отримати цінну інформацію. Відкриття Data Science є найбільш затребуваними відкриттями сьогодні. З іншого боку, веб-розробка здійснює повільні кроки, але кінцевий продукт створення веб-сайту вражає багатьох. Оскільки веб-сайти виступають платформами для бізнесу, тобто електронна комерція, останній був рушійним фактором для створення команд Data Science. Дані Вчені - це фахівці, що працюють з даними, що базуються на Інтернеті. Порівняння цих напрямків роботи з науковою інформацією та веб-розробками неможливо здійснити за винятком кількох подібностей. Однак і наука даних, і веб-розробка ідуть в ногу з тенденціями та пропонують великі можливості.
Рекомендована стаття
Це був посібник із даних Data Science проти веб-розробки, їх значення, порівняння «голова до голови», ключових відмінностей, таблиці порівняння та висновку. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- 10 найкращих питань щодо інтерв'ю веб-розробки
- Data Science Vs Інженерія даних - хто з них корисніший
- Дивовижний посібник з веб-розробки Drupal
- 9 Дивовижна різниця між Data Science Vs Data Mining
- Почніть роботи з Python та Django для веб-розробки
- Drupal vs Joomla: Функції
- Питання для інтерв'ю SASS: Дивовижні запитання