Разница между наукой о данных и веб-разработкой
Инвестиции имеют решающее значение для частных лиц и предприятий. Они уменьшают риск в нашей жизни и служат подушкой в случае необходимости. Когда дело доходит до бизнеса, инвестиции - это не только финансовые, но и инвестиции его сотрудников, то есть создание команд и создание имиджа. Вот цитата Уоррена Баффета, которая гласит: «Кто-то сегодня сидит в тени, потому что кто-то давно посадил дерево». Чтобы соответствовать этой цитате, предприятия должны инвестировать сегодня, чтобы пожинать плоды завтра. Исходя из последних тенденций, мы будем обсуждать два типа инвестиций Data Science и веб-разработки.
Наука о данных - это междисциплинарная наука об анализе данных с использованием статистики, построения алгоритмов и технологий. С учетом последних тенденций в области Data Science, таких как машинное обучение и искусственный интеллект, все больше компаний хотят инвестировать в команду Data Science, чтобы лучше понимать свои данные и принимать разумные решения. Веб-разработка - это создание веб-сайта для интернета или интранета. Поскольку веб-сайт является лицом компании, компаниям необходимо инвестировать в него. Кроме того, компании, занимающиеся веб-разработкой, должны сопоставлять свои навыки с будущими тенденциями, поскольку предприятия становятся все более ориентированными на электронную, то есть электронную коммерцию и электронное обучение. Это, в свою очередь, является движущим фактором для создания команд Data Science в компаниях
Сравнение данных между наукой о данных и веб-разработкой (инфографика)
Ниже приведены 8 лучших сравнений Data Science и Web Development.
Ключевые различия между наукой о данных и веб-разработкой
- Data Science - это процесс анализа данных с использованием специализированных навыков и технологий, тогда как веб-разработка - это создание веб-сайта для Интернета или интранета с использованием данных компании, требований клиентов и технических навыков.
- Data Science - это относительно новая концепция, появившаяся в 2008 году, тогда как веб-разработка существует с 1999 года.
- Python используется как Data Scientists, так и веб-разработчиками. Однако в Data Science он используется для анализа данных, тогда как в веб-разработке он используется при создании веб-сайта.
- Data Science широко использует кодирование, но также включает и другие элементы, тогда как вся веб-разработка основана на кодировании.
- В науке о данных задействована статистика, тогда как в веб-разработке статистика не используется.
- Специалисты по данным пытаются ответить на вопросы, связанные с бизнесом, в конце анализа, тогда как веб-разработчики стараются удовлетворить требования клиента при создании веб-сайта.
- Наука о данных зависит от доступности данных, тогда как веб-разработка зависит от тесного взаимодействия с клиентом для понимания потребностей и получения необходимой информации.
- Бюджет для Data Science крут, но фиксирован, тогда как бюджет для веб-разработки постоянно меняется с изменением требований и дополнительных функций.
- Ученые, работающие с данными, работают в течение более короткого периода времени над данными, чтобы получить результаты по сравнению с разработчиками веб-сайтов, которым требуется много времени для запуска веб-сайта.
- Data Scientists работают со структурированными и неструктурированными данными, тогда как веб-разработчики работают с информацией компании.
- С приходом электронной коммерции Data Scientists стали понимать сайты, в то время как веб-разработчики не обладают навыками работы с данными.
- Есть много будущих тенденций в науке о данных, таких как машинное обучение и искусственный интеллект, но не так много в веб-разработке.
Data Science vs Сравнительная таблица веб-разработки
Различия между Data Science и Web Development объясняются в следующих пунктах:
| Основа для сравнения | Наука о данных | Веб-разработка |
| Чеканить термин | DJ Patil и Джефф Хаммербахер, которые были сотрудниками LinkedIn и Facebook соответственно, дали термин Data Science в 2008 году. | Термин был популяризирован Тимом О'Рейли и Дейлом Догерти в конце 2004 года. Первоначально он был придуман Дарси ДиНуччи в 1999 году. |
| концепция | Это сочетание статистики, алгоритмов и технологий для анализа данных. | Это создание веб-сайтов для интранета, который является публичной платформой, или интранета, который является частной платформой. |
| кодирование | Кодирование широко используется для подачи на компьютер команд для анализа данных и выдачи конечного результата. | Весь процесс веб-разработки включает в себя кодирование. |
| Рекомендации по языкам | C / C ++ / C #, Haskell, Java, Джулия, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata | Photoshop, HTML, CSS, JavaScript, JQuery, PHP, Python, Ruby |
| Статистика | Использует статистику в определенной степени. | Не использует статистику |
| Трудности |
|
|
| Необходимые данные | Структурированные и неструктурированные данные. | Данные не требуются. Для сайта требуются только реквизиты компании. |
| Будущие тенденции | Машинное обучение и искусственный интеллект. | Электронная коммерция и электронное обучение |
Вывод - Data Science против веб-разработки
Карьера строится на основе страсти, драйва, навыков и возможностей, которыми обладает человек. В случае сравнения между Data Science и веб-разработкой, оба находятся в тренде и предоставляют студентам, более новым и опытным специалистам много возможностей для изучения. Ученые, занимающиеся данными, должны иметь четкое понимание статистики и компьютерных наук. В сочетании с обширными данными, которые каждый день генерируют различные вертикали, ученые-аналитики имеют возможность исследовать различные наборы данных и помогают компаниям прогнозировать свои данные, чтобы получить ценную информацию. Открытия Data Science являются самыми востребованными сегодня. Веб-разработка, с другой стороны, предпринимает медленные шаги, но конечный продукт создания веб-сайта увлекателен и волнует многих. С веб-сайтами, выступающими в качестве платформ для бизнеса, например, электронной коммерции, последние стали движущим фактором для создания групп по науке о данных. Специалисты по данным являются экспертами в работе с интернет-данными. Сравнение этих рабочих областей Data Science и Web Development невозможно, за исключением нескольких сходств. Тем не менее, как Data Science, так и веб-разработка идут в ногу с тенденциями и предлагают большие возможности.
Рекомендуемая статья
Это было руководство по Data Science против веб-разработки, их значению, сравнению «голова к голове», ключевым различиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- 10 лучших вопросов для веб-разработчиков
- Data Science против Data Engineering - какая из них полезнее
- Удивительное руководство по веб-разработке Drupal
- 9 Огромная разница между Data Science и Data Mining
- Начните с Python и Django для веб-разработки
- Drupal против Joomla: функции
- Вопросы об интервью SASS: удивительные вопросы