Razlika med Data Science in spletnim razvojem

Naložbe so ključne za posameznike in podjetja. Zmanjšajo tveganje v našem življenju in delujejo kot blazina v času potreb. Kar zadeva podjetja, investicije niso samo finančne, ampak tudi tiste, ki jih delajo zaposleni, tj. Gradnja ekip in oblikovanje imidža. Obstaja citat Warrena Buffet-a, ki pravi: "Nekdo danes sedi v senci, ker je nekdo zasadil drevo že dolgo nazaj." Podjetje mora danes resnično vlagati, da bo koristilo jutri. V skladu z najnovejšimi trendi bomo razpravljali o dveh vrstah naložb Data Science in spletnem razvoju.

Podatkovna znanost je interdisciplinarna znanost, če se podatki analizirajo s statistiko, gradnjo algoritmov in tehnologijo. Z zadnjimi trendi podatkov o znanosti, kot sta strojno učenje in umetna inteligenca, želi več podjetij vlagati v ekipo Data Science, da bi bolje razumeli svoje podatke in sprejeli pametne odločitve. Spletni razvoj je izdelava spletnega mesta za internet ali intranet. Ker je spletno mesto obraz podjetja, je potrebno, da podjetja vlagajo v eno. Podjetja za razvoj spletnih storitev se morajo uskladiti s svojimi znanji in prihajajočimi trendi, saj so podjetja postala bolj e-osnova, tj. E-trgovina in e-učenje. To pa je gonilni dejavnik pri ustanavljanju skupin Data Science v podjetjih

Primerjava med podatki Science Science in spletnim razvojem (Infographics)

Spodaj je zgornjih 8 primerjav med Data Science in spletnim razvojem

Ključne razlike med Data Science in spletnim razvojem

  • Data Science je postopek analiziranja podatkov s pomočjo specializiranih znanj in tehnologij, medtem ko je spletni razvoj izdelava spletnega mesta za internet ali intranet z uporabo podrobnosti podjetja, zahteve stranke in tehničnih znanj.
  • Data Science je sorazmerno nov koncept, ki je bil predstavljen leta 2008, medtem ko je razvoj spleta že od leta 1999.
  • Python uporabljajo tako znanstveniki podatkov kot spletni razvijalci. Vendar pa se v podatkih Science Science uporablja za analizo podatkov, medtem ko se v spletnem razvoju uporablja za izdelavo spletnega mesta.
  • Data Science široko uporablja kodiranje, vendar vključuje tudi druge elemente, medtem ko celoten spletni razvoj temelji na kodiranju.
  • V Data Science so vključene statistike, medtem ko v spletnem razvoju statistika ne uporablja.
  • Podatkovni znanstveniki poskušajo na koncu analize odgovoriti na vprašanja, povezana s podjetjem, medtem ko spletni razvijalci pri izdelavi spletnega mesta poskušajo izpolniti zahteve stranke.
  • Znanost podatkov je odvisna od razpoložljivosti podatkov, medtem ko je spletni razvoj odvisen od tesne interakcije s stranko, da razume potrebe in pridobi potrebne informacije.
  • Proračun za Data Science je visok, vendar je določen, medtem ko se proračun za razvoj spletnih strani spreminja s spreminjajočimi se zahtevami in dodatnimi funkcijami.
  • Znanstveniki podatkov kratek čas delajo na podatkih, da dobijo rezultate v primerjavi s spletnimi razvijalci, ki potrebujejo veliko časa za zagon spletnega mesta.
  • Podatki znanstveniki delajo s strukturiranimi in nestrukturiranimi podatki, medtem ko spletni razvijalci delujejo s podatki o podjetju.
  • Znanstveniki podatkov s prihodom e-trgovine razumejo spletne strani, medtem ko spletni razvijalci nimajo veščin za delo s podatki.
  • V znanosti o podatkih je veliko prihodnjih trendov, kot sta strojno učenje in umetna inteligenca, medtem ko v spletnem razvoju ni veliko trendov.

Primerjalna tabela Data Science vs Web Development

Razlike med Data Science in Spletnim razvojem so razložene v spodnjih točkah:

Osnove za primerjavoData ScienceSpletni razvoj
Kovanje pojmaDJ Patil in Jeff Hammerbacher, ki sta bila zaposlena v LinkedInu in Facebooku, sta leta 2008 dala izraz Data Science.Izraz sta popularizirala Tim O'Reilly in Dale Dougherty konec leta 2004. Prvotno ga je leta 1999 skoval Darcy DiNucci.
KonceptJe kombinacija statistike, algoritmov in tehnologije za analizo podatkov.Izdelava spletnih strani za intranet, ki je javna platforma, ali intranet, ki je zasebna platforma.
KodiranjeKodiranje se pogosto uporablja za napajanje računalnika z ukazi za analizo podatkov in dajanje končnega izhoda.Celoten postopek spletnega razvoja vključuje kodiranje.
Priporočila glede jezikovC / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, StataPhotoshop, HTML, CSS, JavaScript, JQuery, PHP, Python, Ruby
StatistikaDo določene mere uporablja statistiko.Ne uporablja statistike
Delovni izzivi
  • Rezultati Data Science se ne uporabljajo pri sprejemanju poslovnih odločitev.
  • Nezmožnost uporabe ugotovitev v procesu odločanja organizacij.
  • Nizka jasnost pri vprašanjih, na katera je treba odgovoriti z danim naborom podatkov.
  • Nerazpoložljivost ali otežen dostop do podatkov.
  • Varnost podatkov je najpomembnejša.
  • Potreba po uskladitvi z IT.
  • Zahteva odjemalca ni nikoli jasna in se spreminja do konca končnega spletnega mesta.
  • Treba je tesno sodelovati s stranko glede vsebine in zahtev spletnega mesta.
  • Potreba po uskladitvi z IT
  • Proračun za izgradnjo spletnega mesta se povečuje z več funkcijami. Torej brez nastavljenega proračuna.
  • Za predstavitev novega spletnega mesta je potreben čas.
  • Pred lansiranjem je treba upoštevati varnostne dejavnike.
Potrebni podatkiStrukturirani in nestrukturirani podatki.Podatki niso potrebni. Za spletno mesto so potrebne samo podrobnosti podjetja.
Prihodnji trendiStrojno učenje in umetna inteligenca.E-trgovina in e-učenje

Zaključek - Data Science vs Web Development

Kariera je zgrajena na podlagi strasti, nagona, spretnosti in priložnosti, ki jih ima človek. V primeru primerjave podatkov Data Science in spletnega razvoja sta oba v trendu in študentom, svežjim in izkušenim strokovnjakom omogočajo veliko področja uporabe. Znanstveniki podatkov morajo imeti dobro razumevanje statistike in računalništva. Znanstveniki podatkov imajo v povezavi to z obsežnimi podatki, ki jih različni vertikali ustvarjajo vsak dan, raziskati različne nabore podatkov in podjetjem pomagajo napovedati svoje podatke, da dobijo dragocen vpogled. Odprtine Data Science so danes najbolj iskane odprtine. Razvoj spletnega spleta na drugi strani dela počasne korake, vendar je končni izdelek ustvarjanja spletnega mesta navdušujoč in marsikoga navdušuje. S spletnimi mesti, ki delujejo kot platforme za podjetja, tj. E-trgovina, je bilo slednje gonilni dejavnik za ustanovitev skupin za podatkovno znanost. Podatkovni znanstveniki so strokovnjaki za delo s podatki na internetu. Primerjave teh področij Data Science in Web Development ni mogoče izvesti, razen nekaj podobnosti. Vendar tako Data Science kot spletni razvoj sledijo trendom in ponujajo velike priložnosti.

Priporočeni članek

To je vodnik za Data Science vs Web Development, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, tabela primerjave in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -

  1. 10 najboljših vprašanj o intervjuju za splet
  2. Data Science Vs inženiring podatkov - kateri je bolj uporaben
  3. Neverjeten vodnik o spletnem razvoju Drupal
  4. 9 Osupljiva razlika med Data Science Vs Data Mining
  5. Začnite s Python in Django za spletni razvoj
  6. Drupal vs Joomla: Funkcije
  7. SASS Intervju Vprašanja: neverjetna vprašanja

Kategorija:

Veliki podatki