Differenza tra data science e sviluppo web
Gli investimenti sono cruciali per gli individui e le imprese. Riducono il rischio nelle nostre vite e fungono da cuscino nei momenti di bisogno. Quando si tratta di imprese, gli investimenti non sono solo finanziari, ma anche quelli dei suoi dipendenti, ovvero la creazione di team e la costruzione di immagini. C'è una citazione di Warren Buffet che dice: "Qualcuno è seduto all'ombra oggi perché qualcuno ha piantato un albero molto tempo fa." Fedele a questa citazione, le aziende devono investire oggi per raccogliere i frutti domani. Seguendo le tendenze recenti, discuteremo di due tipi di investimenti in Data Science e Web Development.
La scienza dei dati è la scienza interdisciplinare se l'analisi dei dati utilizza statistiche, costruzione di algoritmi e tecnologia. Con le recenti tendenze della scienza dei dati come l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale, sempre più aziende vogliono investire in un team di scienza dei dati per comprendere meglio i propri dati e prendere decisioni sagge. Lo sviluppo Web è la creazione di un sito Web per Internet o Intranet. Poiché un sito Web è il volto di un'azienda, è necessario che le aziende investano in una società. Inoltre, le aziende di sviluppo Web devono abbinare le proprie competenze alle tendenze in arrivo, poiché le aziende sono diventate più basate sull'e-commerce, ad esempio e-commerce ed e-learning. Questo, a sua volta, è un fattore trainante per la creazione di team di Data Science nelle aziende
Confronto diretto tra data science e sviluppo web (infografica)
Di seguito è riportato il principale 8 confronto tra Data Science e sviluppo Web
Differenze chiave tra data science e sviluppo web
- La scienza dei dati è il processo di analisi dei dati utilizzando competenze e tecnologie specializzate, mentre lo sviluppo Web è la creazione di un sito Web per Internet o Intranet utilizzando i dettagli dell'azienda, i requisiti del cliente e le competenze tecniche.
- Data Science è un concetto relativamente nuovo introdotto nel 2008, mentre lo sviluppo Web esiste dal 1999.
- Python è utilizzato da Data Scientist e Web Developers. Tuttavia, in Data Science viene utilizzato per l'analisi dei dati, mentre nello sviluppo Web viene utilizzato per la creazione di un sito Web.
- Data Science utilizza ampiamente la codifica ma include anche altri elementi, mentre l'intero sviluppo Web si basa sulla codifica.
- Ci sono statistiche coinvolte nella scienza dei dati mentre nello sviluppo web non è utile per le statistiche.
- I data scientist cercano di rispondere alle domande relative al business alla fine dell'analisi, mentre gli sviluppatori Web cercano di soddisfare le esigenze del cliente durante la creazione di un sito Web.
- La scienza dei dati dipende dalla disponibilità dei dati, mentre lo sviluppo Web dipende dalla stretta interazione con il cliente per comprendere le esigenze e ottenere le informazioni richieste.
- Il budget per Data Science è elevato ma è fisso, mentre il budget per lo sviluppo Web continua a cambiare con il mutare dei requisiti e le funzionalità aggiuntive.
- Dati Gli scienziati lavorano per un periodo di tempo più breve sui dati per ottenere risultati rispetto agli sviluppatori Web che impiegano molto tempo per lanciare un sito Web.
- I data scientist lavorano con dati strutturati e non strutturati mentre gli sviluppatori Web lavorano con le informazioni dell'azienda.
- Con l'avvento dell'e-commerce, i data scientist hanno una comprensione dei siti Web mentre gli sviluppatori Web non possiedono le competenze per lavorare con i dati.
- Ci sono molte tendenze future nella scienza dei dati come l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale, mentre non molte tendenze nello sviluppo web.
Tabella di confronto tra data science e sviluppo web
Le differenze tra Data Science e Web Development sono spiegate nei punti presentati di seguito:
| Base per il confronto | Data Science | Sviluppo web |
| Coniatura del termine | DJ Patil e Jeff Hammerbacher che erano rispettivamente dipendenti di LinkedIn e Facebook hanno dato il termine Data Science nel 2008. | Il termine è stato reso popolare da Tim O'Reilly e Dale Dougherty alla fine del 2004. Fu inizialmente coniato da Darcy DiNucci nel 1999. |
| Concetto | È una combinazione di statistiche, algoritmi e tecnologia per analizzare i dati. | È la creazione di siti Web per l'intranet che è una piattaforma pubblica o l'intranet che è una piattaforma privata. |
| Coding | La codifica è ampiamente utilizzata per alimentare il computer con comandi per analizzare i dati e fornire l'output finale. | L'intero processo di sviluppo web prevede la codifica. |
| Consigli sulle lingue | C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata | Photoshop, HTML, CSS, JavaScript, JQuery, PHP, Python, Ruby |
| statistica | Utilizza le statistiche in una certa misura. | Non utilizza statistiche |
| Sfide di lavoro |
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| Dati necessari | Dati strutturati e non strutturati. | Non sono richiesti dati. Per il sito Web sono richiesti solo i dettagli dell'azienda. |
| Tendenze future | Apprendimento automatico e intelligenza artificiale. | E-commerce ed e-learning |
Conclusione - Data Science vs Web Development
Le carriere sono costruite sulla base della passione, della spinta, delle abilità e delle opportunità che una persona ha. Nel caso del confronto tra Data Science e Web Development, entrambi sono di tendenza e forniscono agli studenti, ai professionisti più freschi ed esperti molti ambiti da imparare. Dati Gli scienziati devono avere una solida conoscenza delle statistiche e dell'informatica. Abbinando tutto ciò ai voluminosi dati a portata di mano che i diversi verticali generano ogni giorno, i data scientist hanno l'opportunità di esplorare diversi set di dati e aiutare le aziende a prevedere i propri dati per ottenere informazioni preziose. Le aperture di Data Science sono le aperture più ricercate di oggi. Lo sviluppo Web, d'altra parte, sta facendo passi lenti, ma il prodotto finale della creazione di un sito Web è affascinante e entusiasma molti. Con i siti Web che fungono da piattaforme per le imprese, ad esempio il commercio elettronico, quest'ultimo è stato un fattore trainante per la creazione di Data Science Teams. I data scientist sono esperti nel lavorare con dati basati su Internet. Il confronto tra queste aree di lavoro di Data Science e Web Development non può essere fatto se non per alcune somiglianze. Tuttavia, sia la scienza dei dati che lo sviluppo Web sono al passo con le tendenze e offrono grandi opportunità.
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