Forskel mellem Data Science og Webudvikling
Investeringer er afgørende for enkeltpersoner og virksomheder. De mindsker risikoen i vores liv og fungerer som en pude i tider med behov. Når det gælder virksomheder, er investeringer ikke kun økonomiske, men også dem, der er foretaget af dets medarbejdere, dvs. bygningsteam og billedopbygning. Der er et citat fra Warren Buffet, der siger: ”En person sidder i skyggen i dag, fordi nogen plantede et træ for længe siden.” Sandt til dette citat er virksomheder nødt til at investere i i dag for at høste fordelene i morgen. Efter de seneste tendenser diskuterer vi to typer investeringsdatavidenskab og webudvikling.
Data Science er den tværfaglige videnskab, hvis dataanalyse ved hjælp af statistik, opbygning af algoritmer og teknologi. Med de nylige Data Science-tendenser som Machine Learning og kunstig intelligens, ønsker flere virksomheder at investere i et Data Science-team for at forstå deres data bedre og træffe kloge beslutninger. Webudvikling er oprettelse af et websted til internettet eller intranet. Da et websted er et selskabs ansigt, er det nødvendigt for virksomheder at investere i et. Webudviklingsvirksomheder skal også matche deres færdigheder med de kommende tendenser, da virksomhederne er blevet mere e-baserede, dvs. e-handel og e-læring. Dette er til gengæld en drivende faktor for at oprette Data Science-teams i virksomheder
Sammenligning fra Head to Head mellem Data Science vs Web Development (Infographics)
Nedenfor er de øverste 8 sammenligninger mellem datavidenskab vs webudvikling
Nøgleforskelle mellem Data Science vs Web Development
- Data Science er processen med at analysere data ved hjælp af specialiserede færdigheder og teknologi, hvorimod Webudvikling er oprettelsen af et websted til internettet eller intranet ved hjælp af virksomhedsoplysninger, klientkrav og tekniske færdigheder.
- Data Science er et relativt nyt koncept, der blev introduceret i 2008, mens webudvikling har eksisteret siden 1999.
- Python bruges af både datavidenskabsmænd og webudviklere. I Data Science bruges det imidlertid til analyse af data, mens det i webudvikling bruges til at oprette et websted.
- Data Science bruger kodning vidt, men inkluderer også andre elementer, mens hele Webudvikling er baseret på kodning.
- Der er statistikker involveret i Data Science, mens der i Webudvikling ikke bruges til statistik.
- Data Scientists forsøger at besvare forretningsrelaterede spørgsmål i slutningen af analysen, mens Web Developers forsøger at imødekomme kundens krav, mens de bygger et websted.
- Data Science afhænger af tilgængeligheden af data, mens Webudvikling afhænger af tæt interaktion med klienten for at forstå behovene og for at få de nødvendige oplysninger.
- Budgettet for Data Science er stejlt, men er fast, mens budgettet for Webudvikling fortsætter med at ændre sig med det ændrede krav og de ekstra funktioner.
- Data Scientists arbejder i en kortere periode med data for at få resultater i sammenligning med Web-udviklere, der tager lang tid at lancere et websted.
- Datavidenskabsmænd arbejder med strukturerede og ustrukturerede data, mens webudviklere arbejder med firmainformation.
- Med fremkomsten af e-handel har datavidenskabsmænd en forståelse af websteder, mens webudviklere ikke har evnerne til at arbejde med data.
- Der er mange fremtidige tendenser inden for datalogi som maskinlæring og kunstig intelligens, hvorimod ikke mange tendenser inden for webudvikling.
Data Science vs webudvikling sammenligningstabel
Forskellene mellem Data Science versus webudvikling forklares i nedenstående punkter:
| Grundlag for sammenligning | Data Science | Web-udvikling |
| Forberedelse af termin | DJ Patil og Jeff Hammerbacher, der var ansatte i henholdsvis LinkedIn og Facebook, gav udtrykket Data Science i 2008. | Udtrykket blev populariseret af Tim O'Reilly og Dale Dougherty i slutningen af 2004. Det blev oprindeligt opfundet af Darcy DiNucci i 1999. |
| Koncept | Er en kombination af statistik, algoritmer og teknologi til analyse af data. | Det er oprettelsen af websteder til intranettet, som er en offentlig platform eller intranettet, der er en privat platform. |
| Coding | Kodning bruges vidt til at fodre computeren med kommandoer til analyse af data og give slutoutput. | Hele processen med webudvikling involverer kodning. |
| Sproganbefalinger | C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata | Photoshop, HTML, CSS, JavaScript, JQuery, PHP, Python, Ruby |
| Statistikker | Bruger statistik til en vis grad. | Bruger ingen statistikker |
| Arbejdsudfordringer |
|
|
| Nødvendige data | Strukturerede og ustrukturerede data. | Ingen data kræves. Der kræves kun virksomhedsoplysninger til webstedet. |
| Fremtidige tendenser | Maskinlæring og kunstig intelligens. | E-handel og e-læring |
Konklusion - Data Science vs Web Development
Karrierer er bygget ud fra den lidenskab, drivkraft, færdigheder og muligheder, som en person har. I tilfælde af sammenligning mellem Data Science og Web Development er begge i trend og giver studerende, friskere og erfarne fagfolk en masse scopes at lære. Datavidenskabsmænd skal have en god forståelse af statistik og datalogi. Sammen med dette omfangsrige data, som de forskellige vertikaler genererer hver dag, har Data Scientists muligheden for at udforske forskellige datasæt og hjælpe virksomhederne med at forudsige deres data for at få værdifuld indsigt. Data Science-åbninger er de mest efterspurgte åbninger i dag. Webudvikling tager på den anden side langsomme skridt, men slutproduktet ved at oprette et websted er fascinerende og begejstrer mange. Med websteder, der fungerer som platforme for virksomheder, dvs. e-handel, har sidstnævnte været en drivende faktor for oprettelsen af Data Science Teams. Data Scientists er eksperter på at arbejde med internetbaserede data. Sammenligningen af disse arbejdsområder inden for datavidenskab og webudvikling kan ikke foretages undtagen for nogle få ligheder. Både Data Science og Web Development følger dog med trends og giver store muligheder.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til Data Science vs Web Development, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- 10 bedste spørgsmål om webudviklingssamtale
- Data Science Vs Data Engineering - hvilken der er mere nyttig
- Fantastisk guide til Drupal webudvikling
- 9 Fantastisk forskel mellem Data Science Vs Data Mining
- Kom i gang med Python og Django til webudvikling
- Drupal vs Joomla: Funktioner
- SASS Interview Spørgsmål: Fantastiske spørgsmål