Ero datatieteen ja web-kehityksen välillä

Sijoitukset ovat ratkaisevan tärkeitä yksilöille ja yrityksille. Ne vähentävät elämämme riskiä ja toimivat tyynynä tarvittaessa. Yritysten kannalta investoinnit eivät ole pelkästään taloudellisia, vaan myös työntekijöiden tekemiä, ts. Tiimien rakentamista ja imagorakentamista. Warren Buffetin lainaus sanoo: ”Joku istuu tänään varjossa, koska joku istutti puun kauan sitten.” Totta tämän tarjouksen mukaan yritysten on investoitava tänään hyödyntääkseen huomenna hyötyjä. Viimeaikaisten suuntausten mukaisesti keskustelemme kahdesta sijoitustiedoista ja tietotekniikasta ja Web-kehityksestä.

Data Science on monitieteinen tiede, jos dataa analysoidaan käyttämällä tilastoja, algoritmien rakentamista ja tekniikkaa. Viimeaikaisten tietotekniikan suuntausten, kuten koneoppimisen ja keinotekoisen älykkyyden, myötä useammat yritykset haluavat sijoittaa dattatiedetiimiin ymmärtääkseen tietojaan paremmin ja tehdäkseen viisaita päätöksiä. Verkkokehitys on verkkosivuston luominen Internetille tai intranetille. Koska verkkosivusto on yrityksen kasvot, yritysten on välttämätöntä investoida yhteen. Verkkokehitysyritysten on myös vastattava taitojaan tuleviin suuntauksiin, kun yrityksistä on tullut enemmän verkkopohjaisia ​​eli verkkokauppaa ja verkko-oppimista. Tämä puolestaan ​​on ajotekijä Data Science -tiimien perustamisessa yrityksiin

Head of Head -vertailu Data Science vs. Web-kehitys (Infografia)

Ohessa on 8 parasta vertailua Data Science vs. Web-kehityksen välillä

Tietotekniikan ja verkkokehityksen tärkeimmät erot

  • Data Science on tietojen analysointiprosessi erikoistuneiden taitojen ja tekniikan avulla, kun taas Web-kehitys on Internet- tai intranet-verkkosivuston luominen käyttämällä yritystietoja, asiakkaan vaatimuksia ja teknisiä taitoja.
  • Data Science on suhteellisen uusi käsite, joka otettiin käyttöön vuonna 2008, kun taas Web-kehitys on ollut olemassa jo vuodesta 1999.
  • Pythonia käyttävät sekä tietotieteilijät että verkkokehittäjät. Data Sciencessa sitä kuitenkin käytetään datan analysointiin, kun taas web-kehityksessä sitä käytetään verkkosivuston luomiseen.
  • Data Science käyttää koodausta laajasti, mutta sisältää myös muita elementtejä, kun taas koko verkkokehitys perustuu koodaukseen.
  • Tietotekniikkaan liittyy tilastoja, kun taas Web-kehityksessä tilastoja ei käytetä.
  • Tietotieteilijät yrittävät vastata yritystoimintaan liittyviin kysymyksiin analyysin lopussa, kun taas Web-kehittäjät yrittävät vastata asiakkaan vaatimuksiin verkkosivua rakentaessa.
  • Data Science riippuu datan saatavuudesta, kun taas Web-kehitys riippuu tiivistä vuorovaikutuksesta asiakkaan kanssa tarpeiden ymmärtämiseksi ja tarvittavien tietojen saamiseksi.
  • Data Science -budjetti on jyrkkä, mutta kiinteä, kun taas Web-kehityksen budjetti muuttuu jatkuvasti muuttuvien vaatimusten ja lisäominaisuuksien kanssa.
  • Tietotieteilijät työskentelevät lyhyemmän ajan tiedon hankkimiseksi saadakseen tuloksia verrattuna verkkokehittäjiin, joiden verkkosivun avaaminen vie kauan.
  • Tietotieteilijät työskentelevät jäsennellyn ja jäsentämättömän datan kanssa, kun taas Web-kehittäjät työskentelevät yritystietojen kanssa.
  • Verkkokaupan myötä tietotieteilijöillä on ymmärrys verkkosivustoista, kun taas Web-kehittäjillä ei ole taitoja työskennellä tietojen kanssa.
  • Tietotekniikassa on paljon tulevaisuuden suuntauksia, kuten koneoppiminen ja tekoäly, kun taas Web-kehityksessä ei ole paljon suuntauksia.

Data Science vs. Web-kehityksen vertailutaulukko

Data Science vs. Web-kehityksen erot selitetään alla esitetyissä kohdissa:

Vertailun perusteetData ScienceVerkkokehitys
Termin rahanvaihtoLinkedIn: n ja Facebookin työntekijät DJ Patil ja Jeff Hammerbacher antoivat termin Data Data vuonna 2008.Tim O'Reilly ja Dale Dougherty mainitsivat termiä vuoden 2004 lopulla. Sen alun perin kertoi Darcy DiNucci vuonna 1999.
KonseptiOn yhdistelmä tilastoja, algoritmeja ja tekniikkaa tietojen analysoimiseksi.Se on verkkosivustojen luominen intranetille, joka on julkinen alusta, tai intranetille, joka on yksityinen alusta.
CodingKoodausta käytetään laajasti tietokoneen syöttämiseen komennoilla tietojen analysoimiseksi ja lopputuloksen tuottamiseksi.Koko web-kehitysprosessi sisältää koodauksen.
KielisuosituksetC / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, StataPhotoshop, HTML, CSS, JavaScript, JQuery, PHP, Python, Ruby
tilastoKäyttää tilastoja jossain määrin.Ei käytä tilastoja
Työhaasteet
  • Data Science -tuloksia ei käytetä liiketoiminnan päätöksenteossa.
  • Kyvyttömyys soveltaa havaintoja organisaation päätöksentekoprosessissa.
  • Heikko selvyys kysymyksiin, joihin on vastattava annetulla tietojoukolla.
  • Tietojen saatavuus tai vaikea saatavuus.
  • Tietoturva on etusijalla.
  • Tarve koordinoida IT: n kanssa.
  • Asiakasvaatimus ei ole koskaan selkeä ja muuttuu jatkuvasti, kunnes lopullinen sivusto avataan.
  • Tarve työskennellä tiiviisti asiakkaan kanssa sivuston sisällöstä ja vaatimuksista.
  • Tarve koordinoida IT: n kanssa
  • Verkkosivuston rakennuksen budjetti kasvaa jatkuvasti lisää ominaisuuksia. Joten ei asetettu budjetti.
  • Uuden verkkosivuston avaaminen vie aikaa.
  • Turvallisuustekijät on otettava huomioon ennen laukaisua.
Tietoja tarvitaanJäsennelty ja jäsentämätön tieto.Tietoja ei vaadita. Verkkosivustolta vaaditaan vain yritystiedot.
Tulevaisuuden trenditKoneoppiminen ja tekoäly.Verkkokauppa ja verkko-opiskelu

Johtopäätös - Data Science vs. Web-kehitys

Ura rakennetaan ihmisen intohimon, ajamisen, taitojen ja mahdollisuuksien perusteella. Datatieteen ja Web-kehityksen vertailussa molemmat ovat trendissä ja tarjoavat opiskelijoille, tuoreemmille ja kokeneille ammattilaisille paljon mahdollisuuksia oppia. Tietotieteilijöiden on ymmärrettävä tilastot ja tietotekniikka perusteellisesti. Yhdistämällä tämä käsillä olevaan laajaan tietoon, jota eri vertikaalit tuottavat päivittäin, tietoteknikkoilla on mahdollisuus tutkia erilaisia ​​tietojoukkoja ja auttaa yrityksiä ennustamaan tietojaan saadakseen arvokkaita oivalluksia. Data Science -aukot ovat nykyään halutuimpia aukkoja. Verkkokehitys puolestaan ​​etenee hitaasti, mutta verkkosivuston luomisen lopputuote on kiehtova ja innoittaa monia. Kun verkkosivustot toimivat yritystoiminnan alustoina, ts. Sähköinen kaupankäynti, jälkimmäinen on ollut avaintekijä Data Science -ryhmien perustamisessa. Tietotieteilijät ovat asiantuntijoita työskentelemään Internet-pohjaisen tiedon kanssa. Näitä tietotieteen ja Web-kehityksen työalueita ei voida verrata muutamaa yhtäläisyyttä lukuun ottamatta. Sekä Data Science että Web Development ovat kuitenkin ajan tasalla ja tarjoavat suuria mahdollisuuksia.

Suositeltava artikkeli

Tämä on ollut opas tietojenkäsittelytietoihin vs. Web-kehitys, niiden merkitys, Head to Head -vertailu, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätös. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -

  1. 10 parasta Web-kehityshaastattelua koskevaa kysymystä
  2. Data Science vs. Data Engineering - Kumpi on hyödyllisempi
  3. Upea opas Drupalin verkkokehityksessä
  4. 9 Mahtava ero datatieteen ja datan louhinnan välillä
  5. Aloita verkkoratkaisujen Python ja Django
  6. Drupal vs Joomla: Toiminnot
  7. SASS-haastattelukysymykset: uskomattomia kysymyksiä

Luokka:

Suuri data