Különbség az adattudomány és a webfejlesztés között

A beruházások kulcsfontosságúak az egyének és a vállalkozások számára. Csökkentik életünk kockázatát, és szükség esetén párnákként viselkednek. A vállalkozások esetében a beruházások nemcsak pénzügyi, hanem az alkalmazottaik beruházásai is, azaz a csapatok felépítése és az imázsépítés. Van egy Warren Buffet-idézet, amely azt mondja: „Valaki ma árnyékban ül, mert valaki régen ültetett fát.” Az idézetnek valóban a vállalkozásoknak ma befektetniük kell ma, hogy holnap kihasználják az előnyöket. A legújabb trendeket követve kétféle típusú befektetést fogunk megvitatni: Data Science és Webfejlesztés.

A Data Science az interdiszciplináris tudomány, ha az adatok elemzése statisztikák, algoritmusok készítése és technológia felhasználásával történik. A legújabb adattudományi trendekkel, mint például a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia, egyre több vállalat akar befektetni egy Data Science csapatba, hogy jobban megértsék adataikat és bölcs döntéseket hozzanak. A webfejlesztés az internetet vagy az intranetet tartalmazó weboldal létrehozása. Mivel a weboldal egy vállalat arca, ezért a vállalatoknak be kell fektetniük egybe. A webfejlesztő cégeknek is hozzá kell igazítaniuk készségeiket a következő tendenciákhoz, mivel a vállalkozások e-alapúbbá váltak, azaz az e-kereskedelem és az e-tanulás. Ez viszont mozgatórugója a Data Science csapatok felállításának a vállalkozásokban

Összehasonlítás az adattudomány és a webfejlesztés között (Infographics)

Az alábbiakban az adattudomány és a webfejlesztés 8 legjobb összehasonlítása található

Főbb különbségek az adattudomány és a webfejlesztés között

  • Az adattudomány az adatok elemzésének folyamata speciális készségek és technológia felhasználásával, míg a Webfejlesztés az internet vagy az intranet számára weboldal létrehozását cégadatok, ügyféligények és műszaki ismeretek felhasználásával.
  • A Data Science egy viszonylag új koncepció, amelyet 2008-ban vezettek be, míg a webfejlesztés 1999 óta működik.
  • A Pythonot mind az adattudósok, mind a webfejlesztők használják. Az adattudományban azonban az adatok elemzésére, míg a webfejlesztés során egy weboldal létrehozására használják.
  • Az Data Science széles körben használja a kódolást, de magában foglal más elemeket is, míg a webfejlesztés egésze a kódoláson alapul.
  • Vannak statisztikák az adattudományban, míg a webfejlesztésben nem használnak statisztikákat.
  • Az adattudósok az elemzés végén megpróbálnak válaszolni az üzleti kérdésekre, míg a webfejlesztők a webhely felépítése során megpróbálják kielégíteni az ügyfelek igényeit.
  • Az adattudomány az adatok elérhetőségétől függ, míg a webfejlesztés az ügyféllel folytatott szoros együttműködéstől függ az igények megértése és a szükséges információk megszerzése érdekében.
  • Az adattudomány költségvetése meredek, de rögzített, míg a webfejlesztés költségvetése folyamatosan változik a változó igényekkel és a kiegészítő szolgáltatásokkal együtt.
  • Az adattudósok rövidebb ideig dolgoznak az adatokkal, hogy eredményeket kapjanak, összehasonlítva a webfejlesztőkkel, akik sok időbe telik a webhely elindításáért.
  • Az adattudósok strukturált és nem strukturált adatokkal dolgoznak, míg a webfejlesztők a vállalati információkkal dolgoznak.
  • Az e-kereskedelem megjelenésével az adattudósok megértik a webhelyeket, míg a webfejlesztők nem rendelkeznek az adatokkal való munka készségével.
  • Az adattudományban sok jövőbeli trend van, például a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia, míg a webfejlesztésben nem sok a trend.

Adattudomány vs. webfejlesztési összehasonlító táblázat

Az adattudomány és a webfejlesztés közötti különbségeket az alábbiakban ismertetjük:

Az összehasonlítás alapjaData ScienceWebfejlesztés
A kifejezés kidolgozásaDJ Patil és Jeff Hammerbacher, akik a LinkedIn és a Facebook alkalmazottai voltak, 2008-ban a Data Science kifejezést adták.A kifejezést Tim O'Reilly és Dale Dougherty népszerűsítette 2004 végén. Eredetileg Darcy DiNucci készítette 1999-ben.
KoncepcióAz adatok elemzésére szolgáló statisztikák, algoritmusok és technológia kombinációja.Az intranetes webhelyek létrehozása, amely nyilvános platform, vagy az intranet, amely magán platform.
CodingA kódolást széles körben használják a számítógép adatainak elemzésére és a végkimenet megadására szolgáló parancsokkal való betáplálására.A webfejlesztés teljes folyamata kódolást foglal magában.
Nyelvi ajánlásokC / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, StataPhotoshop, HTML, CSS, JavaScript, JQuery, PHP, Python, Ruby
StatisztikaBizonyos mértékben használja a statisztikákat.Nincs statisztika
Munka kihívások
  • Az adattudomány eredményeit nem veszik figyelembe az üzleti döntéshozatalban.
  • Nem sikerült az eredményeket alkalmazni a szervezetek döntéshozatali folyamatában.
  • Alacsony egyértelműség azokban a kérdésekben, amelyekre meg kell válaszolni az adott adatkészletet.
  • Az adatok elérhetetlensége vagy nehéz hozzáférése.
  • Az adatbiztonság kiemelt prioritás.
  • Össze kell hangolni az IT-vel.
  • Az ügyféligény soha nem egyértelmű, és a véghelyzet elindításáig folyamatosan változik.
  • Szorosan együtt kell működnie az ügyféllel a webhely tartalma és követelményei szempontjából.
  • Össze kell hangolni az IT-vel
  • A webhelyek kiépítésének költségvetése további funkciókkal növekszik. Tehát nincs meghatározott költségvetés.
  • Időbe telik az új weboldal elindítása.
  • A biztonsági tényezőket figyelembe kell venni az indítás előtt.
Szükséges adatokStrukturált és nem strukturált adatok.Nincs szükség adatokra. A webhelyhez csak a vállalkozás adatai szükséges.
Jövőbeli trendekGépi tanulás és mesterséges intelligencia.E-kereskedelem és e-tanulás

Következtetés - Adattudomány vs. Webfejlesztés

A karriert az ember szenvedélye, hajlandósága, készségei és lehetőségei alapján építik fel. Az adattudomány és a webfejlesztés összehasonlítása esetében mindkettő trendben van, és a hallgatók, frissebb és tapasztalt szakemberek számára sokféle lehetőséget kínál a tanulásra. Az adattudósoknak jól meg kell érteniük a statisztikákat és a számítógépet. Összekapcsolva a rendelkezésre álló nagyméretű adatokkal, amelyeket a különböző vertikumok naponta generálnak, az adattudósoknak lehetősége van különféle adatkészletek feltárására, és segítik a vállalkozásokat az adatok előrejelzésében, hogy értékes betekintést nyerjenek. Az Data Science megnyitása manapság a legkeresettebb. A webfejlesztés viszont lassú lépéseket tesz, de a weboldal létrehozásának végterméke lenyűgöző és sok mindenkit izgat. Mivel a webhelyek a vállalkozások számára platformként működnek, azaz az e-kereskedelem szempontjából, ez utóbbi vezette az Data Science Teams létrehozását. Az adattudósok szakemberek az Internet-alapú adatokkal való munka terén. Ezen adattudomány és a webfejlesztés munkaterületeinek összehasonlítása csak néhány hasonlóság kivételével lehetséges. Ugyanakkor mind az adattudomány, mind a webfejlesztés lépést tart a tendenciákkal és nagyszerű lehetőségeket kínál.

Ajánlott cikk

Ez egy útmutató az Adattudomány vs. Webfejlesztéshez, azok jelentéséhez, a fej-fej összehasonlításhoz, a legfontosabb különbségekhez, az összehasonlító táblázathoz és a következtetésekhez. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -

  1. 10 legjobb webfejlesztési interjúkérdés
  2. Data Science Vs Data Engineering - melyik a leghasznosabb
  3. Csodálatos útmutató a Drupal webes fejlesztésében
  4. 9 Félelmetes különbség az adattudomány és az adatbányászat között
  5. Kezdje el a Python és a Django használatát a webfejlesztés számára
  6. Drupal vs Joomla: Funkciók
  7. SASS interjúkérdések: Csodálatos kérdések

Kategória:

Nagy adat