Unterschied zwischen Data Science und Web Development
Investitionen sind für Einzelpersonen und Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Sie verringern das Risiko in unserem Leben und wirken in Zeiten der Not als Polster. Investitionen in Unternehmen sind nicht nur finanzielle Investitionen, sondern auch Investitionen der Mitarbeiter, dh Aufbau von Teams und Imagebildung. Es gibt ein Zitat von Warren Buffet, das besagt: „Jemand sitzt heute im Schatten, weil jemand vor langer Zeit einen Baum gepflanzt hat.“ Getreu diesem Zitat müssen Unternehmen heute investieren, um morgen von den Vorteilen zu profitieren. Wir gehen auf die jüngsten Trends ein und werden zwei Arten von Investitionen diskutieren: Data Science und Web Development.
Data Science ist die interdisziplinäre Wissenschaft der Datenanalyse unter Verwendung von Statistik, Algorithmusbildung und Technologie. Angesichts der jüngsten Data Science-Trends wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz möchten mehr Unternehmen in ein Data Science-Team investieren, um ihre Daten besser zu verstehen und kluge Entscheidungen zu treffen. Webentwicklung ist die Erstellung einer Website für das Internet oder Intranet. Da eine Website das Gesicht eines Unternehmens ist, müssen Unternehmen in eine investieren. Außerdem müssen Webentwicklungsunternehmen ihre Fähigkeiten an die kommenden Trends anpassen, da die Unternehmen E-Based, dh E-Commerce und E-Learning, geworden sind. Dies ist wiederum ein treibender Faktor für den Aufbau von Data Science-Teams in Unternehmen
Head to Head Vergleich zwischen Data Science und Web Development (Infografiken)
Im Folgenden finden Sie die Top-8-Vergleiche zwischen Data Science und Web Development
Hauptunterschiede zwischen Data Science und Web Development
- Data Science ist der Prozess der Analyse von Daten mit speziellen Fähigkeiten und Technologien, während Web Development die Erstellung einer Website für das Internet oder Intranet unter Verwendung von Unternehmensdaten, Kundenanforderungen und technischen Fähigkeiten ist.
- Data Science ist ein relativ neues Konzept, das 2008 eingeführt wurde, während es die Webentwicklung seit 1999 gibt.
- Python wird sowohl von Data Scientists als auch von Web-Entwicklern verwendet. In Data Science wird es jedoch zur Analyse von Daten verwendet, während es in der Webentwicklung zur Erstellung einer Website verwendet wird.
- Data Science verwendet die Codierung in großem Umfang, enthält jedoch auch andere Elemente, während die gesamte Webentwicklung auf der Codierung basiert.
- In Data Science gibt es Statistiken, während in der Webentwicklung keine Verwendung für Statistiken besteht.
- Data Scientists versuchen, geschäftsbezogene Fragen am Ende der Analyse zu beantworten, während Web Developer versuchen, die Kundenanforderungen beim Erstellen einer Website zu berücksichtigen.
- Data Science hängt von der Verfügbarkeit von Daten ab, während Web Development von der engen Interaktion mit dem Kunden abhängt, um die Bedürfnisse zu verstehen und die erforderlichen Informationen zu erhalten.
- Das Budget für Data Science ist hoch, aber festgelegt, während sich das Budget für die Webentwicklung mit den sich ändernden Anforderungen und den zusätzlichen Funktionen ständig ändert.
- Datenwissenschaftler arbeiten kürzer an Daten, um Ergebnisse zu erzielen, als Webentwickler, die viel Zeit für den Start einer Website benötigen.
- Datenwissenschaftler arbeiten mit strukturierten und unstrukturierten Daten, während Webentwickler mit Unternehmensinformationen arbeiten.
- Mit dem Aufkommen von E-Commerce haben Data Scientists ein Verständnis für Websites, während Web-Entwickler nicht über die Fähigkeiten verfügen, mit Daten zu arbeiten.
- Es gibt viele zukünftige Trends in der Datenwissenschaft wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, während es in der Webentwicklung nicht viele Trends gibt.
Data Science vs Web Development Vergleichstabelle
Die Unterschiede zwischen Data Science und Web Development werden in den folgenden Punkten erläutert:
| Vergleichsbasis | Data Science | Web Entwicklung |
| Prägung der Laufzeit | DJ Patil und Jeff Hammerbacher, die Mitarbeiter von LinkedIn und Facebook waren, gaben 2008 den Begriff Data Science. | Der Begriff wurde Ende 2004 von Tim O'Reilly und Dale Dougherty populär gemacht. Er wurde ursprünglich 1999 von Darcy DiNucci geprägt. |
| Konzept | Ist eine Kombination aus Statistiken, Algorithmen und Technologie zur Analyse von Daten. | Es handelt sich um die Erstellung von Websites für das Intranet, bei dem es sich um eine öffentliche Plattform handelt, oder für das Intranet, bei dem es sich um eine private Plattform handelt. |
| Codierung | Die Codierung wird häufig verwendet, um den Computer mit Befehlen zu versorgen, um Daten zu analysieren und die Endausgabe zu erhalten. | Der gesamte Prozess der Webentwicklung umfasst die Codierung. |
| Sprachempfehlungen | C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata | Photoshop, HTML, CSS, JavaScript, JQuery, PHP, Python, Ruby |
| Statistiken | Verwendet in gewissem Umfang Statistiken. | Verwendet keine Statistik |
| Arbeitsherausforderungen |
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| Daten benötigt | Strukturierte und unstrukturierte Daten. | Es sind keine Daten erforderlich. Für die Website werden nur Unternehmensdaten benötigt. |
| Zukunftstrends | Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. | E-Commerce und E-Learning |
Fazit - Data Science vs. Webentwicklung
Karrieren bauen auf der Leidenschaft, dem Antrieb, den Fähigkeiten und den Möglichkeiten einer Person auf. Beim Vergleich zwischen Data Science und Web Development liegen beide im Trend und bieten Schülern, frischeren und erfahrenen Fachleuten viele Lernmöglichkeiten. Data Scientists müssen ein fundiertes Verständnis für Statistik und Informatik haben. In Verbindung mit den umfangreichen Daten, die die verschiedenen Branchen täglich generieren, haben Data Scientists die Möglichkeit, verschiedene Datensätze zu untersuchen und Unternehmen bei der Vorhersage ihrer Daten zu helfen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Data Science-Eröffnungen sind die gefragtesten Eröffnungen von heute. Die Webentwicklung geht langsam voran, aber das Endprodukt der Erstellung einer Website ist faszinierend und begeistert viele. Mit Websites, die als Plattformen für Unternehmen fungieren, z. B. E-Commerce, war Letzteres ein treibender Faktor für die Einrichtung von Data Science-Teams. Data Scientists sind Experten im Umgang mit internetbasierten Daten. Der Vergleich dieser Arbeitsbereiche von Data Science und Web Development kann bis auf einige Ähnlichkeiten nicht durchgeführt werden. Sowohl Data Science als auch Web Development halten sich jedoch mit Trends auf dem Laufenden und bieten große Chancen.
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