Forskjell mellom datavitenskap og nettutvikling
Investeringer er avgjørende for enkeltpersoner og bedrifter. De reduserer risikoen i livene våre og fungerer som en pute i tider med behov. Når det gjelder virksomheter, er investeringer ikke bare økonomiske, men også de som er gjort av de ansatte, det vil si å bygge team og image building. Det er et sitat fra Warren Buffet som sier: "Noen sitter i skyggen i dag fordi noen plantet et tre for lenge siden." Sann til dette sitatet, må bedrifter investere i i dag for å høste fordelene i morgen. Etter nyere trender diskuterer vi to typer investeringsdatavitenskap og nettutvikling.
Data Science er den tverrfaglige vitenskapen om dataanalyse ved bruk av statistikk, algoritmebygging og teknologi. Med nylige Data Science-trender som Machine Learning og Artificial Intelligence, ønsker flere selskaper å investere i et Data Science-team for å forstå dataene sine bedre og ta kloke beslutninger. Nettutvikling er opprettelsen av et nettsted for internett eller intranett. Siden et nettsted er ansiktet til et selskap, er det nødvendig for selskaper å investere i et. Webutviklingsselskaper må også matche ferdighetene sine med de kommende trendene ettersom virksomheter har blitt mer e-basert, dvs. e-handel og e-læring. Dette er i sin tur en drivende faktor for å sette opp Data Science-team i virksomheter
Sammenligning fra Head to Head mellom Data Science vs Web Development (Infographics)
Nedenfor er topp 8-sammenligningen mellom Data Science vs Web Development
Viktige forskjeller mellom Data Science vs Web Development
- Data Science er prosessen med å analysere data ved hjelp av spesialiserte ferdigheter og teknologi, mens Webutvikling er opprettelsen av et nettsted for internett eller intranett ved å bruke firmainformasjoner, kundekrav og tekniske ferdigheter.
- Data Science er et relativt nytt konsept som ble introdusert i 2008, mens nettutvikling har eksistert siden 1999.
- Python brukes av både Data Scientists og Web Developers. I Data Science brukes det imidlertid til å analysere data, mens det i webutvikling brukes til å lage et nettsted.
- Data Science bruker koding mye, men inkluderer også andre elementer, mens hele Webutvikling er basert på koding.
- Det er statistikk involvert i Data Science, mens det i Webutvikling ikke er bruk for statistikk.
- Data Scientists prøver å svare på forretningsrelaterte spørsmål på slutten av analysen, mens Web Developers prøver å imøtekomme kundens krav mens de bygger et nettsted.
- Data Science avhenger av tilgjengeligheten av data, mens Webutvikling avhenger av tett interaksjon med klienten for å forstå behov og for å få den nødvendige informasjonen.
- Budsjettet for Data Science er bratt, men er fast, mens budsjettet for Webutvikling fortsetter å endre seg med det endrede kravet og tilleggsfunksjonene.
- Data Scientists jobber i en kortere periode med data for å få resultater i forhold til Web Developers som tar lang tid å lansere et nettsted.
- Data Scientists jobber med strukturerte og ustrukturerte data, mens Web Developers jobber med firmainformasjon.
- Med elektronisk handel har Data Scientists forståelse for nettsteder, mens webutviklere ikke har ferdighetene til å jobbe med data.
- Det er mange fremtidige trender innen datavitenskap som maskinlæring og kunstig intelligens, mens ikke mange trender innen nettutvikling.
Data Science vs webutvikling sammenligningstabell
Forskjellene mellom Data Science vs Web Development er forklart i punktene presentert nedenfor:
| Grunnlag for sammenligning | Datavitenskap | Webutvikling |
| Fresering av termin | DJ Patil og Jeff Hammerbacher som var ansatte i henholdsvis LinkedIn og Facebook ga uttrykket Data Science i 2008. | Begrepet ble popularisert av Tim O'Reilly og Dale Dougherty i slutten av 2004. Det ble opprinnelig myntet av Darcy DiNucci i 1999. |
| Konsept | Er en kombinasjon av statistikk, algoritmer og teknologi for å analysere data. | Det er opprettelsen av nettsteder for intranettet som er en offentlig plattform eller intranettet som er en privat plattform. |
| Coding | Koding brukes mye for å mate datamaskinen med kommandoer for å analysere data og gi sluttutgangen. | Hele prosessen med webutvikling innebærer koding. |
| Språkanbefalinger | C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata | Photoshop, HTML, CSS, JavaScript, JQuery, PHP, Python, Ruby |
| Statistikk | Bruker statistikk til en viss grad. | Bruker ingen statistikk |
| Arbeidsutfordringer |
|
|
| Data som trengs | Strukturerte og ustrukturerte data. | Ingen data er nødvendig. Bare firmainformasjoner kreves for nettstedet. |
| Fremtidige trender | Maskinlæring og kunstig intelligens. | E-handel og e-læring |
Konklusjon - Data Science vs Web Development
Karrierer er bygd basert på lidenskapen, drivkraften, ferdighetene og mulighetene en person har. Når det gjelder sammenligningen mellom Data Science og Web Development, er begge i trend og gir studenter, friskere og erfarne fagfolk mye omfang å lære. Data forskere må ha en god forståelse av statistikk og informatikk. Kombinert dette med de omfangsrike dataene som de forskjellige vertikale genererer hver dag, har Data Scientists muligheten til å utforske forskjellige datasett og hjelpe bedrifter å forutsi dataene sine for å få verdifull innsikt. Data Science-åpninger er de mest etterspurte åpningene i dag. Nettutvikling tar derimot sakte skritt, men sluttproduktet av å lage et nettsted er fascinerende og begeistrer mange. Med nettsteder som fungerer som plattformer for bedrifter, dvs. e-handel, har sistnevnte vært en pådriver for opprettelsen av Data Science Teams. Data Scientists er eksperter på å jobbe med Internett-baserte data. Sammenligningen av disse arbeidsområdene Data Science og Web Development kan ikke gjøres bortsett fra noen få likheter. Imidlertid følger både Data Science og Web Development trender og gir store muligheter.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til Data Science vs Web Development, deres betydning, sammenligning fra Head to Head, Key Differences, Comparision Table og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- 10 beste spørsmål om nettutvikling
- Data Science Vs Data Engineering - Hvilken er mer nyttig
- Fantastisk guide for Drupal webutvikling
- 9 Fantastisk forskjell mellom Data Science Vs Data Mining
- Kom i gang med Python og Django for nettutvikling
- Drupal vs Joomla: Funksjoner
- SASS intervjuspørsmål: fantastiske spørsmål