Ontdek het 8 verbazingwekkende verschil tussen data science en webontwikkeling

• Verschil tussen Data Science en Web Development

Verschil tussen Data Science en Web Development

Investeringen zijn cruciaal voor particulieren en bedrijven. Ze verminderen het risico in ons leven en fungeren als een kussen in tijden van nood. Als het gaat om bedrijven, zijn investeringen niet alleen financieel, maar ook die van zijn werknemers, namelijk het bouwen van teams en het opbouwen van afbeeldingen. Er is een citaat van Warren Buffet dat zegt: "Iemand zit vandaag in de schaduw omdat iemand lang geleden een boom heeft geplant." Trouw aan dit citaat moeten bedrijven vandaag investeren om morgen de vruchten te plukken. Aan de hand van recente trends bespreken we twee soorten investeringen Data Science en Web Development.

Data Science is de interdisciplinaire wetenschap als data-analyse met behulp van statistieken, algoritme bouwen en technologie. Met recente Data Science-trends zoals Machine Learning en kunstmatige intelligentie, willen meer bedrijven investeren in een Data Science-team om hun gegevens beter te begrijpen en verstandige beslissingen te nemen. Webontwikkeling is het creëren van een website voor internet of intranet. Aangezien een website het gezicht van een bedrijf is, is het voor bedrijven noodzakelijk om hierin te investeren. Ook moeten bedrijven voor webontwikkeling hun vaardigheden afstemmen op de komende trends, aangezien bedrijven meer op e-commerce zijn gebaseerd, dwz e-commerce en e-learning. Dit is op zijn beurt een drijvende factor voor het opzetten van Data Science-teams in bedrijven

Head to Head-vergelijking tussen Data Science versus Web Development (Infographics)

Hieronder vindt u de Top 8-vergelijking tussen Data Science en Web Development

Belangrijkste verschillen tussen Data Science versus Web Development

• Data Science is het proces van het analyseren van gegevens met behulp van gespecialiseerde vaardigheden en technologie, terwijl Web Development het creëren van een website voor internet of intranet is met bedrijfsgegevens, klantvereisten en technische vaardigheden.
• Data Science is een relatief nieuw concept dat in 2008 is geïntroduceerd, terwijl webontwikkeling al sinds 1999 bestaat.
• Python wordt gebruikt door zowel Data Scientists als Web Developers. In Data Science wordt het echter gebruikt voor het analyseren van gegevens, terwijl het bij webontwikkeling wordt gebruikt bij het maken van een website.
• Data Science maakt veel gebruik van codering, maar bevat ook andere elementen, terwijl de hele ontwikkeling van het web gebaseerd is op codering.
• Er zijn statistieken bij Data Science betrokken, terwijl bij Web Development statistieken niet worden gebruikt.
• Gegevenswetenschappers proberen aan het einde van de analyse zakelijke vragen te beantwoorden, terwijl webontwikkelaars proberen tegemoet te komen aan de klantvereisten bij het bouwen van een website.
• Data Science hangt af van de beschikbaarheid van gegevens, terwijl Web Development afhankelijk is van nauwe interactie met de klant om de behoeften te begrijpen en de vereiste informatie te krijgen.
• Het budget voor Data Science is steil, maar is vast terwijl het budget voor Web Development blijft veranderen met de veranderende behoefte en de extra functies.
• Gegevenswetenschappers werken korter aan gegevens om resultaten te krijgen in vergelijking met webontwikkelaars die er lang over doen om een ​​website te lanceren.
• Gegevenswetenschappers werken met gestructureerde en ongestructureerde gegevens, terwijl webontwikkelaars werken met bedrijfsinformatie.
• Met de komst van e-commerce hebben gegevenswetenschappers inzicht in websites, terwijl webontwikkelaars niet over de vaardigheden beschikken om met gegevens te werken.
• Er zijn veel toekomstige trends in Data Science zoals Machine Learning en kunstmatige intelligentie, terwijl er niet veel trends zijn in Web Development.

Data Science vs Web Development Vergelijkingstabel

De verschillen tussen Data Science en Web Development worden verklaard in de onderstaande punten:

Basis voor vergelijking	Data Science	Webontwikkeling
Coining van termijn	DJ Patil en Jeff Hammerbacher, respectievelijk medewerkers van LinkedIn en Facebook, gaven in 2008 de term Data Science.	De term werd eind 2004 gepopulariseerd door Tim O'Reilly en Dale Dougherty. De term werd oorspronkelijk bedacht door Darcy DiNucci in 1999.
Concept	Is een combinatie van statistieken, algoritmen en technologie om gegevens te analyseren.	Het is het maken van websites voor het intranet dat een openbaar platform is of het intranet dat een privéplatform is.
Coding	Codering wordt veel gebruikt om de computer te voeden met opdrachten om gegevens te analyseren en het eindresultaat te geven.	Het hele proces van webontwikkeling omvat codering.
Aanbevelingen voor talen	C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata	Photoshop, HTML, CSS, JavaScript, JQuery, PHP, Python, Ruby
Statistieken	Gebruikt tot op zekere hoogte statistieken.	Gebruikt geen statistieken
Werkuitdagingen	Data Science-resultaten worden niet gebruikt bij zakelijke besluitvorming. Onvermogen om bevindingen toe te passen in het besluitvormingsproces van organisaties. Weinig duidelijkheid over de vragen die moeten worden beantwoord met de gegeven gegevensset. Onbeschikbaarheid of moeilijke toegang tot gegevens. Gegevensbeveiliging heeft de hoogste prioriteit. Moeten coördineren met IT.	De klantbehoefte is nooit duidelijk en blijft veranderen totdat de eindsite wordt gelanceerd. Moeten nauw samenwerken met een klant voor site-inhoud en vereisten. Moeten coördineren met IT Het budget voor het bouwen van websites blijft toenemen met meer functies. Dus geen vast budget. Het kost tijd om een ​​nieuwe website te lanceren. Voorafgaand aan de lancering moeten beveiligingsfactoren worden overwogen.
Gegevens nodig	Gestructureerde en ongestructureerde gegevens.	Geen gegevens vereist. Alleen bedrijfsgegevens zijn vereist voor de website.
Toekomstige trends	Machine learning en kunstmatige intelligentie.	E-commerce en e-learning

Conclusie - Data Science versus Web Development

Carrières zijn gebaseerd op de passie, gedrevenheid, vaardigheden en kansen die een persoon heeft. In het geval van de vergelijking tussen Data Science en Web Development zijn beide in de trend en bieden studenten, frissere en ervaren professionals veel mogelijkheden om te leren. Gegevenswetenschappers moeten een goed begrip hebben van statistiek en informatica. In combinatie met de omvangrijke gegevens die de verschillende verticals elke dag genereren, hebben Data Scientists de mogelijkheid om verschillende datasets te verkennen en bedrijven te helpen hun data te voorspellen om waardevolle inzichten te krijgen. Data Science-openingen zijn de meest gewilde openingen van vandaag. Webontwikkeling neemt daarentegen langzame stappen, maar het eindproduct van het maken van een website is fascinerend en spannend voor velen. Met websites die fungeren als platforms voor bedrijven, dwz e-commerce, is deze laatste een drijvende factor geweest voor het opzetten van Data Science Teams. Data Scientists zijn experts in het werken met op internet gebaseerde data. De vergelijking van deze werkgebieden van Data Science en Web Development kan niet worden gedaan, behalve enkele overeenkomsten. Zowel Data Science als Web Development houden echter gelijke tred met trends en bieden geweldige kansen.

Aanbevolen artikel

Dit is een gids geweest voor Data Science versus Web Development, hun betekenis, Head-to-Head-vergelijking, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -

1. 10 beste sollicitatievragen voor webontwikkeling
2. Data Science versus Data Engineering - Welke is nuttiger
3. Geweldige gids over Drupal Web Development
4. 9 Geweldig verschil tussen Data Science versus Data Mining
5. Aan de slag met Python en Django voor webontwikkeling
6. Drupal vs Joomla: Functies
7. SASS Interview-vragen: geweldige vragen