Skillnaden mellan datavetenskap och webbutveckling
Investeringar är avgörande för individer och företag. De minskar risken i våra liv och fungerar som en kudde i tider med behov. När det gäller företag är investeringar inte bara ekonomiska utan också de som görs av dess anställda, dvs att bygga team och bilduppbyggnad. Det finns ett citat av Warren Buffet som säger: ”Någon sitter i skuggan idag för att någon planterade ett träd för länge sedan.” Riktigt mot denna offert måste företag investera i idag för att skörda fördelarna imorgon. Under de senaste trenderna kommer vi att diskutera två typer av investeringar datavetenskap och webbutveckling.
Data Science är den tvärvetenskapliga vetenskapen om dataanalys med hjälp av statistik, algoritmuppbyggnad och teknik. Med de senaste Data Science-trenderna som Machine Learning och Artificial Intelligence, vill fler företag investera i ett Data Science-team för att förstå deras data bättre och fatta kloka beslut. Webbutveckling är skapandet av en webbplats för internet eller intranät. Eftersom en webbplats är ett företags ansikte är det nödvändigt för företag att investera i ett. Dessutom måste webbutvecklingsföretag matcha sina färdigheter med de kommande trenderna eftersom företag har blivit mer e-baserade, dvs. e-handel och e-lärande. Detta är i sin tur en drivande faktor för att inrätta Data Science-team i företag
Jämförelse mellan data och vetenskap mot webbutveckling (Infographics)
Nedan visas de 8 bästa jämförelserna mellan datavetenskap och webbutveckling
Viktiga skillnader mellan datavetenskap och webbutveckling
- Data Science är processen för att analysera data med hjälp av specialiserade färdigheter och teknik medan webbutveckling är skapandet av en webbplats för internet eller intranät med hjälp av företagsinformation, kundkrav och tekniska färdigheter.
- Data Science är ett relativt nytt koncept som introducerades 2008 medan webbutveckling har funnits sedan 1999.
- Python används av både datavetare och webbutvecklare. I Data Science används det emellertid för att analysera data medan det i webbutveckling används för att skapa en webbplats.
- Data Science använder kodning i stor utsträckning men inkluderar också andra element medan hela webbutvecklingen är baserad på kodning.
- Det finns statistik involverad i datavetenskap medan det i webbutveckling inte används för statistik.
- Data Scientists försöker svara på affärsrelaterade frågor i slutet av analysen medan webbutvecklare försöker tillgodose kundens krav medan de bygger en webbplats.
- Datavetenskap beror på tillgängligheten av data medan webbutveckling beror på nära samspel med klienten för att förstå behov och för att få den nödvändiga informationen.
- Budgeten för datavetenskap är brant men är fast medan budgeten för webbutveckling fortsätter att ändras med det ändrade kravet och de ytterligare funktionerna.
- Datavetare arbetar under kortare tid med data för att få resultat i jämförelse med webbutvecklare som tar lång tid att lansera en webbplats.
- Datavetare arbetar med strukturerad och ostrukturerad data medan webbutvecklare arbetar med företagsinformation.
- I och med att e-handel kommer, har Data Scientists förståelse för webbplatser medan webbutvecklare inte har färdigheter att arbeta med data.
- Det finns många framtida trender inom datavetenskap som maskininlärning och artificiell intelligens medan inte många trender inom webbutveckling.
Tabell för jämförelse av datavetenskap och webbutveckling
Skillnaderna mellan Data Science vs Web Development förklaras i punkterna som presenteras nedan:
| Grund för jämförelse | Data Science | Webbutveckling |
| Mining av termin | DJ Patil och Jeff Hammerbacher som var anställda på LinkedIn respektive Facebook gav termen Data Science 2008. | Termen populariserades av Tim O'Reilly och Dale Dougherty i slutet av 2004. Det myntades ursprungligen av Darcy DiNucci 1999. |
| Begrepp | Är en kombination av statistik, algoritmer och teknik för att analysera data. | Det är skapandet av webbplatser för intranätet som är en offentlig plattform eller intranätet som är en privat plattform. |
| Kodning | Kodning används ofta för att mata datorn med kommandon för att analysera data och ge slututgången. | Hela processen för webbutveckling innebär kodning. |
| Språkrekommendationer | C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata | Photoshop, HTML, CSS, JavaScript, JQuery, PHP, Python, Ruby |
| Statistik | Använder statistik i viss utsträckning. | Använder ingen statistik |
| Arbetsutmaningar |
|
|
| Data behövs | Strukturerade och ostrukturerade data. | Ingen information krävs. Endast företagsinformation krävs för webbplatsen. |
| Framtida trender | Maskininlärning och konstgjord intelligens. | E-handel och e-lärande |
Slutsats - Data Science vs Web Development
Karriärer byggs baserat på den passion, drivkraft, färdigheter och möjligheter som en person har. När det gäller jämförelsen mellan datavetenskap och webbutveckling är båda i trend och ger studenter, färskare och erfarna yrkesmän en hel del tillämpningsområden att lära sig. Datavetare måste ha en god förståelse för statistik och datavetenskap. I kombination med den omfattande information som de olika vertikalerna genererar varje dag, har Data Scientists möjlighet att utforska olika datamängder och hjälpa företag att förutse att deras data får värdefull insikt. Data Science-öppningar är de mest eftertraktade öppningarna i dag. Webbutveckling tar å andra sidan långsamma steg men slutprodukten av att skapa en webbplats är fascinerande och lockar många. Med webbplatser som fungerar som plattformar för företag, dvs. e-handel, har det senare varit en drivande faktor för inrättandet av Data Science Team. Datavetare är experter på att arbeta med internetbaserad data. Jämförelsen av dessa arbetsområden för datavetenskap och webbutveckling kan inte göras utom för några få likheter. Men både datavetenskap och webbutveckling följer trender och erbjuder stora möjligheter.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till datavetenskap vs webbutveckling, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- 10 bästa intervjufrågor för webbutveckling
- Datavetenskap mot datateknik - vilken som är mer användbar
- Fantastisk guide för Drupal webbutveckling
- 9 Fantastisk skillnad mellan Data Science Vs Data Mining
- Kom igång med Python och Django för webbutveckling
- Drupal vs Joomla: Funktioner
- SASS Intervjufrågor: Fantastiska frågor