Diferencia entre ciencia de datos y desarrollo web
Las inversiones son cruciales para particulares y empresas. Disminuyen el riesgo en nuestras vidas y actúan como un colchón en tiempos de necesidad. Cuando se trata de negocios, las inversiones no son solo financieras, sino también las de sus empleados, es decir, crear equipos y crear imágenes. Hay una cita de Warren Buffet que dice: "Alguien está sentado a la sombra hoy porque alguien plantó un árbol hace mucho tiempo". Fiel a esta cita, las empresas tienen que invertir hoy para cosechar los beneficios mañana. Siguiendo las tendencias recientes, discutiremos dos tipos de inversión en ciencia de datos y desarrollo web.
Data Science es la ciencia interdisciplinaria si el análisis de datos utiliza estadísticas, desarrollo de algoritmos y tecnología. Con las tendencias recientes de Data Science como Machine Learning e Inteligencia Artificial, más empresas desean invertir en un equipo de Data Science para comprender mejor sus datos y tomar decisiones acertadas. El desarrollo web es la creación de un sitio web para internet o intranet. Dado que un sitio web es la cara de una empresa, es necesario que las empresas inviertan en uno. Además, las empresas de desarrollo web deben combinar sus habilidades con las tendencias futuras, ya que las empresas se han vuelto más basadas en E, es decir, E-Commerce y E-Learning. Esto, a su vez, es un factor determinante para la creación de equipos de ciencia de datos en las empresas.
Comparación directa entre ciencia de datos y desarrollo web (infografía)
A continuación se muestra la comparación de los 8 principales entre ciencia de datos y desarrollo web
Diferencias clave entre ciencia de datos y desarrollo web
- La ciencia de datos es el proceso de analizar datos utilizando habilidades y tecnología especializadas, mientras que el desarrollo web es la creación de un sitio web para Internet o intranet utilizando los detalles de la empresa, los requisitos del cliente y las habilidades técnicas.
- Data Science es un concepto relativamente nuevo que se introdujo en 2008, mientras que el desarrollo web existe desde 1999.
- Python es utilizado tanto por científicos de datos como por desarrolladores web. Sin embargo, en Data Science se usa para analizar datos, mientras que en desarrollo web se usa para crear un sitio web.
- Data Science utiliza la codificación ampliamente, pero también incluye otros elementos, mientras que todo el desarrollo web se basa en la codificación.
- Hay estadísticas involucradas en Data Science, mientras que en Desarrollo web no hay uso de estadísticas.
- Los científicos de datos intentan responder preguntas relacionadas con el negocio al final del análisis, mientras que los desarrolladores web intentan satisfacer los requisitos del cliente al crear un sitio web.
- La ciencia de datos depende de la disponibilidad de datos, mientras que el desarrollo web depende de la interacción cercana con el cliente para comprender las necesidades y obtener la información requerida.
- El presupuesto para Data Science es abrupto pero fijo, mientras que el presupuesto para Desarrollo Web sigue cambiando con los requisitos cambiantes y las características adicionales.
- Los científicos de datos trabajan durante un período de tiempo más corto en los datos para obtener resultados en comparación con los desarrolladores web que tardan mucho en lanzar un sitio web.
- Los científicos de datos trabajan con datos estructurados y no estructurados, mientras que los desarrolladores web trabajan con información de la empresa.
- Con la llegada del comercio electrónico, los científicos de datos comprenden los sitios web, mientras que los desarrolladores web no poseen las habilidades para trabajar con datos.
- Hay muchas tendencias futuras en la ciencia de datos como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, mientras que no hay muchas tendencias en el desarrollo web.
Tabla comparativa de ciencia de datos vs desarrollo web
Las diferencias entre Data Science vs Web Development se explican en los puntos presentados a continuación:
| Bases para la comparación | Ciencia de los datos | Desarrollo web |
| Acuñación de plazo | DJ Patil y Jeff Hammerbacher, que eran empleados de LinkedIn y Facebook, respectivamente, dieron el término Ciencia de datos en 2008. | El término fue popularizado por Tim O'Reilly y Dale Dougherty a fines de 2004. Darcy DiNucci lo acuñó inicialmente en 1999. |
| Concepto | Es una combinación de estadísticas, algoritmos y tecnología para analizar datos. | Es la creación de sitios web para la intranet que es una plataforma pública o la intranet que es una plataforma privada. |
| Codificación | La codificación se usa ampliamente para alimentar a la computadora con comandos para analizar datos y dar el resultado final. | Todo el proceso de desarrollo web implica la codificación. |
| Recomendaciones de idiomas | C / C ++ / C #, Haskell, Java, Julia, Matlab, Python, R, SAS, Scala, SQL, Stata | Photoshop, HTML, CSS, JavaScript, JQuery, PHP, Python, Ruby |
| Estadísticas | Utiliza estadísticas en cierta medida. | No utiliza estadísticas. |
| Desafíos laborales |
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| Datos necesarios | Datos estructurados y no estructurados. | No se requieren datos. Solo se requieren detalles de la empresa para el sitio web. |
| Futuras tendencias | Aprendizaje automático e inteligencia artificial. | Comercio electrónico y aprendizaje electrónico |
Conclusión: ciencia de datos vs desarrollo web
Las carreras se basan en la pasión, el impulso, las habilidades y las oportunidades que tiene una persona. En el caso de la comparación entre Data Science y Web Development, ambos están en tendencia y brindan a los estudiantes, profesionales más nuevos y experimentados muchos ámbitos para aprender. Los científicos de datos deben tener una buena comprensión de las estadísticas y la informática. Al unir esto con los voluminosos datos disponibles que las diferentes verticales generan todos los días, los científicos de datos tienen la oportunidad de explorar diferentes conjuntos de datos y ayudar a las empresas a pronosticar sus datos para obtener información valiosa. Las aperturas de Data Science son las aperturas más buscadas de la actualidad. El desarrollo web, por otro lado, está tomando pasos lentos, pero el producto final de crear un sitio web es fascinante y emociona a muchos. Con sitios web que actúan como plataformas para empresas, es decir, comercio electrónico, este último ha sido un factor determinante para la creación de equipos de ciencia de datos. Los científicos de datos son expertos en trabajar con datos basados en Internet. La comparación de estas áreas de trabajo de Ciencia de datos y Desarrollo web no se puede hacer, excepto por algunas similitudes. Sin embargo, tanto Data Science como Web Development se mantienen al día con las tendencias y ofrecen grandes oportunidades.
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