لماذا تعلم علوم البيانات لتصميم وتطوير الويب؟

علم البيانات مجال رائع. يتم وصفها عادةً على أنها أداة ستؤدي إلى قدر هائل من النمو بحيث يمكن أن تقودنا إلى تحول صناعي سيكون المستقبل. هذا المجال قابل للتكيف لدرجة أنه يمكن أن يساعد كل صناعة تقريبًا بشكل صحيح. يمتلك علماء البيانات القدرة التي يمكن أن توفر رؤية عميقة وتعزز الأرباح التي يمكن أن تستفيد منها جميع الشركات. ما عليك سوى إلقاء نظرة على عدد قليل من الشركات الأكثر نجاحًا. تأخذ Uber و Amazon و Air BNB وغيرها الكثير نماذج الأعمال الحالية وتدعمها بشكل كبير على البيانات والتقنيات المتقدمة. تصميم مواقع الويب هذه بمدينة نيويورك   يمكن للشركات رؤية الابتكارات التخريبية. تستخدم هذه الشركات البيانات لتحديد ما يحتاجه عملاؤها ، والأهم من ذلك أنها تتصرف بناءً على ما تعلموه. قد تكون تبحث عن إجابة لتطوير الويب أو علم البيانات ، لكنك تحتاج إلى توضيح بشأن الخيارين.

لماذا يجب أن تتعلم علوم البيانات لتصميم المواقع الإلكترونية وتطويرها؟

1-تقاسم العمل:

• علم البيانات رائع في تقديم الرؤى ، لكننا نقدم عادةً باستخدام المرئيات الثابتة كعرض تقديمي في PowerPoint.
• من الممكن توقع كل سؤال نحصل عليه بعد العرض التقديمي ، ولكن إلى أي مدى سيكون من الأفضل الإجابة عن الأسئلة إذا كانت العروض التقديمية تفاعلية وديناميكية؟ هل يمكننا إنشاء النموذج ، والسماح للمستخدمين بالتلاعب به ، ثم الإجابة على أسئلتهم في الحال؟
• تطوير الويب لديه الأدوات اللازمة لذلك.
• هناك مجموعة متنوعة من مكتبات جافا سكريبت يمكنها القيام بذلك. D3.js (مستند مستند إلى البيانات) و chart.js من بين المفضلة.
• يعتبر Chart.js رائعًا للمواقف التي تحتاج فيها إلى إنشاء مخططات أساسية وإنشاء الصور بسرعة.
• D3 أكثر تعقيدًا. منحنى التعلم مرتفع ، ولكن بمجرد أن تعرف ما تفعله ، يمكنك عمل أي شيء يخطر ببالك. إذا كنت تبحث عن بعض الأفكار ، فهناك العديد من الأمثلة المتاحة في مستودع D3.js على GitHub ، أو يمكنك إجراء بحث سريع على Google.

2-تعلم لغة مختلفة:

• تتغير التكنولوجيا باستمرار ، وإذا كنت تعتمد على لغة واحدة ، فقد تضيع إذا لم تكن اللغة شائعة. واحدة من أهم المهارات هي تعلم عقلية مدفوعة بالعملية.
• لغات البرمجة قابلة للمقارنة في هياكل البيانات التي يستخدمونها والأشياء التي يمكنهم إنجازها. يمكن أن يساعدك التعرف على بعض اللغات على تحرير عقلك من التكبيل بقدرات لغة معينة وحل المشكلة بشكل فعال.
• هل يحتاج عالم البيانات إلى إتقان جافا سكريبت؟ نعم ، يحتاج تطوير الويب إلى HTML لهيكلة المحتوى و CSS للتصميم الجرافيكي. توفر Javascript إمكانات وهي اللغة الموجودة في معظم أطر عمل الويب ، مثل Angular و React ، والتي يمكن كتابتها.
• أطلقت TensorFlow أيضًا برنامج التعلم الآلي الشهير في Javascript ، والذي يسمح لك بدمجه مباشرةً في موقع الويب الخاص بك. إن مجتمع الدعم الكبير عبر الإنترنت لـ Javascript يجعله فرصة رائعة للبدء.

3-اجعل نفسك متميزًا عن باقي العبوة:

• يمتلك العديد من علماء البيانات مهارات ذات صلة ، بما في ذلك التنظيف ، واستخراج البيانات من قواعد البيانات ، وإنشاء خطوط أنابيب للبيانات ، وإنشاء تقنيات تعلم متنوعة بمساعدة الكمبيوتر ، والتصور ، وغير ذلك الكثير. قليل من الناس لديهم تطوير الويب كعنصر من مكونات مهاراتهم.
• يمكن أن يميزك تعلم تطوير الويب في علم البيانات عن بقية الجمهور. يصبح المجال أكثر بروزًا كل عام ، مما يعني زيادة المنافسة.
• الشيء الأكثر إثارة للاهتمام في علم البيانات هو أنه مع تحسن التكنولوجيا والمكتبات ، تقل مدخلات البشر. سينخفض ​​الطلب على وظائف علماء البيانات كما هو الحال لدينا اليوم. ستحتاج إلى المزيد من القدرات ليتم ملاحظتك.

4-المجتمع:

• مجتمع مصممي الويب في نيويورك   و   المطورون رائعون. معظم العاملين في هذا المجال حريصون على التطوع بوقتهم وطاقتهم لمساعدة الآخرين. يتذكرون التحديات التي واجهوها في بداية حياتهم المهنية ولا يخشون مساعدة الآخرين. يمكنك تحديد أن هذا يأتي من خلفية أكاديمية في علم البيانات.
• يمكن أن يكون تطبيق Stack overflow هو المورد الأكثر موثوقية لحل المشكلات. إذا كانت لديك مشكلة أو سؤال ، فمن المحتمل أن شخصًا آخر قد واجه نفس المشكلة وتم إعطاؤه مجموعة متنوعة من الحلول من مختلف المساهمين الرائعين. يمنحك هذا الشعور بالقدرة ومحاولة أي شيء نظرًا لوجود شبكة أمان عندما تواجه تجاوزًا للمكدس. يمكنك دائمًا الاستعانة بمصادر خارجية لجزء من المهام إذا واجهتك مشكلة.

5- كن مستقلاً:

• ستمنحك القدرة على إنشاء صفحات ويب بصفتك عالم بيانات قدرًا كبيرًا من المرونة. تقسم الكثير من الشركات العمل إلى مهام وأدوار. هذه هي الطريقة التي تصمم بها غالبية مواقع الويب بمدينة نيويورك   تعمل الشركات. لكل فرد جزء: إكمال المهمة على الفور لإرضاء العميل.
• تعود الحرية التي تتمتع بها إلى القدرة على استخلاص ما تعلمته من عملك كعالم بيانات وتطبيق الأدوات بناءً على بحثك. يتيح لك ذلك أن تصبح الجهاز بأكمله بدلاً من جزء منه. يمكنك معالجة المشاريع من البداية إلى النهاية دون الاعتماد على الآخرين في فريقك. يمكنك إجراء التغييرات بشكل أسرع والحصول على النتائج في غضون دقائق.
• إنه ليس هدفك الأساسي بالطبع. ميزة كبيرة ستساعدك على الوقوف فوق بقية الحزمة وتكون في وضع يسمح لك ببناء محفظة رائعة عبر الإنترنت. يمكنك عرض المهارات التي ستحتاج إليها أثناء تجربة عملك في بيئة حية والسماح لأصحاب العمل المحتملين بالاطلاع على عملك. يمكنك أيضًا إرسال عملك إلى مواقع الويب مثل Makeover Monday.

6- تطوير التطبيقات:

• قد تسمح لك معرفة تطوير الويب بإنشاء تطبيقات ويب ، ويمكنك تطوير تطبيقات الهاتف المحمول إذا اخترت ذلك.
• انظر إلى تطبيق الويب المصمم لإثبات استخدام التعلم الآلي لتطوير الويب. تم تصميمه باستخدام TensorFlow Js و React js في الغالب.

7- يعزز الإبداع:

• إذا كان بإمكانك إضافة أدوات إضافية إلى ذخيرتك ، فيمكنك إجراء مكالمات من مناطق مختلفة لتحفيزها.
• إن التركيز على نفس المهمة باستمرار أمر مرهق ، لذا فإن القدرة على مد ساقيك والمشاركة في تطوير الويب قد توفر لك بعض الأفكار لمعالجة شيء ما كنت عالقًا فيه.

8-الأمر بسيط:

• اعتمادًا على كيفية رؤيتك للأمر ، يكون تطوير الويب بشكل عام أكثر وضوحًا من علم البيانات. بعد دراسة كليهما ، أصبح تطوير الويب أبسط. بمجرد إتقان أساسيات تطوير الويب ، ستتمكن من إنشاء مواقع ويب مذهلة عن طريق تجميع كل القطع مع القليل من الخيال. في بعض الأحيان ، لا تحتاج إلى الكثير من الخيال حيث يمكنك تحديد مواقع ملهمة ونسخ القطع الجذابة.
• يتطلب مجال علم البيانات معرفة أكبر بالمفاهيم ، لا سيما عند تطوير رؤى عملية يمكن أن تحدث فرقًا. لا تحتاج إلى معرفة كيفية عمل كل خوارزمية للتعلم الآلي ، ولكن يجب أن تكون على دراية بالسبب الذي يجعلك تختار طريقة تصنيف على أخرى لتحقيق النتائج الأكثر فاعلية.

استنتاج:

أيهما أفضل ، تطوير الويب أم علم البيانات؟ يجب أن يكون أكثر صعوبة في كلتا الحالتين. كلاهما ممتع ويمكن أن يؤدي إلى حياة مرضية عند المثابرة في اللحظات الصعبة. لماذا يجب عليك اختيار واحد بينما يمكنك الحصول على كليهما؟ يعد علم البيانات أكثر صعوبة من الناحية الأكاديمية ، لذلك إذا كنت تطلب اختيار موضوع واحد للتدريس في إطار رسمي ، فاختر علم البيانات. من السهل إتقان الإحصائيات والأدوات اللازمة لدعم علوم البيانات والتعلم الآلي في إعداد المجموعة.

تطوير الويب أسهل كثيرًا للتعلم بمفرده. هناك العديد من الدورات التدريبية المدفوعة عبر الإنترنت بالإضافة إلى مقاطع فيديو YouTube. إذا كنت واثقًا بدرجة كافية لنشر العمل ، فقد أنشأت مجتمعات الإنترنت على Facebook و Reddit لتتم مراجعتها. كن حذرًا من الأشخاص الغاضبين ، لذا تعامل مع الانتقادات بقليل من الملح.