Warum Data Science für Webdesign und -entwicklung lernen?

Veröffentlicht: 2022-11-18

Data Science ist ein erstaunliches Feld. Es wird typischerweise als ein Werkzeug beschrieben, das zu einem so enormen Wachstum führen wird, dass es uns zu einer industriellen Transformation führen kann, die die Zukunft sein wird. Dieses Feld ist so anpassungsfähig, dass es fast jeder Branche richtig helfen könnte. Datenwissenschaftler verfügen über eine Fähigkeit, die tiefgreifende Einblicke liefern und Gewinne steigern kann, von denen alle Unternehmen profitieren können. Sie müssen sich nur eine Handvoll der erfolgreichsten Unternehmen ansehen. Uber, Amazon, Air BNB und viele mehr nehmen die bestehenden Geschäftsmodelle und untermauern sie stark mit Daten und fortschrittlichen Techniken. Diese Website Design NYC   Unternehmen können disruptive Innovationen sehen. Diese Unternehmen verwenden die Daten, um festzustellen, was ihre Kunden benötigen, und, was noch wichtiger ist, sie handeln nach dem, was sie gelernt haben. Möglicherweise suchen Sie nach einer Antwort für Webentwicklung oder Data Science, aber Sie benötigen eine Klärung der beiden Optionen.

Warum sollten Sie Data Science für Webdesign und -entwicklung lernen?

1-Arbeit teilen:

  • Data Science ist großartig darin, Einblicke zu bieten, aber wir präsentieren normalerweise statische Visuals als PowerPoint-Präsentation.
  • Es ist möglich, jede Frage, die wir nach einer Präsentation erhalten, vorherzusehen, aber wie viel besser wäre es, Fragen zu beantworten, wenn Präsentationen interaktiv und dynamisch wären? Können wir das Modell erstellen, Benutzer damit herumspielen lassen und dann ihre Fragen direkt vor Ort beantworten?
  • Die Webentwicklung verfügt über die dafür notwendigen Werkzeuge.
  • Es gibt eine Vielzahl von Javascript-Bibliotheken, die dies tun können. D3.js (datengesteuertes Dokument) und chart.js gehören zu meinen Favoriten.
  • Chart.js eignet sich hervorragend für Situationen, in denen Sie einfache Diagramme erstellen und schnell Bilder erstellen müssen.
  • D3 ist komplexer. Die Lernkurve ist hoch, aber sobald Sie wissen, was Sie tun, können Sie alles machen, was Ihnen einfällt. Wenn Sie nach Ideen suchen, finden Sie viele Beispiele im D3.js-Repository auf GitHub, oder Sie können eine schnelle Google-Suche durchführen.

2-Lernen einer anderen Sprache:

  • Die Technologie ändert sich ständig, und wenn Sie von einer Sprache abhängig sind, können Sie verloren gehen, wenn die Sprache nicht beliebt ist. Eine der wichtigsten Fähigkeiten ist das Erlernen einer prozessorientierten Denkweise.
  • Programmiersprachen sind vergleichbar in den Datenstrukturen, die sie verwenden, und den Dingen, die sie erreichen können. Mit einigen Sprachen vertraut zu sein, kann Ihnen helfen, sich von den Fesseln einer bestimmten Sprache zu befreien und das Problem effektiv zu lösen.
  • Muss ein Data Scientist Javascript beherrschen? Ja, die Webentwicklung benötigt HTML zur Strukturierung der Inhalte und CSS für die grafische Gestaltung. Javascript bietet Funktionen und ist die Sprache, die in den meisten Web-Frameworks, wie Angular und React, geschrieben werden kann.
  • TensorFlow hat auch die beliebte Software für maschinelles Lernen in Javascript eingeführt, mit der Sie sie direkt in Ihre Website integrieren können. Eine große Online-Support-Community für Javascript macht es zu einer großartigen Gelegenheit, damit anzufangen.

3-Heben Sie sich vom Rest des Rudels ab:

  • Viele Datenwissenschaftler verfügen über relevante Fähigkeiten, darunter Bereinigung, Extrahieren von Daten aus Datenbanken, Erstellen von Pipelines für Daten, Erstellen verschiedener computergestützter Lerntechniken, Visualisierung und vieles mehr. Nur wenige Menschen haben Webentwicklung als Bestandteil ihrer Fähigkeiten.
  • Das Erlernen der Webentwicklung in Data Science kann Sie vom Rest der Masse unterscheiden. Das Feld wird von Jahr zu Jahr prominenter, was einen erhöhten Wettbewerb bedeutet.
  • Das Interessanteste an der Datenwissenschaft ist, dass mit der Verbesserung von Technologie und Bibliotheken der menschliche Input abnimmt. Die Nachfrage nach Stellen für Datenwissenschaftler wird so sinken, wie wir sie heute haben. Sie brauchen mehr Fähigkeiten, um wahrgenommen zu werden.

4-Gemeinschaft:

  • Die Community der New Yorker Webdesigner   und   Entwickler ist wunderbar. Die meisten Menschen, die in diesem Bereich arbeiten, sind bestrebt, ihre Zeit und Energie freiwillig einzusetzen, um anderen zu helfen. Sie erinnern sich an die Herausforderungen, denen sie am Anfang ihrer Karriere gegenüberstanden, und haben keine Angst davor, anderen zu helfen. Sie können erkennen, dass dies von einem akademischen Hintergrund in der Datenwissenschaft kommt.
  • Die Stapelüberlauf-App kann Ihre vertrauenswürdigste Ressource zur Lösung von Problemen sein. Wenn Sie ein Problem oder eine Frage haben, ist es wahrscheinlich, dass jemand anderes dasselbe Problem hatte und eine Vielzahl von Lösungen von verschiedenen großartigen Mitwirkenden erhalten hat. Das gibt Ihnen das Gefühl, alles zu können und zu versuchen, da es ein Sicherheitsnetz gibt, wenn Sie auf einen Stapelüberlauf stoßen. Sie können immer einen Teil der Aufgaben auslagern, wenn Sie nicht weiterkommen.

5-Werde unabhängig:

  • Die Möglichkeit, als Data Scientist Webseiten zu erstellen, gibt Ihnen viel Flexibilität. Viele Unternehmen teilen die Arbeit in Aufgaben und Rollen auf. Das ist die Art und Weise, wie die meisten Websites in NYC gestaltet werden   Unternehmen arbeiten. Jeder hat einen Teil: den Job zeitnah erledigen, um den Kunden zufrieden zu stellen.
  • Die Freiheit, die Sie genießen, beruht auf der Fähigkeit, das zu nutzen, was Sie aus Ihrer Arbeit als Data Scientist gelernt haben, und Tools basierend auf Ihrer Forschung anzuwenden. Dadurch werden Sie zur gesamten Maschine statt zu einem Teil davon. Sie können Projekte von Anfang bis Ende angehen, ohne auf andere in Ihrem Team angewiesen zu sein. Sie können Änderungen schneller vornehmen und Ergebnisse in wenigen Minuten erhalten.
  • Das ist natürlich nicht dein primäres Ziel. Ein großer Vorteil, der Ihnen helfen wird, sich vom Rest der Masse abzuheben und in der Lage zu sein, ein unglaubliches Online-Portfolio aufzubauen. Sie können die Fähigkeiten, die Sie während Ihres Praktikums benötigen, in einer Live-Umgebung demonstrieren und potenziellen Arbeitgebern einen Einblick in Ihre Arbeit geben. Sie können Ihre Arbeit auch auf Websites wie Makeover Monday einreichen.

6-Anwendungen entwickeln:

  • Mit Kenntnissen in der Webentwicklung können Sie Webanwendungen erstellen, und Sie können mobile Anwendungen entwickeln, wenn Sie dies wünschen.
  • Sehen Sie sich die Webanwendung an, die entwickelt wurde, um die Verwendung von maschinellem Lernen für die Webentwicklung zu demonstrieren. Es wird hauptsächlich mit TensorFlow Js und React js erstellt.

7-Verbessert die Kreativität:

  • Wenn Sie Ihrem Repertoire zusätzliche Tools hinzufügen können, können Sie Anrufe aus verschiedenen zu stimulierenden Bereichen tätigen.
  • Es ist anstrengend, sich ständig auf dieselbe Aufgabe zu konzentrieren. Wenn Sie also in der Lage sind, sich die Beine zu vertreten und sich in die Webentwicklung einzumischen, können Sie einige Ideen erhalten, um etwas anzugehen, an dem Sie festhängen.

8-Es ist ganz einfach:

  • Je nachdem, wie Sie die Sache sehen, ist Webentwicklung im Allgemeinen einfacher als Data Science. Nachdem Sie beide studiert haben, ist die Webentwicklung einfacher. Sobald Sie die Grundlagen der Webentwicklung beherrschen, können Sie erstaunliche Websites erstellen, indem Sie alle Teile mit ein wenig Fantasie zusammenfügen. Manchmal brauchen Sie nicht viel Fantasie, da Sie inspirierende Orte finden und die ansprechenden Stücke kopieren können.
  • Das Gebiet der Datenwissenschaft erfordert ein größeres Wissen über Konzepte, insbesondere wenn es darum geht, praktische Erkenntnisse zu entwickeln, die einen Unterschied machen können. Sie müssen nicht wissen, wie jeder Algorithmus für maschinelles Lernen funktioniert, aber Sie sollten wissen, warum Sie eine Klassifizierungsmethode einer anderen vorziehen sollten, um die effektivsten Ergebnisse zu erzielen.

Fazit:

Was ist besser, entweder Webentwicklung oder Data Science? Es sollte in beiden Fällen anspruchsvoller sein. Beides macht Spaß und kann zu einem befriedigenden Leben führen, wenn Sie schwierige Momente durchstehen. Warum sollten Sie sich für eines entscheiden, wenn Sie beides bekommen können? Data Science ist akademisch viel schwieriger. Wenn Sie also ein Fach auswählen möchten, das in einem formellen Rahmen unterrichtet wird, entscheiden Sie sich für Data Science. Statistiken und die Tools, die zur Unterstützung von Data Science und maschinellem Lernen erforderlich sind, sind in einer Gruppenumgebung einfacher zu beherrschen.

Webentwicklung ist viel einfacher zu erlernen. Es gibt zahlreiche kostenpflichtige Online-Kurse sowie YouTube-Videos. Wenn Sie sich trauen, die Arbeit zu veröffentlichen, haben Sie Internet-Communities auf Facebook und Reddit erstellt, die überprüft werden. Seien Sie vorsichtig bei wütenden Menschen, also nehmen Sie Kritik mit einer Prise Salz.