¿Por qué aprender ciencia de datos para diseño y desarrollo web?

La ciencia de datos es un campo increíble. Por lo general, se describe como una herramienta que conducirá a una cantidad de crecimiento tan grande que puede llevarnos a una transformación industrial que será el futuro. Este campo es tan adaptable que podría ayudar a casi todas las industrias adecuadamente. Los científicos de datos poseen una capacidad que puede proporcionar una visión profunda y aumentar las ganancias de las que todas las empresas pueden beneficiarse. Solo necesita mirar un puñado de las empresas más exitosas. Uber, Amazon, Air BNB y muchos más toman los modelos comerciales existentes y los sustentan fuertemente en datos y técnicas avanzadas. Estos Diseño de Sitios Web NYC   las empresas pueden ver innovaciones disruptivas. Estas empresas utilizan los datos para determinar lo que requieren sus clientes y, lo que es más importante, actúan a partir de lo que han aprendido. Es posible que esté buscando una respuesta para el desarrollo web o la ciencia de datos, pero necesita una aclaración sobre las dos opciones.

¿Por qué debería aprender Data Science para el diseño y desarrollo web?

1-Compartir trabajo:

• La ciencia de datos es excelente para ofrecer información, pero generalmente presentamos usando imágenes estáticas como una presentación de PowerPoint.
• Es posible anticipar cada pregunta que recibimos después de una presentación, pero ¿cuánto mejor sería responder preguntas si las presentaciones fueran interactivas y dinámicas? ¿Podemos crear el modelo, dejar que los usuarios jueguen con él y luego responder sus preguntas en el momento?
• El desarrollo web tiene las herramientas necesarias para ello.
• Hay una variedad de bibliotecas de Javascript que pueden hacer esto. D3.js (documento basado en datos) y chart.js están entre mis favoritos.
• Chart.js es ideal para situaciones en las que necesita hacer gráficos básicos y crear imágenes rápidamente.
• D3 es más complejo. La curva de aprendizaje es alta, pero una vez que sabes lo que estás haciendo, puedes hacer cualquier cosa que se te ocurra. Si está buscando algunas ideas, hay muchos ejemplos disponibles en el repositorio D3.js en GitHub, o puede realizar una búsqueda rápida en Google.

2-Aprender un idioma diferente:

• La tecnología cambia constantemente, y si depende de un idioma, puede perderse si el idioma no es popular. Una de las habilidades más cruciales es aprender una mentalidad impulsada por el proceso.
• Los lenguajes de programación son comparables en las estructuras de datos que utilizan y las cosas que pueden lograr. Estar familiarizado con algunos idiomas puede ayudarlo a liberar su mente de las capacidades de un idioma en particular y resolver el problema de manera efectiva.
• ¿Un científico de datos necesita dominar Javascript? Sí, el desarrollo web necesita HTML para estructurar el contenido y CSS para el diseño gráfico. Javascript proporciona capacidades y es el lenguaje en el que se puede escribir la mayoría de los marcos web, como Angular y React.
• TensorFlow también lanzó el popular software de aprendizaje automático en Javascript, que le permite integrarlo directamente en su sitio web. Una gran comunidad de soporte en línea para Javascript lo convierte en una gran oportunidad para comenzar.

3-Destaque del resto del grupo:

• Muchos científicos de datos poseen habilidades relevantes, incluida la limpieza, la extracción de datos de bases de datos, la construcción de canalizaciones para datos, la creación de diversas técnicas de aprendizaje asistido por computadora, la visualización y muchas más. Pocas personas tienen el desarrollo web como un componente de sus habilidades.
• Aprender desarrollo web en ciencia de datos puede distinguirlo del resto de la multitud. El campo es cada vez más prominente cada año, lo que significa una mayor competencia.
• Lo más interesante de la ciencia de datos es que, a medida que mejoran la tecnología y las bibliotecas, disminuye el aporte de los humanos. La demanda de puestos de científicos de datos disminuirá como los tenemos hoy. Necesitarás más habilidades para ser notado.

4-Comunidad:

• La comunidad de diseñadores web de Nueva York   y   desarrolladores es maravilloso. La mayoría de los que trabajan en este campo están ansiosos por ofrecer su tiempo y energía para ayudar a los demás. Recuerdan los desafíos que enfrentaron al comienzo de su carrera y no tienen miedo de ayudar a los demás. Puede identificar que esto proviene de una formación académica en ciencia de datos.
• La aplicación de desbordamiento de pila puede ser su recurso más confiable para resolver problemas. Si tiene un problema o una pregunta, es probable que alguien más haya enfrentado el mismo problema y haya recibido una variedad de soluciones de varios colaboradores increíbles. Eso te da la sensación de poder e intentar cualquier cosa, ya que hay una red de seguridad cuando te encuentras con un desbordamiento de pila. Siempre puede subcontratar una parte de las tareas si está atascado.

5-Independízate:

• La capacidad de crear páginas web como científico de datos le dará mucha flexibilidad. Muchas empresas dividen el trabajo en tareas y roles. Esa es la forma en que la mayoría de los sitios web diseñan NYC   trabajan las empresas. Todos tienen una parte: completar el trabajo con prontitud para satisfacer al cliente.
• La libertad que disfruta se debe a la capacidad de extraer lo que ha aprendido de su trabajo como científico de datos y aplicar herramientas basadas en su investigación. Eso te permite convertirte en la máquina completa en lugar de una parte de ella. Puede abordar proyectos de principio a fin sin depender de otros en su equipo. Puede realizar cambios más rápido y obtener resultados en cuestión de minutos.
• No es su objetivo principal, por supuesto. Un gran beneficio que lo ayudará a sobresalir del resto del grupo y estar en condiciones de crear una increíble cartera en línea. Puede mostrar las habilidades que necesitará durante su experiencia laboral en un entorno en vivo y dejar que los empleadores potenciales revisen su trabajo. También puede enviar su trabajo a sitios web como Makeover Monday.

6-Desarrollar aplicaciones:

• El conocimiento del desarrollo web podría permitirle crear aplicaciones web y puede desarrollar aplicaciones móviles si lo desea.
• Mire la aplicación web diseñada para demostrar el uso del aprendizaje automático para el desarrollo web. Está construido principalmente con TensorFlow Js y React js.

7-Potencia la creatividad:

• Si puede agregar herramientas adicionales a su repertorio, puede hacer llamadas desde varias áreas para ser estimulado.
• Concentrarse en la misma tarea constantemente es agotador, por lo que ser capaz de estirar las piernas e involucrarse en el desarrollo web puede brindarle algunas ideas para abordar algo en lo que está atascado.

8-Es sencillo:

• Dependiendo de cómo vea el asunto, el desarrollo web es generalmente más sencillo que la ciencia de datos. Después de haber estudiado ambos, el desarrollo web es más sencillo. Una vez que domines los fundamentos del desarrollo web, podrás crear sitios web asombrosos juntando todas las piezas con un poco de imaginación. A veces, no requiere mucha imaginación ya que puede localizar sitios inspiradores y copiar las piezas atractivas.
• El campo de la ciencia de datos exige un mayor conocimiento de los conceptos, particularmente cuando se desarrollan conocimientos prácticos que pueden marcar la diferencia. No necesita saber cómo funciona cada algoritmo de aprendizaje automático, pero debe saber por qué debe seleccionar un método de clasificación sobre otro para lograr los resultados más efectivos.

Conclusión:

¿Qué es mejor, el desarrollo web o la ciencia de datos? Debería ser más desafiante en ambos casos. Ambos son agradables y pueden resultar en una vida satisfactoria cuando perseveras en los momentos difíciles. ¿Por qué debería elegir uno cuando puede obtener ambos? La ciencia de datos es mucho más difícil académicamente, por lo que si está pidiendo elegir una materia que se enseñará en un entorno formal, opte por la ciencia de datos. Las estadísticas y las herramientas necesarias para respaldar la ciencia de datos y el aprendizaje automático son más fáciles de dominar en un entorno grupal.

El desarrollo web es mucho más fácil de aprender por sí solo. Hay numerosos cursos en línea pagados, así como videos de YouTube. Si tiene la confianza suficiente para publicar el trabajo, ha creado comunidades de Internet en Facebook y Reddit para que las revisen. Tenga cuidado con las personas enojadas, así que tome las críticas con una pizca de sal.