Pourquoi apprendre la science des données pour la conception et le développement Web ?

La science des données est un domaine incroyable. Il est généralement décrit comme un outil qui conduira à une telle croissance qu'il peut nous conduire à une transformation industrielle qui sera l'avenir. Ce domaine est si adaptable qu'il pourrait aider correctement presque toutes les industries. Les scientifiques des données possèdent une capacité qui peut fournir des informations approfondies et augmenter les bénéfices dont toutes les entreprises peuvent bénéficier. Il vous suffit de regarder une poignée des entreprises les plus prospères. Uber, Amazon, Air BNB et bien d'autres prennent les modèles commerciaux existants et les appuient fortement sur les données et les techniques avancées. Ces conception de site Web NYC   les entreprises peuvent voir des innovations perturbatrices. Ces entreprises utilisent les données pour déterminer ce dont leurs clients ont besoin et, plus important encore, elles agissent à partir de ce qu'elles ont appris. Vous recherchez peut-être une réponse pour le développement Web ou la science des données, mais vous avez besoin de précisions sur les deux options.

Pourquoi devriez-vous apprendre la science des données pour la conception et le développement Web ?

1-Partage du travail :

• La science des données est excellente pour offrir des informations, mais nous présentons généralement des visuels statiques sous forme de présentation PowerPoint.
• Il est possible d'anticiper chaque question que nous recevons après une présentation, mais dans quelle mesure serait-il préférable de répondre aux questions si les présentations étaient interactives et dynamiques ? Pouvons-nous créer le modèle, laisser les utilisateurs jouer avec, puis répondre immédiatement à leurs questions ?
• Le développement Web dispose des outils nécessaires pour cela.
• Il existe une variété de bibliothèques Javascript qui peuvent le faire. D3.js (document piloté par les données) et chart.js sont parmi mes favoris.
• Chart.js est idéal pour les situations où vous devez créer des graphiques de base et créer rapidement des images.
• D3 est plus complexe. La courbe d'apprentissage est élevée, mais une fois que vous savez ce que vous faites, vous pouvez créer tout ce à quoi vous pouvez penser. Si vous cherchez des idées, de nombreux exemples sont disponibles sur le référentiel D3.js sur GitHub, ou vous pouvez effectuer une recherche rapide sur Google.

2-Apprendre une autre langue :

• La technologie évolue constamment et si vous dépendez d'une langue, vous risquez d'être perdu si la langue n'est pas populaire. L'une des compétences les plus cruciales est l'apprentissage d'un état d'esprit guidé par le processus.
• Les langages de programmation sont comparables dans les structures de données qu'ils utilisent et les choses qu'ils peuvent accomplir. Être familier avec quelques langues peut vous aider à libérer votre esprit des capacités d'une langue particulière et à résoudre efficacement le problème.
• Un data scientist doit-il maitriser Javascript ? Oui, le développement Web a besoin de HTML pour structurer le contenu et de CSS pour la conception graphique. Javascript fournit des fonctionnalités et est le langage dans la plupart des frameworks Web, tels que Angular et React, peut être écrit.
• TensorFlow a également lancé le populaire logiciel d'apprentissage automatique en Javascript, qui vous permet de l'intégrer directement dans votre site Web. Une grande communauté de support en ligne pour Javascript en fait une excellente opportunité pour commencer.

3-Démarquez-vous du reste du peloton :

• De nombreux spécialistes des données possèdent des compétences pertinentes, notamment le nettoyage, l'extraction de données à partir de bases de données, la construction de pipelines de données, la création de diverses techniques d'apprentissage assisté par ordinateur, la visualisation et bien d'autres. Peu de gens ont le développement web comme composante de leurs compétences.
• Apprendre le développement Web en science des données peut vous distinguer du reste de la foule. Le champ devient plus important chaque année, ce qui signifie une concurrence accrue.
• La chose la plus intéressante à propos de la science des données est qu'à mesure que la technologie et les bibliothèques s'améliorent, l'apport humain diminue. La demande de postes de scientifiques des données diminuera comme nous les avons aujourd'hui. Vous aurez besoin de plus de capacités pour être remarqué.

4-Communauté :

• La communauté des webdesigners de New York   et   développeurs est un merveilleux. La plupart de ceux qui travaillent dans ce domaine sont impatients de donner de leur temps et de leur énergie pour aider les autres. Ils se souviennent des défis auxquels ils ont été confrontés au début de leur carrière et n'ont pas peur d'aider les autres. Vous pouvez identifier que cela vient d'une formation universitaire en science des données.
• L'application de débordement de pile peut être votre ressource la plus fiable pour résoudre les problèmes. Si vous avez un problème ou une question, il est probable que quelqu'un d'autre ait rencontré le même problème et ait reçu une variété de solutions de divers contributeurs incroyables. Cela vous donne le sentiment de pouvoir tout tenter car il existe un filet de sécurité lorsque vous rencontrez un débordement de pile. Vous pouvez toujours externaliser une partie des tâches si vous êtes coincé.

5-Devenez indépendant :

• La possibilité de créer des pages Web en tant que Data Scientist vous donnera beaucoup de flexibilité. De nombreuses entreprises divisent le travail en tâches et en rôles. C'est ainsi que la majorité des concepteurs de sites Web NYC   les entreprises travaillent. Chacun a sa part : terminer le travail rapidement pour satisfaire le client.
• La liberté dont vous jouissez est due à la capacité de tirer parti de ce que vous avez appris de votre travail en tant que data scientist et d'appliquer des outils basés sur vos recherches. Cela vous permet de devenir la machine entière au lieu d'en faire partie. Vous pouvez aborder des projets du début à la fin sans dépendre des autres membres de votre équipe. Vous pouvez apporter des modifications plus rapidement et obtenir des résultats en quelques minutes.
• Ce n'est pas votre objectif premier, bien sûr. Un avantage majeur qui vous aidera à vous démarquer du reste du peloton et à être en mesure de créer un portefeuille en ligne incroyable. Vous pouvez présenter les compétences dont vous aurez besoin au cours de votre expérience de travail dans un cadre en direct et laisser les employeurs potentiels examiner votre travail. Vous pouvez également soumettre votre travail à des sites Web comme Makeover Monday.

6-Développer des applications :

• La connaissance du développement Web pourrait vous permettre de créer des applications Web, et vous pouvez développer des applications mobiles si vous le souhaitez.
• Regardez l'application Web conçue pour démontrer l'utilisation de l'apprentissage automatique pour le développement Web. Il est construit en utilisant principalement TensorFlow Js et React js.

7-Améliore la créativité :

• Si vous pouvez ajouter des outils supplémentaires à votre répertoire, vous pouvez passer des appels à partir de divers domaines à stimuler.
• Se concentrer constamment sur la même tâche est épuisant, alors être capable de se dégourdir les jambes et de s'impliquer dans le développement Web peut vous donner quelques idées pour vous attaquer à quelque chose sur lequel vous êtes coincé.

8-C'est simple :

• Selon votre point de vue, le développement Web est généralement plus simple que la science des données. Après avoir étudié les deux, le développement web est plus simple. Une fois que vous aurez maîtrisé les bases du développement Web, vous pourrez créer des sites Web étonnants en assemblant toutes les pièces avec un peu d'imagination. Parfois, vous n'avez pas besoin de beaucoup d'imagination puisque vous pouvez localiser des sites inspirants et copier les pièces attrayantes.
• Le domaine de la science des données exige une plus grande connaissance des concepts, en particulier lors du développement d'idées pratiques qui peuvent créer une différence. Vous n'avez pas besoin de savoir comment fonctionne chaque algorithme d'apprentissage automatique, mais vous devez savoir pourquoi vous devez sélectionner une méthode de classification plutôt qu'une autre pour obtenir les résultats les plus efficaces.

Conclusion:

Qu'est-ce qui est le mieux, le développement Web ou la science des données ? Cela devrait être plus difficile dans les deux cas. Les deux sont agréables et pourraient vous mener à une vie satisfaisante lorsque vous persévérez dans les moments difficiles. Pourquoi en choisir un quand on peut avoir les deux ? La science des données est beaucoup plus difficile sur le plan académique, donc si vous demandez à choisir un sujet qui enseignera dans un cadre formel, optez pour la science des données. Les statistiques et les outils nécessaires pour soutenir la science des données et l'apprentissage automatique sont plus faciles à maîtriser en groupe.

Le développement Web est beaucoup plus facile à apprendre par lui-même. Il existe de nombreux cours en ligne payants ainsi que des vidéos YouTube. Si vous êtes suffisamment confiant pour publier le travail, vous avez créé des communautés Internet sur Facebook et Reddit à examiner. Méfiez-vous des gens en colère, alors prenez les critiques avec une pincée de sel.