Web デザインと開発のためにデータ サイエンスを学ぶ理由

データサイエンスは素晴らしい分野です。 それは通常、将来の産業変革につながるほどの巨大な成長につながるツールとして説明されています. この分野は非常に適応性が高く、ほぼすべての業界に適切に役立つ可能性があります。 データ サイエンティストは、深い洞察を提供し、すべての企業が利益を得ることができる利益を高める能力を持っています。 最も成功している少数の企業を見るだけで十分です。 Uber、Amazon、Air BNB などの多くの企業が既存のビジネス モデルを採用し、データと高度な技術でそれらを大きく支えています。 これらのウェブサイトのデザイン NYC   企業は破壊的なイノベーションを見ることができます。 これらの企業は、データを使用して顧客が何を必要としているのかを判断し、さらに重要なことに、学んだことから行動します。 Web 開発またはデータ サイエンスの答えを探しているかもしれませんが、2 つのオプションについて明確にする必要があります。

Web デザインと開発のためのデータ サイエンスを学ぶ必要があるのはなぜですか?

1-分担作業:

• データ サイエンスは洞察を提供するのに優れていますが、通常、PowerPoint プレゼンテーションとして静的なビジュアルを使用して提示します。
• プレゼンテーションの後に受けるすべての質問を予測することは可能ですが、プレゼンテーションがインタラクティブで動的なものであれば、質問に答えるのにどれほど良いでしょうか? モデルを作成し、ユーザーにそれを試してもらい、その場で質問に答えることができるでしょうか?
• Web 開発には、これに必要なツールがあります。
• これを行うことができるさまざまな Javascript ライブラリがあります。 D3.js (データ駆動型ドキュメント) と chart.js は私のお気に入りです。
• Chart.js は、基本的なグラフを作成し、画像をすばやく作成する必要がある場合に最適です。
• D3 はより複雑です。 学習曲線は高いですが、自分が何をしているのかを理解すれば、思いついたことは何でも作ることができます. いくつかのアイデアを探している場合は、GitHub の D3.js リポジトリで多くの例を利用できます。または、簡単な Google 検索を実行できます。

2-別の言語を学ぶ:

• テクノロジーは常に変化しており、1 つの言語に依存している場合、その言語が普及していないと道に迷ってしまう可能性があります。 最も重要なスキルの 1 つは、プロセスによって駆動される考え方を学ぶことです。
• プログラミング言語は、使用するデータ構造と達成できることにおいて同等です。 いくつかの言語に精通していると、特定の言語の能力に束縛されていた心を解放し、問題を効果的に解決するのに役立ちます。
• データサイエンティストは Javascript をマスターする必要がありますか? はい、Web 開発には、コンテンツを構成するための HTML と、グラフィック デザインのための CSS が必要です。 Javascript は機能を提供し、Angular や React などのほとんどの Web フレームワークで記述できる言語です。
• TensorFlow は、Javascript で人気のある機械学習ソフトウェアもリリースしました。これにより、Web サイトに直接統合できます。 Javascript の大規模なオンライン サポート コミュニティは、Javascript を始める絶好の機会です。

3-パックの他のメンバーとは一線を画す:

• 多くのデータ サイエンティストは、クリーニング、データベースからのデータの抽出、データのパイプラインの構築、さまざまなコンピューター支援学習手法の作成、視覚化など、関連するスキルを持っています。 スキルの一部として Web 開発を行っている人はほとんどいません。
• データ サイエンスで Web 開発を学ぶことで、他の人と差をつけることができます。 この分野は年々注目を集めており、競争が激化しています。
• データ サイエンスの最も興味深い点は、テクノロジとライブラリが向上するにつれて、人間の入力が減少することです。 データ サイエンティストのポジションに対する需要は、現在のように減少するでしょう。 注目されるには、より多くの能力が必要になります。

4-コミュニティ:

• ニューヨークのウェブデザイナーのコミュニティ  と  開発者は素晴らしいものです。 この分野で働く人々のほとんどは、他の人を助けるために時間とエネルギーを提供することを熱望しています。 彼らは、キャリアの初期に直面した課題を覚えており、他の人を助けることを恐れていません。 これは、データ サイエンスの学歴に由来していることがわかります。
• スタック オーバーフロー アプリは、問題を解決するための最も信頼できるリソースです。 問題や質問がある場合は、他の誰かが同じ問題に直面し、さまざまな素晴らしい貢献者からさまざまな解決策を与えられている可能性があります. これにより、スタック オーバーフローが発生したときにセキュリティ ネットが存在するため、何でも試すことができるという感覚が得られます。 行き詰まった場合は、いつでもタスクの一部をアウトソーシングできます。

5-独立する：

• データ サイエンティストとして Web ページを作成できることで、多くの柔軟性が得られます。 多くの企業は、仕事をタスクと役割に分割しています。 それが、NYC のウェブサイト デザインの大半が採用している方法です。   企業は働きます。 全員に役割があります。クライアントを満足させるために仕事を迅速に完了します。
• あなたが享受できる自由は、データ サイエンティストとしての仕事から学んだことを引き出し、研究に基づいてツールを適用する能力によるものです。 これにより、マシンの一部ではなくマシン全体になることができます。 チームの他のメンバーに依存することなく、最初から最後までプロジェクトに取り組むことができます。 変更をより迅速に行い、数分で結果を得ることができます。
• もちろん、それはあなたの主な目標ではありません。 パックの残りの部分よりも優れており、信じられないほどのオンラインポートフォリオを構築するのに役立つ主要な利点. 実務経験中に必要となるスキルをライブ設定で紹介し、潜在的な雇用主にあなたの仕事を見てもらうことができます。 Makeover Monday などの Web サイトに作品を提出することもできます。

6-アプリケーションの開発:

• Web 開発の知識があれば、Web アプリケーションを構築することができ、必要に応じてモバイル アプリケーションを開発することもできます。
• Web 開発で機械学習を使用する方法を示すために設計された Web アプリケーションを見てください。 主に TensorFlow Js と React js を使用して構築されています。

7-創造性を高めます:

• 新たなツールをレパートリーに加えることができれば、さまざまな分野からコールを発信して刺激を受けることができます。
• 常に同じ作業に集中するのは大変なことなので、足を延ばして Web 開発に携わることができれば、行き詰まっていることに取り組むためのアイデアが得られるかもしれません。

8-それは簡単です:

• 問題の捉え方にもよりますが、Web 開発は一般的にデータ サイエンスよりも簡単です。 両方を学んだ後は、Web 開発の方が簡単です。 Web 開発の基礎を習得すれば、少しの想像力ですべての要素を組み合わせることで、すばらしい Web サイトを作成できるようになります。 刺激的なサイトを見つけて魅力的な作品をコピーできるため、想像力があまり必要ない場合もあります。
• データ サイエンスの分野では、特に違いを生み出すことができる実用的な洞察を開発する場合に、概念に関するより深い知識が必要です。 すべての機械学習アルゴリズムがどのように機能するかを知る必要はありませんが、最も効果的な結果を得るために、ある分類方法を別の方法よりも選択する必要がある理由を認識しておく必要があります。

結論：

ウェブ開発とデータサイエンスのどちらが優れていますか? どちらの場合も、より困難になるはずです。 どちらも楽しいものであり、困難な瞬間を乗り越えれば、満足のいく人生になる可能性があります. 両方を手に入れることができるのに、なぜどちらかを選ぶ必要があるのでしょうか? データ サイエンスは学問的にはるかに難しいため、正式な環境で教える科目を 1 つ選択する場合は、データ サイエンスを選択してください。 データサイエンスと機械学習をサポートするために必要な統計とツールは、グループ設定で習得する方が簡単です.

Web 開発は、独学で学ぶ方がはるかに簡単です。 多数の有料オンライン コースと YouTube ビデオがあります。 作品を投稿する自信がある場合は、Facebook と Reddit でレビューを受けるためのインターネット コミュニティを作成したことになります。 怒っている人には気をつけてください。