Зачем изучать науку о данных для веб-дизайна и разработки?

Наука о данных — удивительная область. Обычно его описывают как инструмент, который приведет к такому огромному росту, что он может привести нас к промышленной трансформации, за которой будущее. Эта область настолько адаптируема, что может помочь почти в каждой отрасли. Специалисты по обработке и анализу данных обладают способностями, которые могут обеспечить глубокое понимание и увеличить прибыль, от которой могут извлечь выгоду все предприятия. Достаточно взглянуть на несколько самых успешных компаний. Uber, Amazon, Air BNB и многие другие используют существующие бизнес-модели и в значительной степени подкрепляют их данными и передовыми технологиями. Эти веб-сайты Design NYC   компании могут увидеть прорывные инновации. Эти компании используют данные, чтобы определить, что требуется их клиентам, и, что более важно, они действуют на основе того, что они узнали. Возможно, вы ищете ответ по веб-разработке или науке о данных, но вам нужны разъяснения по двум вариантам.

Почему вы должны изучать науку о данных для веб-дизайна и разработки?

1-Совместная работа:

• Наука о данных отлично подходит для получения информации, но мы обычно используем статические изображения в качестве презентации PowerPoint.
• Можно предвидеть каждый вопрос, который мы получим после презентации, но насколько лучше было бы отвечать на вопросы, если бы презентации были интерактивными и динамичными? Можем ли мы создать модель, позволить пользователям поиграть с ней, а затем тут же ответить на их вопросы?
• Веб-разработка имеет необходимые для этого инструменты.
• Есть множество библиотек Javascript, которые могут это сделать. D3.js (документ, управляемый данными) и chart.js — одни из моих любимых.
• Chart.js отлично подходит для ситуаций, когда вам нужно создавать простые диаграммы и быстро создавать изображения.
• D3 сложнее. Кривая обучения высока, но как только вы знаете, что делаете, вы можете сделать все, что только сможете придумать. Если вы ищете какие-то идеи, многие примеры доступны в репозитории D3.js на GitHub, или вы можете выполнить быстрый поиск в Google.

2-Изучение другого языка:

• Технологии постоянно меняются, и если вы зависите от одного языка, вы можете потеряться, если этот язык не популярен. Одним из наиболее важных навыков является обучение мышлению, управляемому процессом.
• Языки программирования сопоставимы по структурам данных, которые они используют, и по возможностям, которые они могут выполнить. Знакомство с несколькими языками может помочь вам освободить свой разум от оков возможностей конкретного языка и эффективно решить проблему.
• Нужно ли специалисту по данным осваивать Javascript? Да, веб-разработка нуждается в HTML для структурирования контента и CSS для графического дизайна. Javascript предоставляет возможности и является языком, на котором можно написать большинство веб-фреймворков, таких как Angular и React.
• TensorFlow также запустил популярное программное обеспечение для машинного обучения на Javascript, которое позволяет интегрировать его непосредственно на ваш веб-сайт. Большое онлайн-сообщество поддержки Javascript дает прекрасную возможность начать.

3-Заставьте себя выделиться из остальной части стаи:

• Многие специалисты по данным обладают соответствующими навыками, включая очистку, извлечение данных из баз данных, построение конвейеров для данных, создание различных методов компьютерного обучения, визуализацию и многое другое. Немногие люди имеют веб-разработку в качестве компонента своих навыков.
• Изучение веб-разработки в области науки о данных может выделить вас среди остальных. Область становится все более заметной с каждым годом, что означает усиление конкуренции.
• Самое интересное в науке о данных заключается в том, что по мере совершенствования технологий и библиотек вклад людей уменьшается. Спрос на должности специалистов по данным уменьшится, поскольку они есть у нас сегодня. Вам понадобится больше способностей, чтобы вас заметили.

4-Сообщество:

• Сообщество веб-дизайнеров Нью-Йорка   а также   разработчик замечательный. Большинство из тех, кто работает в этой области, готовы пожертвовать своим временем и энергией, чтобы помочь другим. Они помнят трудности, с которыми столкнулись в начале своей карьеры, и не боятся помогать другим. Вы можете определить, что это исходит из академического опыта в области науки о данных.
• Приложение Stack Overflow может быть вашим самым надежным ресурсом для решения проблем. Если у вас есть проблема или вопрос, вполне вероятно, что кто-то еще сталкивался с такой же проблемой и получил множество решений от разных замечательных участников. Это дает вам ощущение, что вы можете и пытаетесь что-то сделать, поскольку существует сеть безопасности, когда вы сталкиваетесь с переполнением стека. Вы всегда можете передать часть задач на аутсорсинг, если вы застряли.

5-Стать независимым:

• Возможность создавать веб-страницы в качестве Data Scientist даст вам большую гибкость. Многие предприятия делят работу на задачи и роли. Именно так большинство веб-сайтов проектируют в Нью-Йорке.   компании работают. У каждого есть часть: выполнить работу быстро, чтобы удовлетворить клиента.
• Свобода, которой вы наслаждаетесь, связана с возможностью использовать то, что вы узнали из своей работы в качестве специалиста по данным, и применять инструменты, основанные на ваших исследованиях. Это позволяет вам стать всей машиной, а не ее частью. Вы можете заниматься проектами от начала до конца, не полагаясь на других членов вашей команды. Вы можете вносить изменения быстрее и получать результаты за считанные минуты.
• Конечно, это не ваша основная цель. Главное преимущество, которое поможет вам выделиться среди остальных и получить возможность создать невероятное онлайн-портфолио. Вы можете продемонстрировать навыки, которые вам понадобятся во время вашего опыта работы, в живой обстановке и позволить потенциальным работодателям просмотреть вашу работу. Вы также можете отправить свою работу на такие веб-сайты, как Makeover Monday.

6-Разработка приложений:

• Знание веб-разработки может позволить вам создавать веб-приложения, и вы можете разрабатывать мобильные приложения, если захотите.
• Посмотрите на веб-приложение, предназначенное для демонстрации использования машинного обучения для веб-разработки. Он построен с использованием TensorFlow Js и React js в основном.

7-Увеличивает творческий потенциал:

• Если вы можете добавить в свой репертуар дополнительные инструменты, вы можете звонить из разных областей, чтобы получить стимуляцию.
• Постоянная концентрация на одной и той же задаче утомительна, поэтому способность размяться и заняться веб-разработкой может дать вам некоторые идеи для решения того, на чем вы застряли.

8-Это просто:

• В зависимости от того, как вы видите этот вопрос, веб-разработка, как правило, более проста, чем наука о данных. После изучения обоих веб-разработка становится проще. Как только вы освоите основы веб-разработки, вы сможете создавать потрясающие веб-сайты, соединяя все части вместе, проявив немного воображения. Иногда вам не нужно много воображения, так как вы можете найти вдохновляющие сайты и скопировать понравившиеся фрагменты.
• Область науки о данных требует большего знания концепций, особенно при разработке практических идей, которые могут создать разницу. Вам не нужно знать, как работает каждый алгоритм машинного обучения, но вы должны знать, почему вы должны предпочесть один метод классификации другому для достижения наиболее эффективных результатов.

Вывод:

Что лучше: веб-разработка или наука о данных? В обоих случаях это должно быть сложнее. Оба приятны и могут привести к удовлетворительной жизни, если вы упорно преодолеваете трудные моменты. Почему вы должны выбрать один, когда вы можете получить оба? Наука о данных намного сложнее в академическом плане, поэтому, если вы просите выбрать один предмет, который будет преподаваться в формальной обстановке, выберите науку о данных. Статистику и инструменты, необходимые для поддержки науки о данных и машинного обучения, легче освоить в группе.

Веб-разработке намного легче научиться самостоятельно. Есть множество платных онлайн-курсов, а также видео на YouTube. Если вы достаточно уверены, чтобы опубликовать работу, вы создали интернет-сообщества на Facebook и Reddit для проверки. Остерегайтесь злых людей, поэтому относитесь к критике с долей скептицизма.