Neden Web Tasarımı ve Geliştirme için Veri Bilimini Öğrenin?

Veri bilimi harika bir alandır. Tipik olarak, bizi geleceğin endüstriyel dönüşümüne götürebilecek kadar büyük miktarda büyümeye yol açacak bir araç olarak tanımlanır. Bu alan o kadar uyarlanabilir ki, neredeyse her sektöre uygun şekilde yardımcı olabilir. Veri Bilimcileri, tüm işletmelerin yararlanabileceği derin içgörü sağlayabilen ve karları artırabilen bir yeteneğe sahiptir. Sadece en başarılı birkaç şirkete bakmanız yeterli. Uber, Amazon, Air BNB ve daha pek çoğu, mevcut iş modellerini alır ve bunları büyük ölçüde verilere ve gelişmiş tekniklere dayandırır. Bunlar Web Sitesi Tasarımı NYC   şirketler yıkıcı yenilikleri görebilir. Bu şirketler, müşterilerinin neye ihtiyacı olduğunu belirlemek için verileri kullanır ve daha da önemlisi, öğrendiklerinden hareket ederler. Web geliştirme veya veri bilimi için bir yanıt arıyor olabilirsiniz, ancak iki seçenek hakkında açıklamaya ihtiyacınız var.

Web Tasarım ve Geliştirme için Veri Bilimini neden öğrenmelisiniz?

1-İş paylaşımı:

• Veri bilimi içgörü sağlamada harikadır, ancak genellikle statik görselleri bir PowerPoint sunumu olarak sunarız.
• Bir sunumdan sonra gelen her soruyu önceden tahmin etmek mümkün ama sunumlar etkileşimli ve dinamik olsaydı soruları cevaplamak ne kadar iyi olurdu? Modeli oluşturup, kullanıcıların modelle oynamasına izin verip sorularını anında yanıtlayabilir miyiz?
• Web geliştirme bunun için gerekli araçlara sahiptir.
• Bunu yapabilen çeşitli Javascript kitaplıkları vardır. D3.js (veriye dayalı belge) ve chart.js favorilerim arasında.
• Chart.js, temel grafikler oluşturmanız ve hızlı bir şekilde görüntüler oluşturmanız gereken durumlar için harikadır.
• D3 daha karmaşıktır. Öğrenme eğrisi yüksektir, ancak ne yaptığınızı bildikten sonra aklınıza gelen her şeyi yapabilirsiniz. Bazı fikirler arıyorsanız, GitHub'daki D3.js deposunda birçok örnek mevcuttur veya hızlı bir Google araması yapabilirsiniz.

2-Farklı bir dil öğrenmek:

• Teknoloji sürekli değişiyor ve bir dile bağımlıysanız, dil popüler değilse kaybolabilirsiniz. En önemli becerilerden biri, süreç tarafından yönlendirilen bir zihniyet öğrenmektir.
• Programlama dilleri, kullandıkları veri yapıları ve başarabilecekleri şeyler açısından karşılaştırılabilir. Birkaç dile aşina olmak, zihninizi belirli bir dilin yetenekleri tarafından zincirlenmekten kurtarmanıza ve sorunu etkili bir şekilde çözmenize yardımcı olabilir.
• Bir veri bilimcinin Javascript'te uzmanlaşması gerekiyor mu? Evet, Web geliştirme, içeriği yapılandırmak için HTML'ye ve grafik tasarım için CSS'ye ihtiyaç duyar. Javascript yetenekler sağlar ve Angular ve React gibi çoğu web çerçevesinde yazılabilen dildir.
• TensorFlow ayrıca Javascript'te, onu doğrudan web sitenize entegre etmenize izin veren popüler makine öğrenimi yazılımını da kullanıma sundu. Javascript için büyük bir çevrimiçi destek topluluğu, onu başlamak için harika bir fırsat haline getiriyor.

3- Kendinizi sürünün geri kalanından ayrı tutun:

• Birçok veri bilimcisi, temizleme, veritabanlarından veri çıkarma, veriler için boru hatları oluşturma, çeşitli bilgisayar destekli öğrenme teknikleri oluşturma, görselleştirme ve daha pek çok şey dahil olmak üzere ilgili becerilere sahiptir. Çok az insan, becerilerinin bir bileşeni olarak web geliştirmeye sahiptir.
• Veri biliminde web geliştirmeyi öğrenmek sizi kalabalığın geri kalanından ayırabilir. Alan her yıl daha da öne çıkıyor, bu da rekabetin artması anlamına geliyor.
• Veri bilimiyle ilgili en ilginç şey, teknoloji ve kütüphaneler geliştikçe insanların girdilerinin azalmasıdır. Veri bilimcilerin pozisyonlarına olan talep, bugün sahip olduğumuz gibi azalacak. Fark edilmek için daha fazla yeteneğe ihtiyacınız olacak.

4-Topluluk:

• New York web tasarımcıları topluluğu   ve   geliştiriciler harika bir tanesidir. Bu alanda çalışanların çoğu, başkalarına yardım etmek için zamanlarını ve enerjilerini gönüllü olarak vermeye isteklidir. Kariyerlerinin başında karşılaştıkları zorlukları hatırlarlar ve başkalarına yardım etmekten korkmazlar. Bunun veri bilimindeki akademik bir geçmişten geldiğini belirleyebilirsiniz.
• Yığın taşması uygulaması, sorunları çözmek için en güvenilir kaynağınız olabilir. Bir sorununuz veya sorunuz varsa, muhtemelen başka birisi de aynı sorunla karşılaşmıştır ve çeşitli harika katkıda bulunanlardan çeşitli çözümler almıştır. Yığın taşmasıyla karşılaştığınızda bir güvenlik ağı olduğu için bu size her şeyi yapabilecek ve deneyebilecek hissini verir. Sıkışırsanız, görevlerin bir kısmını her zaman dış kaynak olarak kullanabilirsiniz.

5-Bağımsız olun:

• Bir Veri Bilimcisi olarak web sayfaları oluşturma yeteneği size çok fazla esneklik sağlayacaktır. Birçok işletme, işi görevlere ve rollere ayırır. NYC web sitesi tasarımının çoğunluğunun yolu budur.   şirketler çalışıyor. Herkesin bir rolü vardır: müşteriyi memnun etmek için işi derhal tamamlamak.
• Keyfini çıkardığınız özgürlük, bir veri bilimcisi olarak çalışmalarınızdan öğrendiklerinizi çizme ve araştırmanıza dayalı araçları uygulama yeteneğinizden kaynaklanır. Bu, makinenin bir parçası olmak yerine tüm makine olmanızı sağlar. Ekibinizdeki diğer kişilere bağlı olmadan projeleri baştan sona ele alabilirsiniz. Değişiklikleri daha hızlı yapabilir ve birkaç dakika içinde sonuç alabilirsiniz.
• Tabii ki birincil hedefiniz bu değil. Paketin geri kalanının üzerinde durmanıza ve inanılmaz bir çevrimiçi portföy oluşturma konumunda olmanıza yardımcı olacak büyük bir avantaj. İş deneyiminiz sırasında ihtiyaç duyacağınız becerileri canlı bir ortamda sergileyebilir ve potansiyel işverenlerin işinizi gözden geçirmesine izin verebilirsiniz. Çalışmanızı Makeover Monday gibi web sitelerine de gönderebilirsiniz.

6-Uygulamalar geliştirin:

• Web geliştirme bilgisi, web uygulamaları oluşturmanıza izin verebilir ve isterseniz mobil uygulamalar geliştirebilirsiniz.
• Web geliştirme için makine öğreniminin kullanımını göstermek üzere tasarlanmış web uygulamasına bakın. Çoğunlukla TensorFlow Js ve React js kullanılarak oluşturulmuştur.

7-Yaratıcılığı geliştirir:

• Repertuarınıza ek araçlar ekleyebilirseniz, çeşitli alanlardan aramalar yaparak harekete geçebilirsiniz.
• Sürekli aynı göreve odaklanmak yorucudur, bu nedenle bacaklarınızı esnetmek ve web geliştirme işine dahil olmak, takılıp kaldığınız bir şeyin üstesinden gelmek için size bazı fikirler sağlayabilir.

8-Çok basit:

• Konuyu nasıl gördüğünüze bağlı olarak, Web geliştirme genellikle veri biliminden daha basittir. Her ikisini de okuduktan sonra, web geliştirme daha basittir. Web geliştirmenin temellerinde ustalaştığınızda, biraz hayal gücüyle tüm parçaları bir araya getirerek harika web siteleri oluşturabileceksiniz. Bazen çok fazla hayal gücüne ihtiyaç duymazsınız çünkü ilham veren siteleri bulabilir ve çekici parçaları kopyalayabilirsiniz.
• Veri bilimi alanı, özellikle bir fark yaratabilecek pratik içgörüler geliştirirken daha fazla kavram bilgisi gerektirir. Her makine öğrenimi algoritmasının nasıl çalıştığını bilmenize gerek yoktur, ancak en etkili sonuçları elde etmek için neden bir sınıflandırma yöntemini diğerine tercih etmeniz gerektiğini bilmelisiniz.

Çözüm:

Hangisi daha iyi, web geliştirme mi yoksa veri bilimi mi? Her iki durumda da daha zorlayıcı olmalı. Her ikisi de keyiflidir ve zor anlarda sebat ettiğinizde tatmin edici bir yaşamla sonuçlanabilir. İkisini de alabilecekken neden birini seçmelisin? Veri bilimi akademik olarak çok daha zordur, bu nedenle resmi bir ortamda öğretecek bir konu seçmek istiyorsanız veri bilimini seçin. Veri bilimini ve makine öğrenimini desteklemek için gereken istatistikler ve araçlar, bir grup ortamında ustalaşmak daha kolaydır.

Web geliştirmeyi kendi başına öğrenmek çok daha kolaydır. YouTube videolarının yanı sıra çok sayıda ücretli çevrimiçi kurs vardır. Çalışmayı yayınlayacak kadar kendinize güveniyorsanız, gözden geçirilmek üzere Facebook ve Reddit'te internet toplulukları oluşturdunuz. Kızgın insanlara karşı dikkatli olun, bu yüzden eleştirileri bir tutam tuzla karşılayın.