为什么要学习用于网页设计和开发的数据科学？

数据科学是一个了不起的领域。 它通常被描述为一种工具，可以带来如此巨大的增长，它可以引领我们走向未来的产业转型。 这个领域的适应性很强，几乎可以帮助每个行业。 数据科学家拥有一种能力，可以提供深刻的洞察力并提高利润，所有企业都可以从中受益。 你只需要看看少数最成功的公司。 优步、亚马逊、Air BNB 以及许多其他公司采用现有的商业模式，并在很大程度上以数据和先进技术为基础。 这些网站设计纽约  公司可以看到颠覆性的创新。 这些公司使用数据来确定客户的需求，更重要的是，他们根据所学知识采取行动。 您可能正在寻找网络开发或数据科学的答案，但您需要澄清这两个选项。

为什么要学习用于网页设计和开发的数据科学？

1-共享工作：

• 数据科学擅长提供见解，但我们通常使用静态视觉效果作为 PowerPoint 演示文稿。
• 我们可以预测演示后收到的每个问题，但如果演示是交互式和动态的，那么回答问题会好多少呢？ 我们可以创建模型，让用户试用它，然后当场回答他们的问题吗？
• Web 开发为此提供了必要的工具。
• 有多种 Javascript 库可以执行此操作。 D3.js（数据驱动文档）和 chart.js 是我的最爱。
• Chart.js 非常适合需要制作基本图表和快速创建图像的情况。
• D3 更复杂。 学习曲线很高，但是一旦您知道自己在做什么，就可以做出任何您能想到的东西。 如果您正在寻找一些想法，可以在 GitHub 上的 D3.js 存储库中找到许多示例，或者您可以进行快速 Google 搜索。

2-学习不同的语言：

• 技术在不断变化，如果您依赖于一种语言，那么如果该语言不流行，您可能会迷失方向。 最重要的技能之一是学习由过程驱动的心态。
• 编程语言在它们使用的数据结构和它们可以完成的事情方面具有可比性。 熟悉几种语言可以帮助您摆脱特定语言功能的束缚，并有效地解决问题。
• 数据科学家需要掌握 Javascript 吗？ 是的，Web 开发需要 HTML 来构建内容和 CSS 来进行图形设计。 Javascript 提供了能力，是大多数 Web 框架中的语言，例如 Angular 和 React，都可以编写。
• TensorFlow 还推出了流行的 Javascript 机器学习软件，允许您将其直接集成到您的网站中。 一个大型的 Javascript 在线支持社区使它成为一个很好的开始机会。

3-让自己与众不同：

• 许多数据科学家拥有相关技能，包括清理、从数据库中提取数据、构建数据管道、创建各种计算机辅助学习技术、可视化等等。 很少有人将 Web 开发作为他们技能的一部分。
• 学习数据科学中的 Web 开发可以使您与众不同。 该领域每年都变得更加突出，这意味着竞争加剧。
• 数据科学最有趣的一点是，随着技术和图书馆的进步，人类的输入会减少。 对数据科学家职位的需求将会减少，就像我们今天拥有的那样。 你需要更多的能力才能引起注意。

4-社区：

• 纽约网页设计师社区  和  开发人员是一个很棒的人。 大多数在该领域工作的人都渴望自愿贡献自己的时间和精力来帮助他人。 他们记得自己在职业生涯初期面临的挑战，并且不惧怕帮助他人。 您可以确定这是来自数据科学的学术背景。
• stack overflow 应用程序可以成为您解决问题最值得信赖的资源。 如果您有问题或疑问，很可能其他人也遇到过同样的问题，并且从各种出色的贡献者那里得到了各种解决方案。 这让您感觉能够并尝试任何事情，因为当您遇到堆栈溢出时有一个安全网。 如果你遇到困难，你总是可以外包一部分任务。

5-变得独立：

• 作为数据科学家创建网页的能力将为您提供很大的灵活性。 许多企业将工作分为任务和角色。 这就是大多数网站设计 NYC 的方式  公司工作。 每个人都有自己的职责：及时完成工作，让客户满意。
• 您享有的自由是由于能够提取您作为数据科学家从工作中学到的知识，并根据您的研究应用工具。 这让你成为整个机器而不是它的一部分。 您可以从头到尾处理项目，而无需依赖团队中的其他人。 您可以更快地进行更改并在几分钟内获得结果。
• 当然，这不是您的主要目标。 一项主要优势将帮助您脱颖而出，并能够建立令人难以置信的在线投资组合。 您可以在现场展示您在工作经历中所需的技能，并让潜在雇主查看您的工作。 您还可以将您的作品提交到 Makeover Monday 等网站。

6-开发应用程序：

• 网络开发知识可以让你构建网络应用程序，如果你愿意，你可以开发移动应用程序。
• 查看旨在演示如何使用机器学习进行 Web 开发的 Web 应用程序。 它主要使用 TensorFlow Js 和 React js 构建。

7-增强创造力：

• 如果您可以将其他工具添加到您的曲目中，您可以从各个领域拨打电话以进行刺激。
• 不断地专注于同一个任务是令人筋疲力尽的，因此能够伸展双腿并参与网络开发可能会为您提供一些想法来解决您遇到的问题。

8-很简单：

• 根据您的看法，Web 开发通常比数据科学更直接。 两者都学过之后，web开发就简单多了。 一旦您掌握了 Web 开发的基础知识，您将能够通过将所有部分与一点想象力组合在一起来创建令人惊叹的网站。 有时，您不需要太多的想象力，因为您可以找到鼓舞人心的网站并复制吸引人的作品。
• 数据科学领域需要更多的概念知识，尤其是在开发可以产生差异的实用见解时。 您无需了解每种机器学习算法的工作原理，但您应该了解为什么应该选择一种分类方法而不是另一种分类方法以获得最有效的结果。

结论：

Web 开发和数据科学哪个更好？ 在这两种情况下都应该更具挑战性。 两者都是令人愉快的，当你坚持度过困难的时刻时，可能会带来令人满意的生活。 既然可以两者兼得，为什么还要选择其中之一呢？ 数据科学在学术上要困难得多，所以如果你要求选择一门将在正式环境中教授的学科，那就选择数据科学。 支持数据科学和机器学习所需的统计学和工具在小组环境中更容易掌握。

Web 开发本身更容易学习。 有许多付费在线课程和 YouTube 视频。 如果您有足够的信心发布作品，那么您已经在 Facebook 和 Reddit 上创建了互联网社区以供评论。 提防愤怒的人，所以对批评持保留态度。