為什麼要學習用於網頁設計和開發的數據科學？

數據科學是一個了不起的領域。 它通常被描述為一種工具，可以帶來如此巨大的增長，它可以引領我們走向未來的產業轉型。 這個領域的適應性很強，幾乎可以幫助每個行業。 數據科學家擁有一種能力，可以提供深刻的洞察力並提高利潤，所有企業都可以從中受益。 你只需要看看少數最成功的公司。 優步、亞馬遜、Air BNB 以及許多其他公司採用現有的商業模式，並在很大程度上以數據和先進技術為基礎。 這些網站設計紐約  公司可以看到顛覆性的創新。 這些公司使用數據來確定客戶的需求，更重要的是，他們根據所學知識採取行動。 您可能正在尋找網絡開發或數據科學的答案，但您需要澄清這兩個選項。

為什麼要學習用於網頁設計和開發的數據科學？

1-共享工作：

• 數據科學擅長提供見解，但我們通常使用靜態視覺效果作為 PowerPoint 演示文稿。
• 我們可以預測演示後收到的每個問題，但如果演示是交互式和動態的，那麼回答問題會好多少呢？ 我們可以創建模型，讓用戶試用它，然後當場回答他們的問題嗎？
• Web 開發為此提供了必要的工具。
• 有多種 Javascript 庫可以執行此操作。 D3.js（數據驅動文檔）和 chart.js 是我的最愛。
• Chart.js 非常適合需要製作基本圖表和快速創建圖像的情況。
• D3 更複雜。 學習曲線很高，但是一旦您知道自己在做什麼，就可以做出任何您能想到的東西。 如果您正在尋找一些想法，可以在 GitHub 上的 D3.js 存儲庫中找到許多示例，或者您可以進行快速 Google 搜索。

2-學習不同的語言：

• 技術在不斷變化，如果您依賴於一種語言，那麼如果該語言不流行，您可能會迷失方向。 最重要的技能之一是學習由過程驅動的心態。
• 編程語言在它們使用的數據結構和它們可以完成的事情方面具有可比性。 熟悉幾種語言可以幫助您擺脫特定語言功能的束縛，並有效地解決問題。
• 數據科學家需要掌握 Javascript 嗎？ 是的，Web 開發需要 HTML 來構建內容和 CSS 來進行圖形設計。 Javascript 提供了能力，是大多數 Web 框架中的語言，例如 Angular 和 React，都可以編寫。
• TensorFlow 還推出了流行的 Javascript 機器學習軟件，允許您將其直接集成到您的網站中。 一個大型的 Javascript 在線支持社區使它成為一個很好的開始機會。

3-讓自己與眾不同：

• 許多數據科學家擁有相關技能，包括清理、從數據庫中提取數據、構建數據管道、創建各種計算機輔助學習技術、可視化等等。 很少有人將 Web 開發作為他們技能的一部分。
• 學習數據科學中的 Web 開發可以使您與眾不同。 該領域每年都變得更加突出，這意味著競爭加劇。
• 數據科學最有趣的一點是，隨著技術和圖書館的進步，人類的輸入會減少。 對數據科學家職位的需求將會減少，就像我們今天擁有的那樣。 你需要更多的能力才能引起注意。

4-社區：

• 紐約網頁設計師社區  和  開發人員是一個很棒的人。 大多數在該領域工作的人都渴望自願貢獻自己的時間和精力來幫助他人。 他們記得自己在職業生涯初期面臨的挑戰，並且不懼怕幫助他人。 您可以確定這是來自數據科學的學術背景。
• stack overflow 應用程序可以成為您解決問題最值得信賴的資源。 如果您有問題或疑問，很可能其他人也遇到過同樣的問題，並且從各種出色的貢獻者那裡得到了各種解決方案。 這讓您感覺能夠並嘗試任何事情，因為當您遇到堆棧溢出時有一個安全網。 如果你遇到困難，你總是可以外包一部分任務。

5-變得獨立：

• 作為數據科學家創建網頁的能力將為您提供很大的靈活性。 許多企業將工作分為任務和角色。 這就是大多數網站設計 NYC 的方式  公司工作。 每個人都有自己的職責：及時完成工作，讓客戶滿意。
• 您享有的自由是由於能夠提取您作為數據科學家從工作中學到的知識，並根據您的研究應用工具。 這讓你成為整個機器而不是它的一部分。 您可以從頭到尾處理項目，而無需依賴團隊中的其他人。 您可以更快地進行更改並在幾分鐘內獲得結果。
• 當然，這不是您的主要目標。 一項主要優勢將幫助您脫穎而出，並能夠建立令人難以置信的在線投資組合。 您可以在現場展示您在工作經歷中所需的技能，並讓潛在雇主查看您的工作。 您還可以將您的作品提交到 Makeover Monday 等網站。

6-開發應用程序：

• 網絡開發知識可以讓你構建網絡應用程序，如果你願意，你可以開發移動應用程序。
• 查看旨在演示如何使用機器學習進行 Web 開發的 Web 應用程序。 它主要使用 TensorFlow Js 和 React js 構建。

7-增強創造力：

• 如果您可以將其他工具添加到您的曲目中，您可以從各個領域撥打電話以進行刺激。
• 不斷地專注於同一個任務是令人筋疲力盡的，因此能夠伸展雙腿並參與網絡開發可能會為您提供一些想法來解決您遇到的問題。

8-很簡單：

• 根據您的看法，Web 開發通常比數據科學更直接。 兩者都學過之後，web開發就簡單多了。 一旦您掌握了 Web 開發的基礎知識，您將能夠通過將所有部分與一點想像力組合在一起來創建令人驚嘆的網站。 有時，您不需要太多的想像力，因為您可以找到鼓舞人心的網站並複制吸引人的作品。
• 數據科學領域需要更多的概念知識，尤其是在開發可以產生差異的實用見解時。 您無需了解每種機器學習算法的工作原理，但您應該了解為什麼應該選擇一種分類方法而不是另一種分類方法以獲得最有效的結果。

結論：

Web 開發和數據科學哪個更好？ 在這兩種情況下都應該更具挑戰性。 兩者都是令人愉快的，當你堅持度過困難的時刻時，可能會帶來令人滿意的生活。 既然可以兩者兼得，為什麼還要選擇其中之一呢？ 數據科學在學術上要困難得多，所以如果你要求選擇一門將在正式環境中教授的學科，那就選擇數據科學。 支持數據科學和機器學習所需的統計學和工具在小組環境中更容易掌握。

Web 開發本身更容易學習。 有許多付費在線課程和 YouTube 視頻。 如果您有足夠的信心發布作品，那麼您已經在 Facebook 和 Reddit 上創建了互聯網社區以供評論。 提防憤怒的人，所以對批評持保留態度。