डेटा विज्ञान और वेब विकास के बीच अंतर
व्यक्तियों और व्यवसायों के लिए निवेश महत्वपूर्ण हैं। वे हमारे जीवन में जोखिम को कम करते हैं और आवश्यकता के समय में एक कुशन के रूप में कार्य करते हैं। जब कारोबार की बात आती है, तो निवेश सिर्फ वित्तीय नहीं बल्कि अपने कर्मचारियों के निर्माण अर्थात टीमों और छवि निर्माण के निर्माण भी होते हैं। वॉरेन बुफे द्वारा उद्धरण दिया गया है, जो कहता है- “कोई आज छाया में बैठा है क्योंकि किसी ने बहुत समय पहले पेड़ लगाया था।” इस उद्धरण के लिए, व्यवसायों को कल लाभों का लाभ उठाने के लिए निवेश करना है। हाल के रुझानों के अनुसार, हम दो प्रकार के निवेश डेटा विज्ञान और वेब विकास पर चर्चा करेंगे।
डेटा विज्ञान अंतःविषय विज्ञान है यदि आंकड़े, एल्गोरिदम बिल्डिंग और तकनीक का उपयोग कर डेटा विश्लेषण। मशीन लर्निंग एंड कृत्रिम प्रज्ञता जैसे हालिया डेटा विज्ञान ट्रेंड के साथ , अधिक कंपनियां अपने डेटा को बेहतर समझने और समझदार निर्णय लेने के लिए डेटा विज्ञान टीम में निवेश करना चाहती हैं। वेब विकास इंटरनेट या इंट्रानेट के लिए वेबसाइट का निर्माण है। चूंकि वेबसाइट एक कंपनी का चेहरा है, इसलिए कंपनियों के लिए एक में निवेश करना जरूरी है। साथ ही, वेब विकास कंपनियों को आने वाले रुझानों के साथ अपने कौशल से मेल खाना जरूरी है क्योंकि व्यवसाय अधिक ई-आधारित यानी ई-कॉमर्स और ई-लर्निंग बन गए हैं। यह बदले में, व्यवसायों में डेटा विज्ञान टीमों की स्थापना के लिए एक ड्राइविंग कारक है
डेटा विज्ञान बनाम वेब विकास (इन्फोग्राफिक्स) के बीच हेड टू हेड तुलना
नीचे डेटा विज्ञान बनाम वेब विकास के बीच शीर्ष 8 तुलना है
डेटा विज्ञान बनाम वेब विकास के बीच महत्वपूर्ण अंतर
- डेटा विज्ञान विशेष कौशल और प्रौद्योगिकी का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण करने की प्रक्रिया है, जबकि वेब विकास इंटरनेट विवरण या कंपनी के विवरण, ग्राहक आवश्यकता और तकनीकी कौशल का उपयोग कर इंट्रानेट के लिए वेबसाइट का निर्माण है ।
- डेटा विज्ञान 2008 में पेश की जाने वाली अपेक्षाकृत नई अवधारणा है जबकि वेब विकास 1999 से आसपास रहा है।
- पायथन का उपयोग डेटा वैज्ञानिकों और वेब विकास दोनों द्वारा किया जाता है । हालांकि, डेटा विज्ञान में इसका उपयोग डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है जबकि वेब विकास में इसका उपयोग वेबसाइट बनाने में किया जाता है।
- डेटा विज्ञान व्यापक रूप से कोडिंग का उपयोग करता है लेकिन इसमें अन्य तत्व भी शामिल हैं जबकि संपूर्ण वेब विकास कोडिंग पर आधारित है।
- डेटा विज्ञान में शामिल आंकड़े हैं जबकि वेब विकास में आंकड़ों के लिए कोई उपयोग नहीं है।
- डेटा वैज्ञानिक विश्लेषण के अंत में व्यवसाय से संबंधित प्रश्नों का उत्तर देने का प्रयास करते हैं जबकि वेब विकासर वेबसाइट बनाने के दौरान ग्राहक आवश्यकता को पूरा करने का प्रयास करते हैं।
- डेटा विज्ञान डेटा की उपलब्धता पर निर्भर करता है जबकि वेब विकास ग्राहकों को जरूरतों को समझने और आवश्यक जानकारी प्राप्त करने के लिए निकट संपर्क पर निर्भर करता है।
- डेटा विज्ञान का बजट खड़ा है लेकिन तय किया गया है जबकि वेब विकास के लिए बजट बदलती आवश्यकता और अतिरिक्त सुविधाओं के साथ बदलता रहता है।
- डेटा वैज्ञानिक वेब विकास की तुलना में परिणाम प्राप्त करने के लिए डेटा पर थोड़े समय के लिए काम करते हैं, जो वेबसाइट शुभारंभ करने में काफी समय लेते हैं।
- डेटा वैज्ञानिक संरचित और असंगठित डेटा के साथ काम करते हैं जबकि वेब विकासर कंपनी की जानकारी के साथ काम करते हैं।
- ई-कॉमर्स के आने के साथ, डेटा वैज्ञानिकों की वेबसाइटों की समझ है जबकि वेब विकास के पास डेटा के साथ काम करने के कौशल नहीं हैं।
- डेटा लर्निंग और कृत्रिम प्रज्ञता जैसे डेटा विज्ञान में बहुत से भविष्य के रुझान हैं जबकि वेब विकास में कई रुझान नहीं हैं।
डेटा विज्ञान बनाम वेब विकास तुलना तालिका
डेटा विज्ञान बनाम वेब विकास के बीच अंतर नीचे दिए गए बिंदुओं में समझाया गया है:
| तुलना के लिए आधार | डेटा विज्ञान | वेब विकास |
| अवधि का सिक्का | डीजे पाटिल और जेफ हैमरबाकर जो लिंक्डइन और फेसबुक के कर्मचारी थे, ने 2008 में डेटा विज्ञान शब्द दिया। | इस शब्द को 2004 के अंत में टिम ओ ‘रेली और डेल डौघर्टी द्वारा लोकप्रिय किया गया था। इसे शुरुआत में 1999 में डार्सी दीनुची द्वारा बनाया गया था। |
| संकल्पना | डेटा का विश्लेषण करने के लिए आंकड़े, एल्गोरिदम और तकनीक का संयोजन है। | यह इंट्रानेट के लिए वेबसाइटों का निर्माण है जो एक सार्वजनिक मंच या इंट्रानेट है जो एक निजी मंच है। |
| कोडिंग | डेटा का विश्लेषण करने और अंत आउटपुट देने के लिए कमांड के साथ कंप्यूटर को खिलाने के लिए कोडिंग का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। | वेब विकास की पूरी प्रक्रिया में कोडिंग शामिल है। |
| भाषा सिफारिशें | सी / सी ++ / सी #, हास्केल ,जावा , जूलिया, मॅटलॅब , पायथन, आर, एसएएस , स्कैला ,एसक्यूएल , स्टाटा | फ़ोटोशॉप , एचटीएमएल ,सीएसएस , जावास्क्रिप्ट , जे क्वेरी , पीएचपी , पायथन ,रूबी |
| आंकड़े | कुछ हद तक आंकड़ों का उपयोग करता है। | कोई आंकड़े नहीं उपयोग करता है |
| कार्य चुनौतियां | · डेटा निर्णय परिणामों का उपयोग व्यावसायिक निर्णय लेने में नहीं किया जाता है।
· संगठन निर्णय लेने की प्रक्रिया में निष्कर्षों को लागू करने में असमर्थता। · उन प्रश्नों पर कम स्पष्टता जिन्हें दिए गए डेटा सेट के साथ उत्तर देने की आवश्यकता है। · अनुपलब्धता या डेटा तक पहुंच आसान है। · डेटा सुरक्षा शीर्ष प्राथमिकता है। · आईटी के साथ समन्वय करने की आवश्यकता है। |
· ग्राहक की आवश्यकता कभी भी स्पष्ट नहीं होती है और अंत साइट शुभारंभ होने तक बदलती रहती है।
· साइट सामग्री और आवश्यकता के लिए ग्राहक के साथ मिलकर काम करने की आवश्यकता है। · आईटी के साथ समन्वय करने की आवश्यकता है · वेब साइट बिल्डिंग का बजट अधिक सुविधाओं के साथ बढ़ता रहता है। तो कोई तय बजट नहीं है। · एक नई वेबसाइट शुभारंभ करने में समय लगता है। · शुभारंभ करने से पहले सुरक्षा कारकों पर विचार किया जाना चाहिए। |
| डेटा की आवश्यकता है | संरचित और असंगठित डेटा। | कोई डेटा आवश्यक नहीं है। वेब साइट के लिए केवल कंपनी के विवरण की आवश्यकता है। |
| भविष्य के रुझान | मशीन लर्निंग एंड कृत्रिम प्रज्ञता। | ई-कॉमर्स और ई-लर्निंग |
निष्कर्ष
करियर एक व्यक्ति के जुनून, ड्राइव, कौशल और अवसरों के आधार पर बनाए जाते हैं। डेटा विज्ञान और वेब विकास के बीच तुलना के मामले में, दोनों प्रवृत्ति में हैं और छात्रों को, ताजा और अनुभवी पेशेवरों को सीखने के लिए बहुत सारे स्कोप प्रदान करते हैं। डेटा वैज्ञानिकों को सांख्यिकी और कंप्यूटर विज्ञान की अच्छी समझ रखने की आवश्यकता है। बड़े पैमाने पर डेटा के साथ यह जोड़कर कि विभिन्न वर्टिकल हर दिन उत्पन्न होते हैं, डेटा वैज्ञानिकों को अलग-अलग डेटा सेटों का पता लगाने और व्यवसायों को मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए उनके डेटा की भविष्यवाणी करने का अवसर मिलता है। डेटा विज्ञान ओपनिंग आज के उद्घाटन के बाद सर्वाधिक मांग की जाती है। दूसरी तरफ, वेब विकास धीमी गति से कदम उठा रहा है लेकिन वेबसाइट बनाने का अंतिम उत्पाद आकर्षक है और बहुत से रोमांचकारी है। व्यवसायों यानी ई-कॉमर्स के लिए प्लेटफ़ॉर्म के रूप में कार्य करने वाली वेबसाइटों के साथ, बाद में डेटा विज्ञान टीम की स्थापना के लिए एक ड्राइविंग कारक रहा है। डेटा वैज्ञानिकों इंटरनेट आधारित डेटा के साथ काम करने में विशेषज्ञ हैं। कुछ समानताओं को छोड़कर इन डेटा विज्ञान और वेब विकास कार्य क्षेत्रों की तुलना नहीं की जा सकती है। हालांकि, डेटा विज्ञान और वेब विकास दोनों ही रुझानों के साथ बने रहते हैं और महान अवसर प्रदान करते हैं।
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