随着新技术的发展，网络世界每天都在发展。得益于技术专家和专业人员的不懈努力，他们为消费者群提供了独特性和新颖性。慢慢地，许多变化开始出现。最后，我们到达了数据网络。是的，我们正在谈论数据- 大数据 -它如何改变我们周围的一切。
物联网
我们目睹了物联网（IoT）的强大功能–通过物理设备和日常物品扩展了Internet连接。当与电子设备，互联网连接和各种硬件协作时，这些设备就能够与互联网上的其他设备（一种网络）进行交互，从而实现远程监视和控制。
我们在这里提到智能手机和Android设备至关重要。这些设备还为扩展整个网络的连接做出了贡献-使数据无法触及！每天都会在网络上产生大量数据。有了这些数据，我们就可以扩大周围的真实世界。该数据来自各个领域，包括IT，金融，时尚，医疗保健，旅行和旅游业，市场营销等。
因此，现在该是我们开始考虑包含数据的策略的时候了。这是数据科学进入更大视野的地方。在我们发现数据科学如何改变Web技术之前，重要的是要看一下什么是数据科学。
什么是数据科学？
数据科学通常被称为技术，数据干扰和算法开发的跨学科协作。这三者的这种融合被用来解决分析上复杂的问题。
数据构成所有人的基础
有大量原始信息可以很容易地流传输并存储在企业数据仓库中。通过数据挖掘过程了解更多信息。通过将这些数据与先进的技术融合，可以很好地利用这些数据，从而带来了我们从未想到的可能性。最终，我们使用数据科学为我们的业务增值。数据科学正在改变企业数字化运营的方式。
数据科学最近变得越来越流行，因为它有助于从各种来源获得的大量数据中获取见解，从而提高了数据的可靠性。在这里，我们看到了数据科学领域大量的工作机会。
对数据科学家的需求增加
现在需要更多的数据科学专家来控制和管理大型数据集。如果您对数据感兴趣，那么这是适合您的职业选择。有所作为，掌握成为数据科学家或具有数据科学技能的Web开发人员的技能。您可以找到许多数据科学在线课程，这些课程将帮助您提高作为Web技术数据科学专家的技能。
数据科学对Web技术的影响
Web开发正在发生显着变化，这是数据科学的发展进一步推动的。许多Web应用程序是使用数据科学创建的-其中一些是根据有关用户需求和愿望的调查和研究而构建的。根据从调查中获得的需求来合并用户需求-可能无法帮助目标受众群体中的每个用户。
数据科学重写历史
物联网带给我们的零兆字节数据正在帮助我们照顾目标受众中的每个用户。归功于互联网现在提供的带宽，因为它可以帮助根据用户的偏好，需求和期望获取与用户相关的无与伦比的大量数据，最终将其转变为可用于创建网络技术的见解。应用。
在人工智能和机器学习的帮助下，许多网络开发公司正在从头开始（从设计阶段到项目开发周期结束）重写现有的网络范例-将数据及其发现转化为应用程序。）。现在，公司可以利用它来节省时间，成本和资源，因为您可以清楚地了解受众的喜好和期望。
Web开发的数据科学
数据科学对网络的每个部分都有很大的影响。Web开发是受影响最大的。正如我们已经讨论的那样，这些年来，Web开发一直紧密依赖于调查，焦点小组的反馈和假设。但是随着数据科学的出现，Web开发正在发生变化。开发人员现在可以访问可操作且可靠的数据，从而帮助他们更好地了解消费者的行为，客户的偏好和市场趋势。
数据科学如何改变Web开发
1. Web开发人员面临的挑战
Web开发人员如何面对与工作相关的挑战？
我们已经听到一段时间了，Web开发人员的工作正受到许多工具的发展的威胁，这些工具只需单击鼠标即可提供开发解决方案。有许多具有相同技能的人。因此，当拥有相同技能的人很多时，他们需要担心失去工作。
如何克服？
通过积累新的技能，他们可以克服可能使他们丧命的挑战。但是，事实是，如果程序员和编码人员通过数据分析和数据科学的专业知识升级，对他们的需求将迅速增加。
当然，编码是Web开发的重要组成部分。但是，对于数据科学而言，Web开发还有更多的内容–因为它将需要更多的数据结构，清理数据，数据创建并提供其可以传递的算法。
掌握新技能
数据科学家在Web开发中所需的技能将与面向对象编程中的技能不同。Python脚本越来越受到关注。现在，机器将带有代码，而对于开发人员而言，他们可以将这些代码段与相关数据合并以提供可行的见解。
2.改进定制
我们已经有许多从AI和ML备份的应用程序。这些应用程序是真正的助手，可以帮助人们完成许多任务。最好的示例包括Siri，小爱等，它们可以用于各种需求。
许多巨头都在提供推荐引擎-可以对其进行扩展以适应其他Web应用程序，这些应用程序可以用于个性化响应。
您可能已经注意到，最新版本的iPhone和某些最新版本的Android设备具有预先构建的AI功能。
2.虚拟协助
某些Web应用程序经过专门设计，可以将用户首选项保存在内存中，然后让他们从中断的地方开始，而不必从头开始，这有助于节省时间和资源。借助AI，所有的模式，行为-例如消费习惯，时间使用方式以及生活方式。一旦您获得了较早分享的经验的数量，便可以为客户提供定制服务，从而使他们有机会零选择。
使用这些应用程序，您现在拥有了智能数据库，私人助理或智能存储库。某些应用程序可为您提醒重要任务，同时帮助您管理日程安排上的差距。
4.升级是自动的
一旦开始依赖数据科学，就可以不再担心升级。您可以利用通过社交媒体平台，在线论坛等在线提供的消费者数据。机器学习算法使您可以利用数据池，同时揭示重要的见解。这些见解主要集中于客户与应用程序的交互。它可以帮助您了解客户喜欢的功能。同样，您的员工可能会喜欢某些功能。
它还将使您了解必须更改的内容。ML算法能够从新兴的模式和行为中学习所有要素，这将在需要时推动版本升级。
5.软件开发
现在，您可以在这里发挥最大的作用，从而获得最好的效果–软件开发程序员负责应用菜单上列出的内容。该决定是根据用户的要求做出的。借助数据科学，数据是从类似的应用程序生成的，您将获得有关用户更经常选择的建议。