Różnica między nauką o danych a inżynierią oprogramowania
Data science, prościej mówiąc, konwertując lub wydobywając dane w różnych formach, na wiedzę. Aby firma mogła wykorzystać tę wiedzę do podejmowania mądrych decyzji w celu usprawnienia działalności. Korzystając z analizy danych, firmy stały się wystarczająco inteligentne, aby pchać i sprzedawać produkty.
Inżynieria oprogramowania to ustrukturyzowane podejście do projektowania, opracowywania i konserwacji oprogramowania, aby uniknąć niskiej jakości oprogramowania. Inżynieria oprogramowania jasno określa wymagania, dzięki czemu łatwiej będzie kontynuować tworzenie oprogramowania. dlatego w tym poście szczegółowo zrozumiemy zarówno naukę danych, jak i inżynierię oprogramowania.
Bezpośrednie porównanie między Data Science a inżynierią oprogramowania (infografiki)
Poniżej znajduje się 8 najlepszych porównań między Data Science a Software Engineering
Kluczowe różnice między Data Science a inżynierią oprogramowania
Jak widać, istnieje wiele różnic między Data Science a inżynierią oprogramowania. Spójrzmy na najważniejsze różnice między Data Science a Software Engineering -
- Nauka danych obejmuje architekturę danych, uczenie maszynowe i analitykę, podczas gdy inżynieria oprogramowania jest raczej ramą dla dostarczania wysokiej jakości oprogramowania.
- Analityk danych to ten, który analizuje dane i przekształca je w wiedzę. Inżynieria oprogramowania ma programistę, który zbuduje oprogramowanie.
- Szybki rozwój Big Data działa jako źródło danych dla nauki danych, podczas gdy w inżynierii oprogramowania, wymagającej nowych funkcji i funkcjonalności, zmusza inżynierów do projektowania i rozwoju nowego oprogramowania.
- Analiza danych pomaga podejmować trafne decyzje biznesowe, przetwarzając i analizując dane; podczas gdy inżynieria oprogramowania zapewnia strukturę procesu opracowywania produktu.
- Analiza danych jest podobna do eksploracji danych, jest to interdyscyplinarna dziedzina metod naukowych, procesów i systemów do wydobywania wiedzy lub spostrzeżeń z danych w różnych formach, zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych; inżynieria oprogramowania przypomina bardziej analizę potrzeb użytkownika i działanie zgodnie z projektem.
- Analiza danych opiera się na danych; inżynieria oprogramowania zależy od potrzeb użytkownika końcowego.
- Analiza danych wykorzystuje kilka ekosystemów Big Data, platform do tworzenia wzorców z danych; inżynierowie oprogramowania używają różnych języków programowania i narzędzi, w zależności od wymagań oprogramowania.
- Ekstrakcja danych jest niezbędnym krokiem w nauce o danych; zbieranie wymagań i projektowanie to podstawowa rola w inżynierii oprogramowania.
- Naukowiec danych jest bardziej skoncentrowany na danych i ukrytych wzorcach, naukowiec opiera analizę na danych. Praca Data Scientist obejmuje modelowanie danych, uczenie maszynowe, panele kontrolne algorytmów i analizy biznesowej.
- Inżynier oprogramowania tworzy aplikacje i systemy. Deweloperzy będą zaangażowani na wszystkich etapach tego procesu, od projektowania, przez pisanie kodu, po testowanie i przegląd.
- W miarę jak generuje się coraz więcej danych, obserwuje się, że inżynierowie danych stają się podsiecią w dyscyplinie inżynierii oprogramowania. Inżynier danych buduje systemy, które konsolidują, przechowują i pobierają dane z różnych aplikacji i systemów stworzonych przez inżynierów oprogramowania.
- Inżynieria oprogramowania odnosi się do stosowania zasad inżynierii do tworzenia oprogramowania. Inżynierowie oprogramowania uczestniczą w cyklu życia oprogramowania poprzez łączenie potrzeb klientów z odpowiednimi rozwiązaniami technologicznymi. W ten sposób systematycznie opracowują proces zapewniający konkretną funkcję. Inżynieria oprogramowania oznacza wykorzystanie koncepcji inżynieryjnych do opracowania oprogramowania.
- Ważną obserwacją jest to, że projekt oprogramowania wykonany przez inżyniera oprogramowania jest oparty na wymaganiach określonych przez inżyniera danych lub Data Scientist. Tak więc nauka danych i inżynieria oprogramowania idą w parze.
- Dane historyczne będą przydatne do wyszukiwania informacji i wzorców na temat konkretnej funkcji lub produktu w danych.
- Komunikacja z klientami i użytkownikami końcowymi pomaga stworzyć dobry cykl życia oprogramowania w inżynierii oprogramowania, szczególnie jest to bardzo ważne dla spełnienia wymagań w SDLC.
- Jednym z przykładowych wyników dla nauki o danych byłaby sugestia dotycząca podobnych produktów na Amazon; system przetwarza nasze wyszukiwanie, produkty, które przeglądamy i daje sugestie zgodnie z tym.
- W przypadku inżynierii oprogramowania weźmy przykład projektowania aplikacji mobilnej do transakcji bankowych. Bank musiał pomyśleć lub zebrać opinie użytkowników, aby proces transakcji był łatwy dla klientów; tam zaczęły się wymagania, podobnie jak projektowanie i rozwój.
Analiza danych vs Tabela inżynierii oprogramowania
Poniżej znajduje się najwyższe porównanie między Data Science a Software Engineering
| Podstawa porównania między Data Science a inżynierią oprogramowania | Nauka danych | Inżynieria oprogramowania |
| Dlaczego? I Znaczenie | Wpływ „technologii informacyjnej” zmienia wszystko w nauce. Mnóstwo danych pochodzących zewsząd.
Wraz ze wzrostem danych rośnie wiedza specjalistyczna potrzebna do zarządzania nimi, do analizy tych danych i do uzyskania wglądu w te dane, dyscyplina nauki danych stała się rozwiązaniem. |
Bez przestrzegania pewna dyscyplina tworząca jakiekolwiek rozwiązanie miałaby skłonność do zerwania. Inżynieria oprogramowania jest niezbędna do dostarczania oprogramowania bez luk. |
| Metodologia | ETL jest dobrym przykładem na początek. ETL to proces wydobywania danych z różnych źródeł, przekształcania ich w format ułatwiający pracę, a następnie ładowania ich do systemu w celu przetworzenia. | SDLC (Software Development Lifecycle) jest podstawą inżynierii oprogramowania. |
| Podejście | Zorientowany na proces | Zorientowane na ramy / metodologię |
| Implementacja algorytmów | Wodospad | |
| Rozpoznawanie wzorców | Spirala | |
| Crunch numbers | Zwinny | |
|
Przybory |
Narzędzia analityczne, narzędzia do wizualizacji danych i narzędzia baz danych. | Narzędzia do projektowania i analizy, Narzędzia bazy danych do oprogramowania, Narzędzia języków programowania, Narzędzia aplikacji sieci Web, Narzędzia SCM, Narzędzia do ciągłej integracji i Narzędzia do testowania. |
| Ekosystem, platformy i środowiska | Hadoop, mapa R, Spark, hurtownia danych i Flink | Planowanie i modelowanie biznesowe, analiza i projektowanie, rozwój interfejsu użytkownika, programowanie, utrzymanie i inżynieria odwrotna oraz zarządzanie projektami |
| Wymagane umiejętności | Wiedza na temat tworzenia produktów danych i wizualizacji, aby dane były zrozumiałe,
Wiedza domenowa, eksploracja danych, uczenie maszynowe, algorytmy, przetwarzanie dużych danych, strukturyzowane nieustrukturyzowane dane (bazy danych SQL i NoSQL), kodowanie, prawdopodobieństwo i statystyki | Zrozumienie i analiza potrzeb użytkownika, podstawowe języki programowania (C, C ++, Java itp.), Testowanie, narzędzia do budowania (Maven, ant, Gradle itp.), Narzędzia konfiguracyjne (szef kuchni, kukiełka itp.), Zarządzanie kompilacją i wydaniami (Jenkins, Artifactory itp.) |
| Role i obowiązki | Naukowiec, analityk danych, analityk biznesowy, inżynier danych i specjalista Big Data | Projektant, programista, inżynier budowy i wydania, testerzy, inżynier danych, menedżer produktu, administratorzy i konsultanci w chmurze. |
| Źródła danych | Media społecznościowe (Facebook, Twitter itp.), Dane z czujników, Transakcje, Systemy pieczenia danych publicznych, Aplikacje biznesowe, Dane dziennika maszynowego itp. | Potrzeby użytkowników końcowych, opracowywanie nowych funkcji i zapotrzebowanie na specjalne funkcje itp. |
Wniosek - analiza danych a inżynieria oprogramowania
Wniosek byłby następujący: „Nauka danych” to podejmowanie decyzji na podstawie danych, aby pomóc przedsiębiorstwom w dokonywaniu właściwych wyborów, podczas gdy inżynieria oprogramowania to metodologia opracowywania oprogramowania bez żadnych wątpliwości co do wymagań.
Polecane artykuły:
Jest to przewodnik po nauce o danych a inżynierii oprogramowania, ich znaczeniu, porównaniu bezpośrednim, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Nauka o danych i jej rosnące znaczenie
- Jak poprawić karierę w testowaniu oprogramowania
- 10 najlepszych darmowych programów do analizy statystycznej na rynku
- Big Data vs Data Science - czym się różnią?
- Pytania do inżynierii oprogramowania
- Jaka jest różnica między Jenkins a Bamboo
- Jenkins vs Travis CI: najlepszy przewodnik
- Jenkins vs TeamCity