Różnice między Data Scientist a Software Engineerem
Data Scientist to profesjonalny ekspert danych analitycznych, który posiada umiejętności techniczne do rozwiązywania złożonych problemów, a także znajduje sposób na zbadanie, jakie problemy należy rozwiązać. Odpowiadają za gromadzenie danych, ich analizę i wyjaśnianie dużych ilości danych w celu zidentyfikowania różnych sposobów pomocy i usprawnienia operacji, co pozwala uzyskać przewagę nad konkurencją.
Naukowcy zajmujący się danymi będą mieli wiedzę z matematyki, są informatykami i są także uczestnikami trendów. I są dobrzy zarówno w świecie biznesu, jak i IT.
Data Scientist wyjaśnia, co się dzieje, przetwarzając historię danych, a także wykorzystuje różne zaawansowane algorytmy MLA (algorytmy uczenia maszynowego) do identyfikowania wystąpienia zdarzenia w przyszłości, które pomaga w podejmowaniu decyzji i prognoz z wykorzystaniem tej predykcyjnej analizy przyczynowej i nakazowe analizy poprawiające działalność i operacje. W tym procesie Data Scientist musi przyjrzeć się danym pod wieloma kątami.
Inżynier oprogramowania to osoba, która ma wiedzę i stosuje zdyscyplinowane, ustrukturyzowane zasady inżynierii oprogramowania na wszystkich poziomach - projektowania, rozwoju, testowania, konserwacji i oceny oprogramowania, które pozwolą uniknąć niskiej jakości oprogramowania.
Inżynierowie oprogramowania zalecają najnowsze oprogramowanie komputerowe i systemy operacyjne, takie jak iOS na iPhone'y i Windows 10, aby spełnić te wymagania. I są odpowiedzialni za tworzenie modeli i schematów kodu komputerowego, znajomość technologii jest niezbędna dla tych specjalistów.
Inżynierowie oprogramowania powinni mieć takie umiejętności, jak wiedza techniczna, możliwe do osiągnięcia osiągnięcia, a także doświadczenie w korzystaniu z narzędzi typu open source. Powinny mieć wiedzę i doświadczenie w zakresie technik projektowania wzorów, zautomatyzowanego procesu testowania i systemów odpornych na uszkodzenia. Inżynierowie oprogramowania powinni również wiedzieć, jak tworzyć i utrzymywać infrastruktury IT, duże magazyny danych, a także systemy chmurowe.
Bezpośrednie porównanie między Data Scientist a Software Engineerem
Poniżej znajduje się 8 najlepszych naukowców zajmujących się porównywaniem danych i inżynier oprogramowania 
Kluczowe różnice między Data Scientist a Software Engineerem
Poniżej znajdują się najważniejsze różnice między Data Scientist a Software Engineerem
1. Nauka danych składa się z architektury danych, algorytmów uczenia maszynowego i procesu analitycznego, podczas gdy inżynieria oprogramowania jest bardziej zdyscyplinowaną architekturą w celu dostarczenia wysokiej jakości oprogramowania dla użytkownika końcowego.
2. Naukowcy zajmujący się danymi są tymi, którzy analizują dane i przekształcają je w wiedzę, która pomaga w biznesie, inżynierowie oprogramowania są całkowicie odpowiedzialni za tworzenie oprogramowania dla użytkownika końcowego.
3. Wzrost w dziedzinie Big Data stanowi źródło danych dla nauki o danych, podczas gdy w inżynierii oprogramowania, wymagające nowych funkcji i funkcjonalności na rynku lub klientach, dążą do zaprojektowania i opracowania nowego oprogramowania.
4. Analizując i przetwarzając dane, Analityk danych pomaga podejmować dobre decyzje biznesowe; podczas gdy inżynieria oprogramowania ułatwia życie, opracowując wymagane oprogramowanie.
5. Proces nauki danych opiera się na danych; proces inżynierii oprogramowania zależy od wymagań użytkownika końcowego.
6. Proces ekstrakcji danych jest podstawowym i niezbędnym krokiem w nauce o danych; Zbieranie i projektowanie wymagań zgodnie z wymaganiami odgrywa ważną rolę w inżynierii oprogramowania.
7. Wraz ze wzrostem generowania danych obserwuje się, że inżynierowie danych stają się podsiecią w ramach dyscypliny inżynierii oprogramowania. Inżynier danych buduje systemy, które konsolidują wszystkie dane, przechowują i pobierają dane z różnych systemów i aplikacji zbudowanych przez inżynierów oprogramowania.
8. Przykład dla Data science: sugestia na temat podobnych produktów na stronie e-commerce (Flipkart, Amazon itp.); system automatycznie przetwarza nasze wyszukiwanie / produkty, które przeglądamy i daje odpowiednie sugestie zgodnie z tym.
9. W inżynierii oprogramowania weźmy przykład projektowania aplikacji, które pomagają usprawnić działalność i które są zbierane na podstawie opinii użytkowników.
Data Scientist vs Software Engineer Tabela porównawcza
Poniżej znajdują się listy punktów, opisują porównania między Data Scientist a Software Engineerem
| Podstawa do Porównanie | Data Scientist | Inżynier oprogramowania |
| Znaczenie | W dzisiejszych czasach mnóstwo danych pochodzi z wielu obszarów / pól. W związku z tym, gdy dane rosną, wiedza potrzebna do analizy, zarządzania i uczynienia z nich użytecznego rozwiązania dla biznesu / działalności. | Inżynier oprogramowania jest bardzo potrzebny do zrozumienia wymagań i dostarczenia oprogramowania użytkownikom końcowym bez i luk. |
| Metodologia | Metodologie dla Data Scientist są podobne do procesu ETL. Podobnie jak w procesie ETL, dane z różnych wielu i heterogenicznych źródeł danych, transformacja i czyszczenie zostaną na nim wykonane, co powoduje załadowanie oczyszczonych danych do systemów DW w celu dalszego przetwarzania. | Dla inżynierów oprogramowania SDLC (Software Development Lifecycle) to podstawa, na którą składają się: gromadzenie wymagań, projektowanie oprogramowania, rozwój, proces kontroli jakości i utrzymanie oprogramowania. |
| Podejście | Podejście do Data Scientist jest zorientowane na proces: -Wdrożenie algorytmów -Rozpoznawanie wzorców -Wizualizacja danych -Nauczanie maszynowe –Analiza tekstu itp. | Podejście do inżyniera oprogramowania jest zorientowane na framework / metodologię: -Wodospad -Spirala Model V i V. –Agile itp. |
| Przybory | Narzędzia do analizy danych, Narzędzia do wizualizacji danych, a także narzędzia baz danych. | Narzędzia do projektowania i analizy, Narzędzia baz danych, Języki programowania, narzędzia aplikacji internetowych, Narzędzia do zarządzania projektami, narzędzia do ciągłej integracji i narzędzia do zarządzania testami. |
| Ekosystem, platformy i środowiska | Big data to najważniejszy ekosystem dla naukowców zajmujących się danymi, a także Hadoop, Map Reduce, Apache Spark, hurtownia danych i Apache Flink. | Głównie obejmuje: -Proces planowania i modelowania biznesu, -Analiza i projektowanie oprogramowania, -Kod rozwoju kodu, -Programowanie programistyczne, -Testowanie -Konserwacja i -Zarządzanie projektami |
| Wymagane umiejętności | - Wiedza o domenach, - Analiza ilościowa - Wiedza programistyczna - Wiedza naukowa i biznesowa. - Data Mining, - Język uczenia maszynowego - Przetwarzanie dużych zbiorów danych, danych strukturalnych i nieustrukturyzowanych (bazy danych SQL i NoSQL), - Prawdopodobieństwo i statystyka - Komunikacja. Ogólna wiedza na temat tworzenia produktów danych i wizualizacji, aby dane były zrozumiałe | - Analiza i zrozumienie oraz wymagania użytkowników, - Podstawowe języki programowania (takie jak C, C ++, Java itp.), - Umiejętności modelowania danych. - Testowanie oprogramowania, - Narzędzia konfiguracyjne (szef kuchni, marionetka itp.), - Budowanie i uwalnianie umiejętności zarządzania. - Umiejętności zarządzania projektami. |
| Role i obowiązki | Analityk danych, analityk biznesowy, analityk danych, inżynier danych, a także specjalista Big Data. | Analiza wymagań użytkownika. Projektant, programista, Inżynier budowy i wydania, Inżynier testowy, inżynier danych, Menedżerowie produktu, Administratorzy i konsultanci w chmurze. |
| Źródła danych | Prawie wszystkie dane witryny mogą być brane pod uwagę jako źródło danych. Media społecznościowe, aplikacje biznesowe, transakcje, dane czujnika, dane dziennika maszyny itp. | Wymagania użytkownika, Rozwój nowych funkcji, a także zapotrzebowanie na niektóre funkcje itp. |
Wniosek - Data Scientist vs. Software Engineer
Analityk danych jest zawsze bardziej skoncentrowany na danych i ukrytych wzorcach, analityk danych rozwija swoją analizę na podstawie danych. Praca Data Scientist obejmuje modelowanie danych, uczenie maszynowe, panele kontrolne algorytmów i analizy biznesowej. Ale inżynier oprogramowania tworzy aplikacje. Będą oni zaangażowani na wszystkich etapach procesu SDLC, od projektu po przegląd z klientami.
Bardzo ważną obserwacją jest to, że aplikacja zbudowana przez inżyniera oprogramowania będzie oparta na wymaganiach określonych przez inżyniera danych lub Data Scientist. Tak więc nauka danych i inżynieria oprogramowania idą w parze.
Wniosek z tego jest taki, że „nauka danych” to „decyzja oparta na danych”, aby podejmować dobre decyzje w biznesie, podczas gdy inżynieria oprogramowania jest zdyscyplinowaną i ustrukturyzowaną metodologią opracowywania oprogramowania bez odchodzenia od wymagań użytkownika.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po różnicach między Data Scientist a Software Engineerem, ich znaczeniu, porównaniu bezpośrednim, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Data Scientist vs. Business Analyst - Odkryj 5 niesamowitych różnic
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 niesamowitych porównań
- Nauka danych a inżynieria oprogramowania Top 8 przydatnych porównań
- Jak poprawić karierę w testowaniu oprogramowania