Diferența dintre știința datelor și inginerie software
Știința datelor, în termeni mai simpli convertind sau extragând datele în diverse forme, în cunoștințe. Pentru ca afacerea să poată folosi aceste cunoștințe pentru a lua decizii înțelepte pentru a îmbunătăți afacerea. Folosind știința datelor, companiile au devenit suficient de inteligente pentru a împinge și a vinde produse.
Ingineria software este o abordare structurată de proiectare, dezvoltare și întreținere de software, pentru a evita calitatea scăzută a produsului software. Ingineria software face cerințele clare, astfel încât dezvoltarea să fie mai ușoară. haideți să înțelegem atât detalierea științei datelor, cât și a ingineriei software în acest post.
Comparație față în față între știința datelor și inginerie software (infografie)
Mai jos sunt cele 8 comparații între Știința Datelor și Ingineria Software
Diferențele cheie între știința datelor și tehnologia software
După cum vedeți, există multe diferențe între Data Science și Software Engineering. Să ne uităm la diferențele de top dintre Data Science și Engineering Engineering -
- Știința datelor cuprinde Arhitectură de date, învățare automată și analitică, în timp ce inginerie software constituie mai mult un cadru pentru a oferi un produs software de înaltă calitate.
- Analistul de date este cel care analizează datele și transformă datele în cunoștințe, inginerie software are dezvoltator pentru a construi produsul software.
- Creșterea rapidă a Big Data acționează ca o sursă de intrare pentru știința datelor, în timp ce în inginerie software, solicitant de noi caracteristici și funcționalități, îi determină pe ingineri să proiecteze și să dezvolte noi software-uri.
- Știința datelor ajută la luarea de decizii bune de afaceri prin procesarea și analizarea datelor; în timp ce inginerie software face structurarea procesului de dezvoltare a produsului.
- Știința datelor este similară cu extragerea datelor, este un câmp interdisciplinar de metode, procese și sisteme științifice pentru a extrage cunoștințe sau perspective din date sub diferite forme, structurate sau nestructurate; Ingineria software seamănă mai mult cu analiza nevoilor utilizatorului și acționând în funcție de proiectare.
- Știința datelor este determinată de date; Ingineria software este determinată de nevoile utilizatorilor finali.
- Știința datelor folosește mai multe ecosisteme Big-Data, platforme pentru a realiza modele din date; inginerii software folosesc diferite limbaje de programare și instrumente, în funcție de cerința software-ului.
- Extragerea datelor este etapa vitală în știința datelor; culegerea de cerințe și proiectarea este rolul esențial în inginerie software.
- Un om de știință a datelor este mai mult concentrat pe date și tiparele ascunse în el, oamenii de știință bazează analiza pe baza datelor. Activitatea Data Scientist include modelarea datelor, învățarea mașinii, algoritmii și tablourile de bord pentru Business Intelligence.
- Un inginer software construiește aplicații și sisteme. Dezvoltatorii vor fi implicați în toate etapele acestui proces, de la proiectare la scrierea codului, până la testare și revizuire.
- Pe măsură ce tot mai multe date se generează, există o observație că inginerii de date apar ca subrețete în cadrul disciplinei de inginerie software. Un inginer de date creează sisteme care consolidează, stochează și preia date din diferitele aplicații și sisteme create de ingineri software.
- Ingineria software se referă la aplicarea principiilor de inginerie pentru a dezvolta software. Inginerii software participă la ciclul de viață al dezvoltării software prin conectarea nevoilor clienților cu soluțiile tehnologice aplicabile. Astfel, ei dezvoltă sistematic un proces de furnizare a unei funcții specifice în final, inginerie software înseamnă utilizarea conceptelor de inginerie pentru a dezvolta software.
- Există o observație importantă este că proiectarea software făcută de un inginer software se bazează pe cerințele identificate de inginerul de date sau de data de știință. Așadar, știința datelor și tehnica software într-un fel merg mână în mână.
- Datele istorice vor fi utile pentru găsirea informațiilor și tiparelor despre funcția sau produsul specific în știința datelor.
- Comunicarea cu clienții și utilizatorii finali ajută la crearea unui ciclu de viață de dezvoltare a software-ului în inginerie software, în special este foarte important pentru colectarea cerințelor în SDLC.
- Un exemplu de rezultat pentru știința datelor ar fi, o sugestie despre produse similare pe Amazon; sistemul prelucrează căutarea noastră, produsele pe care le răsfoim și oferă sugestiile în conformitate cu aceasta.
- În cazul ingineriei software, să luăm exemplul proiectării unei aplicații mobile pentru tranzacțiile bancare. Banca trebuie să fi gândit sau colectat, feedback-ul utilizatorilor pentru a facilita procesul de tranzacție pentru clienți; acolo cerința a început, la fel și proiectarea și dezvoltarea.
Tabelul comparativ cu știința datelor și tehnologia software
Mai jos este cea mai înaltă comparație între Data Science și Ingineria Software
| Bazele comparației între știința datelor și tehnologia software | Știința datelor | Inginerie software |
| De ce? I Importanță | Impactul „Tehnologiei informației” schimbă totul despre știință. Multe date provenite de pretutindeni.
Pe măsură ce datele cresc, la fel și expertiza necesară pentru gestionarea acestora, pentru a analiza aceste date, pentru a oferi cunoștințe bune pentru aceste date, disciplina științifică a datelor a apărut ca o soluție. |
Fără a urma, o anumită disciplină care creează vreo soluție, ar fi predispusă la rupere. Ingineria software este necesară pentru a livra produs software fără vulnerabilități. |
| Metodologie | ETL este un bun exemplu pentru a începe. ETL este procesul de extragere a datelor din diferite surse, transformarea acestora într-un format care face mai ușor să lucreze, apoi încărcarea acestora într-un sistem pentru procesare. | SDLC (Software Development Lifecycle) este baza pentru inginerie software. |
| Abordare | Orientat pe proces | Cadru / metodologie Orientat |
| Implementarea algoritmilor | Cascadă | |
| Recunoasterea formelor | Spirală | |
| Numerele de crunch | Agil | |
|
Unelte |
Instrumente de analiză, instrumente de vizualizare a datelor și instrumente de bază de date. | Instrumente de proiectare și analiză, Instrumente de baze de date pentru software, Instrumente de limbaj de programare, Instrumente pentru aplicații web, Instrumente SCM, Instrumente de integrare continuă și Instrumente de testare. |
| Eco-sistem, platforme și medii | Hadoop, Harta R, scânteie, depozit de date și Flink | Planificare și modelare de afaceri, Analiză și proiectare, Dezvoltare interfață utilizator, Programare, Întreținere și inginerie inversă și Management de proiect |
| Aptitudini necesare | Cunoștințe despre cum să construiți produse de date și vizualizare pentru a face datele inteligibile,
Cunoștințe de domeniu, Minerit de date, Învățare automată, Algoritmi, Prelucrare de date mari, Date nestructurate structurate (DB-uri SQL și NoSQL), Codare, Probabilitate și Statistici | Înțelegerea și analizarea nevoilor utilizatorului, limbaje de programare core (C, C ++, Java etc), Testare, Instrumente de construire (Maven, furnică, Gradle etc), instrumente de configurare (Chef, marionetă etc.), Construire și eliberare de gestionare (Jenkins, Artifactory etc) |
| Roluri si responsabilitati | Om de știință de date, Analist de date, Analist de afaceri, Inginer de date și specialist Big Data | Proiectant, dezvoltator, Inginer de construire și lansare, testatori, inginer de date, manageri de produse, administratori și consultanți în cloud. |
| Surse de date | Social Media (facebook, twitter etc), Date senzor, Tranzacții, Sisteme de coacere a datelor publice, Aplicații de afaceri, Date jurnal de mașini etc. | Nevoile utilizatorului final, dezvoltarea de noi caracteristici și cererea pentru funcționalități speciale etc. |
Concluzie - Data Science vs Software Engineering
Concluzia ar fi că „Știința datelor” este luarea „Deciziei bazate pe date”, pentru a ajuta întreprinderea să facă alegeri bune, în timp ce inginerie software este metodologia pentru dezvoltarea de produse software fără confuzii cu privire la cerințe.
Articole recomandate:
Acesta a fost un ghid pentru Data Science vs Ingineria software, semnificația lor, Comparația dintre capete, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Știința datelor și importanța sa în creștere
- Cum să aveți o creștere mai bună a carierei în testarea software-ului
- Top 10 programe gratuite de analiză statistică pe piață
- Big Data vs Știința Datelor - Cum sunt ele diferite?
- Întrebări de interviu pentru inginerie software
- Care este diferența dintre Jenkins și Bamboo
- Jenkins vs Travis CI: Cel mai bun ghid
- Jenkins vs TeamCity