Diferențele dintre Data Scientist și Inginerul Software
Un om de știință de date este un expert profesionist în date analitice care are abilități tehnice pentru a rezolva probleme complexe și, de asemenea, găsește modalitatea de a explora ce probleme trebuie de fapt rezolvate. Și sunt responsabili de colectarea datelor, de analiza și de a explica cantități mari de date pentru a identifica diferite modalități de a ajuta și îmbunătăți operațiunile, ceea ce face să obțină un avantaj competitiv față de rivali.
Oamenii de știință de date vor avea cunoștințe de matematică și sunt un informatician și, de asemenea, fac parte din trend-spotter. Și, sunt bune atât în lumea afacerilor, cât și în lumea IT.
Data Scientist explică ce se întâmplă prin procesarea istoriei datelor și, de asemenea, utilizează diferite MLA avansate (algoritmi de învățare automată) pentru a identifica apariția unui eveniment în viitor, care ajută la luarea deciziilor și a predicțiilor, folosind această analiză cauzală predictivă și analitice prescriptive pentru îmbunătățirea activității și a operațiunilor. Pentru acest proces, Data Scientist trebuie să analizeze datele din mai multe unghiuri.
Un inginer software este o persoană care are cunoștințe și aplică principiile disciplinate și structurate ale ingineriei software la toate nivelurile - proiectarea, dezvoltarea, testarea, întreținerea și evaluarea software-ului, care va evita calitatea scăzută a produsului software.
Inginerii de software recomandă cele mai recente programe de calculator și sisteme de operare, cum ar fi iOS pe iPhone și Windows 10 pentru a se potrivi cu aceste cerințe. Și sunt responsabili de crearea de modele și diagrame ale codului computerului, cunoașterea tehnologiilor sunt necesare acestor profesioniști.
Inginerii software ar trebui să aibă abilități precum expertiză tehnică, realizări demonstrabile și, de asemenea, experiență în utilizarea instrumentelor open source. Acestea ar trebui să fie cunoscute și experimentate cu tehnici de proiectare a modelului, proces de testare automatizat și sisteme care tolerează erorile. Inginerii software ar trebui să știe să creeze și să întrețină infrastructuri IT, magazine de date la scară largă, precum și sisteme bazate pe cloud.
Comparație față în cap între Data Scientist și Software Engineer
Mai jos se află Top 8 Data Scientist comparativ vs Software Engineer 
Diferențele cheie între Data Scientist și Inginer software
Mai jos sunt cele mai importante diferențe între Data Scientist și Software Engineer
1. O știință a datelor constă în Arhitectură de date, algoritmi de învățare a mașinilor și proces de analiză, în timp ce inginerie software are mai mult o arhitectură disciplinată pentru a oferi un produs software de înaltă calitate utilizatorului final.
2. Cercetătorii de date sunt cei care analizează datele și transformă aceste date în cunoștințe care ajută în afaceri, inginerii de software sunt cei care sunt complet responsabili să construiască produsul software pentru utilizatorul final.
3. Creșterea în domeniul Big Data este o sursă de intrare pentru știința datelor, în timp ce în inginerie software, care solicită noi funcții și funcționalități pe piață sau clienți, se orientează către proiectarea și dezvoltarea de noi software-uri.
4. Analizând și prelucrând datele, Data Scientist ajută la luarea unor decizii bune de afaceri; în timp ce inginerie software face viața ușoară prin dezvoltarea de produse software necesare.
5. Procesul științei datelor este condus de date; procesul de inginerie software este determinat de cerințele utilizatorilor finali.
6. Procesul de extracție a datelor este pasul de bază și necesar în știința datelor; Adunarea și proiectarea cerințelor în funcție de cerință este un rol important în inginerie software.
7. Odată cu creșterea generarii de date, se observă că inginerii de date apar ca o subrețea, în cadrul disciplinei de inginerie software. Un inginer de date creează sisteme care consolidează toate datele, stochează și preia date din diversele sisteme și aplicații construite de ingineri software.
8.Un exemplu pentru știința datelor: o sugestie despre produse similare pe site-ul de comerț electronic (Flipkart, Amazon, etc.); sistemul prelucrează automat căutările / produsele noastre pe care le răsfoim și oferim sugestiile în conformitate cu aceasta.
9. Pentru proiectarea software, să luăm un exemplu de proiectare a tuturor aplicațiilor care ajută la îmbunătățirea activității și care este colectată prin feedback-ul utilizatorilor.
Data Scientist vs Tabelul de comparație al inginerului software
Mai jos sunt listele de puncte, descrieți comparațiile dintre Data Scientist și Software Engineer
| Baza pentru Comparaţie | Data științific | Inginer de software |
| Importanţă | În zilele noastre, o mulțime de date provin din mai multe domenii / câmpuri. Prin urmare, pe măsură ce datele cresc, expertiza necesară pentru a analiza, gestiona și face o soluție utilă pentru afaceri / operațiuni. | Software Engineer este foarte necesar pentru a înțelege cerințele și livrarea produsului software către utilizatorii finali fără vulnerabilități. |
| Metodologie | Metodologiile pentru Data Scientist sunt similare cu procesul ETL. La fel ca în procesul ETL, vor fi efectuate date din diferite surse de date multiple și heterogene, transformarea și curățarea, ceea ce face ca încărcarea datelor curățate în sisteme DW să fie prelucrată ulterior. | Pentru inginerii de software, SDLC (Software Development Lifecycle) este baza care constă în culegerea de cerințe, proiectare software, dezvoltare, proces QA și întreținere software. |
| Abordare | Abordarea pentru Data Scientist este orientată spre proces: -Implementarea algoritmilor -Recunoasterea formelor –Data vizualizare -Învățare automată –Test analitice etc. | Abordarea pentru un inginer software este orientată spre cadru / metodologie: -Cascadă -Spirală -Modele V & V –Agil etc. |
| Unelte | Instrumente de analiză a datelor, Instrumente de vizualizare a datelor și, de asemenea, instrumente de bază de date. | Instrumente de proiectare și analiză, Instrumente de baze de date, Instrumente pentru limbi de programare, Instrumente pentru aplicații web, Instrumente de gestionare a proiectelor, instrumente de integrare continuă și instrumente de gestionare a testelor. |
| Eco-sistem, platforme și medii | Datele mari sunt un ecosistem important pentru oamenii de știință de date și, de asemenea, Hadoop, Map Reduce, scânteie Apache, depozit de date și Apache Flink. | În principal include: -Proiectarea și modelarea afacerii, -Analiza și proiectarea unui software, -Dezvoltarea codului, -Programare de dezvoltare, -Testarea -Întreținere și -Management de proiect |
| Aptitudini necesare | - Cunoașterea domeniului, - Analiza cantitativa - Programarea cunoștințelor - Cunoștințe științifice și de afaceri. - Minerirea datelor, - Învățarea automată a limbilor - Prelucrare de date mari, date structurate și nestructurate (baze de date SQL și NoSQL), - Probabilitate și statistici - Comunicare. Cunoștințe generale despre cum se construiesc produse de date și vizualizare pentru a face datele inteligibile | - Analiza și înțelegerea și cerințele utilizatorului, - limbaje de programare de bază (cum ar fi C, C ++, Java etc.), - Aptitudini de modelare a datelor. - Testarea unui software, - Instrumente de configurare (Chef, marionetă etc.), - Construiți și eliberați abilități de management. - Abilități de management de proiect. |
| Roluri si responsabilitati | Om de știință de date, Analist de afaceri, Analist de date, Inginer de date și, de asemenea, specialist Big Data. | Analizarea cerințelor utilizatorului. Proiectant, dezvoltator, Inginer construiți și eliberați, Inginer de testare, inginer de date, Managerii de produse, Administratori și consultanți cloud. |
| Surse de date | Aproape toate datele site-ului web pot fi luate în considerare pentru sursa de date. Social media, aplicații de afaceri, tranzacții, date cu senzori, date despre jurnalul mașinii etc. | Cerințele utilizatorului, Noi caracteristici dezvoltări și, de asemenea, cerere pentru unele funcționalități etc. |
Concluzie - Data Scientist vs Software Engineer
Un om de știință a datelor este întotdeauna mai concentrat pe date și tipare ascunse, oamenii de știință de date își dezvoltă analiza pe partea de sus a datelor. Activitatea Data Scientist include modelarea datelor, învățarea mașinii, algoritmii și tablourile de bord pentru Business Intelligence. Dar inginerul software construiește aplicații software. Și vor fi implicați în toate etapele procesului SDLC, de la proiectare până la revizuire cu clienții.
O observație foarte importantă este aceea că aplicația software construită de un inginer software se va baza 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.
Concluzia este că „Știința datelor” este „Decizia bazată pe date”, pentru a lua decizii bune în afaceri, în timp ce inginerie software este metodologia disciplinată și structurată pentru dezvoltarea de software, fără a se abate de la cerințele utilizatorului.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru diferențele dintre Data Scientist și Inginerul software, semnificația lor, Comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparație și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Data scientist vs Business Analyst - Aflați cele 5 deosebiri minunate
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 comparații uimitoare
- Știința datelor vs Ingineria software | Top 8 comparații utile
- Cum să aveți o creștere mai bună a carierei în testarea software-ului