Rozdiel medzi dátovou vedou a softvérovým inžinierstvom
Veda o údajoch, jednoduchšie povedané, konverzia alebo extrakcia údajov v rôznych formách na vedomosti. Aby podnik mohol tieto vedomosti využiť na rozumné rozhodovanie o zlepšení podnikania. Pomocou dátovej vedy sa spoločnosti stali dosť inteligentnými, aby tlačili a predávali produkty.
Softvérové inžinierstvo je štruktúrovaný prístup k navrhovaniu, vývoju a údržbe softvéru, aby sa predišlo nízkej kvalite softvérového produktu. Softvérové inžinierstvo objasňuje požiadavky tak, aby sa vývoj ľahšie pokračoval. Poďme teda v tomto príspevku podrobne porozumieť technológii Data Science a Software Engineering.
Porovnanie vzájomných vzťahov medzi vedou údajov a softvérovým inžinierstvom (infografika)
Nižšie je 8 najlepších porovnaní medzi Data Science vs Software Engineering
Hlavné rozdiely medzi Data Science a Softwarovým inžinierstvom
Ako vidíte, existuje veľa rozdielov medzi Data Science a Softwarovým inžinierstvom. Pozrime sa na najväčšie rozdiely medzi Data Science a Softwarovým inžinierstvom -
- Veda o údajoch pozostáva z architektúry údajov, strojového učenia a analýzy, zatiaľ čo softvérové inžinierstvo je skôr rámcom na poskytovanie vysoko kvalitného softvérového produktu.
- Analytik údajov je ten, ktorý analyzuje údaje a premieňa ich na vedomosti. Softvérové inžinierstvo má pre vývojárov softvérový produkt.
- Rýchly rast veľkých dát slúži ako vstupný zdroj pre vedu o údajoch, zatiaľ čo v softvérovom inžinierstve náročné nové funkcie a funkcie vedú inžinierov k navrhovaniu a vývoju nového softvéru.
- Veda o údajoch pomáha pri prijímaní dobrých obchodných rozhodnutí spracovaním a analýzou údajov; zatiaľ čo softvérové inžinierstvo robí proces vývoja produktu štruktúrovaným.
- Veda o údajoch je podobná získavaniu údajov, je to interdisciplinárna oblasť vedeckých metód, procesov a systémov na získavanie poznatkov alebo poznatkov z údajov v rôznych formách, či už štruktúrovaných alebo neštruktúrovaných; Softvérové inžinierstvo je skôr analýzou potrieb používateľov a konaním podľa návrhu.
- Veda o údajoch sa riadi údajmi; Softvérové inžinierstvo sa riadi potrebami koncového používateľa.
- Veda o údajoch využíva niekoľko Big-Data Ekosystémov, platforiem na vytváranie vzorov z údajov; softvéroví inžinieri používajú rôzne programovacie jazyky a nástroje v závislosti od softvérových požiadaviek.
- Extrakcia údajov je zásadným krokom vo vede údajov; Zhromažďovanie a navrhovanie požiadaviek je kľúčovou úlohou v softvérovom inžinierstve.
- Vedec údajov sa viac zameriava na údaje a skryté vzorce, vedec údajov stavia na údajoch analýzu. Práca Data Scientist zahŕňa modelovanie dát, strojové učenie, algoritmy a dashboardy Business Intelligence.
- Softvérový inžinier vytvára aplikácie a systémy. Vývojári budú zapojení vo všetkých fázach tohto procesu od návrhu po písanie kódu, testovanie a kontrolu.
- Keď sa vytvára stále viac údajov, pozoruje sa, že dátoví inžinieri sa objavujú ako podsiete v rámci disciplíny softvérového inžinierstva. Dátový inžinier vytvára systémy, ktoré konsolidujú, ukladajú a získavajú údaje z rôznych aplikácií a systémov vytvorených softvérovými inžiniermi.
- Softvérové inžinierstvo sa týka aplikácie inžinierskych princípov pri vývoji softvéru. Softvéroví inžinieri sa podieľajú na životnom cykle vývoja softvéru prostredníctvom prepojenia potrieb klientov s použiteľnými technologickými riešeniami. Systematicky tak vyvíjajú proces, ktorý nakoniec poskytuje špecifickú funkciu. Softvérové inžinierstvo znamená, že na vývoj softvéru sa používajú technické koncepcie.
- Je dôležité pozorovať, že návrh softvéru, ktorý vytvoril softvérový inžinier, je založený na požiadavkách, ktoré zistil dátový inžinier alebo vedec údajov. Takže veda o údajoch a softvérové inžinierstvo idú ruka v ruke.
- Historické údaje budú užitočné pri hľadaní informácií a vzorcov o špecifickej funkcii alebo produkte vo vede údajov.
- Komunikácia s klientmi a koncovými používateľmi pomáha pri vytváraní dobrého životného cyklu vývoja softvéru v softvérovom inžinierstve, najmä je veľmi dôležitá pre tvár, ktorá zhromažďuje požiadavky v SDLC.
- Jedným z príkladov pre vedu o údajoch by bol návrh podobných výrobkov na Amazone; systém spracúva naše vyhľadávanie, produkty, ktoré prehliadame, a podľa toho poskytuje návrhy.
- V prípade softvérového inžinierstva si ukážme príklad navrhovania mobilnej aplikácie pre bankové transakcie. Banka musí premyslieť alebo zhromaždiť spätnú väzbu od používateľov, aby zákazníkom uľahčila transakčný proces; tam sa začala požiadavka rovnako ako projektovanie a vývoj.
Porovnávacia tabuľka Data Science vs Software Engineering
Nižšie je najvyššie porovnanie medzi Data Science vs Software Engineering
| Základ porovnania medzi dátovou vedou a softvérovým inžinierstvom | Veda o údajoch | Softvérové inžinierstvo |
| Prečo? I Dôležitosť | Dopad „informačných technológií“ mení všetko o vede. Množstvo údajov prichádzajúcich odkiaľkoľvek.
S rastúcimi údajmi sa ako riešenie objavila aj odbornosť potrebná na ich správu, analýzu týchto údajov, na získanie dobrého prehľadu o týchto údajoch. |
Bez nasledovania určitej disciplíny, ktorá by vytvorila akékoľvek riešenie, by náchylnosť k zlomu. Softvérové inžinierstvo je potrebné na dodanie softvérového produktu bez zraniteľností. |
| metodológie | ETL je dobrým príkladom na začiatok. ETL je proces získavania údajov z rôznych zdrojov, ich transformácie do formátu, ktorý uľahčuje prácu s nimi a ich načítanie do systému na spracovanie. | SDLC (Software Development Lifecycle) je základom softvérového inžinierstva. |
| Prístup | Procesne orientované | Orientácia na rámec / metodiku |
| Implementácia algoritmov | vodopád | |
| Rozpoznávanie vzorov | špirála | |
| Crunch čísla | agilné | |
|
náradie |
Nástroje Analytics, nástroje vizualizácie údajov a databázové nástroje. | Dizajnové a analytické nástroje, Databázové nástroje pre softvér, Programovacie jazykové nástroje, Nástroje webových aplikácií, Nástroje SCM, Nástroje na kontinuálnu integráciu a Nástroje na testovanie. |
| Ekosystém, platformy a prostredie | Hadoop, Map R, iskra, dátový sklad a Flink | Obchodné plánovanie a modelovanie, Analýza a návrh, Vývoj používateľského rozhrania, Programovanie, Údržba a spätné inžinierstvo a Projektový manažment |
| Požadované zručnosti | Vedomosti o tom, ako zostaviť dátové produkty a vizualizáciu, aby boli údaje zrozumiteľné,
Znalosť domén, dolovanie údajov, strojové učenie, algoritmy, spracovanie veľkých dát, štruktúrované neštruktúrované údaje (SQL a NoSQL DB), kódovanie, pravdepodobnosť a štatistika | Pochopenie a analýza potrieb používateľov, základné programovacie jazyky (C, C ++, Java atď.), Testovanie, nástroje na zostavenie (Maven, mravec, mierka atď.), Konfiguračné nástroje (šéfkuchár, bábka atď.), Správa zostavenia a vydania (Jenkins, Artifactory atď.) |
| Úlohy a zodpovednosti | Data vedec, Data Analyst, Business Analyst, Data Engineer a Big Data špecialista | Dizajnér, vývojár, technik zostavovania a vydávania, testeri, dátový inžinier, produktoví manažéri, správcovia a cloudoví konzultanti. |
| Zdroje dát | Sociálne médiá (facebook, twitter atď.), Údaje o senzoroch, transakcie, verejné pečenie údajov, obchodné aplikácie, údaje z denníka stroja atď | Potreby koncových používateľov, vývoj nových funkcií a dopyt po špeciálnych funkciách atď. |
Záver - Data Science vs Softwarové inžinierstvo
Záver by bol taký, že „veda o údajoch“ je „rozhodovanie na základe údajov“, ktoré má pomôcť podniku pri výbere, zatiaľ čo softvérové inžinierstvo je metodika pre vývoj softvérových produktov bez akýchkoľvek nejasností o požiadavkách.
Odporúčané články:
Toto bol sprievodca softvérom Data Science vs Softwarovým inžinierstvom, ich významom, porovnávaním medzi jednotlivými účastníkmi, kľúčovými rozdielmi, porovnávacou tabuľkou a záverom. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Veda o dátach a jej rastúci význam
- Ako dosiahnuť lepší rast kariéry v testovaní softvéru
- Top 10 bezplatného štatistického analytického softvéru na trhu
- Big Data vs Data Science - Ako sa líšia?
- Rozhovory s otázkami softvérového inžinierstva
- Aký je rozdiel medzi Jenkinsom a Bambusom?
- Jenkins vs Travis CI: Najlepší sprievodca
- Jenkins vs TeamCity