Rozdiely medzi údajovým vedcom a softvérovým inžinierom
Vedec údajov je profesionálny analytický odborník na údaje, ktorý má technické zručnosti na riešenie zložitých problémov a tiež nájde spôsob, ako preskúmať, ktoré problémy je skutočne potrebné vyriešiť. Sú zodpovední za zhromažďovanie údajov, ich analýzu a vysvetľovanie veľkého množstva údajov s cieľom identifikovať rôzne spôsoby, ako pomôcť a zlepšiť operácie, vďaka ktorým je možné získať konkurenčnú výhodu nad konkurenciou.
Vedci s údajmi budú mať vedomosti z matematiky a sú počítačovým vedcom a tiež súčasťou trendového pozorovateľa. A sú dobrí v podnikateľskom aj IT svete.
Vedec údajov vysvetľuje, čo sa deje spracovaním histórie údajov, a používa rôzne pokročilé algoritmy MLA (machine learning algoritmy) na identifikáciu výskytu udalosti v budúcnosti, ktorá pomáha pri rozhodovaní a predpovediach pomocou tejto prediktívnej kauzálnej analýzy a predpísaná analytika na zlepšenie podnikania a prevádzky. Pre tento proces musí Data Scientist skúmať údaje z mnohých uhlov.
Softvérový inžinier je osoba, ktorá má vedomosti a uplatňuje disciplinované, štruktúrované princípy softvérového inžinierstva na všetkých úrovniach - návrh, vývoj, testovanie, údržba a hodnotenie softvéru, ktoré sa vyhnú nízkej kvalite softvérového produktu.
Softwaroví inžinieri odporúčajú najnovší počítačový softvér a operačné systémy, ako sú iOS v telefónoch iPhone a Windows 10, aby vyhovovali týmto požiadavkám. A sú zodpovední za vytváranie modelov a diagramov počítačového kódu, znalosť technológií je pre týchto odborníkov nevyhnutná.
Softwaroví inžinieri by mali mať zručnosti ako technické znalosti, preukázateľné výsledky a tiež skúsenosti s používaním nástrojov s otvoreným zdrojom. Mali by byť oboznámení a mali by mať skúsenosti s technikami navrhovania vzorov, automatizovaným testovacím procesom a systémami odolnými voči poruchám. Softwaroví inžinieri by tiež mali vedieť, ako vytvárať a udržiavať IT infraštruktúry, rozsiahle dátové sklady a cloudové systémy.
Porovnanie údajov medzi vedcami údajov a softvérovými inžiniermi
Nižšie je zoznam najlepších 8 porovnávacích vedcov a softvérových inžinierov 
Hlavné rozdiely medzi vedcom údajov a softvérom
Nižšie sú uvedené najdôležitejšie rozdiely medzi údajovým vedcom a softvérovým inžinierom
1. Dátová veda pozostáva z architektúry údajov, algoritmov strojového učenia a procesu Analytics, zatiaľ čo softvérové inžinierstvo je viac disciplinovanou architektúrou, aby koncovému užívateľovi poskytovalo vysoko kvalitný softvérový produkt.
2. Vedci údajov sú tí, ktorí analyzujú údaje a získavajú ich z poznatkov, ktoré pomáhajú v podnikaní. Softvéroví inžinieri sú tí, ktorí sú úplne zodpovední za zostavenie softvérového produktu pre koncového používateľa.
3. Rast v oblasti veľkých dát je vstupným zdrojom pre vedu o údajoch, zatiaľ čo v softvérovom inžinierstve náročné na nové funkcie a funkcionality na trhu alebo klientoch smerujú k navrhovaniu a vývoju nového softvéru (softvérov).
4. Analýzou a spracovaním údajov vedec údajov pomáha robiť dobré obchodné rozhodnutia; zatiaľ čo softvérové inžinierstvo uľahčuje život vývojom požadovaných softvérových produktov.
5. Proces vedy o údajoch je riadený údajmi; proces softvérového inžinierstva je riadený požiadavkami koncového používateľa.
6. Proces získavania údajov je základným a nevyhnutným krokom vo vede údajov; Zhromažďovanie a navrhovanie požiadaviek podľa požiadaviek je dôležitou úlohou v softvérovom inžinierstve.
7. S nárastom generovania údajov sa pozoruje, že dátoví inžinieri sa objavujú ako podsiete v rámci disciplíny softvérového inžinierstva. Dátový inžinier vytvára systémy, ktoré konsolidujú všetky údaje, ukladajú a získavajú údaje z rôznych systémov a aplikácií vytvorených softvérovými inžiniermi.
8. Príklad pre vedu o údajoch: návrh podobných výrobkov na webovej stránke elektronického obchodu (Flipkart, Amazon atď.); systém automaticky spracuje naše vyhľadávanie / produkty, ktoré prehliadame, a podľa toho podáva návrhy.
9. Pokiaľ ide o softvérové inžinierstvo, poďme príkladom navrhovania aplikácií, ktoré pomáhajú zlepšovať podnikanie a ktoré sa zhromažďujú na základe spätnej väzby od používateľov.
Porovnávacia tabuľka Data Scientist vs Software Engineer
Nižšie sú uvedené zoznamy bodov, opíšte porovnania medzi Data Scientist vs Software Engineer
| Základ pre Porovnanie | Vedec dát | Softvérový inžinier |
| dôležitosť | V súčasnosti pochádza množstvo údajov z viacerých oblastí / polí. Preto s rastúcimi údajmi sú potrebné odborné znalosti na analýzu, správu a vytvorenie užitočného riešenia pre podnikanie / prevádzku. | Softvérový inžinier je veľmi potrebný na pochopenie požiadaviek a dodanie softvérového produktu koncovým používateľom bez zraniteľností a slabých miest. |
| metodológie | Metodiky pre vedcov údajov sú podobné procesu ETL. Rovnako ako v procese ETL sa na ňom budú vykonávať údaje z rôznych viacnásobných a heterogénnych zdrojov údajov, transformácia a čistenie, čo vedie k načítaniu vyčistených údajov do systémov DW na ďalšie spracovanie. | Pre softvérových inžinierov je základňa SDLC (Software Development Lifecycle), ktorá pozostáva zo zhromažďovania požiadaviek, návrhu softvéru, vývoja, procesu QA a údržby softvéru. |
| Prístup | Prístup pre vedcov údajov je orientovaný na procesy: - Implementácia algoritmov - Rozpoznávanie strán - Vizualizácia údajov –Učenie strojov –Textová analýza atď. | Prístup pre softvérového inžiniera je zameraný na rámec / metodiku: -Waterfall -Spiral -V a V model –Dôstojné atď. |
| náradie | Nástroje na analýzu údajov, Nástroje vizualizácie údajov a tiež databázové nástroje. | Dizajnové a analytické nástroje, Databázové nástroje, Programovacie jazyky, nástroje webových aplikácií, Nástroje na riadenie projektov, nástroje na kontinuálnu integráciu a nástroje na správu testov. |
| Ekosystém, platformy a prostredie | Veľké dáta sú popredným ekosystémom pre vedcov údajov a tiež pre spoločnosti Hadoop, Map Reduce, iskru Apache, sklad údajov a Apache Flink. | Ide predovšetkým o: - proces podnikového plánovania a modelovania, - analýza a navrhovanie softvéru, - vývoj kódu, - vývojové programovanie, -Testing -Údržba a -Projektový manažment |
| Požadované zručnosti | - znalosť domény, - Kvantitatívna analýza - Programovacie znalosti - vedecké a obchodné znalosti. - ťažba údajov, - Strojový učiaci sa jazyk - spracovanie veľkých dát, štruktúrované a neštruktúrované údaje (SQL a NoSQL DB), - Pravdepodobnosť a štatistika - Komunikácia. Celkové znalosti o tom, ako zostaviť dátové produkty a vizualizáciu, aby boli údaje zrozumiteľné | - analýza, porozumenie a požiadavky používateľov, - Základné programovacie jazyky (ako C, C ++, Java atď.), - Schopnosti modelovania údajov. - testovanie softvéru, - konfiguračné nástroje (šéfkuchár, bábka atď.), - Vybudovať a uvoľniť riadiace schopnosti. - Schopnosti projektového riadenia. |
| Úlohy a zodpovednosti | Data vedec, Business Analyst, Data Analyst, Data Engineer a tiež špecialista na veľké dáta. | Analýza požiadaviek používateľov. Dizajnér, vývojár, Zostavte a uvoľnite inžiniera, Skúšobný technik, dátový inžinier, Produktoví manažéri, Správcovia a cloudoví konzultanti. |
| Zdroje dát | Takmer všetky údaje z webových stránok možno považovať za zdroj údajov. Sociálne médiá, obchodné aplikácie, transakcie, údaje o senzoroch, údaje z denníka stroja atď. | Požiadavky používateľa, Vývoj nových funkcií a tiež dopyt po niektorých funkciách atď. |
Záver - Data Scientist vs Software Engineer
Vedec údajov sa vždy viac zameriava na údaje a skryté vzorce, vedec údajov rozvíja svoju analýzu na vrchole údajov. Práca Data Scientist zahŕňa modelovanie dát, strojové učenie, algoritmy a dashboardy Business Intelligence. Softvérový inžinier však vytvára softvérové aplikácie. Budú sa podieľať na všetkých fázach procesu SDLC od návrhu až po kontrolu s klientmi.
Je veľmi dôležité pozorovať, že softvérová aplikácia vytvorená softvérovým technikom bude založená na požiadavkách identifikovaných dátovým inžinierom alebo vedeckým pracovníkom v oblasti údajov. Takže veda o údajoch a softvérové inžinierstvo idú ruka v ruke.
Záver je, že „veda o údajoch“ je „rozhodnutie založené na údajoch“, ktoré umožňuje dobré rozhodnutia v podnikaní, zatiaľ čo softvérové inžinierstvo je disciplinovanou a štruktúrovanou metodológiou pre vývoj softvéru bez odchýlenia sa od požiadaviek používateľov.
Odporúčaný článok
Toto bola príručka pre rozdiely medzi vedcom údajov a softvérovým inžinierom, ich významom, porovnaním medzi dvoma hlavami, kľúčovými rozdielmi, porovnávacími tabuľkami a závermi. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Vedec údajov vs obchodný analytik - zistite 5 úžasných rozdielov
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 úžasných porovnaní
- Data Science vs Softvérové inžinierstvo Top 8 užitočných porovnaní
- Ako dosiahnuť lepší rast kariéry v testovaní softvéru