Data Scientist vs Software Engineer - užitočných 8 porovnaní

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 -