Forskellen mellem Data Science og Software Engineering
Datavidenskab, i enklere termer konvertering eller uddrag af data i forskellige former til viden. Så virksomheden kan bruge denne viden til at tage kloge beslutninger for at forbedre virksomheden. Ved hjælp af data science er virksomheder blevet intelligente nok til at skubbe til og sælge produkter.
Software engineering er en struktureret tilgang til design, udvikling og vedligeholdelse af software for at undgå den lave kvalitet af softwareproduktet. Software Engineering gør kravene klare, så udviklingen bliver lettere at fortsætte. så lad os forstå både Data Science og Software Engineering detaljeret i dette indlæg.
Sammenligning fra head to head mellem data science vs software engineering (infographics)
Nedenfor er de øverste 8 sammenligninger mellem Data Science vs Software Engineering
Vigtige forskelle mellem data science vs software engineering
Som du kan se, er der mange forskelle mellem Data Science vs Software Engineering. Lad os se på de største forskelle mellem Data Science vs Software Engineering -
- Datavidenskab består af dataarkitektur, maskinlæring og analyse, hvorimod softwareteknik er mere en ramme til at levere et softwareprodukt af høj kvalitet.
- Dataanalytikeren er den, der analyserer dataene og forvandler dataene til viden, software engineering har udvikler til at bygge softwareproduktet.
- Den hurtige vækst af Big Data fungerer som en inputkilde til datavidenskaben, mens teknologiteknologi, der kræver nye funktioner og funktionaliteter, driver ingeniørerne til at designe og udvikle nye software.
- Datavidenskab hjælper med at tage gode forretningsbeslutninger ved at behandle og analysere dataene; hvorimod softwareteknik gør produktudviklingsprocessen struktureret.
- Data science ligner data mining, det er et tværfagligt felt af videnskabelige metoder, processer og systemer til at udtrække viden eller indsigt fra data i forskellige former, enten strukturerede eller ustrukturerede; software engineering er mere som at analysere brugerens behov og handle i henhold til designet.
- Datavidenskab er drevet af data; software engineering er drevet af slutbrugerbehov.
- Datavidenskab bruger flere Big-Data Ecosystems, platforme til at fremstille mønstre ud fra data; softwareingeniører bruger forskellige programmeringssprog og værktøjer, afhængigt af softwarebehovet.
- Dataekstraktion er det vigtige trin i datavidenskaben; kravindsamling og design er den afgørende rolle i software engineering.
- En datavidenskabsmand er mere fokuseret på data og de skjulte mønstre deri, dataforsker bygger analyse oven på data. Data Scientist-arbejde inkluderer datamodellering, maskinlæring, algoritmer og Business Intelligence-dashboards.
- En softwareingeniør bygger applikationer og systemer. Udviklere vil blive involveret i alle faser af denne proces fra design til skrivning af kode, til test og gennemgang.
- Efterhånden som flere og flere data genereres, er der en observation af, at dataingeniører opstår som et undernet inden for softwareteknisk disciplin. En dataingeniør bygger systemer, der konsoliderer, gemmer og henter data fra de forskellige applikationer og systemer oprettet af softwareingeniører.
- Software engineering refererer til anvendelsen af ingeniørprincipper til at udvikle software. Softwareingeniører deltager i softwareudviklingscyklussen ved at forbinde klienternes behov med gældende teknologiløsninger. Således udvikler de systematisk en proces for at tilvejebringe en bestemt funktion i sidste ende, software engineering betyder at bruge ingeniørkoncepter til at udvikle software.
- Der er en vigtig bemærkning er, at softwaredesignet, der er foretaget af en softwareingeniør, er baseret på de krav, der er identificeret af Dataingeniør eller Data Scientist. Så data videnskab og software engineering går på en måde hånd i hånd.
- Historiske data vil være nyttige til at finde information og mønstre om specifik funktion eller produkt inden for datavidenskab.
- Kommunikation med klienterne og slutbrugerne hjælper med at skabe en god softwareudviklingslivscyklus inden for software-engineering, især er det meget vigtigt for kravet, der samles ansigt i SDLC.
- Et eksempel på datavidenskaben ville være et forslag om lignende produkter på Amazon; systemet behandler vores søgning, de produkter, vi gennemsøger og giver forslagene i overensstemmelse hermed.
- I tilfælde af software engineering, lad os tage eksemplet med at designe en mobilapp til banktransaktionerne. Banken skal have tænkt eller indsamlet, brugerens feedback for at gøre transaktionsprocessen let for kunderne; der startede kravet også design og udvikling.
Data Science vs Software Engineering Sammenligningstabel
Nedenfor er den øverste sammenligning mellem Data Science vs Software Engineering
| Grundlaget for sammenligning mellem datavidenskab vs softwareteknik | Datavidenskab | Software Engineering |
| Hvorfor? Jeg vigtighed | Effekten af 'informationsteknologi' ændrer alt omkring videnskab. Masser af data, der kommer overalt.
Efterhånden som data vokser, gør ekspertisen, der er nødvendig for at styre dem, analysere disse data, give god indsigt for disse data også datavidenskabelig disciplin dukket op som en løsning. |
Uden at følge, ville visse discipliner, der skaber nogen løsning, tilbøjelige til at bryde. Software Engineering er nødvendig for at levere softwareprodukter uden sårbarheder. |
| Metode | ETL er det gode eksempel til at begynde med. ETL er processen med at udtrække data fra forskellige kilder, omdanne dem til et format, der gør det lettere at arbejde med, og derefter indlæse dem i et system til behandling. | SDLC (Software Development Lifecycle) er basen til software engineering. |
| Nærme sig | Procesorienteret | Ramme / metode Orienteret |
| Algoritmerimplementering | Vandfald | |
| Mønster genkendelse | Spiralformet | |
| Knas numre | Adræt | |
|
Værktøj |
Analytics-værktøjer, datavisualiseringsværktøjer og databaseværktøjer. | Design- og analyseværktøjer, databaseværktøjer til software, programmeringssprogværktøjer, webapplikationsværktøjer, SCM-værktøjer, kontinuerlige integrationsværktøjer og testværktøjer. |
| Økosystem, platforme og miljøer | Hadoop, Map R, gnist, datavarehus og Flink | Forretningsplanlægning og modellering, analyse og design, brugergrænsefladeudvikling, programmering, vedligeholdelse og omvendt engineering og projektledelse |
| Nødvendige færdigheder | Viden om, hvordan man bygger dataprodukter og visualisering for at gøre data forståelige,
Domæne viden, datamining, maskinlæring, algoritmer, Big Data-behandling, strukturerede ustrukturerede data (SQL og NoSQL DB'er), kodning, sandsynlighed og statistik | Forståelse og analyse af brugerbehov, kerneprogrammeringssprog (C, C ++, Java osv.), Test, Build-værktøjer (Maven, ant, Gradle osv.), Konfigurationsværktøjer (Chef, Puppet osv.), Build and release management (Jenkins, Artifactory osv.) |
| Roller og ansvar | Dataforsker, Dataanalytiker, Erhvervsanalytiker, Dataingeniør og Big Data-specialist | Designer, udvikler, bygger og frigiver ingeniør, testere, dataingeniør, produktledere, administratorer og sky-konsulenter. |
| Data kilder | Sociale medier (facebook, twitter osv.), Sensordata, transaktioner, offentlige databagningssystemer, forretningsapps, maskinlogdata osv. | Slutbrugerbehov, udvikling af nye funktioner og efterspørgsel efter de specielle funktionaliteter osv |
Konklusion - Data Science vs Software Engineering
Konklusionen ville være, "datavidenskab" er "datastyret beslutning", for at hjælpe virksomheden med at træffe gode valg, hvorimod softwareteknologi er metoden til udvikling af softwareprodukter uden nogen forvirring omkring kravene.
Anbefalede artikler:
Dette har været en guide til Data Science vs Software Engineering, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Datavidenskab og dets voksende betydning
- Sådan får du en bedre karrierevækst i softwaretest
- Top 10 gratis statistisk analysesoftware på markedet
- Big Data vs Data Science - Hvordan er de forskellige?
- Spørgsmål om software-engineering-interview
- Hvad er forskellen mellem Jenkins vs Bamboo
- Jenkins vs Travis CI: Bedste guide
- Jenkins vs TeamCity