Forskelle mellem Data Scientist vs Software Engineer
En datavidenskabsmand er en professionel analytisk dataekspert, der har de tekniske færdigheder til at løse komplekse problemer og også finder måde at undersøge, hvilke problemer der faktisk skal løses. Og de er ansvarlige for at indsamle en data, analysere dem og forklare store mængder data for at identificere forskellige måder at hjælpe og forbedre operationer, der gør at få en konkurrencefordel i forhold til konkurrenter.
Dataforskere vil have kendskab til matematik, og de er en datalogi og også en del af trendspotter. Og de er gode til både forretnings- og it-verdener.
Data Scientist forklarer, hvad der sker ved at behandle dataene til historien, og de bruger også forskellige avancerede MLA (maskinlæringsalgoritmer) til at identificere forekomsten af en begivenhed i fremtiden, hvilket hjælper med at træffe beslutninger og forudsigelser ved hjælp af denne forudsigelige kausale analyse og receptpligtig analyse for at forbedre forretningen og driften. For denne proces skal Data Scientist undersøge data fra mange vinkler.
En softwareingeniør er en person, der har en viden og anvender de disciplinerede, strukturerede principper for software engineering til alle niveauer - design, udvikling, test, vedligeholdelse og evaluering af den software, der undgår den lave kvalitet af softwareproduktet.
Softwareingeniører anbefaler den nyeste computersoftware og operativsystemer, såsom iOS på iPhones og Windows 10, så de passer til disse krav. Og de er ansvarlige for at oprette modeller og diagrammer af computerkoden, viden om teknologier er nødvendig for disse fagfolk.
Softwareingeniører skal have færdigheder som teknisk ekspertise, påviselig præstation og også erfaring med brug af open source-værktøjer. De skal være kyndige og erfarne med mønsterdesignteknikker, automatiseret testproces og fejltolerante systemer. Softwareingeniører skal også vide, hvordan man opretter og vedligeholder IT-infrastrukturer, store datalagre samt skybaserede systemer.
Sammenligning fra head to head mellem Data Scientist vs Software Engineer
Nedenfor er Top 8 sammenligningsdata Scientist vs Software Engineer 
Vigtige forskelle mellem data-forsker og software-ingeniør
Nedenfor er de vigtigste forskelle mellem Data Scientist vs Software Engineer
1. En datavidenskab består af dataarkitektur, maskinlæringsalgoritmer og analyseproces, hvorimod softwareteknik er mere af disciplineret arkitektur til at levere et softwareprodukt af høj kvalitet til slutbrugeren.
2. Datavidenskabsmændene er den, der analyserer dataene og gør disse data til viden, der hjælper i erhvervslivet, softwareingeniører er den, der er fuldt ud ansvarlig for at opbygge softwareproduktet til slutbrugeren.
3. Vækst inden for Big Data er en inputkilde til datavidenskaben, hvorimod inden for software engineering, krævende nye funktioner og funktionaliteter på markedet eller klienter, kører til at designe og udvikle ny software (r).
4. Ved at analysere og behandle dataene hjælper Data scientist med at tage gode forretningsbeslutninger; hvorimod softwareteknik gør livet let ved at udvikle krævede softwareprodukter.
5. Datavidenskabelig proces drives af data; software engineering processen er drevet af slutbruger krav.
6. Dataekstraktionsprocessen er det grundlæggende og nødvendige trin i datavidenskab; Kravssamling og design efter krav er en vigtig rolle i software engineering.
7. Med en stigning i datagenerering observeres det, at dataingeniører dukker op som et subnet inden for software-engineering-disciplinen. En dataingeniør bygger systemer, der konsoliderer alle data, lagrer og henter data fra de forskellige systemer og applikationer, der er bygget af softwareingeniører.
8. Et eksempel til datavidenskab: Et forslag om lignende produkter på webstedet E-handel (Flipkart, Amazon osv.); systemet behandler automatisk vores søgning / produkter, vi gennemsøger og giver forslagene i henhold til det.
9. For software engineering, lad os tage et eksempel på design af alle applikationer, der hjælper med at forbedre forretningen, og som indsamles ved hjælp af brugerfeedback.
Data Scientist vs Software Engineer Sammenligningstabel
Nedenfor er lister over punkter, der beskriver sammenligninger mellem Data Scientist vs Software Engineer
| Grundlag for Sammenligning | Data Scientist | Software ingeniør |
| Betydning | I dag kommer der masser af data fra flere områder / felter. Når data vokser, kræves ekspertise til at analysere, styre og gøre dem til en nyttig løsning til forretning / drift. | Software Engineer er meget nødvendigt for at forstå kravet og levering af softwareproduktet til slutbrugere uden og sårbarheder. |
| Metode | Metodologier til datavidenskabsmand ligner ETL-processen. På samme måde som i ETL-processen udføres data fra forskellige multiple & hetero-generøse datakilder, transformering og rensning på den, hvilket gør det muligt at indlæse rensede data i DW-systemer til videre behandling. | For softwareingeniører er SDLC (Software Development Lifecycle) basen, der består af kravsamling, softwaredesign, udvikling, QA-proces og softwarevedligeholdelse. |
| Nærme sig | Approach for Data Scientist er procesorienteret: -Algoritmer-implementering -Mønster genkendelse –Datavisualisering -Maskinelæring –Tekstanalyse osv. | Tilgang til en softwareingeniør er rammer / metodeorienteret: -Vandfald -Spiralformet -V & V-model –Gal osv. |
| Værktøj | Dataanalyseværktøjer, Datavisualiseringsværktøjer og også databaseværktøjer. | Design- og analyseværktøjer, databaseværktøjer, Programmering af sprogværktøjer, webapplikationsværktøjer, Projektstyringsværktøjer, kontinuerlige integrationsværktøjer og teststyringsværktøjer. |
| Økosystem, platforme og miljøer | Big data er et vigtigt økosystem for datavidenskabsmand og også Hadoop, Map Reduce, Apache spark, data warehouse og Apache Flink. | Indeholder hovedsageligt: -Forretningsplanlægning og modelleringsproces -Analyse og designe en software, -Kodeudvikling, -Udviklingsprogrammering, -Testing -Vedligeholdelse og -Projektledelse |
| Nødvendige færdigheder | - Domæne viden, - Kvantitativ analyse - Programmering af viden - Videnskabelig og forretningsmæssig viden. - Minedrift af data, - Maskinlæring af sprog - Big Data-behandling, strukturerede og ustrukturerede data (SQL og NoSQL DBs), - Sandsynlighed og statistik - Kommunikation. Overordnet viden om, hvordan man bygger dataprodukter og visualisering for at gøre data forståelige | - Analyse og forståelse og brugerkrav, - Kerne programmeringssprog (som C, C ++, Java osv.), - Datamodelleringsevner. - Test af en software, - Konfigurationsværktøjer (Chef, Puppet osv.), - Byg og frigør ledelsesevner. - Projektledelsesfærdigheder. |
| Roller og ansvar | Dataforsker, forretningsanalytiker, dataanalytiker, dataingeniør og også Big Data specialist. | Analyse af brugerkrav. Designer, Udvikler, Bygg og frigør ingeniør, Testingeniør, Data Engineer, Produktledere, Administratorer og cloud-konsulenter. |
| Data kilder | Næsten alle webstedsdata kan overvejes til datakilde. Sociale medier, forretningsapps, transaktioner, sensordata, maskinlogdata osv. | Brugerkrav, Udviklingen af nye funktioner og efterspørgsel efter nogle funktionaliteter osv. |
Konklusion - Data Scientist vs Software Engineer
En datavidenskabsmand er altid mere fokuseret på data og skjulte mønstre, dataforsker udvikler deres analyse oven på data. Data Scientist-arbejde inkluderer datamodellering, maskinlæring, algoritmer og Business Intelligence-dashboards. Men softwareingeniør bygger softwareapplikationer. Og de vil være involveret i alle faser af SDLC-processen fra design til gennemgang med klienter.
Der er meget vigtig observation, at softwareapplikationen, der er bygget af en softwareingeniør, vil være baseret på de krav, der er identificeret af Data engineer eller Data Scientist. Så data videnskab og software engineering går på en måde hånd i hånd.
Konklusionen herom er, ”datavidenskab” er ”datastyret beslutning” for at træffe gode beslutninger i erhvervslivet, mens software-teknik er den disciplinerede og strukturerede metode til softwareudvikling uden at afvige fra brugerkravet.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til forskelle mellem Data Scientist vs Software Engineer, deres betydning, sammenligning af hoved til hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Data Scientist vs Business Analyst - Find ud af de 5 Awesome forskelle
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 fantastiske sammenligninger
- Data Science vs Software Engineering | Top 8 nyttige sammenligninger
- Sådan får du en bedre karrierevækst i softwaretest