Різниця між науковими даними та програмною інженерією
Наука даних, простіше кажучи, перетворює або витягує дані в різні форми до знань. Так що бізнес може використовувати ці знання для прийняття мудрих рішень для вдосконалення бізнесу. Використовуючи науку про дані, компанії стали досить розумними для просування та продажу продукції.
Розробка програмного забезпечення - це структурований підхід до розробки, розробки та обслуговування програмного забезпечення, щоб уникнути низької якості програмного продукту. Інженерія програмного забезпечення чітко пояснює вимоги, щоб розробка була простішою. тож давайте докладно розберемося як у науці даних, так і в інженерії програмного забезпечення у цій публікації.
Порівняння між науковими даними та інженерною програмою (Інфографіка)
Нижче наведено 8 найкращих порівнянь між Data Science та Software Engineering
Основні відмінності між Data Science та Software Engineering
Як бачите, існує велика різниця між Data Science vs Software Engineering. Давайте розглянемо основні відмінності між Data Science та Software Engineering -
- Наука даних включає архітектуру даних, машинне навчання та аналітику, тоді як інженерія програмного забезпечення є більшою основою для забезпечення високоякісного програмного продукту.
- Аналітик даних - це той, хто аналізує дані та перетворює ці дані на знання, інженерія програмного забезпечення має розробника для створення програмного продукту.
- Швидке зростання Big Data виступає в якості вихідного джерела для даних про дані, тоді як в інженерії програмного забезпечення, вимагаючи нових функцій та функціональних можливостей, спонукають інженерів розробляти та розробляти нове програмне забезпечення.
- Наука даних допомагає приймати хороші бізнес-рішення шляхом обробки та аналізу даних; тоді як інженерія програмного забезпечення робить процес розробки продукту структурованим.
- Наука даних схожа на обмін даними, це міждисциплінарна галузь наукових методів, процесів і систем для отримання знань чи розумінь з даних у різних формах, як структурованих, так і неструктурованих; інженерія програмного забезпечення більше схожа на аналіз потреб користувачів та діяти відповідно до дизайну.
- Наука даних керується даними; інженерія програмного забезпечення керується потребами кінцевого споживача.
- Наука даних використовує декілька екосистем Big-Data Ecosystems, щоб зробити шаблони з даних; інженери програмного забезпечення використовують різні мови програмування та інструменти, залежно від вимог до програмного забезпечення.
- Вилучення даних - найважливіший крок у науці даних; Збір вимог та проектування - це найважливіша роль у розробці програмного забезпечення.
- Науковець даних більш орієнтований на дані та на приховані закономірності в них, дані-вчені будують аналіз на основі даних. Робота Data Scientist включає моделювання даних, машинне навчання, алгоритми та інформаційні панелі Business Intelligence.
- Програмний інженер будує програми та системи. Розробники будуть задіяні на всіх етапах цього процесу від розробки до написання коду, до тестування та огляду.
- Оскільки все більше даних генерується, спостерігається, що інженери даних виникають як підмережа в рамках дисципліни програмного забезпечення. Інженер даних будує системи, які консолідують, зберігають та отримують дані з різних програм та систем, створених інженерами програмного забезпечення.
- Інженерія програмного забезпечення стосується застосування принципів інженерії для розробки програмного забезпечення. Інженери програмного забезпечення беруть участь у життєвому циклі розробки програмного забезпечення шляхом з'єднання потреб клієнтів із застосованими технологічними рішеннями. Таким чином, вони систематично розробляють процес надання конкретної функції врешті-решт, інженерія програмного забезпечення означає використання інженерних концепцій для розробки програмного забезпечення.
- Важливим є зауваження, що розробка програмного забезпечення, виготовлена інженером програмного забезпечення, базується на вимогах, визначених інженером даних або Data Scientist. Тож наука про дані та інженерія програмного забезпечення певним чином йдуть рука об руку.
- Історичні дані будуть корисні для пошуку інформації та закономірностей щодо конкретної функції чи продукту в науці даних.
- Спілкування з клієнтами та кінцевими користувачами допомагає створити хороший життєвий цикл розробки програмного забезпечення в інженерії програмного забезпечення, особливо це дуже важливо для того, щоб зібрати вимоги в SDLC.
- Одним із прикладів результатів для наукових даних буде пропозиція щодо подібних продуктів на Amazon; система обробляє наш пошук, продукти, які ми переглядаємо, і надаємо пропозиції відповідно до цього.
- Що стосується інженерії програмного забезпечення, то візьмемо приклад розробки мобільного додатка для банківських операцій. Банк, мабуть, продумав або зібрав відгуки користувачів, щоб полегшити процес транзакцій для клієнтів; там вимога започаткована, як і проектування та розробка.
Таблиця порівняння Data Science vs Software Engineering
Нижче наведено найвище порівняння між Data Science та Software Engineering
| Основи порівняння між Data Science та Software Engineering | Наука даних | Розробка програмного забезпечення |
| Чому? Я Важливість | Вплив «інформаційних технологій» змінює все про науку. Набір даних, що надходять звідусіль.
По мірі зростання даних, зростає досвід, необхідний для управління ними, для аналізу цих даних, для того, щоб добре зрозуміти ці дані, наукова дисципліна даних стала рішенням. |
Без слідування певна дисципліна, яка створює будь-яке рішення, схильна до розриву. Інженерія програмного забезпечення необхідна для забезпечення програмного продукту без уразливостей. |
| Методика | ETL - хороший приклад для початку. ETL - це процес вилучення даних з різних джерел, перетворення їх у формат, який полегшує роботу, а потім завантажується в систему для обробки. | SDLC (життєвий цикл розробки програмного забезпечення) є базою для інженерії програмного забезпечення. |
| Підхід | Процес орієнтований | Рамка / методологія орієнтована |
| Реалізація алгоритмів | Водоспад | |
| Розпізнавання образів | Спіраль | |
| Хрусткі числа | Спритний | |
|
Інструменти |
Інструменти Analytics, інструменти візуалізації даних та інструменти бази даних. | Інструменти проектування та аналізу, Інструменти баз даних для програмного забезпечення, Інструменти для мов програмування, Інструменти веб-додатків, Інструменти SCM, Інструменти безперервної інтеграції та Інструменти тестування. |
| Екосистема, платформи та оточення | Hadoop, карта R, іскра, сховище даних та Flink | Бізнес-планування та моделювання, Аналіз та дизайн, Розробка інтерфейсу користувача, Програмування, Технічне обслуговування та реверс-інженерія та Управління проектами |
| Необхідні навички | Знання про те, як створити продукти даних та візуалізацію, щоб зробити дані зрозумілими,
Знання доменів, майнінг даних, машинне навчання, алгоритми, обробка великих даних, структуровані неструктуровані дані (SQL і NoSQL БД), кодування, ймовірність та статистика | Розуміння та аналіз потреб користувачів, основні мови програмування (C, C ++, Java тощо), тестування, інструменти побудови (Maven, мураха, Gradle тощо), інструменти конфігурації (шеф-кухар, лялька тощо), управління побудовою та випуском (Jenkins, Artifactory тощо) |
| Ролі та обов'язки | Даний вчений, аналітик даних, бізнес-аналітик, інженер даних та спеціаліст з великих даних | Дизайнер, розробник, інженер побудови та випусків, тестери, інженер даних, менеджери продуктів, адміністратори та хмарні консультанти. |
| Джерела даних | Соціальні медіа (facebook, щебетати тощо), сенсорні дані, транзакції, системи загальної публікації даних, бізнес-програми, дані машинного журналу тощо | Потреби кінцевого користувача, розробка нових функцій та попит на спеціальні функції тощо. |
Висновок - Data Science vs Software Engineering
Напрошується висновок: «Наука про дані» - це прийняття «керованих даними рішень», щоб допомогти бізнесу зробити хороший вибір, тоді як інженерія програмного забезпечення - це методологія розробки програмного продукту без будь-яких плутанин щодо вимог.
Рекомендовані статті:
Це був посібник із даних Data Science проти програмної інженерії, їх значення, порівняння «голова до голови», ключових відмінностей, таблиці порівняння та висновку. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Наука даних та її зростаюче значення
- Як покращити кар’єрний ріст при тестуванні програмного забезпечення
- Топ 10 безкоштовного програмного забезпечення статистичного аналізу на ринку
- Big Data vs Science Data - чим вони відрізняються?
- Питання для інтерв'ю програмного забезпечення
- Яка різниця між Дженкінсом проти Бамбука
- Дженкінс проти Тревіса CI: Кращий путівник
- Дженкінс проти TeamCity