Відмінності між Data Scientist та Software Engineer
Data Scientist - це професійний експерт з аналітичних даних, який має технічні навички вирішення складних проблем, а також знаходить спосіб дослідити, які проблеми насправді потрібно вирішити. І вони несуть відповідальність за збір даних, їх аналіз та пояснення великих обсягів даних для виявлення різних способів допомоги та вдосконалення операцій, що робить перевагу конкурентних переваг перед конкурентами.
Науковці з даними матимуть знання з математики, і вони є вченим-інформатиком, а також є частиною тренда-споттера. І вони хороші як у бізнесі, так і в ІТ-світі.
Data Scientist пояснює, що відбувається, обробляючи історію даних, і вони також використовують різні передові MLA (алгоритми машинного навчання) для виявлення виникнення події в майбутньому, яка допомагає приймати рішення та прогнози, використовуючи цю прогнозну причинно-наслідкову аналітику та приписна аналітика для вдосконалення бізнесу та операцій. Для цього процесу Data Scientist повинен розглядати дані з багатьох ракурсів.
Інженер програмного забезпечення - це людина, яка володіє знаннями і застосовує дисципліновані, структуровані принципи інженерії програмного забезпечення на всіх рівнях - проектування, розробка, тестування, обслуговування та оцінка програмного забезпечення, що дозволить уникнути низької якості програмного продукту.
Інженери програмного забезпечення рекомендують відповідати цим вимогам найновіше комп'ютерне програмне забезпечення та операційні системи, такі як iOS на iPhone і Windows 10. І вони відповідають за створення моделей і діаграм комп'ютерного коду, знання технологій необхідні цим професіоналам.
Інженери програмного забезпечення повинні мати такі навички, як технічна експертиза, наочні досягнення, а також досвід використання інструментів з відкритим кодом. Вони повинні бути обізнаними та досвідченими із застосуванням методик проектування шаблонів, автоматизованого процесу тестування та відмовлених систем. Інженери програмного забезпечення також повинні знати, як створювати та підтримувати ІТ-інфраструктуру, масштабні сховища даних, а також хмарні системи.
Порівняння порівняння між Data Scientist та Software Engineer
Нижче наведено Топ-8 даних порівняння даних вченого та програмного інженера 
Основні відмінності між Data Scientist та Software Engineer
Нижче наведено найважливіші відмінності між Data Scientist та Software Engineer
1. Наука даних складається з архітектури даних, алгоритмів машинного навчання та процесу Analytics, тоді як інженерія програмного забезпечення - це більш дисциплінована архітектура, щоб доставити високоякісний програмний продукт кінцевому користувачеві.
2. Науковці даних - це той, хто аналізує ці дані і робить ці знання знаннями, які допомагають у бізнесі, інженери програмного забезпечення - це той, хто повністю відповідає за створення програмного продукту для кінцевого споживача.
3. Зростання в галузі Big Data є вхідним джерелом для наукових даних, тоді як в інженерії програмного забезпечення, що вимагає нових функцій та функціональних можливостей на ринку або клієнтів, рухаються до розробки та розробки нового програмного забезпечення.
4. Аналізуючи та обробляючи дані, Data Science допомагає приймати хороші бізнес-рішення; тоді як інженерія програмного забезпечення полегшує життя, розробляючи необхідні програмні продукти.
5. Процес вивчення даних керується даними; процес розробки програмного забезпечення керується вимогами кінцевого споживача.
6. Процес вилучення даних є основним та необхідним кроком у науці даних; Збір вимог та проектування відповідно до вимог - важлива роль у розробці програмного забезпечення.
7. Зі збільшенням генерації даних спостерігається, що інженери даних виникають як підмережа, в рамках дисципліни програмного забезпечення. Інженер даних будує системи, які консолідують усі дані, зберігають і витягують дані з різних систем і додатків, побудованих інженерами програмного забезпечення.
8.Приклад наукових даних: пропозиція щодо подібних продуктів на веб-сайті електронної комерції (Flipkart, Amazon тощо); система автоматично обробляє наш пошук / продукти, які ми переглядаємо, і надає пропозиції відповідно до цього.
9. Для інженерії програмного забезпечення візьмемо приклад розробки будь-яких додатків, які сприяють поліпшенню бізнесу та які збираються за відгуками користувачів.
Таблиця порівняння даних Scientist vs Software Engineer
Нижче наведено списки пунктів, опишіть порівняння даних Data Scientist та Software Engineer
| Основа для Порівняння | Data Scientist | Розробник програмного забезпечення |
| Важливість | Сьогодні навантаження даних надходить з різних областей / полів. Отже, у міру зростання даних необхідна експертиза для аналізу, управління та зробити його корисним рішенням для бізнесу / діяльності. | Інженеру програмного забезпечення дуже важливо зрозуміти вимоги та доставити програмний продукт кінцевим користувачам без вразливих місць. |
| Методика | Методології для Data Scientist схожі на процес ETL. Як і в процесі ETL, на ньому будуть здійснюватися дані з різних множинних та гетерогенних джерел даних, трансформація та очищення, що змушує завантажувати очищені дані в системи DW для подальшої обробки. | Для інженерів програмного забезпечення SDLC (життєвий цикл розробки програмного забезпечення) - це база, яка складається зі збору вимог, розробки програмного забезпечення, розробки, забезпечення якості та забезпечення програмного забезпечення. |
| Підхід | Підхід для Data Scientist орієнтований на процес: -Впровадження алгоритмів -Розпізнавання образів –Дані візуалізації –Машинне навчання –Текстова аналітика тощо | Підхід для програмного інженера орієнтований на рамки / методології: –Відпад -Спіраль V-V модель –Agile тощо. |
| Інструменти | Інструменти аналізу даних, Інструменти візуалізації даних, а також інструменти бази даних. | Інструменти проектування та аналізу, Інструменти баз даних, Інструменти Мови програмування, Інструменти веб-додатків, Інструменти управління проектами, Інструменти безперервної інтеграції та Інструменти управління тестами. |
| Екосистема, платформи та оточення | Великі дані є найважливішою екосистемою для науковця даних, а також Hadoop, зменшення карт, іскри Apache, сховища даних та Apache Flink. | В основному включає: -Процес планування та моделювання бізнесу, -Аналіз та розробка програмного забезпечення, -Розробка коду, -Розвиток програмування, -Тестування -Утримання та -Переробка проектів |
| Необхідні навички | - Знання домену, - Кількісний аналіз - знання програмування - Наукові та ділові знання. - Видобуток даних, - машинне вивчення мови - велика обробка даних, структуровані та неструктуровані дані (SQL і NoSQL БД), - Імовірність та статистика - Зв'язок. Загальні знання про те, як створити продукти даних та візуалізацію, щоб зробити дані зрозумілими | - Аналіз та розуміння та вимоги користувачів, - Основні мови програмування (наприклад, C, C ++, Java тощо), - Навички моделювання даних. - Тестування програмного забезпечення, - Інструменти конфігурації (шеф-кухар, лялька тощо), - Побудувати та випустити навички управління. - Навички управління проектами. |
| Ролі та обов'язки | Даний науковець, бізнес-аналітик, аналітик даних, інженер даних, а також спеціаліст з великих даних. | Аналіз вимог користувачів. Дизайнер, розробник, Інженер зі створення та звільнення, Інженер-випробувач, Інженер даних, Менеджери продуктів, Адміністратори та хмарні консультанти. |
| Джерела даних | Майже всі дані веб-сайтів можна вважати джерелами даних. Соціальні медіа, бізнес-програми, транзакції, дані датчиків, дані журналу машин тощо | Вимоги користувачів, Нові розробки особливостей, а також попит на деякі функції тощо. |
Висновок - Data Scientist vs Software Engineer
Науковець даних завжди більше орієнтований на дані та приховані зразки, дані-вчені розробляють свій аналіз поверх даних. Робота Data Scientist включає моделювання даних, машинне навчання, алгоритми та інформаційні панелі Business Intelligence. Але інженер-програміст будує програмні програми. І вони будуть задіяні на всіх етапах процесу SDLC - від проектування до огляду з клієнтами.
Дуже важливим є зауваження, що складання програмного забезпечення інженером програмного забезпечення буде базуватися на вимогах, визначених інженером даних або Data Scientist. Тож наука про дані та інженерія програмного забезпечення певним чином йдуть рука об руку.
Висновок з цього приводу полягає в тому, що «наука про дані» - це «рішення, кероване даними», для прийняття хороших рішень у бізнесі, тоді як інженерія програмного забезпечення - це дисциплінована та структурована методологія розробки програмного забезпечення, не відхиляючись від вимог користувачів.
Рекомендована стаття
Це було керівництвом щодо відмінностей між Data Dataentist та Software Engineer, їх значенням, порівнянням між головами, ключовими відмінностями, таблицею порівняння та висновком. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Data Scientist vs Business Analyst - з’ясуйте 5 дивовижних відмінностей
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 дивовижних порівнянь
- Data Science vs Software Engineering | Топ-8 корисних порівнянь
- Як покращити кар’єрний ріст при тестуванні програмного забезпечення