Rozdíl mezi datovou vědou a softwarovým inženýrstvím
Věda o datech, jednoduššími převody nebo získávání dat v různých formách, na znalosti. Aby mohl podnik tyto znalosti využít k přijímání rozumných rozhodnutí o zlepšení podnikání. Pomocí vědy o údajích se společnosti staly natolik inteligentní, aby tlačily a prodávaly produkty.
Softwarové inženýrství je strukturovaný přístup k návrhu, vývoji a údržbě softwaru, aby nedošlo k nízké kvalitě softwarového produktu. Softwarové inženýrství objasňuje požadavky tak, aby bylo možné vývoj snáze pokračovat. v tomto příspěvku tedy podrobně porozuměme jak Data Science, tak i Softwarovému inženýrství.
Srovnání mezi hlavami mezi datovou vědou a softwarovým inženýrstvím (infografika)
Níže je nejlepších 8 srovnání mezi Data Science vs Software Engineering
Klíčové rozdíly mezi datovou vědou a softwarovým inženýrstvím
Jak vidíte, existuje mnoho rozdílů mezi Data Science vs Software Engineering. Pojďme se podívat na hlavní rozdíly mezi Data Science vs Software Engineering -
- Věda o datech zahrnuje Data Architecture, Machine Learning a Analytics, zatímco softwarové inženýrství je spíše rámcem pro poskytování vysoce kvalitního softwarového produktu.
- Analytik dat je ten, kdo analyzuje data a proměňuje data ve znalosti, softwarové inženýrství má vývojáře k vytvoření softwarového produktu.
- Rychlý růst velkých dat funguje jako vstupní zdroj pro vědu o údajích, zatímco v softwarovém inženýrství vyžadují nové funkce a funkce inženýry, aby navrhovali a vyvíjeli nový software.
- Věda o údajích pomáhá při přijímání dobrých obchodních rozhodnutí zpracováním a analýzou dat; zatímco softwarové inženýrství strukturuje proces vývoje produktu.
- Věda o údajích je podobná těžbě dat, jedná se o interdisciplinární oblast vědeckých metod, procesů a systémů k získávání znalostí nebo poznatků z dat v různých formách, ať už strukturovaných nebo nestrukturovaných; softwarové inženýrství je spíš jako analýza potřeb uživatelů a jednání podle návrhu.
- Věda o data je řízena daty; softwarové inženýrství je řízeno potřebami koncových uživatelů.
- Věda o údajích používá několik Big-Data Ekosystémů, platforem k vytváření vzorů z dat; softwaroví inženýři používají různé programovací jazyky a nástroje v závislosti na softwarových požadavcích.
- Extrakce dat je zásadním krokem ve vědě o datech; shromažďování požadavků a navrhování je v softwarovém inženýrství zásadní roli.
- Datový vědec se více zaměřuje na data a skryté vzorce v nich, datový vědec staví analýzu na vrcholu dat. Práce Data Scientist zahrnuje modelování dat, strojové učení, algoritmy a Business Intelligence dashboardy.
- Softwarový inženýr vytváří aplikace a systémy. Vývojáři budou zapojeni do všech fází tohoto procesu od návrhu po psaní kódu, testování a revizi.
- Jak stále více a více dat generuje, je pozorováno, že datoví inženýři se objevují jako podsítě v rámci softwarové inženýrské disciplíny. Datový inženýr vytváří systémy, které konsolidují, ukládají a načítají data z různých aplikací a systémů vytvořených softwarovými inženýry.
- Softwarové inženýrství se týká aplikace inženýrských principů pro vývoj softwaru. Softwaroví inženýři se účastní životního cyklu vývoje softwaru propojením potřeb klientů s použitelnými technologickými řešeními. Systematicky tak vyvíjejí proces, který v konečném důsledku poskytuje konkrétní funkci. Softwarové inženýrství znamená, že pomocí vývojových konceptů se vyvíjí software.
- Důležité je, že návrh softwaru vytvořený softwarovým inženýrem je založen na požadavcích identifikovaných datovým inženýrem nebo datovým vědcem. Vědy o datech a softwarové inženýrství tak jdou ruku v ruce.
- Historická data budou užitečná pro nalezení informací a vzorců o specifické funkci nebo produktu ve vědě o datech.
- Komunikace s klienty a koncovými uživateli pomáhá vytvářet dobrý životní cyklus vývoje softwaru v softwarovém inženýrství, zejména je velmi důležitá pro shromažďování požadavků v SDLC.
- Jedním příkladem výsledku pro vědu o údajích by byl návrh podobných produktů na Amazonu; systém zpracovává naše vyhledávání, produkty, které procházíme, a podle toho dává návrhy.
- V případě softwarového inženýrství se podívejme na příklad navrhování mobilní aplikace pro bankovní transakce. Banka musí přemýšlet nebo shromáždit, odezva uživatele, aby byl transakční proces zákazníkům snadný; tam požadavek začal stejně jako návrh a vývoj.
Srovnávací tabulka datových věd vs. softwarového inženýrství
Níže je nejvyšší srovnání mezi Data Science vs Software Engineering
| Základy srovnání mezi datovou vědou a softwarovým inženýrstvím | Data science | Softwarové inženýrství |
| Proč? I důležitost | Dopad „informačních technologií“ mění vše o vědě. Spousta dat přicházejících odkudkoli.
Jak rostou data, roste také odbornost potřebná k jejich správě, k analýze těchto dat, k získání dobrého vhledu na tato data, jako řešení se objevila disciplína vědy o údajích. |
Bez následování by určitá disciplína při vytváření jakéhokoli řešení měla tendenci se zlomit. Softwarové inženýrství je nezbytné k dodání softwarového produktu bez zranitelných míst. |
| Metodologie | Dobrým příkladem je ETL. ETL je proces extrahování dat z různých zdrojů, jejich transformace do formátu, který usnadňuje práci s nimi a jejich načtení do systému pro zpracování. | SDLC (Software Development Lifecycle) je základem softwarového inženýrství. |
| Přístup | Procesně orientované | Rámec / metodika Orientováno |
| Implementace algoritmů | Vodopád | |
| Rozpoznávání vzorů | Spirála | |
| Crunch čísla | Agilní | |
|
Nástroje |
Nástroje Analytics, nástroje vizualizace dat a databázové nástroje. | Nástroje pro návrh a analýzu, databázové nástroje pro software, nástroje pro programovací jazyky, nástroje webové aplikace, nástroje SCM, nástroje pro kontinuální integraci a testovací nástroje. |
| Ekosystém, platformy a prostředí | Hadoop, Map R, jiskra, datový sklad a Flink | Obchodní plánování a modelování, analýza a návrh, vývoj uživatelského rozhraní, programování, údržba a reverzní inženýrství a řízení projektů |
| Požadované dovednosti | Znalosti o tom, jak vytvářet datové produkty a vizualizaci, aby byla data srozumitelná,
Znalosti domény, dolování dat, strojové učení, algoritmy, zpracování velkých dat, strukturovaná nestrukturovaná data (SQL a NoSQL DB), kódování, pravděpodobnost a statistika | Porozumění a analýza potřeb uživatelů, základní programovací jazyky (C, C ++, Java atd.), Testování, nástroje pro tvorbu (Maven, mravenec, stupnice atd.), Nástroje pro konfiguraci (šéfkuchař, loutka atd.), Správa sestavení a vydání (Jenkins, Artifactory atd.) |
| Role a odpovědnosti | Data scientist, Data Analyst, Business Analyst, Data Engineer a Big Data specialist | Návrhář, vývojář, konstruktér a vývojový technik, testeři, datoví inženýři, produktoví manažeři, administrátoři a cloud konzultanti. |
| Zdroje dat | Sociální média (facebook, twitter atd.), Data senzorů, transakce, veřejné systémy pečení dat, obchodní aplikace, data strojového protokolu atd | Potřeby koncových uživatelů, vývoj nových funkcí a poptávka po speciálních funkcích atd. |
Závěr - Data Science vs Software Engineering
Závěr by spočíval v tom, že „věda o údajích“ je „rozhodování na základě údajů“, které by pomohlo podnikům správně se rozhodnout, zatímco softwarové inženýrství je metodologií pro vývoj softwarových produktů bez jakýchkoli záměn ohledně požadavků.
Doporučené články:
Toto byl průvodce Data Science vs Software Engineering, jejich význam, Head to Head Comparison, Key Differences, srovnávací tabulka a Závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Data Science a její rostoucí význam
- Jak lepší růst kariéry v testování softwaru
- Top 10 bezplatného statistického analytického softwaru na trhu
- Big Data vs Data Science - Jak se liší?
- Rozhovory s otázkami softwarového inženýrství
- Jaký je rozdíl mezi Jenkinsem a Bambusem?
- Jenkins vs Travis CI: Nejlepší průvodce
- Jenkins vs TeamCity