Data Scientist vs Software Engineer - Užitečné 8 srovnání

Rozdíly mezi datovým vědcem a softwarovým inženýrem

Data Scientist je profesionální analytický analytik, který má technické dovednosti pro řešení složitých problémů a také najde způsob, jak prozkoumat, jaké problémy skutečně je třeba vyřešit. A oni jsou zodpovědní za sběr dat, jejich analýzu a vysvětlování velkého množství dat k identifikaci různých způsobů, jak pomoci a zlepšit operace, díky nimž se získá konkurenční výhodu nad soupeři.

Vědci dat budou mít znalosti z matematiky a jsou počítačoví vědci a také součástí trendu. A jsou dobré v obchodním i IT světě.

Data Scientist vysvětluje, co se děje zpracováním historie dat, a také používají různé pokročilé MLA (algoritmy strojového učení) k identifikaci výskytu události v budoucnosti, která pomáhá při rozhodování a předpovědích s využitím této prediktivní kauzální analýzy a předepisující analytika ke zlepšení podnikání a provozu. Pro tento proces musí Data Scientist zkoumat data z mnoha úhlů.

Softwarový inženýr je osoba, která má znalosti a aplikuje disciplinované, strukturované principy softwarového inženýrství na všechny úrovně - návrh, vývoj, testování, údržbu a hodnocení softwaru, které zamezí nízké kvalitě softwarového produktu.

Softwaroví inženýři doporučují nejnovější počítačový software a operační systémy, jako je iOS v iPhones a Windows 10, aby vyhovovaly těmto požadavkům. A oni jsou zodpovědní za vytváření modelů a diagramů počítačového kódu, znalost technologií je nezbytná pro tyto profesionály.

Softwaroví inženýři by měli mít dovednosti jako technické znalosti, prokazatelné úspěchy a také zkušenosti s používáním nástrojů s otevřeným zdrojovým kódem. Měli by být informováni a měli by mít zkušenosti s technikami návrhu vzorů, automatizovaným testovacím procesem a systémy odolnými proti poruchám. Softwaroví inženýři by také měli vědět, jak vytvářet a udržovat IT infrastruktury, rozsáhlé datové úložiště a cloudové systémy.

Srovnání hlava-hlava mezi vědcem dat a softwarovým inženýrem

Níže je seznam nejlepších 8 vědců se srovnávacími údaji a softwarovým inženýrem

Klíčové rozdíly mezi datovým vědcem a softwarovým inženýrem

Níže jsou uvedeny nejdůležitější rozdíly mezi datovým vědcem a softwarovým inženýrem

1. Datová věda se skládá z architektury dat, algoritmů strojového učení a procesu Analytics, zatímco softwarové inženýrství je spíše disciplinovanou architekturou, aby koncovému uživateli poskytovalo vysoce kvalitní softwarový produkt.

2. Vědci údajů jsou tím, kdo data analyzuje a činí z nich znalosti, které pomáhají v podnikání. Softwaroví inženýři jsou zodpovědní za to, aby softwarový produkt vytvořili pro koncového uživatele.

3. Růst v oblasti velkých dat je vstupním zdrojem pro vědu o údajích, zatímco v softwarovém inženýrství jsou náročné na nové funkce a funkce na trhu nebo klienty hnací silou pro návrh a vývoj nového softwaru (softwaru).

4. Analýzou a zpracováním dat vědec Data pomáhá činit dobrá obchodní rozhodnutí; zatímco softwarové inženýrství usnadňuje život vývojem požadovaných softwarových produktů.

5. Proces vědy o údajích je řízen údaji; proces softwarového inženýrství je řízen požadavky koncového uživatele.

6. Proces extrakce dat je základním a nezbytným krokem ve vědě o datech; Shromažďování a navrhování požadavků podle požadavků je v softwarovém inženýrství důležitou roli.

7. S nárůstem generování dat je pozorováno, že datoví inženýři se objevují jako podsíť v rámci disciplíny softwarového inženýrství. Datový inženýr vytváří systémy, které konsolidují všechna data, ukládají a načítají data z různých systémů a aplikací vytvořených softwarovými inženýry.

8. Příklad pro vědu o údajích: návrh podobných produktů na webové stránce elektronického obchodu (Flipkart, Amazon atd.); systém automaticky zpracovává naše vyhledávání / produkty, které procházíme, a podle toho dává návrhy.

9. Pokud jde o softwarové inženýrství, vraťme se příkladem navrhování aplikací, které pomáhají zlepšit podnikání a které se shromažďují na základě zpětné vazby od uživatelů.

Srovnávací tabulka Data Scientist vs Software Engineer

Níže jsou uvedeny seznamy bodů, popište srovnání mezi Data Scientist vs Software Engineer

Základ pro Srovnání	Data Scientist	Softwarový inženýr
Důležitost	V dnešní době pochází data z více oblastí / polí. Proto, jak rostou data, potřebují odborné znalosti pro analýzu, správu a učinění z něj užitečným řešením pro podnikání / provoz.	Software Engineer je velmi nezbytný k tomu, aby porozuměl požadavkům a dodával softwarový produkt koncovým uživatelům bez zranitelností a zranitelností.
Metodologie	Metodiky pro Data Scientist jsou podobné procesu ETL. Stejně jako v procesu ETL budou na něm prováděna data z různých vícenásobných a heterogenních zdrojů dat, transformace a čištění, což umožňuje načíst vyčištěná data do systémů DW pro další zpracování.	Pro softwarové inženýry je SDLC (Software Development Lifecycle) základem, které se skládá ze shromažďování požadavků, návrhu softwaru, vývoje, QA procesů a údržby softwaru.
Přístup	Přístup k datovým vědcům je orientován na procesy: - Implementace algoritmů -Rozpoznávání vzorů - Vizualizace dat -Strojové učení –Textová analýza atd.	Přístup pro softwarového inženýra je orientován na rámec / metodiku: -Vodopád -Spirála -V a V model –Dobrý, atd.
Nástroje	Nástroje pro analýzu dat, Nástroje vizualizace dat a také databázové nástroje.	Nástroje pro návrh a analýzu, databázové nástroje, Programovací jazyky, nástroje webových aplikací, Nástroje pro správu projektů, nástroje pro kontinuální integraci a nástroje pro správu testů.
Ekosystém, platformy a prostředí	Velká data jsou předním ekosystémem pro vědce Data a také Hadoop, Map Reduce, Apache iskra, datový sklad a Apache Flink.	Jedná se zejména o: - obchodní plánování a modelování, -Analýza a návrh softwaru, - vývoj kódu, - vývojové programování, -Testování -Údržba a -Projektový management
Požadované dovednosti	- znalost domény, - Kvantitativní analýza - Programovací znalosti - Vědecké a obchodní znalosti. - těžba dat, - Strojový jazyk - zpracování velkých dat, strukturovaná a nestrukturovaná data (SQL a NoSQL DB), - Pravděpodobnost a statistika - Komunikace. Celkové znalosti o tom, jak vytvářet datové produkty a vizualizaci, aby byla data srozumitelná	- analýza, porozumění a požadavky uživatelů, - základní programovací jazyky (jako C, C ++, Java atd.), - Schopnosti modelování dat. - testování softwaru, - konfigurační nástroje (šéfkuchař, loutka atd.), - Vytvářet a uvolňovat dovednosti správy. - Schopnosti projektového řízení.
Role a odpovědnosti	Datový vědec, obchodní analytik, datový analytik, datový inženýr a také specialista na velká data.	Analýza požadavku uživatele. Návrhář, Vývojář, Build and Release Engineer, Zkušební inženýr, Datový inženýr, Produktoví manažeři, Správci a cloudoví konzultanti.
Zdroje dat	Téměř všechna data webových stránek lze považovat za zdroj dat. Sociální média, obchodní aplikace, transakce, data senzorů, data protokolu strojů atd.	Uživatelské požadavky, Vývoj nových funkcí a také poptávka po některých funkcích atd.

Závěr - Data Scientist vs Software Engineer

Datový vědec je vždy více zaměřen na data a skryté vzorce, datový vědec vyvíjí svou analýzu na vrcholu dat. Práce Data Scientist zahrnuje modelování dat, strojové učení, algoritmy a Business Intelligence dashboardy. Softwarový inženýr ale vytváří softwarové aplikace. A budou zapojeni do všech fází procesu SDLC od návrhu až po revizi s klienty.

Je velmi důležité pozorovat, že softwarová aplikace vytvořená softwarovým inženýrem bude založena na požadavcích identifikovaných datovým inženýrem nebo datovým vědcem. Vědy o datech a softwarové inženýrství tak jdou ruku v ruce.

Závěr k tomu je, že „Data science“ je „Data-Driven Decision“, která činí dobrá rozhodnutí v podnikání, zatímco softwarové inženýrství je disciplinovanou a strukturovanou metodologií pro vývoj softwaru, aniž by došlo k odchýlení se od požadavku uživatele.

Doporučený článek

Toto byl průvodce rozdíly mezi vědcem dat a softwarovým inženýrem, jejich významem, porovnáním mezi hlavami, klíčovými rozdíly, srovnávací tabulkou a závěrem. Další informace naleznete také v následujících článcích -