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 -
- Data Scientist vs Business Analyst - Zjistěte 5 úžasných rozdílů
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 úžasných srovnání
- Data Science vs Softwarové inženýrství 8 nejlepších užitečných srovnání
- Jak lepší růst kariéry v testování softwaru