Data Science oder Software Engineering – Vergleich

Der Begriff „IT (Information Technology)“ ist umfassend. Wenn Sie die Welt der IT erkunden, werden Sie sich verloren fühlen, wenn Sie versuchen, den für Sie richtigen Karriereweg zu bestimmen. Es gibt zahlreiche Spezialisierungen wie Webentwicklung, KI, Softwareentwicklung, Netzwerke, Datenwissenschaft(1) und so weiter. Software Engineering und Data Science sind jedoch zwei der beliebtesten und beliebtesten Bereiche. In diesem Beitrag dreht sich also alles um tiefgreifende Data Science vs. Software Engineering aus verschiedenen Aspekten.

Derzeit ist Data Science ein heißes IT-Feld, das sich gut bezahlt macht. Auf der anderen Seite gibt es Software Engineering schon seit einiger Zeit. In Anbetracht dessen zahlen beide gut und haben ihren besonderen Platz.

Wenn Sie Schwierigkeiten haben zu entscheiden, ob Sie Data Science oder Software Engineering als Ihren Karriereweg wählen sollen, werden Sie es wissen, nachdem Sie diesen Beitrag gelesen haben.

• Data Science-Definition
• Software-Engineering-Definition
• Unterschied zwischen Software Engineering und Data Science
• Infografik

Was ist Data Science?

Der Umgang mit strukturierten und unstrukturierten Daten, Data Science Kompromisse bei allem, was mit Datenbereinigung, -aufbereitung und -analyse zu tun hat. Es ist die Kombination aus Mathematik, Statistik, Problemlösung, Programmierung, Datenerfassung in einfallsreichen Taktiken, die Fähigkeit, Dinge anders zu betrachten und die Bereinigung, Aufbereitung und Sortierung der Daten.

Mit einfachen Worten, Data Science ist der Überbegriff für Taktiken, die verwendet werden, wenn versucht wird, Informationen und Erkenntnisse aus Daten zu ziehen. Es ist ein wachsendes und wertvolles Feld, das Menschen mit den richtigen Erfahrungen und Fähigkeiten zahlreiche Möglichkeiten bietet.

(Lesen Sie auch: Was ist Data Science? Alles, was Sie wissen müssen)

Was ist Software-Engineering?

Software Engineering umfasst die Nutzung von Ingenieur- und Programmierkenntnissen zum Erstellen neuer Software oder Anwendungen. In der Softwareentwicklung geht es auch darum, neue Anwendungen, Systeme, Programme und Videospiele zu erstellen.

Da wir alle wissen, dass es keine fehlerfreie Software gibt, besteht ein sekundärer Zweck für Softwareingenieure darin, die vorhandene Software kontinuierlich zu überwachen, um sie zu verbessern und sicherzustellen, dass sie die erforderliche Leistung erbringt. Wie Data Science ist Software Engineering ein hoch geschätztes Feld, und die Vorteile guter Software-Engineering-Fähigkeiten sind beliebt. In der Tat, wenn Sie über Kenntnisse in der Softwareentwicklung verfügen, werden Sie sicherlich jemanden finden, der sie verwenden möchte.

Data Science vs. Software Engineering

Was ist also der Unterschied zwischen Software Engineering und Data Science? Data Scientists nutzen ihre Fähigkeiten, um Daten zu untersuchen, sinnvoll zu verstehen, Muster zu erkennen und ihre Erkenntnisse zu nutzen, um Unternehmen dabei zu helfen, effizienter zu werden. Auf der anderen Seite konzentrieren sich Softwareingenieure auf die Entwicklung von Software, die benutzerfreundlich ist und einem bestimmten Zweck dient.

Lassen Sie uns nun Software Engineering und Data Science unter verschiedenen Aspekten genauer vergleichen.

• Data Science vs. Software Engineering – Methodologien

  Es gibt so viele Bereiche, in denen man in die Welt der Datenwissenschaft einsteigen könnte. Wenn sie Daten zusammentragen, dann sind sie wahrscheinlich als „Dateningenieure“ bekannt, und sie extrahieren Daten aus zahlreichen Quellen, bereinigen und verarbeiten sie und organisieren sie in einer Datenbank. Dies wird oft als ETL-Prozess (Extract, Transform and Load) bezeichnet.

  Wenn sie diese Daten verwenden, um Modelle zu entwickeln und Analysen durchzuführen, dann sind sie wahrscheinlich als „Machine Learning Engineer“ oder „Data Analyst“ bekannt.

  

  Auf der anderen Seite verwendete das Software-Engineering eine Methodik, die als SDLC (Software Development Life Cycle) bekannt ist. Dieser Workflow hilft beim Erstellen und Warten von Software.

  Die Schritte von SDLC sind wie folgt:

  • Planung
  • Implementieren
  • Testen
  • Dokumentation
  • Einsatz
  • Wartung

  Theoretisch wird die Befolgung eines der zahlreichen SDLC-Modelle dazu führen, dass die Software mit hoher Effizienz läuft und alle Entwicklungen in der kommenden Zeit verbessern wird.

• Data Science vs. Software Engineering – Ansätze

  Data Science ist eine extrem prozessorientierte Praxis. Seine Praktiker neigen dazu, Datensätze aufzunehmen und zu untersuchen, um ein Problem besser zu verstehen und die beste Lösung zu finden.

  Auf der anderen Seite geht Software Engineering eher Aufgaben mit bereits bestehenden Methoden und Frameworks an. Beispielsweise ist das Wasserfallmodell eine bekannte Strategie, die sicherstellt, dass jede Phase des SDLC abgeschlossen und überprüft werden muss, bevor fortgefahren wird. Es gibt andere Frameworks im Software-Engineering wie Spiral-, Agile- und V-Shaped-Modelle.

• Data Science vs. Software Engineering – Fähigkeiten

  Es besteht kein Zweifel daran, dass sowohl Data Scientists als auch Software Engineers gut bezahlt werden. In der Tat müssen sie sehr technische Fähigkeiten beherrschen, um sich hervorzuheben, und sie müssen ständig dazulernen, da sich in beiden Bereichen Technologien entwickeln.

  Um ein Data Scientist zu werden, braucht man Fähigkeiten – Programmieren, Statistik, maschinelles Lernen, Datenvisualisierung und eine Begeisterung fürs Lernen. Es könnten mehr sein, aber das ist das Minimum.

  Andererseits sind die notwendigen Fähigkeiten im Software Engineering das Programmieren und Codieren in mehreren Programmiersprachen. Darüber hinaus sind Teamfähigkeit, Problemlösungskompetenz und der Umgang mit unterschiedlichen Situationen Fähigkeiten, die ebenfalls erforderlich sind, wenn Sie Software Engineer werden möchten.

• Data Science vs. Software Engineering – Tools

  Sowohl Softwareingenieure als auch Datenwissenschaftler nutzen eine breite Palette von Präzisionsmaschinen, um ihre Aufgaben effizient und effektiv zu erledigen.

  Ein Datenwissenschaftler verwendet Tools für Datenvisualisierung, Datenanalyse, maschinelles Lernen, Vorhersagemodellierung und vieles mehr. Wenn sie viel Daten aufnehmen und speichern, werden sie wahrscheinlich MongoDB, MySQL, Amazon S3 oder ähnliches verwenden.

  Auf der anderen Seite verwendet ein Softwareentwickler Tools für Softwareanalyse und -design, Programmiersprachen, Softwaretests und vieles mehr.

  Unabhängig von Ihrer Position ist es unerlässlich, die besten Tools für die jeweilige Aufgabe zu verwenden, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

Infografik: Data Science vs. Software Engineering

Abschließende Gedanken

Welcher Karriereweg ist der richtige für Sie, ob Data Science oder Software Engineering? Es hängt ganz von Ihren persönlichen Interessen und Vorlieben ab. Wenn du gerne Dinge und Algorithmen entwickelst, dann ist Software Engineering ideal für dich. Aber wenn Sie das Unvorhersehbare lieben und sich gerne mit Trends und Statistiken auseinandersetzen, dann sollten Sie über die Wahl eines Data Scientists als Karriereweg nachdenken.

Die Quintessenz ist, obwohl sich die Datenwissenschaft von Tag zu Tag weiterentwickelt, übertrifft ihre Bedeutung nie die eines Softwareentwicklers, da wir immer von ihnen verlangen werden, die Programme zu entwickeln, an denen ein Datenwissenschaftler arbeiten wird. Darüber hinaus benötigen wir mit mehr Daten auf unserer Seite immer einen Data Scientist, um die Daten zu untersuchen und geschäftliche Verbesserungen vorzunehmen.

Andere nützliche Ressourcen:

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