Der Unterschied zwischen Software Engineering und Data Science

Da Data Science in letzter Zeit immer beliebter wurde, wurde es immer wieder mit dem Bereich Software-Engineering und -Entwicklung verwechselt. Das ist eine ziemliche Verwirrung. Die meisten Fachleute in den jeweiligen Bereichen haben ähnliche Bildungshintergründe, frühere Jobs und sogar Entwicklungserfahrung. Diese Experten arbeiten möglicherweise bei demselben Softwareentwicklungsunternehmen, z. B. BairesDev. Ihre Aufgaben sind jedoch sehr unterschiedlich.

Was genau ist der Unterschied zwischen Data Science und Software Engineering?

Warum es wichtig ist, die Unterschiede zu verstehen

Da Data Science immer wichtiger wird und zu einem entscheidenden Werttreiber für alle Arten von Organisationen wird, sollten Unternehmensleiter, die sich in ihren eigenen Unternehmen sowohl auf Software-Engineering- als auch auf Data-Science-Teams verlassen, verstehen, worin sie sich unterscheiden und wie sie zusammenarbeiten können .

In der Praxis sind IT-Teams und Softwareentwicklungsanbieter in der Regel dafür verantwortlich, die Tools und die Infrastruktur zu erstellen, die von Data-Science-Teams benötigt werden, um erfolgreich zu sein. Obwohl die beiden ähnlich erscheinen, gehen viele IT-Führungskräfte auf die gleiche Weise auf die Fachleute in jedem Team zu, was zu fehlgeleiteten Zuweisungen und Annahmen führt und letztendlich jedes Team untergräbt.

Um den Unterschied zwischen Software Engineering und Data Science besser zu verstehen, ist es am besten, zunächst zu verstehen, was jede Abteilung wirklich tut, was ihre Verantwortlichkeiten umfassen und wie sie in einem Unternehmen arbeiten, um Erfolg zu haben.

Was machen Software-Ingenieure?

Um es in seiner einfachsten Form auszudrücken: Softwareingenieure und Entwickler sind Schöpfer. Sie lesen, schreiben, testen und überprüfen täglich Software und Code. Von mobilen Anwendungen bis hin zu Websites schreibt ein Entwickler den Code, der erforderlich ist, damit die Technologie funktioniert. Die Aufgabe eines Softwareingenieurs besteht darin, die Software kontinuierlich zu überprüfen und regelmäßig zu aktualisieren, um sicherzustellen, dass sie immer auf dem optimalen Niveau arbeitet.

Softwareingenieure programmieren zum Zweck des Designs und der Funktionalität. Sie erstellen und warten Software für eine Reihe verschiedener Zwecke. Diese Entwickler müssen Experten für Front-End, Back-End, Benutzererfahrung und darüber hinaus sein (oder in einem Expertenteam arbeiten), um eine Software vollständig zu entwickeln.

Was machen Data Scientists?

Datenwissenschaftler sind dafür verantwortlich, Wege zur Lösung von Problemen zu entwickeln. Zwischen dem Extrahieren, Bereinigen, Analysieren und Manipulieren von Daten verbringen Data Scientists die meiste Zeit damit, Daten zu nutzen, um ihrem Unternehmen zu helfen, die besten informationsgestützten Geschäftslösungen zu finden. Auch sie schreiben Code, aber in der Regel, um Programme zu entwickeln, die ihnen dabei helfen, geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen.

Data Scientists müssen Erfahrung in Statistik und Programmiersprachen (wie Python und SQL) haben, um ihre Arbeit effektiv erledigen zu können, arbeiten aber nicht ausschließlich mit Codierung und Softwareentwicklung.

Die Unterschiede zwischen Data Science und Software Engineering verstehen

Software Engineering und Data Science sind zwei Bereiche mit ähnlich aussehenden Anforderungen und Job Blueprints aus der Ferne, aber sie haben sehr unterschiedliche Endprodukte. Es ist wichtig, die Unterschiede zwischen diesen Bereichen, die für jeden Job erforderlichen Fähigkeiten und die Art und Weise zu verstehen, wie sie Unternehmen als einzelne Abteilungen zum Erfolg verhelfen.

Obwohl es viele Ähnlichkeiten zwischen den beiden Bereichen gibt, gibt es drei Hauptunterschiede zwischen Data Science und Software Engineering: Tools, Prozesse und Methoden sowie Fähigkeiten.

• Tools – Sowohl Data Scientists als auch Software Engineers nutzen eine Vielzahl von Technologien, um ihre Arbeit so effizient und effektiv wie möglich zu erledigen. Ein Datenwissenschaftler verlässt sich auf Tools für Datenvisualisierung, Analytik, Datenbankverwaltung und -analyse, prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen, um nur einige Aufgaben zu nennen. Diese Technologien können alles von MySQL bis Apache Spark und Amazon S3 umfassen.

Softwareingenieure verwenden Tools zum Entwerfen und Analysieren von Software, zum Testen von Programmen, Programmiersprachen, Web-Apps und vielen anderen Tools, je nach Aufgabenstellung. Diese Tools können beispielsweise von Django für die Back-End-Webentwicklung bis hin zu TextWrangler und Visual Code Studio für die eigentliche Codeproduktion reichen.

• Ansätze – Data Scientists und Software Engineers verwenden ziemlich unterschiedliche Ansätze für Projekte. Softwareingenieure nähern sich Aufgaben in der Regel innerhalb bestehender Frameworks und Methoden. Normalerweise gibt es einen Softwareentwicklungslebenszyklus, dem die meisten Entwickler folgen, um die Dinge während der gesamten Entwicklung in Ordnung zu halten und gleichzeitig angemessene und gründliche Tests zu ermöglichen.

Als sehr prozessorientiertes Feld verarbeiten und analysieren Data Scientists Datensätze so, dass sie ein Problem am besten verstehen und letztendlich zu einer Lösung kommen. Der Prozess, der dem Lebenszyklus der Softwareentwicklung innerhalb der Datenwissenschaft am nächsten kommt, wäre der Prozess „Extract, Transform, Load“ (ETL).

• Fähigkeiten – Die Mindestfähigkeiten, die erforderlich sind, um Datenwissenschaftler zu werden, umfassen maschinelles Lernen, Statistik, Datenvisualisierung, Programmierung und die allgemeine Bereitschaft, sich ständig weiterzubilden und seine Fähigkeiten zu aktualisieren. Verschiedene Positionen in verschiedenen Unternehmen können zusätzlich zu diesen eine Vielzahl anderer Fähigkeiten erfordern.

Softwareingenieure hingegen müssen in der Lage sein, in mehreren Programmiersprachen zu programmieren und zu codieren, während sie in einem Team arbeiten, um Probleme zu lösen und ihre Produkte an unterschiedliche Situationen anzupassen.

Warum spielt es eine Rolle?

Der Unterschied zwischen einem Data Scientist und einem Software Engineer ist ziemlich wichtig. Wenn ein Unternehmen einen Softwareentwickler einstellen würde, um an Data-Science-Projekten zu arbeiten (oder umgekehrt), würde es, gelinde gesagt, nicht gut enden.

Unternehmen müssen die Anforderungen der Position, für die sie einstellen, und die für die Stelle erforderlichen Anforderungen verstehen, um zu wissen, welche Art von hochgeschätztem Fachmann eingestellt werden soll. Die Einstellung der falschen Person für den Job kann ein Unternehmen und die eingestellte Person Zeit, Geld und einiges an Frustration kosten.

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