Ciencia de datos o ingeniería de software: comparación

El término “TI (tecnología de la información)” es amplio. Si explora el mundo de TI, se sentirá perdido cuando intente determinar la carrera profesional adecuada para usted. Hay una gran cantidad de especializaciones, como desarrollo web, inteligencia artificial, ingeniería de software, redes, ciencia de datos (1), etc. Sin embargo, la ingeniería de software y la ciencia de datos son dos de los campos preferidos y populares. Por lo tanto, esta publicación trata sobre la ciencia de datos en profundidad frente a la ingeniería de software desde varios aspectos.

En la actualidad, la ciencia de datos es un campo de TI candente que paga bien. Por otro lado, la ingeniería de software existe desde hace un tiempo. Considerando eso, ambos pagan bien y son dueños de su lugar especial.

Si tiene dificultades para determinar si elegir la ciencia de datos o la ingeniería de software como su carrera profesional, lo sabrá después de leer esta publicación.

• Definición de ciencia de datos
• Definición de ingeniería de software
• Diferencia entre ingeniería de software y ciencia de datos
• infografía

¿Qué es la ciencia de datos?

Al tratar con datos estructurados y no estructurados, Data Science compromete todo lo relacionado con la limpieza, preparación y análisis de datos. Es la combinación de matemáticas, estadísticas, resolución de problemas, programación, captura de datos en tácticas ingeniosas, la capacidad de mirar las cosas de manera diferente y la limpieza, preparación y clasificación de los datos.

En pocas palabras, Data Science es el conjunto de tácticas que se utilizan cuando se intenta obtener información y conocimientos de los datos. Es un campo valioso y en crecimiento que ofrece amplias oportunidades a las personas con la experiencia y las habilidades adecuadas.

(Lea también: ¿Qué es la ciencia de datos? Todo lo que necesita saber)

¿Qué es la Ingeniería de Software?

La ingeniería de software implica el uso de habilidades de ingeniería y programación para crear un nuevo software o aplicación. En el desarrollo de software, el propósito es crear nuevas aplicaciones, sistemas, programas y también videojuegos.

Como todos sabemos que no existe el software libre de errores, un propósito secundario para los ingenieros de software es monitorear continuamente el software existente para mejorarlo y asegurarse de que funcione como se necesita. Al igual que la ciencia de datos, la ingeniería de software es un campo muy valorado y las ventajas de un buen conjunto de habilidades de ingeniería de software son populares. De hecho, si posee habilidades de desarrollo de software, seguramente encontrará a alguien a quien le gustaría usarlas.

Ciencia de datos vs Ingeniería de software

Entonces, ¿cuál es la diferencia entre ingeniería de software y ciencia de datos? Los científicos de datos usan sus habilidades para examinar datos, comprenderlos de manera significativa, determinar patrones y utilizar lo que han descubierto para ayudar a las empresas a ser más eficientes. Por otro lado, los ingenieros de software se enfocan en desarrollar software que sea fácil de usar y tenga un propósito particular.

Comparemos ahora la ingeniería de software con la ciencia de datos con más detalle desde diferentes aspectos.

• Ciencia de Datos vs Ingeniería de Software – Metodologías

  Hay tantas áreas en las que uno podría ingresar al mundo de la ciencia de datos. Si están reuniendo datos, es probable que se les conozca como "ingenieros de datos" y van a extraer datos de numerosas fuentes, limpiarlos, procesarlos y organizarlos en una base de datos. Esto a menudo se conoce como proceso ETL (Extraer, Transformar y Cargar).

  Si utilizan estos datos para desarrollar modelos y realizar análisis, probablemente se les conozca como "ingenieros de aprendizaje automático" o "analistas de datos".

  

  Por otro lado, la ingeniería de software utilizó una metodología conocida como SDLC (Software Development Life Cycle). Este flujo de trabajo ayuda a construir y mantener el software.

  Los pasos de SDLC son los siguientes:

  • Planificación
  • Implementar
  • Pruebas
  • Documentación
  • Despliegue
  • Mantenimiento

  Teóricamente, seguir uno de los numerosos modelos SDLC dará como resultado que el software funcione con alta eficiencia y mejorará cualquier desarrollo en los próximos tiempos.

• Ciencia de datos vs Ingeniería de software: enfoques

  Data Science es una práctica extremadamente orientada a procesos. Sus practicantes tienden a ingerir y examinar conjuntos de datos para comprender mejor un problema e impulsar la mejor solución.

  Por otro lado, es más probable que la ingeniería de software aborde tareas con metodologías y marcos ya existentes. Por ejemplo, el modelo Waterfall es una estrategia bien conocida que garantiza que cada etapa del SDLC debe terminarse y revisarse antes de continuar. Hay otros marcos en la ingeniería de software, como el modelo en espiral, ágil y en forma de V.

• Ciencia de datos vs Ingeniería de software – Habilidades

  No hay duda del hecho de que tanto los científicos de datos como los ingenieros de software reciben un buen salario. De hecho, tienen que dominar habilidades muy técnicas para sobresalir y tienen que aprender constantemente ya que ambos campos tienen tecnología en evolución.

  Para convertirse en un científico de datos, necesita habilidades: programación, estadísticas, aprendizaje automático, visualización de datos y entusiasmo por aprender. Podrían ser más, pero estos son los mínimos.

  Por otro lado, las habilidades necesarias en ingeniería de software son la programación y la codificación en múltiples lenguajes de programación. Además, la capacidad de trabajar en equipo, las habilidades para resolver problemas y la capacidad de lidiar con diferentes situaciones son habilidades que también se requieren si desea convertirse en ingeniero de software.

• Ciencia de datos vs Ingeniería de software – Herramientas

  Tanto los ingenieros de software como los científicos de datos aprovechan una amplia gama de maquinaria de precisión para realizar su trabajo de manera eficiente y eficaz.

  Un científico de datos utiliza herramientas para visualización de datos, análisis de datos, aprendizaje automático, modelado predictivo y mucho más. Si realizan una gran cantidad de ingesta y almacenamiento de datos, es probable que utilicen MongoDB, MySQL, Amazon S3 o algo similar.

  Por otro lado, un ingeniero de software utiliza herramientas para el análisis y diseño de software, lenguajes de programación, pruebas de software y mucho más.

  Cualquiera que sea su posición, es imperativo utilizar las mejores herramientas para la tarea que está realizando para lograr los mejores resultados.

Infografía: ciencia de datos vs ingeniería de software

Pensamientos finales

¿Qué trayectoria profesional es adecuada para usted, ya sea ciencia de datos o ingeniería de software? Depende completamente de su interés y preferencia personal. Si te gusta desarrollar cosas y algoritmos, entonces la ingeniería de software es ideal para ti. Pero, si le encanta lo impredecible y le gusta lidiar con tendencias y estadísticas, entonces debería pensar en elegir un científico de datos como su carrera profesional.

La conclusión es que, aunque la ciencia de datos evoluciona día a día, su importancia nunca supera la de un ingeniero de software, ya que siempre los necesitaremos para desarrollar los programas en los que trabajará un científico de datos. Además, con más datos de nuestra parte, siempre necesitaremos un científico de datos para examinar los datos y realizar mejoras en el negocio.

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