Scienza dei dati o ingegneria del software - Confronto

Il termine "IT (Tecnologia dell'informazione)" è completo. Se esplori il mondo dell'IT, ti sentirai perso quando proverai a determinare il percorso di carriera giusto per te. Esistono numerose specializzazioni, come sviluppo web, intelligenza artificiale, ingegneria del software, networking, scienza dei dati(1) e così via. Tuttavia, l'ingegneria del software e la scienza dei dati sono due dei campi più preferiti e popolari. Quindi, questo post riguarda la scienza dei dati approfondita e l'ingegneria del software da vari aspetti.

Attualmente, la scienza dei dati è un campo IT caldo che paga bene. D'altra parte, l'ingegneria del software è in circolazione da un po' di tempo. Considerando che, entrambi pagano bene e possiedono il loro posto speciale.

Se stai lottando per determinare se scegliere la scienza dei dati o l'ingegneria del software come percorso professionale, lo saprai dopo aver letto questo post.

• Definizione di scienza dei dati
• Definizione di ingegneria del software
• Differenza tra ingegneria del software e scienza dei dati
• Infografica

Cos'è la scienza dei dati?

Trattandosi di dati strutturati e non strutturati, Data Science compromette tutto ciò che riguarda la pulizia, la preparazione e l'analisi dei dati. È la combinazione di matematica, statistica, risoluzione dei problemi, programmazione, acquisizione di dati in tattiche piene di risorse, capacità di guardare le cose in modo diverso e ripulire, preparare e ordinare i dati.

In parole povere, Data Science è l'ombrello delle tattiche utilizzate quando si cerca di trarre informazioni e approfondimenti dai dati. È un campo in crescita e prezioso che offre ampie opportunità a persone con la giusta esperienza e capacità.

(Leggi anche: Cos'è la scienza dei dati? Tutto ciò che devi sapere)

Che cos'è l'ingegneria del software?

L'ingegneria del software implica l'uso di abilità ingegneristiche e di programmazione per creare nuovi software o applicazioni. Nello sviluppo del software, lo scopo è creare anche nuove applicazioni, sistemi, programmi e videogiochi.

Poiché sappiamo tutti che non esiste un software privo di bug, uno scopo secondario per gli ingegneri del software è monitorare continuamente il software esistente per migliorarlo e assicurarsi che funzioni come necessario. Come la scienza dei dati, l'ingegneria del software è un campo molto apprezzato e i vantaggi di un buon set di abilità di ingegneria del software sono popolari. In effetti, se possiedi abilità nello sviluppo del software, troverai sicuramente qualcuno che vorrebbe usarle.

Scienza dei dati vs ingegneria del software

Allora, qual è la differenza tra ingegneria del software e scienza dei dati? I data scientist utilizzano le loro competenze per esaminare i dati, comprenderli in modo significativo, determinare i modelli e utilizzare ciò che hanno scoperto per aiutare le aziende a diventare più efficienti. D'altra parte, gli ingegneri del software si concentrano sullo sviluppo di software di facile utilizzo e con uno scopo particolare.

Confrontiamo ora l'ingegneria del software con la scienza dei dati in modo più dettagliato da diversi aspetti.

• Scienza dei dati vs ingegneria del software: metodologie

  Ci sono così tante aree in cui si potrebbe entrare nel mondo della scienza dei dati. Se raccolgono dati, è probabile che siano conosciuti come "ingegnere dei dati" ed estraggono i dati da numerose fonti, pulirli ed elaborarli e organizzarli in un database. Questo è spesso noto come processo ETL (Extract, Transform and Load).

  Se stanno utilizzando questi dati per sviluppare modelli ed eseguire analisi, sono probabilmente conosciuti come "ingegnere di apprendimento automatico" o "analista di dati".

  

  D'altra parte, l'ingegneria del software ha utilizzato una metodologia nota come SDLC (Software Development Life Cycle). Questo flusso di lavoro aiuta a creare e mantenere il software.

  I passaggi di SDLC sono i seguenti:

  • Pianificazione
  • Implementazione
  • Test
  • Documentazione
  • Distribuzione
  • Manutenzione

  Teoricamente, seguire uno dei numerosi modelli SDLC comporterà un funzionamento del software ad alta efficienza e migliorerà gli eventuali sviluppi nei prossimi tempi.

• Scienza dei dati vs ingegneria del software - Approcci

  La scienza dei dati è una pratica estremamente orientata ai processi. I suoi professionisti tendono a ingerire ed esaminare set di dati per comprendere meglio un problema e guidare la soluzione migliore.

  D'altra parte, è più probabile che l'ingegneria del software affronti compiti con metodologie e framework già esistenti. Ad esempio, il modello The Waterfall è una strategia ben nota che garantisce che ogni fase dell'SDLC debba essere completata e rivista prima di procedere ulteriormente. Esistono altri framework nell'ingegneria del software come il modello Spiral, Agile e V-Shaped.

• Scienza dei dati vs ingegneria del software - Competenze

  Non c'è dubbio nel fatto che sia i data scientist che gli ingegneri del software vengono pagati bene. In effetti, devono padroneggiare abilità molto tecniche per eccellere e devono imparare costantemente poiché entrambi i campi hanno una tecnologia in evoluzione.

  Per diventare uno scienziato dei dati, hai bisogno di competenze: programmazione, statistica, apprendimento automatico, visualizzazione dei dati e un entusiasmo per l'apprendimento. Potrebbe essere di più, ma questi sono i minimi.

  D'altra parte, le competenze necessarie nell'ingegneria del software sono la programmazione e la codifica in più linguaggi di programmazione. Inoltre, la capacità di lavorare in team, le capacità di problem solving e la capacità di affrontare diverse situazioni sono abilità richieste anche se vuoi diventare un ingegnere del software.

• Scienza dei dati vs ingegneria del software: strumenti

  Sia gli ingegneri del software che i data scientist sfruttano un'ampia gamma di macchinari di precisione per svolgere il proprio lavoro in modo efficiente ed efficace.

  Un data scientist utilizza strumenti per la visualizzazione dei dati, l'analisi dei dati, l'apprendimento automatico, la modellazione predittiva e molto altro ancora. Se stanno eseguendo un sacco di acquisizione e archiviazione di dati, probabilmente utilizzeranno MongoDB, MySQL, Amazon S3 o qualcosa di simile.

  D'altra parte, un ingegnere del software utilizza strumenti per l'analisi e la progettazione del software, linguaggi di programmazione, test del software e molto altro.

  Qualunque sia la tua posizione, è fondamentale utilizzare gli strumenti migliori per l'attività che stai svolgendo per ottenere i migliori risultati.

Infografica: scienza dei dati vs ingegneria del software

Pensieri finali

Quale percorso professionale è giusto per te, che si tratti di scienza dei dati o ingegneria del software? Dipende interamente dal tuo interesse e dalle tue preferenze personali. Se ti piace sviluppare cose e algoritmi, allora l'ingegneria del software è l'ideale per te. Ma se ami l'imprevedibile e ti piace occuparti di tendenze e statistiche, allora dovresti pensare di scegliere un data scientist come tuo percorso professionale.

La conclusione è che, anche se la scienza dei dati si evolve giorno dopo giorno, il suo significato non supera mai quello di un ingegnere del software, poiché avremo sempre bisogno di loro per sviluppare i programmi su cui lavorerà un data scientist. Inoltre, con più dati alla nostra fine, avremo sempre bisogno di un data scientist per esaminare i dati e apportare miglioramenti nel business.

Altre risorse utili:

Qual è il futuro della scienza dei dati

I 55 migliori strumenti di data science da utilizzare nel 2020

25 podcast di Super Data Science da seguire nel 2020