La differenza tra ingegneria del software e scienza dei dati

Poiché la scienza dei dati è diventata sempre più popolare di recente, ha continuato a confondersi con il campo dell'ingegneria e dello sviluppo del software. Questa è una discreta confusione. La maggior parte dei professionisti in ogni rispettivo campo ha background formativi simili, lavori precedenti e persino esperienze di sviluppo. Questi professionisti possono lavorare presso la stessa società di sviluppo software, come BairesDev. Tuttavia, i loro lavori sono abbastanza diversi.

Qual è esattamente la differenza tra scienza dei dati e ingegneria del software?

Perché capire le differenze è importante

Poiché la scienza dei dati continua a crescere di importanza e diventa un fattore critico di valore per tutti i tipi di organizzazioni, i leader aziendali che fanno affidamento sia sui team di ingegneria del software che di scienza dei dati all'interno delle proprie aziende dovrebbero capire in che modo differiscono e come possono lavorare insieme .

In pratica, i team IT e i fornitori di sviluppo software sono in genere responsabili della creazione degli strumenti e dell'infrastruttura richiesti dai team di data science per avere successo. Sebbene i due sembrino simili, molti leader IT si rivolgono ai professionisti di ciascun team allo stesso modo, il che porta a assegnazioni e ipotesi fuorvianti e, in definitiva, a minare ciascun team.

Per comprendere meglio la differenza tra ingegneria del software e scienza dei dati, è meglio prima capire cosa fa veramente ogni dipartimento, quali sono le sue responsabilità e come lavora all'interno di un'azienda per vedere il successo.

Cosa fanno gli ingegneri del software?

Per dirla nella sua forma più semplice, gli ingegneri del software e gli sviluppatori sono creatori. Leggono, scrivono, testano e rivedono software e codice su base giornaliera. Dalle applicazioni mobili ai siti Web, uno sviluppatore scrive il codice necessario per far funzionare la tecnologia. Il lavoro di un ingegnere del software consiste nel controllare e aggiornare continuamente il software regolarmente per garantire che funzioni sempre al livello ottimale.

Il codice degli ingegneri del software ai fini della progettazione e della funzionalità. Creano e gestiscono software per una serie di scopi diversi. Questi sviluppatori devono essere esperti (o lavorare all'interno di un team di esperti in) front-end, back-end, esperienza utente e oltre per poter sviluppare completamente un software.

Cosa fanno i data scientist?

I data scientist sono responsabili dello sviluppo di modi per risolvere i problemi. Tra l'estrazione, la pulizia, l'analisi e la manipolazione dei dati, i data scientist trascorrono la maggior parte del loro tempo cercando di utilizzare i dati per aiutare la propria azienda a trovare le migliori soluzioni aziendali supportate dalle informazioni. Anch'essi scrivono codice, ma di solito sviluppano programmi che li assistano mentre cercano di trovare approfondimenti aziendali.

I data scientist devono avere esperienza nelle statistiche e nei linguaggi di codifica (come Python e SQL) per svolgere efficacemente il loro lavoro, ma non lavorano esclusivamente con la codifica e lo sviluppo di software.

Comprendere le differenze tra scienza dei dati e ingegneria del software

L'ingegneria del software e la scienza dei dati sono due campi con requisiti simili e progetti di lavoro da lontano, ma hanno prodotti finali molto diversi. È importante comprendere le differenze tra questi campi, le competenze richieste per ogni lavoro e come aiutano le aziende ad avere successo come singoli dipartimenti.

Sebbene ci siano molte somiglianze tra i due campi, ci sono tre differenze principali da considerare tra scienza dei dati e ingegneria del software: strumenti, processi e metodi e abilità.

• Strumenti – Sia i data scientist che gli ingegneri del software utilizzano un'ampia varietà di tecnologie per svolgere il proprio lavoro nel modo più efficiente ed efficace possibile. Un data scientist si affida a strumenti per la visualizzazione dei dati, l'analisi, la gestione e l'analisi dei database, la modellazione predittiva e l'apprendimento automatico, solo per citare alcune attività. Queste tecnologie possono includere qualsiasi cosa, da MySQL ad Apache Spark e Amazon S3.

Gli ingegneri del software utilizzano strumenti per la progettazione e l'analisi di software, test di programmi, linguaggi di programmazione, app Web e molti altri strumenti a seconda dell'attività da svolgere. Ad esempio, questi strumenti possono variare da Django per lo sviluppo Web back-end a TextWrangler e Visual Code Studio per la produzione di codice effettiva.

• Approcci: i data scientist e gli ingegneri del software utilizzano approcci piuttosto diversi ai progetti. Gli ingegneri del software in genere affrontano le attività all'interno di framework e metodologie esistenti. Normalmente c'è un ciclo di vita di sviluppo del software che la maggior parte degli sviluppatori segue per mantenere le cose in ordine durante lo sviluppo consentendo test adeguati e approfonditi.

Essendo un campo molto orientato al processo, i data scientist elaborano e analizzano i set di dati in un modo che consente loro di comprendere al meglio un problema e, in definitiva, di arrivare a una soluzione. Il processo più vicino al ciclo di vita dello sviluppo del software all'interno della scienza dei dati sarebbe il processo Extract, Transform, Load (ETL).

• Competenze: le competenze minime richieste per diventare uno scienziato dei dati includono l'apprendimento automatico, le statistiche, la visualizzazione dei dati, la programmazione e la volontà generale di apprendere e aggiornare costantemente le proprie competenze. Posizioni diverse in varie aziende possono richiedere una varietà di altre competenze oltre a queste.

Gli ingegneri del software, d'altra parte, devono essere in grado di programmare e codificare in più linguaggi di programmazione mentre lavorano all'interno di un team per risolvere problemi e adattare i loro prodotti a situazioni diverse.

Perchè importa?

La differenza tra un data scientist e un ingegnere del software conta parecchio. Se un'azienda assumesse un ingegnere del software per lavorare su progetti di data science (o viceversa), non sarebbe finita bene, per non dire altro.

Le aziende devono comprendere i requisiti della posizione per cui stanno assumendo e i requisiti necessari per il lavoro al fine di sapere che tipo di professionista altamente stimato assumere. Assumere la persona sbagliata per il lavoro potrebbe costare all'azienda e alla persona assunta tempo, denaro e un bel po' di frustrazione.

Hai qualche idea su questo? Fatecelo sapere in basso nei commenti o trasferite la discussione sul nostro Twitter o Facebook.

Raccomandazioni della redazione:

• Come scegliere il software del server di posta elettronica giusto per l'azienda?
• Approcci allo sviluppo software e filosofie di flusso di lavoro
• Il software che può aiutarti a superare i problemi affrontati dalla tua rete Wi-Fi
• Software essenziale per uffici immobiliari