データサイエンスまたはソフトウェアエンジニアリング–比較

「IT（情報技術）」という用語は包括的です。 ITの世界を探検する場合、自分に合ったキャリアパスを決定しようとすると迷子になります。 Web開発、AI、ソフトウェアエンジニアリング、ネットワーキング、データサイエンス（1）など、豊富な専門分野があります。 ただし、ソフトウェアエンジニアリングとデータサイエンスは、最も好まれ、人気のある分野の2つです。 したがって、この投稿は、さまざまな側面からの詳細なデータサイエンスとソフトウェアエンジニアリングに関するものです。

現在、データサイエンスは、注目を集めているIT分野です。 一方、ソフトウェアエンジニアリングは、しばらく前から存在しています。 それを考えると、お金を払うだけでなく、特別な場所を所有することもできます。

キャリアパスとしてデータサイエンスとソフトウェアエンジニアリングのどちらを選択するかを決めるのに苦労している場合は、この投稿を読んだ後でそれについて知ることができます。

• データサイエンスの定義
• ソフトウェアエンジニアリングの定義
• ソフトウェア工学とデータサイエンスの違い
• インフォグラフ

データサイエンスとは何ですか？

構造化データと非構造化データを扱うデータサイエンスは、データのクレンジング、準備、分析に関連するすべてのものを妥協します。 これは、数学、統計、問題解決、プログラミング、機知に富んだ戦術でのデータのキャプチャ、物事を別の方法で見る能力、およびデータのクレンジング、準備、並べ替えの組み合わせです。

簡単に言えば、データサイエンスは、データから情報や洞察を引き出すために使用される戦術の傘です。 それは、適切な経験とスキルを持つ人々に十分な機会を提供する、成長している価値のある分野です。

（また読む：データサイエンスとは何ですか？あなたが知る必要があるすべて）

ソフトウェア工学とは何ですか？

ソフトウェアエンジニアリングには、新しいソフトウェアまたはアプリケーションを構築するためのエンジニアリングおよびプログラミングスキルの使用が含まれます。 ソフトウェア開発の目的は、新しいアプリケーション、システム、プログラム、およびビデオゲームも作成することです。

バグのないソフトウェアなどは存在しないことは誰もが知っていることですが、ソフトウェアエンジニアの第2の目的は、既存のソフトウェアを継続的に監視して拡張し、必要に応じて動作することを確認することです。 データサイエンスと同様に、ソフトウェアエンジニアリングは非常に価値のある分野であり、優れたソフトウェアエンジニアリングスキルセットの特典が人気があります。 確かに、あなたがソフトウェア開発チョップを持っているなら、あなたは確かにそれらを使いたいと思う誰かを見つけるでしょう。

データサイエンスとソフトウェアエンジニアリング

では、ソフトウェアエンジニアリングとデータサイエンスの違いは何ですか？ データサイエンティストは、スキルを使用してデータを調べ、意味のある方法でデータを理解し、パターンを決定し、発見したものを利用してビジネスの効率を高めます。 一方、ソフトウェアエンジニアは、ユーザーフレンドリーで特定の目的に役立つソフトウェアの開発に重点を置いています。

ここで、ソフトウェアエンジニアリングとデータサイエンスをさまざまな側面からより詳細に比較してみましょう。

• データサイエンスとソフトウェアエンジニアリング–方法論

  データサイエンスの世界に参入できる分野はたくさんあります。 彼らがデータを収集している場合、彼らは「データエンジニア」として知られている可能性が高く、多数のソースからデータを抽出し、データをクリーンアップして処理し、データベースに整理します。 これは、ETL（抽出、変換、および読み込み）プロセスとしてよく知られています。

  

  これらのデータを利用してモデルを開発し、分析を実行している場合、おそらく「機械学習エンジニア」または「データアナリスト」として知られています。

  一方、ソフトウェアエンジニアリングでは、SDLC（ソフトウェア開発ライフサイクル）と呼ばれる方法論を利用しました。 このワークフローは、ソフトウェアの構築と保守に役立ちます。

  SDLCの手順は次のとおりです。

  • 計画
  • 実装
  • テスト
  • ドキュメンテーション
  • 展開
  • メンテナンス

  理論的には、多数のSDLCモデルのいずれかに従うと、ソフトウェアが高効率で実行され、今後の開発が強化されます。

• データサイエンスとソフトウェアエンジニアリング–アプローチ

  データサイエンスは非常にプロセス指向の実践です。 その実践者は、問題をよりよく理解し、最良の解決策を推進するために、データセットを取り込んで調べる傾向があります。

  一方、ソフトウェアエンジニアリングは、既存の方法論とフレームワークを使用してタスクに取り組む可能性が高くなります。 たとえば、ウォーターフォールモデルはよく知られた戦略であり、SDLCの各段階を終了して、先に進む前に確認する必要があります。 ソフトウェアエンジニアリングには、スパイラル、アジャイル、V字型モデルなどの他のフレームワークがあります。

• データサイエンスとソフトウェアエンジニアリング–スキル

  データサイエンティストとソフトウェアエンジニアの両方が十分な報酬を得ているという事実に疑いの余地はありません。 確かに、彼らは卓越するために非常に技術的なスキルを習得する必要があり、両方の分野が進化する技術を持っているので、彼らは絶えず学ぶ必要があります。

  データサイエンティストになるには、プログラミング、統計、機械学習、データの視覚化、学習意欲などのスキルが必要です。 それ以上かもしれませんが、これらは最小限です。

  一方、ソフトウェアエンジニアリングに必要なスキルは、複数のプログラミング言語でのプログラミングとコーディングです。 さらに、チームで作業する能力、問題解決スキル、さまざまな状況に対処できるスキルは、ソフトウェアエンジニアになりたい場合にも必要なスキルです。

• データサイエンスとソフトウェアエンジニアリング–ツール

  ソフトウェアエンジニアとデータサイエンティストはどちらも、さまざまな精密機械を活用して、効率的かつ効果的に仕事を遂行します。

  データサイエンティストは、データの視覚化、データ分析、機械学習、予測モデリングなどのツールを使用します。 大量のデータの取り込みと保存を実行している場合は、MongoDB、MySQL、AmazonS3などを使用している可能性があります。

  一方、ソフトウェアエンジニアは、ソフトウェアの分析と設計、プログラミング言語、ソフトウェアテストなどのツールを使用します。

  あなたの立場がどうであれ、最良の結果を達成するためには、あなたがしているタスクに最適なツールを使用することが不可欠です。

情報グラフ：データサイエンスとソフトウェアエンジニアリング

最終的な考え

データサイエンスとソフトウェアエンジニアリングのどちらのキャリアパスがあなたに適していますか？ それは完全にあなたの個人的な興味と好みに依存します。 あなたが物事やアルゴリズムを開発するのが好きなら、ソフトウェアエンジニアリングはあなたにとって理想的です。 しかし、予測不可能なことを望み、傾向や統計に対処したい場合は、キャリアパスとしてデータサイエンティストを選択することを検討する必要があります。

要するに、データサイエンスは日々進化していますが、データサイエンティストが取り組むプログラムの開発を常に要求するため、その重要性はソフトウェアエンジニアの重要性を超えることはありません。 さらに、私たちの側でより多くのデータがあるので、私たちは常にデータサイエンティストがデータを調べてビジネスを強化することを要求します。

その他の有用なリソース：

データサイエンスの未来は何ですか

2020年に使用するトップ55のデータサイエンスツール

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