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

最近、データサイエンスの人気が高まるにつれ、ソフトウェアエンジニアリングと開発の分野と混同され続けています。 これはかなりの混乱です。 それぞれの分野の専門家のほとんどは、同様の学歴、以前の仕事、さらには開発経験さえ持っています。 これらの専門家は、BairesDevなどの同じソフトウェア開発会社で働く可能性があります。 しかし、彼らの仕事はまったく異なります。

データサイエンスとソフトウェアエンジニアリングの違いは正確には何ですか？

違いを理解することが重要な理由

データサイエンスの重要性が高まり続け、あらゆる種類の組織にとって価値の重要な推進力となるにつれ、自社内のソフトウェアエンジニアリングチームとデータサイエンスチームの両方に依存するビジネスリーダーは、それらの違いと連携方法を理解する必要があります。 。

実際には、ITチームとソフトウェア開発プロバイダーは通常、成功するためにデータサイエンスチームが必要とするツールとインフラストラクチャを作成する責任があります。 2人は似ているように見えますが、多くのITリーダーは同じ方法で各チームの専門家にアプローチします。これは、誤った割り当てや仮定につながり、最終的には各チームを弱体化させます。

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をよりよく理解するには、まず各部門が実際に何をしているのか、それぞれの責任には何が含まれているのか、そして成功を収めるためにビジネス内でどのように働いているのかを理解するのが最善です。

ソフトウェアエンジニアは何をしますか？

最も単純な形で言えば、ソフトウェアエンジニアと開発者はクリエーターです。 彼らは、ソフトウェアとコードを毎日読み取り、書き込み、テスト、およびレビューします。 モバイルアプリケーションからWebサイトまで、開発者はテクノロジーを機能させるために必要なコードを記述します。 ソフトウェアエンジニアの仕事は、ソフトウェアを定期的に継続的にチェックおよび更新して、ソフトウェアが常に最適なレベルで実行されていることを確認することです。

ソフトウェアエンジニアは、設計と機能を目的としてコーディングします。 彼らは、さまざまな目的のためにソフトウェアを作成および保守しています。 これらの開発者は、ソフトウェアを完全に開発するために、フロントエンド、バックエンド、ユーザーエクスペリエンスなどの専門家である（または専門家のチーム内で作業する）必要があります。

データサイエンティストは何をしますか？

データサイエンティストは、問題を解決する方法を開発する責任があります。 データサイエンティストは、データの抽出、クリーニング、分析、および操作の間に、ほとんどの時間をデータの使用に費やして、会社が情報に裏打ちされた最良のビジネスソリューションを見つけるのを支援します。 彼らもコードを書きますが、通常はビジネスの洞察を見つけようとするときに彼らを支援するプログラムを開発します。

データサイエンティストは、仕事を効果的に行うために統計とコーディング言語（PythonやSQLなど）の経験が必要ですが、コーディングとソフトウェア開発だけに取り組むわけではありません。

データサイエンスとソフトウェアエンジニアリングの違いを理解する

ソフトウェアエンジニアリングとデータサイエンスは、同じように見える要件と遠くからの仕事の青写真を持つ2つの分野ですが、最終製品は大きく異なります。 これらの分野の違い、各仕事に必要なスキル、そしてそれらが個々の部門としてビジネスを成功させるのにどのように役立つかを理解することが重要です。

2つの分野には多くの類似点がありますが、データサイエンスとソフトウェアエンジニアリングの間で考慮すべき3つの主な違いがあります。それは、ツール、プロセスと方法、およびスキルです。

• ツール–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、さまざまなテクノロジーを使用して、可能な限り効率的かつ効果的に仕事をしています。 データサイエンティストは、いくつかのタスクを挙げれば、データの視覚化、分析、データベースの管理と分析、予測モデリング、機械学習のためのツールに依存しています。 これらのテクノロジーには、MySQLからApache Spark、AmazonS3まですべてが含まれます。

ソフトウェアエンジニアは、ソフトウェアの設計と分析、プログラムのテスト、プログラミング言語、Webアプリ、および目前のタスクに応じた他の多くのツールにツールを利用します。 たとえば、これらのツールは、バックエンドWeb開発用のDjangoから、実際のコード作成用のTextWranglerおよびVisual CodeStudioまで多岐にわたります。

• アプローチ–データサイエンティストとソフトウェアエンジニアは、プロジェクトに対してかなり異なるアプローチを使用します。 ソフトウェアエンジニアは通常、既存のフレームワークと方法論の範囲内でタスクに取り組みます。 通常、ソフトウェア開発のライフサイクルがあり、ほとんどの開発者は、適切で徹底的なテストを可能にしながら、開発全体を通じて物事を整然と保つために従います。

非常にプロセス指向の分野として、データサイエンティストは、問題を理解し、最終的に解決策に到達できるように、データセットを処理および分析します。 データサイエンス内のソフトウェア開発ライフサイクルに最も近いプロセスは、抽出、変換、読み込み（ETL）プロセスです。

• スキル–データサイエンティストになるために必要な最小限のスキルには、機械学習、統計、データの視覚化、プログラミング、およびスキルセットを常に学習および更新する一般的な意欲が含まれます。 さまざまな企業のさまざまな役職には、これらに加えてさまざまな他のスキルが必要になる場合があります。

一方、ソフトウェアエンジニアは、チーム内で問題を解決し、製品をさまざまな状況に適応させながら、複数のプログラミング言語でプログラミングおよびコーディングできる必要があります。

なぜそれが重要なのですか？

データサイエンティストとソフトウェアエンジニアの違いはかなり重要です。 企業がデータサイエンスプロジェクトに取り組むためにソフトウェアエンジニアを雇うとしたら（またはその逆）、控えめに言っても、それはうまく終わらないでしょう。

企業は、どのような種類の高く評価されている専門家を採用するかを知るために、採用するポジションの要件とその仕事に必要な要件を理解する必要があります。 仕事に間違った人を雇うと、会社と雇われた人に時間とお金がかかり、かなりの欲求不満が生じる可能性があります。

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