데이터 과학 또는 소프트웨어 엔지니어링 – 비교

"IT(정보 기술)"라는 용어는 포괄적입니다. IT 세계를 탐험하다 보면 자신에게 맞는 진로를 결정하려고 할 때 길을 잃을 것입니다. 웹 개발, AI, 소프트웨어 엔지니어링, 네트워킹, 데이터 과학(1) 등과 같은 많은 전문 분야가 있습니다. 그러나 소프트웨어 엔지니어링 및 데이터 과학은 가장 선호되고 인기 있는 두 분야입니다. 따라서 이 게시물은 다양한 측면에서 심층 데이터 과학 대 소프트웨어 엔지니어링 에 관한 것입니다.

현재 데이터 과학은 좋은 성과를 내는 핫 IT 분야입니다. 반면에 소프트웨어 엔지니어링은 얼마 전부터 존재해 왔습니다. 그것을 고려하면 둘 다 잘 지불하고 자신의 특별한 장소를 소유합니다.

데이터 과학 또는 소프트웨어 엔지니어링 을 진로로 선택할지 결정하는 데 어려움을 겪고 있다면 이 게시물을 읽고 나면 알게 될 것입니다.

• 데이터 과학 정의
• 소프트웨어 엔지니어링 정의
• 소프트웨어 공학과 데이터 과학의 차이점
• 인포그래프

데이터 과학이란 무엇입니까?

정형 및 비정형 데이터를 처리하는 Data Science는 데이터 정리, 준비 및 분석과 관련된 모든 것을 절충합니다. 수학, 통계, 문제 해결, 프로그래밍, 풍부한 전술로 데이터 캡처, 사물을 다르게 바라보는 능력, 데이터 정리, 준비 및 정렬의 조합입니다.

간단히 말해서 데이터 과학은 데이터에서 정보와 통찰력을 끌어낼 때 사용되는 전술의 우산입니다. 적절한 경험과 기술을 가진 사람들에게 충분한 기회를 제공하는 성장하고 있는 가치 있는 분야입니다.

(또한 읽기: 데이터 과학이란 무엇입니까? 알아야 할 모든 것)

소프트웨어 공학이란 무엇입니까?

소프트웨어 엔지니어링은 엔지니어링 및 프로그래밍 기술을 사용하여 새로운 소프트웨어 또는 애플리케이션을 구축하는 것을 포함합니다. 소프트웨어 개발의 목적은 새로운 응용 프로그램, 시스템, 프로그램 및 비디오 게임도 만드는 것입니다.

우리 모두는 버그가 없는 소프트웨어가 없다는 것을 알고 있기 때문에 소프트웨어 엔지니어의 2차 목적은 기존 소프트웨어를 지속적으로 모니터링하여 기존 소프트웨어를 향상시키고 필요에 따라 작동하는지 확인하는 것입니다. 데이터 과학과 마찬가지로 소프트웨어 엔지니어링은 매우 가치 있는 분야이며 우수한 소프트웨어 엔지니어링 기술 세트의 특혜가 인기가 있습니다. 실제로 소프트웨어 개발 도구를 가지고 있다면 그것을 사용하고 싶어하는 사람을 분명히 찾을 수 있을 것입니다.

데이터 과학 대 소프트웨어 엔지니어링

그렇다면 소프트웨어 엔지니어링과 데이터 과학의 차이점은 무엇입니까? 데이터 과학자는 자신의 기술을 사용하여 데이터를 조사하고, 의미 있는 방식으로 이해하고, 패턴을 결정하고, 발견한 내용을 활용하여 비즈니스의 효율성을 높입니다. 반면에 소프트웨어 엔지니어는 사용자 친화적이며 특정 목적을 수행하는 소프트웨어 개발에 중점을 둡니다.

이제 소프트웨어 엔지니어링과 데이터 과학을 다양한 측면에서 더 자세히 비교하겠습니다.

• 데이터 과학 대 소프트웨어 엔지니어링 – 방법론

  데이터 과학의 세계에 들어올 수 있는 영역은 매우 많습니다. 데이터를 수집하는 경우 "데이터 엔지니어"로 알려져 있으며 수많은 소스에서 데이터를 추출하여 정리 및 처리하고 데이터베이스에서 구성할 것입니다. 이것은 종종 ETL(추출, 변환 및 로드) 프로세스로 알려져 있습니다.

  

  그들이 이러한 데이터를 활용하여 모델을 개발하고 분석을 수행한다면 아마도 "머신 러닝 엔지니어" 또는 "데이터 분석가"로 알려져 있을 것입니다.

  반면 소프트웨어 엔지니어링은 SDLC(소프트웨어 개발 수명 주기)로 알려진 방법론을 활용했습니다. 이 워크플로는 소프트웨어를 구축하고 유지 관리하는 데 도움이 됩니다.

  SDLC의 단계는 다음과 같습니다.

  • 계획
  • 구현
  • 테스트
  • 선적 서류 비치
  • 전개
  • 유지

  이론적으로 수많은 SDLC 모델 중 하나를 따르면 소프트웨어가 고효율로 실행되고 향후 개발이 향상될 것입니다.

• 데이터 과학 대 소프트웨어 엔지니어링 – 접근 방식

  데이터 과학은 매우 프로세스 지향적인 방식입니다. 실무자는 문제를 더 잘 이해하고 최상의 솔루션을 도출하기 위해 데이터 세트를 수집하고 검사하는 경향이 있습니다.

  반면에 소프트웨어 엔지니어링은 이미 존재하는 방법론과 프레임워크로 작업에 접근할 가능성이 더 큽니다. 예를 들어, The Waterfall 모델은 SDLC의 각 단계를 완료하고 계속 진행하기 전에 검토해야 하는 잘 알려진 전략입니다. Spiral, Agile 및 V-Shaped 모델과 같은 소프트웨어 엔지니어링의 다른 프레임워크가 있습니다.

• 데이터 과학 대 소프트웨어 엔지니어링 – 기술

  데이터 과학자와 소프트웨어 엔지니어 모두 높은 급여를 받는다는 사실에는 의심의 여지가 없습니다. 실제로 두 분야 모두 발전하는 기술을 가지고 있기 때문에 두 분야 모두에서 탁월하기 위해서는 매우 기술적인 기술을 마스터해야 하고 끊임없이 배워야 합니다.

  데이터 과학자가 되려면 프로그래밍, 통계, 기계 학습, 데이터 시각화 및 학습에 대한 열정과 같은 기술이 필요합니다. 더 많을 수 있지만 이것은 최소입니다.

  반면에 소프트웨어 공학에서 필요한 기술은 여러 프로그래밍 언어로 프로그래밍하고 코딩하는 것입니다. 또한 팀으로 작업하는 능력, 문제 해결 능력, 다양한 상황에 대처할 수 있는 능력은 소프트웨어 엔지니어가 되기 위해 필요한 능력이기도 합니다.

• 데이터 과학 대 소프트웨어 엔지니어링 – 도구

  소프트웨어 엔지니어와 데이터 과학자 모두 다양한 정밀 기계를 활용하여 작업을 효율적이고 효과적으로 수행합니다.

  데이터 과학자는 데이터 시각화, 데이터 분석, 기계 학습, 예측 모델링 등을 위한 도구를 사용합니다. 많은 데이터 수집 및 저장을 수행하는 경우 MongoDB, MySQL, Amazon S3 또는 이와 유사한 것을 사용할 것입니다.

  반면에 소프트웨어 엔지니어는 소프트웨어 분석 및 설계, 프로그래밍 언어, 소프트웨어 테스트 등을 위한 도구를 사용합니다.

  귀하의 위치가 무엇이든 최상의 결과를 달성하기 위해 수행 중인 작업에 가장 적합한 도구를 사용하는 것이 필수적입니다.

인포그래프: 데이터 과학 대 소프트웨어 엔지니어링

마지막 생각들

데이터 과학이든 소프트웨어 엔지니어링이든 당신에게 적합한 진로는 무엇입니까? 그것은 전적으로 귀하의 개인적인 관심과 선호도에 달려 있습니다. 사물과 알고리즘 개발을 좋아한다면 소프트웨어 엔지니어링이 이상적입니다. 그러나 예측할 수 없는 것을 좋아하고 추세와 통계를 다루고 싶다면 데이터 과학자를 진로로 선택하는 것에 대해 생각해야 합니다.

결론은 데이터 과학이 나날이 발전하고 있지만 데이터 과학자가 작업할 프로그램을 개발하도록 항상 요구할 것이기 때문에 그 중요성은 소프트웨어 엔지니어의 중요성을 결코 능가하지 않는다는 것입니다. 또한 데이터가 더 많아지면 데이터 과학자가 항상 데이터를 검토하고 비즈니스를 개선해야 합니다.

기타 유용한 리소스:

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