소프트웨어 공학과 데이터 과학의 차이점

최근 데이터 과학이 대중화되면서 소프트웨어 엔지니어링 및 개발 분야와 계속 혼동되고 있습니다. 이것은 정당한 혼란입니다. 각 분야의 전문가들은 대부분 비슷한 학력, 이전 직장, 심지어 개발 경험도 가지고 있습니다. 이 전문가들은 BairesDev와 같은 동일한 소프트웨어 개발 회사에서 일할 수 있습니다. 그러나 그들의 직업은 사뭇 다릅니다.

데이터 과학과 소프트웨어 엔지니어링의 차이점은 정확히 무엇입니까?

차이점을 이해하는 것이 중요한 이유

데이터 과학의 중요성이 계속 커지고 모든 종류의 조직에서 중요한 가치 동인이 됨에 따라 회사 내에서 소프트웨어 엔지니어링 팀과 데이터 과학 팀 모두에 의존하는 비즈니스 리더는 서로 다른 점과 함께 작업할 수 있는 방법을 이해해야 합니다. .

실제로 IT 팀과 소프트웨어 개발 공급자는 일반적으로 데이터 과학 팀이 성공하기 위해 필요한 도구와 인프라를 만드는 책임이 있습니다. 두 가지가 비슷해 보이지만 많은 IT 리더가 각 팀의 전문가에게 같은 방식으로 접근하기 때문에 잘못된 할당과 가정을 하고 궁극적으로 각 팀의 역량을 약화시킵니다.

소프트웨어 엔지니어링과 데이터 과학의 차이점을 더 잘 이해하려면 먼저 각 부서가 실제로 하는 일, 책임이 포함되는 책임 및 성공을 보기 위해 비즈니스 내에서 일하는 방식을 이해하는 것이 가장 좋습니다.

소프트웨어 엔지니어는 무엇을 하나요?

가장 간단한 형태로 말하면 소프트웨어 엔지니어와 개발자는 제작자입니다. 그들은 매일 소프트웨어와 코드를 읽고, 쓰고, 테스트하고, 검토합니다. 모바일 애플리케이션에서 웹사이트에 이르기까지 개발자는 기술이 작동하도록 하는 데 필요한 코드를 작성합니다. 소프트웨어 엔지니어의 임무는 소프트웨어가 항상 최적의 수준에서 작동하는지 확인하기 위해 정기적으로 소프트웨어를 지속적으로 확인하고 업데이트하는 것입니다.

소프트웨어 엔지니어는 디자인과 기능을 위해 코딩합니다. 그들은 다양한 목적을 위해 소프트웨어를 만들고 유지합니다. 이러한 개발자는 소프트웨어를 완전히 개발하기 위해 프론트엔드, 백엔드, 사용자 경험 등의 전문가(또는 전문가 팀 내에서 작업)여야 합니다.

데이터 과학자는 무엇을 하나요?

데이터 과학자는 문제 해결 방법을 개발할 책임이 있습니다. 데이터 추출, 정리, 분석 및 조작 사이에서 데이터 과학자는 대부분의 시간을 데이터를 사용하여 회사가 최고의 정보 기반 비즈니스 솔루션을 찾도록 돕습니다. 그들도 코드를 작성하지만 일반적으로 비즈니스 통찰력을 찾는 동안 도움이 되는 프로그램을 개발합니다.

데이터 과학자는 업무를 효과적으로 수행하기 위해 통계 및 코딩 언어(예: Python 및 SQL)에 대한 경험이 있어야 하지만 코딩 및 소프트웨어 개발에만 국한되지 않습니다.

데이터 과학과 소프트웨어 엔지니어링의 차이점 이해

소프트웨어 엔지니어링과 데이터 과학은 멀리서 보면 요구 사항과 작업 청사진이 비슷해 보이지만 최종 제품은 매우 다른 두 분야입니다. 이러한 분야의 차이점, 각 직무에 필요한 기술, 개별 부서로서 비즈니스가 성공하는 데 어떻게 도움이 되는지 이해하는 것이 중요합니다.

두 분야에 많은 유사점이 있지만 데이터 과학과 소프트웨어 엔지니어링 간에 고려해야 할 세 가지 주요 차이점은 도구, 프로세스 및 방법, 기술입니다.

• 도구 – 데이터 과학자와 소프트웨어 엔지니어 모두 다양한 기술을 사용하여 최대한 효율적이고 효과적으로 작업을 수행합니다. 데이터 과학자는 몇 가지 작업을 예로 들자면 데이터 시각화, 분석, 데이터베이스 관리 및 분석, 예측 모델링, 기계 학습을 위한 도구에 의존합니다. 이러한 기술에는 MySQL에서 Apache Spark 및 Amazon S3에 이르는 모든 것이 포함될 수 있습니다.

소프트웨어 엔지니어는 당면한 작업에 따라 소프트웨어, 테스트 프로그램, 프로그래밍 언어, 웹 앱 및 기타 여러 도구를 설계 및 분석하기 위한 도구를 활용합니다. 예를 들어, 이러한 도구는 백엔드 웹 개발을 위한 Django에서 실제 코드 생산을 위한 TextWrangler 및 Visual Code Studio에 이르기까지 다양합니다.

• 접근 방식 – 데이터 과학자와 소프트웨어 엔지니어는 프로젝트에 대해 다소 다른 접근 방식을 사용합니다. 소프트웨어 엔지니어는 일반적으로 기존 프레임워크 및 방법론 내에서 작업에 접근합니다. 일반적으로 대부분의 개발자가 적절하고 철저한 테스트를 허용하면서 개발 전반에 걸쳐 순서를 유지하기 위해 따르는 소프트웨어 개발 수명 주기가 있습니다.

매우 프로세스 지향적인 분야인 데이터 과학자는 문제를 가장 잘 이해하고 궁극적으로 솔루션에 도달할 수 있는 방식으로 데이터 세트를 처리하고 분석합니다. 데이터 과학 내에서 소프트웨어 개발 수명 주기에 가장 가까운 프로세스는 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스입니다.

• 기술 – 데이터 과학자가 되기 위해 필요한 최소한의 기술에는 기계 학습, 통계, 데이터 시각화, 프로그래밍 및 기술을 지속적으로 배우고 업데이트하려는 일반적인 의지가 포함됩니다. 다양한 회사의 다른 직책에는 이들 외에도 다양한 다른 기술이 필요할 수 있습니다.

반면에 소프트웨어 엔지니어는 문제를 해결하고 제품을 다양한 상황에 적용하기 위해 팀 내에서 작업하면서 여러 프로그래밍 언어로 프로그래밍하고 코딩할 수 있어야 합니다.

중요한 이유는 무엇입니까?

데이터 과학자와 소프트웨어 엔지니어의 차이는 상당히 중요합니다. 회사가 데이터 과학 프로젝트를 수행하기 위해 소프트웨어 엔지니어를 고용한다면(또는 그 반대의 경우도 마찬가지), 좋게 끝나지 않을 것입니다.

기업은 어떤 종류의 존경받는 전문가를 고용해야 하는지 알기 위해 채용하려는 직책의 요구 사항과 해당 직무에 필요한 요구 사항을 이해해야 합니다. 작업에 잘못된 사람을 고용하면 회사와 고용된 사람에게 시간, 돈, 그리고 상당한 좌절을 겪을 수 있습니다.

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