Nauka o danych lub inżynieria oprogramowania – porównanie

Termin „IT (technologia informacyjna)” jest obszerny. Jeśli zgłębisz świat IT, poczujesz się zagubiony, gdy spróbujesz określić odpowiednią dla siebie ścieżkę kariery. Istnieje wiele specjalizacji, takich jak tworzenie stron internetowych, sztuczna inteligencja, inżynieria oprogramowania, sieci, nauka o danych(1) i tak dalej. Jednak inżynieria oprogramowania i nauka o danych to dwie z najbardziej preferowanych i popularnych dziedzin. Tak więc ten post dotyczy dogłębnej analizy danych w porównaniu z inżynierią oprogramowania z różnych aspektów.

Obecnie data science to popularna dziedzina IT, która dobrze się opłaca. Z drugiej strony inżynieria oprogramowania istnieje już od jakiegoś czasu. Biorąc to pod uwagę, oboje dobrze płacą i posiadają swoje wyjątkowe miejsce.

Jeśli zastanawiasz się, czy jako ścieżkę kariery wybrać naukę o danych lub inżynierię oprogramowania , dowiesz się o tym po przeczytaniu tego posta.

• Definicja nauki o danych
• Definicja inżynierii oprogramowania
• Różnica między inżynierią oprogramowania a nauką o danych
• Infografika

Co to jest nauka o danych?

Zajmując się ustrukturyzowanymi i nieustrukturyzowanymi danymi, Data Science narusza wszystko, co wiąże się z czyszczeniem, przygotowywaniem i analizą danych. To połączenie matematyki, statystyki, rozwiązywania problemów, programowania, przechwytywania danych w pomysłowej taktyce, umiejętności innego spojrzenia na sprawy oraz czyszczenia, przygotowywania i sortowania danych.

Mówiąc prościej, Data Science to parasol taktyk wykorzystywanych podczas próby wyciągnięcia informacji i spostrzeżeń z danych. Jest to rozwijająca się i cenna dziedzina, która oferuje wiele możliwości osobom z odpowiednim doświadczeniem i umiejętnościami.

(Przeczytaj również: Co to jest nauka o danych? Wszystko, co musisz wiedzieć)

Co to jest inżynieria oprogramowania?

Inżynieria oprogramowania polega na wykorzystaniu umiejętności inżynieryjnych i programistycznych do tworzenia nowego oprogramowania lub aplikacji. W rozwoju oprogramowania celem jest tworzenie nowych aplikacji, systemów, programów, a także gier wideo.

Ponieważ wszyscy wiemy, że nie ma czegoś takiego jak wolne od błędów oprogramowanie, drugorzędnym celem inżynierów oprogramowania jest ciągłe monitorowanie istniejącego oprogramowania w celu jego ulepszania i upewniania się, że działa tak, jak tego potrzebuje. Podobnie jak Data Science, inżynieria oprogramowania jest wysoko cenioną dziedziną, a zalety dobrego zestawu umiejętności inżynierii oprogramowania są popularne. Rzeczywiście, jeśli posiadasz kotlety programistyczne, z pewnością znajdziesz kogoś, kto chciałby ich używać.

Nauka o danych a inżynieria oprogramowania

Jaka jest więc różnica między inżynierią oprogramowania a nauką o danych? Analitycy danych wykorzystują swoje umiejętności do badania danych, rozumienia ich w znaczący sposób, określania wzorców i wykorzystywania tego, co odkryli, aby pomóc firmom stać się bardziej wydajnymi. Z drugiej strony inżynierowie oprogramowania koncentrują się na tworzeniu oprogramowania, które jest przyjazne dla użytkownika i służy określonemu celowi.

Porównajmy teraz inżynierię oprogramowania z nauką o danych bardziej szczegółowo w różnych aspektach.

• Nauka o danych a inżynieria oprogramowania – metodologie

  Jest tak wiele obszarów, w których można wejść do świata nauki o danych. Jeśli gromadzą dane, prawdopodobnie są znani jako „inżynier danych” i zamierzają wydobywać dane z wielu źródeł, oczyszczać je i przetwarzać oraz organizować w bazie danych. Jest to często znane jako proces ETL (Extract, Transform and Load).

  Jeśli wykorzystują te dane do tworzenia modeli i przeprowadzania analiz, prawdopodobnie są znani jako „inżynier uczenia maszynowego” lub „analityk danych”.

  

  Z drugiej strony inżynieria oprogramowania wykorzystywała metodologię znaną jako SDLC (cykl rozwoju oprogramowania). Ten przepływ pracy pomaga w tworzeniu i utrzymaniu oprogramowania.

  Kroki SDLC są następujące:

  • Planowanie
  • Realizowanie
  • Testowanie
  • Dokumentacja
  • Rozlokowanie
  • Utrzymanie

  Teoretycznie zastosowanie jednego z wielu modeli SDLC spowoduje, że oprogramowanie będzie działać z wysoką wydajnością i ulepszy wszelkie zmiany w nadchodzących czasach.

• Nauka o danych a inżynieria oprogramowania – podejścia

  Data Science to praktyka niezwykle zorientowana na proces. Jego praktycy mają tendencję do pozyskiwania i badania zbiorów danych, aby lepiej zrozumieć problem i znaleźć najlepsze rozwiązanie.

  Z drugiej strony inżynieria oprogramowania jest bardziej skłonna do podejścia do zadań z już istniejącymi metodologiami i frameworkami. Na przykład model wodospadu jest dobrze znaną strategią, która zapewnia, że ​​każdy etap SDLC musi zostać zakończony i przejrzany przed kontynuowaniem. Istnieją inne frameworki w inżynierii oprogramowania, takie jak model Spiral, Agile i V-Shaped.

• Nauka o danych a inżynieria oprogramowania – umiejętności

  Nie ma wątpliwości, że zarówno naukowcy danych, jak i inżynierowie oprogramowania dobrze zarabiają. Rzeczywiście, muszą opanować bardzo techniczne umiejętności, aby osiągnąć sukces, i muszą stale się uczyć, ponieważ obie dziedziny mają ewoluującą technologię.

  Aby zostać naukowcem danych, potrzebujesz umiejętności – programowania, statystyki, uczenia maszynowego, wizualizacji danych i zapału do nauki. Mogłoby być więcej, ale to minimum.

  Z drugiej strony niezbędne umiejętności w inżynierii oprogramowania to programowanie i kodowanie w wielu językach programowania. Ponadto umiejętność pracy w zespołach, umiejętności rozwiązywania problemów i radzenia sobie w różnych sytuacjach to umiejętności, które są również wymagane, jeśli chcesz zostać inżynierem oprogramowania.

• Data Science a inżynieria oprogramowania – narzędzia

  Zarówno inżynierowie oprogramowania, jak i naukowcy zajmujący się danymi wykorzystują szeroką gamę precyzyjnych maszyn do wydajnego i efektywnego wykonywania swoich zadań.

  Naukowcy zajmujący się danymi używają narzędzi do wizualizacji danych, analizy danych, uczenia maszynowego, modelowania predykcyjnego i wielu innych. Jeśli wykonują dużo pozyskiwania i przechowywania danych, prawdopodobnie będą używać MongoDB, MySQL, Amazon S3 lub czegoś podobnego.

  Z drugiej strony inżynier oprogramowania używa narzędzi do analizy i projektowania oprogramowania, języków programowania, testowania oprogramowania i wielu innych.

  Bez względu na swoją pozycję konieczne jest używanie najlepszych narzędzi do zadania, które wykonujesz, aby osiągnąć najlepsze wyniki.

Infografika: Nauka o danych a inżynieria oprogramowania

Końcowe przemyślenia

Która ścieżka kariery jest dla Ciebie odpowiednia, czy to data science czy inżynieria oprogramowania? To całkowicie zależy od twoich osobistych zainteresowań i preferencji. Jeśli lubisz tworzyć rzeczy i algorytmy, inżynieria oprogramowania jest dla Ciebie idealna. Ale jeśli lubisz nieprzewidywalne i lubisz zajmować się trendami i statystykami, powinieneś pomyśleć o wyborze data science jako swojej ścieżki kariery.

Najważniejsze jest to, że chociaż nauka o danych ewoluuje z dnia na dzień, jej znaczenie nigdy nie przewyższa znaczenia inżyniera oprogramowania, ponieważ zawsze będziemy wymagać od nich opracowania programów, nad którymi będą pracować naukowcy zajmujący się danymi. Ponadto, mając więcej danych po naszej stronie, zawsze będziemy wymagać od analityka danych zbadania danych i wprowadzenia ulepszeń w biznesie.

Inne przydatne zasoby:

Jaka jest przyszłość nauki o danych

55 najlepszych narzędzi do analizy danych do wykorzystania w 2020 r.

25 podcastów Super Data Science, które musisz śledzić w 2020 roku