Różnica między inżynierią oprogramowania a nauką o danych

Ponieważ nauka o danych stała się ostatnio coraz bardziej popularna, nadal jest mylona z dziedziną inżynierii i rozwoju oprogramowania. To spore zamieszanie. Większość specjalistów w każdej dziedzinie ma podobne wykształcenie, poprzednie prace, a nawet doświadczenie rozwojowe. Ci specjaliści mogą pracować w tej samej firmie zajmującej się tworzeniem oprogramowania, takiej jak BairesDev. Jednak ich praca jest zupełnie inna.

Jaka jest dokładnie różnica między nauką o danych a inżynierią oprogramowania?

Dlaczego zrozumienie różnic ma znaczenie

Ponieważ nauka o danych wciąż zyskuje na znaczeniu i staje się kluczowym czynnikiem wartości dla wszelkiego rodzaju organizacji, liderzy biznesu, którzy w swoich firmach polegają na zespołach inżynierii oprogramowania i analityki danych, powinni zrozumieć, czym się różnią, a także jak mogą ze sobą współpracować .

W praktyce zespoły IT i dostawcy oprogramowania są zazwyczaj odpowiedzialni za tworzenie narzędzi i infrastruktury wymaganych przez zespoły zajmujące się analizą danych, aby odnieść sukces. Chociaż te dwie kwestie wydają się podobne, wielu liderów IT podchodzi do specjalistów w każdym zespole w ten sam sposób, co prowadzi do błędnych zadań i założeń, a ostatecznie podważa każdy zespół.

Aby lepiej zrozumieć różnicę między inżynierią oprogramowania a nauką o danych, najlepiej najpierw zrozumieć, czym naprawdę zajmuje się każdy dział, jakie są jego obowiązki i jak pracują w firmie, aby osiągnąć sukces.

Co robią inżynierowie oprogramowania?

Mówiąc najprościej, inżynierowie oprogramowania i programiści są twórcami. Codziennie czytają, piszą, testują i recenzują oprogramowanie i kod. Od aplikacji mobilnych po strony internetowe, programista pisze kod niezbędny do działania technologii. Zadaniem inżyniera oprogramowania jest ciągłe sprawdzanie i regularne aktualizowanie oprogramowania, aby zapewnić, że zawsze działa na optymalnym poziomie.

Programiści kodują na potrzeby projektowania i funkcjonalności. Tworzą i utrzymują oprogramowanie do wielu różnych celów. Deweloperzy ci muszą być ekspertami (lub pracować w zespole ekspertów) w zakresie front-end, back-end, user experience i nie tylko, aby w pełni opracować oprogramowanie.

Co robią naukowcy zajmujący się danymi?

Analitycy danych są odpowiedzialni za opracowywanie sposobów rozwiązywania problemów. Pomiędzy wyodrębnianiem, czyszczeniem, analizowaniem i manipulowaniem danymi naukowcy zajmujący się danymi spędzają większość czasu na próbach wykorzystania danych, aby pomóc swojej firmie znaleźć najlepsze rozwiązania biznesowe oparte na informacjach. Oni również piszą kod, ale zwykle tworzą programy, które pomagają im w znajdowaniu spostrzeżeń biznesowych.

Analitycy danych muszą mieć doświadczenie w statystyce i językach kodowania (takich jak Python i SQL), aby efektywnie wykonywać swoją pracę, ale nie zajmują się wyłącznie kodowaniem i tworzeniem oprogramowania.

Zrozumienie różnic między nauką o danych a inżynierią oprogramowania

Inżynieria oprogramowania i nauka o danych to dwie dziedziny o podobnych wymaganiach i planach pracy z daleka, ale mają bardzo różne produkty końcowe. Ważne jest, aby zrozumieć różnice między tymi dziedzinami, umiejętności wymagane na każdym stanowisku oraz sposób, w jaki pomagają one firmom odnosić sukcesy jako poszczególne działy.

Chociaż istnieje wiele podobieństw między tymi dwiema dziedzinami, istnieją trzy główne różnice, które należy wziąć pod uwagę między nauką o danych a inżynierią oprogramowania: narzędzia, procesy i metody oraz umiejętności.

• Narzędzia — zarówno analitycy danych, jak i inżynierowie oprogramowania korzystają z szerokiej gamy technologii, aby wykonywać swoją pracę tak wydajnie i efektywnie, jak to tylko możliwe. Analityk danych polega na narzędziach do wizualizacji danych, analiz, zarządzania i analizy baz danych, modelowania predykcyjnego i uczenia maszynowego, żeby wymienić tylko kilka zadań. Technologie te mogą obejmować wszystko, od MySQL po Apache Spark i Amazon S3.

Inżynierowie oprogramowania wykorzystują narzędzia do projektowania i analizowania oprogramowania, programów testowych, języków programowania, aplikacji internetowych i wielu innych narzędzi w zależności od wykonywanego zadania. Na przykład narzędzia te mogą obejmować Django do tworzenia stron internetowych zaplecza po TextWrangler i Visual Code Studio do rzeczywistej produkcji kodu.

• Podejścia — naukowcy zajmujący się danymi i inżynierowie oprogramowania stosują raczej różne podejścia do projektów. Inżynierowie oprogramowania zazwyczaj podchodzą do zadań w ramach istniejących ram i metodologii. Zwykle istnieje cykl rozwoju oprogramowania, który większość programistów śledzi, aby utrzymać porządek przez cały czas tworzenia oprogramowania, jednocześnie umożliwiając odpowiednie i dokładne testowanie.

Jako dziedzina bardzo zorientowana na proces, analitycy danych przetwarzają i analizują zbiory danych w sposób, który najlepiej pozwala im zrozumieć problem i ostatecznie znaleźć rozwiązanie. Procesem najbliższym cyklowi życia tworzenia oprogramowania w nauce o danych byłby proces wyodrębniania, przekształcania, wczytywania (ETL).

• Umiejętności — minimalne umiejętności wymagane do zostania naukowcem danych obejmują uczenie maszynowe, statystyki, wizualizację danych, programowanie i ogólną chęć ciągłego uczenia się i aktualizowania swoich umiejętności. Różne stanowiska w różnych firmach mogą wymagać wielu innych umiejętności oprócz tych.

Z drugiej strony inżynierowie oprogramowania muszą być w stanie programować i kodować w wielu językach programowania podczas pracy w zespole, aby rozwiązywać problemy i dostosowywać swoje produkty do różnych sytuacji.

Dlaczego to ma znaczenie?

Różnica między naukowcem zajmującym się danymi a inżynierem oprogramowania ma duże znaczenie. Jeśli firma miałaby zatrudnić inżyniera oprogramowania do pracy nad projektami data science (lub odwrotnie), nie skończyłoby się to co najmniej dobrze.

Firmy muszą rozumieć wymagania stanowiska, na które zatrudniają, oraz wymagania niezbędne do pracy, aby wiedzieć, jakiego rodzaju wysoko cenionego profesjonalisty zatrudnić. Zatrudnienie niewłaściwej osoby do pracy może kosztować firmę i zatrudnioną osobę czas, pieniądze i sporo frustracji.

Masz jakieś przemyślenia na ten temat? Daj nam znać poniżej w komentarzach lub przenieś dyskusję na naszego Twittera lub Facebooka.

Rekomendacje redaktorów:

• Jak wybrać odpowiednie oprogramowanie serwera poczty e-mail dla przedsiębiorstwa?
• Podejścia do tworzenia oprogramowania i filozofii przepływu pracy
• Oprogramowanie, które pomoże Ci przezwyciężyć problemy, z jakimi boryka się Twoja sieć Wi-Fi
• Niezbędne oprogramowanie dla biur nieruchomości