Ciência de Dados ou Engenharia de Software - Comparação

O termo “TI (Tecnologia da Informação)” é abrangente. Se você explorar o mundo da TI, se sentirá perdido ao tentar determinar a carreira certa para você. Existem amplas especializações, como desenvolvimento web, IA, engenharia de software, redes, ciência de dados(1) e assim por diante. No entanto, engenharia de software e ciência de dados são dois dos campos mais preferidos e populares. Então, este post é sobre ciência de dados em profundidade versus engenharia de software de vários aspectos.

Atualmente, a ciência de dados é um campo de TI quente que paga bem. Por outro lado, a engenharia de software já existe há algum tempo. Considerando isso, ambos pagam bem e possuem seu lugar especial.

Se você está lutando para determinar se deve escolher ciência de dados ou engenharia de software como sua carreira, saberá sobre isso depois de ler este post.

• Definição de ciência de dados
• Definição de Engenharia de Software
• Diferença entre Engenharia de Software e Ciência de Dados
• Infográfico

O que é Ciência de Dados?

Lidando com dados estruturados e não estruturados, a Data Science compromete tudo o que se relaciona à limpeza, preparação e análise de dados. É a combinação de matemática, estatística, resolução de problemas, programação, captura de dados em táticas engenhosas, a capacidade de olhar as coisas de maneira diferente e a limpeza, preparação e classificação dos dados.

Para colocar em palavras simples, Data Science é o guarda-chuva de táticas usadas ao tentar extrair informações e insights dos dados. É um campo crescente e valioso que oferece amplas oportunidades para pessoas com a experiência e as habilidades certas.

(Leia também: O que é ciência de dados? Tudo o que você precisa saber)

O que é Engenharia de Software?

A Engenharia de Software envolve o uso de habilidades de engenharia e programação para construir um novo software ou aplicativo. No desenvolvimento de software, o objetivo é criar novos aplicativos, sistemas, programas e também videogames.

Como todos sabemos que não existe software livre de bugs, um objetivo secundário dos engenheiros de software é monitorar continuamente o software existente para aprimorá-lo e garantir que ele funcione conforme necessário. Assim como a Ciência de Dados, a Engenharia de Software é um campo altamente valorizado e as vantagens de um bom conjunto de habilidades de engenharia de software são populares. De fato, se você possui habilidades de desenvolvimento de software, certamente encontrará alguém que gostaria de usá-las.

Ciência de dados versus engenharia de software

Então, qual é a diferença entre engenharia de software e ciência de dados? Os cientistas de dados usam suas habilidades para examinar dados, compreendê-los de maneira significativa, determinar padrões e utilizar o que descobriram para ajudar as empresas a se tornarem mais eficientes. Por outro lado, os engenheiros de software se concentram no desenvolvimento de software que seja fácil de usar e sirva a um propósito específico.

Vamos agora comparar a engenharia de software com a ciência de dados com mais detalhes de diferentes aspectos.

• Ciência de Dados vs Engenharia de Software – Metodologias

  Existem muitas áreas em que se pode entrar no mundo da ciência de dados. Se eles estão reunindo dados, provavelmente são conhecidos como “engenheiros de dados” e vão extrair dados de várias fontes, limpando-os, processando-os e organizando-os em um banco de dados. Isso geralmente é conhecido como processo ETL (Extrair, Transformar e Carregar).

  Se eles estão utilizando esses dados para desenvolver modelos e realizar análises, provavelmente são conhecidos como “engenheiro de aprendizado de máquina” ou “analista de dados”.

  

  Por outro lado, a engenharia de software utilizou uma metodologia conhecida como SDLC (Software Development Life Cycle). Este fluxo de trabalho ajuda a construir e manter o software.

  As etapas do SDLC são as seguintes:

  • Planejamento
  • Implementação
  • Teste
  • Documentação
  • Desdobramento, desenvolvimento
  • Manutenção

  Teoricamente, seguir um dos vários modelos SDLC resultará no software funcionando com alta eficiência e aprimorará quaisquer desenvolvimentos nos próximos tempos.

• Ciência de Dados vs Engenharia de Software – Abordagens

  Data Science é uma prática extremamente orientada a processos. Seus praticantes tendem a ingerir e examinar conjuntos de dados para compreender melhor um problema e conduzir a melhor solução.

  Por outro lado, é mais provável que a engenharia de software aborde tarefas com metodologias e estruturas já existentes. Por exemplo, o modelo Waterfall é uma estratégia bem conhecida que garante que cada etapa do SDLC deve ser concluída e revisada antes de prosseguir. Existem outros frameworks em engenharia de software, como Spiral, Agile e V-Shaped model.

• Ciência de Dados vs Engenharia de Software – Habilidades

  Não há dúvida de que tanto os cientistas de dados quanto os engenheiros de software são bem pagos. De fato, eles precisam dominar habilidades muito técnicas para se destacar e precisam aprender constantemente, pois ambos os campos têm tecnologia em evolução.

  Para se tornar um cientista de dados, você precisa de habilidades – programação, estatística, aprendizado de máquina, visualização de dados e entusiasmo para aprender. Poderia ser mais, mas estes são o mínimo.

  Por outro lado, as habilidades necessárias em engenharia de software são programação e codificação em várias linguagens de programação. Além disso, a capacidade de trabalhar em equipe, habilidades de resolução de problemas e capacidade de lidar com diferentes situações são habilidades que também são necessárias se você deseja se tornar um engenheiro de software.

• Ciência de Dados vs Engenharia de Software – Ferramentas

  Tanto os engenheiros de software quanto os cientistas de dados aproveitam uma ampla gama de máquinas de precisão para realizar seus trabalhos com eficiência e eficácia.

  Um cientista de dados usa ferramentas para visualização de dados, análise de dados, aprendizado de máquina, modelagem preditiva e muito mais. Se eles estiverem realizando muita ingestão e armazenamento de dados, provavelmente usarão MongoDB, MySQL, Amazon S3 ou algo semelhante.

  Por outro lado, um engenheiro de software usa ferramentas para análise e design de software, linguagens de programação, teste de software e muito mais.

  Seja qual for sua posição, é imperativo usar as melhores ferramentas para a tarefa que você está realizando para obter os melhores resultados.

Infografia: Ciência de Dados vs Engenharia de Software

Pensamentos finais

Qual carreira é a certa para você, seja ciência de dados ou engenharia de software? Depende inteiramente do seu interesse e preferência pessoal. Se você gosta de desenvolver coisas e algoritmos, a engenharia de software é ideal para você. Mas, se você ama o imprevisível e gosta de lidar com tendências e estatísticas, deve pensar em escolher um cientista de dados como sua carreira.

A conclusão é que, embora a ciência de dados esteja evoluindo dia a dia, sua importância nunca supera a de um engenheiro de software, pois sempre exigiremos que eles desenvolvam os programas em que um cientista de dados trabalhará. Além disso, com mais dados do nosso lado, sempre precisaremos de um cientista de dados para examinar os dados e fazer melhorias nos negócios.

Outro recurso útil:

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