Știința datelor sau Inginerie software – Comparație

Termenul „IT (tehnologia informației)” este cuprinzător. Dacă explorezi lumea IT, te vei simți pierdut atunci când încerci să stabilești calea de carieră potrivită pentru tine. Există numeroase specializări, cum ar fi dezvoltarea web, AI, inginerie software, rețele, știința datelor (1) și așa mai departe. Cu toate acestea, ingineria software și știința datelor sunt două dintre cele mai preferate și populare domenii. Deci, această postare este despre știința datelor în profunzime vs inginerie software din diferite aspecte.

În prezent, știința datelor este un domeniu IT fierbinte care plătește bine. Pe de altă parte, ingineria software există de ceva vreme. Având în vedere asta, ambii plătesc bine și își dețin locul lor special.

Dacă vă chinuiți să determinați dacă alegeți știința datelor sau ingineria software ca traseu de carieră, veți ști despre asta după ce citiți această postare.

• Definiția științei datelor
• Definiție de inginerie software
• Diferența dintre Ingineria software și Știința datelor
• Infografie

Ce este Data Science?

Tratându-se cu date structurate și nestructurate, Data Science compromite tot ceea ce are legătură cu curățarea, pregătirea și analiza datelor. Este o combinație de matematică, statistică, rezolvare de probleme, programare, captarea datelor în tactici pline de resurse, capacitatea de a privi lucrurile diferit și curățarea, pregătirea și sortarea datelor.

În cuvinte simple, Data Science este umbrela tacticilor folosite atunci când se încearcă extragerea de informații și perspective din date. Este un domeniu în creștere și valoros, care oferă ample oportunități persoanelor cu experiența și abilitățile potrivite.

(Citiți și: Ce este știința datelor? Tot ce trebuie să știți)

Ce este Ingineria Software?

Ingineria software implică utilizarea abilităților de inginerie și programare pentru a construi un nou software sau aplicație. În dezvoltarea de software, scopul este de a crea noi aplicații, sisteme, programe și jocuri video.

După cum știm cu toții că nu există un software fără erori, un scop secundar al inginerilor de software este să monitorizeze în permanență software-ul existent pentru a-l îmbunătăți și a se asigura că funcționează așa cum este necesar. La fel ca și știința datelor, ingineria software este un domeniu foarte apreciat, iar avantajele unui set bun de abilități de inginerie software sunt populare. Într-adevăr, dacă aveți abilități de dezvoltare software, atunci cu siguranță veți găsi pe cineva care ar dori să le folosească.

Știința datelor vs Inginerie software

Deci, care este diferența dintre ingineria software și știința datelor? Oamenii de știință de date își folosesc abilitățile pentru a examina datele, a le înțelege în moduri semnificative, pentru a determina tipare și pentru a utiliza ceea ce au descoperit pentru a ajuta companiile să devină mai eficiente. Pe de altă parte, inginerii de software se concentrează pe dezvoltarea de software care este ușor de utilizat și care servește unui anumit scop.

Să comparăm acum ingineria software cu știința datelor mai detaliat din diferite aspecte.

• Data Science vs Software Engineering – Metodologii

  Există atât de multe domenii în care cineva ar putea intra în lumea științei datelor. Dacă adună date, atunci probabil că sunt cunoscuți drept „inginer de date” și vor extrage date din numeroase surse, le vor curăța și procesa și le vor organiza într-o bază de date. Acesta este adesea cunoscut sub numele de proces ETL (Extract, Transform and Load).

  Dacă folosesc aceste date pentru a dezvolta modele și a efectua analize, atunci probabil că sunt cunoscuți ca „inginer de învățare automată” sau „analist de date”.

  

  Pe de altă parte, ingineria software a folosit o metodologie cunoscută sub numele de SDLC (Software Development Life Cycle). Acest flux de lucru ajută la construirea și întreținerea software-ului.

  Pașii SDLC sunt următorii:

  • Planificare
  • Implementarea
  • Testare
  • Documentație
  • Implementare
  • întreținere

  Teoretic, urmărirea unuia dintre numeroasele modele SDLC va duce la funcționarea software-ului cu o eficiență ridicată și va îmbunătăți orice evoluție în timpurile următoare.

• Știința datelor vs Inginerie software – Abordări

  Data Science este o practică extrem de orientată spre proces. Practicienii săi tind să ingereze și să examineze seturi de date pentru a înțelege mai bine o problemă și a găsi cea mai bună soluție.

  Pe de altă parte, ingineria software este mai probabil să abordeze sarcinile cu metodologii și cadre deja existente. De exemplu, modelul Cascada este o strategie binecunoscută care asigură că fiecare etapă a SDLC trebuie finalizată și revizuită înainte de a continua. Există și alte cadre în ingineria software, cum ar fi modelul Spiral, Agile și V-Shaped.

• Știința datelor vs Inginerie software – Abilități

  Nu există nicio îndoială în faptul că atât oamenii de știință de date, cât și inginerii de software sunt plătiți bine. Într-adevăr, ei trebuie să stăpânească abilități foarte tehnice pentru a excela și trebuie să învețe constant, deoarece ambele domenii au tehnologie în evoluție.

  Pentru a deveni un om de știință a datelor, aveți nevoie de abilități – programare, statistici, învățare automată, vizualizare a datelor și entuziasm de a învăța. Ar putea fi mai mult, dar acestea sunt minimele.

  Pe de altă parte, abilitățile necesare în ingineria software sunt programarea și codarea în mai multe limbaje de programare. În plus, abilitatea de a lucra în echipă, abilitățile de rezolvare a problemelor și capacitatea de a face față diferitelor situații sunt abilități care sunt, de asemenea, necesare dacă doriți să deveniți inginer software.

• Știința datelor vs Inginerie software – Instrumente

  Atât inginerii de software, cât și oamenii de știință de date folosesc o gamă largă de utilaje de precizie pentru a-și îndeplini sarcinile în mod eficient și eficient.

  Un om de știință a datelor utilizează instrumente pentru vizualizarea datelor, analiza datelor, învățarea automată, modelarea predictivă și multe altele. Dacă efectuează o mulțime de asimilare și stocare de date, probabil că vor folosi MongoDB, MySQL, Amazon S3 sau ceva similar.

  Pe de altă parte, un inginer software folosește instrumente pentru analiza și proiectarea software-ului, limbaje de programare, testare software și multe altele.

  Indiferent de poziția ta, este imperativ să folosești cele mai bune instrumente pentru sarcina pe care o faci pentru a obține cele mai bune rezultate.

Infografie: Știința datelor vs Ingineria software

Gânduri finale

Care cale de carieră este potrivită pentru tine, indiferent dacă este știința datelor sau ingineria software? Depinde în totalitate de interesul și preferințele tale personale. Dacă vă place să dezvoltați lucruri și algoritmi, atunci ingineria software este ideală pentru dvs. Dar, dacă ți-ar plăcea imprevizibilul și ți-ar plăcea să te ocupi de tendințe și statistici, atunci ar trebui să te gândești să alegi un cercetător de date ca traseu de carieră.

Concluzia este că, deși știința datelor evoluează zi de zi, semnificația sa nu o depășește niciodată pe cea a unui inginer de software, deoarece îi vom cere întotdeauna să dezvolte programele la care va lucra un cercetător de date. În plus, cu mai multe date la finalul nostru, vom avea întotdeauna nevoie de un cercetător de date care să examineze datele și să facă îmbunătățiri în afaceri.

Altă resursă utilă:

Care este viitorul științei datelor

Top 55 de instrumente pentru știința datelor de utilizat în 2020

25 de podcasturi Super Data Science pe care trebuie să le urmăriți în 2020