Наука о данных или программная инженерия — сравнение

Термин «ИТ (информационные технологии)» является всеобъемлющим. Если вы исследуете мир ИТ, вы почувствуете себя потерянным, когда попытаетесь определить правильный карьерный путь. Существует множество специализаций, таких как веб-разработка, искусственный интеллект, разработка программного обеспечения, сети, наука о данных (1) и так далее. Тем не менее, разработка программного обеспечения и наука о данных являются двумя наиболее предпочтительными и популярными областями. Итак, этот пост посвящен углубленной науке о данных и разработке программного обеспечения с разных сторон.

В настоящее время наука о данных является горячей областью ИТ, хорошо оплачиваемой. С другой стороны, разработка программного обеспечения существует уже некоторое время. Учитывая это, оба хорошо платят и занимают свое особое место.

Если вы изо всех сил пытаетесь определить, выбрать ли науку о данных или разработку программного обеспечения в качестве своей карьеры, вы узнаете об этом, прочитав этот пост.

• Определение науки о данных
• Определение программной инженерии
• Разница между программной инженерией и наукой о данных
• инфографика

Что такое наука о данных?

Работая со структурированными и неструктурированными данными, наука о данных идет на компромисс во всем, что касается очистки, подготовки и анализа данных. Это сочетание математики, статистики, решения проблем, программирования, сбора данных в находчивой тактике, способности взглянуть на вещи по-другому и очистки, подготовки и сортировки данных.

Проще говоря, наука о данных — это зонтик тактики, используемой при попытке извлечь информацию и идеи из данных. Это растущая и ценная область, которая предлагает множество возможностей для людей с нужным опытом и навыками.

(Также читайте: что такое наука о данных? Все, что вам нужно знать)

Что такое программная инженерия?

Программная инженерия включает в себя использование инженерных навыков и навыков программирования для создания нового программного обеспечения или приложения. Целью разработки программного обеспечения является также создание новых приложений, систем, программ и видеоигр.

Поскольку все мы знаем, что программного обеспечения без ошибок не бывает, второстепенной целью инженеров-программистов является постоянный мониторинг существующего программного обеспечения с целью его улучшения и обеспечения того, чтобы оно работало так, как нужно. Как и наука о данных, разработка программного обеспечения является высоко ценимой областью, и преимущества хорошего набора навыков разработки программного обеспечения популярны. В самом деле, если у вас есть навыки разработки программного обеспечения, то вы обязательно найдете кого-то, кто хотел бы их использовать.

Наука о данных против разработки программного обеспечения

Итак, в чем разница между программной инженерией и наукой о данных? Ученые, работающие с данными, используют свои навыки для изучения данных, осмысленного их понимания, определения закономерностей и использования своих открытий, чтобы помочь компаниям стать более эффективными. С другой стороны, инженеры-программисты сосредотачиваются на разработке программного обеспечения, удобного для пользователя и служащего определенной цели.

Давайте теперь сравним программную инженерию и науку о данных более подробно с разных сторон.

• Наука о данных против разработки программного обеспечения — методологии

  Есть так много областей, в которые можно войти в мир науки о данных. Если они собирают данные, то они, вероятно, известны как «инженеры данных» и собираются извлекать данные из многочисленных источников, очищать и обрабатывать их и организовывать в базу данных. Это часто называют процессом ETL (извлечение, преобразование и загрузка).

  Если они используют эти данные для разработки моделей и проведения анализа, то они, вероятно, известны как «инженер по машинному обучению» или «аналитик данных».

  С другой стороны, разработка программного обеспечения использовала методологию, известную как SDLC (жизненный цикл разработки программного обеспечения). Этот рабочий процесс помогает создавать и поддерживать программное обеспечение.

  

  Шаги SDLC следующие:

  • Планирование
  • Реализация
  • Тестирование
  • Документация
  • Развертывание
  • техническое обслуживание

  Теоретически, следование одной из многочисленных моделей SDLC приведет к тому, что программное обеспечение будет работать с высокой эффективностью и улучшит любые разработки в ближайшие времена.

• Наука о данных против разработки программного обеспечения — подходы

  Наука о данных — это исключительно процессно-ориентированная практика. Его специалисты, как правило, принимают и изучают наборы данных, чтобы лучше понять проблему и найти лучшее решение.

  С другой стороны, разработка программного обеспечения, скорее всего, будет подходить к задачам с уже существующими методологиями и фреймворками. Например, модель водопада — это хорошо известная стратегия, которая гарантирует, что каждый этап SDLC должен быть завершен и проверен, прежде чем двигаться дальше. Существуют и другие фреймворки в разработке программного обеспечения, такие как модель Spiral, Agile и V-Shaped.

• Наука о данных против разработки программного обеспечения — навыки

  Нет никаких сомнений в том, что и специалисты по данным, и инженеры-программисты получают хорошие деньги. Действительно, чтобы преуспеть, им необходимо овладеть очень техническими навыками, и они должны постоянно учиться, поскольку в обеих областях развиваются технологии.

  Чтобы стать специалистом по данным, вам нужны навыки — программирование, статистика, машинное обучение, визуализация данных и желание учиться. Можно и больше, но это минимум.

  С другой стороны, необходимые навыки в разработке программного обеспечения — это программирование и кодирование на нескольких языках программирования. Кроме того, способность работать в команде, навыки решения проблем и умение справляться с различными ситуациями — это навыки, которые также необходимы, если вы хотите стать инженером-программистом.

• Наука о данных против разработки программного обеспечения — инструменты

  Как инженеры-программисты, так и специалисты по данным используют широкий спектр точного оборудования для эффективного и результативного выполнения своей работы.

  Исследователь данных использует инструменты для визуализации данных, анализа данных, машинного обучения, прогнозного моделирования и многого другого. Если они выполняют прием и хранение большого количества данных, они, скорее всего, будут использовать MongoDB, MySQL, Amazon S3 или что-то подобное.

  С другой стороны, инженер-программист использует инструменты для анализа и проектирования программного обеспечения, языки программирования, тестирование программного обеспечения и многое другое.

  Какой бы ни была ваша должность, для достижения наилучших результатов крайне важно использовать лучшие инструменты для выполнения задачи, которую вы выполняете.

Инфографика: Наука о данных и программная инженерия

Последние мысли

Какой карьерный путь вам подходит, будь то наука о данных или разработка программного обеспечения? Это полностью зависит от ваших личных интересов и предпочтений. Если вам нравится разрабатывать вещи и алгоритмы, то разработка программного обеспечения идеально подходит для вас. Но если вы любите непредсказуемое и хотите иметь дело с тенденциями и статистикой, вам следует подумать о том, чтобы выбрать специалиста по данным в качестве своей карьеры.

Суть в том, что, несмотря на то, что наука о данных развивается день ото дня, ее значение никогда не превосходит значение инженера-программиста, поскольку мы всегда будем требовать от них разработки программ, над которыми будет работать специалист по данным. Кроме того, имея больше данных на нашей стороне, нам всегда потребуется специалист по данным для изучения данных и внесения улучшений в бизнес.

Другой полезный ресурс:

Каково будущее науки о данных

55 лучших инструментов обработки данных для использования в 2020 году

25 суперподкастов по науке о данных, за которыми вы должны следить в 2020 году