Разница между программной инженерией и наукой о данных

Опубликовано: 2020-06-24

Поскольку в последнее время наука о данных становится все более популярной, ее продолжают путать с областью разработки и разработки программного обеспечения. Это справедливое замешательство. Большинство профессионалов в каждой соответствующей области имеют одинаковое образование, предыдущие места работы и даже опыт разработки. Эти специалисты могут работать в одной и той же компании по разработке программного обеспечения, например BairesDev. Однако их работа совсем другая.

В чем именно разница между наукой о данных и программной инженерией?

Почему важно понимать различия

Поскольку наука о данных продолжает приобретать все большее значение и становится критически важным фактором ценности для всех видов организаций, бизнес-лидеры, которые полагаются как на команды разработчиков программного обеспечения, так и на команды специалистов по данным в своих компаниях, должны понимать, чем они отличаются, а также как они могут работать вместе. .

На практике ИТ-команды и поставщики программного обеспечения, как правило, несут ответственность за создание инструментов и инфраструктуры, необходимых командам специалистов по обработке и анализу данных для достижения успеха. Хотя они кажутся похожими, многие ИТ-руководители одинаково подходят к профессионалам в каждой команде, что приводит к ошибочным назначениям и предположениям и в конечном итоге подрывает каждую команду.

Чтобы лучше понять разницу между программной инженерией и наукой о данных, лучше сначала понять, чем на самом деле занимается каждый отдел, что входит в их обязанности и как они работают в бизнесе, чтобы добиться успеха.

Что делают инженеры-программисты?

Проще говоря, инженеры-программисты и разработчики — это творцы. Они ежедневно читают, пишут, тестируют и рецензируют программное обеспечение и код. От мобильных приложений до веб-сайтов разработчик пишет код, необходимый для работы технологии. Работа инженера-программиста заключается в постоянной проверке и регулярном обновлении программного обеспечения, чтобы гарантировать, что оно всегда работает на оптимальном уровне.

Инженеры-программисты пишут код с целью дизайна и функциональности. Они создают и поддерживают программное обеспечение для различных целей. Эти разработчики должны быть экспертами (или работать в команде экспертов) в области внешнего интерфейса, внутреннего интерфейса, взаимодействия с пользователем и т. д., чтобы полностью разработать часть программного обеспечения.

Чем занимаются специалисты по данным?

Специалисты по данным несут ответственность за разработку способов решения проблем. Между извлечением, очисткой, анализом и манипулированием данными специалисты по данным тратят большую часть своего времени, пытаясь использовать данные, чтобы помочь своей компании найти лучшие бизнес-решения, основанные на информации. Они тоже пишут код, но обычно для разработки программ, помогающих им в поиске бизнес-идей.

Специалисты по данным должны иметь опыт работы со статистикой и языками программирования (такими как Python и SQL), чтобы эффективно выполнять свою работу, но они не должны заниматься исключительно кодированием и разработкой программного обеспечения.

Понимание различий между наукой о данных и программной инженерией

Разработка программного обеспечения и наука о данных — это две области с похожими требованиями и схемами работы, но они имеют очень разные конечные продукты. Важно понимать различия между этими областями, навыки, необходимые для каждой работы, и то, как они помогают компаниям добиться успеха как отдельным отделам.

Несмотря на то, что в этих двух областях есть много общего, между наукой о данных и программной инженерией следует учитывать три основных различия: инструменты, процессы и методы, а также навыки.

Инструменты. И специалисты по данным, и инженеры-программисты используют широкий спектр технологий, чтобы выполнять свою работу максимально эффективно и результативно. Специалист по данным полагается на инструменты для визуализации данных, аналитики, управления базами данных и анализа, прогнозного моделирования и машинного обучения, и это лишь некоторые из задач. Эти технологии могут включать все, от MySQL до Apache Spark и Amazon S3.

Инженеры-программисты используют инструменты для разработки и анализа программного обеспечения, тестирования программ, языков программирования, веб-приложений и многих других инструментов в зависимости от поставленной задачи. Например, эти инструменты могут варьироваться от Django для серверной веб-разработки до TextWrangler и Visual Code Studio для фактического создания кода.

Подходы. Исследователи данных и инженеры-программисты используют довольно разные подходы к проектам. Инженеры-программисты обычно подходят к задачам в рамках существующих фреймворков и методологий. Обычно существует жизненный цикл разработки программного обеспечения, которому следуют большинство разработчиков, чтобы поддерживать порядок на протяжении всей разработки, обеспечивая при этом адекватное и тщательное тестирование.

Как область, очень ориентированная на процесс, специалисты по обработке и анализу данных обрабатывают и анализируют наборы данных таким образом, который позволяет им лучше всего понять проблему и в конечном итоге прийти к решению. Наиболее близким процессом к жизненному циклу разработки программного обеспечения в науке о данных будет процесс извлечения, преобразования, загрузки (ETL).

Навыки. Минимальные навыки, необходимые для того, чтобы стать специалистом по данным, включают машинное обучение, статистику, визуализацию данных, программирование и общую готовность постоянно учиться и обновлять свой набор навыков. Различные должности в разных компаниях могут требовать множества других навыков в дополнение к этим.

Инженеры-программисты, с другой стороны, должны уметь программировать и кодировать на нескольких языках программирования, работая в команде над решением проблем и адаптируя свои продукты к различным ситуациям.

Почему это имеет значение?

Разница между специалистом по данным и инженером-программистом имеет большое значение. Если бы компания наняла инженера-программиста для работы над проектами по науке о данных (или наоборот), это, мягко говоря, плохо кончилось бы.

Компании должны понимать требования должности, на которую они нанимают, и требования, необходимые для работы, чтобы знать, какого высокоуважаемого профессионала нанять. Наем не того человека на работу может стоить компании и нанятому человеку времени, денег и немалого разочарования.

Есть какие-нибудь мысли по этому поводу? Дайте нам знать внизу в комментариях или перенесите обсуждение в наш Twitter или Facebook.