วิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือวิศวกรรมซอฟต์แวร์ – การเปรียบเทียบ

คำว่า “ไอที (เทคโนโลยีสารสนเทศ)” มีความครอบคลุม หากคุณสำรวจโลกของไอที ​​คุณจะรู้สึกหลงทางเมื่อพยายามกำหนดเส้นทางอาชีพที่เหมาะกับคุณ มีความเชี่ยวชาญมากมาย เช่น การพัฒนาเว็บ, AI, วิศวกรรมซอฟต์แวร์, เครือข่าย, วิทยาศาสตร์ข้อมูล(1) และอื่นๆ อย่างไรก็ตาม วิศวกรรมซอฟต์แวร์และวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสองสาขาวิชาที่ได้รับความนิยมและได้รับความนิยมมากที่สุด ดังนั้น โพสต์นี้เกี่ยวกับ วิทยาศาสตร์ข้อมูลเชิงลึกเทียบกับวิศวกรรมซอฟต์แวร์ จากแง่มุมต่างๆ

ปัจจุบัน data science เป็นสาขาไอทีที่กำลังมาแรงและให้ผลตอบแทนดี ในทางกลับกัน วิศวกรรมซอฟต์แวร์มีมาระยะหนึ่งแล้ว พิจารณาแล้วทั้งจ่ายดีและเป็นเจ้าของที่พิเศษของตน

หากคุณกำลังมีปัญหาในการพิจารณาว่าจะเลือก วิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือวิศวกรรมซอฟต์แวร์ เป็นเส้นทางอาชีพของคุณหรือไม่ คุณจะรู้เรื่องนี้หลังจากอ่านโพสต์นี้แล้ว

• นิยามวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• นิยามวิศวกรรมซอฟต์แวร์
• ความแตกต่างระหว่างวิศวกรรมซอฟต์แวร์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• อินโฟกราฟิก

Data Science คืออะไร?

การจัดการกับข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง Data Science ยอมทำทุกอย่างที่เกี่ยวข้องกับการล้างข้อมูล การเตรียมการและการวิเคราะห์ เป็นการผสมผสานระหว่างคณิตศาสตร์ สถิติ การแก้ปัญหา การเขียนโปรแกรม การเก็บข้อมูลโดยใช้กลวิธีอันชาญฉลาด ความสามารถในการมองดูสิ่งต่าง ๆ และการล้างข้อมูล การเตรียมการและการจัดเรียงข้อมูล

พูดง่ายๆ ก็คือ Data Science เป็นชั้นเชิงของกลวิธีที่ใช้เมื่อพยายามดึงข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล เป็นสาขาที่กำลังเติบโตและมีคุณค่าซึ่งให้โอกาสมากมายแก่ผู้ที่มีประสบการณ์และทักษะที่เหมาะสม

(อ่านเพิ่มเติม: Data Science คืออะไร ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้)

วิศวกรรมซอฟต์แวร์คืออะไร?

วิศวกรรมซอฟต์แวร์เกี่ยวข้องกับการใช้ทักษะด้านวิศวกรรมและการเขียนโปรแกรมเพื่อสร้างซอฟต์แวร์หรือแอปพลิเคชันใหม่ ในการพัฒนาซอฟต์แวร์นั้น มีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างแอพพลิเคชั่น ระบบ โปรแกรม และวิดีโอเกมใหม่ๆ ด้วย

อย่างที่เราทุกคนทราบดีว่าไม่มีซอฟต์แวร์ที่ไม่มีข้อบกพร่อง จุดประสงค์รองสำหรับวิศวกรซอฟต์แวร์คือการตรวจสอบซอฟต์แวร์ที่มีอยู่อย่างต่อเนื่องเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและให้แน่ใจว่าซอฟต์แวร์จะทำงานตามที่ต้องการ เช่นเดียวกับ Data Science วิศวกรรมซอฟต์แวร์เป็นสาขาที่มีมูลค่าสูงและข้อดีของทักษะด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่ดีนั้นเป็นที่นิยม ที่จริงแล้ว หากคุณมีส่วนในการพัฒนาซอฟต์แวร์ คุณจะพบคนที่ต้องการใช้อย่างแน่นอน

วิทยาศาสตร์ข้อมูล vs วิศวกรรมซอฟต์แวร์

ดังนั้นความแตกต่างระหว่างวิศวกรรมซอฟต์แวร์และวิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร? นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลใช้ทักษะของตนในการตรวจสอบข้อมูล ทำความเข้าใจข้อมูลอย่างมีความหมาย กำหนดรูปแบบ และใช้สิ่งที่พวกเขาค้นพบเพื่อช่วยให้ธุรกิจมีประสิทธิภาพมากขึ้น ในทางกลับกัน วิศวกรซอฟต์แวร์มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาซอฟต์แวร์ที่เป็นมิตรกับผู้ใช้และให้บริการตามวัตถุประสงค์เฉพาะ

ตอนนี้เรามาเปรียบเทียบวิศวกรรมซอฟต์แวร์กับวิทยาศาสตร์ข้อมูลในรายละเอียดเพิ่มเติมจากแง่มุมต่างๆ

• วิทยาศาสตร์ข้อมูลกับวิศวกรรมซอฟต์แวร์ – วิธีการ

  มีหลายพื้นที่ที่สามารถเข้ามาในโลกของวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ หากพวกเขากำลังรวบรวมข้อมูล พวกเขาน่าจะรู้จัก "วิศวกรข้อมูล" และพวกเขาจะดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ มากมาย ทำความสะอาดและประมวลผล และจัดระเบียบในฐานข้อมูล กระบวนการนี้มักเรียกว่า ETL (Extract, Transform and Load)

  หากพวกเขากำลังใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อพัฒนาแบบจำลองและดำเนินการวิเคราะห์ ก็อาจเป็นที่รู้จักในนาม "วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง" หรือ "นักวิเคราะห์ข้อมูล"

  

  ในอีกด้านหนึ่ง วิศวกรรมซอฟต์แวร์ใช้วิธีที่เรียกว่า SDLC (Software Development Life Cycle) เวิร์กโฟลว์นี้ช่วยในการสร้างและบำรุงรักษาซอฟต์แวร์

  ขั้นตอนของ SDLC มีดังนี้:

  • การวางแผน
  • กำลังดำเนินการ
  • การทดสอบ
  • เอกสาร
  • การปรับใช้
  • การซ่อมบำรุง

  ในทางทฤษฎี การปฏิบัติตาม SDLC รุ่นใดรุ่นหนึ่งจะส่งผลให้ซอฟต์แวร์ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูง และจะปรับปรุงการพัฒนาใดๆ ในอนาคต

• วิทยาศาสตร์ข้อมูลกับวิศวกรรมซอฟต์แวร์ – แนวทาง

  Data Science เป็นแนวทางปฏิบัติที่เน้นกระบวนการอย่างยิ่ง ผู้ปฏิบัติงานมีแนวโน้มที่จะรับและตรวจสอบชุดข้อมูลเพื่อให้เข้าใจปัญหาได้ดีขึ้นและขับเคลื่อนแนวทางแก้ไขที่ดีที่สุด

  ในอีกด้านหนึ่ง วิศวกรรมซอฟต์แวร์มักจะเข้าหางานด้วยวิธีการและเฟรมเวิร์กที่มีอยู่แล้ว ตัวอย่างเช่น แบบจำลอง Waterfall เป็นกลยุทธ์ที่รู้จักกันดีซึ่งทำให้แน่ใจว่าแต่ละขั้นตอนของ SDLC จะต้องเสร็จสิ้นและตรวจสอบก่อนที่จะดำเนินการต่อไป มีเฟรมเวิร์กอื่นๆ ในด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ เช่น รุ่น Spiral, Agile และ V-Shaped

• วิทยาศาสตร์ข้อมูลกับวิศวกรรมซอฟต์แวร์ – ทักษะ

  ไม่ต้องสงสัยเลยว่าทั้งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรซอฟต์แวร์ได้รับค่าตอบแทนที่ดี อันที่จริง พวกเขาต้องเชี่ยวชาญทักษะทางเทคนิคมากเพื่อที่จะเป็นเลิศ และพวกเขาต้องเรียนรู้อย่างต่อเนื่องเนื่องจากทั้งสองสาขามีเทคโนโลยีที่พัฒนาไป

  ในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณต้องมีทักษะต่างๆ เช่น การเขียนโปรแกรม สถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง การสร้างภาพข้อมูล และความกระตือรือร้นในการเรียนรู้ อาจมีมากกว่านี้ แต่สิ่งเหล่านี้เป็นขั้นต่ำ

  ในทางกลับกัน ทักษะที่จำเป็นในงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์คือการเขียนโปรแกรมและการเขียนโปรแกรมในภาษาโปรแกรมหลายภาษา นอกจากนี้ ความสามารถในการทำงานเป็นทีม ทักษะการแก้ปัญหา และสามารถจัดการกับสถานการณ์ต่างๆ เป็นทักษะที่จำเป็นเช่นกัน หากคุณต้องการเป็นวิศวกรซอฟต์แวร์

• วิทยาศาสตร์ข้อมูลกับวิศวกรรมซอฟต์แวร์ – เครื่องมือ

  ทั้งวิศวกรซอฟต์แวร์และนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลต่างก็ใช้ประโยชน์จากเครื่องจักรที่มีความแม่นยำมากมายเพื่อทำงานอย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผล

  นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เครื่องมือสำหรับการสร้างภาพข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ และอื่นๆ อีกมากมาย หากพวกเขากำลังดำเนินการนำเข้าและจัดเก็บข้อมูลจำนวนมาก พวกเขามักจะใช้ MongoDB, MySQL, Amazon S3 หรืออย่างอื่นที่คล้ายกัน

  ในทางกลับกัน วิศวกรซอฟต์แวร์ใช้เครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์และออกแบบซอฟต์แวร์ ภาษาโปรแกรม การทดสอบซอฟต์แวร์ และอื่นๆ อีกมากมาย

  ไม่ว่าตำแหน่งของคุณจะเป็นอย่างไร จำเป็นที่จะต้องใช้เครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับงานที่คุณทำเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

อินโฟกราฟ: วิทยาศาสตร์ข้อมูล vs วิศวกรรมซอฟต์แวร์

ความคิดสุดท้าย

เส้นทางอาชีพใดที่เหมาะกับคุณ ไม่ว่าจะเป็น Data Science หรือ Software Engineering? ทั้งหมดขึ้นอยู่กับความสนใจและความชอบส่วนบุคคลของคุณ ถ้าคุณชอบพัฒนาสิ่งต่าง ๆ และอัลกอริทึม วิศวกรรมซอฟต์แวร์ก็เหมาะสำหรับคุณ แต่ถ้าคุณชอบสิ่งที่คาดเดาไม่ได้ และชอบจัดการกับแนวโน้มและสถิติ คุณควรคิดถึงการเลือกนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นเส้นทางอาชีพของคุณ

สิ่งสำคัญที่สุดคือ แม้ว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะพัฒนาไปในแต่ละวัน แต่ความสำคัญของวิทยาศาสตร์นั้นไม่เคยสำคัญไปกว่าวิศวกรซอฟต์แวร์ เนื่องจากเรามักจะต้องการให้พวกเขาพัฒนาโปรแกรมที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะทำงาน นอกจากนี้ เมื่อมีข้อมูลเพิ่มมากขึ้น เรามักจะต้องการให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลตรวจสอบข้อมูลและทำการปรับปรุงในธุรกิจ

แหล่งข้อมูลที่เป็นประโยชน์อื่นๆ:

อนาคตของ Data Science คืออะไร

เครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูล 55 อันดับแรกที่จะใช้ในปี 2020

25 Super Data Science Podcasts ที่คุณต้องติดตามในปี 2020