Veri Bilimi veya Yazılım Mühendisliği – Karşılaştırma

“BT (Bilgi Teknolojisi)” terimi kapsamlıdır. BT dünyasını keşfederseniz, sizin için doğru olan kariyer yolunu belirlemeye çalışırken kendinizi kaybolmuş hissedeceksiniz. Web geliştirme, yapay zeka, yazılım mühendisliği, ağ oluşturma, veri bilimi(1) vb. gibi çok sayıda uzmanlık vardır. Ancak yazılım mühendisliği ve veri bilimi en çok tercih edilen ve popüler alanlardan ikisidir. Dolayısıyla, bu yazı, çeşitli yönlerden yazılım mühendisliğine karşı derinlemesine veri bilimi ile ilgilidir.

Şu anda, veri bilimi iyi ödeme yapan sıcak bir BT alanıdır. Öte yandan, yazılım mühendisliği bir süredir buralarda. Bunu göz önünde bulundurarak hem iyi para ödüyorlar hem de özel bir yere sahip oluyorlar.

Kariyer yolunuz olarak veri bilimini mi yoksa yazılım mühendisliğini mi seçeceğinize karar vermekte zorlanıyorsanız, bu gönderiyi okuduktan sonra bunu öğreneceksiniz.

• Veri Bilimi Tanımı
• Yazılım Mühendisliği Tanımı
• Yazılım Mühendisliği ve Veri Bilimi Arasındaki Fark
• bilgi grafiği

Veri Bilimi Nedir?

Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerle ilgilenen Veri Bilimi, veri temizleme, hazırlama ve analiz ile ilgili her şeyden ödün verir. Matematik, istatistik, problem çözme, programlama, becerikli taktiklerde veri yakalama, olaylara farklı bakma yeteneği ve verileri temizleme, hazırlama ve sıralamanın birleşimidir.

Basit bir deyişle, Veri Bilimi, verilerden bilgi ve içgörü elde etmeye çalışırken kullanılan taktiklerin şemsiyesidir. Doğru deneyim ve becerilere sahip insanlara bol fırsatlar sunan, büyüyen ve değerli bir alandır.

(Ayrıca Okuyun: Veri Bilimi Nedir? Bilmeniz Gereken Her Şey)

Yazılım Mühendisliği Nedir?

Yazılım Mühendisliği, yeni yazılım veya uygulama oluşturmak için mühendislik ve programlama becerilerinin kullanılmasını içerir. Yazılım geliştirmede amaç, yeni uygulamalar, sistemler, programlar ve video oyunları oluşturmaktır.

Hepimizin bildiği gibi hatasız yazılım diye bir şey yoktur, yazılım mühendislerinin ikincil bir amacı, mevcut yazılımı geliştirmek için sürekli olarak izlemek ve gerektiği gibi çalışmasını sağlamaktır. Veri Bilimi gibi, Yazılım Mühendisliği de çok değerli bir alandır ve iyi bir yazılım mühendisliği beceri setinin avantajları popülerdir. Gerçekten de, yazılım geliştirme becerilerine sahipseniz, kesinlikle onları kullanmak isteyen birini bulacaksınız.

Veri Bilimi ve Yazılım Mühendisliği

Peki, yazılım mühendisliği ile veri bilimi arasındaki fark nedir? Veri bilimcileri, becerilerini verileri incelemek, verileri anlamlı şekillerde anlamak, kalıpları belirlemek ve keşfettiklerini işletmelerin daha verimli hale gelmesine yardımcı olmak için kullanmak için kullanır. Öte yandan, yazılım mühendisleri, kullanıcı dostu ve belirli bir amaca hizmet eden yazılım geliştirmeye odaklanır.

Şimdi yazılım mühendisliği ile veri bilimini farklı yönlerden daha ayrıntılı olarak karşılaştıralım.

• Veri Bilimi ve Yazılım Mühendisliği – Metodolojiler

  Veri bilimi dünyasına girilebilecek pek çok alan var. Verileri bir araya getiriyorlarsa, muhtemelen bir "veri mühendisi" olarak bilinirler ve çok sayıda kaynaktan veri çıkaracak, temizleyecek, işleyecek ve bir veritabanında düzenleyeceklerdir. Bu genellikle ETL (Çıkart, Dönüştür ve Yükle) işlemi olarak bilinir.

  Model geliştirmek ve analiz yapmak için bu verileri kullanıyorlarsa, muhtemelen "makine öğrenimi mühendisi" veya "veri analisti" olarak bilinirler.

  

  Öte yandan, yazılım mühendisliği SDLC (Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü) olarak bilinen bir metodoloji kullandı. Bu iş akışı, yazılımın oluşturulmasına ve sürdürülmesine yardımcı olur.

  SDLC'nin adımları aşağıdaki gibidir:

  • Planlama
  • uygulama
  • Test yapmak
  • belgeler
  • dağıtım
  • Bakım onarım

  Teorik olarak, sayısız SDLC modelinden birini takip etmek, yazılımın yüksek verimlilikte çalışmasına neden olacak ve önümüzdeki zamanlarda herhangi bir gelişmeyi artıracaktır.

• Veri Bilimi ve Yazılım Mühendisliği – Yaklaşımlar

  Veri Bilimi son derece süreç odaklı bir uygulamadır. Uygulayıcıları, bir sorunu daha iyi anlamak ve en iyi çözümü sağlamak için veri kümelerini alma ve inceleme eğilimindedir.

  Öte yandan, yazılım mühendisliğinin görevlere halihazırda mevcut metodolojiler ve çerçeveler ile yaklaşması daha olasıdır. Örneğin, Şelale modeli, daha fazla ilerlemeden önce SDLC'nin her aşamasının tamamlanmasını ve gözden geçirilmesini sağlayan iyi bilinen bir stratejidir. Yazılım mühendisliğinde Spiral, Agile ve V-Shaped model gibi başka çerçeveler de vardır.

• Veri Bilimi ve Yazılım Mühendisliği – Beceriler

  Hem veri bilimcilerin hem de yazılım mühendislerinin iyi maaş aldığına şüphe yok. Gerçekten de, başarılı olmak için çok teknik becerilerde ustalaşmaları ve her iki alanda da gelişen teknolojiye sahip oldukları için sürekli öğrenmeleri gerekiyor.

  Veri bilimcisi olmak için becerilere ihtiyacınız var - programlama, istatistik, makine öğrenimi, veri görselleştirme ve öğrenme hevesi. Daha fazla olabilir, ancak bunlar minimumdur.

  Öte yandan, yazılım mühendisliğinde gerekli beceriler, çoklu programlama dillerinde programlama ve kodlamadır. Ek olarak, takım halinde çalışabilme, problem çözme becerileri ve farklı durumlarla başa çıkabilme becerisi de bir yazılım mühendisi olmak istiyorsanız gerekli becerilerdir.

• Veri Bilimi ve Yazılım Mühendisliği – Araçlar

  Hem yazılım mühendisleri hem de veri bilimcileri, işlerini verimli ve etkili bir şekilde gerçekleştirmek için çok çeşitli hassas makinelerden yararlanır.

  Bir veri bilimcisi, veri görselleştirme, veri analitiği, makine öğrenimi, tahmine dayalı modelleme ve çok daha fazlası için araçlar kullanır. Çok fazla veri alma ve depolama işlemi gerçekleştiriyorlarsa, büyük olasılıkla MongoDB, MySQL, Amazon S3 veya benzeri bir şey kullanıyor olacaklardır.

  Öte yandan, bir yazılım mühendisi, yazılım analizi ve tasarımı, programlama dilleri, yazılım testi ve çok daha fazlası için araçlar kullanır.

  Pozisyonunuz ne olursa olsun, en iyi sonuçları elde etmek için yaptığınız görev için en iyi araçları kullanmak zorunludur.

Infograph: Veri Bilimi ve Yazılım Mühendisliği

Son düşünceler

İster veri bilimi ister yazılım mühendisliği olsun, hangi kariyer yolu sizin için doğru? Tamamen kişisel ilgi ve tercihlerinize bağlıdır. Bir şeyler ve algoritma geliştirmeyi seviyorsanız, yazılım mühendisliği sizin için idealdir. Ancak, tahmin edilemez olanı seviyorsanız ve trendler ve istatistiklerle uğraşmayı seviyorsanız, kariyer yolunuz olarak bir veri bilimcisi seçmeyi düşünmelisiniz.

Sonuç olarak, veri bilimi günden güne gelişiyor olsa da, önemi hiçbir zaman bir yazılım mühendisininkini aşamaz, çünkü onlardan her zaman bir veri bilimcisinin üzerinde çalışacağı programları geliştirmelerini isteyeceğiz. Ayrıca, elimizde daha fazla veri olduğu için, verileri incelemek ve iş alanında iyileştirmeler yapmak için her zaman bir veri bilimcisine ihtiyaç duyacağız.

Diğer Faydalı Kaynak:

Veri Biliminin Geleceği Nedir?

2020'de Kullanılacak En İyi 55 Veri Bilimi Aracı

2020'de İzlemeniz Gereken 25 Süper Veri Bilimi Podcast'i