数据科学或软件工程——比较

已发表: 2020-03-07

“IT（信息技术）”一词很全面。 如果您探索 IT 世界，当您尝试确定适合您的职业道路时，您会感到迷茫。 有很多专业，例如 Web 开发、人工智能、软件工程、网络、数据科学 (1) 等等。 然而，软件工程和数据科学是最受欢迎和最受欢迎的两个领域。 所以，这篇文章是关于从各个方面深入的数据科学与软件工程。

目前，数据科学是一个热门的 IT 领域，收入很高。 另一方面，软件工程已经存在了一段时间。 考虑到这一点，双方都付出了丰厚的代价并拥有自己的特殊位置。

如果您正在努力确定是选择数据科学还是软件工程作为您的职业道路，阅读这篇文章后您就会知道。

在这篇文章中
  • 数据科学定义
  • 软件工程定义
  • 软件工程与数据科学之间的区别
  • 信息图

什么是数据科学？

在处理结构化和非结构化数据时，数据科学会妥协与数据清理、准备和分析相关的一切。 它是数学、统计学、解决问题、编程、以足智多谋的策略捕获数据、以不同方式看待事物的能力以及清理、准备和整理数据的能力的结合。

简而言之，数据科学是试图从数据中获取信息和见解时使用的策略的总括。 这是一个不断发展且有价值的领域，它为具有适当经验和技能的人提供了大量机会。

（另请阅读：什么是数据科学？你需要知道的一切）

什么是软件工程？

软件工程涉及使用工程和编程技能来构建新的软件或应用程序。 在软件开发中，目的是创建新的应用程序、系统、程序和视频游戏。

众所周知，没有没有错误的软件，软件工程师的第二个目的是持续监控现有软件以增强它并确保它按需要执行。 与数据科学一样，软件工程是一个高度重视的领域，良好的软件工程技能组合的好处很受欢迎。 确实，如果您拥有软件开发方面的技能，那么您肯定会找到愿意使用它们的人。

数据科学与软件工程

那么，软件工程和数据科学之间有什么区别？ 数据科学家利用他们的技能来检查数据，以有意义的方式理解数据，确定模式并利用他们发现的内容来帮助企业提高效率。 另一方面，软件工程师专注于开发用户友好且服务于特定目的的软件。

现在让我们从不同方面更详细地比较软件工程与数据科学。

  • 数据科学与软件工程——方法论

    有很多领域可以进入数据科学的世界。 如果他们正在收集数据，那么他们很可能被称为“数据工程师”，他们将从众多来源中提取数据，对其进行清理和处理并将其组织到数据库中。 这通常称为 ETL（提取、转换和加载）过程。

    如果他们利用这些数据来开发模型和执行分析，那么他们可能被称为“机器学习工程师”或“数据分析师”。

    另一方面，软件工程使用了一种称为 SDLC（软件开发生命周期）的方法。 此工作流程有助于构建和维护软件。

    SDLC的步骤如下：

    • 规划
    • 实施
    • 测试
    • 文档
    • 部署
    • 维护

    从理论上讲，遵循众多 SDLC 模型之一将导致软件高效运行，并将促进未来时代的任何发展。

  • 数据科学与软件工程——方法

    数据科学是一种非常面向过程的实践。 它的从业者倾向于摄取和检查数据集，以更好地理解问题并推动最佳解决方案。

    另一方面，软件工程更有可能使用现有的方法和框架来处理任务。 例如，瀑布模型是一种众所周知的策略，它确保 SDLC 的每个阶段都必须在继续进行之前完成和审查。 软件工程中还有其他框架，例如 Spiral、Agile 和 V-Shaped 模型。

  • 数据科学与软件工程——技能

    毫无疑问，数据科学家和软件工程师的薪水都很高。 事实上，他们必须掌握非常技术性的技能才能脱颖而出，而且他们必须不断学习，因为这两个领域的技术都在不断发展。

    要成为一名数据科学家，您需要技能——编程、统计、机器学习、数据可视化和学习热情。 它可能更多，但这些是最低限度的。

    另一方面，软件工程的必要技能是使用多种编程语言进行编程和编码。 此外，如果你想成为一名软件工程师，团队合作的能力、解决问题的能力以及处理不同情况的能力也是必不可少的。

  • 数据科学与软件工程——工具

    软件工程师和数据科学家都利用各种精密机械来高效地完成工作。

    数据科学家使用工具进行数据可视化、数据分析、机器学习、预测建模等等。 如果他们执行大量数据摄取和存储，他们可能会使用 MongoDB、MySQL、Amazon S3 或类似的东西。

    另一方面，软件工程师使用工具进行软件分析和设计、编程语言、软件测试等等。

    无论您的职位是什么，都必须使用最好的工具来完成您正在执行的任务，以实现最佳结果。

信息图：数据科学与软件工程

关于数据科学与软件工程的信息图

最后的想法

哪种职业道路适合您，数据科学还是软件工程？ 这完全取决于您的个人兴趣和偏好。 如果您喜欢开发事物和算法，那么软件工程非常适合您。 但是，如果您喜欢不可预测的事物，并且喜欢处理趋势和统计数据，那么您应该考虑选择数据科学家作为您的职业道路。

底线是，尽管数据科学每天都在发展，但它的意义永远不会超过软件工程师，因为我们总是要求他们开发数据科学家将从事的程序。 此外，随着我​​们最终的数据越来越多，我们将始终需要数据科学家来检查数据并改进业务。

其他有用的资源：

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