软件工程和数据科学的区别

已发表: 2020-06-24

随着数据科学最近变得越来越流行，它继续与软件工程和开发领域混淆。这是一个公平的混淆。每个领域的大多数专业人士都具有相似的教育背景、以前的工作，甚至是开发经验。这些专业人员可能在同一家软件开发公司工作，例如 BairesDev。然而，他们的工作却大相径庭。

数据科学和软件工程之间到底有什么区别？

为什么理解差异很重要

随着数据科学的重要性不断增长，并成为各种组织的关键价值驱动因素，在自己的公司内同时依赖软件工程和数据科学团队的业务领导者应该了解它们之间的差异以及它们如何协同工作.

在实践中，IT 团队和软件开发提供商通常负责创建数据科学团队成功所需的工具和基础设施。尽管两者看起来相似，但许多 IT 领导者以相同的方式接近每个团队的专业人员，这会导致错误的分配和假设，并最终破坏每个团队。

为了更好地掌握软件工程和数据科学之间的区别，最好先了解每个部门的实际工作，他们的职责包括什么，以及他们如何在企业中工作以取得成功。

简而言之，软件工程师和开发人员是创造者。他们每天阅读、编写、测试和审查软件和代码。从移动应用程序到网站，开发人员编写使技术发挥作用所需的代码。软件工程师的工作是定期检查和更新软件，以确保它始终以最佳水平运行。

软件工程师出于设计和功能的目的进行编码。他们为许多不同的目的创建和维护软件。这些开发人员必须是前端、后端、用户体验等方面的专家（或在专家团队中工作），才能完全开发软件。

数据科学家负责开发解决问题的方法。在提取、清理、分析和操作数据之间，数据科学家大部分时间都在尝试使用数据来帮助他们的公司找到最佳的信息支持业务解决方案。他们也编写代码，但通常是为了开发程序来帮助他们，同时试图找到业务洞察力。

数据科学家必须具有统计和编码语言（如 Python 和 SQL）方面的经验才能有效地完成工作，但不能只从事编码和软件开发工作。

软件工程和数据科学是两个有着相似需求和工作蓝图的领域，但它们的最终产品却截然不同。了解这些领域之间的差异、每项工作所需的技能以及它们如何帮助企业作为各个部门取得成功是很重要的。

尽管这两个领域有很多相似之处，但数据科学和软件工程之间需要考虑三个主要区别：工具、流程和方法以及技能。

工具——数据科学家和软件工程师都使用各种各样的技术来尽可能高效地完成工作。数据科学家依赖于用于数据可视化、分析、数据库管理和分析、预测建模和机器学习的工具，仅举几例任务。这些技术可以包括从 MySQL 到 Apache Spark 和 Amazon S3 的所有技术。

软件工程师根据手头的任务利用工具来设计和分析软件、测试程序、编程语言、Web 应用程序和许多其他工具。例如，这些工具的范围可以从用于后端 Web 开发的 Django 到用于实际代码生产的 TextWrangler 和 Visual Code Studio。

方法——数据科学家和软件工程师对项目使用完全不同的方法。软件工程师通常在现有框架和方法中处理任务。大多数开发人员通常都会遵循一个软件开发生命周期，以在整个开发过程中保持秩序，同时允许进行充分和彻底的测试。

作为一个非常以过程为导向的领域，数据科学家以最能让他们理解问题并最终得出解决方案的方式处理和分析数据集。数据科学中最接近软件开发生命周期的过程是提取、转换、加载（ETL）过程。

技能——成为数据科学家所需的最低技能包括机器学习、统计学、数据可视化、编程，以及不断学习和更新技能的普遍意愿。除了这些，不同公司的不同职位可能还需要各种其他技能。

另一方面，软件工程师必须能够使用多种编程语言进行编程和编码，同时在团队中工作以解决问题并使他们的产品适应不同的情况。

数据科学家和软件工程师之间的区别非常重要。如果一家公司要聘请软件工程师从事数据科学项目（反之亦然），至少可以这样说，它的结局不会很好。

公司必须了解他们正在招聘的职位的要求以及该工作的必要要求，以便了解要雇用哪种受人尊敬的专业人士。为这项工作雇用错误的人可能会花费公司和被雇用的人的时间、金钱和相当多的挫败感。

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