數據科學或軟件工程——比較

“IT（信息技術）”一詞很全面。 如果您探索 IT 世界，當您嘗試確定適合您的職業道路時，您會感到迷茫。 有很多專業，例如 Web 開發、人工智能、軟件工程、網絡、數據科學 (1) 等等。 然而，軟件工程和數據科學是最受歡迎和最受歡迎的兩個領域。 所以，這篇文章是關於從各個方面深入的數據科學與軟件工程。

目前，數據科學是一個熱門的 IT 領域，收入很高。 另一方面，軟件工程已經存在了一段時間。 考慮到這一點，雙方都付出了豐厚的代價並擁有自己的特殊位置。

如果您正在努力確定是選擇數據科學還是軟件工程作為您的職業道路，閱讀這篇文章後您就會知道。

• 數據科學定義
• 軟件工程定義
• 軟件工程與數據科學之間的區別
• 信息圖

什麼是數據科學？

在處理結構化和非結構化數據時，數據科學會妥協與數據清理、準備和分析相關的一切。 它是數學、統計學、解決問題、編程、以足智多謀的策略捕獲數據、以不同方式看待事物的能力以及清理、準備和整理數據的能力的結合。

簡而言之，數據科學是試圖從數據中獲取信息和見解時使用的策略的總括。 這是一個不斷發展且有價值的領域，它為具有適當經驗和技能的人提供了大量機會。

（另請閱讀：什麼是數據科學？你需要知道的一切）

什麼是軟件工程？

軟件工程涉及使用工程和編程技能來構建新的軟件或應用程序。 在軟件開發中，目的是創建新的應用程序、系統、程序和視頻遊戲。

眾所周知，沒有沒有錯誤的軟件，軟件工程師的第二個目的是持續監控現有軟件以增強它並確保它按需要執行。 與數據科學一樣，軟件工程是一個高度重視的領域，良好的軟件工程技能組合的好處很受歡迎。 確實，如果您擁有軟件開發方面的技能，那麼您肯定會找到願意使用它們的人。

數據科學與軟件工程

那麼，軟件工程和數據科學之間有什麼區別？ 數據科學家利用他們的技能來檢查數據，以有意義的方式理解數據，確定模式並利用他們發現的內容來幫助企業提高效率。 另一方面，軟件工程師專注於開髮用戶友好且服務於特定目的的軟件。

現在讓我們從不同方面更詳細地比較軟件工程與數據科學。

• 數據科學與軟件工程——方法論

  有很多領域可以進入數據科學的世界。 如果他們正在收集數據，那麼他們很可能被稱為“數據工程師”，他們將從眾多來源中提取數據，對其進行清理和處理並將其組織到數據庫中。 這通常稱為 ETL（提取、轉換和加載）過程。

  

  如果他們利用這些數據來開發模型和執行分析，那麼他們可能被稱為“機器學習工程師”或“數據分析師”。

  另一方面，軟件工程使用了一種稱為 SDLC（軟件開發生命週期）的方法。 此工作流程有助於構建和維護軟件。

  SDLC的步驟如下：

  • 規劃
  • 實施
  • 測試
  • 文檔
  • 部署
  • 維護

  從理論上講，遵循眾多 SDLC 模型之一將導致軟件高效運行，並將促進未來時代的任何發展。

• 數據科學與軟件工程——方法

  數據科學是一種非常面向過程的實踐。 它的從業者傾向於攝取和檢查數據集，以更好地理解問題並推動最佳解決方案。

  另一方面，軟件工程更有可能使用現有的方法和框架來處理任務。 例如，瀑布模型是一種眾所周知的策略，它確保 SDLC 的每個階段都必須在繼續進行之前完成和審查。 軟件工程中還有其他框架，例如 Spiral、Agile 和 V-Shaped 模型。

• 數據科學與軟件工程——技能

  毫無疑問，數據科學家和軟件工程師的薪水都很高。 事實上，他們必須掌握非常技術性的技能才能脫穎而出，而且他們必須不斷學習，因為這兩個領域的技術都在不斷發展。

  要成為一名數據科學家，您需要技能——編程、統計、機器學習、數據可視化和學習熱情。 它可能更多，但這些是最低限度的。

  另一方面，軟件工程的必要技能是使用多種編程語言進行編程和編碼。 此外，如果你想成為一名軟件工程師，團隊合作的能力、解決問題的能力以及處理不同情況的能力也是必不可少的。

• 數據科學與軟件工程——工具

  軟件工程師和數據科學家都利用各種精密機械來高效地完成工作。

  數據科學家使用工具進行數據可視化、數據分析、機器學習、預測建模等等。 如果他們執行大量數據攝取和存儲，他們可能會使用 MongoDB、MySQL、Amazon S3 或類似的東西。

  另一方面，軟件工程師使用工具進行軟件分析和設計、編程語言、軟件測試等等。

  無論您的職位是什麼，都必須使用最好的工具來完成您正在執行的任務，以實現最佳結果。

信息圖：數據科學與軟件工程

最後的想法

哪種職業道路適合您，數據科學還是軟件工程？ 這完全取決於您的個人興趣和偏好。 如果您喜歡開發事物和算法，那麼軟件工程非常適合您。 但是，如果您喜歡不可預測的事物，並且喜歡處理趨勢和統計數據，那麼您應該考慮選擇數據科學家作為您的職業道路。

底線是，儘管數據科學每天都在發展，但它的意義永遠不會超過軟件工程師，因為我們總是要求他們開發數據科學家將從事的程序。 此外，隨著我們最終的數據越來越多，我們將始終需要數據科學家來檢查數據並改進業務。

其他有用的資源：

數據科學的未來是什麼

2020 年使用的 55 大數據科學工具

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