軟件工程和數據科學的區別

已發表: 2020-06-24

隨著數據科學最近變得越來越流行，它繼續與軟件工程和開發領域混淆。這是一個公平的混淆。每個領域的大多數專業人士都具有相似的教育背景、以前的工作，甚至是開發經驗。這些專業人員可能在同一家軟件開發公司工作，例如 BairesDev。然而，他們的工作卻大相徑庭。

數據科學和軟件工程之間到底有什麼區別？

為什麼理解差異很重要

隨著數據科學的重要性不斷增長，並成為各種組織的關鍵價值驅動因素，在自己公司內同時依賴軟件工程和數據科學團隊的業務領導者應該了解它們之間的差異以及它們如何協同工作.

在實踐中，IT 團隊和軟件開發提供商通常負責創建數據科學團隊成功所需的工具和基礎設施。儘管兩者看起來相似，但許多 IT 領導者以相同的方式接近每個團隊的專業人員，這會導致錯誤的分配和假設，並最終破壞每個團隊。

為了更好地掌握軟件工程和數據科學之間的區別，最好先了解每個部門的實際工作，他們的職責包括什麼，以及他們如何在企業中工作以取得成功。

簡而言之，軟件工程師和開發人員是創造者。他們每天閱讀、編寫、測試和審查軟件和代碼。從移動應用程序到網站，開發人員編寫使技術發揮作用所需的代碼。軟件工程師的工作是定期檢查和更新軟件，以確保它始終以最佳水平運行。

軟件工程師出於設計和功能的目的進行編碼。他們為許多不同的目的創建和維護軟件。這些開發人員必須是前端、後端、用戶體驗等方面的專家（或在專家團隊中工作），才能完全開發軟件。

數據科學家負責開發解決問題的方法。在提取、清理、分析和操作數據之間，數據科學家大部分時間都在嘗試使用數據來幫助他們的公司找到最佳的信息支持業務解決方案。他們也編寫代碼，但通常是為了開發程序來幫助他們，同時試圖找到業務洞察力。

數據科學家必須具有統計和編碼語言（如 Python 和 SQL）方面的經驗才能有效地完成工作，但不能只從事編碼和軟件開發工作。

軟件工程和數據科學是兩個有著相似需求和工作藍圖的領域，但它們的最終產品卻截然不同。了解這些領域之間的差異、每項工作所需的技能以及它們如何幫助企業作為各個部門取得成功是很重要的。

儘管這兩個領域有很多相似之處，但數據科學和軟件工程之間需要考慮三個主要區別：工具、流程和方法以及技能。

工具——數據科學家和軟件工程師都使用各種各樣的技術來盡可能高效地完成工作。數據科學家依賴於用於數據可視化、分析、數據庫管理和分析、預測建模和機器學習的工具，僅舉幾例任務。這些技術可以包括從 MySQL 到 Apache Spark 和 Amazon S3 的所有技術。

軟件工程師根據手頭的任務利用工具來設計和分析軟件、測試程序、編程語言、Web 應用程序和許多其他工具。例如，這些工具的範圍可以從用於後端 Web 開發的 Django 到用於實際代碼生產的 TextWrangler 和 Visual Code Studio。

方法——數據科學家和軟件工程師對項目使用完全不同的方法。軟件工程師通常在現有框架和方法中處理任務。大多數開發人員通常都會遵循一個軟件開發生命週期，以在整個開發過程中保持秩序，同時允許進行充分和徹底的測試。

作為一個非常以過程為導向的領域，數據科學家以最能讓他們理解問題並最終得出解決方案的方式處理和分析數據集。數據科學中最接近軟件開發生命週期的過程是提取、轉換、加載（ETL）過程。

技能——成為數據科學家所需的最低技能包括機器學習、統計學、數據可視化、編程，以及不斷學習和更新技能的普遍意願。除了這些，不同公司的不同職位可能還需要各種其他技能。

另一方面，軟件工程師必須能夠使用多種編程語言進行編程和編碼，同時在團隊中工作以解決問題並使他們的產品適應不同的情況。

數據科學家和軟件工程師之間的區別非常重要。如果一家公司要聘請軟件工程師從事數據科學項目（反之亦然），至少可以這樣說，它的結局不會很好。

公司必須了解他們正在招聘的職位的要求以及該工作的必要要求，以便了解要雇用哪種受人尊敬的專業人士。為這項工作僱用錯誤的人可能會花費公司和被雇用的人的時間、金錢和相當多的挫敗感。

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