Verschil tussen data science en software engineering
Data science, in eenvoudiger bewoordingen het omzetten of extraheren van de gegevens in verschillende vormen, naar kennis. Zodat het bedrijf deze kennis kan gebruiken om verstandige beslissingen te nemen om het bedrijf te verbeteren. Met behulp van data science zijn bedrijven intelligent genoeg geworden om producten te pushen en verkopen.
Software engineering is een gestructureerde aanpak voor het ontwerpen, ontwikkelen en onderhouden van software om de lage kwaliteit van het softwareproduct te voorkomen. Software Engineering maakt de vereisten duidelijk zodat de ontwikkeling gemakkelijker kan worden uitgevoerd. dus laten we in dit bericht zowel Data Science als Software Engineering in detail begrijpen.
Head to Head-vergelijking tussen Data Science versus Software Engineering (Infographics)
Hieronder staat de top 8 van vergelijkingen tussen Data Science en Software Engineering
Belangrijkste verschillen tussen Data Science versus Software Engineering
Zoals u kunt zien, zijn er veel verschillen tussen Data Science en Software Engineering. Laten we eens kijken naar de grootste verschillen tussen Data Science en Software Engineering -
- Data science bestaat uit Data Architecture, Machine Learning en Analytics, terwijl software engineering meer een raamwerk is om een softwareproduct van hoge kwaliteit te leveren.
- De data-analist is degene die de data analyseert en de data omzet in kennis, software engineering heeft Developer om het softwareproduct te bouwen.
- De snelle groei van Big Data fungeert als een inputbron voor de data science, terwijl in software engineering, de eis van nieuwe functies en functionaliteiten, de ingenieurs ertoe aanzetten om nieuwe software te ontwerpen en ontwikkelen.
- Data science helpt om goede zakelijke beslissingen te nemen door de gegevens te verwerken en te analyseren; terwijl software engineering het productontwikkelingsproces gestructureerd maakt.
- Data science is vergelijkbaar met data mining, het is een interdisciplinair veld van wetenschappelijke methoden, processen en systemen om kennis of inzichten te extraheren uit data in verschillende vormen, gestructureerd of ongestructureerd; software engineering lijkt meer op het analyseren van de gebruikersbehoeften en op basis van het ontwerp.
- Data science wordt aangedreven door data; software engineering wordt aangedreven door de behoeften van de eindgebruiker.
- Data science gebruikt verschillende Big-Data Ecosystemen, platforms om patronen te maken van data; software-ingenieurs gebruiken verschillende programmeertalen en hulpmiddelen, afhankelijk van de softwarevereiste.
- Gegevensextractie is de essentiële stap in de gegevenswetenschap; het verzamelen en ontwerpen van eisen is de cruciale rol in software engineering.
- Een Data Scientist is meer gericht op data en de verborgen patronen daarin, data scientist bouwt analyse bovenop data. Gegevenswetenschapperwerk omvat gegevensmodellering, machinaal leren, algoritmen en Business Intelligence-dashboards.
- Een software-ingenieur bouwt applicaties en systemen. Ontwikkelaars worden bij alle fasen van dit proces betrokken, van ontwerp tot het schrijven van code, testen en beoordelen.
- Naarmate meer en meer gegevens worden gegenereerd, is er een observatie dat data-ingenieurs naar voren komen als een subnet binnen de software engineering discipline. Een data-engineer bouwt systemen die gegevens consolideren, opslaan en ophalen van de verschillende applicaties en systemen die door software-engineers zijn gemaakt.
- Software engineering verwijst naar de toepassing van engineeringprincipes om software te ontwikkelen. Softwareingenieurs nemen deel aan de levenscyclus van softwareontwikkeling door de behoeften van de klant te verbinden met toepasselijke technologische oplossingen. Dus ontwikkelen ze systematisch een proces om uiteindelijk een specifieke functie te bieden, software engineering betekent het gebruik van engineering concepten om software te ontwikkelen.
- Er is een belangrijke opmerking dat het software-ontwerp van een software-engineer gebaseerd is op de vereisten die zijn vastgesteld door Data-engineer of Data Scientist. Dus de Data science en de software engineering gaan op een bepaalde manier hand in hand.
- Historische gegevens zullen nuttig zijn voor het vinden van informatie en patronen over specifieke functies of producten in de gegevenswetenschap.
- Communicatie met de klanten en eindgebruikers helpt bij het creëren van een goede levenscyclus van softwareontwikkeling in software-engineering, vooral het is erg belangrijk voor het verzamelen van eisen in SDLC.
- Een voorbeeldresultaat voor de Data science zou een suggestie zijn voor vergelijkbare producten op Amazon; het systeem verwerkt onze zoekopdracht, de producten die we bekijken en geeft de suggesties op basis daarvan.
- In het geval van software engineering, laten we het voorbeeld nemen van het ontwerpen van een mobiele app voor banktransacties. De bank moet hebben gedacht of verzameld, de feedback van de gebruiker om het transactieproces voor de klanten gemakkelijk te maken; daar begon de eis, net als het ontwerpen en ontwikkelen.
Data Science vs Software Engineering Vergelijkingstabel
Hieronder vindt u de beste vergelijking tussen Data Science en Software Engineering
| De basis voor een vergelijking tussen data science en software engineering | Data science | Software engineering |
| Waarom? I Belang | De impact van 'informatietechnologie' verandert alles aan de wetenschap. Veel gegevens komen overal vandaan.
Naarmate gegevens groeien, neemt ook de expertise toe die nodig is om deze te beheren, om deze gegevens te analyseren en om goede inzichten voor deze gegevens te verkrijgen, en is wetenschapsdiscipline een oplossing gebleken. |
Zonder navolging zou een bepaalde discipline die een oplossing zou kunnen veroorzaken, breken. Software Engineering is nodig om softwareproduct zonder kwetsbaarheden te leveren. |
| Methodologie | ETL is het goede voorbeeld om mee te beginnen. ETL is het proces van het extraheren van gegevens uit verschillende bronnen, het omzetten in een formaat dat het gemakkelijker maakt om mee te werken, en het vervolgens in een systeem laden voor verwerking. | SDLC (Software Development Lifecycle) is de basis voor software engineering. |
| Nadering | Procesgericht | Framework / methodologie georiënteerd |
| Algoritmen implementatie | Waterval | |
| Patroonherkenning | Spiraal | |
| Crunch nummers | Behendig | |
|
Gereedschap |
Analytics-tools, datavisualisatie-tools en database-tools. | Ontwerp- en analysehulpmiddelen, databasehulpmiddelen voor software, programmeertalenhulpmiddelen, hulpmiddelen voor webtoepassingen, SCM-hulpmiddelen, hulpmiddelen voor continue integratie en testhulpmiddelen. |
| Eco-systeem, platforms en omgevingen | Hadoop, Map R, spark, datawarehouse en Flink | Bedrijfsplanning en modellering, analyse en ontwerp, ontwikkeling van gebruikersinterface, programmering, onderhoud en reverse engineering en projectbeheer |
| Benodigde vaardigheden | Kennis over het bouwen van dataproducten en visualisatie om gegevens begrijpelijk te maken,
Domeinkennis, datamining, machinaal leren, algoritmen, big data-verwerking, gestructureerde ongestructureerde data (SQL- en NoSQL DB's), codering, waarschijnlijkheid en statistieken | Inzicht in en analyse van gebruikersbehoeften, Core programmeertalen (C, C ++, Java enz.), Testen, Build-tools (Maven, ant, Gradle enz.), Configuratietools (Chef, Puppet, enz.), Build and release-beheer (Jenkins, Artifactory, enz.) |
| Rollen en verantwoordelijkheden | Data scientist, Data Analyst, Business Analyst, Data Engineer en Big Data specialist | Ontwerper, ontwikkelaar, build- en release-engineer, testers, data-engineer, productmanagers, beheerders en cloudconsultants. |
| Data bronnen | Sociale media (Facebook, Twitter, enz.), Sensorgegevens, transacties, openbare gegevensbaksystemen, zakelijke apps, machineloggegevens enz | Behoeften van eindgebruikers, ontwikkeling van nieuwe functies en vraag naar speciale functies, enz. |
Conclusie - Data Science versus Software Engineering
De conclusie zou zijn: 'Data science' is 'Data-driven decision making', om het bedrijf te helpen goede keuzes te maken, terwijl software engineering de methodiek is voor softwareproductontwikkeling zonder enige verwarring over de vereisten.
Aanbevolen artikelen:
Dit is een leidraad geweest voor Data Science versus Software Engineering, hun betekenis, Head-to-Head-vergelijking, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Data Science en het groeiende belang ervan
- Hoe u een betere carrièregroei heeft bij het testen van software
- Top 10 gratis statistische analysesoftware op de markt
- Big Data versus Data Science - Hoe zijn ze anders?
- Sollicitatievragen voor Software Engineering
- Wat is het verschil tussen Jenkins en Bamboo
- Jenkins vs Travis CI: Beste gids
- Jenkins vs TeamCity