Verschillen tussen Data Scientist versus Software Engineer
Een Data Scientist is een professionele analytische data-expert die over de technische vaardigheden beschikt om complexe problemen op te lossen en ook de manier vindt om te onderzoeken welke problemen daadwerkelijk moeten worden opgelost. En ze zijn verantwoordelijk voor het verzamelen van gegevens, het analyseren ervan en het uitleggen van grote hoeveelheden gegevens om verschillende manieren te identificeren om activiteiten te helpen en te verbeteren, waardoor concurrenten een concurrentievoordeel behalen.
Gegevenswetenschappers zullen kennis hebben van wiskunde, en ze zijn een computerwetenschapper en ook onderdeel van trend-spotter. En ze zijn goed in zowel zakelijke als IT-werelden.
Data Scientist legt uit wat er aan de hand is door de geschiedenis van de gegevens te verwerken en ze gebruiken ook verschillende geavanceerde MLA (machine learning algoritmen) om het optreden van een gebeurtenis in de toekomst te identificeren die helpt beslissingen te nemen en voorspellingen te maken met behulp van deze voorspellende causale analyse en voorgeschreven analyses om de bedrijfsvoering en activiteiten te verbeteren. Voor dit proces moet Data Scientist gegevens vanuit verschillende invalshoeken bekijken.
Een software-ingenieur is iemand met kennis van zaken en past de gedisciplineerde, gestructureerde principes van software-engineering toe op alle niveaus - ontwerp, ontwikkeling, testen, onderhoud en evaluatie van de software die de lage kwaliteit van het softwareproduct vermijdt.
Software-ingenieurs bevelen de nieuwste computersoftware en besturingssystemen aan, zoals iOS op iPhones en Windows 10 om aan deze vereisten te voldoen. En zij zijn verantwoordelijk voor het maken van modellen en diagrammen van de computercode, kennis van technologieën is noodzakelijk voor deze professionals.
Software-ingenieurs moeten vaardigheden hebben zoals technische expertise, aantoonbare prestaties en ook ervaring met het gebruik van open source-tools. Ze moeten deskundig zijn en ervaring hebben met patroonontwerptechnieken, geautomatiseerd testproces en fouttolerante systemen. Software-ingenieurs moeten ook weten hoe ze IT-infrastructuren, grootschalige datastores en cloudgebaseerde systemen kunnen maken en onderhouden.
Head-to-Head vergelijking tussen Data Scientist versus Software Engineer
Hieronder staat de Top 8 Vergelijkingsgegevens Scientist versus Software Engineer 
Belangrijkste verschillen tussen Data Scientist versus Software Engineer
Hieronder staan de belangrijkste verschillen tussen Data Scientist en Software Engineer
1. Een Data Science bestaat uit gegevensarchitectuur, algoritmen voor machinaal leren en een Analytics-proces, terwijl software-engineering meer een gedisciplineerde architectuur is om een softwareproduct van hoge kwaliteit aan de eindgebruiker te leveren.
2. De gegevenswetenschappers zijn degene die de gegevens analyseert en die gegevens omzet in kennis die helpt in het bedrijfsleven, software-ingenieurs zijn degene die volledig verantwoordelijk is voor het bouwen van het softwareproduct voor de eindgebruiker.
3. Groei op het gebied van Big Data is een inputbron voor de gegevenswetenschap, terwijl in software-engineering, het eisen van nieuwe functies en functionaliteiten in de markt of bij klanten, nieuwe software (s) moet ontwikkelen en ontwikkelen.
4. Door de gegevens te analyseren en te verwerken, helpt Data scientist om goede zakelijke beslissingen te nemen; terwijl software engineering het leven gemakkelijk maakt door vereiste softwareproducten te ontwikkelen.
5. Data science-proces wordt aangedreven door data; het software engineering proces wordt aangedreven door de eisen van de eindgebruiker.
6. Het data-extractieproces is de basis & noodzakelijke stap in data science; Het verzamelen en ontwerpen van eisen volgens eis is een belangrijke rol in software engineering.
7. Met een toename van het genereren van gegevens, wordt opgemerkt dat data-ingenieurs naar voren komen als een subnet, binnen de discipline software engineering. Een data engineer bouwt systemen die alle data consolideert, data opslaat en ophaalt uit de verschillende systemen en applicaties gebouwd door software engineers.
8.Een voorbeeld voor Data science: een suggestie voor vergelijkbare producten op de e-commerce website (Flipkart, Amazon, etc.); het systeem verwerkt automatisch onze zoekopdrachten / producten die we doorbladeren en geven de suggesties op basis daarvan.
9. Laten we voor softwaretechniek een voorbeeld nemen van het ontwerpen van applicaties die helpen om het bedrijf te verbeteren en die worden verzameld door gebruikersfeedback.
Data Scientist versus Software Engineer Vergelijkingstabel
Hieronder staan de lijst met punten, beschrijf de vergelijkingen tussen Data Scientist versus Software Engineer
| Basis voor Vergelijking | Data scientist | Software ontwikkelaar |
| Belang | Tegenwoordig komen er veel gegevens uit meerdere gebieden / velden. Vandaar dat naarmate gegevens groeien, expertise nodig is om deze te analyseren, beheren en bruikbaar te maken voor bedrijven / operaties. | Software Engineer is zeer noodzakelijk om de vereiste te begrijpen en het softwareproduct te leveren aan eindgebruikers zonder en kwetsbaarheden. |
| Methodologie | Methodologieën voor Data Scientist zijn vergelijkbaar met het ETL-proces. Net als in het ETL-proces, worden gegevens uit verschillende, meerdere en heterogene gegevensbronnen, getransformeerd en opgeschoond, waardoor gereinigde gegevens in DW-systemen kunnen worden geladen voor verdere verwerking. | Voor software-ingenieurs is SDLC (Software Development Lifecycle) de basis die bestaat uit het verzamelen van vereisten, software-ontwerp, ontwikkeling, QA-proces en software-onderhoud. |
| Nadering | Aanpak voor Data Scientist is procesgericht: -Algoritmen implementatie -Patroonherkenning -Data visualisatie –Machine leren –Tekstanalyse, enz. | De benadering voor een software-ingenieur is gericht op Framework / methodologie: -Waterval -Spiraal -V & V-model –Agile, etc. |
| Gereedschap | Data-analysehulpmiddelen, Data visualisatie tools en ook database tools. | Ontwerp- en analysehulpmiddelen, databasehulpmiddelen, Hulpmiddelen voor programmeertalen, Hulpmiddelen voor webtoepassingen, Projectmanagementtools, Continuous Integration Tools en testmanagementtools. |
| Eco-systeem, platforms en omgevingen | Big data is een belangrijkste ecosysteem voor Data scientist en ook Hadoop, Map Reduce, Apache spark, datawarehouse en Apache Flink. | Hoofdzakelijk omvat: -Bedrijfsplanning en modelleringsproces, -Analyse en ontwerpen van software, -Code ontwikkeling, -Ontwikkeling programmeren, -testen -Onderhoud en -Project management |
| Benodigde vaardigheden | - Domein kennis, - Kwantitatieve analyse - Kennis van programmeren - Wetenschappelijke en zakelijke kennis. - Datamining, - Taal voor machinaal leren - Big Data-verwerking, gestructureerde en ongestructureerde gegevens (SQL- en NoSQL-DB's), - Waarschijnlijkheid en statistieken - Communicatie. Algemene kennis over het bouwen van dataproducten en visualisatie om gegevens begrijpelijk te maken | - Analyseren en begrijpen en gebruikersvereisten, - Core programmeertalen (zoals C, C ++, Java etc.), - Data modellering vaardigheden. - Software testen, - Configuratietools (Chef, Puppet etc.), - Bouw en laat managementvaardigheden vrij. - Projectmanagementvaardigheden. |
| Rollen en verantwoordelijkheden | Data scientist, Business Analyst, Data Analyst, Data Engineer en ook Big Data specialist. | Gebruikersbehoefte analyseren. Ontwerper, ontwikkelaar, Build and Release Engineer, Testingenieur, Data Engineer, Product managers, Beheerders en cloudconsultants. |
| Data bronnen | Bijna alle websitegegevens kunnen als gegevensbron worden beschouwd. Social media, zakelijke apps, transacties, sensorgegevens, machineloggegevens enz. | Gebruikers vereisten, Nieuwe functies ontwikkelingen en ook vraag naar enkele functionaliteiten etc. |
Conclusie - Data Scientist versus Software Engineer
Een Data Scientist is altijd meer gericht op data en verborgen patronen, data scientist ontwikkelt zijn analyse bovenop data. Gegevenswetenschapperwerk omvat gegevensmodellering, machinaal leren, algoritmen en Business Intelligence-dashboards. Maar software engineer bouwt softwareapplicaties. En ze zullen worden betrokken bij alle fasen van het SDLC-proces, van ontwerp tot beoordeling bij klanten.
Er is een zeer belangrijke observatie dat de softwareapplicatie die is gebouwd door een software-engineer gebaseerd zal zijn op de vereisten die zijn geïdentificeerd door Data-engineer of Data Scientist. Dus de Data science en de software engineering gaan op een bepaalde manier hand in hand.
De conclusie hierover is dat 'Data science' 'Data-driven Decision' is om goede zakelijke beslissingen te nemen, terwijl software engineering de gedisciplineerde en gestructureerde methodologie is voor softwareontwikkeling zonder af te wijken van de gebruikersbehoefte.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor verschillen tussen Data Scientist versus Software Engineer, hun betekenis, Head-to-Head-vergelijking, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Data Scientist versus Business Analyst - Ontdek de 5 geweldige verschillen
- Data Scientist versus Data Engineer - 7 Verbazingwekkende vergelijkingen
- Data Science vs Software Engineering | Top 8 nuttige vergelijkingen
- Hoe u een betere carrièregroei heeft bij het testen van software