Разлика между науката за данни и софтуерното инженерство
Науката за данните, с по-прости думи, преобразуване или извличане на данни в различни форми, до знание. За да може бизнесът да използва тези знания за вземане на мъдри решения за подобряване на бизнеса. Използвайки науката за данни, компаниите са станали достатъчно интелигентни, за да натискат и продават продукти.
Софтуерното инженерство е структуриран подход за проектиране, разработване и поддръжка на софтуер, за да се избегне ниското качество на софтуерния продукт. Софтуерното инженерство пояснява изискванията, така че разработването да бъде по-лесно. така че нека разберем подробно както науката за данни, така и софтуерното инженерство в тази публикация.
Сравнение между главата на Data Science и софтуерното инженерство (Инфографика)
По-долу са първите 8 сравнения между Data Science и Software Engineering
Основни разлики между Data Science спрямо софтуерното инженерство
Както можете да видите, има много разлика между Data Science vs Software Engineering. Нека да разгледаме основните разлики между Data Science срещу Software Engineering -
- Науката за данните се състои от архитектура на данни, машинно обучение и анализи, докато софтуерното инженерство е по-скоро рамка за доставяне на висококачествен софтуерен продукт.
- Анализаторът на данни е този, който анализира данните и превръща данните в знания, софтуерното инженерство има Developer за изграждане на софтуерния продукт.
- Бързият растеж на Big Data играе ролята на входящ източник за науката за данните, докато в софтуерното инженерство, изискващо нови функции и функционалности, карат инженерите да проектират и разработват нов софтуер.
- Науката за данните помага за вземане на добри бизнес решения чрез обработка и анализ на данните; като има предвид, че софтуерното инженерство прави процеса на разработване на продукта структуриран.
- Науката за данни е подобна на извличането на данни, това е интердисциплинарно поле от научни методи, процеси и системи за извличане на знания или прозрения от данни под различни форми, структурирани или неструктурирани; софтуерното инженерство е повече като анализ на нуждите на потребителя и действие според дизайна.
- Науката за данните се ръководи от данни; софтуерното инженерство се ръководи от нуждите на крайния потребител.
- Науката за данни използва няколко екосистеми за големи данни, платформи за създаване на модели от данни; софтуерните инженери използват различни езици и инструменти за програмиране, в зависимост от софтуерните изисквания.
- Извличането на данни е жизненоважната стъпка в науката за данните; събирането и проектирането на изисквания е жизненоважната роля в софтуерното инженерство.
- Data Scientist е по-фокусиран върху данните и скритите модели в тях, данните учен надграждат анализа върху данните. Работата на Data Scientist включва информационно табло за моделиране на данни, машинно обучение, алгоритми и Business Intelligence.
- Софтуерният инженер изгражда приложения и системи. Разработчиците ще бъдат включени във всички етапи на този процес от проектиране до писане на код, до тестване и преглед.
- Тъй като все повече данни генерират, има наблюдение, че инженерите на данни се появяват като подмрежа в рамките на дисциплината на софтуерното инженерство. Инженер на данни създава системи, които консолидират, съхраняват и извличат данни от различните приложения и системи, създадени от софтуерни инженери.
- Софтуерното инженерство се отнася до прилагането на инженерни принципи за разработване на софтуер. Софтуерните инженери участват в жизнения цикъл на разработката на софтуер чрез свързване на нуждите на клиентите с приложимите технологични решения. По този начин те системно разработват процес за осигуряване на конкретна функция в крайна сметка, софтуерното инженерство означава използване на инженерни концепции за разработване на софтуер.
- Важно наблюдение е, че софтуерният дизайн, направен от софтуерен инженер, се основава на изискванията, определени от Data Engineer или Data Scientist. Така науката за данните и софтуерното инженерство по някакъв начин вървят ръка за ръка.
- Историческите данни ще бъдат полезни за намиране на информация и модели за конкретна функция или продукт в науката за данните.
- Комуникацията с клиентите и крайните потребители помага да се създаде добър жизнен цикъл на разработка на софтуер в софтуерното инженерство, особено това е много важно за изискването за събиране на лице в SDLC.
- Един примерен резултат за Data Science би бил предложение за подобни продукти на Amazon; системата обработва нашето търсене, продуктите, които разглеждаме и дава предложения в съответствие с това.
- В случай на софтуерно инженерство, нека вземем примера с проектирането на мобилно приложение за банковите транзакции. Банката трябва да е помислила или събрала, отзивите на потребителите, за да улеснят процеса на транзакциите за клиентите; там изискването е започнало, както и проектирането и разработването.
Таблица за сравнение на Data Science vs Software Engineering
По-долу е най-върховото сравнение между Data Science срещу Software Engineering
| Основата на сравнението между Data Science и Software Engineering | Науката за данните | Софтуерно инженерство |
| Защо? I значение | Въздействието на „Информационните технологии“ променя всичко за науката. Много данни, идващи отвсякъде.
С нарастването на данните, нараства и опитът, необходим за управлението им, за анализиране на тези данни, за добро представяне на тези данни, дисциплината на науката за данни се очерта като решение. |
Без следване определена дисциплина, създаваща някакво решение, би била склонна да се счупи. Софтуерното инженерство е необходимо за доставяне на софтуерен продукт без уязвимости. |
| методология | ETL е добрият пример за начало. ETL е процесът на извличане на данни от различни източници, трансформирането му във формат, който улеснява работата с него, и след това зареждането му в система за обработка. | SDLC (Software Development Lifecycle) е основата за софтуерното инженерство. |
| Приближаване | Процес ориентиран | Ориентирана към рамката / методологията |
| Прилагане на алгоритми | водопад | |
| Разпознаване на шаблон | спирала | |
| Намаляване на числата | пъргав | |
|
Инструменти |
Инструменти за анализ, инструменти за визуализация на данни и инструменти за бази данни. | Инструменти за проектиране и анализ, Инструменти за база данни за софтуер, Инструменти за езици за програмиране, Инструменти за уеб приложения, Инструменти за SCM, Инструменти за непрекъсната интеграция и Инструменти за тестване. |
| Екосистема, платформи и среди | Hadoop, Map R, искра, склад за данни и Flink | Бизнес планиране и моделиране, Анализ и дизайн, разработване на потребителски интерфейс, програмиране, поддръжка и обратен инженеринг и управление на проекти |
| Необходими умения | Знания за това как да създадете продукти за данни и визуализация, за да направите данните разбираеми,
Познаване на домейни, извличане на данни, машинно обучение, алгоритми, обработка на големи данни, структурирани неструктурирани данни (SQL и NoSQL DB), кодиране, вероятност и статистика | Разбиране и анализ на нуждите на потребителя, Основни езици за програмиране (C, C ++, Java и т.н.), тестване, инструменти за изграждане (Maven, мравка, Gradle и т.н.), инструменти за конфигуриране (Chef, Puppet и т.н.), управление на изграждане и освобождаване (Jenkins, Artifactory и т.н.) |
| Роли и отговорности | Изследовател на данни, анализатор на данни, бизнес анализатор, инженер на данни и специалист по големи данни | Дизайнер, разработчик, инженер за изграждане и пускане, тестери, инженер за данни, мениджъри на продукти, администратори и консултанти в облака. |
| Източници на данни | Социални медии (facebook, twitter и т.н.), сензорни данни, транзакции, системи за печене на публични данни, бизнес приложения, данни от машинния дневник и т.н. | Нужди на крайния потребител, Разработване на нови функции и търсене на специалните функционалности и т.н. |
Заключение - Data Science vs Software Engineering
Изводът би бил: „Науката за данните“ е вземане на решения, управлявани от данни, за да се помогне на бизнеса да направи добър избор, докато софтуерното инженерство е методология за разработване на софтуерни продукти без никакви обърквания относно изискванията.
Препоръчани статии:
Това е ръководство за Data Science vs Software Engineering, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Науката за данните и нейното нарастващо значение
- Как да имаме по-добър растеж в кариерата при тестване на софтуер
- Топ 10 безплатен софтуер за статистически анализ на пазара
- Big Data vs Data Science - как са различни?
- Въпроси за интервю за софтуерно инженерство
- Каква е разликата между Дженкинс срещу Бамбук
- Дженкинс срещу Травис CI: Най-доброто ръководство
- Дженкинс срещу TeamCity