Разлики между Data Scientist и Software Engineer
Data Scientist е професионален експерт по аналитични данни, който притежава техническите умения за решаване на сложни проблеми, а също така намира начин да проучи какви проблеми всъщност трябва да бъдат решени. И те са отговорни за събирането на данни, анализирането им и обясняването на големи количества данни за идентифициране на различни начини за подпомагане и подобряване на операциите, което прави спечелването на конкурентно предимство пред конкурентите.
Учените за данни ще имат познания по математика и те са компютърни учени, а също и част от трейнд-споттера. И те са добри както в бизнеса, така и в ИТ света.
Data Scientist обяснява какво се случва при обработката на историята на данните и те също така използват различни усъвършенствани MLA (алгоритми за машинно обучение), за да идентифицират настъпването на събитие в бъдеще, което помага да се вземат решения и прогнози, като се използва тази прогнозна анализа на причините и предписваща анализа за подобряване на бизнеса и операциите. За този процес, Data Scientist трябва да разгледа данните от много ъгли.
Софтуерният инженер е човек, който притежава познания и прилага дисциплинираните, структурирани принципи на софтуерното инженерство на всички нива - проектиране, разработка, тестване, поддръжка и оценка на софтуера, което ще избегне ниското качество на софтуерния продукт.
Софтуерните инженери препоръчват най-новия компютърен софтуер и операционни системи, като iOS на iPhone и Windows 10, за да отговарят на тези изисквания. И те са отговорни за създаването на модели и диаграми на компютърния код, познаването на технологиите е необходимо за тези професионалисти.
Софтуерните инженери трябва да имат умения като техническа експертиза, демонстриращи постижения, а също и опит с използването на инструменти с отворен код. Те трябва да имат познания и опит с техники за проектиране на модели, автоматизиран процес на тестване и устойчиви на повреди системи. Софтуерните инженери също трябва да знаят как да създават и поддържат ИТ инфраструктури, мащабни хранилища за данни, както и облачни системи.
Сравнение между главата на Data Scientist и софтуерния инженер
По-долу е най-добрите 8 сравнителни данни учен спрямо софтуерния инженер 
Ключови разлики между Data Scientist и Software Engineer
По-долу са най-важните разлики между Data Scientist и Software Engineer
1. Наука за данни се състои от архитектура на данни, алгоритми за машинно обучение и процес на Google Анализ, докато софтуерното инженерство е по-дисциплинирана архитектура, за да предостави висококачествен софтуерен продукт на крайния потребител.
2. Учените по данни са тези, които анализират данните и превръщат тези данни в знания, които помагат в бизнеса, софтуерните инженери са тези, които са напълно отговорни за изграждането на софтуерния продукт към крайния потребител.
3. Растежът в областта на големите данни е входящ източник за науката за данните, докато в софтуерното инженерство, изискващо нови функции и функционалности на пазара или клиентите, са движещи се към проектиране и разработване на нов софтуер (и).
4. Анализирайки и обработвайки данните, Data Scientist помага за вземане на добри бизнес решения; като има предвид, че софтуерното инженерство улеснява живота чрез разработването на необходимите софтуерни продукти.
5. Процесът на научни данни се ръководи от данни; процесът на софтуерно инженерство се ръководи от изискванията на крайния потребител.
6. Процесът на извличане на данни е основната и необходима стъпка в науката за данните; Събирането и проектирането на изисквания според изискванията е важна роля в софтуерното инженерство.
7. С увеличаване на генерирането на данни се наблюдава, че инженерите на данни се появяват като подмрежа, в рамките на дисциплината на софтуерното инженерство. Инженер на данни изгражда системи, които консолидират всички данни, съхраняват и извличат данни от различни системи и приложения, изградени от софтуерни инженери.
8.Пример за Science Science: Предложение за подобни продукти в уебсайта за електронна търговия (Flipkart, Amazon и др.); системата автоматично обработва нашето търсене / продукти, които разглеждаме, и дава предложения в съответствие с това.
9. За софтуерното инженерство, нека вземем пример за проектиране на всякакви приложения, които спомагат за подобряване на бизнеса и които се събират от отзивите на потребителите.
Таблица за сравнение на Data Scientist срещу софтуерния инженер
По-долу са списъците с точки, опишете сравненията между Data Scientist и Software Engineer
| Основа за сравнение | Data Scientist | Софтуерен инженер |
| важност | В днешно време много данни идват от множество области / полета. Следователно с нарастването на данните, необходим е опит за анализиране, управление и превръщането му в полезно решение за бизнес / операция. | Софтуерният инженер е много необходим, за да разбере изискването и да достави софтуерния продукт до крайни потребители без и уязвимости. |
| методология | Методологиите за Data Scientist са подобни на ETL процеса. Както и в процеса на ETL, върху него ще се извършват данни от различни множество и разнородни източници на данни, трансформиране и почистване, което прави зареждането на изчистени данни в DW системи за по-нататъшна обработка. | За софтуерните инженери SDLC (Software Development Lifecycle) е базата, която се състои от събиране на изисквания, проектиране на софтуер, разработка, QA процес и поддръжка на софтуер. |
| Приближаване | Подходът за Data Scientist е ориентиран към процесите: -Прилагане на алгоритми -Разпознаване на шаблон –Визуализация на данните - Машинно обучение –Текстна анализа и т.н. | Подходът за софтуерен инженер е ориентиран към рамката / методологията: -Waterfall -Spiral -V & V модел –Агилен и т.н. |
| Инструменти | Инструменти за анализ на данни, Инструменти за визуализация на данни, както и инструменти за база данни. | Инструменти за проектиране и анализ, Инструменти за база данни, Инструменти за езици за програмиране, инструменти за уеб приложения, Инструменти за управление на проекти, инструменти за непрекъсната интеграция и инструменти за управление на тестове. |
| Екосистема, платформи и среди | Големите данни са най-важната екосистема за Data Scientist, а също и Hadoop, Map Reduct, Apache искра, склад за данни и Apache Flink. | Основно включва: -Процес на бизнес планиране и моделиране, -Анализ и проектиране на софтуер, -Разработване на кодове, -Разработване на програмиране, -Testing - Поддръжка и -Управление на проекти |
| Необходими умения | - Познаване на домейна, - Количествен анализ - знания за програмиране - Научни и бизнес знания. - Извличане на данни, - машинно изучаване на език - Голяма обработка на данни, структурирани и неструктурирани данни (SQL и NoSQL DB), - Вероятност и статистика - Комуникация. Общи знания за това как да се съставят продукти за данни и визуализация, за да се направят данните разбираеми | - Анализ и разбиране и потребителски изисквания, - Основни езици за програмиране (като C, C ++, Java и т.н.), - Умения за моделиране на данни. - Тестване на софтуер, - Инструменти за конфигуриране (готвач, куклен и т.н.), - Изграждане и освобождаване на управленски умения. - Умения за управление на проекти. |
| Роли и отговорности | Специалист по данни, бизнес анализатор, анализатор на данни, инженер на данни и също специалист по големи данни. | Анализ на потребителското изискване. Дизайнер, Разработчик, Инженер за изграждане и пускане, Тестов инженер, Data Engineer, Продуктови мениджъри, Администратори и консултанти в облака. |
| Източници на данни | Почти всички данни за уебсайтове могат да се считат за източник на данни. Социални медии, бизнес приложения, транзакции, сензорни данни, данни от машинния дневник и т.н. | Потребителски изисквания, Развитие на нови функции, а също и търсене на някои функционалности и т.н. |
Заключение - Data Scientist срещу софтуерен инженер
Data Scientist винаги е по-фокусиран върху данните и скритите модели, данните учен разработват анализа си на върха на данните. Работата на Data Scientist включва информационно табло за моделиране на данни, машинно обучение, алгоритми и Business Intelligence. Но софтуерният инженер изгражда софтуерни приложения. И те ще бъдат включени във всички етапи на SDLC процеса от проектиране до преглед с клиенти.
Много важно наблюдение е, че изграждането на софтуерното приложение от софтуерен инженер ще 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.
Изводът за това е, че „Науката за данните“ е „Решение, управлявано от данни“, за да се вземат добри решения в бизнеса, докато софтуерното инженерство е дисциплинирана и структурирана методология за разработка на софтуер, без да се отклонява от изискването на потребителя.
Препоръчителен член
Това е ръководство за разликите между Data Scientist и софтуерен инженер, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица за сравнение и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Data Scientist vs Business Analyst - Разберете 5-те страхотни разлики
- Data Scientist срещу Data Engineer - 7 невероятни сравнения
- Data Science vs Software Engineering | Топ 8 полезни сравнения
- Как да имаме по-добър растеж в кариерата при тестване на софтуер