Forskjellen mellom data science og software engineering
Datavitenskap, i enklere vendinger konvertering eller pakking av dataene i forskjellige former, til kunnskap. Slik at virksomheten kan bruke denne kunnskapen til å ta kloke beslutninger for å forbedre virksomheten. Ved hjelp av datavitenskap har selskaper blitt intelligente nok til å presse og selge produkter.
Programvareteknikk er en strukturert tilnærming til design, utvikling og vedlikehold av programvare, for å unngå lav kvalitet på programvareproduktet. Software Engineering gjør kravene klare slik at utviklingen blir enklere å fortsette. så la oss forstå både Data Science og Software Engineering i detalj i dette innlegget.
Sammenligning fra head to head mellom data science vs software engineering (infographics)
Nedenfor er de 8 beste sammenligningene mellom Data Science vs Software Engineering
Viktige forskjeller mellom Data Science vs Software Engineering
Som du ser er det mange forskjeller mellom Data Science vs Software Engineering. La oss se på de største forskjellene mellom Data Science vs Software Engineering -
- Datavitenskap består av Data Architecture, Machine Learning og Analytics, mens software engineering er mer et rammeverk for å levere et programvare av høy kvalitet.
- Dataanalytikeren er den som analyserer dataene og gjør dataene om til kunnskap. Programvareutvikling har utvikler for å bygge programvareproduktet.
- Den raske veksten av Big Data fungerer som en inngangskilde for datavitenskapen, mens innen programvareteknikk, krevende av nye funksjoner og funksjonaliteter, driver ingeniørene til å designe og utvikle ny programvare.
- Datavitenskap er med på å ta gode forretningsavgjørelser ved å behandle og analysere dataene; mens programvareutvikling gjør produktutviklingsprosessen strukturert.
- Data science ligner data mining, det er et tverrfaglig felt av vitenskapelige metoder, prosesser og systemer for å hente ut kunnskap eller innsikt fra data i forskjellige former, enten strukturerte eller ustrukturerte; programvareteknikk er mer som å analysere brukerens behov og handle i henhold til designet.
- Datavitenskap er drevet av data; programvareteknikk drives av sluttbrukerbehov.
- Datavitenskap bruker flere Big-Data Ecosystems, plattformer for å lage mønstre ut fra data; programvareingeniører bruker forskjellige programmeringsspråk og verktøy, avhengig av programvarebehov.
- Datautvinning er det viktige trinnet innen datavitenskap; kravsamling og utforming er den viktige rollen i programvareteknikk.
- En dataforsker er mer fokusert på data og de skjulte mønstrene i dem, dataforsker bygger analyse på toppen av data. Data Scientist-arbeidet inkluderer datamodellering, maskinlæring, algoritmer og dashbord for Business Intelligence.
- En programvareingeniør bygger applikasjoner og systemer. Utviklere vil være involvert gjennom alle stadier av denne prosessen fra design til å skrive kode, til testing og gjennomgang.
- Etter hvert som flere og flere data genereres, er det en observasjon av at dataingeniører dukker opp som et undernett innenfor programvaretekniske disiplinen. En dataingeniør bygger systemer som konsoliderer, lagrer og henter data fra de forskjellige applikasjonene og systemene som er laget av programvareingeniører.
- Programvareteknikk viser til anvendelse av ingeniørprinsipper for å utvikle programvare. Programvareingeniører deltar i livssyklusen for programvareutvikling gjennom å koble kundenes behov med gjeldende teknologiløsninger. Dermed utvikler de systematisk en prosess for å gi en spesifikk funksjon til slutt, software engineering betyr å bruke ingeniørkonsepter for å utvikle programvare.
- Det er en viktig observasjon er at programvareutformingen laget av en programvareingeniør er basert på kravene identifisert av Data engineer eller Data Scientist. Så datavitenskapen og programvareteknikken går på en måte hånd i hånd.
- Historiske data vil være nyttige for å finne informasjonen og mønstrene om spesifikk funksjon eller produkt innen datavitenskap.
- Kommunikasjon med klienter og sluttbrukere er med på å skape en god programvareutviklingssyklus innen programvareteknikk, spesielt er det veldig viktig for kravsamlingen i SDLC.
- Et eksempel på datavitenskapen ville være et forslag om lignende produkter på Amazon; systemet behandler søket vårt, produktene vi blar gjennom og gir forslagene i samsvar med det.
- I tilfelle programvare engineering, la oss ta eksemplet med å designe en mobilapp for banktransaksjoner. Banken må ha tenkt eller samlet brukerens tilbakemeldinger for å gjøre transaksjonsprosessen enkel for kundene; der startet kravet, så gjør design og utvikling.
Data Science vs Software Engineering Sammenligningstabell
Nedenfor er den øverste sammenligningen mellom Data Science vs Software Engineering
| Grunnlaget for sammenligning mellom datavitenskap og programvareteknikk | Datavitenskap | Programvareteknikk |
| Hvorfor? Jeg er viktig | Effekten av 'informasjonsteknologi' endrer alt om vitenskap. Massevis av data som kommer overalt.
Når data vokser, og ekspertisen som trengs for å håndtere dem, analysere disse dataene, for å gi god innsikt for disse dataene, har datavitenskapelig disiplin dukket opp som en løsning. |
Uten å følge, ville en viss disiplin som skaper noen løsning, vært tilbøyelig til å bryte. Programvareteknikk er nødvendig for å levere programvareprodukter uten sårbarheter. |
| metodikk | ETL er det gode eksemplet til å begynne med. ETL er prosessen med å trekke ut data fra forskjellige kilder, transformere dem til et format som gjør det lettere å jobbe med, og deretter laste dem inn i et system for behandling. | SDLC (Software Development Lifecycle) er basen for programvareutvikling. |
| Nærme seg | Prosessorientert | Rammeverk / metodikkorientert |
| Algoritmer implementering | Foss | |
| Mønstergjenkjenning | spiral | |
| Knase tall | Agile | |
|
Verktøy |
Analytics-verktøy, datavisualiseringsverktøy og databaseverktøy. | Design og analyseverktøy, databaseverktøy for programvare, programmeringsspråkverktøy, webapplikasjonsverktøy, SCM-verktøy, kontinuerlige integrasjonsverktøy og testverktøy. |
| Økosystem, plattformer og miljøer | Hadoop, Map R, gnist, datavarehus og Flink | Forretningsplanlegging og modellering, analyse og design, brukergrensesnittutvikling, programmering, vedlikehold og omvendt prosjektering og prosjektledelse |
| Nødvendige ferdigheter | Kunnskap om hvordan man bygger dataprodukter og visualisering for å gjøre data forståelige,
Domenekunnskap, datamining, maskinlæring, algoritmer, Big Data-behandling, strukturerte ustrukturerte data (SQL og NoSQL DBs), koding, sannsynlighet og statistikk | Forstå og analysere brukerbehov, kjerne programmeringsspråk (C, C ++, Java osv.), Testing, Build tools (Maven, ant, Gradle etc), konfigurasjonsverktøy (Chef, Puppet etc), Build and release management (Jenkins, Artifactory etc) |
| Roller og ansvar | Dataforsker, Dataanalytiker, Forretningsanalytiker, Datatekniker og Big Data-spesialist | Designer, utvikler, bygger og frigjør ingeniører, testere, dataingeniør, produktledere, administratorer og sky konsulenter. |
| Datakilder | Sosiale medier (facebook, twitter osv.), Sensordata, transaksjoner, offentlige databehandlingssystemer, forretningsapper, maskinloggdata osv. | Sluttbrukerbehov, Nye funksjoner utvikling og etterspørsel etter de spesielle funksjonalitetene etc. |
Konklusjon - Data Science vs Software Engineering
Konklusjonen vil være "Datavitenskap" er "Data-Driven Decision", for å hjelpe virksomheten til å ta gode valg, mens programvareteknikk er metodikken for programvareutvikling uten forveksling om kravene.
Anbefalte artikler:
Dette har vært en guide til Data Science vs Software Engineering, deres betydning, sammenligning fra Head to Head, Key Differences, Comparision Table og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Datavitenskap og dens voksende betydning
- Hvordan få bedre karrierevekst i programvaretesting
- Topp 10 gratis programvare for statistisk analyse i markedet
- Big Data vs Data Science - Hvordan er de forskjellige?
- Spørsmål om programvareteknikkintervju
- Hva er forskjellen mellom Jenkins vs Bamboo
- Jenkins vs Travis CI: Beste guide
- Jenkins vs TeamCity