Forskjeller mellom Data Scientist vs Software Engineer
A Data Scientist er en profesjonell analytisk dataekspert som har de tekniske ferdighetene til å løse komplekse problemer og også finner måten å utforske hvilke problemer som faktisk må løses. Og de er ansvarlige for å samle inn data, analysere dem og forklare store datamengder for å identifisere forskjellige måter å hjelpe og forbedre driften som gjør det å få et konkurransefortrinn over konkurrenter.
Data forskere vil ha kunnskap om matematikk, og de er en datamaskin forsker og også en del av trend-spotter. Og de er gode på både forretnings- og IT-verdener.
Data Scientist forklarer hva som foregår ved å behandle historien til dataene, og de bruker også forskjellige avanserte MLA (maskinlæringsalgoritmer) for å identifisere forekomsten av en hendelse i fremtiden som hjelper til med å ta avgjørelser og spådommer ved å bruke denne prediktive kausale analysen og reseptbelagte analyser for å forbedre virksomheten og driften. For denne prosessen må Data Scientist se på data fra mange vinkler.
En programvareingeniør er en person som har kunnskap og anvender de disiplinerte, strukturerte prinsippene for programvareteknikk på alle nivåer - design, utvikling, testing, vedlikehold og evaluering av programvaren som vil unngå lav kvalitet på programvareproduktet.
Programvareingeniører anbefaler den nyeste dataprogramvaren og operativsystemene, for eksempel iOS på iPhones og Windows 10 for å dekke disse kravene. Og de er ansvarlige for å lage modeller og diagrammer over datakoden, kunnskap om teknologier er nødvendig for disse fagfolkene.
Programvareingeniører skal ha ferdigheter som teknisk ekspertise, påviselig prestasjon og også erfaring med bruk av åpen kildekodeverktøy. De skal være kunnskapsrike og erfarne med mønsterdesignteknikker, automatisert testprosess og feiltolerante systemer. Programvareingeniører bør også vite hvordan de oppretter og vedlikeholder IT-infrastrukturer, store datalagre og skybaserte systemer.
Sammenligning fra head to head mellom Data Scientist vs Software Engineer
Nedenfor er topp 8 sammenligningsdata Scientist vs Software Engineer 
Viktige forskjeller mellom Data Scientist vs Software Engineer
Nedenfor er de viktigste forskjellene mellom Data Scientist vs Software Engineer
1. En datavitenskap består av dataarkitektur, maskinlæringsalgoritmer og analyseprosess, mens programvareteknikk er mer av disiplinert arkitektur for å levere et høykvalitets programvareprodukt til sluttbruker.
2. Dataforskerne er den som analyserer dataene og gjør disse dataene til kunnskap som hjelper i virksomheten, programvareingeniører er den som er helt ansvarlig for å bygge programvareproduktet til sluttbruker.
3. Vekst innen Big Data er en inngangskilde for datavitenskapen, mens innen programvareteknikk som krever nye funksjoner og funksjonaliteter i markedet eller klienter, driver med å designe og utvikle ny programvare (r).
4. Ved å analysere og behandle dataene hjelper Data scientist til å ta gode forretningsavgjørelser; mens programvareteknikk gjør livet enkelt ved å utvikle nødvendige programvareprodukter.
5. Datavitenskapelig prosess er drevet av data; software engineering prosessen er drevet av sluttbruker krav.
6. Datautvinningsprosessen er det grunnleggende og nødvendige trinnet i datavitenskap; Kravssamling og design i henhold til krav er en viktig rolle i programvareteknikk.
7. Med en økning i datagenerering, blir det observert at dataingeniører dukker opp som et undernett, innenfor programvaretekniske disiplinen. En dataingeniør bygger systemer som konsoliderer all data, lagrer og henter data fra de forskjellige systemene og applikasjonene som er bygd av programvareingeniører.
8. Et eksempel for datavitenskap: Et forslag om lignende produkter på nettstedet for e-handel (Flipkart, Amazon, etc.); systemet behandler automatisk søket / produktene vi blar gjennom og gir forslagene i samsvar med det.
9. For programvareteknikk, la oss ta et eksempel på utforming av applikasjoner som hjelper til med å forbedre virksomheten og som samles inn av brukerfeedback.
Sammenligningstabel for Data Scientist vs Software Engineer
Nedenfor er listene med punkter, beskriv sammenligningene mellom Data Scientist vs Software Engineer
| Basis for Sammenligning | Data Scientist | Programvare ingeniør |
| Betydning | I dag kommer mange data fra flere områder / felt. Når data vokser, trenger ekspertisen å analysere, administrere og gjøre dem til en nyttig løsning for virksomhet / drift. | Software Engineer er veldig nødvendig for å forstå kravet og levere programvareproduktet til sluttbrukere uten og sårbarheter. |
| metodikk | Metodologier for Data Scientist ligner på ETL-prosessen. På samme måte som i ETL-prosessen, vil data fra forskjellige flere og hetero-generøse datakilder, transformering og rensing, bli utført på den, noe som gjør at rensede data lastes inn i DW-systemer for videre behandling. | For programvareingeniører er SDLC (Software Development Lifecycle) basen som består av kravsamling, programvaredesign, utvikling, QA-prosess og programvarevedlikehold. |
| Nærme seg | Approach for Data Scientist er prosessorientert: -Algoritmer implementering -Mønstergjenkjenning –Datavisualisering -Maskinlæring –Tekstanalyse, etc. | Tilnærming for en programvareingeniør er rammeverk / metodikkorientert: -Foss -Spiral -V & V-modell –Agile, etc. |
| Verktøy | Dataanalyseverktøy, Datavisualiseringsverktøy og også databaseverktøy. | Design og analyseverktøy, databaseverktøy, Programmeringsspråkverktøy, Verktøy for webapplikasjoner, Verktøy for prosjektledelse, kontinuerlige integrasjonsverktøy og teststyringsverktøy. |
| Økosystem, plattformer og miljøer | Big data er et fremste økosystem for dataforsker og også Hadoop, Map Reduce, Apache spark, data warehouse og Apache Flink. | Inkluderer hovedsakelig: -Forretningsplanlegging og modelleringsprosess, -Analyse og designe en programvare, -Kodeutvikling, -Utviklingsprogrammering, -Testing -Vedlikehold og -Prosjektledelse |
| Nødvendige ferdigheter | - Domenekunnskap, - Kvantitativ analyse - Programmering av kunnskap - Vitenskapelig og forretningskunnskap. - Datautvinning, - Maskinlæring av språk - Big Data-behandling, strukturerte og ustrukturerte data (SQL og NoSQL DBs), - Sannsynlighet og statistikk - Kommunikasjon. Generell kunnskap om hvordan man bygger dataprodukter og visualisering for å gjøre data forståelige | - Analyse og forståelse og brukerkrav, - Kjerne programmeringsspråk (som C, C ++, Java osv.), - Datamodelleringsferdigheter. - Test en programvare, - Konfigurasjonsverktøy (Chef, Puppet etc.), - Bygge og frigjøre lederegenskaper. - Prosjektledelsesferdigheter. |
| Roller og ansvar | Dataforsker, Bedriftsanalytiker, Dataanalytiker, Dataingeniør og også Big Data-spesialist. | Analyse av brukerkrav. Designer, utvikler, Bygg og slipp ingeniør, Testingeniør, Data Engineer, Produktsjefer, Administratorer og sky-konsulenter. |
| Datakilder | Nesten alle nettstedsdata kan vurderes for datakilde. Sosiale medier, forretningsapper, transaksjoner, sensordata, maskinloggdata etc. | Brukerkrav, Utviklingen av nye funksjoner og etterspørsel etter noen funksjoner etc. |
Konklusjon - Data Scientist vs Software Engineer
En dataforsker er alltid mer fokusert på data og skjulte mønstre, dataforsker utvikler sin analyse på toppen av data. Data Scientist-arbeidet inkluderer datamodellering, maskinlæring, algoritmer og dashbord for Business Intelligence. Men programvareingeniør bygger programvare. Og de vil være involvert i alle faser av SDLC-prosessen fra design til gjennomgang med kunder.
Det er veldig viktig observasjon er at programvaren som bygges av en programvareingeniør, vil være basert på kravene identifisert av Data engineer eller Data Scientist. Så datavitenskapen og programvareteknikken går på en måte hånd i hånd.
Konklusjonen på dette er "Data science" er "Data-Driven Decision", for å ta gode beslutninger i virksomheten, mens software engineering er den disiplinerte og strukturerte metodikken for programvareutvikling uten å avvike fra brukerens krav.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til forskjeller mellom Data Scientist vs Software Engineer, deres betydning, sammenligning av topp mot hod, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Data Scientist vs Business Analyst - Finn ut de 5 enorme forskjellene
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 fantastiske sammenligninger
- Data Science vs Software Engineering | Topp 8 nyttige sammenligninger
- Hvordan få bedre karrierevekst i programvaretesting