Differenza tra scienza dei dati e ingegneria del software
La scienza dei dati, in termini più semplici, convertendo o estraendo i dati in varie forme, in conoscenza. In modo che l'azienda possa utilizzare questa conoscenza per prendere sagge decisioni per migliorare l'azienda. Utilizzando la scienza dei dati, le aziende sono diventate abbastanza intelligenti da spingere e vendere prodotti.
L'ingegneria del software è un approccio strutturato alla progettazione, allo sviluppo e alla manutenzione del software, per evitare la bassa qualità del prodotto software. L'ingegneria del software chiarisce i requisiti in modo che lo sviluppo sia più facile da procedere. quindi cerchiamo di comprendere sia la scienza dei dati che l'ingegneria del software in dettaglio in questo post.
Confronto diretto tra scienza dei dati e ingegneria del software (infografica)
Di seguito sono riportati i primi 8 confronti tra Data Science vs Software Engineering
Differenze chiave tra scienza dei dati e ingegneria del software
Come puoi vedere ci sono molte differenze tra Data Science e Software Engineering. Diamo un'occhiata alle principali differenze tra Data Science e Software Engineering -
- La scienza dei dati comprende Architettura dei dati, Apprendimento automatico e Analisi, mentre l'ingegneria del software è più una struttura per fornire un prodotto software di alta qualità.
- L'analista di dati è colui che analizza i dati e li trasforma in conoscenza, l'ingegneria del software ha lo sviluppatore per costruire il prodotto software.
- La rapida crescita dei Big Data sta fungendo da fonte di input per la scienza dei dati, mentre nell'ingegneria del software, che richiede nuove caratteristiche e funzionalità, sta spingendo gli ingegneri a progettare e sviluppare nuovi software.
- La scienza dei dati aiuta a prendere buone decisioni commerciali elaborando e analizzando i dati; mentre l'ingegneria del software rende strutturato il processo di sviluppo del prodotto.
- La scienza dei dati è simile al data mining, è un campo interdisciplinare di metodi, processi e sistemi scientifici per estrarre conoscenze o approfondimenti dai dati in varie forme, strutturate o non strutturate; l'ingegneria del software è più come analizzare le esigenze dell'utente e agire secondo il progetto.
- La scienza dei dati è guidata dai dati; l'ingegneria del software è guidata dalle esigenze dell'utente finale.
- La scienza dei dati utilizza diversi ecosistemi di Big Data, piattaforme per creare schemi di dati; gli ingegneri del software usano linguaggi e strumenti di programmazione diversi, a seconda delle esigenze del software.
- L'estrazione dei dati è il passo fondamentale nella scienza dei dati; la raccolta e la progettazione dei requisiti è il ruolo vitale nell'ingegneria del software.
- Uno scienziato di dati è più focalizzato sui dati e sui modelli nascosti in esso, lo scienziato di dati costruisce l'analisi sulla base dei dati. Il lavoro di Data Scientist include la modellazione dei dati, l'apprendimento automatico, gli algoritmi e le dashboard di Business Intelligence.
- Un ingegnere del software costruisce applicazioni e sistemi. Gli sviluppatori saranno coinvolti in tutte le fasi di questo processo, dalla progettazione alla scrittura del codice, al collaudo e alla revisione.
- Mentre sempre più dati generano, si osserva che i data engineer emergono come sottorete all'interno della disciplina dell'ingegneria del software. Un ingegnere di dati costruisce sistemi che consolidano, archiviano e recuperano dati dalle varie applicazioni e sistemi creati da ingegneri del software.
- L'ingegneria del software si riferisce all'applicazione dei principi di ingegneria per lo sviluppo del software. Gli ingegneri del software partecipano al ciclo di vita dello sviluppo del software collegando le esigenze dei clienti con le soluzioni tecnologiche applicabili. Pertanto, sviluppano sistematicamente un processo per fornire una funzione specifica alla fine, ingegneria del software significa usare concetti di ingegneria per sviluppare il software.
- C'è un'osservazione importante è che la progettazione del software fatta da un ingegnere del software si basa sui requisiti identificati dall'ingegnere dei dati o dallo scienziato dei dati. Quindi la scienza dei dati e l'ingegneria del software in un certo senso vanno di pari passo.
- I dati storici saranno utili per trovare informazioni e modelli su funzioni o prodotti specifici nella scienza dei dati.
- La comunicazione con i clienti e gli utenti finali aiuta a creare un buon ciclo di vita di sviluppo del software nell'ingegneria del software, in particolare è molto importante per la raccolta di requisiti in SDLC.
- Un risultato di esempio per la scienza dei dati sarebbe un suggerimento su prodotti simili su Amazon; il sistema sta elaborando la nostra ricerca, i prodotti che esploriamo e fornendo i suggerimenti in base a ciò.
- Nel caso dell'ingegneria del software, prendiamo l'esempio della progettazione di un'app mobile per le transazioni bancarie. La banca deve aver pensato o raccolto il feedback degli utenti per facilitare il processo di transazione per i clienti; lì è iniziato il requisito, così come la progettazione e lo sviluppo.
Tabella di confronto tra data science e ingegneria del software
Di seguito è riportato il confronto più importante tra Data Science vs Software Engineering
| Le basi del confronto tra scienza dei dati e ingegneria del software | Scienza dei dati | Ingegneria software |
| Perché? I Importanza | L'impatto dell '"Information Technology" sta cambiando tutto ciò che riguarda la scienza. Carichi di dati provenienti da ogni luogo.
Man mano che i dati crescono, aumenta anche l'esperienza necessaria per gestirli, analizzarli, ottenere buone intuizioni per questi dati, la disciplina della scienza dei dati è emersa come soluzione. |
Senza seguire, una certa disciplina che creava qualsiasi soluzione, sarebbe incline a rompersi. L'ingegneria del software è necessaria per fornire prodotti software senza vulnerabilità. |
| Metodologia | ETL è il buon esempio per cominciare. ETL è il processo di estrazione dei dati da diverse fonti, trasformandoli in un formato che semplifica il lavoro e quindi caricandoli in un sistema per l'elaborazione. | SDLC (Software Development Lifecycle) è la base per l'ingegneria del software. |
| Approccio | Orientato al processo | Orientamento al framework / metodologia |
| Implementazione di algoritmi | Cascata | |
| Riconoscimento del modello | Spirale | |
| Crunch numeri | Agile | |
|
Utensili |
Strumenti di analisi, strumenti di visualizzazione dei dati e strumenti di database. | Strumenti di progettazione e analisi, strumenti di database per software, strumenti di linguaggi di programmazione, strumenti di applicazioni Web, strumenti SCM, strumenti di integrazione continua e strumenti di test. |
| Ecosistema, piattaforme e ambienti | Hadoop, Map R, spark, data warehouse e Flink | Pianificazione e modellizzazione aziendale, analisi e progettazione, sviluppo dell'interfaccia utente, programmazione, manutenzione e ingegneria inversa e gestione del progetto |
| Competenze richieste | Conoscenza su come costruire prodotti di dati e visualizzazione per rendere comprensibili i dati,
Conoscenza del dominio, data mining, apprendimento automatico, algoritmi, elaborazione di big data, dati strutturati non strutturati (DB SQL e NoSQL), codifica, probabilità e statistica | Comprensione e analisi delle esigenze degli utenti, linguaggi di programmazione di base (C, C ++, Java ecc.), Test, strumenti di costruzione (Maven, ant, Gradle ecc.), Strumenti di configurazione (Chef, Puppet ecc.), Gestione di build e release (Jenkins, Artifactory ecc.) |
| Ruoli e responsabilità | Data scientist, Data Analyst, Business Analyst, Data Engineer e Big Data expert | Progettista, sviluppatore, ingegnere di costruzione e rilascio, tester, ingegnere di dati, responsabili di prodotto, amministratori e consulenti cloud. |
| Origine dei dati | Social media (Facebook, Twitter, ecc.), Dati sensore, Transazioni, Sistemi di cottura dati pubblici, App aziendali, Dati registro macchina ecc | Esigenze dell'utente finale, sviluppo di nuove funzionalità e richiesta di funzionalità speciali ecc. |
Conclusione - Data Science vs Software Engineering
La conclusione sarebbe che "la scienza dei dati" è un processo decisionale "basato sui dati", per aiutare l'azienda a fare delle buone scelte, mentre l'ingegneria del software è la metodologia per lo sviluppo di prodotti software senza alcuna confusione riguardo ai requisiti.
Articoli consigliati:
Questa è stata una guida a Data Science vs Software Engineering, il loro significato, confronto testa a testa, differenze chiave, tabella di confronto e conclusioni. Puoi anche consultare i seguenti articoli per saperne di più -
- Data Science e sua crescente importanza
- Come avere una migliore crescita professionale nei test del software
- I 10 migliori software di analisi statistica gratuiti sul mercato
- Big Data vs Data Science: come sono diversi?
- Domande di intervista sull'ingegneria del software
- Qual'è la differenza tra Jenkins vs Bamboo
- Jenkins vs Travis CI: migliore guida
- Jenkins vs TeamCity