Differenze tra data scientist e software engineer
Uno scienziato di dati è un esperto di dati analitici professionale che ha le competenze tecniche per risolvere problemi complessi e trova anche il modo di esplorare quali problemi effettivamente devono essere risolti. E sono responsabili della raccolta di dati, dell'analisi e della spiegazione di grandi quantità di dati per identificare diversi modi per aiutare e migliorare le operazioni che fanno guadagnare un vantaggio competitivo rispetto ai concorrenti.
I data scientist conosceranno la matematica e sono informatici e fanno anche parte del trend-spotter. E sono bravi sia nel mondo degli affari che in quello IT.
Data Scientist spiega cosa sta succedendo elaborando la cronologia dei dati e usano anche vari MLA avanzati (algoritmi di machine learning) per identificare il verificarsi di un evento in futuro che aiuta a prendere decisioni e previsioni facendo uso di questa analisi causale predittiva e analisi prescrittive per migliorare il business e le operazioni. Per questo processo, Data Scientist deve esaminare i dati da molti punti di vista.
Un ingegnere del software è una persona che ha una conoscenza e applica i principi disciplinati e strutturati dell'ingegneria del software a tutti i livelli: progettazione, sviluppo, test, manutenzione e valutazione del software che eviteranno la bassa qualità del prodotto software.
Gli ingegneri del software raccomandano il software e i sistemi operativi più recenti, come iOS su iPhone e Windows 10 per soddisfare tali requisiti. E sono responsabili della creazione di modelli e diagrammi del codice del computer, la conoscenza delle tecnologie è necessaria per questi professionisti.
Gli ingegneri del software dovrebbero avere competenze come competenza tecnica, risultati dimostrabili e esperienza nell'uso di strumenti open source. Dovrebbero essere competenti ed esperti con tecniche di progettazione di modelli, processi di collaudo automatizzati e sistemi a tolleranza d'errore. Gli ingegneri del software dovrebbero anche sapere come creare e gestire infrastrutture IT, archivi dati su larga scala e sistemi basati su cloud.
Confronto diretto tra data scientist e software engineer
Di seguito sono riportati i primi 8 dati comparativi tra scienziato e ingegnere del software 
Differenze chiave tra data scientist e software engineer
Di seguito sono riportate le differenze più importanti tra Data Scientist e Software Engineer
1. Una scienza dei dati consiste in architettura dei dati, algoritmi di apprendimento automatico e processo di analisi, mentre l'ingegneria del software è più un'architettura disciplinata per fornire un prodotto software di alta qualità all'utente finale.
2. I data scientist sono quelli che analizzano i dati e li trasformano in conoscenza che aiuta gli affari, gli ingegneri del software sono colui che è completamente responsabile della costruzione del prodotto software per l'utente finale.
3. La crescita nel campo dei Big Data è una fonte di input per la scienza dei dati, mentre nell'ingegneria del software, che richiede nuove caratteristiche e funzionalità sul mercato o sui clienti, sta guidando verso la progettazione e lo sviluppo di nuovi software.
4. Analizzando ed elaborando i dati, lo scienziato dei dati aiuta a prendere buone decisioni commerciali; mentre l'ingegneria del software semplifica la vita sviluppando i prodotti software richiesti.
5. Il processo di data science è guidato dai dati; il processo di ingegneria del software è guidato dai requisiti dell'utente finale.
6. Il processo di estrazione dei dati è il passo fondamentale e necessario nella scienza dei dati; La raccolta e la progettazione dei requisiti secondo i requisiti sono un ruolo importante nell'ingegneria del software.
7. Con un aumento della generazione dei dati, si osserva che gli ingegneri dei dati emergono come sottorete, nell'ambito della disciplina dell'ingegneria del software. Un ingegnere di dati costruisce sistemi che consolidano tutti i dati, archiviano e recuperano i dati dai vari sistemi e applicazioni creati da ingegneri del software.
8.Un esempio di Data science: un suggerimento su prodotti simili nel sito Web di e-commerce (Flipkart, Amazon, ecc.); il sistema elabora automaticamente la nostra ricerca / i prodotti che esploriamo e fornisce i suggerimenti in base a ciò.
9. Per l'ingegneria del software, prendiamo un esempio di progettazione di eventuali applicazioni che aiutano a migliorare il business e che vengono raccolte dal feedback degli utenti.
Tabella di confronto tra data scientist e software engineer
Di seguito sono riportati gli elenchi di punti, descrivi i confronti tra Data Scientist e Software Engineer
| Base per Confronto | Data Scientist | Ingegnere del software |
| Importanza | Al giorno d'oggi, un sacco di dati provengono da più aree / campi. Quindi, man mano che i dati crescono, le competenze necessarie per analizzare, gestire e renderlo una soluzione utile per le attività / operazioni. | Ingegnere del software è molto necessario per comprendere i requisiti e la consegna del prodotto software agli utenti finali senza e vulnerabilità. |
| Metodologia | Le metodologie per Data Scientist sono simili al processo ETL. Come nel processo ETL, i dati provenienti da diverse fonti di dati multiple ed eterogenee, la trasformazione e la pulizia verranno eseguiti su di esso, il che comporta il caricamento di dati puliti nei sistemi DW per ulteriori elaborazioni. | Per gli ingegneri del software, SDLC (Software Development Lifecycle) è la base che consiste nella raccolta dei requisiti, nella progettazione del software, nello sviluppo, nel processo di controllo qualità e nella manutenzione del software. |
| Approccio | L'approccio per Data Scientist è orientato al processo: -Implementazione degli algoritmi - Riconoscimento del modello -Visualizzazione dati –Apprendimento della macchina –Analisi del testo, ecc. | L'approccio per un ingegnere del software è orientato al framework / metodologia: -Cascata -Spirale -V & V modello –Agile, ecc. |
| Utensili | Strumenti di analisi dei dati, Strumenti di visualizzazione dei dati e anche strumenti di database. | Strumenti di progettazione e analisi, Strumenti per database, Strumenti per linguaggi di programmazione, Strumenti per applicazioni Web, Strumenti di gestione del progetto, strumenti di integrazione continua e strumenti di gestione dei test. |
| Ecosistema, piattaforme e ambienti | I big data sono il principale ecosistema per data scientist e anche Hadoop, Map Reduce, Apache spark, data warehouse e Apache Flink. | Include principalmente: -Processo di pianificazione e modellizzazione aziendale, -Analisi e progettazione di un software, -Codice di sviluppo, -Sviluppo di programmazione, -Testing -Manutenzione e -Gestione di progetto |
| Competenze richieste | - Conoscenza del dominio, - Analisi quantitativa - Conoscenza della programmazione - Conoscenza scientifica e commerciale. - Estrazione dei dati, - Lingua di apprendimento automatico - Elaborazione di big data, dati strutturati e non strutturati (DB SQL e NoSQL), - Probabilità e statistica - Comunicazione. Conoscenza generale di come creare prodotti di dati e visualizzazione per rendere comprensibili i dati | - Analisi e comprensione e requisiti dell'utente, - Linguaggi di programmazione di base (come C, C ++, Java ecc.), - Abilità di modellizzazione dei dati. - Test di un software, - Strumenti di configurazione (Chef, Puppet ecc.), - Sviluppare e rilasciare competenze di gestione. - Competenze di Project Management. |
| Ruoli e responsabilità | Data scientist, Business Analyst, Data Analyst, Data Engineer e anche specialista di Big Data. | Analisi dei requisiti dell'utente. Designer, Sviluppatore, Ingegnere di costruzione e rilascio, Ingegnere collaudatore, Ingegnere dati, Responsabili del prodotto, Amministratori e consulenti cloud. |
| Origine dei dati | Quasi tutti i dati dei siti Web possono essere considerati per l'origine dati. Social media, App aziendali, Transazioni, Dati sensore, Dati registro macchina ecc. | Requisiti dell'utente, Sviluppo di nuove funzionalità e richiesta anche di alcune funzionalità ecc. |
Conclusione - Data Scientist vs Software Engineer
Uno scienziato di dati è sempre più focalizzato su dati e schemi nascosti, lo scienziato di dati sviluppa la propria analisi sulla base di dati. Il lavoro di Data Scientist include la modellazione dei dati, l'apprendimento automatico, gli algoritmi e le dashboard di Business Intelligence. Ma l'ingegnere del software costruisce applicazioni software. E saranno coinvolti in tutte le fasi del processo SDLC dalla progettazione alla revisione con i clienti.
C'è un'osservazione molto importante è che l'applicazione software sviluppata da un ingegnere del software si baserà 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.
La conclusione è "Data science" è "Decisione basata sui dati", per prendere buone decisioni nel mondo degli affari, mentre l'ingegneria del software è la metodologia disciplinata e strutturata per lo sviluppo del software senza deviare dalle esigenze degli utenti.
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