Razlika med Data Science in programskim inženiringom
Podatkovna znanost z enostavnejšimi besedami pretvori ali pridobiva podatke v različne oblike v znanje. Da lahko podjetje to znanje uporabi za pametne odločitve za izboljšanje poslovanja. Podjetja so s pomočjo podatkovne znanosti postala dovolj inteligentna za potiskanje in prodajo izdelkov.
Programska oprema je strukturiran pristop k načrtovanju, razvoju in vzdrževanju programske opreme, da se prepreči nizka kakovost programskega izdelka. Programski inženiring pojasnjuje zahteve, da bo razvoj lažji. zato v tej objavi podrobneje razumemo tako Data Science kot programsko opremo.
Primerjava med aplikacijami Science Science in programskim inženiringom (Infographics)
Spodaj je zgornjih 8 primerjav med Data Science in Software Engineering
Ključne razlike med Data Science in programskim inženiringom
Kot lahko vidite, obstaja veliko razlik med Data Science vs Software Engineering. Poglejmo zgornje razlike med Data Science vs Software Engineering -
- Podatkovna znanost obsega arhitekturo podatkov, strojno učenje in analitiko, medtem ko je programska oprema več kot okvir za zagotavljanje kakovostnega programskega izdelka.
- Podatkovni analitik je tisti, ki analizira podatke in podatke pretvori v znanje, programska inženirka ima Developerja za izdelavo programskega izdelka.
- Hitra rast velikih podatkov deluje kot vhodni vir podatkov o podatkih, medtem ko v inženiringu programske opreme, ki zahteva nove funkcije in funkcionalnosti, inženirje poganja k oblikovanju in razvoju nove programske opreme.
- Podatkovna znanost pomaga pri sprejemanju dobrih poslovnih odločitev z obdelavo in analizo podatkov; ker je programsko inženirstvo proces razvoja izdelka strukturirano.
- Podatkovna znanost je podobna pridobivanju podatkov, je interdisciplinarno področje znanstvenih metod, procesov in sistemov za pridobivanje znanja ali vpogledov iz podatkov v različnih oblikah, bodisi strukturiranih bodisi nestrukturiranih; Programsko inženirstvo je bolj podobno analiziranju potreb uporabnika in ravnanju v skladu z zasnovo.
- Znanost o podatkih temelji na podatkih; programski inženiring temelji na potrebah končnih uporabnikov.
- Podatkovna znanost uporablja več ekosistemov za velike podatke, za izdelavo vzorcev iz podatkov; programski inženirji uporabljajo različne programske jezike in orodja, odvisno od programske zahteve.
- Pridobivanje podatkov je najpomembnejši korak v znanosti o podatkih; zbiranje zahtev in načrtovanje je bistvena vloga programskega inženiringa.
- Podatkovni znanstvenik je bolj osredotočen na podatke in skrite vzorce v njih, podatki na osnovi podatkov gradijo analizo. Delo Data Scientist vključuje nadzorne plošče za modeliranje podatkov, strojno učenje, algoritme in poslovno inteligenco.
- Programski inženir gradi aplikacije in sisteme. Razvijalci bodo vključeni v vse faze tega procesa, od zasnove do pisanja kode, testiranja in pregleda.
- Ko se vedno več podatkov ustvarja, opažamo, da se inženirji podatkov pojavljajo kot podomrežje v disciplini programskega inženiringa. Podatkovni inženir gradi sisteme, ki utrjujejo, shranjujejo in pridobivajo podatke iz različnih aplikacij in sistemov, ki so jih ustvarili programski inženirji.
- Programska oprema se nanaša na uporabo inženirskih načel za razvoj programske opreme. Programski inženirji sodelujejo v življenjskem ciklu razvoja programske opreme s povezovanjem potreb strank z ustreznimi tehnološkimi rešitvami. Tako sistematično razvijajo postopek za zagotavljanje določene funkcije na koncu, inženiring programske opreme pomeni uporabo inženirskih konceptov za razvoj programske opreme.
- Pomembno je opaziti, da zasnova programske opreme, ki jo je izdelal programski inženir, temelji na zahtevah, ki jih je opredelil Data Engineer ali Data Scientist. Znanost o podatkih in programsko inženirstvo na nek način stojita z roko v roki.
- Zgodovinski podatki bodo koristni za iskanje informacij in vzorcev o določeni funkciji ali izdelku v podatkovni znanosti.
- Komunikacija s strankami in končnimi uporabniki pomaga ustvariti dober življenjski cikel razvoja programske opreme v programskem inženiringu, še posebej zelo pomemben je za zbiranje potreb v SDLC.
- En primer rezultata za Data Science bi bil predlog o podobnih izdelkih na Amazonu; sistem obdeluje naše iskanje, izdelke, ki jih brskamo, in daje predloge v skladu s tem.
- V primeru programskega inženiringa vzemimo primer oblikovanja mobilne aplikacije za bančne transakcije. Banka mora imeti razmišljanje ali zbiranje povratnih informacij uporabnikov, da olajša postopek transakcije za stranke; tam se zahteva začne, tako kot načrtovanje in razvoj.
Primerjalna tabela Data Science vs Software Engineering
Spodaj je najvišja primerjava med Data Science in Software Engineering
| Osnove primerjave podatkov Science s programskim inženiringom | Podatkovna znanost | Programska oprema |
| Zakaj? I Pomen | Vpliv 'informacijske tehnologije' spreminja vse o znanosti. Številni podatki, ki prihajajo od vsepovsod.
Z naraščanjem podatkov in s tem potrebnim strokovnim znanjem za upravljanje z njimi, za analizo teh podatkov, za dober vpogled v te podatke se je kot rešitev pojavila disciplina znanosti o podatkih. |
Brez sledenja bi se določena disciplina, ki bi ustvarila kakršno koli rešitev, nagnjena k zlomu. Programska oprema je potrebna za zagotavljanje programskega izdelka brez ranljivosti. |
| Metodologija | ETL je dober primer za začetek. ETL je postopek pridobivanja podatkov iz različnih virov, ga pretvori v obliko, ki olajša delo, in nato naloži v sistem za obdelavo. | SDLC (življenjski cikel razvoja programske opreme) je osnova za inženiring programske opreme. |
| Pristop | Procesno naravnan | Okvir / metodologija |
| Izvedba algoritmov | Slap | |
| Prepoznavanje vzorcev | Spirala | |
| Zmanjšajte številke | Agile | |
|
Orodja |
Orodja Analytics, orodja za vizualizacijo podatkov in orodja za baze podatkov. | Orodja za načrtovanje in analizo, orodja za zbirko podatkov za programsko opremo, orodja za jezike programiranja, orodja za spletne aplikacije, orodja SCM, orodja za stalno integracijo in orodja za testiranje. |
| Ekosistem, platforme in okolja | Hadoop, Zemljevid R, iskra, skladišče podatkov in Flink | Poslovno načrtovanje in modeliranje, Analiza in načrtovanje, Razvoj uporabniškega vmesnika, Programiranje, Vzdrževanje in obratni inženiring ter Upravljanje projektov |
| Zahtevane veščine | Znanje o tem, kako sestaviti podatkovne izdelke in vizualizacijo, da bodo podatki razumljivi,
Poznavanje domen, rudarjenje podatkov, strojno učenje, algoritmi, velika obdelava podatkov, strukturirani nestrukturirani podatki (SQL in NoSQL DB), kodiranje, verjetnost in statistika | Razumevanje in analiziranje potreb uporabnikov, osrednji programski jeziki (C, C ++, Java itd.), Testiranje, orodja za gradnjo (Maven, mrav, Gradle itd.), Orodja za konfiguriranje (Chef, Lutka itd.), Upravljanje gradnje in izdaje (Jenkins, Artifactory itd.) |
| Vloge in odgovornosti | Data scientist, Data Analyst, Business Analyst, Data Engineer in specialist za velike podatke | Oblikovalec, razvijalec, inženir za gradnjo in izdajo, preizkuševalci, podatkovni inženir, upravitelji izdelkov, skrbniki in svetovalci v oblaku. |
| Viri podatkov | Družbeni mediji (facebook, twitter itd.), Senzorski podatki, Transakcije, Javni sistemi za peko podatkov, Poslovne aplikacije, Podatki o strojnih dnevnikih itd. | Potrebe končnega uporabnika, razvoj novih funkcij in povpraševanje po posebnih funkcionalnostih itd. |
Zaključek - Data Science vs Software Engineering
Zaključek bi bil: „Podatkovna znanost“ je odločanje, ki temelji na podatkih, ki podjetjem pomaga pri dobri izbiri, medtem ko je inženiring programske opreme metodologija za razvoj programske opreme brez zmede glede zahtev.
Priporočeni članki:
To je vodnik za Data Science vs Software Engineering, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, tabela primerjave in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Podatkovna znanost in njen vse večji pomen
- Kako doseči boljšo karierno rast pri testiranju programske opreme
- Top 10 brezplačne programske opreme za statistično analizo na trgu
- Big Data vs Data Science - kako se razlikujejo?
- Vprašanja o intervjuju s programskim inženiringom
- Kakšna je razlika med Jenkinsom proti Bamboou
- Jenkins proti Travisu CI: Najboljši vodnik
- Jenkins proti TeamCity