Razlike med Data Scientist in Software Engineerjem
Data Scientist je strokovni strokovnjak za analitične podatke, ki ima tehnične sposobnosti za reševanje zapletenih problemov in prav tako najde način, kako raziskati, katere težave je dejansko treba rešiti. Odgovorni so za zbiranje podatkov, njihovo analizo in razlago velikih količin podatkov, da se ugotovijo različni načini za pomoč in izboljšanje operacij, s čimer je konkurenčna prednost pred tekmeci.
Podatkovni strokovnjaki bodo imeli znanje matematike in so računalničarji in tudi del trend-spotterja. In, dobri so tako v poslovnem kot v IT svetu.
Data Scientist razloži, kaj se dogaja s predelavo zgodovine podatkov, poleg tega pa uporabljajo različne napredne MLA (algoritme strojnega učenja), da prepoznajo pojav dogodka v prihodnosti, kar pomaga pri sprejemanju odločitev in napovedih ob uporabi te napovedne vzročne analize in predpisana analitika za izboljšanje poslovanja in poslovanja. Za ta postopek mora Data Scientist v številne podatke pogledati podatke.
Programski inženir je oseba, ki ima znanje in uporablja disciplinirana, strukturirana načela programskega inženiringa na vseh ravneh - načrtovanje, razvoj, testiranje, vzdrževanje in vrednotenje programske opreme, ki se bodo izognili nizki kakovosti programskega izdelka.
Programski inženirji priporočajo najnovejšo računalniško programsko opremo in operacijske sisteme, kot sta iOS na iPhonih in Windows 10, da ustrezajo tem zahtevam. In odgovorni so za ustvarjanje modelov in diagramov računalniške kode, znanje teh tehnologij je potrebno za te strokovnjake.
Programski inženirji bi morali imeti znanje, kot so tehnično znanje, vidni dosežek in izkušnje z uporabo orodij z odprto kodo. Morali bi biti dobro seznanjeni z izkušnjami s tehnikami oblikovanja vzorcev, samodejnim postopkom testiranja in napakami. Programski inženirji bi morali vedeti tudi, kako ustvariti in vzdrževati informacijsko infrastrukturo, obsežne shrambe podatkov in sisteme, ki temeljijo na oblaku.
Primerjava med podatki Data Scientist in Software Engineerjem
Spodaj je zgornjih 8 primerjalnih podatkov znanstvenik proti programskemu inženirju 
Ključne razlike med Data Scientist in Software Engineerjem
Spodaj so najpomembnejše razlike med Data Scientist in Software Engineerjem
1. Podatkovna znanost je sestavljena iz arhitekture podatkov, algoritmov strojnega učenja in procesa Analytics, medtem ko je programsko inženirstvo bolj disciplinirano, da končnemu uporabniku zagotavlja visokokakovostni programski izdelek.
2. Znanstveniki podatkov so tisti, ki analizirajo podatke in jih pretvorijo v znanje, ki pomaga pri poslovanju, programski inženirji pa so tisti, ki so popolnoma odgovorni za izdelavo programskega izdelka do končnega uporabnika.
3. Rast na področju velikih podatkov je vhodni vir podatkov o podatkih, medtem ko v programskem inženiringu, ki zahteva nove funkcije in funkcionalnosti na trgu ali odjemalcih, prihaja do oblikovanja in razvoja nove programske opreme.
4. Data scientist z analizo in obdelavo podatkov pomaga sprejeti dobre poslovne odločitve; ker programski inženiring olajša življenje z razvojem potrebnih programskih izdelkov.
5. Proces znanosti o podatkih temelji na podatkih; postopek programskega inženiringa poganjajo zahteve končnih uporabnikov.
6. Postopek pridobivanja podatkov je osnovni in potrebni korak v znanosti o podatkih; Zbiranje in oblikovanje zahtev glede na zahteve imata pomembno vlogo v programskem inženiringu.
7. S povečanjem ustvarjanja podatkov je opaziti, da se inženirji podatkov pojavljajo kot podomrežje, v okviru programske tehnike inženiringa. Podatkovni inženir gradi sisteme, ki združujejo vse podatke, shranjujejo in pridobivajo podatke iz različnih sistemov in aplikacij, ki jih gradijo programski inženirji.
8. Primer za Data Science: Predlog o podobnih izdelkih na spletnem mestu za e-trgovino (Flipkart, Amazon itd.); sistem samodejno obdela naše iskanje / izdelke, ki jih brskamo, in daje predloge v skladu s tem.
9. Za inženiring programske opreme vzemimo primer oblikovanja vseh aplikacij, ki pomagajo izboljšati poslovanje in ki jih zbirajo povratne informacije uporabnikov.
Primerjalna tabela Data Scientist vs Software Engineer
Spodaj so seznami točk, opišite primerjave med Data Scientist in Software Engineerjem
| Osnova za Primerjava | Data Scientist | Programski inženir |
| Pomen | Dandanes veliko podatkov prihaja iz več področij / polj. Zaradi naraščanja podatkov je potrebno strokovno znanje za analizo, upravljanje in uporabno rešitev za poslovanje / poslovanje. | Programski inženir je zelo potreben za razumevanje zahteve in dostavo programskega izdelka končnim uporabnikom brez ranljivosti. |
| Metodologija | Metodologije za Data Scientist so podobne postopku ETL. Tako kot v postopku ETL se bodo na njem izvajali tudi podatki iz različnih več in raznovrstnih virov podatkov, preoblikovanje in čiščenje, zaradi česar se očiščeni podatki naložijo v sisteme DW za nadaljnjo obdelavo. | Za programske inženirje je SDLC (programski razvojni življenjski cikel) osnova za zbiranje zahtev, načrtovanje programske opreme, razvoj, postopek zagotavljanja kakovosti in vzdrževanje programske opreme. |
| Pristop | Pristop za Data Scientist je procesno usmerjen: - Izvedba algoritmov -Prepoznavanje vzorcev –Vatalizacija podatkov -Strojno učenje - Tekstna analitika itd. | Pristop za programskega inženirja je usmerjen v okvir / metodologijo: –Vpadanje -Spiralo -V & V model –Agilen itd. |
| Orodja | Orodja za analizo podatkov, Orodja za vizualizacijo podatkov in tudi orodja za baze podatkov. | Orodja za načrtovanje in analiziranje, orodja za baze podatkov, Orodja za programiranje jezikov, orodja za spletne aplikacije, Orodja za upravljanje projektov, orodja za stalno integracijo in orodja za upravljanje preizkusov. |
| Ekosistem, platforme in okolja | Veliki podatki so najpomembnejši ekosistem za Data Scientist in tudi Hadoop, Map Reduce, Apache iskra, skladišče podatkov in Apache Flink. | V glavnem vključuje: -Proces poslovnega načrtovanja in modeliranja, -Analiza in načrtovanje programske opreme, - razvoj kod, -Razvoj programiranja, -Testiranje - vzdrževanje in -Vodenje projektov |
| Zahtevane veščine | - znanje o domeni, - kvantitativna analiza - znanje programiranja - znanstveno in poslovno znanje. - podatkovni rudarjenje, - Strojno učenje jezika - velika obdelava podatkov, strukturirani in nestrukturirani podatki (SQL in NoSQL DB), - Verjetnost in statistika - Komunikacija. Splošno znanje o tem, kako sestaviti podatkovne izdelke in vizualizacijo, da bodo podatki razumljivi | - Analiza in razumevanje ter zahteve uporabnikov, - ključni programski jeziki (na primer C, C ++, Java itd.), - Spretnosti modeliranja podatkov. - preizkušanje programske opreme, - orodja za konfiguracijo (kuhar, lutka itd.), - Zgraditi in sprostiti veščine upravljanja. - spretnosti upravljanja projektov |
| Vloge in odgovornosti | Podatkovni znanstvenik, poslovni analitik, analitik podatkov, podatkovni inženir in tudi specialist za velike podatke. | Analiza zahteve uporabnika. Oblikovalec, razvijalec, Graditi in sprostiti inženirja, Testni inženir, podatkovni inženir, Vodje izdelkov, Skrbniki in svetovalci v oblaku. |
| Viri podatkov | Za vir podatkov je mogoče upoštevati skoraj vse podatke spletnega mesta. Družbeni mediji, poslovne aplikacije, transakcije, podatki senzorjev, podatki računalniškega dnevnika itd. | Uporabniške zahteve, Razvoj novih funkcij in povpraševanje po nekaterih funkcionalnostih itd. |
Zaključek - Data Scientist vs Software Engineer
Podatkovni znanstvenik je vedno bolj osredotočen na podatke in skrite vzorce, podatkovni znanstvenik pa svojo analizo razvije na vrhu podatkov. Delo Data Scientist vključuje nadzorne plošče za modeliranje podatkov, strojno učenje, algoritme in poslovno inteligenco. Toda programski inženir gradi programske aplikacije. In vključeni bodo v vse faze procesa SDLC od zasnove do pregleda s strankami.
Zelo pomembno je, da bo programska aplikacija, ki jo je izdelal programski inženir, temeljila na zahtevah, ki jih je določil Data Engineer ali Data Scientist. Znanost o podatkih in programsko inženirstvo na nek način stojita z roko v roki.
Zaključek je: „Podatkovna znanost“ je odločitev, ki temelji na podatkih, za sprejemanje dobrih odločitev v poslu, medtem ko je programsko inženirstvo disciplinirana in strukturirana metodologija za razvoj programske opreme, ne da bi odstopala od potreb uporabnika.
Priporočeni članek
To je vodnik za razlike med Data Scientist in programskim inženirjem, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, primerjalna tabela in zaključek. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Data Scientist v primerjavi s poslovnim analitikom - odkrijte 5 osupljivih razlik
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 neverjetnih primerjav
- Data Science vs Programsko inženiring | Top 8 uporabnih primerjav
- Kako doseči boljšo karierno rast pri testiranju programske opreme