Razlika između podataka o znanosti i softverskog inženjerstva
Znanost podataka, jednostavnijim riječima, pretvaranje ili vađenje podataka u različite oblike u znanje. Tako da posao može upotrijebiti ta znanja za donošenje mudrih odluka za poboljšanje poslovanja. Koristeći znanost o podacima, tvrtke su postale dovoljno inteligentne da guraju i prodaju proizvode.
Softverski inženjering strukturirani je pristup dizajniranju, razvoju i održavanju softvera kako bi se izbjegla niska kvaliteta softverskog proizvoda. Softverski inženjering pojašnjava zahtjeve kako bi razvoj bio lakši. pa ćemo razumjeti i znanost o podacima i softversko inženjerstvo detaljno u ovom postu.
Usporedba između Data Science vs Software Engineering (Infographics)
Ispod je top 8 usporedbi podataka Science Science i Software Engineering
Ključne razlike između podatkovne znanosti i softverskog inženjerstva
Kao što vidite, postoji mnogo razlika između Data Science vs Software Engineeringa. Pogledajmo gornje razlike između Data Science vs Software Engineeringa -
- Znanost podataka sastoji se od arhitekture podataka, strojnog učenja i analitike, dok je softverski inženjering više osnova za isporuku visokokvalitetnog softverskog proizvoda.
- Analitičar podataka je onaj koji analizira podatke i pretvara ih u znanje, softverski inženjering ima Developera za izgradnju softverskog proizvoda.
- Brz rast Big Data-a djeluje kao ulazni izvor podataka o znanosti, dok u softverskom inženjerstvu, zahtijevajući nove značajke i funkcionalnosti, pokreću inženjere na dizajn i razvoj novog softvera.
- Znanost podataka pomaže u donošenju dobrih poslovnih odluka obradom i analizom podataka; dok softverski inženjering čini proces razvoja proizvoda strukturiranim.
- Znanost podataka slična je vađenju podataka, to je interdisciplinarno polje znanstvenih metoda, procesa i sustava za izvlačenje znanja ili uvida iz podataka u različitim oblicima, bilo strukturiranim ili nestrukturiranim; softverski inženjering više je kao analiza potreba korisnika i djelovanje prema dizajnu.
- Znanost o podacima pokreće podatke; softverski inženjering upravlja potrebama krajnjih korisnika.
- Znanost podataka koristi nekoliko ekosustava velikih podataka, platforme za izradu uzoraka iz podataka; softverski inženjeri koriste različite programske jezike i alate, ovisno o softverskim zahtjevima.
- Vađenje podataka je vitalni korak u znanosti podataka; prikupljanje i dizajniranje zahtjeva je vitalna uloga softverskog inženjerstva.
- Data Scientist je više fokusiran na podatke i skrivene obrasce u njima, a podatkovni znanstvenik gradi analizu na vrhu podataka. Rad znanstvenika Data uključuje modeliranje podataka, nadzor računala, algoritmi i nadzornu ploču Business Intelligence.
- Softverski inženjer gradi aplikacije i sustave. Programeri će biti uključeni u svim fazama ovog procesa, od dizajna do pisanja koda, testiranja i pregleda.
- Kako se sve više podataka generira, uočeno je da inženjeri podataka postaju podmreža u okviru softverske inženjerske discipline. Inženjer podataka gradi sustave koji objedinjuju, pohranjuju i dohvaćaju podatke iz različitih aplikacija i sustava koje su stvorili softverski inženjeri.
- Softverski inženjering odnosi se na primjenu inženjerskih načela za razvoj softvera. Softverski inženjeri sudjeluju u životnom ciklusu razvoja softvera povezivanjem potreba klijenata s primjenjivim tehnološkim rješenjima. Dakle, oni sustavno razvijaju proces da bi na kraju osigurali određenu funkciju, softverski inženjering znači korištenje inženjerskih koncepata za razvoj softvera.
- Važno je primijetiti da se dizajn softvera koji je izradio softverski inženjer temelji na zahtjevima identificiranim od strane Data Engineer-a ili Data Scientist-a. Znanost Data Data i softversko inženjerstvo na neki način idu ruku pod ruku.
- Povijesni podaci bit će korisni za pronalaženje informacija i obrazaca o određenoj funkciji ili proizvodu u znanosti o podacima.
- Komunikacija s klijentima i krajnjim korisnicima pomaže u stvaranju dobrog životnog ciklusa razvoja softvera u programskom inženjerstvu, posebno je to vrlo važno za lice okupljanja zahtjeva u SDLC-u.
- Jedan primjer rezultata za Data Science bio bi prijedlog o sličnim proizvodima na Amazonu; sustav obrađuje našu pretragu, proizvode koje pregledavamo i daje prijedloge u skladu s tim.
- U slučaju softverskog inženjeringa, uzmimo primjer dizajniranja mobilne aplikacije za bankovne transakcije. Banka mora imati razmišljanje ili prikupljanje povratnih informacija korisnika kako bi olakšala postupak transakcije klijentima; tamo je počeo zahtjev, tako i projektiranje i razvoj.
Tablica usporedbe podataka o znanosti i softverskom inženjerstvu
Ispod je vrhunska usporedba podataka Science Science i Software Engineering
| Osnove usporedbe između Data Science vs Software Engineeringa | Znanost podataka | Softverski inženjering |
| Zašto? Važnost | Utjecaj 'informacijske tehnologije' mijenja sve o znanosti. Mnoštvo podataka dolazi odasvud.
Kako podaci rastu, tako raste i stručnost potrebna za njihovo upravljanje, za analizu tih podataka, za dobar uvid u te podatke, pojavila se znanstvena disciplina podataka kao rješenje. |
Bez praćenja, određena disciplina koja bi stvorila bilo kakvo rješenje, bila bi sklona puknuću. Softverski inženjering potreban je za isporuku softverskog proizvoda bez ranjivosti. |
| Metodologija | ETL je dobar primjer za početak. ETL je proces vađenja podataka iz različitih izvora, pretvarajući ga u oblik koji olakšava rad, a zatim ga učitava u sustav za obradu. | SDLC (Software Development Lifecycle) osnova je za softverski inženjering. |
| Pristup | Procesno orijentiran | Okvir / metodologija orijentirana |
| Implementacija algoritama | Slap | |
| Prepoznavanje uzorka | Spirala | |
| Crtanje brojeva | Okretan | |
|
alat |
Alat za analitiku, alati za vizualizaciju podataka i alati za baze podataka. | Alati za dizajn i analizu, Alati baza podataka za softver, Alati za jezike programiranja, Alati za web aplikacije, SCM Alati, Alati za kontinuiranu integraciju i Alati za testiranje. |
| Eko-sustav, platforme i okruženja | Hadoop, karta R, iskra, skladište podataka i Flink | Poslovno planiranje i modeliranje, Analiza i dizajn, razvoj korisničkog sučelja, programiranje, održavanje i obrnuti inženjering i Upravljanje projektima |
| Potrebne vještine | Znati kako izraditi podatkovne proizvode i vizualizaciju kako bi podaci postali razumljivi,
Poznavanje domena, Rudarstvo podataka, Strojno učenje, Algoritmi, Velika obrada podataka, Strukturirani nestrukturirani podaci (SQL i NoSQL DB), Kodiranje, Vjerojatnost i Statistika | Razumijevanje i analiza potreba korisnika, jezgra programskog jezika (C, C ++, Java itd.), Testiranje, alati za izgradnju (Maven, mrav, Gradle itd.), Alati za konfiguraciju (Kuhar, Lutka itd.), Izgradnja i upravljanje softverom (Jenkins, Artifactory itd.) |
| Uloge i odgovornosti | Data scientist, analitičar podataka, Business Analyst, Data Engineer i specijalist za velike podatke | Dizajner, programer, inženjer za izgradnju i puštanje u rad, testeri, inženjer podataka, menadžeri proizvoda, administratori i oblačni savjetnici. |
| Izvori podataka | Društveni mediji (facebook, twitter itd.), Senzorski podaci, transakcije, javni sustavi za pečenje podataka, poslovne aplikacije, podaci strojnih dnevnika itd. | Potrebe krajnjeg korisnika, razvoj novih značajki i potražnja za posebnim funkcionalnostima itd. |
Zaključak - Data Science vs Software Engineering
Zaključak bi bio: 'Znanost o podacima' je donošenje odluka na temelju podataka, kako bi se poduzeću pomoglo u dobrom izboru, dok je softverski inženjering metodologija za razvoj softverskog proizvoda bez ikakvih zabuna u pogledu zahtjeva.
Preporučeni članci:
Ovo je vodič za Data Science vs Softversko inženjerstvo, njihovo značenje, usporedbu između glave, ključne razlike, tablicu usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Znanost o podacima i njezin rastući značaj
- Kako imati bolji rast karijere u testiranju softvera
- Top 10 besplatnih softvera za statističku analizu na tržištu
- Veliki podaci u odnosu na znanost podataka - u čemu se razlikuju?
- Pitanja o intervjuu za softverski inženjering
- Koja je razlika između Jenkinsa i Bambusa
- Jenkins vs Travis CI: Najbolji vodič
- Jenkins vs TeamCity