Razlike između Data Scientist i softverskog inženjera
Data Scientist je profesionalni stručnjak za analitičke podatke koji posjeduje tehničke vještine za rješavanje složenih problema i također pronalazi način da istraži koje probleme zapravo treba riješiti. Oni su odgovorni za prikupljanje podataka, njihovo analiziranje i objašnjenje velikih količina podataka kako bi se identificirali različiti načini za pomoć i poboljšanje operacija što čini dobivanjem konkurentne prednosti nad suparnicima.
Znanstvenici za podatke posjeduju znanje iz matematike, a oni su informatičari i također dio trend-spottera. I, dobri su i u poslovnom i u IT svijetu.
Data Scientist objašnjava što se događa obradom povijesti podataka, a oni također koriste razne napredne MLA (algoritme strojnog učenja) za prepoznavanje događaja u budućnosti koji pomažu u donošenju odluka i predviđanja koristeći ovu prediktivnu analizu uzroka i propisivanje analitike za poboljšanje poslovanja i poslovanja. Za ovaj postupak, Data Scientist mora proučavati podatke iz mnogih uglova.
Softverski inženjer je osoba koja posjeduje znanje i primjenjuje disciplinirana, strukturirana načela softverskog inženjerstva na svim razinama - dizajnu, razvoju, testiranju, održavanju i procjeni softvera koji će izbjeći nisku kvalitetu softverskog proizvoda.
Softverski inženjeri preporučuju najnoviji računalni softver i operativne sustave, poput iOS-a na iPhoneu i Windowsa 10, koji odgovaraju tim zahtjevima. A oni su odgovorni za stvaranje modela i dijagrama računalnog koda, znanje tehnologija je potrebno za ove profesionalce.
Softverski inženjeri trebaju imati vještine poput tehničke stručnosti, pokaznog dostignuća i iskustva s korištenjem alata otvorenog koda. Oni bi trebali imati znanje i iskustva s tehnikama dizajniranja uzoraka, automatiziranim postupkom testiranja i sustavima otpornim na greške. Softverski inženjeri također bi trebali znati kako stvoriti i održavati IT infrastrukturu, velike zalihe podataka kao i sustave temeljene na oblaku.
Usporedba između podataka znanstvenika i softverskog inženjera
Ispod je 8 najboljih podataka o uspoređivanju podataka znanstvenika i softverskog inženjera 
Ključne razlike između Data Scientist i Softverskog inženjera
Ispod su najvažnije razlike između podataka znanstvenika i softverskog inženjera
1. Znanost o podacima sastoji se od arhitekture podataka, algoritama strojnog učenja i procesa Google Analytics, dok je softverski inženjering discipliniraniji arhitekturi za isporuku visokokvalitetnog softverskog proizvoda krajnjem korisniku.
2. Znanstvenici podataka su oni koji analiziraju podatke i pretvaraju ih u znanje što pomaže u poslovanju, softverski inženjeri su oni koji su u potpunosti odgovorni za izgradnju softverskog proizvoda za krajnjeg korisnika.
3. Rast na području Big Data-a je ulazni izvor znanosti o podacima, dok u softverskom inženjerstvu, zahtijevajući nove značajke i funkcionalnosti na tržištu ili klijentima, pokreću dizajn i razvoj novog softvera.
4. Analizom i obradom podataka, Data scientist pomaže u donošenju dobrih poslovnih odluka; dok softverski inženjering olakšava život razvojem potrebnih softverskih proizvoda.
5. Proces znanosti o podacima pokretan je podacima; proces inženjerskog softvera upravlja zahtjevima krajnjeg korisnika.
6. Postupak vađenja podataka je osnovni i nužni korak u znanosti o podacima; Prikupljanje i projektiranje zahtjeva, prema zahtjevu, važna je uloga u softverskom inženjerstvu.
7. S porastom stvaranja podataka, primjećuje se da inženjeri podataka nastaju kao podmreža, u okviru discipline softverskog inženjerstva. Inženjer podataka gradi sustave koji objedinjuju sve podatke, pohranjuju i dohvaćaju podatke iz različitih sustava i aplikacija koje su izgradili softverski inženjeri.
8. Primjer za Data Science: Prijedlog o sličnim proizvodima na web lokaciji E-trgovina (Flipkart, Amazon, itd.); sustav automatski obrađuje našu pretragu / proizvode koje pregledavamo i u skladu s tim daje prijedloge.
9. Za softverski inženjering, uzmimo primjer dizajniranja bilo koje aplikacije koja pomaže poboljšanju poslovanja, a koja se prikuplja povratnim informacijama korisnika.
Usporedna tablica podataka znanstvenika i softverskog inženjera
Ispod su popisi točaka, opišite usporedbe podataka Data Scientist i Software Engineer-a
| Osnove za usporedba | Data Scientist | Softverski inženjer |
| Važnost | Danas mnoštvo podataka dolazi iz više područja / polja. Kako rastu podaci, potrebna je stručnost za analizu, upravljanje i stvaranje korisnog rješenja za poslovanje / poslovanje. | Softverski inženjer vrlo je potreban za razumijevanje zahtjeva i isporuku softverskog proizvoda krajnjim korisnicima bez i ranjivosti. |
| Metodologija | Metodologije za Data Scientist slične su ETL postupku. Kao i u ETL procesu, na njemu će se izvoditi podaci iz različitih višestrukih i raznorodnih izvora podataka, transformirati i očistiti, što čini učitavanje očišćenih podataka u DW sustave za daljnju obradu. | Za softverske inženjere, SDLC (životni ciklus razvoja softvera) je osnova koja se sastoji od prikupljanja zahtjeva, dizajna softvera, razvoja, QA procesa i održavanja softvera. |
| Pristup | Pristup za Data Scientist je procesno orijentiran: -Primjena algoritama -Prepoznavanje uzorka –Data vizualizacija -Strojno učenje - Tekst analitike, itd. | Pristup softverskog inženjera je orijentiran na okvir / metodologiju: -Slap -Spirala VV i V model - Agilni, itd. |
| alat | Alati za analizu podataka, Alati za vizualizaciju podataka i također alati za baze podataka. | Alati za dizajn i analizu, Alati baza podataka, Alati za programiranje jezika, Alati web aplikacija, Alati za upravljanje projektima, Alati za kontinuiranu integraciju i Alati za upravljanje testovima. |
| Eko-sustav, platforme i okruženja | Veliki podaci najvažniji su ekosustavi za znanstvenika podataka, a također i Hadoop, Smanjivanje karte, Apache iskru, skladište podataka i Apache Flink. | Uglavnom uključuje: - Proces planiranja i modeliranja poslovanja, -Analiza i dizajn softvera, -Kod razvoja, -Razvoj programa, -Testiranje - Održavanje i -Upravljanje projektima |
| Potrebne vještine | - znanje o domeni, - Kvantitativna analiza - Programiranje znanja - Znanstveno i poslovno znanje. - Data Mining, - Strojno učenje jezika - velika obrada podataka, strukturirani i nestrukturirani podaci (SQL i NoSQL DB), - Vjerojatnost i statistika - Komunikacija. Sveukupno znanje o stvaranju podataka i vizualizaciji kako bi podaci postali razumljivi | - Analiza i razumijevanje i zahtjevi korisnika, - jezgra programskog jezika (poput C, C ++, Java itd.), - Vještine modeliranja podataka. - testiranje softvera, - Alati za konfiguraciju (Kuhar, Lutka itd.), - Izgraditi i pustiti vještine upravljanja. - Vještine upravljanja projektima. |
| Uloge i odgovornosti | Data scientist, poslovni analitičar, analitičar podataka, inženjer podataka i također specijalista za velike podatke. | Analiza zahtjeva korisnika. Dizajner, programer, Izgradite i pustite inženjera, Test inženjer, inženjer podataka, Voditelji proizvoda, Administratori i savjetnici u oblaku. |
| Izvori podataka | Gotovo svi podaci web mjesta mogu se uzeti u obzir kao izvor podataka. Društveni mediji, poslovne aplikacije, transakcije, podaci senzora, podaci dnevnika stroja itd. | Korisnički zahtjevi, Razvoj novih značajki i potražnja za nekim funkcionalnostima itd. |
Zaključak - Data Scientist vs Software Engineer
Znanstvenik podataka uvijek je više fokusiran na podatke i skrivene obrasce, a znanstvenik podataka razvija svoju analizu na vrhu podataka. Rad znanstvenika Data uključuje modeliranje podataka, nadzor računala, algoritmi i nadzornu ploču Business Intelligence. Ali softverski inženjer gradi softverske aplikacije. I bit će uključeni u sve faze SDLC procesa, od dizajna do pregleda s klijentima.
Vrlo je važno promatranje da će izradu softverske aplikacije softverski inženjer zasnovati na zahtjevima utvrđenim od Data Dataer-a ili Data Scientist-a. Znanost Data Data i softversko inženjerstvo na neki način idu ruku pod ruku.
Zaključak o ovome je „Znanost o podacima“ „Odluka na temelju podataka“ za donošenje dobrih odluka u poslovanju, dok je softverski inženjering disciplinirana i strukturirana metodologija za razvoj softvera bez odstupanja od zahtjeva korisnika.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za razlike između podataka znanstvenika i softverskog inženjera, njihovo značenje, uporedba između glave, ključne razlike, tablica usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Data Scientist vs Business Analyst - Otkrijte 5 nevjerojatnih razlika
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 nevjerojatnih usporedbi
- Data Science vs Softverski inženjering | Top 8 korisnih usporedbi
- Kako imati bolji rast karijere u testiranju softvera