Различия между Data Scientist и Software Engineer
Data Scientist - это профессиональный эксперт по аналитическим данным, который обладает техническими навыками для решения сложных проблем, а также находит способ выяснить, какие проблемы действительно необходимо решить. И они несут ответственность за сбор данных, их анализ и объяснение больших объемов данных, чтобы определить различные способы помочь и улучшить операции, что делает конкурентное преимущество перед конкурентами.
Специалисты по данным будут обладать знаниями по математике, они будут специалистом по компьютерам, а также участвуют в поиске трендов. И они хороши как в бизнесе, так и в мире ИТ.
Data Scientist объясняет, что происходит, обрабатывая историю данных, и они также используют различные усовершенствованные MLA (алгоритмы машинного обучения), чтобы идентифицировать возникновение события в будущем, которое помогает принимать решения и делать прогнозы, используя эту предиктивную причинно-следственную аналитику и предписывающая аналитика для улучшения бизнеса и операционной деятельности. Для этого процесса Data Scientist должен изучать данные с разных сторон.
Инженер-программист - это человек, который обладает знаниями и применяет дисциплинированные, структурированные принципы разработки программного обеспечения на всех уровнях - проектировании, разработке, тестировании, обслуживании и оценке программного обеспечения, что позволит избежать низкого качества программного продукта.
Инженеры-программисты рекомендуют новейшие компьютерные программы и операционные системы, такие как iOS для iPhone и Windows 10, чтобы удовлетворить эти требования. И они несут ответственность за создание моделей и схем компьютерного кода, знание технологий необходимо для этих специалистов.
Инженеры-программисты должны обладать такими навыками, как технический опыт, очевидные достижения, а также опыт использования инструментов с открытым исходным кодом. Они должны быть осведомлены и иметь опыт работы с методами проектирования шаблонов, автоматизированным процессом тестирования и отказоустойчивыми системами. Инженеры-программисты также должны знать, как создавать и поддерживать ИТ-инфраструктуры, крупномасштабные хранилища данных, а также облачные системы.
Сравнение личных данных между Data Scientist и Software Engineer
Ниже приведен список 8 лучших специалистов по сравнению данных с разработчиком программного обеспечения. 
Ключевые различия между Data Scientist и Software Engineer
Ниже приведены наиболее важные различия между Data Scientist и Software Engineer.
1. Data Science состоит из архитектуры данных, алгоритмов машинного обучения и процессов аналитики, в то время как программная инженерия представляет собой более дисциплинированную архитектуру для предоставления конечному пользователю высококачественного программного продукта.
2. Исследователи данных - это те, кто анализирует данные и превращает эти данные в знания, которые помогают в бизнесе, инженеры-программисты - это те, кто полностью отвечает за создание программного продукта для конечного пользователя.
3. Рост в области больших данных является источником входных данных для науки о данных, в то время как в области разработки программного обеспечения, требуя новых функций и возможностей на рынке или у клиентов, они стремятся к разработке и разработке нового программного обеспечения.
4. Анализируя и обрабатывая данные, Data ученый помогает принимать правильные бизнес-решения; в то время как разработка программного обеспечения облегчает жизнь, разрабатывая необходимые программные продукты.
5. Процесс науки о данных управляется данными; процесс разработки программного обеспечения определяется требованиями конечного пользователя.
6. Процесс извлечения данных является основным и необходимым шагом в науке о данных; Сбор требований и проектирование согласно требованию - важная роль в разработке программного обеспечения.
7. По мере увеличения объема генерации данных инженеры данных становятся подсетью в рамках дисциплины разработки программного обеспечения. Инженер данных строит системы, которые объединяют все данные, хранят и извлекают данные из различных систем и приложений, созданных инженерами программного обеспечения.
8. Пример для Data Science: предложение о похожих продуктах на сайте электронной коммерции (Flipkart, Amazon и т. Д.); система автоматически обрабатывает наш поиск / продукты, которые мы просматриваем, и дает предложения в соответствии с этим.
9. Для разработки программного обеспечения, давайте возьмем пример проектирования любых приложений, которые помогают улучшить бизнес и которые собираются по отзывам пользователей.
Data Scientist и Сравнительная таблица Software Engineer
Ниже приведены списки точек, описывающих сравнения между Data Scientist и Software Engineer.
| Основа для сравнение | Data Scientist | Программист |
| значение | В настоящее время множество данных поступает из нескольких областей / полей. Следовательно, по мере роста данных, необходим опыт для анализа, управления и превращения его в полезное решение для бизнеса / деятельности. | Инженер-программист очень необходим для понимания требований и предоставления программного продукта конечным пользователям без уязвимостей. |
| методология | Методологии для Data Scientist аналогичны процессу ETL. Как и в процессе ETL, данные из разных множественных и разнородных источников данных, преобразование и очистка будут выполняться на нем, что позволяет загружать очищенные данные в системы DW для дальнейшей обработки. | Для инженеров-программистов SDLC (жизненный цикл разработки программного обеспечения) является базой, состоящей из сбора требований, проектирования программного обеспечения, разработки, контроля качества и обслуживания программного обеспечения. |
| Подходить | Подход для Data Scientist ориентирован на процесс: -Алгоритмы реализации -Распознавание образов –Данных визуализация -Машинное обучение –Текстовая аналитика и др. | Подход для инженера-программиста ориентирован на структуру / методологию: -Водопад -Spiral -V & V модель –Agile и т. Д. |
| инструменты | Инструменты анализа данных, Инструменты визуализации данных, а также инструменты базы данных. | Инструменты дизайна и анализа, Инструменты базы данных, Инструменты языков программирования, Инструменты веб-приложений, Инструменты управления проектами, инструменты непрерывной интеграции и инструменты управления тестами. |
| Экосистема, платформы и окружающая среда | Большие данные - это передовая экосистема для исследователей данных, а также Hadoop, Map Reduce, Apache spark, хранилища данных и Apache Flink. | В основном включает в себя: -Бизнес-планирование и моделирование процесса, -Анализ и разработка программного обеспечения, -Код развития, -Развивающее программирование, -тестирование -Обслуживание и -Управление проектом |
| Требуемые навыки | - Базовые знания, - Количественный анализ - программирование знаний - Научные и деловые знания. - Сбор данных, - Машинное обучение языку - Обработка больших данных, структурированных и неструктурированных данных (базы данных SQL и NoSQL), - Вероятность и статистика - общение. Общие знания о том, как создавать продукты данных и визуализацию, чтобы сделать данные понятными | - анализ и понимание требований пользователя, - Основные языки программирования (такие как C, C ++, Java и т. Д.), - навыки моделирования данных. - тестирование программного обеспечения, - Инструменты настройки (Chef, Puppet и т. Д.), - Построить и выпустить навыки управления. - Навыки управления проектами. |
| Роли и обязанности | Специалист по данным, бизнес-аналитик, аналитик данных, инженер данных, а также специалист по большим данным. | Анализ требований пользователя. Дизайнер, разработчик, Инженер по сборке и выпуску, Инженер-тестировщик, инженер данных, Менеджеры по продуктам, Администраторы и облачные консультанты. |
| Источники данных | Почти все данные сайта могут быть рассмотрены в качестве источника данных. Социальные сети, бизнес-приложения, транзакции, данные датчиков, данные машинного журнала и т. Д. | Требования пользователя, Новые возможности развития, а также спрос на некоторые функции и т. Д. |
Вывод - Data Scientist vs Software Engineer
Data Scientist всегда больше фокусируется на данных и скрытых шаблонах, специалист по данным разрабатывает их анализ поверх данных. Работа Data Scientist включает моделирование данных, машинное обучение, алгоритмы и инструментальные панели бизнес-аналитики. Но инженер-программист создает программные приложения. И они будут участвовать во всех этапах процесса SDLC от проектирования до анализа с клиентами.
Очень важное наблюдение состоит в том, что создание программного приложения инженером-программистом будет основано на требованиях, определенных инженером-разработчиком данных или специалистом по данным. Таким образом, наука о данных и разработка программного обеспечения в некотором роде идут рука об руку.
Вывод в этом заключается в том, что «наука о данных» - это «решение на основе данных», позволяющее принимать правильные решения в бизнесе, тогда как программная инженерия - это дисциплинированная и структурированная методология разработки программного обеспечения без отклонения от требований пользователя.
Рекомендуемая статья
Это было руководство по различиям между Data Scientist и Software Engineer, их смыслом, личным сравнением, ключевыми отличиями, сравнительной таблицей и заключением. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Data Scientist vs Business Analyst - узнайте 5 удивительных отличий
- Data Scientist и Data Engineer - 7 потрясающих сравнений
- Data Science vs Software Engineering | Топ 8 полезных сравнений
- Как улучшить карьерный рост в тестировании программного обеспечения