Skillnaden mellan datavetenskap och programvaruteknik
Datavetenskap, i enklare termer konvertera eller extrahera data i olika former, till kunskap. Så att företaget kan använda denna kunskap för att fatta kloka beslut för att förbättra verksamheten. Med hjälp av datavetenskap har företag blivit intelligent nog att driva och sälja produkter.
Programvaruteknik är ett strukturerat tillvägagångssätt för design, utveckling och underhåll av programvara för att undvika den låga kvaliteten på programvaruprodukten. Software Engineering gör kraven tydliga så att utvecklingen blir lättare att fortsätta. så låt oss förstå både datavetenskap och programvaruteknik i detalj i det här inlägget.
Jämförelse mellan data och datavetenskap mot mjukvaruteknik (Infografik)
Nedan visas de 8 bästa jämförelserna mellan Data Science vs Software Engineering
Viktiga skillnader mellan datavetenskap och mjukvaruteknik
Som ni ser finns det många skillnader mellan Data Science vs Software Engineering. Låt oss titta på de bästa skillnaderna mellan Data Science vs Software Engineering -
- Datavetenskap består av dataarkitektur, maskininlärning och analys, medan mjukvaruteknik är mer ett ramverk för att leverera en högkvalitativ mjukvaruprodukt.
- Dataanalytiker är den som analyserar data och förvandlar data till kunskap, mjukvaruteknik har utvecklare att bygga mjukvaruprodukten.
- Den snabba tillväxten av Big Data fungerar som en ingångskälla för datavetenskapen, medan inom mjukvaruteknik, som kräver nya funktioner och funktioner, driver ingenjörerna att designa och utveckla nya programvaror.
- Datavetenskap hjälper dig att fatta bra affärsbeslut genom att bearbeta och analysera data; Programvaruteknik gör produktutvecklingsprocessen strukturerad.
- Datavetenskap liknar data mining, det är ett tvärvetenskapligt fält av vetenskapliga metoder, processer och system för att utvinna kunskap eller insikter från data i olika former, antingen strukturerade eller ostrukturerade; programvaruteknik är mer som att analysera användarnas behov och agera i enlighet med designen.
- Datavetenskap drivs av data; programvaruteknik drivs av slutanvändarnas behov.
- Datavetenskap använder flera Big-Data Ecosystems, plattformar för att skapa mönster av data; programvaruingenjörer använder olika programmeringsspråk och verktyg, beroende på programvarukravet.
- Datautvinning är det viktiga steget i datavetenskap; kravsamling och design är den avgörande rollen i programvaruteknik.
- En datavetare är mer fokuserad på data och de dolda mönstren i den, datavetare bygger analys ovanpå data. Data Scientist-arbetet inkluderar datamodellering, maskininlärning, algoritmer och instrument för affärsintelligens.
- En programvaruingenjör bygger applikationer och system. Utvecklare kommer att vara involverade genom alla stadier i denna process från design till att skriva kod, till test och granskning.
- När allt fler data genereras finns det en observation att datatekniker dyker upp som ett subnät inom disciplinen mjukvaruteknik. En dataingenjör bygger system som konsoliderar, lagrar och hämtar data från olika applikationer och system skapade av programvaruingenjörer.
- Programvaruteknik hänvisar till tillämpningen av tekniska principer för att utveckla programvara. Programvaruingenjörer deltar i mjukvaruutvecklingens livscykel genom att ansluta kundens behov till tillämpliga tekniklösningar. Således utvecklar de systematiskt en process för att tillhandahålla en specifik funktion i slutändan, programvaruteknik innebär att använda tekniska koncept för att utveckla programvara.
- Det finns en viktig iakttagelse är att mjukvarukonstruktionen gjord av en programvaruingenjör är baserad på de krav som identifierats av datatekniker eller datavetare. Så datavetenskapen och programvarutekniken går på ett sätt hand i hand.
- Historiska data kommer att vara användbara för att hitta information och mönster om specifik funktion eller produkt inom datavetenskap.
- Kommunikation med kunderna och slutanvändarna hjälper till att skapa en bra programutvecklingslivscykel inom mjukvaruteknik, särskilt är det mycket viktigt för kravet att samla ansikte i SDLC.
- Ett exempel på datavetenskap skulle vara ett förslag om liknande produkter på Amazon; systemet bearbetar vår sökning, produkterna vi bläddrar och ger förslagen enligt det.
- I fallet med programvaruteknik, låt oss ta exemplet med att designa en mobilapp för banktransaktionerna. Banken måste ha tänkt eller samlat, användarens feedback för att göra transaktionsprocessen lätt för kunderna; där började kravet också design och utveckling.
Jämförelsetabell för datavetenskap och mjukvaruteknik
Nedan är den bästa jämförelsen mellan Data Science vs Software Engineering
| Grunden för jämförelse mellan datavetenskap och mjukvaruteknik | Datavetenskap | Mjukvaruutveckling |
| Varför? Jag är viktigt | Effekten av "informationsteknologi" förändrar allt om vetenskap. Massor av data som kommer överallt.
När uppgifterna växer, så ökar kunskapen som behövs för att hantera den, analysera dessa data, för att få goda insikter för dessa data, har datavetenskapens disciplin framkommit som en lösning. |
Utan att följa skulle viss disciplin som skapar någon lösning vara benägen att bryta. Programvaruteknik är nödvändig för att leverera mjukvaruprodukt utan sårbarheter. |
| Metodik | ETL är det bra exemplet till att börja med. ETL är processen för att extrahera data från olika källor, omvandla dem till ett format som gör det lättare att arbeta med och sedan ladda dem i ett system för bearbetning. | SDLC (Software Development Lifecycle) är basen för programvaruteknik. |
| Närma sig | Processorienterad | Ramverk / metodorienterad |
| Algoritmer implementering | Vattenfall | |
| Mönsterigenkänning | Spiral | |
| Crunch nummer | Vig | |
|
Verktyg |
Analysverktyg, datavisualiseringsverktyg och databasverktyg. | Design- och analysverktyg, databasverktyg för programvara, programmeringsspråkverktyg, webbapplikationsverktyg, SCM-verktyg, kontinuerliga integrationsverktyg och testverktyg. |
| Ekosystem, plattformar och miljöer | Hadoop, Map R, gnista, datavarehus och Flink | Affärsplanering och modellering, analys och design, användargränssnittsutveckling, programmering, underhåll och omvänd teknik och projektledning |
| Erforderliga färdigheter | Kunskap om hur man bygger dataprodukter och visualisering för att göra data begripliga,
Domänkunskap, dataanläggning, maskininlärning, algoritmer, bearbetning av Big Data, strukturerad ostrukturerad data (SQL och NoSQL DB), kodning, sannolikhet och statistik | Förstå och analysera användarnas behov, Core programmeringsspråk (C, C ++, Java etc), Testa, Build-verktyg (Maven, myra, Gradle etc), konfigurationsverktyg (Chef, Puppet etc), Build and release management (Jenkins, Artifactory etc) |
| Roller och ansvar | Datavetare, Data Analyst, Business Analyst, Data Engineer och Big Data specialist | Designer, utvecklare, bygga och släppa ingenjörer, testare, dataingenjör, produktchefer, administratörer och molnkonsulter. |
| Datakällor | Sociala medier (facebook, twitter etc), sensordata, transaktioner, offentliga databakningssystem, affärsappar, maskinloggdata etc. | Slutanvändares behov, nya funktionsutveckling och efterfrågan på specialfunktioner etc. |
Slutsats - Data Science vs Software Engineering
Slutsatsen skulle vara att "datavetenskap" är "Data-Driven Decision" -tagande, för att hjälpa företaget att göra bra val, medan programvaruteknik är metoden för mjukvaruproduktutveckling utan några förväxlingar om kraven.
Rekommenderade artiklar:
Detta har varit en guide till datavetenskap vs mjukvaruteknik, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Datavetenskap och dess växande betydelse
- Hur man får bättre karriärtillväxt i mjukvarutestning
- Topp 10 gratis programvara för statistisk analys på marknaden
- Big Data vs Data Science - Hur skiljer de sig?
- Frågor om programvaruteknik
- Vad är skillnaden mellan Jenkins vs Bamboo
- Jenkins vs Travis CI: Bästa guide
- Jenkins vs TeamCity