Skillnader mellan Data Scientist vs Software Engineer
En datavetare är en professionell analytisk dataexperter som har tekniska färdigheter för att lösa komplexa problem och också hittar sättet att utforska vilka problem som faktiskt behöver lösas. Och de är ansvariga för att samla in data, analysera dem och förklara stora mängder data för att identifiera olika sätt att hjälpa och förbättra operationer som gör att man får konkurrenskraft gentemot konkurrenter.
Datavetare kommer att ha kunskap om matematik, och de är en datavetare och också en del av trend-spotter. Och de är bra på både affärs- och IT-världar.
Data Scientist förklarar vad som händer genom att bearbeta data för historia och de använder också olika avancerade MLA (maskininlärningsalgoritmer) för att identifiera förekomsten av en händelse i framtiden vilket hjälper till att fatta beslut och förutsägelser med hjälp av denna prediktiva kausalanalys och receptbelagda analyser för att förbättra verksamheten och verksamheten. För denna process måste Data Scientist undersöka data från många vinklar.
En programvaruingenjör är en person som har en kunskap och tillämpar de disciplinerade, strukturerade principerna för programvaruteknik på alla nivåer - design, utveckling, testning, underhåll och utvärdering av programvaran som undviker programvaruproduktens låga kvalitet.
Programvaruingenjörer rekommenderar den senaste datorprogramvaran och operativsystemen, till exempel iOS på iPhones och Windows 10 för att passa dessa krav. Och de ansvarar för att skapa modeller och diagram över datorkoden, kunskap om teknik är nödvändig för dessa yrkesverksamma.
Programvaruingenjörer bör ha färdigheter som teknisk expertis, påvisbar prestation och även erfarenhet av att använda open source-verktyg. De ska vara kunniga och erfarna med mönsterdesigntekniker, automatiserad testprocess och feltoleranta system. Programvaruingenjörer bör också veta hur man skapar och underhåller IT-infrastrukturer, storskaliga datalagrar samt molnbaserade system.
Jämförelse mellan data och forskare mot programvaruingenjör
Nedan visas de 8 bästa jämförande datavetenskapsmannen mot programvaruingenjör 
Viktiga skillnader mellan Data Scientist vs Software Engineer
Nedan visas de viktigaste skillnaderna mellan Data Scientist vs Software Engineer
1. En datavetenskap består av dataarkitektur, maskininlärningsalgoritmer och analysprocess, medan mjukvaruteknik är mer av disciplinerad arkitektur för att leverera en högkvalitativ mjukvaruprodukt till slutanvändare.
2. Datavetenskapsmännen är den som analyserar uppgifterna och gör dessa uppgifter till kunskap som hjälper till näringslivet, programvaruingenjörer är den som är helt ansvarig för att bygga mjukvaruprodukten till slutanvändare.
3. Tillväxt inom området Big Data är en inputkälla för datavetenskapen, medan inom mjukvaruteknik, som kräver nya funktioner och funktioner på marknaden eller klienter, driver att designa och utveckla ny programvara.
4. Genom att analysera och behandla uppgifterna hjälper Data scientist att fatta bra affärsbeslut; Programvaruteknik gör livet enkelt genom att utveckla nödvändiga programvaruprodukter.
5. Datavetenskaplig process drivs av data; processen för programvaruteknik drivs av slutanvändarnas krav.
6. Datainsamlingsprocessen är det grundläggande och nödvändiga steget i datavetenskap; Kravssamling och design enligt krav är en viktig roll i programvaruteknik.
7. Med en ökning av dataproduktionen observeras att datatekniker dyker upp som ett subnät inom disciplinen mjukvaruteknik. En datatekniker bygger system som konsoliderar all data, lagrar och hämtar data från de olika system och applikationer som byggs av programvaruingenjörer.
8. Ett exempel för datavetenskap: Ett förslag om liknande produkter på e-handelswebbplatsen (Flipkart, Amazon, etc.); systemet bearbetar automatiskt vår sökning / produkter vi bläddrar och ger förslagen enligt det.
9. För mjukvaruteknik, låt oss ta ett exempel på att utforma alla applikationer som hjälper till att förbättra affärer och som samlas in av användarens feedback.
Data Scientist vs Software Engineer Jämförelsetabell
Nedan finns listor över punkter, beskriv jämförelser mellan Data Scientist vs Software Engineer
| Grund för Jämförelse | Data Scientist | Mjukvaruingenjör |
| Betydelse | Numera kommer massor av data från flera områden / fält. Då data ökar, behövs expertis för att analysera, hantera och göra det till en användbar lösning för företag / drift. | Software Engineer är mycket nödvändigt för att förstå kravet och leverera programvaruprodukten till slutanvändare utan och sårbarheter. |
| Metodik | Metodologier för datavetare liknar ETL-processen. På samma sätt som i ETL-processen kommer data från olika multipla och hetero-generösa datakällor, transformering och rensning att utföras på den, vilket gör att rensade data laddas in i DW-system för vidare bearbetning. | För programvaruingenjörer är SDLC (Software Development Lifecycle) basen som består av kravsamling, programvarudesign, utveckling, QA-process och programvaruunderhåll. |
| Närma sig | Metod för datavetare är processorienterad: -Algoritmer implementering -Mönsterigenkänning –Datavisualisering -Maskininlärning –Tekstanalys etc. | Tillvägagångssätt för en programvaruingenjör är ramverk / metodorienterad: -Vattenfall -Spiral -V & V-modell –Agile, etc. |
| Verktyg | Dataanalysverktyg, Datavisualiseringsverktyg och även databasverktyg. | Design- och analysverktyg, databasverktyg, Programmeringsspråkverktyg, webbapplikationsverktyg, Verktyg för projektledning, kontinuerliga integrationsverktyg och verktyg för testhantering. |
| Ekosystem, plattformar och miljöer | Big data är ett främst ekosystem för datavetare och även Hadoop, Map Reduce, Apache spark, datavarehus och Apache Flink. | Innehåller huvudsakligen: -Företagets planerings- och modelleringsprocess, -Analysera och designa en programvara, -Kodutveckling, -Utvecklande programmering, -Testning -Underhåll och -Projektledning |
| Erforderliga färdigheter | - Domänkännedom, - Kvantitativ analys - Programmera kunskap - Vetenskaplig och affärskunskap. - Data Mining, - Maskininlärningsspråk - Big Data-behandling, strukturerade och ostrukturerade data (SQL och NoSQL DBs), - Sannolikhet och statistik - Kommunikation. Övergripande kunskap om hur man bygger dataprodukter och visualisering för att göra data förståeliga | - Analysera och förstå och användarkrav, - Kärnprogrammeringsspråk (som C, C ++, Java etc.), - Datamodelleringsfärdigheter. - Testa en programvara, - Konfigurationsverktyg (kock, docka etc.), - Bygg och släpp ledningskompetens. - Projektledningsfärdigheter. |
| Roller och ansvar | Datavetare, affärsanalytiker, dataanalytiker, dataingenjör och även Big Data-specialist. | Analysera användarkravet. Designer, utvecklare, Bygg och släpp ingenjör, Testingenjör, Data Engineer, Produktchefer, Administratörer och molnkonsulter. |
| Datakällor | Nästan all webbplatsinformation kan övervägas för datakälla. Sociala medier, affärsappar, transaktioner, sensordata, maskinloggdata etc. | Användarkrav, Nya funktioner utvecklas och även efterfrågan på vissa funktioner etc. |
Slutsats - Data Scientist vs Software Engineer
En datavetare är alltid mer fokuserad på data och dolda mönster, datavetare utvecklar sin analys ovanpå data. Data Scientist-arbetet inkluderar datamodellering, maskininlärning, algoritmer och instrument för affärsintelligens. Men programvaruingenjör bygger mjukvaruapplikationer. Och de kommer att vara involverade i alla stadier av SDLC-processen från design till granskning med kunder.
Det finns mycket viktiga iakttagelser är att mjukvaruapplikationen byggd av en mjukvarutekniker kommer att baseras på de krav som identifierats av datatekniker eller datavetare. Så datavetenskapen och programvarutekniken går på ett sätt hand i hand.
Slutsatsen på detta är ”Datavetenskap” är ”Datadriven beslut”, för att fatta bra beslut i affärer, medan programvaruteknik är den disciplinerade och strukturerade metoden för mjukvaruutveckling utan att avvika från användarnas krav.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till skillnader mellan Data Scientist vs Software Engineer, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Data Scientist vs Business Analyst - Ta reda på de 5 enorma skillnaderna
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 fantastiska jämförelser
- Data Science vs Software Engineering | Topp 8 användbara jämförelser
- Hur man får bättre karriärtillväxt i mjukvarutestning