Unterschied zwischen Data Science und Software Engineering
Data Science, vereinfacht ausgedrückt, das Umwandeln oder Extrahieren der Daten in verschiedene Formen in Wissen. Damit das Unternehmen dieses Wissen nutzen kann, um kluge Entscheidungen zur Verbesserung des Geschäfts zu treffen. Mithilfe von Data Science sind Unternehmen intelligent genug, um Produkte zu pushen und zu verkaufen.
Software-Engineering ist ein strukturierter Ansatz zum Entwerfen, Entwickeln und Verwalten von Software, um die geringe Qualität des Softwareprodukts zu vermeiden. Das Software Engineering macht die Anforderungen klar, so dass die Entwicklung einfacher vonstatten geht. Lassen Sie uns daher sowohl Data Science als auch Software Engineering in diesem Beitrag im Detail verstehen.
Head to Head Vergleich zwischen Data Science und Software Engineering (Infografik)
Unten finden Sie die Top-8-Vergleiche zwischen Data Science und Software Engineering
Hauptunterschiede zwischen Data Science und Software Engineering
Wie Sie sehen, gibt es viele Unterschiede zwischen Data Science und Software Engineering. Schauen wir uns die wichtigsten Unterschiede zwischen Data Science und Software Engineering an:
- Data Science umfasst Datenarchitektur, maschinelles Lernen und Analytik, während Software Engineering eher ein Framework für die Bereitstellung eines qualitativ hochwertigen Softwareprodukts ist.
- Der Datenanalyst ist derjenige, der die Daten analysiert und sie in Wissen umwandelt. Die Softwareentwicklung hat den Entwickler, der das Softwareprodukt erstellt.
- Das rasante Wachstum von Big Data fungiert als Inputquelle für die Datenwissenschaft, wohingegen die Ingenieure im Software-Engineering, die neue Features und Funktionen fordern, neue Software entwerfen und entwickeln müssen.
- Data Science hilft, gute Geschäftsentscheidungen zu treffen, indem es die Daten verarbeitet und analysiert. Während das Software-Engineering den Produktentwicklungsprozess strukturiert.
- Data Science ähnelt Data Mining. Es ist ein interdisziplinäres Feld von wissenschaftlichen Methoden, Prozessen und Systemen, um Wissen oder Erkenntnisse aus Daten in verschiedenen Formen zu extrahieren, entweder strukturiert oder unstrukturiert. Software-Engineering ist eher eine Analyse der Benutzeranforderungen und ein Handeln entsprechend dem Design.
- Datenwissenschaft wird von Daten angetrieben; Das Software-Engineering wird von den Bedürfnissen der Endbenutzer bestimmt.
- Data Science verwendet mehrere Big-Data-Ökosysteme, Plattformen, um aus Daten Muster zu erstellen. Softwareentwickler verwenden je nach Softwareanforderung unterschiedliche Programmiersprachen und Tools.
- Die Datenextraktion ist der entscheidende Schritt in der Datenwissenschaft. Das Sammeln und Entwerfen von Anforderungen ist die entscheidende Rolle im Software-Engineering.
- Ein Data Scientist konzentriert sich mehr auf Daten und die darin verborgenen Muster. Data Scientist baut eine Analyse auf Daten auf. Die Arbeit von Data Scientist umfasst Datenmodellierung, maschinelles Lernen, Algorithmen und Business Intelligence-Dashboards.
- Ein Softwareentwickler erstellt Anwendungen und Systeme. Entwickler werden in alle Phasen dieses Prozesses eingebunden, vom Design über das Schreiben von Code bis hin zum Testen und Überprüfen.
- Während immer mehr Daten generiert werden, gibt es eine Beobachtung, dass sich Dateningenieure als Subnetz innerhalb der Softwareentwicklungsdisziplin herausbilden. Ein Dateningenieur erstellt Systeme, die Daten aus den verschiedenen von Software-Ingenieuren erstellten Anwendungen und Systemen konsolidieren, speichern und abrufen.
- Software-Engineering bezieht sich auf die Anwendung von Engineering-Prinzipien zur Entwicklung von Software. Softwareentwickler beteiligen sich am Lebenszyklus der Softwareentwicklung, indem sie die Bedürfnisse der Kunden mit geeigneten Technologielösungen verbinden. Sie entwickeln daher systematisch einen Prozess, um letztendlich eine bestimmte Funktion bereitzustellen. Software-Engineering bedeutet, Engineering-Konzepte zur Entwicklung von Software zu verwenden.
- Eine wichtige Beobachtung ist, dass das von einem Softwareentwickler erstellte Softwaredesign auf den vom Data Engineer oder Data Scientist festgelegten Anforderungen basiert. So gehen Data Science und Software Engineering gewissermaßen Hand in Hand.
- Historische Daten sind nützlich, um Informationen und Muster zu bestimmten Funktionen oder Produkten in der Datenwissenschaft zu finden.
- Die Kommunikation mit den Kunden und Endbenutzern trägt zur Schaffung eines guten Softwareentwicklungslebenszyklus im Software-Engineering bei. Dies ist insbesondere für die Erfassung der Anforderungen in SDLC von großer Bedeutung.
- Ein Beispielergebnis für die Data Science wäre ein Vorschlag zu ähnlichen Produkten bei Amazon. Das System verarbeitet unsere Suche, die Produkte, die wir durchsuchen, und gibt die entsprechenden Vorschläge.
- Nehmen wir zum Beispiel das Design einer mobilen App für die Bankgeschäfte. Die Bank muss das Benutzerfeedback nachgedacht oder gesammelt haben, um den Transaktionsprozess für die Kunden zu vereinfachen; dort begann die Anforderung, ebenso wie das Entwerfen und Entwickeln.
Data Science vs Software Engineering Vergleichstabelle
Nachstehend finden Sie den höchsten Vergleich zwischen Data Science und Software Engineering
| Die Vergleichsbasis zwischen Data Science und Software Engineering | Datenwissenschaft | Softwareentwicklung |
| Warum? Ich Bedeutung | Der Einfluss der Informationstechnologie verändert alles in der Wissenschaft. Viele Daten kommen von überall her.
Mit dem Wachstum der Daten hat sich die datenwissenschaftliche Disziplin als Lösung herauskristallisiert. Dies gilt auch für das Know-how, das für die Verwaltung und Analyse dieser Daten sowie für die Gewinnung guter Erkenntnisse für diese Daten erforderlich ist. |
Ohne die Befolgung einer bestimmten Disziplin, die eine Lösung schafft, würde dies leicht brechen. Software Engineering ist erforderlich, um Softwareprodukte ohne Sicherheitslücken zu liefern. |
| Methodik | ETL ist das gute Beispiel für den Anfang. Bei ETL werden Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, in ein Format umgewandelt, das die Arbeit erleichtert, und anschließend in ein System zur Verarbeitung geladen. | SDLC (Software Development Lifecycle) ist die Basis für das Software Engineering. |
| Ansatz | Prozessorientiert | Framework / Methodik orientiert |
| Implementierung von Algorithmen | Wasserfall | |
| Mustererkennung | Spiral | |
| Crunch-Nummern | Agil | |
|
Werkzeuge |
Analyse-Tools, Datenvisualisierungs-Tools und Datenbank-Tools. | Entwurfs- und Analysetools, Datenbanktools für Software, Tools für Programmiersprachen, Webanwendungstools, SCM-Tools, Tools für die kontinuierliche Integration und Testtools. |
| Ökosystem, Plattformen und Umgebungen | Hadoop, Map R, Spark, Data Warehouse und Flink | Geschäftsplanung und -modellierung, Analyse und Design, Entwicklung von Benutzeroberflächen, Programmierung, Wartung und Reverse Engineering sowie Projektmanagement |
| Benötigte Fähigkeiten | Kenntnisse darüber, wie Datenprodukte und Visualisierungen erstellt werden, um Daten verständlich zu machen,
Domänenwissen, Data Mining, maschinelles Lernen, Algorithmen, Big Data-Verarbeitung, Strukturierte unstrukturierte Daten (SQL- und NoSQL-DBs), Codierung, Wahrscheinlichkeit und Statistik | Verständnis und Analyse der Benutzeranforderungen, Kernprogrammiersprachen (C, C ++, Java usw.), Testen, Build-Tools (Maven, Ant, Gradle usw.), Konfigurationstools (Chef, Puppet usw.), Build- und Release-Management (Jenkins, Artifactory usw.) |
| Rollen und Verantwortlichkeiten | Data Scientist, Data Analyst, Business Analyst, Data Engineer und Big Data Spezialist | Designer, Entwickler, Build- und Release-Ingenieur, Tester, Dateningenieur, Produktmanager, Administratoren und Cloud-Berater. |
| Datenquellen | Soziale Medien (Facebook, Twitter usw.), Sensordaten, Transaktionen, öffentliche Datenbacksysteme, Geschäftsanwendungen, Maschinenprotokolldaten usw | Endbenutzerbedürfnisse, Entwicklung neuer Funktionen und Nachfrage nach speziellen Funktionen usw. |
Fazit - Data Science vs. Software Engineering
Die Schlussfolgerung wäre, dass „Data Science“ eine „datengesteuerte Entscheidungsfindung“ ist, um dem Unternehmen zu helfen, gute Entscheidungen zu treffen, während Software-Engineering die Methode für die Software-Produktentwicklung ist, ohne Verwirrung über die Anforderungen zu stiften.
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