Unterschiede zwischen Data Scientist und Software Engineer
Ein Data Scientist ist ein professioneller Experte für analytische Daten, der über die technischen Fähigkeiten zur Lösung komplexer Probleme verfügt und auch nach Möglichkeiten sucht, um herauszufinden, welche Probleme tatsächlich gelöst werden müssen. Und sie sind dafür verantwortlich, Daten zu sammeln, zu analysieren und große Datenmengen zu erläutern, um verschiedene Möglichkeiten zur Unterstützung und Verbesserung der Abläufe zu identifizieren, die einen Wettbewerbsvorteil gegenüber Konkurrenten bedeuten.
Datenwissenschaftler verfügen über Kenntnisse in Mathematik, sind Informatiker und Teil von Trend-Spotter. Und sie sind sowohl in der Geschäfts- als auch in der IT-Welt gut.
Data Scientist erklärt, was durch die Verarbeitung der Datenhistorie vor sich geht, und verwendet verschiedene fortschrittliche MLA-Algorithmen (Machine Learning Algorithms), um das zukünftige Auftreten eines Ereignisses zu identifizieren, mit deren Hilfe Entscheidungen und Vorhersagen unter Verwendung dieser prädiktiven kausalen Analyse getroffen werden können Prescriptive Analytics zur Verbesserung von Geschäft und Betrieb. Für diesen Prozess muss Data Scientist Daten aus verschiedenen Blickwinkeln untersuchen.
Ein Software-Ingenieur ist eine Person, die über Kenntnisse verfügt und die disziplinierten, strukturierten Prinzipien des Software-Engineerings auf alle Ebenen anwendet - Entwurf, Entwicklung, Test, Wartung und Evaluierung der Software, um die schlechte Qualität des Softwareprodukts zu vermeiden.
Software-Ingenieure empfehlen die neuesten Computer-Software und Betriebssysteme wie iOS auf iPhones und Windows 10, um diesen Anforderungen gerecht zu werden. Und sie sind für die Erstellung von Modellen und Diagrammen des Computercodes verantwortlich. Für diese Fachleute sind Kenntnisse der Technologien erforderlich.
Softwareentwickler sollten über Kenntnisse in technischen Fragen, nachweisbare Leistungen und Erfahrung im Umgang mit Open Source-Tools verfügen. Sie sollten über Kenntnisse und Erfahrung mit Musterentwurfstechniken, automatisierten Testprozessen und fehlertoleranten Systemen verfügen. Softwareentwickler sollten auch wissen, wie sie IT-Infrastrukturen, große Datenspeicher und cloudbasierte Systeme erstellen und warten.
Head to Head Vergleich zwischen Data Scientist und Software Engineer
Im Folgenden finden Sie die Top 8 der Vergleichswerte von Data Scientist und Software Engineer 
Hauptunterschiede zwischen Data Scientist und Software Engineer
Nachfolgend sind die wichtigsten Unterschiede zwischen Data Scientist und Software Engineer aufgeführt
1. Ein Data Science besteht aus Datenarchitektur, Algorithmen für maschinelles Lernen und Analyseverfahren, während das Software-Engineering eher eine disziplinierte Architektur darstellt, um dem Endbenutzer ein qualitativ hochwertiges Softwareprodukt bereitzustellen.
2. Die Datenwissenschaftler sind diejenigen, die die Daten analysieren und diese in Wissen umwandeln, das im Geschäftsleben hilfreich ist. Die Softwareingenieure sind diejenigen, die vollständig dafür verantwortlich sind, das Softwareprodukt für den Endbenutzer zu erstellen.
3. Das Wachstum im Bereich Big Data ist eine Inputquelle für die Datenwissenschaft, wohingegen die Softwareentwicklung, die neue Features und Funktionen auf dem Markt oder bei Kunden erfordert, das Entwerfen und Entwickeln neuer Software (n) vorantreibt.
4. Durch die Analyse und Verarbeitung der Daten hilft Data Scientist, gute Geschäftsentscheidungen zu treffen. Während Software-Engineering das Leben erleichtert, indem es die erforderlichen Softwareprodukte entwickelt.
5. Der datenwissenschaftliche Prozess wird von Daten gesteuert. Der Software-Engineering-Prozess wird von den Anforderungen der Endbenutzer bestimmt.
6. Der Datenextraktionsprozess ist der grundlegende und notwendige Schritt in der Datenwissenschaft. Das Sammeln und Entwerfen von Anforderungen gemäß den Anforderungen ist eine wichtige Rolle in der Softwareentwicklung.
7. Mit zunehmender Datenerzeugung wird festgestellt, dass Dateningenieure innerhalb der Softwareentwicklungsdisziplin zu einem Subnetz werden. Ein Dateningenieur erstellt Systeme, die alle Daten konsolidieren, Daten von den verschiedenen Systemen und Anwendungen speichern und abrufen, die von Software-Ingenieuren erstellt wurden.
8. Ein Beispiel für Data Science: Ein Vorschlag zu ähnlichen Produkten auf der E-Commerce-Website (Flipkart, Amazon usw.). Das System verarbeitet automatisch unsere Suche / Produkte, die wir durchsuchen, und gibt die Vorschläge entsprechend.
9. Für das Software-Engineering nehmen wir ein Beispiel für das Entwerfen von Anwendungen, die zur Verbesserung des Geschäfts beitragen und die durch Benutzerfeedback erfasst werden.
Data Scientist vs Software Engineer Vergleichstabelle
Unten sind die Listen der Punkte, beschreiben die Vergleiche zwischen Data Scientist und Software Engineer
| Basis für Vergleich | Datenwissenschaftler | Softwareentwickler |
| Bedeutung | Heutzutage kommen viele Daten aus mehreren Bereichen / Feldern. Da die Daten also wachsen, muss das Fachwissen vorhanden sein, um sie zu analysieren, zu verwalten und zu einer nützlichen Lösung für Unternehmen / Betrieb zu machen. | Software Engineer ist sehr wichtig, um die Anforderungen zu verstehen und das Softwareprodukt für Endbenutzer ohne Sicherheitsrisiken bereitzustellen. |
| Methodik | Die Methoden für Data Scientist ähneln dem ETL-Prozess. Wie im ETL-Prozess werden Daten aus verschiedenen und heterogenen Datenquellen transformiert und bereinigt, sodass bereinigte Daten zur weiteren Verarbeitung in DW-Systeme geladen werden können. | Für Softwareentwickler ist SDLC (Software Development Lifecycle) die Basis, die aus der Erfassung von Anforderungen, dem Software-Design, der Entwicklung, dem QS-Prozess und der Software-Wartung besteht. |
| Ansatz | Ansatz für Data Scientist ist prozessorientiert: -Algorithmus-Implementierung -Mustererkennung -Datenvisualisierung -Maschinelles Lernen –Textanalyse usw. | Ansatz für einen Softwareentwickler ist Framework / methodenorientiert: -Wasserfall -Spiral -V & V-Modell –Agile usw. |
| Werkzeuge | Datenanalyse-Tools, Datenvisualisierungstools und auch Datenbanktools. | Design- und Analyse-Tools, Datenbank-Tools, Tools für Programmiersprachen, Webanwendungstools, Projektmanagement-Tools, Continuous Integration Tools und Testmanagement-Tools. |
| Ökosystem, Plattformen und Umgebungen | Big Data ist für Data Scientist und auch für Hadoop, Map Reduce, Apache Spark, Data Warehouse und Apache Flink das wichtigste Ökosystem. | Beinhaltet hauptsächlich: -Geschäftsplanungs- und Modellierungsprozess, -Analyse und Design einer Software, -Code-Entwicklung, -Entwickelnde Programmierung, -Testen -Wartung und -Projektmanagement |
| Benötigte Fähigkeiten | - Fachwissen, - Quantitative Analyse - Programmierkenntnisse - Wissenschaftliche und betriebswirtschaftliche Kenntnisse. - Data Mining, - Maschinelles Lernen der Sprache - Big Data-Verarbeitung, strukturierte und unstrukturierte Daten (SQL- und NoSQL-DBs), - Wahrscheinlichkeit und Statistik - Kommunikation. Allgemeines Wissen zum Erstellen von Datenprodukten und zur Visualisierung, um Daten verständlich zu machen | - Analyse und Verständnis der Benutzeranforderungen, - Kernprogrammiersprachen (wie C, C ++, Java usw.), - Datenmodellierungsfähigkeiten. - Testen einer Software, - Konfigurationswerkzeuge (Chef, Marionette usw.), - Managementfähigkeiten aufbauen und freigeben. - Projektmanagementfähigkeiten. |
| Rollen und Verantwortlichkeiten | Datenwissenschaftler, Business Analyst, Datenanalytiker, Dateningenieur und auch Big Data Spezialist. | Benutzeranforderung analysieren. Designer, Entwickler, Build and Release Engineer, Prüfingenieur, Dateningenieur, Produktmanager, Administratoren und Cloud-Berater. |
| Datenquellen | Fast alle Website-Daten können für die Datenquelle berücksichtigt werden. Social Media, Business Apps, Transaktionen, Sensordaten, Maschinenprotokolldaten usw. | Benutzeranforderungen, Neuentwicklungen und auch Anforderungen an einige Funktionalitäten etc. |
Fazit - Data Scientist vs. Software Engineer
Ein Data Scientist konzentriert sich immer mehr auf Daten und versteckte Muster. Data Scientist entwickeln ihre Analysen auf der Grundlage von Daten. Die Arbeit von Data Scientist umfasst Datenmodellierung, maschinelles Lernen, Algorithmen und Business Intelligence-Dashboards. Aber der Softwareentwickler erstellt Softwareanwendungen. Und sie werden in alle Phasen des SDLC-Prozesses von der Konzeption bis zur Überprüfung mit den Kunden einbezogen.
Es ist sehr wichtig zu bemerken, dass die von einem Softwareentwickler erstellte Softwareanwendung auf den Anforderungen basiert, die von einem Data Engineer oder Data Scientist ermittelt wurden. So gehen Data Science und Software Engineering gewissermaßen Hand in Hand.
Die Schlussfolgerung lautet: „Data Science“ ist eine „datengesteuerte Entscheidung“, um im Geschäftsleben gute Entscheidungen zu treffen, während Software-Engineering die disziplinierte und strukturierte Methode für die Software-Entwicklung ist, ohne von den Benutzeranforderungen abzuweichen.
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