Разлика између науке о подацима и софтверског инжењерства
Наука података, једноставнијим речима, претварање или вађење података у различите облике, у знање. Тако да предузеће може да користи ово знање за доношење мудрих одлука за побољшање пословања. Користећи науку о подацима, компаније су постале довољно интелигентне да гурају и продају производе.
Софтверски инжењеринг је структурирани приступ дизајнирању, развоју и одржавању софтвера, како би се избегао низак квалитет софтверског производа. Софтверски инжењеринг јасно поставља захтеве како би развој био лакши. па ћемо разумети и науку података и софтверски инжењеринг детаљно у овом посту.
Упоређивање података о науци против софтверског инжењеринга (Инфограпхицс)
Испод је 8 најбољих поређења података из области науке и софтверског инжењерства
Кључне разлике између Дата Сциенце-а и Софтваре Инжењеринга
Као што видите, постоји много разлика између Дата Сциенце-а и Софтваре Инжењеринга. Погледајмо главне разлике између Дата Сциенце-а и Софтверског инжењеринга -
- Наука података састоји се од архитектуре података, машинског учења и аналитике, док је софтверски инжењеринг више основа за испоруку висококвалитетног софтверског производа.
- Аналитичар података је онај који анализира податке и претвара их у знање, софтверски инжењеринг има Девелопера за изградњу софтверског производа.
- Брзи раст Биг Дата-а делује као улазни извор за науку о подацима, док у софтверски инжењеринг, који захтева нове функције и функционалности, инжењери креирају и развијају нови софтвер.
- Наука података помаже у доношењу добрих пословних одлука обрадом и анализом података; док софтверски инжењеринг чини процес развоја производа структурираним.
- Наука података слична је вађењу података, то је интердисциплинарно поље научних метода, процеса и система за извлачење знања или увида из података у различитим облицима, било структурираних или неструктурираних; софтверски инжењеринг више личи на анализу потреба корисника и делује у складу са дизајном.
- Наука података вођена је подацима; софтверски инжењеринг покреће потребе крајњих корисника.
- Наука података користи неколико екосистема великих података, платформе за прављење образаца из података; софтверски инжењери користе различите програмске језике и алате, зависно од софтверских захтева.
- Вађење података је најважнији корак у науци о подацима; прикупљање и дизајнирање потреба је витална улога софтверског инжењерства.
- Знанственик података је више фокусиран на податке и скривене обрасце у њима, а научник података гради анализу на врху података. Рад научника обухвата моделирање података, надзор машина, алгоритме и надзорну плочу Бусинесс Интеллигенце.
- Софтверски инжењер гради апликације и системе. Програмери ће бити укључени у свим фазама овог процеса, од дизајна до писања кода, тестирања и прегледа.
- Како све више података генерише, постоји запажање да инжењери података настају као подмрежа у оквиру софтверске инжењерске дисциплине. Инжењер података гради системе који обједињују, чувају и преузимају податке из различитих апликација и система које су креирали софтверски инжењери.
- Софтверски инжењеринг односи се на примену инжењерских принципа на развоју софтвера. Софтверски инжењери учествују у животном циклусу развоја софтвера кроз повезивање потреба клијената са применљивим технолошким решењима. На тај начин, они систематски развијају процес да би на крају обезбедили одређену функцију, софтверски инжењеринг значи коришћење инжењерских концепата за развој софтвера.
- Важно је уочити да се дизајн софтвера који је направио софтверски инжењер заснива на захтевима које је идентификовао Дата енгинеер или Дата Сциентист. Тако наука о подацима и софтверски инжењеринг на неки начин иду руку под руку.
- Историјски подаци ће бити корисни за проналажење информација и образаца о одређеној функцији или производу у науци о подацима.
- Комуникација са клијентима и крајњим корисницима помаже у стварању доброг животног циклуса развоја софтвера у софтверском инжењерству, посебно је веома важно за прикупљање захтева у СДЛЦ-у.
- Један пример резултата за науку о подацима биће предлог о сличним производима на Амазону; систем обрађује нашу претрагу, производе које прегледавамо и дајемо сугестије у складу с тим.
- У случају софтверског инжењеринга, узмимо за пример дизајнирање мобилне апликације за банкарске трансакције. Банка мора да је размислила или сакупила повратне информације корисника како би олакшала поступак трансакције клијентима; тамо је почео захтев, тако и пројектовање и развој.
Табела упоређивања података о науци и софтверу
Испод је врхунско поређење података Дата Сциенце и Софтваре Енгинееринг
| Основе поређења података Дата Сциенце вс Софтваре Енгинееринг | Наука података | Софтверско инжењерство |
| Зашто? И Важност | Утицај 'информационе технологије' мења све о науци. Много података који долазе одасвуд.
Како подаци расту, тако расте и стручност потребна за управљање њима, за анализу тих података, за добар увид у те податке, појавила се научна дисциплина података као решење. |
Без праћења, одређена дисциплина која би створила било какво решење склона би се сломила. Софтверски инжењеринг је неопходан за испоруку софтверског производа без рањивости. |
| Методологија | ЕТЛ је добар пример за почетак. ЕТЛ је процес вађења података из различитих извора, претварајући га у формат који олакшава рад, а затим га учитава у систем за обраду. | СДЛЦ (Софтваре Девелопмент Лифецицле) је основа за инжењеринг софтвера. |
| Приступ | Процесно оријентисан | Оквир / методологија оријентисана |
| Примена алгоритама | Водопад | |
| Препознавање узорка | Спирална | |
| Црунцх бројеви | Агиле | |
|
Алати |
Алатке за аналитику, алати за визуализацију података и алати за базе података. | Алати за дизајн и анализу, Алати за базу података софтвера, Алатке за језике програмирања, Алати за веб апликације, СЦМ Алати, Алатке за континуирану интеграцију и Алати за тестирање |
| Еко систем, платформе и окружења | Хадооп, мапа Р, варница, складиште података и Флинк | Пословно планирање и моделирање, Анализа и дизајн, развој корисничког интерфејса, програмирање, одржавање и обрнути инжењеринг и управљање пројектима |
| Потребне вештине | Знање о томе како направити производе са подацима и визуелизацију како би подаци постали разумљиви,
Знање домена, Рударство података, Машинско учење, Алгоритми, Велика обрада података, Структурирани неструктурирани подаци (СКЛ и НоСКЛ ДБс), Кодирање, Вероватноћа и Статистика | Разумевање и анализа потреба корисника, језгра програмског језика (Ц, Ц ++, Јава итд.), Тестирање, алати за прављење (Мавен, мрав, Градле итд.), Алати за конфигурацију (Кухар, Лутка итд.), Управљање изградњом и пуштањем (Јенкинс, Артифацтори итд.) |
| Улоге и одговорности | Дата сциентист, аналитичар података, Бусинесс Аналист, Дата Енгинеер и специјалиста за велике податке | Дизајнер, програмер, инжењер за изградњу и пуштање у рад, тестери, инжењер података, менаџери производа, администратори и консултанти у облаку. |
| Извори података | Друштвени медији (фацебоок, твиттер итд.), Сензорски подаци, трансакције, јавни системи за печење података, пословне апликације, подаци машинских записа итд. | Потребе крајњег корисника, развој нових функција и потражња за посебним функционалностима итд. |
Закључак - Дата Сциенце вс Софтваре Енгинееринг
Закључак би био: „Наука података“ је доношење одлука заснованих на подацима, како би се помогло предузећу да донесе добре одлуке, док је софтверски инжењеринг методологија за развој софтверског производа без икаквих забуна у погледу захтева.
Препоручени чланци:
Ово је водич за Дата Сциенце вс Софтверско инжењерство, њихово значење, упоређивање између главе, кључне разлике, Табела упоређивања и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Наука података и њен значај у порасту
- Како имати бољи раст у каријери на тестирању софтвера
- Топ 10 бесплатних софтвера за статистичку анализу на тржишту
- Биг Дата вс Дата Сциенце - како се разликују?
- Питања за интервју са софтверским инжењерингом
- Која је разлика између Јенкинс-а и Бамбоо-а
- Јенкинс вс Травис ЦИ: Најбољи водич
- Јенкинс вс ТеамЦити