Data Science vs. Software Engineering! Eine Einführung, um die Verwirrung um die abhängigen, aber unterschiedlichen Konzepte zu zerstreuen
Data Science und Software Engineering haben zu viele Eigenschaften gemeinsam, es gibt eine Menge Verwirrung darüber, wo ein Ende und wo das andere beginnt, was einen typischen Dunst von Data Science vs. Software Engineering hervorruft. Es ist eine erwiesene Tatsache, dass fortschrittliche Technologien wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, IoT, Cloud und Blockchain die wichtigsten Dreh- und Angelpunkte sein werden, um die sich die Technologiewelt drehen wird, und so sind die Synergien größer und die Grenzen verschwommener. Um zu verstehen, worum es bei Data Science und Software Engineering geht, sollte man wissen, was sie gemeinsam haben.
Betrachtet man das Tempo, mit dem der Softwaresektor wächst, ist es ziemlich offensichtlich, dass ein dringender Bedarf an der Entwicklung digitaler Technologien besteht. SaaS, ein Sektor, der eine entscheidende Rolle bei der Bereitstellung kritischer Softwaredienste für Unternehmen spielt, ist zum am schnellsten wachsenden Sektor geworden. Das Wachstum von Diensten wie Cloud-Computing-Technologien, Open Source, Programmierdiensten und Systemdiensten hat in hohem Maße zur Entwicklung fortschrittlicher Technologien wie maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Computer Vision beigetragen, die auf Daten und Datenanalyse angewiesen sind. Ungeachtet der Abhängigkeiten weisen Data Science und Softwareprogrammierung einige deutliche Unterschiede auf.
Daten als Ware
Softwareingenieure sind an der Front-End- oder Back-End-Entwicklung, der Entwicklung von Betriebssystemen und dem Design von Software beteiligt. Grundsätzlich müssen Softwareingenieure keine Daten verwenden, da die Softwareprogramme universell sein sollen, dh für jede Art von Daten funktionieren. In letzter Zeit gehen Softwareprogrammierer mit der Entwicklung der kundenspezifischen Anpassung zu Data Driven Development (DDD) über. Es geht im Wesentlichen darum, Software oder Softwareprodukte für einen bestimmten Datensatz zu entwickeln. Auf der anderen Seite arbeiten Datenwissenschaftler an Vorhersagemodellen und entwickeln maschinelle Lernfähigkeiten auf der Grundlage der von diesen Modellen generierten Daten. Beispielsweise kann ein Software-Ingenieur ein Tool für ein Auftragserfassungssystem entwickeln, das das Unternehmen in den kommenden 20 Jahren verwenden kann, und der Data-Science-Ingenieur analysiert von Zeit zu Zeit die Korrelation zwischen der geografischen Verteilung und dem Umsatz und den darin enthaltenen Änderungen.
Probabilistische Algorithmen vs. deterministische Algorithmen
Software Engineering ist für die Erstellung von Tools und Produkten gedacht, die bei jeder Ausführung das gleiche Ergebnis erzielen können. Ein einfaches Rechnungsberechnungsprogramm wird das genaue Ergebnis für vier Eingaben von 5 $ erzeugen, dh jedes Mal 20 $. Auf der anderen Seite sind Data Scientists auf Vorhersagen „programmiert“, anstatt 08/15-Ergebnisse zu liefern. Die Datenwissenschaft hängt zu einem großen Teil von Mathematik und Statistiken ab und damit von der prädiktiven Natur ihrer Entscheidungen. Das bedeutet, dass sie nicht sicher sagen können, dass Sie einen Hockeyschläger kaufen werden, aber es mit 99%iger Genauigkeit vorhersagen können.
Diverse Werkzeuge
Data Scientists und Software Engineers arbeiten jedoch manchmal in ähnlichen Bereichen und verwenden unterschiedliche Tools. Softwareingenieure arbeiten heutzutage mit SQL-Datenbanken und Programmiersprachen wie Java, JavaScript und Python. Während Data Scientists auch SQL-Datenbanken und Hadoop-Datenspeicher verwenden, müssen sie häufiger in Excel arbeiten und statistische Software wie SAS und R verwenden. Python ist die am häufigsten verwendete Programmiersprache, da sie mit vorprogrammierten Bibliotheken wie NumPy, Pandas, usw. Jupyter ist ein weiteres interessantes Tool, auf das Data Scientists angewiesen sind. Es ist ein einzigartiges Tool, das es Datenwissenschaftlern ermöglicht, Code zu schreiben, ihn zu ändern, während des Vorgangs auf Ergebnisse zu prüfen und ihn zu dokumentieren und bis zum Ende des Prozesses weiter zu programmieren, wodurch es möglich wird, zu verstehen, wie ein bestimmtes Ergebnis erreicht wurde .
Grad der Autonomie
Softwareingenieure müssen möglicherweise eine große Gruppe verwalten, gerade weil die Codeentwicklung eine kollektive Aufgabe ist. Datenwissenschaftler müssen jedoch möglicherweise ein kleineres Team beaufsichtigen, können oft alleine arbeiten und haben daher ein größeres Maß an Autonomie. Dies hängt jedoch von der Größe und den Anforderungen des Unternehmens ab. Im Vergleich zu Software-Ingenieuren haben Data Scientists weniger Mitarbeiter unter ihren Fittichen, aber wenn es um die Berichterstattung geht, unterstehen sie mehr Autoritätspersonen als Software-Ingenieuren.
source – www.analyticsinsight.net
