Diferença entre ciência de dados e engenharia de software
Ciência de dados, em termos mais simples, converter ou extrair os dados de várias formas, em conhecimento. Para que a empresa possa usar esse conhecimento para tomar decisões sábias para melhorar a empresa. Usando a ciência de dados, as empresas se tornaram inteligentes o suficiente para promover e vender produtos.
A engenharia de software é uma abordagem estruturada para projetar, desenvolver e manter software, para evitar a baixa qualidade do produto de software. A Engenharia de software torna os requisitos claros para que o desenvolvimento seja mais fácil de prosseguir. então vamos entender tanto a ciência de dados quanto a engenharia de software em detalhes nesta postagem.
Comparação direta entre ciência de dados e engenharia de software (infográficos)
Abaixo estão as 8 principais comparações entre ciência de dados e engenharia de software
Principais diferenças entre ciência de dados e engenharia de software
Como você pode ver, existem muitas diferenças entre Data Science e Engenharia de Software. Vejamos as principais diferenças entre Data Science e Engenharia de Software -
- A ciência de dados compreende Arquitetura de dados, Machine Learning e Analytics, enquanto a engenharia de software é mais uma estrutura para fornecer um produto de software de alta qualidade.
- O analista de dados é quem analisa os dados e os transforma em conhecimento; a engenharia de software tem o desenvolvedor para criar o produto de software.
- O rápido crescimento do Big Data está atuando como uma fonte de entrada para a ciência de dados, enquanto na engenharia de software, exigindo novos recursos e funcionalidades, está levando os engenheiros a projetar e desenvolver novos softwares.
- A ciência de dados ajuda a tomar boas decisões de negócios processando e analisando os dados; enquanto a engenharia de software torna o processo de desenvolvimento de produtos estruturado.
- A ciência de dados é semelhante à mineração de dados, é um campo interdisciplinar de métodos, processos e sistemas científicos para extrair conhecimento ou insights de dados de várias formas, estruturadas ou não estruturadas; engenharia de software é mais como analisar as necessidades do usuário e agir de acordo com o design.
- A ciência de dados é dirigida por dados; a engenharia de software é orientada pelas necessidades do usuário final.
- A ciência de dados usa vários ecossistemas de big data, plataformas para criar padrões de dados; Os engenheiros de software usam diferentes linguagens e ferramentas de programação, dependendo do requisito do software.
- A extração de dados é a etapa vital na ciência de dados; a coleta e o design de requisitos é o papel vital na engenharia de software.
- Um cientista de dados está mais focado nos dados e nos padrões ocultos, o cientista de dados constrói a análise sobre os dados. O trabalho do Data Scientist inclui painéis de modelagem de dados, aprendizado de máquina, algoritmos e inteligência de negócios.
- Um engenheiro de software cria aplicativos e sistemas. Os desenvolvedores estarão envolvidos em todas as etapas deste processo, desde o design até a escrita do código, até o teste e a revisão.
- À medida que mais e mais dados são gerados, há uma observação de que os engenheiros de dados emergem como uma sub-rede dentro da disciplina de engenharia de software. Um engenheiro de dados cria sistemas que consolidam, armazenam e recuperam dados de vários aplicativos e sistemas criados por engenheiros de software.
- Engenharia de software refere-se à aplicação dos princípios de engenharia para desenvolver software. Os engenheiros de software participam do ciclo de vida de desenvolvimento de software, conectando as necessidades dos clientes com as soluções de tecnologia aplicáveis. Assim, eles desenvolvem sistematicamente um processo para fornecer uma função específica no final, engenharia de software significa usar conceitos de engenharia para desenvolver software.
- Há uma observação importante é que o design do software feito por um engenheiro de software é baseado nos requisitos identificados pelo engenheiro de dados ou pelo cientista de dados. Portanto, a ciência de dados e a engenharia de software andam de mãos dadas.
- Dados históricos serão úteis para encontrar informações e padrões sobre funções ou produtos específicos na ciência de dados.
- A comunicação com os clientes e usuários finais ajuda a criar um bom ciclo de vida de desenvolvimento de software em engenharia de software, especialmente é muito importante para a reunião de requisitos no SDLC.
- Um exemplo de resultado para a ciência de dados seria uma sugestão sobre produtos similares na Amazon; o sistema está processando nossa pesquisa, os produtos que navegamos e dando as sugestões de acordo com isso.
- No caso da engenharia de software, vamos dar o exemplo do design de um aplicativo móvel para as transações bancárias. O banco deve ter pensado ou coletado o feedback do usuário para facilitar o processo de transação para os clientes; lá o requisito começou, assim como o design e o desenvolvimento.
Tabela de comparação entre ciência de dados e engenharia de software
Abaixo está a comparação mais alta entre Data Science x Engenharia de Software
| A base de comparação entre ciência de dados e engenharia de software | Ciência de dados | Engenharia de software |
| Por quê? I Importância | O impacto da 'tecnologia da informação' está mudando tudo sobre a ciência. Cargas de dados provenientes de qualquer lugar.
À medida que os dados crescem, aumentam os conhecimentos necessários para gerenciá-los, analisar esses dados e obter boas informações para esses dados. A disciplina de ciência de dados surgiu como uma solução. |
Sem seguir, certas disciplinas, criando qualquer solução, tenderiam a quebrar. A engenharia de software é necessária para fornecer produtos de software sem vulnerabilidades. |
| Metodologia | ETL é o bom exemplo para começar. ETL é o processo de extrair dados de diferentes fontes, transformando-os em um formato que facilita o trabalho e, em seguida, carregando-os em um sistema para processamento. | O SDLC (Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software) é a base da engenharia de software. |
| Abordagem | Processo Orientado | Estrutura / metodologia Orientada |
| Implementação de algoritmos | Cascata | |
| Reconhecimento de padrões | Espiral | |
| Crunch numbers | Ágil | |
|
Ferramentas |
Ferramentas de análise, ferramentas de visualização de dados e ferramentas de banco de dados. | Ferramentas de design e análise, Ferramentas de banco de dados de software, Ferramentas de linguagens de programação, Ferramentas de aplicativos da Web, Ferramentas SCM, Ferramentas de integração contínua e Ferramentas de teste. |
| Ecossistema, plataformas e ambientes | Hadoop, Map R, spark, armazém de dados e Flink | Planejamento e modelagem de negócios, Análise e design, Desenvolvimento da interface do usuário, Programação, Manutenção e engenharia reversa e Gerenciamento de projetos |
| Habilidades necessárias | Conhecimento sobre como criar produtos e visualização de dados para tornar os dados compreensíveis,
Conhecimento de domínio, mineração de dados, aprendizado de máquina, algoritmos, processamento de big data, dados não estruturados estruturados (bancos de dados SQL e NoSQL), codificação, probabilidade e estatística | Compreendendo e analisando as necessidades do usuário, as principais linguagens de programação (C, C ++, Java etc), Teste, Ferramentas de construção (Maven, formiga, Gradle etc.), Ferramentas de configuração (Chef, Puppet etc.), Gerenciamento de compilação e lançamento (Jenkins, Artefato etc.) |
| Papéis e responsabilidades | Cientista de dados, Analista de dados, Analista de negócios, Engenheiro de dados e especialista em Big Data | Designer, desenvolvedor, engenheiro de criação e lançamento, testadores, engenheiro de dados, gerentes de produto, administradores e consultores em nuvem. |
| Fontes de dados | Mídias sociais (facebook, twitter, etc.), dados de sensores, transações, sistemas de processamento de dados públicos, aplicativos de negócios, dados de registro de máquina etc. | Necessidades do usuário final, desenvolvimento de novos recursos e demanda por funcionalidades especiais, etc. |
Conclusão - Ciência de Dados x Engenharia de Software
A conclusão seria: 'Ciência de dados' é a tomada de “decisão orientada por dados”, para ajudar a empresa a fazer boas escolhas, enquanto a engenharia de software é a metodologia para o desenvolvimento de produtos de software sem nenhuma confusão sobre os requisitos.
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