Diferenças entre Data Scientist e Software Engineer
Um cientista de dados é um especialista profissional em dados analíticos, com habilidades técnicas para resolver problemas complexos e também encontra o caminho para explorar quais problemas realmente precisam ser resolvidos. E eles são responsáveis por coletar dados, analisá-los e explicar grandes quantidades de dados para identificar maneiras diferentes de ajudar e melhorar as operações, o que torna a vantagem competitiva sobre os rivais.
Os cientistas de dados terão conhecimento de matemática, e são cientistas da computação e também fazem parte do observador de tendências. E eles são bons no mundo dos negócios e da TI.
O Data Scientist explica o que está acontecendo processando o histórico dos dados e eles também usam vários MLA avançados (algoritmos de aprendizado de máquina) para identificar a ocorrência de um evento no futuro, o que ajuda a tomar decisões e previsões usando essa análise causal preditiva e análise prescritiva para melhorar negócios e operações. Para esse processo, o Data Scientist precisa analisar dados de vários ângulos.
Um engenheiro de software é uma pessoa que tem conhecimento e aplica os princípios disciplinados e estruturados da engenharia de software a todos os níveis - design, desenvolvimento, teste, manutenção e avaliação do software que evitará a baixa qualidade do produto de software.
Os engenheiros de software recomendam os mais recentes softwares e sistemas operacionais, como iOS nos iPhones e Windows 10, para atender a esses requisitos. E eles são responsáveis pela criação de modelos e diagramas do código do computador; o conhecimento de tecnologias é necessário para esses profissionais.
Os engenheiros de software devem ter habilidades como conhecimentos técnicos, realizações demonstráveis e também experiência no uso de ferramentas de código aberto. Eles devem ter conhecimento e experiência em técnicas de design de padrões, processo de teste automatizado e sistemas tolerantes a falhas. Os engenheiros de software também devem saber como criar e manter infraestruturas de TI, armazenamentos de dados em larga escala e sistemas baseados em nuvem.
Comparação cara a cara entre Data Scientist e Software Engineer
Abaixo está o Top 8 Comparative Data Scientist vs Software Engineer 
Principais diferenças entre cientista de dados e engenheiro de software
Abaixo estão as diferenças mais importantes entre Data Scientist e Software Engineer
1. Uma ciência de dados consiste em arquitetura de dados, algoritmos de aprendizado de máquina e processo de análise, enquanto a engenharia de software é mais uma arquitetura disciplinada para fornecer um produto de software de alta qualidade ao usuário final.
2. Os cientistas de dados são quem analisa os dados e transforma esses dados em conhecimento que ajuda nos negócios; os engenheiros de software são os responsáveis por criar o produto de software para o usuário final.
3. O crescimento no campo de Big Data é uma fonte de entrada para a ciência de dados, enquanto na engenharia de software, exigindo novos recursos e funcionalidades no mercado ou nos clientes, está impulsionando o design e o desenvolvimento de novos softwares.
4. Ao analisar e processar os dados, o cientista de dados ajuda a tomar boas decisões de negócios; enquanto a engenharia de software facilita a vida, desenvolvendo os produtos de software necessários.
5. O processo de ciência de dados é conduzido por dados; o processo de engenharia de software é orientado pelos requisitos do usuário final.
6. O processo de extração de dados é a etapa básica e necessária na ciência de dados; A coleta e o design de requisitos, de acordo com os requisitos, são um papel importante na engenharia de software.
7. Com o aumento da geração de dados, observa-se 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 todos os dados, armazenam e recuperam dados dos vários sistemas e aplicativos criados por engenheiros de software.
8. Um exemplo para a ciência de dados: sugestão sobre produtos similares no site de comércio eletrônico (Flipkart, Amazon etc.); o sistema processa automaticamente nossa pesquisa / produtos que navegamos e fornecemos as sugestões de acordo com isso.
9. Para engenharia de software, vamos dar um exemplo de design de aplicativos que ajudem a melhorar os negócios e que são coletados pelo feedback do usuário.
Tabela de comparação entre cientista de dados e engenheiro de software
Abaixo estão as listas de pontos, descreva as comparações entre Data Scientist e Software Engineer
| Base para Comparação | Cientista de dados | Engenheiro de software |
| Importância | Atualmente, muitos dados são provenientes de várias áreas / campos. Assim, à medida que os dados crescem, o conhecimento necessário para analisar, gerenciar e torná-lo uma solução útil para negócios / operação. | O engenheiro de software é muito necessário para entender os requisitos e fornecer o produto de software aos usuários finais sem e vulnerabilidades. |
| Metodologia | As metodologias para o Data Scientist são semelhantes ao processo ETL. Da mesma forma que no processo ETL, serão executados dados de diferentes fontes de dados múltiplas e heterogêneas, transformação e limpeza, o que faz com que carregar dados limpos nos sistemas DW para processamento adicional. | Para os engenheiros de software, o SDLC (Ciclo de vida de desenvolvimento de software) é a base que consiste na coleta de requisitos, design, desenvolvimento de software, processo de controle de qualidade e manutenção de software. |
| Abordagem | A abordagem do Data Scientist é orientada a processos: Implementação de algoritmos -Reconhecimento de padrões -Visualização de dados –Aprendizagem da máquina –Análise de texto etc. | A abordagem para um engenheiro de software é a estrutura / metodologia orientada: -Cascata -Espiral -V & V model –Ágil etc. |
| Ferramentas | Ferramentas de análise de dados, Ferramentas de visualização de dados e também ferramentas de banco de dados. | Ferramentas de design e análise, Ferramentas de banco de dados, Ferramentas de idiomas de programação, Ferramentas de aplicativos da Web, Ferramentas de gerenciamento de projetos, ferramentas de integração contínua e ferramentas de gerenciamento de testes. |
| Ecossistema, plataformas e ambientes | O big data é o principal ecossistema para o cientista de dados e também Hadoop, Map Reduce, Apache spark, data warehouse e Apache Flink. | Inclui principalmente: - Processo de planejamento e modelagem de negócios, -Análise e criação de um software, Desenvolvimento de código, -Desenvolvendo programação, -Testing -Manutenção e -Gerenciamento de Projetos |
| Habilidades necessárias | - Conhecimento do domínio, - Análise quantitativa - Conhecimento de programação - Conhecimento científico e empresarial. - Mineração de dados, - Linguagem de aprendizado de máquina - Processamento de Big Data, Dados Estruturados e Não Estruturados (SQL e NoSQL DBs), - Probabilidade e estatística Comunicação. Conhecimento geral sobre como criar produtos e visualização de dados para tornar os dados compreensíveis | - Análise e compreensão e requisitos do usuário, - Principais linguagens de programação (como C, C ++, Java etc.), - Habilidades de modelagem de dados. - testando um software, - Ferramentas de configuração (Chef, Puppet etc.), - Construir e liberar habilidades de gerenciamento. - Habilidades de gerenciamento de projetos. |
| Papéis e responsabilidades | Cientista de dados, Analista de negócios, Analista de dados, Engenheiro de dados e também especialista em Big Data. | Analisando os requisitos do usuário. Designer, desenvolvedor, Engenheiro de Construção e Liberação, Engenheiro de teste, Engenheiro de dados, Gerentes de produto, Administradores e consultores em nuvem. |
| Fontes de dados | Quase todos os dados do site podem ser considerados para a fonte de dados. Mídias sociais, aplicativos de negócios, transações, dados de sensores, dados de registro da máquina etc. | Requisitos do usuário, Desenvolvimento de novos recursos e demanda por algumas funcionalidades, etc. |
Conclusão - Cientista de dados x engenheiro de software
Um cientista de dados está sempre mais focado em dados e padrões ocultos; o cientista de dados desenvolve suas análises sobre os dados. O trabalho do Data Scientist inclui painéis de modelagem de dados, aprendizado de máquina, algoritmos e inteligência de negócios. Mas o engenheiro de software cria aplicativos de software. E eles estarão envolvidos em todas as etapas do processo SDLC, desde o design até a revisão com os clientes.
Há uma observação muito importante é que a criação do aplicativo de software por um engenheiro de software será baseada 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.
A conclusão é: 'Ciência de dados' é uma “decisão orientada a dados”, para tomar boas decisões nos negócios, enquanto a engenharia de software é a metodologia disciplinada e estruturada para o desenvolvimento de software sem se desviar dos requisitos do usuário.
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