Különbség az adattudomány és a szoftverfejlesztés között
Az adattudomány, egyszerűbben fogalmazva az adatok különféle formákba történő konvertálását vagy kibontását tudássá. Annak érdekében, hogy a vállalkozás felhasználhatja ezeket az ismereteket bölcs döntések meghozatalára az üzleti fejlesztés érdekében. Az adattudomány felhasználásával a vállalatok elég intelligenssé váltak ahhoz, hogy termékeket toljanak és értékesítsenek.
A szoftverfejlesztés a szoftver tervezésének, fejlesztésének és karbantartásának strukturált megközelítése, amely elkerüli a szoftver termék alacsony minőségét. A szoftverfejlesztés egyértelművé teszi a követelményeket, hogy a fejlesztés könnyebb legyen. tehát értsük meg részletesen az adattudományt és a szoftverfejlesztést ebben a bejegyzésben.
Összehasonlítás az adattudomány és a szoftverfejlesztés között (Infographics)
Az alábbiakban a 8 legjobb összehasonlítás található az Data Science vs Software Engineering között
Az adattudomány és a szoftverfejlesztés közötti legfontosabb különbségek
Mint láthatja, sok különbség van az Data Science és a Software Engineering között. Nézzük meg az adattudomány és a szoftverfejlesztés közötti legfontosabb különbségeket -
- Az adattudomány magában foglalja az adatok architektúráját, a gépi tanulást és az elemzést, míg a szoftverfejlesztés inkább a jó minőségű szoftvertermék előállításának kerete.
- Az adatelemző elemzi az adatokat, és elemzi az adatokat, és tudássá alakítja az adatokat, a szoftverfejlesztésnek a fejlesztője van a szoftver termék felépítéséhez.
- A Big Data gyors növekedése bemeneti forrásként szolgál az adattudomány számára, míg a szoftverfejlesztés során, új követelmények és funkciók iránt, a mérnököket arra készteti, hogy új szoftvereket tervezzenek és fejlesszenek.
- Az adattudomány az adatok feldolgozása és elemzése révén hozzájárul a jó üzleti döntések meghozatalához; míg a szoftverfejlesztés strukturálja a termékfejlesztési folyamatot.
- Az adattudomány hasonló az adatbányászathoz, ez a tudományos módszerek, folyamatok és rendszerek interdiszciplináris területe, amely az adatokból különféle formában, strukturált vagy strukturálatlanul ismereteket vagy betekintést von ki; A szoftverfejlesztés inkább olyan, mint a felhasználói igények elemzése és a terv szerinti cselekedet.
- Az adattudományt az adatok vezérlik; a szoftverfejlesztést a végfelhasználói igények vezérlik.
- Az adattudomány számos nagy adat-ökoszisztémát, platformot használ az adatok mintáinak előállításához; a szoftvermérnökök különböző programozási nyelveket és eszközöket használnak, a szoftverigénytől függően.
- Az adatkitermelés az adattudomány létfontosságú lépése; a követelménygyűjtés és -tervezés alapvető szerepet játszik a szoftverfejlesztésben.
- A Data Scientist inkább az adatokra és az abban rejtett mintákra összpontosít; az adattudós elemzést épít az adatok tetejére. Az Data Scientist munkája magában foglalja az adatmodellezést, a gépi tanulást, az algoritmusokat és az üzleti intelligencia irányítópultjait.
- A szoftvermérnök alkalmazásokat és rendszereket épít. A fejlesztőket bevonják a folyamat minden szakaszába, a tervezéstől a kódírásig, a tesztelésig és áttekintésig.
- Mivel egyre több adat áll elő, megfigyelés merül fel arra, hogy az adatmérnökök alhálózatként jelennek meg a szoftverfejlesztési tudományág területén. Az adatmérnök olyan rendszereket épít, amelyek egyesítik, tárolják és lekérik az adatokat a szoftvermérnökök által létrehozott különféle alkalmazásokból és rendszerekből.
- A szoftverfejlesztés a mérnöki alapelvek alkalmazását jelenti a szoftverfejlesztés során. A szoftvermérnökök részt vesznek a szoftverfejlesztés életciklusában az ügyfelek igényeinek és az alkalmazandó technológiai megoldásoknak a összekapcsolásával. Így szisztematikusan fejlesztenek egy folyamatot, amely végül egy adott funkciót biztosít, a szoftverfejlesztés azt jelenti, hogy a szoftverfejlesztéshez mérnöki koncepciókat alkalmaznak.
- Fontos megfigyelés az, hogy a szoftvermérnök által készített szoftvertervezés az adatmérnök vagy az adattudós által meghatározott követelményekre épül. Tehát az adattudomány és a szoftverfejlesztés bizonyos módon kéz a kézben járnak.
- A történeti adatok hasznosak lesznek az adatok tudományában az adott funkcióval vagy termékkel kapcsolatos információk és minták megkeresésében.
- Az ügyfelekkel és a végfelhasználókkal folytatott kommunikáció elősegíti a jó szoftverfejlesztési életciklus kialakítását a szoftverfejlesztésben, különösen ez nagyon fontos az SDLC követelménygyűjtő oldalán.
- Az adattudomány egyik példája lehet egy javaslat hasonló termékekre az Amazonon; a rendszer feldolgozza a keresésünket, a termékeket, amelyeket böngészünk, és ennek megfelelően ad javaslatot.
- Szoftvertervezés esetén vegyük példát egy mobilalkalmazás tervezésére a banki tranzakciókhoz. A banknak gondolni kell vagy össze kell gyűjtenie a felhasználói visszajelzéseket, hogy az ügyfelek megkönnyítsék az ügyfelek számára; ott indult a követelmény, ahogy a tervezéssel és a fejlesztéssel is.
Adattudomány vs. szoftverfejlesztési összehasonlító táblázat
Az alábbiakban bemutatjuk a Data Science vs Software Engineering legfelső összehasonlítását
| Az adattudomány és a szoftverfejlesztés összehasonlításának alapjai | Adattudomány | Szoftverfejlesztés |
| Miért? I Fontosság | Az „információs technológia” hatása mindent megváltoztat a tudományban. Rengeteg adat származik mindenütt.
Az adatok növekedésével, valamint az adatkezeléshez, az adatok elemzéséhez és az adatokkal kapcsolatos jó betekintéshez szükséges ismeretekhez hasonlóan az adattudomány tudományága is megoldásként jelent meg. |
Ha nem követi ezt, egy bizonyos fegyelem, amely bármilyen megoldást hozna létre, hajlamos a törésre. Szoftvertervezés szükséges a szoftver termék kiszolgáltatásához sebezhetőség nélkül. |
| Módszertan | Az ETL a jó példa a kezdetre. Az ETL az adatok kinyerése különböző forrásokból, olyan formátumba történő átalakítása, amely megkönnyíti a munkát, majd feldolgozási rendszerbe töltése. | Az SDLC (szoftverfejlesztési életciklus) a szoftverfejlesztés alapja. |
| Megközelítés | Folyamatorientált | Keret / módszertan orientált |
| Algoritmusok megvalósítása | Vízesés | |
| Mintafelismerés | Spirál | |
| Crunch számok | Agilis | |
|
Eszközök |
Analitikai eszközök, Adatmegjelenítő eszközök és adatbázis-eszközök. | Tervező és elemző eszközök, Adatbázis-eszközök a szoftverekhez, Programozási nyelvek, Webes eszközök, SCM-eszközök, Folyamatos integrációs eszközök és Tesztelő eszközök. |
| Ökoszisztéma, platformok és környezetek | Hadoop, R térkép, szikra, adatraktár és Flink | Üzleti tervezés és modellezés, elemzés és tervezés, felhasználói felület fejlesztése, programozás, karbantartás és fordított tervezés, valamint projektmenedzsment |
| Szükséges készségek | Tudás az adattermékek felépítéséről és a képi megjelenítésről az adatok érthetőbbé tétele érdekében,
Domain ismeretek, adatbányászat, gépi tanulás, algoritmusok, nagy adatfeldolgozás, strukturált strukturálatlan adatok (SQL és NoSQL DBs), kódolás, valószínűség és statisztika | A felhasználói igények megértése és elemzése, Alapvető programozási nyelvek (C, C ++, Java stb.), Tesztelés, Építőeszközök (Maven, hangya, Gradle stb.), Konfigurációs eszközök (Szakács, Báb stb.), Építési és kiadási menedzsment (Jenkins, Artifactory stb.) |
| Szerepek és felelősségek | Adattudós, adatanalitikus, üzleti elemző, adatmérnök és a Big Data szakember | Tervező, Fejlesztő, Építési és Engedélyezési Mérnök, Tesztelők, Adatmérnök, Termékmenedzserek, Rendszergazdák és felhőszakértők. |
| Adatforrások | Közösségi média (facebook, twitter stb.), Érzékelőadatok, tranzakciók, nyilvános adatok sütési rendszerei, üzleti alkalmazások, gépi naplóadatok stb. | Végfelhasználói igények, új szolgáltatások fejlesztése és igény a speciális funkciók iránt stb. |
Következtetés - Adattudomány és szoftverfejlesztés
A következtetés az lenne, hogy az „adattudomány” az „adatvezérelt döntéshozatal”, amely segíti az üzleti vállalkozást a jó döntések meghozatalában, míg a szoftverfejlesztés a szoftverfejlesztés módszertana a követelmények félreértése nélkül.
Ajánlott cikkek:
Ez egy útmutató az Adattan és a szoftverfejlesztés, azok jelentésének, a fej-fej összehasonlításnak, a legfontosabb különbségeknek, az összehasonlító táblázat és a következtetés számára. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Adattudomány és annak növekvő fontossága
- Hogyan lehet jobb karriernövekedést elérni a szoftver tesztelésében?
- A piacon a 10 legnépszerűbb statisztikai elemző szoftver
- Big Data vs Data Science - miben különböznek egymástól?
- Szoftvertervezési interjúkérdések
- Mi a különbség a Jenkins és a Bamboo között?
- Jenkins vs Travis CI: A legjobb útmutató
- Jenkins vs TeamCity