Наука о данных против инженера программного обеспечения какая карьера лучше?

Карьера наука о данных или инженер программного обеспечения?

Введение

В современном мире, определяемом технологиями, две профессии делают значительные успехи: Data Science и Software Engineering. Хотя обе они играют ключевые технологические роли, у них есть отличия в фокусе, целях и наборе навыков. В этой статье мы рассмотрим тонкости, которые различают Data Science и Software Engineering, прояснив их фундаментальные различия, сходства, проблемы и будущие тенденции.

Что такое Data Science?

Data Science – это междисциплинарная область, извлекающая ценные идеи и знания из данных. Она объединяет элементы статистики, математики, компьютерных наук и экспертизы в области для анализа и интерпретации больших наборов данных. Data Scientists отвечают за создание прогностических моделей, создание решений, основанных на данных, и предоставление рекомендаций для принятия решений.

Также читайте: Является ли Data Science хорошей карьерой?

Что такое Software Engineering?

Software Engineering, с другой стороны, связана с проектированием, разработкой и поддержкой программных систем. Программные инженеры в основном стремятся создать надежные, эффективные и масштабируемые программные приложения. Они пишут код, отлаживают программное обеспечение и обеспечивают соответствие конечного продукта требованиям пользователей и стандартам отрасли.

• Полное руководство по обучению BERT с нуля Подготовка набора данных
• Лучшие практики распределенной трассировки
• Практическая сторона управления рисками искусственного интеллекта

Основные различия между Data Science и Software Engineering

Фокус и цели

Data Science

• Решение сложных задач: Data Scientists используют методы анализа данных, машинное обучение и статистическое моделирование для решения сложных и часто масштабных задач.
• Улучшение процессов принятия решений: Они работают над улучшением процессов принятия решений в организациях, предоставляя данные, основанные на исследованиях, и рекомендации.
• Создание стратегий на основе данных: Data Scientists помогают разрабатывать стратегии и планы на основе данных, позволяя организациям принимать обоснованные решения и использовать возможности.

Software Engineering

• Проектирование программного обеспечения: Программные инженеры отвечают за создание концепции программных приложений, определяя, как они будут функционировать и выглядеть.
• Разработка функциональных продуктов: Они фокусируются на написании кода и создании программного обеспечения, которое соответствует определенным требованиям, эффективно функционирует и работает по назначению.
• Обеспечение надежности: Программные инженеры обеспечивают надежность программного обеспечения, его надежность и способность адаптироваться к изменяющимся потребностям со временем.

Навыки, необходимые

Навыки	Data Science	Software Engineer
Технические навыки	Владение языками программирования, такими как Python или R, манипуляция данными, машинное обучение и статистический анализ.	Овладение языками программирования (например, Java, C++ или JavaScript), методологиями разработки программного обеспечения и техниками отладки.
Профессиональные навыки	Сильные навыки решения проблем, визуализации данных и коммуникации.	Акцент на архитектуре программного обеспечения, оптимизации кода и обеспечении качества.
Мягкие навыки	Любопытство, творчество и способность адаптироваться для работы с сложными данными.	Внимательность к деталям, работа в команде и способность соблюдать сроки проекта.
Знание предметной области	Требуется знание предметной области для контекстуализации данных и идей в рамках определенной отрасли.	Может потребоваться знание предметной области, но часто оно более обобщенно для разных проектов.

Применение и отрасли

Data Science

• Финансы: Data Science используется для оценки рисков, обнаружения мошенничества, алгоритмической торговли и аналитики клиентов в финансовом секторе.
• Здравоохранение: Он является важным в диагностике пациентов, поиске лекарств, прогнозировании вспышек заболеваний и оптимизации работы в сфере здравоохранения.
• Маркетинг: Data Science применяется в сегментации клиентов, целевой рекламе, анализе рыночных корзин и анализе настроений.
• Электронная коммерция: Он повышает пользовательский опыт через системы рекомендаций, управление запасами и персонализацию клиентов.

Также читайте: 14 ключевых навыков дата-сайентиста в 2023 году

Инженерия программного обеспечения

• Мобильные приложения: разработка приложений для смартфонов и планшетов, включая приложения социальных медиа и мобильных игр.
• Веб-разработка: создание веб-сайтов, веб-приложений и платформ электронной коммерции для бизнеса и частных лиц.
• Встроенные системы: разработка программного обеспечения для встроенных систем, используемых в системах автоматического управления автомобилей, устройствах интернета вещей и медицинских устройствах.

Рабочий процесс и процессы

Наука о данных

Рабочий процесс в науке о данных обычно включает несколько этапов:

1. Сбор данных: сбор соответствующих данных из разных источников, включая базы данных, API или парсинг веб-страниц.
2. Очистка данных: предварительная обработка и очистка данных для работы с отсутствующими значениями, выбросами и несоответствиями.
3. Анализ данных: исследовательский анализ данных (EDA) для понимания характеристик и закономерностей данных.
4. Разработка модели: создание моделей машинного обучения или статистических моделей для извлечения информации или прогнозирования.
5. Внедрение: реализация моделей в рабочих средах для использования в реальном времени.
6. Мониторинг и обслуживание: непрерывный контроль производительности модели, переобучение моделей и поддержание внедренных решений.

Инженерия программного обеспечения

Инженерия программного обеспечения следует структурированному процессу:

1. Сбор требований: понимание требований к программному обеспечению и определение того, что должно выполнять программное обеспечение.
2. Проектирование: создание детального проекта системы, включая архитектуру, структуры данных и пользовательские интерфейсы.
3. Кодирование: написание фактического кода для программного приложения на основе проекта.
4. Тестирование: тщательное тестирование для выявления и устранения ошибок, обеспечения функциональности и проверки соответствия требованиям.
5. Внедрение: развертывание программного обеспечения на серверах или его распространение среди конечных пользователей.
6. Обслуживание: непрерывная поддержка, исправление ошибок и обновления для обеспечения бесперебойной работы программного обеспечения.

Роли и обязанности

Наука о данных

• Анализ данных: дата-сайентисты собирают и очищают данные, проводят исследовательский анализ данных и подготавливают их для моделирования.
• Разработка моделей: они создают модели машинного обучения и статистические модели для извлечения ценной информации из данных.
• Разработка признаков: дата-сайентисты создают признаки для улучшения производительности и точности моделей.
• Визуализация данных: они используют инструменты визуализации данных для эффективного представления результатов.
• Внедрение: дата-сайентисты развертывают модели в рабочих средах для практического использования.
• Знание предметной области: они часто нуждаются в знаниях в конкретной предметной области для понимания и интерпретации результатов в соответствующем контексте.

Инженерия программного обеспечения

• Анализ требований: инженеры программного обеспечения собирают и анализируют требования заинтересованных сторон для понимания потребностей проекта.
• Кодирование: они пишут код для разработки программных приложений, придерживаясь стандартов кодирования и передовых практик.
• Тестирование: инженеры программного обеспечения обеспечивают функциональность, производительность и безопасность программного обеспечения через тестирование.
• Внедрение: они развертывают приложения в рабочих средах и могут участвовать в практиках DevOps.
• Обслуживание: инженеры обеспечивают непрерывную поддержку, исправление ошибок и обновления, чтобы программное обеспечение работало без сбоев.
• Сотрудничество: они сотрудничают с межфункциональными командами, включая дизайнеров и менеджеров продукта.

Работа и зарплата

Наука о данных

Должность	Опыт (лет)	Средняя зарплата в год (INR)
Инженер данных/Ассоциативный инженер данных/Инженер данных II	2-4	5 – 13 лакхов
Старший инженер данных/Средний инженер данных/Инженер данных III	4-5	10 – 24 лакхов
Ведущий инженер данных/Руководитель команды инженеров данных	5-7	17 – 30 лакхов
Главный инженер данных/Старший инженер данных/Руководитель секции инженеров данных	8+	23 – 40 лакхов

Инженерия программного обеспечения

Должность	Опыт работы (лет)	Средняя зарплата в год (INR)
Инженер программного обеспечения (начальный уровень)	0-2	3 – 7 лакхов
Средний инженер программного обеспечения	2-5	8 – 18 лакхов
Старший инженер программного обеспечения	5-8	15 – 30 лакхов
Ведущий инженер программного обеспечения	8+	25 – 45 лакхов

Образовательное и профессиональное обучение

Наука о данных

Для работы в области науки о данных обычно требуется прочное образование в области математики, статистики или информатики. Многие специалисты по науке о данных обладают степенью магистра или доктора наук. Эти степени обеспечивают глубокое понимание математических и статистических основ анализа и моделирования данных. Кроме того, специалисты по науке о данных часто проходят специализированное обучение по работе с данными, машинному обучению и инструментам визуализации данных.

Инженерия программного обеспечения

Инженерия программного обеспечения также требует прочной базы в области информатики. Хотя бакалаврская степень или выше в информатике является обычным требованием, возможен вход в эту область через связанные дисциплины. Образование фокусируется на программировании, методологиях разработки программного обеспечения, алгоритмах и проектировании систем. Инженеры программного обеспечения часто занимаются непрерывным обучением, чтобы быть в курсе развивающихся языков программирования, фреймворков и технологий.

Параллели между наукой о данных и инженерией программного обеспечения

Несмотря на свои различия, наука о данных и инженерия программного обеспечения имеют некоторые общие черты:

1. Решение проблем: Оба направления требуют сильных навыков решения проблем. Специалисты по науке о данных и инженеры программного обеспечения должны определять и решать сложные задачи, будь то оптимизация модели машинного обучения или отладка программного кода.
2. Программирование: Владение языками программирования является важным требованием для обеих ролей. Хотя языки могут отличаться (например, Python для науки о данных, Java для инженерии программного обеспечения), способность писать эффективный и поддерживаемый код является общим требованием.
3. Математика: Концепции математики также присутствуют и в науке о данных, и в инженерии программного обеспечения. Инженеры программного обеспечения используют математику для разработки и оптимизации алгоритмов, а специалисты по науке о данных полагаются на статистику и линейную алгебру для анализа и моделирования данных.
4. Коллаборация в команде: Сотрудничество в кросс-функциональных командах является общим аспектом. Обе роли включают работу с менеджерами продукта, дизайнерами и другими специалистами для разработки и реализации решений.
5. Непрерывное обучение: В обеих областях требуется непрерывное обучение и освоение новых технологий. Чтобы оставаться конкурентоспособными, инженеры программного обеспечения и специалисты по науке о данных должны адаптироваться к новым языкам программирования, фреймворкам и инструментам.
6. Гибкие методологии: Гибкие методологии, такие как Scrum и Kanban, используются в обеих дисциплинах для эффективного управления разработкой проектов. Гибкий подход способствует итеративной разработке, постоянной обратной связи и адаптации к изменяющимся требованиям.

Профессиональные вызовы

Наука о данных

Наука о данных сталкивается с несколькими вызовами в своей практике:

• Проблемы с качеством данных: Специалисты по науке о данных сталкиваются с проблемами, связанными с качеством данных, такими как пропущенные значения, выбросы и несогласованные форматы данных. Обеспечение точности и надежности данных является ключевым для получения значимых исследований и прогнозов.
• Этические вопросы: Этическое использование данных является серьезным вызовом. Специалисты по науке о данных должны решать вопросы, связанные с конфиденциальностью, предвзятостью алгоритмов и ответственным обращением с конфиденциальной информацией для построения доверия со стороны заинтересованных лиц.
• Непрерывное обучение: Наука о данных является быстро развивающейся областью. Профессионалы должны непрерывно учиться, чтобы быть в курсе новых инструментов, техник и алгоритмов. Обновление знаний является важным условием для конкурентоспособности.

Инженерия программного обеспечения

Инженерия программного обеспечения также имеет свой набор уникальных вызовов:

• Безопасность: Обеспечение безопасности программных приложений является высшим приоритетом. Инженеры программного обеспечения должны защищать системы от уязвимостей, утечек данных и кибератак, которые могут серьезно повлиять на пользователей и организации.
• Сложность кода: При росте программных систем становится сложно управлять сложностью кода. Инженеры должны поддерживать чистый, поддерживаемый и масштабируемый код, чтобы облегчить разработку и снизить риск возникновения ошибок.
• Соблюдение сроков проекта: Проекты разработки программного обеспечения часто сталкиваются с жесткими сроками. Управление ресурсами, объемом работ и сроками постоянно представляет собой вызов с целью доставки качественного программного обеспечения вовремя.

Будущие тенденции

ИИ и машинное обучение: ИИ и машинное обучение продолжат доминировать в обоих областях. Они позволяют разрабатывать более умные приложения, автоматизировать задачи и проводить предиктивный анализ, улучшая процессы принятия решений.

1. Большие данные: Работа с огромными объемами данных и извлечение из них информации останутся центральными задачами. Технологии передового хранения, обработки и анализа данных будут развиваться, чтобы справиться с вызовами управления и извлечения ценности из больших данных.
2. Автоматизация: Инструменты и практики автоматизации станут все более распространенными. В области науки о данных автоматизация упрощает предварительную обработку данных, обучение моделей и их развертывание. В программной инженерии она ускоряет тестирование, развертывание и задачи по обслуживанию, повышая эффективность.
3. Этический ИИ: Важность этических вопросов, связанных с конфиденциальностью данных, прозрачностью и справедливостью, будет расти. Обе области будут сосредоточены на ответственной разработке ИИ, гарантируя, что алгоритмы и приложения будут этически корректными и не будут поддерживать предвзятость.

Эти тенденции отражают непрерывное слияние науки о данных и программной инженерии, поскольку обе дисциплины используют подобные технологии и методологии для использования мощи данных в практических приложениях. Профессионалам в обеих областях необходимо адаптироваться к этим тенденциям, чтобы оставаться конкурентоспособными и вносить вклад в развивающуюся сферу технологий.

Заключение

В заключение, наука о данных и программная инженерия, хотя и имеют разные фокусы и цели, имеют общие черты в решении проблем и навыках программирования. Обе области сталкиваются с уникальными проблемами, такими как качество данных в науке о данных и вопросы безопасности в программной инженерии. Будущее обещает продолжение роста с использованием ИИ, больших данных и автоматизации, формируя обе области. Этические вопросы будут играть ключевую роль. По мере слияния этих областей профессионалы должны адаптироваться, чтобы оставаться конкурентоспособными и вносить вклад в развивающуюся сферу технологий, гарантируя ответственное использование мощи данных, направляя нас к более умному и основанному на данных будущему.

Если вы хотите сделать карьеру в области науки о данных, все, что вам нужно сделать, это записаться на нашу программу BlackBelt Plus!

Часто задаваемые вопросы