Diferencia entre ciencia de datos e ingeniería de software
La ciencia de datos, en términos más simples, convierte o extrae los datos en varias formas, en conocimiento. Para que el negocio pueda usar este conocimiento para tomar decisiones sabias para mejorar el negocio. Utilizando la ciencia de datos, las empresas se han vuelto lo suficientemente inteligentes como para impulsar y vender productos.
La ingeniería de software es un enfoque estructurado para diseñar, desarrollar y mantener software, para evitar la baja calidad del producto de software. La ingeniería de software aclara los requisitos para que el desarrollo sea más fácil de continuar. así que déjenos entender tanto la Ciencia de Datos como la Ingeniería de Software en detalle en esta publicación.
Comparación directa entre ciencia de datos e ingeniería de software (infografía)
A continuación se muestran las 8 principales comparaciones entre la ciencia de datos y la ingeniería de software
Diferencias clave entre la ciencia de datos y la ingeniería de software
Como puede ver, hay muchas diferencias entre Data Science y Software Engineering. Veamos las principales diferencias entre la ciencia de datos y la ingeniería de software:
- La ciencia de datos se compone de arquitectura de datos, aprendizaje automático y análisis, mientras que la ingeniería de software es más un marco para ofrecer un producto de software de alta calidad.
- El analista de datos es el que analiza los datos y los convierte en conocimiento, la ingeniería de software tiene un desarrollador para construir el producto de software.
- El rápido crecimiento de Big Data está actuando como una fuente de entrada para la ciencia de datos, mientras que en la ingeniería de software, que exige nuevas características y funcionalidades, está impulsando a los ingenieros a diseñar y desarrollar nuevos programas.
- La ciencia de datos ayuda a tomar buenas decisiones comerciales al procesar y analizar los datos; mientras que la ingeniería de software estructura el proceso de desarrollo del producto.
- La ciencia de datos es similar a la minería de datos, es un campo interdisciplinario de métodos, procesos y sistemas científicos para extraer conocimiento o ideas de los datos en varias formas, ya sea estructuradas o no estructuradas; La ingeniería de software es más como analizar las necesidades del usuario y actuar de acuerdo con el diseño.
- La ciencia de datos es impulsada por datos; La ingeniería de software está impulsada por las necesidades del usuario final.
- La ciencia de datos utiliza varios ecosistemas de Big-Data, plataformas para crear patrones a partir de datos; Los ingenieros de software utilizan diferentes lenguajes y herramientas de programación, según los requisitos de software.
- La extracción de datos es el paso vital en la ciencia de datos; La recopilación y diseño de requisitos es el papel vital en la ingeniería de software.
- Un científico de datos está más centrado en los datos y los patrones ocultos en ellos, el científico de datos construye análisis sobre los datos. El trabajo de Data Scientist incluye paneles de modelado de datos, aprendizaje automático, algoritmos e inteligencia empresarial.
- Un ingeniero de software crea aplicaciones y sistemas. Los desarrolladores participarán en todas las etapas de este proceso, desde el diseño hasta la escritura del código, pasando por las pruebas y la revisión.
- A medida que se generan más y más datos, se observa que los ingenieros de datos emergen como una subred dentro de la disciplina de ingeniería de software. Un ingeniero de datos crea sistemas que consolidan, almacenan y recuperan datos de las diversas aplicaciones y sistemas creados por ingenieros de software.
- La ingeniería de software se refiere a la aplicación de principios de ingeniería para desarrollar software. Los ingenieros de software participan en el ciclo de vida del desarrollo de software mediante la conexión de las necesidades de los clientes con las soluciones tecnológicas aplicables. Por lo tanto, desarrollan sistemáticamente un proceso para proporcionar una función específica al final, la ingeniería de software significa usar conceptos de ingeniería para desarrollar software.
- Hay una observación importante: el diseño de software realizado por un ingeniero de software se basa en los requisitos identificados por el ingeniero de datos o el científico de datos. Entonces, la ciencia de datos y la ingeniería de software van de la mano.
- Los datos históricos serán útiles para encontrar información y patrones sobre funciones o productos específicos en la ciencia de datos.
- La comunicación con los clientes y usuarios finales ayuda a crear un buen ciclo de vida de desarrollo de software en ingeniería de software, especialmente es muy importante para la necesidad de reunir requisitos en SDLC.
- Un resultado de ejemplo para la ciencia de datos sería, una sugerencia sobre productos similares en Amazon; El sistema está procesando nuestra búsqueda, los productos que navegamos y dando sugerencias de acuerdo a eso.
- En el caso de la ingeniería de software, tomemos el ejemplo de diseñar una aplicación móvil para las transacciones bancarias. El banco debe haber pensado o recopilado, los comentarios de los usuarios para facilitar el proceso de transacción para los clientes; allí comenzó el requisito, así como el diseño y el desarrollo.
Tabla comparativa de ciencia de datos vs ingeniería de software
A continuación se muestra la comparación más importante entre Data Science vs Software Engineering
| La base de comparación entre la ciencia de datos y la ingeniería de software | Ciencia de los datos | Ingeniería de software |
| ¿Por qué? I importancia | El impacto de la "tecnología de la información" está cambiando todo lo relacionado con la ciencia. Un montón de datos procedentes de todas partes.
A medida que los datos crecen, también lo hace la experiencia necesaria para administrarlos, analizar estos datos y hacer una buena comprensión de estos datos, la disciplina de la ciencia de datos se ha convertido en una solución. |
Sin seguir, cierta disciplina que crea alguna solución, sería propenso a romperse. La ingeniería de software es necesaria para entregar productos de software sin vulnerabilidades. |
| Metodología | ETL es el buen ejemplo para comenzar. ETL es el proceso de extraer datos de diferentes fuentes, transformarlos en un formato que facilite el trabajo y luego cargarlos en un sistema para su procesamiento. | SDLC (Software Development Lifecycle) es la base para la ingeniería de software. |
| Acercarse | Orientado a procesos | Marco / metodología Orientada |
| Implementación de algoritmos | Cascada | |
| Reconocimiento de patrones | Espiral | |
| Números crujientes | Ágil | |
|
Herramientas |
Herramientas de análisis, herramientas de visualización de datos y herramientas de bases de datos. | Herramientas de diseño y análisis, herramientas de base de datos para software, herramientas de lenguajes de programación, herramientas de aplicación web, herramientas SCM, herramientas de integración continua y herramientas de prueba. |
| Ecosistema, plataformas y entornos | Hadoop, Map R, spark, data warehouse y Flink | Planificación y modelado de negocios, análisis y diseño, desarrollo de interfaz de usuario, programación, mantenimiento e ingeniería inversa y gestión de proyectos. |
| Habilidades requeridas | Conocimiento sobre cómo crear productos de datos y visualización para hacer que los datos sean comprensibles,
Conocimiento del dominio, minería de datos, aprendizaje automático, algoritmos, procesamiento de Big Data, datos estructurados no estructurados (bases de datos SQL y NoSQL), codificación, probabilidad y estadísticas | Comprender y analizar las necesidades del usuario, lenguajes de programación principales (C, C ++, Java, etc.), pruebas, herramientas de compilación (Maven, ant, Gradle, etc.), herramientas de configuración (Chef, Puppet, etc.), administración de compilaciones y versiones (Jenkins, Artifactory, etc.) |
| Funciones y responsabilidades | Científico de datos, analista de datos, analista de negocios, ingeniero de datos y especialista en Big Data | Diseñador, desarrollador, ingeniero de construcción y lanzamiento, probadores, ingeniero de datos, gerentes de producto, administradores y consultores en la nube. |
| Fuentes de datos | Redes sociales (facebook, twitter, etc.), datos de sensores, transacciones, sistemas de horneado de datos públicos, aplicaciones comerciales, datos de registro de máquinas, etc. | Necesidades del usuario final, desarrollo de nuevas características y demanda de funcionalidades especiales, etc. |
Conclusión: ciencia de datos versus ingeniería de software
La conclusión sería, 'Ciencia de datos' es la toma de "decisiones basadas en datos", para ayudar al negocio a tomar buenas decisiones, mientras que la ingeniería de software es la metodología para el desarrollo de productos de software sin ninguna confusión sobre los requisitos.
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