Diferencias entre el científico de datos y el ingeniero de software
Un científico de datos es un experto en datos analíticos profesional que tiene las habilidades técnicas para resolver problemas complejos y también encuentra la manera de explorar qué problemas realmente deben resolverse. Y son responsables de recopilar datos, analizarlos y explicar grandes cantidades de datos para identificar diferentes formas de ayudar y mejorar las operaciones, lo que hace que obtener una ventaja competitiva sobre sus rivales.
Los científicos de datos tendrán conocimiento de las matemáticas, y son científicos de la computación y también forman parte de las tendencias. Y son buenos tanto en el mundo de los negocios como en el de TI.
Data Scientist explica lo que está sucediendo al procesar el historial de los datos y también usan varios MLA (algoritmos de aprendizaje automático) avanzados para identificar la ocurrencia de un evento en el futuro que ayuda a tomar decisiones y predicciones haciendo uso de esta analítica causal predictiva y análisis prescriptivos para mejorar negocios y operaciones. Para este proceso, Data Scientist tiene que buscar datos desde muchos ángulos.
Un ingeniero de software es una persona que tiene conocimiento y aplica los principios disciplinados y estructurados de la ingeniería de software a todos los niveles: diseño, desarrollo, prueba, mantenimiento y evaluación del software que evitará la baja calidad del producto de software.
Los ingenieros de software recomiendan los últimos sistemas informáticos y sistemas operativos, como iOS en iPhones y Windows 10 para satisfacer esos requisitos. Y son responsables de crear modelos y diagramas del código de computadora, el conocimiento de las tecnologías es necesario para estos profesionales.
Los ingenieros de software deben tener habilidades como experiencia técnica, logros demostrables y también experiencia con el uso de herramientas de código abierto. Deben tener conocimientos y experiencia con técnicas de diseño de patrones, procesos de prueba automatizados y sistemas tolerantes a fallas. Los ingenieros de software también deben saber cómo crear y mantener infraestructuras de TI, almacenes de datos a gran escala, así como sistemas basados en la nube.
Comparación directa entre el científico de datos y el ingeniero de software
A continuación se muestra el Top 8 Científico de datos de comparación vs Ingeniero de software 
Diferencias clave entre el científico de datos y el ingeniero de software
A continuación se muestran las diferencias más importantes entre el científico de datos y el ingeniero de software
1. Una ciencia de datos consta de arquitectura de datos, algoritmos de aprendizaje automático y proceso de análisis, mientras que la ingeniería de software es más una arquitectura disciplinada para ofrecer un producto de software de alta calidad al usuario final.
2. Los científicos de datos son quienes analizan los datos y los convierten en conocimiento que ayuda en los negocios, los ingenieros de software son los responsables de construir el producto de software para el usuario final.
3. El crecimiento en el campo de Big Data es una fuente de entrada para la ciencia de datos, mientras que en ingeniería de software, exigentes de nuevas características y funcionalidades en el mercado o clientes, están impulsando el diseño y desarrollo de nuevos software (s).
4. Al analizar y procesar los datos, el científico de datos ayuda a tomar buenas decisiones comerciales; mientras que la ingeniería de software facilita la vida al desarrollar productos de software requeridos.
5. El proceso de ciencia de datos es impulsado por datos; El proceso de ingeniería de software se basa en los requisitos del usuario final.
6. El proceso de extracción de datos es el paso básico y necesario en ciencia de datos; La recopilación y el diseño de requisitos según los requisitos es un papel importante en la ingeniería de software.
7. Con un aumento en la generación de 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 todos los datos, almacenan y recuperan datos de los diversos sistemas y aplicaciones creados por ingenieros de software.
8.Un ejemplo de ciencia de datos: una sugerencia sobre productos similares en el sitio web de comercio electrónico (Flipkart, Amazon, etc.); el sistema procesa automáticamente nuestra búsqueda / productos que exploramos y da las sugerencias de acuerdo con eso.
9. Para la ingeniería de software, tomemos un ejemplo de diseño de cualquier aplicación que ayude a mejorar el negocio y que sea recopilada por los comentarios de los usuarios.
Tabla comparativa de Data Scientist vs Software Engineer
A continuación se encuentran las listas de puntos, describa las comparaciones entre Data Scientist vs Software Engineer
| Bases para Comparación | Científico de datos | Ingeniero de software |
| Importancia | Hoy en día, una gran cantidad de datos provienen de múltiples áreas / campos. Por lo tanto, a medida que los datos crecen, se necesita experiencia para analizar, administrar y convertirla en una solución útil para el negocio / operación. | El ingeniero de software es muy necesario para comprender los requisitos y entregar el producto de software a los usuarios finales sin vulnerabilidades. |
| Metodología | Las metodologías para Data Scientist son similares al proceso ETL. Al igual que en el proceso ETL, se realizarán en él datos de diferentes fuentes de datos múltiples y heterogéneos, transformación y limpieza, lo que hace que se carguen los datos limpios en los sistemas DW para su posterior procesamiento. | Para los ingenieros de software, SDLC (Software Development Lifecycle) es la base que consiste en la recopilación de requisitos, diseño de software, desarrollo, proceso de control de calidad y mantenimiento de software. |
| Acercarse | El enfoque para el científico de datos está orientado al proceso: -Implementación de algoritmos -Reconocimiento de patrones -Visualización de datos -Aprendizaje automático –Análisis de texto, etc. | El enfoque para un ingeniero de software está orientado al marco / metodología: -Cascada -Espiral -V y V modelo –Agile, etc. |
| Herramientas | Herramientas de análisis de datos, Herramientas de visualización de datos y también herramientas de bases de datos. | Herramientas de diseño y análisis, herramientas de bases de datos, Herramientas de lenguajes de programación, Herramientas de aplicaciones web, Herramientas de gestión de proyectos, herramientas de integración continua y herramientas de gestión de pruebas. |
| Ecosistema, plataformas y entornos | Big data es un ecosistema principal para el científico de datos y también Hadoop, Map Reduce, Apache spark, data warehouse y Apache Flink. | Incluye principalmente: -Proceso de planificación y modelado de negocios, -Análisis y diseño de un software, -Desarrollo de código, -Programación en desarrollo, -Pruebas -Mantenimiento y -Gestión de proyectos |
| Habilidades requeridas | - Conocimiento del dominio, - Análisis cuantitativo - Conocimientos de programación. - Conocimiento científico y empresarial. - Procesamiento de datos, - Lenguaje de aprendizaje automático - Procesamiento de Big Data, datos estructurados y no estructurados (bases de datos SQL y NoSQL), - Probabilidades y estadísticas - Comunicación Conocimiento general sobre cómo crear productos de datos y visualización para hacer que los datos sean comprensibles | - Análisis y comprensión y requisitos del usuario, - Lenguajes de programación básicos (como C, C ++, Java, etc.), - Habilidades de modelado de datos. - Probar un software, - Herramientas de configuración (Chef, Puppet, etc.), - Desarrollar y liberar habilidades de gestión. - Habilidades de gestión de proyectos. |
| Funciones y responsabilidades | Científico de datos, analista de negocios, analista de datos, ingeniero de datos y también especialista en Big Data. | Análisis de los requisitos del usuario. Diseñador, Desarrollador, Ingeniero de construcción y lanzamiento, Ingeniero de pruebas, ingeniero de datos, Gerentes de producto, Administradores y consultores en la nube. |
| Fuentes de datos | Casi todos los datos del sitio web pueden considerarse para la fuente de datos. Redes sociales, aplicaciones comerciales, transacciones, datos del sensor, datos de registro de la máquina, etc. | Requisitos de usuario, Desarrollos de nuevas características y también demanda de algunas funcionalidades, etc. |
Conclusión: Data Scientist vs Software Engineer
Un científico de datos siempre está más enfocado en datos y patrones ocultos, los científicos de datos desarrollan su análisis sobre los datos. El trabajo de Data Scientist incluye paneles de modelado de datos, aprendizaje automático, algoritmos e inteligencia empresarial. Pero el ingeniero de software crea aplicaciones de software. Y estarán involucrados en todas las etapas del proceso SDLC desde el diseño hasta la revisión con los clientes.
Hay una observación muy importante: la aplicación de software creada por un ingeniero de software se basará 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.
La conclusión sobre esto es que la 'ciencia de datos' es una "decisión basada en datos", para tomar buenas decisiones en los negocios, mientras que la ingeniería de software es la metodología disciplinada y estructurada para el desarrollo de software sin desviarse de los requisitos del usuario.
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