Différence entre la science des données et le génie logiciel
Science des données, en termes plus simples, conversion ou extraction des données sous diverses formes, en connaissances. Afin que l'entreprise puisse utiliser ces connaissances pour prendre des décisions judicieuses pour améliorer l'entreprise. Grâce à la science des données, les entreprises sont devenues suffisamment intelligentes pour proposer et vendre des produits.
Le génie logiciel est une approche structurée de la conception, du développement et de la maintenance des logiciels, afin d'éviter la faible qualité du produit logiciel. L'ingénierie logicielle précise les exigences afin de faciliter le développement. nous allons donc comprendre la science des données et l'ingénierie logicielle en détail dans cet article.
Comparaison directe entre science des données et génie logiciel (infographie)
Voici les 8 meilleures comparaisons entre la science des données et le génie logiciel
Différences clés entre la science des données et l'ingénierie logicielle
Comme vous pouvez le voir, il existe de nombreuses différences entre la science des données et l'ingénierie logicielle. Regardons les principales différences entre la science des données et l'ingénierie logicielle -
- La science des données comprend l'architecture de données, l'apprentissage automatique et l'analyse, tandis que l'ingénierie logicielle est davantage un cadre pour fournir un produit logiciel de haute qualité.
- L'analyste de données est celui qui analyse les données et transforme les données en connaissances, l'ingénierie logicielle a le développeur pour construire le produit logiciel.
- La croissance rapide du Big Data agit comme une source d'entrée pour la science des données, tandis qu'en génie logiciel, exigeant de nouvelles fonctionnalités et fonctionnalités, poussent les ingénieurs à concevoir et développer de nouveaux logiciels.
- La science des données aide à prendre de bonnes décisions commerciales en traitant et en analysant les données; tandis que l'ingénierie logicielle structure le processus de développement de produits.
- La science des données est similaire à l'exploration de données, c'est un domaine interdisciplinaire de méthodes, processus et systèmes scientifiques pour extraire des connaissances ou des idées à partir de données sous diverses formes, structurées ou non structurées; l'ingénierie logicielle est plus comme analyser les besoins des utilisateurs et agir selon la conception.
- La science des données est guidée par les données; l'ingénierie logicielle est motivée par les besoins des utilisateurs finaux.
- La science des données utilise plusieurs écosystèmes Big Data, des plateformes pour créer des modèles à partir des données; les ingénieurs logiciels utilisent différents langages de programmation et outils, selon les exigences du logiciel.
- L'extraction de données est l'étape vitale de la science des données; la collecte et la conception des exigences est le rôle essentiel en génie logiciel.
- Un Data Scientist se concentre davantage sur les données et les motifs cachés qu'elles contiennent, le Data Scientist construit l'analyse au-dessus des données. Le travail de Data Scientist comprend la modélisation des données, l'apprentissage automatique, les algorithmes et les tableaux de bord de Business Intelligence.
- Un ingénieur logiciel construit des applications et des systèmes. Les développeurs seront impliqués à toutes les étapes de ce processus, de la conception à la rédaction du code, en passant par les tests et la révision.
- Alors que de plus en plus de données sont générées, il existe une observation selon laquelle les ingénieurs de données émergent comme un sous-réseau dans la discipline de génie logiciel. Un ingénieur de données construit des systèmes qui consolident, stockent et récupèrent les données des diverses applications et systèmes créés par les ingénieurs logiciels.
- Le génie logiciel fait référence à l'application de principes d'ingénierie pour développer des logiciels. Les ingénieurs logiciels participent au cycle de vie du développement logiciel en connectant les besoins des clients avec les solutions technologiques applicables. Ainsi, ils développent systématiquement un processus pour fournir une fonction spécifique au final, l'ingénierie logicielle signifie utiliser des concepts d'ingénierie pour développer des logiciels.
- Il est important de noter que la conception logicielle effectuée par un ingénieur logiciel est basée sur les exigences identifiées par l'ingénieur des données ou le scientifique des données. Donc, la science des données et l'ingénierie logicielle vont d'une certaine manière de pair.
- Les données historiques seront utiles pour trouver les informations et les modèles sur une fonction ou un produit spécifique en science des données.
- La communication avec les clients et les utilisateurs finaux aide à créer un bon cycle de vie de développement logiciel en génie logiciel, en particulier, il est très important pour le visage de collecte des exigences dans SDLC.
- Un exemple de résultat pour la science des données serait une suggestion de produits similaires sur Amazon; le système traite notre recherche, les produits que nous parcourons et donne les suggestions en conséquence.
- En cas de génie logiciel, prenons l'exemple de la conception d'une application mobile pour les transactions bancaires. La banque doit avoir pensé ou collecté les retours des utilisateurs pour faciliter le processus de transaction pour les clients; là, l'exigence a commencé, tout comme la conception et le développement.
Tableau comparatif Data Science vs Software Engineering
Voici la comparaison la plus élevée entre la science des données et le génie logiciel
| La base de la comparaison entre la science des données et le génie logiciel | Science des données | Génie logiciel |
| Pourquoi? I Importance | L'impact des «technologies de l'information» change tout sur la science. Beaucoup de données provenant de partout.
Au fur et à mesure que les données se développent, l'expertise nécessaire pour les gérer, pour analyser ces données, pour en tirer de bonnes perspectives, la science des données est devenue une solution. |
Sans suivre, une certaine discipline créant une solution, serait sujette à rupture. L'ingénierie logicielle est nécessaire pour fournir un produit logiciel sans vulnérabilités. |
| Méthodologie | ETL est le bon exemple pour commencer. ETL est le processus d'extraction des données de différentes sources, de les transformer en un format qui facilite leur utilisation, puis de les charger dans un système de traitement. | SDLC (Software Development Lifecycle) est la base de l'ingénierie logicielle. |
| Approche | Orienté processus | Orienté cadre / méthodologie |
| Implémentation d'algorithmes | Cascade | |
| La reconnaissance de formes | Spirale | |
| Numéros de crise | Agile | |
|
Outils |
Outils d'analyse, outils de visualisation des données et outils de base de données. | Outils de conception et d'analyse, outils de base de données pour logiciels, outils de langages de programmation, outils d'application Web, outils SCM, outils d'intégration continue et outils de test. |
| Écosystème, plates-formes et environnements | Hadoop, Map R, spark, data warehouse et Flink | Planification et modélisation d'entreprise, Analyse et conception, Développement d'interface utilisateur, Programmation, Maintenance et reverse engineering et Gestion de projet |
| Compétences requises | Connaissance de la création de produits de données et de la visualisation pour rendre les données compréhensibles,
Connaissance du domaine, exploration de données, apprentissage automatique, algorithmes, traitement de Big Data, données structurées non structurées (bases de données SQL et NoSQL), codage, probabilité et statistiques | Comprendre et analyser les besoins des utilisateurs, les langages de programmation de base (C, C ++, Java, etc.), les tests, les outils de construction (Maven, ant, Gradle, etc.), les outils de configuration (Chef, Puppet, etc.), la gestion des versions et des versions (Jenkins, Artifactory, etc.) |
| Rôles et responsabilités | Scientifique, Data Analyst, Business Analyst, Data Engineer et Big Data Specialist | Concepteur, développeur, ingénieur de construction et de publication, testeurs, ingénieur de données, chefs de produit, administrateurs et consultants cloud. |
| Source d'information | Médias sociaux (facebook, twitter, etc.), données de capteur, transactions, systèmes de cuisson de données publiques, applications professionnelles, données de journal de machine, etc. | Besoins des utilisateurs finaux, développement de nouvelles fonctionnalités et demande de fonctionnalités spéciales, etc. |
Conclusion - Science des données vs génie logiciel
La conclusion serait que la «science des données» est une prise de décision basée sur les données, pour aider l'entreprise à faire de bons choix, tandis que l'ingénierie logicielle est la méthodologie pour le développement de produits logiciels sans aucune confusion sur les exigences.
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