Différences entre Data Scientist et Software Engineer
Un Data Scientist est un expert professionnel des données analytiques qui possède les compétences techniques pour résoudre des problèmes complexes et trouve également le moyen d'explorer quels problèmes doivent réellement être résolus. Et ils sont chargés de collecter des données, de les analyser et d'expliquer de grandes quantités de données pour identifier différentes façons d'aider et d'améliorer les opérations, ce qui permet de gagner un avantage concurrentiel sur ses concurrents.
Les scientifiques des données auront des connaissances en mathématiques, et ils sont informaticiens et font également partie des pionniers. Et, ils sont bons à la fois dans le monde des affaires et des TI.
Le Data Scientist explique ce qui se passe en traitant l'historique des données et ils utilisent également divers MLA avancés (algorithmes d'apprentissage automatique) pour identifier la survenance d'un événement dans le futur qui aide à prendre des décisions et des prédictions en utilisant cette analyse causale prédictive et analyse normative pour améliorer les affaires et les opérations. Pour ce processus, Data Scientist doit examiner les données sous plusieurs angles.
Un ingénieur logiciel est une personne qui a des connaissances et applique les principes disciplinés et structurés de l'ingénierie logicielle à tous les niveaux - conception, développement, test, maintenance et évaluation du logiciel, ce qui évitera la faible qualité du produit logiciel.
Les ingénieurs logiciels recommandent les logiciels et systèmes d'exploitation les plus récents, tels que iOS sur iPhones et Windows 10, pour répondre à ces exigences. Et ils sont chargés de créer des modèles et des diagrammes du code informatique, la connaissance des technologies est nécessaire pour ces professionnels.
Les ingénieurs logiciels doivent avoir des compétences telles que l'expertise technique, la réussite démontrable et également une expérience de l'utilisation des outils open source. Ils doivent être bien informés et expérimentés dans les techniques de conception de modèles, les processus de test automatisés et les systèmes tolérants aux pannes. Les ingénieurs logiciels doivent également savoir comment créer et maintenir des infrastructures informatiques, des magasins de données à grande échelle ainsi que des systèmes basés sur le cloud.
Comparaison directe entre Data Scientist et Software Engineer
Ci-dessous se trouve le top 8 des comparateurs Data Scientist vs Software Engineer 
Différences clés entre Data Scientist et Software Engineer
Voici les différences les plus importantes entre Data Scientist et Software Engineer
1. Une science des données comprend une architecture de données, des algorithmes d'apprentissage automatique et un processus analytique, tandis que l'ingénierie logicielle est davantage une architecture disciplinée pour fournir un produit logiciel de haute qualité à l'utilisateur final.
2. Les scientifiques des données sont ceux qui analysent les données et transforment ces données en connaissances utiles aux entreprises, les ingénieurs logiciels sont ceux qui sont entièrement responsables de la conception du produit logiciel pour l'utilisateur final.
3. La croissance dans le domaine du Big Data est une source d'entrée pour la science des données, alors qu'en génie logiciel, exigeant de nouvelles fonctionnalités et fonctionnalités sur le marché ou les clients, conduit à concevoir et développer de nouveaux logiciels.
4. En analysant et en traitant les données, Data scientist aide à prendre de bonnes décisions commerciales; tandis que l'ingénierie logicielle facilite la vie en développant les produits logiciels requis.
5. Le processus de science des données est guidé par les données; le processus de génie logiciel est dicté par les exigences des utilisateurs finaux.
6. Le processus d'extraction des données est l'étape de base et nécessaire en science des données; La collecte et la conception des exigences selon les exigences est un rôle important en génie logiciel.
7. Avec l'augmentation de la génération de données, il est observé que les ingénieurs de données émergent comme un sous-réseau, dans la discipline du génie logiciel. Un ingénieur de données construit des systèmes qui consolident toutes les données, stockent et récupèrent les données des divers systèmes et applications construits par les ingénieurs logiciels.
8. Un exemple pour la science des données: une suggestion de produits similaires sur le site Web de commerce électronique (Flipkart, Amazon, etc.); le système traite automatiquement nos recherches / produits que nous parcourons et donne les suggestions en conséquence.
9. Pour l'ingénierie logicielle, prenons un exemple de conception d'applications qui contribuent à améliorer les affaires et qui sont collectées par les commentaires des utilisateurs.
Tableau de comparaison Data Scientist vs Software Engineer
Voici les listes de points, décrivez les comparaisons entre Data Scientist et Software Engineer
| Base pour Comparaison | Scientifique des données | Ingénieur logiciel |
| Importance | De nos jours, des charges de données proviennent de plusieurs domaines / champs. Par conséquent, à mesure que les données augmentent, l'expertise nécessaire pour analyser, gérer et en faire une solution utile pour les affaires / opérations. | L'ingénieur logiciel est très nécessaire pour comprendre l'exigence et la livraison du produit logiciel aux utilisateurs finaux sans et les vulnérabilités. |
| Méthodologie | Les méthodologies pour Data Scientist sont similaires au processus ETL. De la même manière que dans le processus ETL, les données provenant de différentes sources de données multiples et hétérogènes, la transformation et le nettoyage seront effectués dessus, ce qui permet de charger les données nettoyées dans des systèmes DW pour un traitement ultérieur. | Pour les ingénieurs logiciels, SDLC (Software Development Lifecycle) est la base qui comprend la collecte des exigences, la conception et le développement de logiciels, le processus d'assurance qualité et la maintenance des logiciels. |
| Approche | L'approche pour Data Scientist est orientée processus: -Implémentation d'algorithmes -La reconnaissance de formes -Visualisation de données –Apprentissage automatique –Analytique de texte, etc. | L'approche pour un ingénieur logiciel est orientée cadre / méthodologie: -Cascade -Spirale -Modèle V & V –Agile, etc. |
| Outils | Outils d'analyse de données, Outils de visualisation de données et également outils de base de données. | Outils de conception et d'analyse, Outils de base de données, Outils de langages de programmation, Outils d'application Web, Outils de gestion de projet, outils d'intégration continue et outils de gestion des tests. |
| Écosystème, plates-formes et environnements | Le Big Data est un écosystème de premier plan pour Data Scientist et également Hadoop, Map Reduce, Apache Spark, Data Warehouse et Apache Flink. | Comprend principalement: -Processus de planification et de modélisation des affaires, -Analyse et conception d'un logiciel, -Développement de code, -Développer la programmation, -Essai -Entretien et -Gestion de projet |
| Compétences requises | - Connaissance du domaine, - Analyse quantitative - Connaissances en programmation - Connaissances scientifiques et commerciales. - Exploration de données, - Langage d'apprentissage automatique - Traitement Big Data, Données Structurées & Non Structurées (DB SQL et NoSQL), - Probabilités et statistiques - La communication. Connaissance générale de la création de produits de données et de la visualisation pour rendre les données compréhensibles | - Analyse et compréhension des besoins des utilisateurs, - Langages de programmation de base (comme C, C ++, Java etc.), - Compétences en modélisation de données. - Tester un logiciel, - Outils de configuration (Chef, Puppet etc.), - Développer et libérer des compétences en gestion. - Compétences en gestion de projet. |
| Rôles et responsabilités | Data scientist, Business Analyst, Data Analyst, Data Engineer et également spécialiste Big Data. | Analyse des besoins des utilisateurs. Designer, Développeur, Ingénieur Build and Release, Ingénieur d'essais, Ingénieur données, Chefs de produit, Administrateurs et consultants cloud. |
| Source d'information | Presque toutes les données du site Web peuvent être prises en compte pour la source de données. Médias sociaux, applications commerciales, transactions, données de capteur, données de journal de machine, etc. | Besoins des utilisateurs, Développement de nouvelles fonctionnalités et demande également pour certaines fonctionnalités, etc. |
Conclusion - Data Scientist vs Software Engineer
Un Data Scientist est toujours plus concentré sur les données et les modèles cachés, le Data Scientist développe son analyse en plus 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. Mais l'ingénieur logiciel crée des applications logicielles. Et ils seront impliqués à toutes les étapes du processus SDLC, de la conception à l'examen avec les clients.
Il est très important de noter que l'application logicielle créée par un ingénieur logiciel sera 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.
La conclusion à ce sujet est que la «science des données» est une «décision pilotée par les données» pour prendre de bonnes décisions en affaires, tandis que l'ingénierie logicielle est la méthodologie disciplinée et structurée pour le développement de logiciels sans s'écarter des exigences des utilisateurs.
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