Datenwissenschaftler vs. Softwareentwickler [Ultimativer Vergleichsleitfaden]

Einführung

Data Science ist eine Management- und Geschäftsentwicklungsdomäne. Der Grundgedanke dabei ist ein geschäftszentrierter Ansatz, der sich primär auf einzelne Problemfelder konzentriert, diese beseitigt und das Geschäft mit Hilfe von Data-Analytics-Tools gesamthaft weiterentwickelt. Softwareentwickler ist eher eine technische, ingenieurwissenschaftliche Spezialität, die sich auf die Entwicklung von Anwendungen und Softwareprogrammen konzentriert. Lernen Sie Data Science von Top-Universitäten, um Ihr Fachwissen zu verbessern.

Der Beruf der Datenwissenschaft bezieht sich auf den Einsatz wissenschaftlicher Fähigkeiten der Datenextraktion, des Mining und der Analyse zur Lösung von Geschäftsproblemen. Es ist ein riesiges Gebiet, das verschiedene Branchen umfasst. Softwareentwicklung oder Softwaretechnik hingegen ist der Studienzweig, der sich mit der Entwicklung und Erstellung neuer Software unter Anwendung der Prinzipien der Informatik und der mathematischen Analyse befasst.

Sind Sie datengetrieben?

Die Welt wird immer datengesteuerter, und mit diesen Upscaling-Fortschritten verändern sich alle Unternehmen. Ob Dienstleistungs- oder Produktbranche, die absolute Anforderung sind momentan Daten.

Unternehmen auf der ganzen Welt nutzen diese von ihren Kunden extrahierten Daten. Und durch Forschungsarbeit, um Entwicklungsänderungen herbeizuführen, um den Marktanforderungen gerecht zu werden.

Während Sie an Daten arbeiten, lernen Sie Ihre Interessengebiete kennen. Eine Affinität zum Ergebnis der Geschäftsprozessentwicklung und -umgestaltung durch das Auffinden von Problembereichen überall und die Verwendung der Data-Science-Tools zur Lösung dieser Probleme ist der Ansatz des Data Scientists.

Und eine Rolle, die die Erstellung neuer Software und deren Entwicklung mithilfe von Computersoftwarekenntnissen erfordert, ist der Ansatz des Softwareentwicklers.

Den richtigen Beruf wählen

Wenn eine Neigung zum Problemlösungsprozess besteht, der zur Geschäftsentwicklung führt, entsprechen die Verantwortlichkeiten des Datenwissenschaftlers Ihren Anforderungen. Aber wenn die Rolle der Datenverarbeitung nicht Ihren Interessen entspricht und Sie eher zur Erstellung eines Endprodukts neigen, das aus Computeranalyse und Wissenschaft resultiert, dann ist das Profil des Softwareingenieurs dasjenige, das Ihren Bedürfnissen entspricht.

Bei der Softwareentwicklung sind Sie auf der Engineering-Seite, die zur Erstellung des Endprodukts führt. Mit dem Data Scientist-Profil hingegen arbeiten Sie auf der Seite der Geschäftsentwicklung und arbeiten an komplexen Daten, um Probleme zu analysieren und datengesteuerte Entscheidungen zu beeinflussen.

Wechselbeziehung zwischen den beiden Profilen

Die Wissenschaft und Anwendung des maschinellen Lernens bildet die dünne Linie zwischen diesen beiden Spezifikationen.

Data Scientists sind Fachleute mit dem Wissen und der Vertrautheit mit technischem Know-how und nutzen das Konzept des maschinellen Lernens mit seinen Algorithmen, um Lösungen zur Problemlösung abzuleiten. In ähnlicher Weise ist der Softwareentwickler der Fachmann im technischen Bereich, der an der Produktentwicklung der Maschine mit dem Ziel der Software arbeitet.

Analyse von Data Scientist vs. Softwareentwickler aus diesen Gründen:

1. Folge

Mit der technologischen Revolution und der Verbreitung der Informationstechnologie entwickelte sich Data Science zu einer Lösung für die riesigen Datenmengen, die weltweit extrahiert wurden. Ein Verständnis für die Interpretation dieser Daten war unerlässlich, und dafür verlagerte sich das Profil weiter in Richtung der Geschäftsdomäne, um durch Analyse der Daten Lösungen für Branchenprobleme zu finden.

Software Engineering entstand als Plattform zur Entwicklung von Softwareprodukten in der wachsenden Branche der Informationstechnologie. Das primäre Ziel war es, Anwendungen zu entwickeln, die nicht fehleranfällig sind und das Wachstum der Branche mit qualifizierten Produktentwicklungstools unterstützen.

2. Methodik

Data Science-Methodik lässt sich am besten mit dem Data-Mining- und Processing-Tool beschreiben. Dabei werden die Daten aus einer Quelle extrahiert, mit geeigneten Tools in Analysen transformiert und dann in die Systemsoftware zu resultierenden Lösungen geladen.

Software Development arbeitet nach der Methodik des Software Development Cycle.

3. Straßenplan

Data Scientists sind auf die Unternehmensbranche beschränkt und suchen Antworten auf geschäftliche Probleme. Indem sie die Wissenschaft der Datenanalyse in technisches Know-how umwandeln, arbeiten sie daran, die Betriebsschwierigkeiten zu beseitigen.

Der Softwareentwickler zielt darauf ab, die Informationstechnologiebranche zu kontrollieren, indem er die Computerkenntnisse und das technische Fachwissen nutzt, um Produkte zu entwickeln, die hervorragende Prozesse liefern.

4. Mechanismus

Zu den Data-Science-Tools gehören Datenextraktions- und Mining-Prozesse, Datenvisualisierung und Analysetools, um Lösungen zu finden.

Zu den Softwareentwicklungswerkzeugen gehören Programmierung, Anwendung, Softwareentwicklung, Integrationsprozesse und Algorithmuswerkzeuge.

5. Umwelt

Data Scientists arbeiten in der Wirtschaft. Sie arbeiten daran, Problembereiche zu finden und Lösungen durch strenge Datenanalyse zu finden, ihr ultimatives Ziel ist es, Unternehmen zu verbessern und betriebliche Schlupflöcher zu reduzieren.

Softwareentwickler arbeiten in der Technologieanwendung, wo sie mit Softwareentwicklungstools arbeiten, um ein qualitativ hochwertiges Software-Endprodukt zu erstellen.

6. Erforderliche Fähigkeiten

Data Scientists müssen Fähigkeiten in maschinellem Lernen, Algorithmen, Big Data, Data Mining, Structured Query Language (SQL) der Computersprache und Analysetools entwickeln. Diese sind notwendig, um die Prozesse vom Data Mining über die Bereinigung und Transformation bis hin zur Datenmodellierung anzustoßen.

Softwareentwickler müssen Fachwissen und Schulungen zu Programmiersprachen, Erstellungs- und Konfigurationstools entwickeln.

7. Rollen und Verantwortlichkeiten

Der Data Scientist, der mit den Verantwortlichkeiten seines Profils arbeitet, konzentriert sich auf die Algorithmen der Daten, maschinelles Lernen und Geschäftspläne, um die Branchen-Dashboards zu erstellen, die die Problemreise bis zum Abschluss abbilden. Ein schrittweiser Ansatz, um mithilfe von Data Science Ziele zu erreichen.

Das Software-Entwicklerprofil erfordert Engineering- und Re-Engineering-Prozesse, um qualitativ hochwertige Anwendungen zu entwickeln, die den Anforderungen des Kunden entsprechen. Bei der Arbeit am Softwareentwicklungszyklus durchläuft der Softwareentwickler einzelne Schritte, einschließlich Codieren, Testen und Überprüfen.

8. Übersicht über gemeinsame Daten

Der Bericht des Datenwissenschaftlers legt den Grundstein für die Lösung in technologischen Verbesserungen, um Hürden in den Betriebsmethoden zu beseitigen.

Der Softwareentwickler arbeitet an den Bedürfnissen des Kunden, der nach dem Brainstorming der Feldanforderungen kommt. Das Brainstorming resultiert aus einer bestimmten Reihe von Punkten, die sich nach der Diskussion von Lösungen für wichtige Problembereiche ergeben haben, und hier bezieht sich der Data Scientist auf das Endprodukt.

Fazit

Zusammenfassend unterscheiden sich beide Profile im Ausdruck der Ergebnisse, die sie erfüllen müssen. Während Data Scientists an Codes arbeiten, um Prozesse zur Erfüllung von Geschäftsvorgaben zu entwickeln, arbeiten Softwareentwickler an diesen Lösungen, um qualitativ hochwertige Softwareergebnisse zu erzielen.

Datenwissenschaftler arbeiten daran, Möglichkeiten in der Organisation zu identifizieren, in denen Entwicklung möglich ist, indem sie die Problembereiche finden, und Softwareentwickler bemühen sich, die Programmierung zu nutzen, um technologische Lösungen durch Engineering von Codes und Programmen zu erstellen.

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