データサイエンティストとソフトウェア開発者[究極の比較ガイド]

序章

データサイエンスは、管理およびビジネス開発のドメインです。 ここでの主なアイデアは、ビジネス中心のアプローチであり、主に個々の問題領域に焦点を当ててそれらを排除し、データ分析ツールを使用してビジネスを全体的に開発します。 ソフトウェア開発者は、アプリケーションとソフトウェアプログラムの開発に焦点を当てた、技術的なエンジニアリングの専門家です。 専門知識を向上させるために、一流大学からデータサイエンスを学びましょう。

データサイエンスの専門家は、ビジネス上の問題を解決するためのデータ抽出、マイニング、および分析の科学的スキルの使用に関係しています。 さまざまな産業をカバーする広大なエリアです。 一方、ソフトウェア開発またはソフトウェアエンジニアリングは、コンピュータサイエンスと数学的分析の原則を適用することにより、新しいソフトウェアの開発と作成を扱う研究分野です。

あなたはデータ駆動型ですか？

世界はよりデータ主導型になりつつあり、この拡大の進展に伴い、すべてのビジネスが変化しています。 サービス業界であろうと製品業界であろうと、絶対的な要件は一時的にデータです。

世界中の企業が、顧客から抽出したこのデータを使用しています。 そして、市場の需要を満たすために開発の変化をもたらすために働く研究を通して。

データに取り組んでいる間、あなたはあなたの興味のある分野を理解するようになります。 あらゆる場所で問題のある領域を見つけ、データサイエンスツールを使用してそれらの問題を解決することによるビジネスプロセスの開発とリエンジニアリングの結果への親和性は、データサイエンティストのアプローチです。

そして、新しいソフトウェアの作成とコンピュータソフトウェアスキルを使用したそれらの開発を要求する役割は、ソフトウェア開発者のアプローチです。

適切なキャリアの選択

ビジネス開発につながる問題解決プロセスに傾倒している場合は、データサイエンティストの責任が要件に適合します。 しかし、データ処理の役割があなたの興味に合わず、コンピューター分析と科学から生じる最終製品の作成にもっと傾倒している場合は、ソフトウェアエンジニアのプロファイルがあなたのニーズに合うものです。

ソフトウェア開発では、最終製品の作成につながるエンジニアリング側になります。 一方、データサイエンティストのプロファイルでは、ビジネス開発側になり、複雑なデータに取り組んで問題を分析し、データ主導の意思決定に影響を与えます。

2つのプロファイル間の相互関係

機械学習の科学と応用は、これら2つの仕様の間に細い線を形成します。

データサイエンティストは、技術的なノウハウに関する知識と知識を備えた専門家であり、機械学習の概念とそのアルゴリズムを使用して、問題解決の解決策を導き出します。 同様に、ソフトウェア開発者は、ソフトウェアを目的としたマシンの製品開発に取り組んでいる技術分野の専門家です。

これらの理由でデータサイエンティストとソフトウェア開発者を分析する：

1.結果

技術革命と情報技術の普及により、データサイエンスは、世界中で抽出されていた膨大なデータのソリューションとして登場しました。 このデータの解釈を理解することが不可欠であり、そのために、プロファイルはさらにビジネスドメインに移行し、データを分析して業界の問題の解決策を見つけました。

ソフトウェアエンジニアリングは、成長する情報技術産業でソフトウェア製品を作成するためのプラットフォームとして登場しました。 熟練した製品開発ツールを使用して、バグに対して脆弱ではなく、業界の成長に役立つアプリケーションを作成することが主な目的でした。

2.方法論

データサイエンスの方法論は、データマイニングおよび処理ツールで最もよく説明されます。 この場合、データはソースから抽出され、分析で適切なツールを使用して変換され、システムソフトウェアにロードされて結果のソリューションになります。

ソフトウェア開発は、ソフトウェア開発サイクルの方法論に取り組んでいます。

3.道路計画

データサイエンティストはビジネス業界に制約されており、ビジネス上の問題に対する答えを見つけるように指示しています。 データ分析の科学を技術的ノウハウに適用することにより、彼らは運用上の難問を排除するように働きます。

ソフトウェア開発者は、コンピュータースキルと技術的専門知識を使用して、優れたプロセスを提供する製品を作成することにより、情報技術業界を管理することを目指しています。

4.メカニズム

データサイエンスツールには、データ抽出とマイニングプロセス、データの視覚化、およびソリューションを見つけるための分析ツールが含まれます。

ソフトウェア開発ツールには、プログラミング、アプリケーション、ソフトウェア開発、統合プロセス、およびアルゴリズムツールが含まれます。

5.環境

データサイエンティストはビジネス業界で働いています。 厳密なデータ分析によって問題領域を見つけ、解決策を見つけることに取り組んでいる彼らの最終的な目的は、ビジネスを強化し、運用上の抜け穴を減らすことです。

ソフトウェア開発者はテクノロジーアプリケーションで作業し、ソフトウェア開発ツールを使用して高品質のソフトウェア最終製品を作成します。

6.必要なスキル

データサイエンティストは、機械学習、アルゴリズム、ビッグデータ、データマイニング、コンピューター言語の構造化クエリ言語（SQL）、および分析ツールのスキルを開発する必要があります。 これらは、データマイニングから、クリーニング、変換、データモデリングまでのプロセスを開始するために必要です。

ソフトウェア開発者は、プログラミング言語、構築、および構成ツールに関する専門知識とトレーニングを開発する必要があります。

7.役割と責任

プロファイルの責任を担うデータサイエンティストは、データのアルゴリズム、機械学習、ビジネスプランに焦点を当てて、問題の進行を完了までマッピングする業界ダッシュボードを作成します。 データサイエンスを使用して目的を達成するための段階的なアプローチ。

ソフトウェア開発者プロファイルは、クライアントの要件を満たす高品質のアプリケーションを開発するためのエンジニアリングおよび再エンジニアリングプロセスを要求します。 ソフトウェア開発サイクルに取り組んでいるソフトウェア開発者は、コーディング、テスト、レビューなどの個々のステップを通過します。

8.共通データの概要

データサイエンティストのレポートは、運用方法のハードルを排除するための技術的改善のソリューションの基礎を築きます。

ソフトウェア開発者は、フィールド要件をブレインストーミングした後に来るクライアントのニーズに取り組みます。 ブレーンストーミングは、主要な問題領域の解決策について話し合った後に得られた特定の一連のポイントから生じます。これは、データサイエンティストが最終製品に関連している場所です。

結論

結論として、両方のプロファイルは、満たす必要のある結果の表現が異なります。 データサイエンティストはビジネスの解決に対応するプロセスを開発するためのコードに取り組んでいますが、ソフトウェア開発者はこれらのソリューションに取り組んで高品質のソフトウェア結果を作成しています。

データサイエンティストは、問題のある領域を見つけることによって開発が可能な組織内の機会を特定するように努め、ソフトウェア開発者は、プログラミングを使用して、エンジニアリングコードおよびプログラムによる技術ソリューションの作成に努めます。

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