Data Scientist vs Sviluppatore di software [Guida comparativa definitiva]

introduzione

La scienza dei dati è un dominio di gestione e sviluppo aziendale. L'idea principale qui è un approccio incentrato sul business in cui si concentra principalmente sulle singole aree problematiche per eliminarle e sviluppare in generale il business utilizzando strumenti di analisi dei dati. Lo sviluppatore di software è più una specialità tecnica e ingegneristica che si concentra sullo sviluppo di applicazioni e programmi software. Impara la scienza dei dati dalle migliori università per migliorare la tua esperienza.

La professione di data science riguarda l'uso delle competenze scientifiche di estrazione, mining e analisi dei dati per risolvere problemi aziendali. È una vasta area che copre vari settori. Mentre, Software Development o Software Engineering, invece, è il ramo di studi che si occupa dello sviluppo e della creazione di nuovi software applicando i principi dell'informatica e dell'analisi matematica.

Sei guidato dai dati?

Il mondo sta diventando sempre più basato sui dati e, con queste progressioni di upscaling, tutte le aziende stanno cambiando. Che si tratti di un'industria di servizi o di prodotti, il requisito assoluto momentaneamente sono i dati.

Le aziende di tutto il mondo utilizzano questi dati estratti dai loro clienti. E attraverso la ricerca che lavora per apportare cambiamenti evolutivi per soddisfare le richieste del mercato.

Mentre lavori sui dati, capisci le tue aree di interesse. L'approccio del data scientist è un'affinità con il risultato dello sviluppo e della reingegnerizzazione dei processi aziendali, individuando ovunque le aree problematiche e utilizzando gli strumenti della scienza dei dati per risolverli.

E, un ruolo che richiede la creazione di nuovo software e il loro sviluppo utilizzando le competenze del software per computer è l'approccio dello sviluppatore di software.

Scegliere la carriera giusta

Se c'è un'inclinazione verso il processo di risoluzione dei problemi che porta allo sviluppo del business, le responsabilità del data scientist si adattano alle tue esigenze. Ma se il ruolo della gestione dei dati non soddisfa i tuoi interessi e sei più propenso alla creazione di un prodotto finale risultante dall'analisi e dalla scienza del computer, allora il profilo dell'ingegnere del software è quello che si adatta alle tue esigenze.

Con lo sviluppo del software, sarai dal lato ingegneristico che porterà alla creazione del prodotto finale. Mentre con il profilo di data scientist, sarai dal lato dello sviluppo del business, lavorando su dati complessi per analizzare i problemi e influenzare il processo decisionale basato sui dati.

Interrelazione tra i due profili

La scienza e l'applicazione del Machine Learning costituiscono la linea sottile tra queste due specifiche.

I Data Scientist sono professionisti con la conoscenza e la familiarità nel know-how tecnico e utilizzano il concetto di machine learning con i suoi algoritmi per dedurre soluzioni sulla risoluzione dei problemi. Allo stesso modo, lo sviluppatore del software è il professionista nello spazio tecnico che lavora allo sviluppo del prodotto della macchina mirando al software.

Analizzare Data Scientist vs Software Developer per questi motivi:

1. Conseguenza

Con la rivoluzione tecnologica e la prevalenza della tecnologia dell'informazione, la scienza dei dati è emersa come una soluzione ai vasti dati che venivano estratti universalmente. La comprensione dell'interpretazione di questi dati era essenziale e, per questo, il profilo si è spostato ulteriormente verso il dominio aziendale per trovare soluzioni ai problemi del settore analizzando i dati.

L'ingegneria del software è emersa come piattaforma per creare prodotti software nel settore in crescita della tecnologia dell'informazione. L'obiettivo principale era la creazione di applicazioni che non fossero vulnerabili ai bug e che aiutassero la crescita del settore utilizzando strumenti qualificati per lo sviluppo del prodotto.

2. Metodologia

La metodologia di Data Science è meglio descritta con lo strumento di data mining ed elaborazione. In questo, i dati vengono estratti da una fonte, trasformati utilizzando strumenti appropriati in analisi e quindi caricati nel software di sistema nelle soluzioni risultanti.

Software Development lavora sulla metodologia del Software Development Cycle.

3. Piano stradale

I data scientist sono vincolati al settore degli affari, diretti a trovare risposte ai problemi aziendali. Applicando la scienza dell'analisi dei dati al know-how tecnico, lavorano per eliminare i dilemmi operativi.

Lo sviluppatore di software mira a controllare l'industria della tecnologia dell'informazione utilizzando le competenze informatiche e le competenze tecniche per creare prodotti che offrano l'eccellenza nei processi.

4. Meccanismo

Gli strumenti di Data Science includono processi di estrazione e mining dei dati, visualizzazione dei dati e strumenti analitici per trovare soluzioni.

Gli strumenti di sviluppo software includono programmazione, applicazioni, sviluppo software, processi di integrazione e strumenti algoritmici.

5. Ambiente

I data scientist lavorano nel settore degli affari. Lavorando per trovare aree problematiche e trovare soluzioni attraverso una rigorosa analisi dei dati, il loro obiettivo finale è migliorare le attività e ridurre le lacune operative.

Gli sviluppatori di software lavorano nell'applicazione tecnologica, dove lavorano con strumenti di sviluppo software per creare un prodotto finale software di alta qualità.

6. Abilità richieste

I data scientist devono sviluppare competenze in machine learning, algoritmi, big data, data mining, Structured Query Language (SQL) del linguaggio informatico e strumenti di analisi. Questi sono necessari per avviare i processi dal data mining alla pulizia e trasformazione fino alla modellazione dei dati.

Gli sviluppatori di software devono sviluppare competenze e formazione su linguaggi di programmazione, strumenti di costruzione e configurazione.

7. Ruoli e responsabilità

Il Data Scientist che lavora con le responsabilità del proprio profilo si concentra sugli algoritmi dei dati, sull'apprendimento automatico e sui piani aziendali per creare i dashboard del settore, che mapperanno il percorso del problema fino al completamento. Un approccio graduale per raggiungere gli obiettivi utilizzando la scienza dei dati.

Il profilo di Software Developer richiede processi di ingegnerizzazione e reingegnerizzazione per sviluppare applicazioni di alta qualità per soddisfare i requisiti del cliente. Lavorando sul ciclo di sviluppo del software, lo sviluppatore del software supera i singoli passaggi, tra cui la codifica, il test e la revisione.

8. Schema di dati comuni

Il rapporto dello scienziato dei dati pone le basi per la soluzione nei miglioramenti tecnologici per eliminare gli ostacoli nei metodi operativi.

Lo sviluppatore software lavora sulle esigenze del cliente che arriva dopo il brainstorming sui requisiti del campo. Il brainstorming è il risultato di un particolare insieme di punti che sono emersi dopo aver discusso di soluzioni per aree problematiche chiave, ed è qui che il data scientist è correlato al prodotto finale.

Conclusione

In conclusione, entrambi i profili sono diversi nell'espressione dei risultati che devono soddisfare. Mentre i data scientist lavorano sui codici per sviluppare processi per soddisfare le risoluzioni aziendali, gli sviluppatori di software lavorano su queste soluzioni per creare risultati software di alta qualità.

I data scientist lavorano per identificare le opportunità nell'organizzazione in cui può esserci sviluppo trovando le aree problematiche e gli sviluppatori di software si sforzano di utilizzare la programmazione nella creazione di soluzioni tecnologiche mediante codici e programmi ingegneristici.

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