데이터 과학자와 소프트웨어 개발자 [궁극적인 비교 가이드]

소개

데이터 과학은 관리 및 비즈니스 개발 영역입니다. 여기서 주요 아이디어는 개별 문제 영역에 주로 초점을 맞춰 문제를 제거하고 데이터 분석 도구를 사용하여 비즈니스를 전반적으로 개발하는 비즈니스 중심 접근 방식입니다. 소프트웨어 개발자는 응용 프로그램 및 소프트웨어 프로그램 개발에 중점을 둔 기술, 엔지니어링 전문 분야입니다. 최고의 대학에서 데이터 과학을 배워 전문성을 향상시키십시오.

데이터 과학의 직업은 비즈니스 문제를 해결하기 위해 데이터 추출, 마이닝 및 분석의 과학적 기술을 사용하는 것과 관련이 있습니다. 다양한 산업을 아우르는 광대한 지역입니다. 반면에 소프트웨어 개발 또는 소프트웨어 공학은 컴퓨터 과학 및 수학 분석의 원리를 적용하여 새로운 소프트웨어의 개발 및 생성을 다루는 연구의 한 분야입니다.

당신은 데이터 중심적입니까?

세상은 점점 더 데이터 중심으로 바뀌고 있으며 이러한 업스케일링 진행으로 모든 비즈니스가 변화하고 있습니다. 서비스 산업이든 제품 산업이든 순간적으로 절대적인 요구 사항은 데이터입니다.

전 세계의 기업들이 고객에게서 추출한 이 데이터를 사용하고 있습니다. 그리고 연구를 통해 시장 수요를 충족시키기 위한 개발 변화를 가져옵니다.

데이터 작업을 하는 동안 관심 분야를 이해하게 됩니다. 모든 곳에서 문제 영역을 찾고 데이터 과학 도구를 사용하여 이러한 문제를 해결함으로써 비즈니스 프로세스 개발 및 리엔지니어링 결과에 대한 친화력이 데이터 과학자의 접근 방식입니다.

그리고 컴퓨터 소프트웨어 기술을 활용한 새로운 소프트웨어의 생성과 개발을 요구하는 역할은 소프트웨어 개발자의 접근 방식입니다.

올바른 직업 선택

비즈니스 개발로 이어지는 문제 해결 프로세스에 대한 경향이 있는 경우 데이터 과학자의 책임은 귀하의 요구 사항에 적합합니다. 그러나 데이터 처리의 역할이 귀하의 관심사에 맞지 않고 컴퓨터 분석 및 과학을 통해 최종 제품을 만드는 데 더 관심이 있다면 소프트웨어 엔지니어 프로필이 귀하의 요구에 맞는 프로필입니다.

소프트웨어 개발과 함께 최종 제품의 생성으로 이어지는 엔지니어링 측면에 있게 됩니다. 반면 데이터 과학자 프로필을 사용하면 비즈니스 개발 측에서 복잡한 데이터 작업을 수행하여 문제를 분석하고 데이터 기반 의사 결정에 영향을 줍니다.

두 프로필 간의 상호 관계

기계 학습의 과학과 응용은 이 두 사양 사이에 얇은 선을 형성합니다.

데이터 과학자는 기술 노하우에 대한 지식과 친숙함을 갖춘 전문가이며 문제 해결에 대한 솔루션을 추론하기 위해 알고리즘과 함께 기계 학습 개념을 사용합니다. 마찬가지로 소프트웨어 개발자는 소프트웨어를 목표로 하는 기계의 제품 개발에 종사하는 기술 분야의 전문가입니다.

다음과 같은 근거로 데이터 과학자와 소프트웨어 개발자를 분석합니다.

1. 결과

기술 혁명과 정보 기술의 보급으로 데이터 과학은 보편적으로 추출되는 방대한 데이터에 대한 솔루션으로 등장했습니다. 이 데이터의 해석에 대한 이해가 필수적이었고, 이를 위해 프로필은 데이터를 분석하여 산업 문제에 대한 솔루션을 찾기 위해 비즈니스 영역으로 더 이동했습니다.

소프트웨어 엔지니어링은 성장하는 정보 기술 산업에서 소프트웨어 제품을 만들기 위한 플랫폼으로 등장했습니다. 숙련된 제품 개발 도구를 사용하여 버그에 취약하지 않고 산업 성장에 도움이 되는 응용 프로그램을 만드는 것이 주요 목표였습니다.

2. 방법론

데이터 과학 방법론은 데이터 마이닝 및 처리 도구로 가장 잘 설명됩니다. 여기에서 데이터는 소스에서 추출되고 분석에서 적절한 도구를 사용하여 변환된 다음 결과 솔루션으로 시스템 소프트웨어에 로드됩니다.

소프트웨어 개발은 ​​소프트웨어 개발 주기의 방법론에 따라 작동합니다.

3. 로드플랜

데이터 과학자는 비즈니스 문제에 대한 답을 찾는 데 지시하는 비즈니스 산업에 제약을 받습니다. 그들은 데이터 분석의 과학을 기술 노하우에 적용하여 운영상의 어려움을 없애기 위해 노력합니다.

소프트웨어 개발자는 컴퓨터 기술과 전문 지식을 사용하여 프로세스의 우수성을 제공하는 제품을 만들어 정보 기술 산업을 통제하는 것을 목표로 합니다.

4. 메커니즘

데이터 과학 도구에는 데이터 추출 및 마이닝 프로세스, 데이터 시각화 및 솔루션을 찾기 위한 분석 도구가 포함됩니다.

소프트웨어 개발 도구에는 프로그래밍, 응용 프로그램, 소프트웨어 개발, 통합 프로세스 및 알고리즘 도구가 포함됩니다.

5. 환경

데이터 과학자는 비즈니스 업계에서 일합니다. 엄격한 데이터 분석을 통해 문제 영역을 찾고 솔루션을 찾기 위해 노력하는 그들의 궁극적인 목표는 비즈니스를 향상하고 운영 허점을 줄이는 것입니다.

소프트웨어 개발자는 기술 응용 프로그램에서 일하며 소프트웨어 개발 도구를 사용하여 고품질 소프트웨어 최종 제품을 만듭니다.

6. 필요한 기술

데이터 과학자는 기계 학습, 알고리즘, 빅 데이터, 데이터 마이닝, 컴퓨터 언어의 SQL(Structured Query Language) 및 분석 도구에 대한 기술을 개발해야 합니다. 이는 데이터 마이닝에서 정리 및 변환, 데이터 모델링에 이르는 프로세스를 시작하는 데 필요합니다.

소프트웨어 개발자는 프로그래밍 언어, 구축 및 구성 도구에 대한 전문 지식과 교육을 개발해야 합니다.

7. 역할과 책임

프로필의 책임을 맡고 있는 데이터 과학자는 데이터 알고리즘, 머신 러닝, 산업 대시보드를 생성하는 비즈니스 계획에 중점을 두고 있으며 완료될 때까지 문제 여정을 매핑합니다. 데이터 과학을 사용하여 목표를 달성하기 위한 단계적 접근 방식.

소프트웨어 개발자 프로필은 클라이언트의 요구 사항을 충족하는 고품질 응용 프로그램을 개발하기 위해 엔지니어링 및 리엔지니어링 프로세스를 요구합니다. 소프트웨어 개발 주기에서 소프트웨어 개발자는 코딩, 테스트 및 검토를 포함한 개별 단계를 통과합니다.

8. 공통 데이터 개요

데이터 과학자의 보고서는 운영 방식의 장애물을 제거하기 위한 기술 개선 솔루션의 토대를 마련합니다.

소프트웨어 개발자는 현장 요구 사항을 브레인스토밍한 후 클라이언트의 요구 사항에 대해 작업합니다. 브레인스토밍은 주요 문제 영역에 대한 솔루션을 논의한 후 얻은 특정 요점 집합의 결과이며, 여기서 데이터 과학자가 최종 제품과 관련됩니다.

결론

결론적으로 두 프로필은 충족해야 하는 결과의 표현이 다릅니다. 데이터 과학자가 비즈니스 해결 방법을 충족하는 프로세스를 개발하기 위해 코드 작업을 하는 동안 소프트웨어 개발자는 고품질 소프트웨어 결과를 생성하기 위해 이러한 솔루션을 작업합니다.

데이터 과학자는 조직에서 문제 영역을 찾아 개발할 수 있는 기회를 식별하기 위해 노력하고 소프트웨어 개발자는 프로그래밍을 사용하여 엔지니어링 코드 및 프로그램으로 기술 솔루션을 만드는 데 노력합니다.

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