Data Scientist a programista [Przewodnik porównywania]

Wstęp

Data science to dziedzina zarządzania i rozwoju biznesu. Główną ideą jest tutaj podejście skoncentrowane na biznesie, które koncentruje się przede wszystkim na poszczególnych obszarach problemowych, aby je wyeliminować i ogólnie rozwinąć biznes za pomocą narzędzi do analizy danych. Software Developer to bardziej techniczna, inżynierska specjalizacja, która koncentruje się na tworzeniu aplikacji i programów. Ucz się nauki o danych od najlepszych uniwersytetów, aby poszerzyć swoją wiedzę.

Zawód naukowca o danych dotyczy wykorzystania umiejętności naukowych ekstrakcji, eksploracji i analizy danych do rozwiązywania problemów biznesowych. To rozległy obszar obejmujący różne branże. Natomiast Software Development lub Software Engineering to dziedzina nauki, która zajmuje się rozwojem i tworzeniem nowego oprogramowania z zastosowaniem zasad informatyki i analizy matematycznej.

Czy jesteś oparty na danych?

Świat staje się coraz bardziej oparty na danych, a wraz z postępami w zwiększaniu skali wszystkie firmy się zmieniają. Niezależnie od tego, czy jest to branża usługowa, czy produktowa, absolutnym wymogiem są chwilowo dane.

Firmy na całym świecie wykorzystują te dane pozyskane od swoich klientów. Oraz poprzez prace badawcze mające na celu wprowadzenie zmian rozwojowych, aby sprostać wymaganiom rynku.

Pracując na danych, poznajesz swoje obszary zainteresowań. Powinowactwo do wyników rozwoju procesów biznesowych i ponownej inżynierii poprzez znajdowanie obszarów problemowych na całym świecie i używanie narzędzi do analizy danych do rozwiązywania tych problemów to podejście naukowców zajmujących się danymi.

A rolą, która wymaga tworzenia nowego oprogramowania i jego rozwoju z wykorzystaniem umiejętności obsługi oprogramowania komputerowego, jest podejście programisty.

Wybór odpowiedniej kariery

Jeśli istnieje skłonność do procesu rozwiązywania problemów, który prowadzi do rozwoju biznesu, obowiązki analityka danych odpowiadają Twoim wymaganiom. Jeśli jednak rola obsługi danych nie odpowiada Twoim zainteresowaniom i bardziej skłaniasz się w stronę tworzenia produktu końcowego wynikającego z analityki komputerowej i nauki, to profil inżyniera oprogramowania będzie odpowiadał Twoim potrzebom.

Wraz z rozwojem oprogramowania znajdziesz się po stronie inżynierskiej, która doprowadzi do stworzenia produktu końcowego. Natomiast z profilem naukowca danych będziesz po stronie rozwoju biznesu, pracując nad złożonymi danymi, aby analizować problemy i wpływać na podejmowanie decyzji w oparciu o dane.

Wzajemna relacja między dwoma profilami

Nauka i zastosowanie uczenia maszynowego tworzy cienką granicę między tymi dwiema specyfikacjami.

Data Scientists to profesjonaliści z wiedzą i znajomością technicznego know-how, którzy wykorzystują koncepcję uczenia maszynowego z jego algorytmami do wyprowadzania rozwiązań dotyczących rozwiązywania problemów. Podobnie, programista jest profesjonalistą w obszarze technicznym pracującym nad rozwojem produktu maszyny mającym na celu oprogramowanie.

Analizowanie Data Scientist vs Software Developer na tych podstawach:

1. Konsekwencja

Wraz z rewolucją technologiczną i rozpowszechnieniem technologii informatycznych, Data Science pojawiła się jako rozwiązanie dla ogromnych danych, które były powszechnie pozyskiwane. Niezbędne było zrozumienie interpretacji tych danych, a w tym celu profil przesunął się dalej w kierunku domeny biznesowej, aby znaleźć rozwiązania problemów branżowych poprzez analizę danych.

Inżynieria oprogramowania pojawiła się jako platforma do tworzenia oprogramowania w rozwijającej się branży technologii informatycznych. Głównym celem było tworzenie aplikacji, które nie są podatne na błędy i pomagają w rozwoju branży za pomocą wykwalifikowanych narzędzi do opracowywania produktów.

2. Metodologia

Metodologia Data Science jest najlepiej opisana za pomocą narzędzia do eksploracji i przetwarzania danych. W tym przypadku dane są wydobywane ze źródła, przekształcane za pomocą odpowiednich narzędzi w analizie, a następnie ładowane do oprogramowania systemowego do wynikowych rozwiązań.

Software Development pracuje nad metodologią Software Development Cycle.

3. Plan drogowy

Analitycy danych są ograniczeni do branży biznesowej, kierując się poszukiwaniem odpowiedzi na problemy biznesowe. Wykorzystując naukę analizy danych do technicznego know-how, pracują nad wyeliminowaniem dylematów operacyjnych.

Twórca oprogramowania dąży do kontrolowania branży technologii informatycznych, wykorzystując umiejętności obsługi komputera i wiedzę techniczną do tworzenia produktów zapewniających doskonałość w procesach.

4. Mechanizm

Narzędzia Data Science obejmują procesy ekstrakcji i eksploracji danych, wizualizację danych oraz narzędzia analityczne do znajdowania rozwiązań.

Narzędzia programistyczne obejmują programowanie, tworzenie aplikacji, tworzenie oprogramowania, procesy integracyjne i narzędzia algorytmiczne.

5. Środowisko

Data Scientists pracują w branży biznesowej. Pracując nad znajdowaniem obszarów problemowych i znajdowaniem rozwiązań poprzez rygorystyczną analizę danych, ich ostatecznym celem jest usprawnienie działalności i zmniejszenie luk operacyjnych.

Programiści pracują w aplikacji technologicznej, gdzie pracują z narzędziami do tworzenia oprogramowania, aby stworzyć wysokiej jakości produkt końcowy.

6. Wymagane umiejętności

Naukowcy zajmujący się danymi muszą rozwijać umiejętności w zakresie uczenia maszynowego, algorytmów, dużych zbiorów danych, eksploracji danych, strukturalnego języka zapytań (SQL) języka komputerowego i narzędzi analitycznych. Są one niezbędne do zainicjowania procesów od eksploracji danych, poprzez czyszczenie i transformację, po modelowanie danych.

Deweloperzy oprogramowania muszą rozwijać wiedzę i szkolenia w zakresie języków programowania, tworzenia i narzędzi konfiguracyjnych.

7. Role i obowiązki

Data Scientist pracujący z obowiązkami związanymi ze swoim profilem koncentruje się na algorytmach danych, uczeniu maszynowym i biznesplanach, aby stworzyć branżowe kokpity menedżerskie, które będą mapować drogę problemu aż do zakończenia. Krokowe podejście do realizacji celów dzięki analizie danych.

Profil Software Developer wymaga inżynierii i re-engineeringu procesów w celu opracowania aplikacji o wysokiej jakości, aby spełnić wymagania klienta. Pracując nad cyklem tworzenia oprogramowania, programista przechodzi poszczególne etapy, w tym kodowanie, testowanie i przeglądanie.

8. Wspólny zarys danych

Raport naukowca danych kładzie podwaliny pod rozwiązanie w postaci ulepszeń technologicznych w celu wyeliminowania przeszkód w metodach operacyjnych.

Programista pracuje na potrzeby klienta, które pojawiają się po burzy mózgów wymagań terenowych. Burza mózgów wynika z określonego zestawu punktów, które pojawiły się po omówieniu rozwiązań kluczowych obszarów problemowych, i to w tym miejscu data scientist jest powiązana z produktem końcowym.

Wniosek

Podsumowując, oba profile różnią się pod względem wyrażania wyników, które muszą osiągnąć. Podczas gdy analitycy danych pracują nad kodami w celu opracowania procesów spełniających wymagania biznesowe, twórcy oprogramowania pracują nad tymi rozwiązaniami, aby uzyskać wysokiej jakości wyniki w zakresie oprogramowania.

Naukowcy zajmujący się danymi pracują nad identyfikacją możliwości w organizacji, w których może nastąpić rozwój, znajdując obszary problemowe, a twórcy oprogramowania starają się wykorzystać programowanie do tworzenia rozwiązań technologicznych za pomocą kodów inżynierskich i programów.

Jeśli interesuje Cię nauka nauki o danych, aby być na czele szybkiego postępu technologicznego, sprawdź program Executive PG w dziedzinie nauki o danych w ramach programu upGrad i IIIT-B.