นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลกับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ [คู่มือเปรียบเทียบขั้นสูงสุด]

บทนำ

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นโดเมนการจัดการและการพัฒนาธุรกิจ แนวคิดหลักในที่นี้คือแนวทางที่เน้นธุรกิจเป็นศูนย์กลาง โดยมุ่งเน้นที่ปัญหาแต่ละด้านเป็นหลักเพื่อขจัดปัญหาเหล่านั้น และพัฒนาธุรกิจโดยรวมโดยใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล นักพัฒนาซอฟต์แวร์มีความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคและวิศวกรรมมากกว่า ซึ่งมุ่งเน้นที่การพัฒนาแอปพลิเคชันและโปรแกรมซอฟต์แวร์ เรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลจากมหาวิทยาลัยชั้นนำเพื่อพัฒนาความเชี่ยวชาญของคุณ

วิชาชีพวิทยาศาสตร์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับการใช้ทักษะทางวิทยาศาสตร์ในการดึงข้อมูล การขุด และการวิเคราะห์เพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจ เป็นพื้นที่กว้างใหญ่ครอบคลุมอุตสาหกรรมต่างๆ ในขณะที่การพัฒนาซอฟต์แวร์หรือวิศวกรรมซอฟต์แวร์เป็นสาขาการศึกษาที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาและสร้างซอฟต์แวร์ใหม่โดยใช้หลักการของวิทยาการคอมพิวเตอร์และการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์

คุณขับเคลื่อนด้วยข้อมูลหรือไม่

โลกกำลังขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้น และด้วยความก้าวหน้าในการขยายขนาดธุรกิจ ทุกธุรกิจกำลังเปลี่ยนแปลง ไม่ว่าจะเป็นบริการหรืออุตสาหกรรมผลิตภัณฑ์ ความต้องการที่แท้จริงในชั่วขณะหนึ่งก็คือข้อมูล

บริษัทต่างๆ ทั่วโลกใช้ข้อมูลนี้ที่ดึงมาจากลูกค้าของตน และผ่านการวิจัยเพื่อทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในการพัฒนาเพื่อตอบสนองความต้องการของตลาด

ขณะทำงานกับข้อมูล คุณจะต้องทำความเข้าใจเกี่ยวกับความสนใจของคุณ ความใกล้ชิดกับผลลัพธ์ของการพัฒนากระบวนการทางธุรกิจและการปรับวิศวกรรมใหม่โดยการค้นหาพื้นที่ปัญหาในทุกที่และการใช้เครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาเหล่านั้นเป็นแนวทางของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

และบทบาทที่ต้องการสร้างซอฟต์แวร์ใหม่และการพัฒนาโดยใช้ทักษะซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์คือแนวทางของนักพัฒนาซอฟต์แวร์

การเลือกอาชีพที่เหมาะสม

หากมีความโน้มเอียงไปสู่กระบวนการแก้ปัญหาที่นำไปสู่การพัฒนาธุรกิจ ความรับผิดชอบของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็เหมาะสมกับความต้องการของคุณ แต่ถ้าบทบาทของการจัดการข้อมูลไม่เหมาะกับความสนใจของคุณ และคุณมีแนวโน้มที่จะสร้างผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายที่เกิดจากการวิเคราะห์คอมพิวเตอร์และวิทยาศาสตร์ โปรไฟล์วิศวกรซอฟต์แวร์จะเหมาะกับความต้องการของคุณ

ด้วยการพัฒนาซอฟต์แวร์ คุณจะเป็นฝ่ายวิศวกรรมที่จะนำไปสู่การสร้างผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้าย ในขณะที่โปรไฟล์นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณจะอยู่ฝ่ายพัฒนาธุรกิจ ทำงานกับข้อมูลที่ซับซ้อนเพื่อวิเคราะห์ปัญหาและมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ความสัมพันธ์ระหว่างสองโปรไฟล์

วิทยาศาสตร์และการประยุกต์ใช้แมชชีนเลิร์นนิงทำให้เกิดเส้นบาง ๆ ระหว่างข้อกำหนดทั้งสองนี้

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือมืออาชีพที่มีความรู้และความคุ้นเคยในความรู้ด้านเทคนิค และใช้แนวคิดของการเรียนรู้ด้วยเครื่องกับอัลกอริธึมเพื่อสรุปวิธีแก้ปัญหาในการแก้ปัญหา ในทำนองเดียวกัน ผู้พัฒนาซอฟต์แวร์คือมืออาชีพในด้านเทคนิคที่ทำงานเกี่ยวกับการพัฒนาผลิตภัณฑ์ของเครื่องโดยมุ่งเป้าไปที่ซอฟต์แวร์

การวิเคราะห์ Data Scientist กับ Software Developer ด้วยเหตุผลเหล่านี้:

1. ผลที่ตามมา

ด้วยการปฏิวัติทางเทคโนโลยีและความแพร่หลายของเทคโนโลยีสารสนเทศ Data Science จึงกลายเป็นวิธีแก้ปัญหาสำหรับข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ถูกดึงออกมาในระดับสากล ความเข้าใจในการตีความข้อมูลนี้เป็นสิ่งจำเป็น และด้วยเหตุนี้ โปรไฟล์จึงย้ายไปที่โดเมนธุรกิจต่อไปเพื่อค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาในอุตสาหกรรมโดยการวิเคราะห์ข้อมูล

วิศวกรรมซอฟต์แวร์กลายเป็นแพลตฟอร์มในการสร้างผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีสารสนเทศที่กำลังเติบโต การสร้างแอปพลิเคชันที่ไม่เสี่ยงต่อข้อบกพร่องและช่วยในการเติบโตของอุตสาหกรรมโดยใช้เครื่องมือพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่มีฝีมือเป็นเป้าหมายหลัก

2. ระเบียบวิธี

วิธีการของ Data Science อธิบายได้ดีที่สุดด้วยเครื่องมือขุดและประมวลผลข้อมูล ในการนี้ ข้อมูลจะถูกดึงมาจากแหล่งที่มา แปลงโดยใช้เครื่องมือที่เหมาะสมในการวิเคราะห์ จากนั้นโหลดลงในซอฟต์แวร์ระบบเพื่อแก้ปัญหาที่เกิดขึ้น

การพัฒนาซอฟต์แวร์ทำงานตามระเบียบวิธีของวัฏจักรการพัฒนาซอฟต์แวร์

3. ผังถนน

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลถูกจำกัดอยู่ในอุตสาหกรรมธุรกิจ โดยมุ่งค้นหาคำตอบสำหรับปัญหาทางธุรกิจ โดยการนำศาสตร์แห่งการวิเคราะห์ข้อมูลมาใช้กับความรู้ทางเทคนิค พวกเขาจะทำงานเพื่อขจัดปัญหาด้านการดำเนินงาน

ผู้พัฒนาซอฟต์แวร์มีเป้าหมายที่จะควบคุมอุตสาหกรรมเทคโนโลยีสารสนเทศโดยใช้ทักษะคอมพิวเตอร์และความเชี่ยวชาญทางเทคนิคเพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ที่ส่งมอบความเป็นเลิศในกระบวนการ

4. กลไก

เครื่องมือ Data Science รวมถึงการดึงข้อมูลและกระบวนการขุด การสร้างภาพข้อมูล และเครื่องมือวิเคราะห์เพื่อค้นหาโซลูชัน

เครื่องมือในการพัฒนาซอฟต์แวร์ ได้แก่ การเขียนโปรแกรม แอปพลิเคชัน การพัฒนาซอฟต์แวร์ กระบวนการบูรณาการ และเครื่องมืออัลกอริธึม

5. สิ่งแวดล้อม

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานในอุตสาหกรรมธุรกิจ การทำงานเพื่อค้นหาประเด็นปัญหาและค้นหาแนวทางแก้ไขโดยการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างเข้มงวด เป้าหมายสูงสุดของพวกเขาคือการเสริมสร้างธุรกิจและลดช่องโหว่ในการปฏิบัติงาน

นักพัฒนาซอฟต์แวร์ทำงานในแอปพลิเคชันเทคโนโลยี โดยทำงานร่วมกับเครื่องมือพัฒนาซอฟต์แวร์เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ขั้นสุดท้ายคุณภาพสูง

6. ทักษะที่จำเป็น

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องพัฒนาทักษะในการเรียนรู้ของเครื่อง อัลกอริธึม บิ๊กดาต้า การทำเหมืองข้อมูล โครงสร้างคิวรี่ภาษา (SQL) ของภาษาคอมพิวเตอร์ และเครื่องมือวิเคราะห์ สิ่งเหล่านี้จำเป็นสำหรับการเริ่มต้นกระบวนการตั้งแต่การทำเหมืองข้อมูลผ่านการล้างข้อมูลและการแปลงเป็นการสร้างแบบจำลองข้อมูล

นักพัฒนาซอฟต์แวร์จำเป็นต้องพัฒนาความเชี่ยวชาญและการฝึกอบรมเกี่ยวกับภาษาการเขียนโปรแกรม การสร้าง และเครื่องมือการกำหนดค่า

7. บทบาทและความรับผิดชอบ

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทำงานด้วยความรับผิดชอบของโปรไฟล์จะเน้นที่อัลกอริทึมของข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และแผนธุรกิจเพื่อสร้างแดชบอร์ดอุตสาหกรรม ซึ่งจะจับคู่เส้นทางของปัญหาจนกว่าจะเสร็จสิ้น แนวทางแบบเป็นขั้นตอนเพื่อบรรลุจุดจบโดยใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล

โปรไฟล์นักพัฒนาซอฟต์แวร์ต้องการกระบวนการทางวิศวกรรมและการปรับวิศวกรรมใหม่เพื่อพัฒนาแอปพลิเคชันคุณภาพสูงเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้า นักพัฒนาซอฟต์แวร์ทำงานเกี่ยวกับวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ผ่านแต่ละขั้นตอน รวมถึงการเข้ารหัส การทดสอบ และการตรวจสอบ

8. โครงร่างข้อมูลทั่วไป

รายงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลวางรากฐานสำหรับการแก้ปัญหาในการปรับปรุงเทคโนโลยีเพื่อขจัดอุปสรรคในวิธีการดำเนินงาน

นักพัฒนาซอฟต์แวร์ทำงานตามความต้องการของลูกค้าที่มาหลังจากการระดมความคิดเกี่ยวกับข้อกำหนดภาคสนาม การระดมความคิดเป็นผลจากชุดประเด็นเฉพาะที่เกิดขึ้นหลังจากพูดคุยถึงแนวทางแก้ไขปัญหาที่สำคัญ และนี่คือจุดที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความเกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์สุดท้าย

บทสรุป

โดยสรุปแล้ว โปรไฟล์ทั้งสองมีความแตกต่างกันในการแสดงออกถึงผลลัพธ์ที่พวกเขาต้องพบเจอ ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานเกี่ยวกับรหัสเพื่อพัฒนากระบวนการเพื่อให้เป็นไปตามการแก้ปัญหาทางธุรกิจ นักพัฒนาซอฟต์แวร์ก็ทำงานบนโซลูชันเหล่านี้เพื่อสร้างผลลัพธ์ซอฟต์แวร์คุณภาพสูง

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานเพื่อระบุโอกาสในองค์กรที่สามารถพัฒนาได้ด้วยการค้นหาพื้นที่ปัญหา และนักพัฒนาซอฟต์แวร์พยายามใช้การเขียนโปรแกรมเพื่อสร้างโซลูชันทางเทคโนโลยีด้วยรหัสและโปรแกรมทางวิศวกรรม

หากคุณอยากรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อก้าวไปสู่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว ลองดู Executive PG Program in Data Science ของ upGrad & IIIT-B