数据科学家与软件开发人员 [终极比较指南]

介绍

数据科学是一个管理和业务开发领域。 这里的主要思想是一种以业务为中心的方法，它主要关注个别问题领域以消除它们并使用数据分析工具全面发展业务。 软件开发人员更多的是专注于开发应用程序和软件程序的技术、工程专业。 从顶尖大学学习数据科学以提高您的专业知识。

数据科学专业涉及使用数据提取、挖掘和分析的科学技能来解决业务问题。 这是一个广阔的领域，涵盖了各个行业。 而另一方面，软件开发或软件工程是通过应用计算机科学和数学分析的原理来处理新软件的开发和创建的研究分支。

你是数据驱动的吗？

世界正变得越来越受数据驱动，随着这种升级的进展，所有业务都在发生变化。 无论是服务行业还是产品行业，当下的绝对需求就是数据。

全球各地的公司都在使用从客户那里提取的这些数据。 并通过研究工作带来发展变化以满足市场需求。

在处理数据时，您可以了解自己的兴趣领域。 通过发现无处不在的问题区域并使用数据科学工具来解决这些问题，对业务流程开发和重新设计的结果的亲和力是数据科学家的方法。

而且，需要创建新软件并使用计算机软件技能进行开发的角色是软件开发人员的方法。

选择正确的职业

如果倾向于解决导致业务发展的问题解决过程，那么数据科学家的职责就符合您的要求。 但是，如果数据处理的角色不符合您的兴趣，并且您更倾向于创建由计算机分析和科学产生的最终产品，那么软件工程师档案将适合您的需求。

通过软件开发，您将处于工程方面，这将导致最终产品的创建。 而使用数据科学家简介，您将处于业务开发方面，处理复杂的数据以分析问题并影响数据驱动的决策制定。

两个配置文件之间的相互关系

机器学习的科学和应用形成了这两个规范之间的细线。

数据科学家是具有知识和熟悉技术知识的专业人士，他们使用机器学习的概念及其算法来推断解决问题的解决方案。 同样，软件开发人员是技术领域的专业人员，致力于针对软件进行机器产品开发。

基于以下理由分析数据科学家与软件开发人员：

1. 后果

随着技术革命和信息技术的普及，数据科学作为解决普遍提取的海量数据的解决方案应运而生。 理解解释这些数据是必不可少的，为此，概要进一步转向业务领域，通过分析数据找到行业问题的解决方案。

软件工程作为在不断发展的信息技术行业中创建软件产品的平台而出现。 创建不易受错误影响的应用程序并使用熟练的产品开发工具帮助行业发展是主要目标。

2. 方法论

数据科学方法最好用数据挖掘和处理工具来描述。 在这种情况下，从源中提取数据，使用适当的分析工具进行转换，然后将其加载到系统软件中以生成解决方案。

软件开发基于软件开发周期的方法论。

3. 道路规划

数据科学家受限于商业行业，直接寻找商业问题的答案。 通过将数据分析科学应用于技术知识，他们致力于消除运营困境。

软件开发商的目标是通过使用计算机技能和技术专长来控制信息技术行业，以创造提供卓越流程的产品。

4.机制

数据科学工具包括数据提取和挖掘过程、数据可视化以及用于寻找解决方案的分析工具。

软件开发工具包括编程、应用程序、软件开发、集成过程和算法工具。

5. 环境

数据科学家在商业行业工作。 通过严谨的数据分析，寻找问题所在，寻找解决方案，最终目的是提升业务，减少运营漏洞。

软件开发人员在技术应用程序中工作，他们使用软件开发工具来创建高质量的软件最终产品。

6. 所需技能

数据科学家必须发展机器学习、算法、大数据、数据挖掘、计算机语言的结构化查询语言 (SQL) 和分析工具方面的技能。 这些对于启动从数据挖掘到清理和转换到数据建模的过程是必要的。

软件开发人员需要开发有关编程语言、构建和配置工具的专业知识和培训。

7. 角色和职责

负责其个人资料职责的数据科学家专注于数据算法、机器学习和业务计划，以创建行业仪表板，这些仪表板将绘制问题旅程直至完成。 使用数据科学达到目的的逐步方法。

软件开发人员简介要求设计和重新设计流程以开发高质量的应用程序以满足客户的要求。 在软件开发周期中，软件开发人员会通过各个步骤，包括编码、测试和审查。

8. 通用数据大纲

数据科学家的报告为技术改进解决方案奠定了基础，以消除操作方法中的障碍。

软件开发人员在头脑风暴现场需求后满足客户的需求。 头脑风暴是在讨论关键问题领域的解决方案后产生的一组特定点的结果，这就是数据科学家与最终产品相关的地方。

结论

最终，两种配置文件在他们必须满足的结果的表达方式上是不同的。 数据科学家致力于编写代码以开发流程以满足业务解决方案，而软件开发人员则致力于这些解决方案以创建高质量的软件结果。

数据科学家致力于通过发现问题区域来确定组织中可以发展的机会，软件开发人员努力使用编程来通过工程代码和程序创建技术解决方案。

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