數據科學家與軟件開發人員 [終極比較指南]

介紹

數據科學是一個管理和業務開發領域。 這裡的主要思想是一種以業務為中心的方法，它主要關注個別問題領域以消除它們並使用數據分析工俱全面發展業務。 軟件開發人員更多的是專注於開發應用程序和軟件程序的技術、工程專業。 從頂尖大學學習數據科學以提高您的專業知識。

數據科學專業涉及使用數據提取、挖掘和分析的科學技能來解決業務問題。 這是一個廣闊的領域，涵蓋了各個行業。 而另一方面，軟件開發或軟件工程是通過應用計算機科學和數學分析的原理來處理新軟件的開發和創建的研究分支。

你是數據驅動的嗎？

世界正變得越來越受數據驅動，隨著這種升級的進展，所有業務都在發生變化。 無論是服務行業還是產品行業，當下的絕對需求就是數據。

全球各地的公司都在使用從客戶那裡提取的這些數據。 並通過研究工作帶來發展變化以滿足市場需求。

在處理數據時，您可以了解自己的興趣領域。 通過發現無處不在的問題區域並使用數據科學工具來解決這些問題，對業務流程開發和重新設計的結果的親和力是數據科學家的方法。

而且，需要創建新軟件並使用計算機軟件技能進行開發的角色是軟件開發人員的方法。

選擇正確的職業

如果傾向於解決導致業務發展的問題解決過程，那麼數據科學家的職責就符合您的要求。 但是，如果數據處理的角色不符合您的興趣，並且您更傾向於創建由計算機分析和科學產生的最終產品，那麼軟件工程師檔案將適合您的需求。

通過軟件開發，您將處於工程方面，這將導致最終產品的創建。 而使用數據科學家簡介，您將處於業務開發方面，處理複雜的數據以分析問題並影響數據驅動的決策制定。

兩個配置文件之間的相互關係

機器學習的科學和應用形成了這兩個規範之間的細線。

數據科學家是具有知識和熟悉技術知識的專業人士，他們使用機器學習的概念及其算法來推斷解決問題的解決方案。 同樣，軟件開發人員是技術領域的專業人員，致力於針對軟件進行機器產品開發。

基於以下理由分析數據科學家與軟件開發人員：

1. 後果

隨著技術革命和信息技術的普及，數據科學作為解決普遍提取的海量數據的解決方案應運而生。 理解解釋這些數據是必不可少的，為此，概要進一步轉向業務領域，通過分析數據找到行業問題的解決方案。

軟件工程作為在不斷發展的信息技術行業中創建軟件產品的平台而出現。 創建不易受錯誤影響的應用程序並使用熟練的產品開發工具幫助行業發展是主要目標。

2. 方法論

數據科學方法最好用數據挖掘和處理工具來描述。 在這種情況下，從源中提取數據，使用適當的分析工具進行轉換，然後將其加載到系統軟件中以生成解決方案。

軟件開發基於軟件開發週期的方法論。

3. 道路規劃

數據科學家受限於商業行業，直接尋找商業問題的答案。 通過將數據分析科學應用於技術知識，他們致力於消除運營困境。

軟件開發商的目標是通過使用計算機技能和技術專長來控制信息技術行業，以創造提供卓越流程的產品。

4.機制

數據科學工具包括數據提取和挖掘過程、數據可視化以及用於尋找解決方案的分析工具。

軟件開發工具包括編程、應用程序、軟件開發、集成過程和算法工具。

5. 環境

數據科學家在商業行業工作。 通過嚴謹的數據分析，尋找問題所在，尋找解決方案，最終目的是提升業務，減少運營漏洞。

軟件開發人員在技術應用程序中工作，他們使用軟件開發工具來創建高質量的軟件最終產品。

6. 所需技能

數據科學家必鬚髮展機器學習、算法、大數據、數據挖掘、計算機語言的結構化查詢語言 (SQL) 和分析工具方面的技能。 這些對於啟動從數據挖掘到清理和轉換到數據建模的過程是必要的。

軟件開發人員需要開發有關編程語言、構建和配置工具的專業知識和培訓。

7. 角色和職責

負責其個人資料職責的數據科學家專注於數據算法、機器學習和業務計劃，以創建行業儀表板，這些儀表板將繪製問題旅程直至完成。 使用數據科學達到目的的逐步方法。

軟件開發人員簡介要求設計和重新設計流程以開發高質量的應用程序以滿足客戶的要求。 在軟件開發週期中，軟件開發人員會通過各個步驟，包括編碼、測試和審查。

8. 通用數據大綱

數據科學家的報告為技術改進解決方案奠定了基礎，以消除操作方法中的障礙。

軟件開發人員在頭腦風暴現場需求後滿足客戶的需求。 頭腦風暴是在討論關鍵問題領域的解決方案後產生的一組特定點的結果，這就是數據科學家與最終產品相關的地方。

結論

最終，兩種配置文件在他們必須滿足的結果的表達方式上是不同的。 數據科學家致力於編寫代碼以開發流程以滿足業務解決方案，而軟件開發人員則致力於這些解決方案以創建高質量的軟件結果。

數據科學家致力於通過發現問題區域來確定組織中可以發展的機會，軟件開發人員努力使用編程來通過工程代碼和程序創建技術解決方案。

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