Andmeteaduse ja tarkvaraehituse erinevus
Andmeteadus, lihtsamalt öeldes andmete teisendamine või ekstraheerimine teadmistes. Nii et ettevõte saaks neid teadmisi kasutada tarkade otsuste tegemiseks ettevõtte parendamiseks. Andmeteadust kasutades on ettevõtted muutunud piisavalt intelligentseks, et tooteid edasi suunata ja müüa.
Tarkvaraehitus on struktureeritud lähenemisviis tarkvara kujundamisele, arendamisele ja hooldusele, et vältida tarkvaratoote madalat kvaliteeti. Tarkvaraehitus muudab nõuded selgeks, et arendustöö oleks lihtsam. nii et mõistame selles postituses üksikasjalikult nii andmeteadust kui ka tarkvaratehnikat.
Andmeteaduse ja tarkvaratehnika (infograafika) võrdlus ühest otsast teise
Allpool on 8 parimat võrdlust Data Science vs Tarkvaraehituse vahel
Andmeteaduse ja tarkvaratehnika peamised erinevused
Nagu näete, on andmeteaduse ja tarkvaratehnika vahel palju erinevusi. Vaatame peamisi erinevusi andmeteaduse ja tarkvaratehnika vahel -
- Andmeteadus koosneb andmearhitektuurist, masinõppest ja Analyticsist, samas kui tarkvaratehnika on pigem raamistik kvaliteetse tarkvaratoote pakkumiseks.
- Andmeanalüütik on see, kes analüüsib andmeid ja muudab need teadmisteks, tarkvaratehnoloogial on tarkvaratoote loomiseks arendaja.
- Big Data kiire kasv on andmetöötluse sisendallikas, samas kui tarkvaraarenduses, mis nõuab uusi funktsioone ja funktsioone, insenerid insenere kavandama ja arendama uut tarkvara.
- Andmeteadus aitab andmete töötlemisel ja analüüsimisel teha häid äriotsuseid; arvestades, et tarkvaratehnika muudab tootearendusprotsessi struktureerituks.
- Andmeteadus sarnaneb andmete kaevandamisega, see on interdistsiplinaarne teaduslike meetodite, protsesside ja süsteemide väli teadmiste või arusaamade saamiseks andmetest erineval kujul, nii struktureeritud kui ka struktureerimata; tarkvaratehnika on pigem kasutaja vajaduste analüüsimine ja vastavalt disainile tegutsemine.
- Andmeteadus juhib andmeid; tarkvaraehitust juhivad lõppkasutajate vajadused.
- Andmeteadus kasutab andmetest mustrite tegemiseks mitmeid suurandmete ökosüsteeme, platvorme; tarkvarainsenerid kasutavad sõltuvalt tarkvaravajadusest erinevaid programmeerimiskeeli ja -vahendeid.
- Andmete ekstraheerimine on andmeteaduse oluline samm; nõuete kogumisel ja kujundamisel on tarkvaratehnikas ülioluline roll.
- Andmeteadlane on rohkem keskendunud andmetele ja nendes peituvatele mustritele, andmeteadlane ehitab andmete peale analüüsi. Andmeteadlase töö hõlmab andmete modelleerimist, masinõpet, algoritme ja äriteabe armatuurlaudu.
- Tarkvarainsener ehitab rakendusi ja süsteeme. Arendajad kaasatakse sellesse protsessi kõigisse etappidesse alates kujundamisest kuni koodi kirjutamiseni kuni testimise ja ülevaatuseni.
- Kuna üha rohkem andmeid genereeritakse, on täheldatud, et infotehnikud tekivad tarkvaratehnika distsipliini alamvõrguna. Andmeinsener ehitab süsteeme, mis koondavad, salvestavad ja hangivad andmeid tarkvarainseneride loodud erinevatest rakendustest ja süsteemidest.
- Tarkvaraehitus viitab inseneriprintsiipide rakendamisele tarkvara arendamisel. Tarkvarainsenerid osalevad tarkvaraarenduse elutsüklis, ühendades klientide vajadused rakendatavate tehnoloogialahendustega. Seega arendavad nad süstemaatiliselt protsessi, et pakkuda lõpptulemusena konkreetset funktsiooni, tarkvaratehnika tähendab tarkvara väljatöötamiseks insenerikontseptsioonide kasutamist.
- Oluline tähelepanek on see, et tarkvarainseneri koostatud tarkvarakujundus põhineb andmeinseneri või andmeteadlase määratletud nõuetel. Nii et infoteadus ja tarkvaratehnika käivad käsikäes.
- Varasemad andmed on kasulikud andmete ja teaduse konkreetse funktsiooni või toote kohta teabe ja mustrite leidmiseks.
- Suhtlus klientide ja lõppkasutajatega aitab luua tarkvaratehnikas hea tarkvaraarenduse elutsükli, eriti see on SDLC-s nõude kogumise jaoks väga oluline.
- Andmeteaduse üheks tulemuseks oleks soovitus sarnaste toodete kohta Amazonis; süsteem töötleb meie otsingut, tooteid sirvime ja anname vastavalt sellele soovitusi.
- Tarkvaratehnika puhul võtame näiteks pangatehingute jaoks mobiilirakenduse kavandamise. Pank peab tehingute protsessi klientide jaoks lihtsaks mõtlema või koguma; seal algas nõue, nii ka projekteerimine ja arendamine.
Andmeteadus vs tarkvaratehnika võrdlustabel
Allpool on ülim võrdlus Data Science vs Tarkvaraehituse vahel
| Andmeteaduse ja tarkvaratehnika võrdluse alused | Andmeteadus | Tarkvaraarendus |
| Miks? I Tähtsus | Infotehnoloogia mõju muudab teaduses kõike. Kõikjalt tuleb andmeid.
Andmete kasvades ja ka nende haldamiseks, andmete analüüsimiseks ja nende andmete kohta hea ülevaate saamiseks vajalikke teadmisi on lahenduseks saanud andmeteaduste distsipliin. |
Ilma järgimata võiks teatud distsipliin, mis mingit lahendust loob, puruneda. Tarkvaratootmine on vajalik tarkvaratoote turustamiseks ilma turvaaukudeta. |
| Metoodika | ETL on hea näide, millest alustada. ETL on erinevatest allikatest andmete kaevandamise, nende vorminguks muutmise, mis muudab töötamise lihtsamaks, laadimine ja seejärel töötlemiseks süsteemi laadimine. | Tarkvaraarenduse alus on SDLC (tarkvaraarenduse elutsükkel). |
| Lähenemisviis | Protsessile orienteeritud | Raamistikule / metoodikale orienteeritud |
| Algoritmide rakendamine | Juga | |
| Mustrituvastus | Spiraal | |
| Krõmps numbrid | Agiilne | |
|
Tööriistad |
Analyticsi tööriistad, andmete visualiseerimise tööriistad ja andmebaasi tööriistad. | Projekteerimis- ja analüüsitööriistad, tarkvara andmebaasi tööriistad, programmeerimiskeele tööriistad, veebirakenduste tööriistad, SCM-i tööriistad, pideva integreerimise tööriistad ja testimisriistad. |
| Ökosüsteem, platvormid ja keskkonnad | Hadoop, Map R, säde, andmeladu ja Flink | Äriplaneerimine ja modelleerimine, analüüs ja kujundamine, kasutajaliidese arendamine, programmeerimine, hooldus ja pöördprojekteerimine ning projektijuhtimine |
| Vajalikud oskused | Teadmised andmetoodete loomise ja visualiseerimise kohta, et andmed oleksid arusaadavad,
Domeeniteadmised, andmete kaevandamine, masinõpe, algoritmid, suurandmete töötlemine, struktureeritud struktureerimata andmed (SQL ja NoSQL DBs), kodeerimine, tõenäosus ja statistika | Kasutaja vajaduste mõistmine ja analüüsimine, programmeerimise põhikeeled (C, C ++, Java jne), testimine, ehitustööriistad (Maven, ant, Gradle jne), konfiguratsiooni tööriistad (peakokk, nukk jne), ehitamise ja vabastamise haldus (Jenkins, Artifactory jne) |
| Rollid ja vastutused | Andmeteadlane, andmeanalüütik, ärianalüütik, andmeinsener ja suurandmete spetsialist | Kujundaja, arendaja, ehituse ja vabastamise insener, testijad, andmeinsener, tootejuhid, administraatorid ja pilvekonsultandid. |
| Andmeallikad | Sotsiaalmeedia (facebook, twitter jne), andurite andmed, tehingud, avalike andmete küpsetussüsteemid, ärirakendused, masina logiandmed jne | Lõppkasutaja vajadused, uute funktsioonide arendamine ja nõudlus erifunktsioonide järele jne. |
Järeldus - andmeteadus vs tarkvaratehnika
Järeldus oleks, et „andmeteadus” on „andmepõhine otsustamine”, mis aitab ettevõttel teha häid valikuid, samas kui tarkvaratehnika on tarkvaratoodete väljatöötamise metoodika ilma nõudmistes segadusi tekitamata.
Soovitatavad artiklid:
See on olnud juhend Data Science vs Tarkvaraehitus, nende tähendus, pea võrdlus, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Andmeteadus ja selle kasvav tähtsus
- Kuidas saada paremat karjäärikasvu tarkvara testimisel?
- 10 parimat tasuta statistilise analüüsi tarkvara turul
- Suurandmed vs andmeteadus - kuidas nad erinevad?
- Tarkvaraehituse intervjuu küsimused
- Mille poolest erinevad Jenkins vs Bamboo
- Jenkins vs Travis CI: parim juhend
- Jenkins vs TeamCity