Ero datatieteen ja ohjelmistosuunnittelun välillä
Tietotekniikka, yksinkertaisemmin muuntamalla tai erottamalla tiedot eri muodoissa tietoon. Joten yritys voi käyttää tätä tietoa tehdäkseen viisaita päätöksiä liiketoiminnan parantamiseksi. Tietotekniikan avulla yritykset ovat tulleet tarpeeksi älykkäiksi ajamaan ja myymään tuotteita.
Ohjelmistosuunnittelu on jäsennelty lähestymistapa ohjelmistojen suunnitteluun, kehittämiseen ja ylläpitoon, jotta vältetään ohjelmistotuotteen heikko laatu. Ohjelmistosuunnittelu tekee vaatimuksista selkeät, jotta kehitystyö on helpompaa. joten ymmärrämme sekä tietotekniikka että ohjelmistosuunnittelu yksityiskohtaisesti tässä viestissä.
Head to Head -vertailu Data Science vs. Ohjelmistosuunnittelu (Infografia)
Alla on 8 parasta vertailua Data Science vs. Software Engineering -sovellusten välillä
Keskeiset erot datatieteen ja ohjelmistosuunnittelun välillä
Kuten näette, Data Science vs. Software Engineering -yritysten välillä on monia eroja. Katsotaanpa tärkeimmät erot Data Science vs. Software Engineering -
- Tietotekniikka koostuu tietoarkkitehtuurista, koneoppimisesta ja Analyticsista, kun taas ohjelmistosuunnittelu on enemmän puitteet korkealaatuisen ohjelmistotuotteen toimittamiselle.
- Tietoanalyytikko analysoi tiedot ja muuttaa ne tiedoksi, ohjelmistosuunnittelijalla on Kehittäjä rakentaa ohjelmistotuotteen.
- Big Datan nopea kasvu on tietotekniikan lähteenä, kun taas ohjelmistosuunnittelu, joka vaatii uusia ominaisuuksia ja toiminnallisuuksia, ajaa insinöörejä suunnittelemaan ja kehittämään uusia ohjelmistoja.
- Tietotekniikka auttaa tekemään hyviä liiketoimintapäätöksiä käsittelemällä ja analysoimalla tietoja; ohjelmistosuunnittelu tekee tuotekehitysprosessista jäsennellyn.
- Tietotekniikka on samanlainen kuin tiedon louhinta, se on tieteidenvälinen tieteellisten menetelmien, prosessien ja järjestelmien kenttä tiedon tai näkemysten saamiseksi tiedoista eri muodoissa, joko rakenteellisina tai jäsentämättä; ohjelmistosuunnittelu on enemmän kuin käyttäjän tarpeiden analysointi ja toimiminen suunnittelun mukaisesti.
- Tietotekniikkaa ohjaa data; loppukäyttäjien tarpeet ohjaavat ohjelmistosuunnittelua.
- Tietotiede käyttää useita Big-Data Ekosysteemejä, alustoja kuvioiden tekemiseen tiedoista; ohjelmistosuunnittelijat käyttävät erilaisia ohjelmointikieliä ja työkaluja ohjelmistotarpeesta riippuen.
- Tiedonkeruu on tärkeä askel tietojenkäsittelyssä; vaatimusten kerääminen ja suunnittelu on tärkeä rooli ohjelmistosuunnittelussa.
- Datatieteilijä on keskittynyt enemmän tietoon ja siihen piilotettuihin malleihin, tietotieteilijä rakentaa analyysin datan päälle. Data Scientist -työ sisältää datan mallinnuksen, koneoppimisen, algoritmit ja Business Intelligence -hallintataulut.
- Ohjelmistosuunnittelija rakentaa sovelluksia ja järjestelmiä. Kehittäjät otetaan mukaan prosessin kaikkiin vaiheisiin suunnittelusta koodin kirjoittamiseen testaukseen ja arvosteluun.
- Kun yhä enemmän dataa syntyy, havaitaan, että tietotekniikan suunnittelijat nousevat aliverkkoon ohjelmistotekniikan aloilla. Tietojen suunnittelija rakentaa järjestelmiä, jotka yhdistävät, tallentavat ja noutavat tietoja ohjelmistosuunnittelijoiden luomista eri sovelluksista ja järjestelmistä.
- Ohjelmistosuunnittelulla tarkoitetaan tekniikan periaatteiden soveltamista ohjelmistojen kehittämiseen. Ohjelmistosuunnittelijat osallistuvat ohjelmistokehityksen elinkaareen yhdistämällä asiakkaiden tarpeet soveltuviin teknologiaratkaisuihin. Siksi he kehittävät systemaattisesti prosessin tietyn toiminnon aikaansaamiseksi lopulta, ohjelmistosuunnittelulla tarkoitetaan suunnittelukonsepteja käyttämällä ohjelmistojen kehittämiseen.
- Tärkeä huomautus on, että ohjelmistosuunnittelijan suunnittelema ohjelmistosuunnittelu perustuu Data Engineerin tai Data Scientistin määrittelemiin vaatimuksiin. Joten tietojenkäsittelytiede ja ohjelmistosuunnittelu kulkevat käsi kädessä.
- Historiallisesta tiedosta on hyötyä tietotekniikan tietyn toiminnon tai tuotteen tietojen ja kuvioiden löytämisessä.
- Kommunikointi asiakkaiden ja loppukäyttäjien kanssa auttaa luomaan hyvän ohjelmistokehityksen elinkaaren ohjelmistosuunnittelussa, etenkin se on erittäin tärkeä vaatimusten keräämiselle SDLC: ssä.
- Yksi esimerkki tuloksesta datatieteelle olisi ehdotus vastaavista tuotteista Amazonissa; järjestelmä käsittelee hakuamme, selaamiamme tuotteita ja antaa ehdotuksia sen mukaan.
- Otetaanpa ohjelmistosuunnittelun tapauksessa esimerkki mobiilisovelluksen suunnittelusta pankkitapahtumia varten. Pankin on oltava ajatellut tai kerännyt käyttäjän palautteen, jotta transaktioprosessi olisi helppo asiakkaille; siellä vaatimus alkoi samoin kuin suunnittelu ja kehitys.
Data Science vs. Ohjelmistotuotannon vertailutaulukko
Alla on ylin vertailu Data Science vs. Software Engineering -sovellusten välillä
| Tietojen ja ohjelmistotekniikan vertailun perusteet | Tietotiede | Ohjelmistotuotanto |
| Miksi? I Tärkeys | 'Tietotekniikan' vaikutus muuttaa kaiken tieteessä. Kuormitus tietoa tulee kaikkialta.
Datan kasvaessa, samoin kuin sen hallitsemiseksi, tietojen analysoimiseksi ja näistä tiedoista hyvien oivalluksien tekemiseksi tarvittava asiantuntemus, tietotekniikan tiedekunta on noussut ratkaisuksi. |
Jos jotain kurinalaisuutta, jolla ei luoda mitään ratkaisua, olisi taipumus rikkoa. Ohjelmistosuunnittelu on välttämätöntä ohjelmistotuotteen toimittamiseksi ilman haavoittuvuuksia. |
| Metodologia | ETL on hyvä esimerkki aloittamisesta. ETL on prosessi, jossa tiedot poistetaan eri lähteistä, muutetaan ne muotoon, joka helpottaa työskentelyä, ja ladataan sitten järjestelmään käsittelyä varten. | SDLC (Software Development Lifecycle) on perusta ohjelmistojen suunnittelulle. |
| Lähestyä | Prosessisuuntautunut | Kehys / menetelmä suuntautunut |
| Algoritmien toteutus | Vesiputous | |
| Hahmontunnistus | Kierre | |
| Crunch numerot | Ketterä | |
|
Työkalut |
Analytics-työkalut, datan visualisoinnin työkalut ja tietokantatyökalut. | Suunnittelu- ja analysointityökalut, ohjelmistotietokantatyökalut, ohjelmointikielen työkalut, verkkosovellustyökalut, SCM-työkalut, jatkuvan integroinnin työkalut ja testaustyökalut. |
| Ekojärjestelmä, alustoja ja ympäristöjä | Hadoop, Map R, kipinä, tietovarasto ja Flink | Liiketoiminnan suunnittelu ja mallinnus, analysointi ja suunnittelu, käyttöliittymien kehittäminen, ohjelmointi, ylläpito ja käänteinen suunnittelu ja projektinhallinta |
| Vaadittavat taidot | Tieto siitä, miten datatuotteita voidaan rakentaa ja visualisointi tietojen ymmärrettävyyden parantamiseksi,
Verkkotunnustiedot, tiedon louhinta, koneoppiminen, algoritmit, isotietojen käsittely, jäsennelty jäsentämätön tieto (SQL ja NoSQL DBs), koodaus, todennäköisyys ja tilastot | Käyttäjien tarpeiden ymmärtäminen ja analysointi, ydinohjelmointikielet (C, C ++, Java jne.), Testaus, rakennustyökalut (Maven, ant, Gradle jne.), Kokoonpanotyökalut (kokki, nukke jne.), Rakennus- ja julkaisuohjaus (Jenkins, Artifactory jne.) |
| Roolit ja vastuut | Tietotieteilijä, Data-analyytikko, Liiketoiminta-analyytikko, Data-insinööri ja Big Data -asiantuntija | Suunnittelija, kehittäjä, rakennus- ja julkaisuinsinööri, testaajat, tietoinsinööri, tuotepäälliköt, järjestelmänvalvojat ja pilvikonsultit. |
| Tietolähteet | Sosiaalinen media (facebook, twitter jne.), Anturitiedot, tapahtumat, julkisten tietojen leipontajärjestelmät, yrityssovellukset, konelogitiedot jne. | Loppukäyttäjän tarpeet, uusien ominaisuuksien kehittäminen ja erityistoimintojen kysyntä jne. |
Johtopäätös - Data Science vs. Ohjelmistosuunnittelu
Johtopäätös olisi, että ”tietotiede” on ”tietopohjaista päätöksentekoa”, joka auttaa yritystä tekemään hyviä valintoja, kun taas ohjelmistotuotanto on menetelmä ohjelmistotuotteiden kehittämiselle ilman, että vaatimuksia sekoitetaan.
Suositellut artikkelit:
Tämä on opas tietojenkäsittelytekniikkaan vs. ohjelmistosuunnitteluun, niiden merkitykseen, Head to Head -vertailuun, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Tietotiede ja sen kasvava merkitys
- Kuinka parantaa uran kasvua ohjelmistojen testauksessa
- Kymmenen ilmaista tilastollisen analyysin ohjelmistoa markkinoilla
- Big Data vs. Data Science - Kuinka ne eroavat?
- Ohjelmistosuunnittelukysymykset
- Mikä ero on Jenkins vs. Bamboo välillä?
- Jenkins vs Travis CI: Paras opas
- Jenkins vs TeamCity