डेटा वैज्ञानिक बनाम सॉफ्टवेयर इंजीनियर के बीच मतभेद
एक डेटा वैज्ञानिक एक पेशेवर विश्लेषणात्मक डेटा विशेषज्ञ है, जिसमें जटिल समस्याओं को हल करने के लिए तकनीकी कौशल है और यह पता लगाने का तरीका भी मिलता है कि वास्तव में किस समस्या को हल करने की आवश्यकता है। और वे डेटा इकट्ठा करने, इसका विश्लेषण करने और बड़े पैमाने पर डेटा की व्याख्या करने के लिए ज़िम्मेदार हैं ताकि ऑपरेशन में मदद और सुधार करने के विभिन्न तरीकों की पहचान हो सके जो प्रतिद्वंद्वियों पर प्रतिस्पर्धी बढ़त हासिल कर सकें।
डेटा वैज्ञानिकों को गणित का ज्ञान होगा, और वे एक कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं और प्रवृत्ति-स्पॉटटर का भी हिस्सा हैं। और, वे व्यापार और आईटी दुनिया दोनों में अच्छे हैं।
डेटा वैज्ञानिक बताते हैं कि डेटा के इतिहास को संसाधित करके क्या चल रहा है और वे भविष्य में किसी घटना की घटना की पहचान करने के लिए विभिन्न उन्नत विधायक ( मशीन शिक्षा एल्गोरिदम ) का भी उपयोग करते हैं जो इस पूर्वानुमानित कारण विश्लेषण के निर्णय लेने और निर्णय लेने में मदद करता है और व्यापार और संचालन में सुधार के लिए अनुवांशिक विश्लेषण। इस प्रक्रिया के लिए, डेटा वैज्ञानिक को कई कोणों से डेटा देखना है।
एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर एक व्यक्ति होता है जिसके पास ज्ञान होता है और सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग के अनुशासित, संरचित सिद्धांतों को सभी स्तरों पर डिज़ाइन, विकास, परीक्षण, रखरखाव और मूल्यांकन के लिए लागू करता है जो सॉफ़्टवेयर उत्पाद की निम्न गुणवत्ता से बचें।
सॉफ्टवेयर इंजीनियरों नवीनतम कंप्यूटर सॉफ्टवेयर और ऑपरेटिंग सिस्टम की सिफारिश करते हैं , जैसे आईओएस और आईओएस पर आईओएस उन आवश्यकताओं के अनुरूप है। और वे कंप्यूटर कोड के मॉडल और आरेख बनाने के लिए ज़िम्मेदार हैं, इन पेशेवरों के लिए प्रौद्योगिकियों के ज्ञान आवश्यक हैं।
सॉफ्टवेयर इंजीनियर होना चाहिए कौशल तकनीकी विशेषज्ञता, प्रत्यक्ष उपलब्धि की तरह है और यह भी खुला स्रोत उपकरण का उपयोग कर के साथ अनुभव करते हैं। उन्हें पैटर्न डिजाइन तकनीकों, स्वचालित परीक्षण प्रक्रिया, और गलती-सहनशील प्रणालियों के साथ जानकार और अनुभवी होना चाहिए। सॉफ्टवेयर इंजीनियरों को यह भी पता होना चाहिए कि आईटी इंफ्रास्ट्रक्चर, बड़े पैमाने पर डेटा स्टोर्स के साथ-साथ क्लाउड-आधारित सिस्टम कैसे बनाए और बनाए रखें।
डेटा वैज्ञानिक बनाम सॉफ्टवेयर इंजीनियर के बीच हेड टू हेड तुलना
नीचे शीर्ष 8 तुलना डेटा वैज्ञानिक बनाम सॉफ्टवेयर इंजीनियर है
डेटा वैज्ञानिक बनाम सॉफ्टवेयर इंजीनियर के बीच महत्वपूर्ण अंतर
डेटा वैज्ञानिक बनाम सॉफ्टवेयर इंजीनियर के बीच सबसे महत्वपूर्ण मतभेद नीचे दिए गए हैं
- डेटा विज्ञान में डेटा आर्किटेक्चर, मशीन शिक्षा एल्गोरिदम, और विश्लेषण प्रक्रिया शामिल है, जबकि सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग उपयोगकर्ता को समाप्त करने के लिए एक उच्च गुणवत्ता वाले सॉफ्टवेयर उत्पाद प्रदान करने के लिए अनुशासित वास्तुकला का अधिक है।
- डेटा वैज्ञानिक डेटा हैं जो डेटा का विश्लेषण करते हैं और उस डेटा को ज्ञान में मदद करते हैं जो व्यवसाय में मदद करता है, सॉफ्टवेयर इंजीनियरों वे हैं जो उपयोगकर्ता को समाप्त करने के लिए सॉफ्टवेयर उत्पाद बनाने के लिए पूरी तरह जिम्मेदार हैं।
- बिग डेटा के क्षेत्र में वृद्धि डेटा विज्ञान के लिए एक इनपुट स्रोत है, जबकि सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में, बाजार या ग्राहकों में नई सुविधाओं और कार्यक्षमताओं की मांग, नए सॉफ्टवेयर (डिजाइन) को डिजाइन और विकसित करने के लिए चला रहे हैं।
- डेटा का विश्लेषण और प्रसंस्करण करके, डेटा वैज्ञानिक अच्छे व्यावसायिक निर्णय लेने में मदद करता है; जबकि सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग आवश्यक सॉफ़्टवेयर उत्पादों को विकसित करके जीवन को आसान बनाता है।
- डेटा विज्ञान प्रक्रिया डेटा द्वारा संचालित है; सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग प्रक्रिया अंत उपयोगकर्ता आवश्यकताओं द्वारा संचालित है।
- डेटा निष्कर्षण प्रक्रिया डेटा विज्ञान में बुनियादी और आवश्यक कदम है; आवश्यकता के अनुसार आवश्यकता एकत्रण और डिजाइनिंग सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में महत्वपूर्ण भूमिका है।
- डेटा पीढ़ी में वृद्धि के साथ, यह देखा गया है कि सॉफ्टवेयर इंजीनियरों सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग अनुशासन के भीतर एक सबनेट के रूप में उभरते हैं।एक डेटा इंजीनियर सिस्टम बनाता है जो सभी डेटा को समेकित करता है, सॉफ्टवेयर इंजीनियरों द्वारा निर्मित विभिन्न प्रणालियों और अनुप्रयोगों से डेटा को स्टोर और पुनर्प्राप्त करता है।
- डेटा विज्ञान के लिए एक उदाहरण: ई-कॉमर्स वेबसाइट (फ्लिपकार्ट, अमेज़ॅन इत्यादि) में समान उत्पादों के बारे में एक सुझाव; सिस्टम स्वचालित रूप से हमारे खोज / उत्पादों को संसाधित करता है जिसे हम ब्राउज़ करते हैं और सुझाव देते हैं।
- सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग के लिए, आइए किसी भी एप्लिकेशन को डिज़ाइन करने का एक उदाहरण लें जो व्यवसाय को बेहतर बनाने में मदद करता है और जिसे उपयोगकर्ता फ़ीडबैक द्वारा एकत्र किया जाता है।
डेटा वैज्ञानिक बनाम सॉफ्टवेयर इंजीनियर तुलना तालिका
नीचे बिंदुओं की सूचियां हैं, डेटा वैज्ञानिक बनाम सॉफ्टवेयर इंजीनियर के बीच तुलना का वर्णन करें
| तुलना के लिए आधार | डेटा वैज्ञानिक | सॉफ्टवेयर इंजीनियर |
| महत्त्व | आजकल, कई क्षेत्रों / क्षेत्रों से डेटा का भार आ रहा है। इसलिए जैसे-जैसे डेटा बढ़ता है, विश्लेषण, प्रबंधन और व्यवसाय / संचालन के लिए इसे उपयोगी समाधान बनाने के लिए विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। | सॉफ़्टवेयर इंजीनियर को बिना किसी भेद्यता के उपयोगकर्ताओं को समाप्त करने के लिए सॉफ़्टवेयर उत्पाद की आवश्यकता और वितरण को समझना बहुत जरूरी है। |
| क्रियाविधि | डेटा वैज्ञानिक के लिए पद्धतियां ईटीएल प्रक्रिया के समान हैं। ईटीएल प्रक्रिया के समान, विभिन्न एकाधिक और विषम डेटा स्रोतों से डेटा, ट्रांसफॉर्मिंग और सफाई करने पर डेटा किया जाएगा, जो आगे की प्रक्रिया के लिए डीडब्ल्यू सिस्टम में साफ डेटा लोड करने के लिए बनाता है। |
सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के लिए, एसडीएलसी (सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट लाइफसाइक्ल) आधार है जिसमें आवश्यकताओं को इकट्ठा करना, सॉफ्टवेयर डिजाइन, विकास, क्यूए प्रक्रिया और सॉफ्टवेयर रखरखाव शामिल है। |
| पहुंच | डेटा वैज्ञानिक के लिए दृष्टिकोण प्रक्रिया उन्मुख है: – एल्गोरिदम कार्यान्वयन – बाहरी मान्यता – डेटा विज़ुअलाइज़ेशन – मशीन शिक्षा – टेक्स्ट विश्लेषण इत्यादि। |
एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर के लिए दृष्टिकोण फ्रेमवर्क / पद्धति उन्मुख है: – झरना -स्पिरल -वी और वी मॉडल – एजाइल , आदि |
| उपकरण | डेटा विश्लेषण उपकरण, डेटा विज़ुअलाइजेशन टूल और डेटाबेस टूल्स। |
डिजाइन और विश्लेषण उपकरण, डेटाबेस उपकरण, प्रोग्रामिंग भाषा उपकरण, वेब अनुप्रयोग उपकरण, परियोजना प्रबंधन उपकरण, निरंतर एकीकरण उपकरण, और परीक्षण प्रबंधन उपकरण। |
| इको–सिस्टम, प्लेटफार्म, और वातावरण | बिग डेटा डेटा वैज्ञानिक और यह भी के लिए एक सबसे महत्वपूर्ण पारिस्थितिकी तंत्र है हडूप , मानचित्र में कमी , अपाचे चिंगारी , डेटा वेयरहाउस और अपाचे फ्लिंक । | मुख्य रूप से शामिल हैं: -व्यावसायिक योजना और मॉडलिंग की प्रक्रिया, -Analysis और एक सॉफ्टवेयर को डिजाइन करने, -कोड विकास, -डेवेलपिंग प्रोग्रामिंग, -टेस्टिंग -रखरखाव और -प्रॉजेक्ट प्रबंधन |
| आवश्यक कुशलता | – डोमेन ज्ञान, – मात्रात्मक विश्लेषण – प्रोग्रामिंग ज्ञान – वैज्ञानिक और व्यावसायिक ज्ञान। – डेटा माइनिंग , – मशीन सीखने की भाषा – बिग डेटा प्रोसेसिंग, संरचित और असंगठित डेटा ( एसक्यूएल और नोएसक्यूएल डीबी), – संभाव्यता और सांख्यिकी – संचार। आंकड़ों को समझने योग्य बनाने के लिए डेटा उत्पादों और विज़ुअलाइज़ेशन को बनाने के तरीके के बारे में कुल मिलाकर ज्ञान |
– विश्लेषण और समझ और उपयोगकर्ता आवश्यकताओं, – कोर प्रोग्रामिंग भाषाओं (जैसे सी, सी ++ , जावा इत्यादि), – डेटा मॉडलिंग कौशल। – एक सॉफ्टवेयर का परीक्षण , – विन्यास उपकरण (महाराज, कठपुतली आदि), – प्रबंधन कौशल का निर्माण और रिलीज। – परियोजना प्रबंधन कौशल। |
| भूमिका और जिम्मेदारियां | डेटा वैज्ञानिक, व्यापार विश्लेषक, डेटा विश्लेषक, डेटा इंजीनियर और बिग डेटा विशेषज्ञ भी। | उपयोगकर्ता की आवश्यकता का विश्लेषण डिजाइनर, डेवलपर, बिल्ड और रिलीज इंजीनियर, टेस्ट इंजीनियर, डेटा इंजीनियर, उत्पाद प्रबंधक, प्रशासक और क्लाउड सलाहकार। |
| डेटा के स्रोत | डेटा स्रोत के लिए लगभग सभी वेबसाइट डेटा पर विचार किया जा सकता है। सोशल मीडिया, बिजनेस ऐप, लेनदेन, सेंसर डेटा, मशीन लॉग डेटा इत्यादि। |
उपयोगकर्ता आवश्यकताओं, नई सुविधाओं के विकास और कुछ कार्यक्षमताओं आदि की मांग भी। |
निष्कर्ष
डेटा वैज्ञानिक हमेशा डेटा और छिपे पैटर्न पर अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं, डेटा वैज्ञानिक डेटा के शीर्ष पर अपना विश्लेषण विकसित करते हैं। डेटा वैज्ञानिक कार्य में डेटा मॉडलिंग, मशीन शिक्षा, एल्गोरिदम और बिजनेस इंटेलिजेंस डैशबोर्ड शामिल हैं। लेकिन सॉफ्टवेयर इंजीनियर सॉफ्टवेयर अनुप्रयोग बनाता है। और वे ग्राहकों से समीक्षा के लिए डिजाइन से एसडीएलसी प्रक्रिया के सभी चरणों में शामिल होंगे।
बहुत महत्वपूर्ण अवलोकन यह है कि सॉफ्टवेयर इंजीनियर द्वारा निर्मित सॉफ्टवेयर एप्लिकेशन डेटा इंजीनियर या डेटा वैज्ञानिक द्वारा पहचाने जाने वाले आवश्यकताओं पर आधारित होगा। तो डेटा विज्ञान और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग एक तरह से हाथ में जाओ।
इस पर निष्कर्ष है, ‘डेटा विज्ञान’ व्यवसाय में अच्छे निर्णय लेने के लिए “डेटा-संचालित निर्णय” है, जबकि सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग उपयोगकर्ता आवश्यकता से विचलित किए बिना सॉफ्टवेयर विकास के लिए अनुशासित और संरचित पद्धति है।
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