डेटा विज्ञान और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के बीच अंतर
डेटा विज्ञान, सरल शब्दों में विभिन्न रूपों में डेटा को ज्ञान में परिवर्तित या निकालने में। ताकि व्यवसाय इस ज्ञान का उपयोग व्यवसाय को बेहतर बनाने के लिए बुद्धिमान निर्णय लेने के लिए कर सके। डेटा विज्ञान का उपयोग करके , कंपनियां उत्पादों को धक्का और बेचने के लिए पर्याप्त बुद्धिमान बन गई हैं।
सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग सॉफ़्टवेयर उत्पाद की निम्न गुणवत्ता से बचने के लिए सॉफ़्टवेयर के डिज़ाइन , विकास और रखरखाव के लिए एक संरचित दृष्टिकोण है । सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग आवश्यकताओं को स्पष्ट करता है ताकि विकास आगे बढ़ना आसान हो जाएगा। तो आइए इस पोस्ट में डेटा विज्ञान और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग दोनों को विस्तार से समझें।
डेटा विज्ञान बनाम सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग (इन्फोग्राफिक्स) के बीच प्रमुख तुलना में प्रमुख
नीचे डेटा विज्ञान बनाम सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के बीच शीर्ष 8 तुलना है
डेटा विज्ञान बनाम सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के बीच महत्वपूर्ण अंतर
जैसा कि आप देख सकते हैं डेटा विज्ञान बनाम सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के बीच कई अंतर हैं। आइए डेटा विज्ञान बनाम सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के बीच शीर्ष अंतर देखें –
- डेटा विज्ञान में डेटा वास्तु-कला, मशीन लर्निंगऔर एनालिटिक्स शामिल है, जबकि सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग एक उच्च गुणवत्ता वाला सॉफ्टवेयर उत्पाद देने के लिए एक ढांचा है।
- डेटा विश्लेषक वह है जो डेटा का विश्लेषण करता है और डेटा को ज्ञान में बदल देता है, सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग में सॉफ़्टवेयर उत्पाद बनाने के लिए विकास होता है।
- बिग डेटा की तीव्र वृद्धि डेटा विज्ञान के लिए एक इनपुट स्रोत के रूप में कार्य कर रही है, जबकि सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में, नई सुविधाओं और कार्यक्षमताओं की मांग, इंजीनियरों को नए सॉफ्टवेयर के डिजाइन और विकसित करने के लिए चला रहे हैं।
- डेटा विज्ञान डेटा को संसाधित और विश्लेषण करके अच्छे व्यावसायिक निर्णय लेने में मदद करता है; जबकि सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग उत्पाद विकास प्रक्रिया संरचित बनाता है।
- डेटा विज्ञानडेटा खनन के समान है , यह विभिन्न तरीकों से डेटा या ज्ञान से निकालने के लिए वैज्ञानिक तरीकों, प्रक्रियाओं और प्रणालियों का एक अंतःविषय क्षेत्र है, या तो संरचित या असंगठित; सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग उपयोगकर्ता की जरूरतों का विश्लेषण करने और डिजाइन के अनुसार अभिनय करने की तरह है।
- डेटा विज्ञान डेटा द्वारा संचालित है; सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग अंत उपयोगकर्ता की जरूरतों से प्रेरित है।
- डेटा विज्ञान डेटा के पैटर्न बनाने के लिए कई बिग-डेटा पारिस्थितिक तंत्र, प्लेटफॉर्म का उपयोग करता है; सॉफ़्टवेयर इंजीनियरों सॉफ़्टवेयर आवश्यकता के आधार पर विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं और औजारों का उपयोग करते हैं।
- डेटा निष्कर्षण डेटा विज्ञान में महत्वपूर्ण कदम है; सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में आवश्यकता एकत्रण और डिजाइनिंग महत्वपूर्ण भूमिका है।
- एक डेटा वैज्ञानिक डेटा और छिपे हुए पैटर्न पर अधिक केंद्रित है, डेटा वैज्ञानिक डेटा के शीर्ष पर विश्लेषण बनाता है।डेटा वैज्ञानिक कार्य में डेटा मॉडलिंग, मशीन लर्निंग , एल्गोरिदम और बिजनेस इंटेलिजेंस डैशबोर्ड शामिल हैं।
- एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर अनुप्रयोग और सिस्टम बनाता है।डेवलपर्स इस प्रक्रिया के सभी चरणों के माध्यम से डिज़ाइन से कोड लिखने, परीक्षण और समीक्षा करने के लिए शामिल होंगे।
- जैसे-जैसे अधिक से अधिक डेटा उत्पन्न होता है, वहां एक अवलोकन है कि डेटा इंजीनियरों सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग अनुशासन के भीतर एक सबनेट के रूप में उभरते हैं।एक डेटा इंजीनियर सिस्टम बनाता है जो सॉफ्टवेयर इंजीनियरों द्वारा बनाए गए विभिन्न अनुप्रयोगों और प्रणालियों से डेटा को समेकित, संग्रहित और पुनर्प्राप्त करता है।
- सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग सॉफ्टवेयर विकसित करने के लिए इंजीनियरिंग सिद्धांतों के आवेदन को संदर्भित करता है।सॉफ्टवेयर इंजीनियरों को लागू प्रौद्योगिकी समाधान के साथ ग्राहकों की जरूरतों को जोड़ने के माध्यम से सॉफ्टवेयर विकास जीवन चक्र में भाग लेते हैं। इस प्रकार, वे अंत में एक विशिष्ट कार्य प्रदान करने के लिए व्यवस्थित रूप से एक प्रक्रिया विकसित करते हैं, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग का अर्थ है सॉफ्टवेयर विकसित करने के लिए इंजीनियरिंग अवधारणाओं का उपयोग करना।
- एक महत्वपूर्ण अवलोकन यह है कि एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर द्वारा बनाई गई सॉफ्टवेयर डिज़ाइन डेटा इंजीनियर या डेटा वैज्ञानिक द्वारा पहचाने जाने वाले आवश्यकताओं पर आधारित होती है।तो डेटा विज्ञान और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग एक तरह से हाथ में जाओ।
- डेटा डेटा में विशिष्ट कार्य या उत्पाद के बारे में जानकारी और पैटर्न खोजने के लिए ऐतिहासिक डेटा उपयोगी होगा।
- ग्राहकों और अंतिम उपयोगकर्ताओं के साथ संचार सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में एक अच्छा सॉफ्टवेयर विकास जीवन चक्र बनाने में मदद करता है, खासकर एसडीएलसी में आवश्यकता एकत्र करने के लिए यह बहुत महत्वपूर्ण है।
- डेटा विज्ञान के लिए एक उदाहरण परिणाम होगा, अमेज़ॅन पर समान उत्पादों के बारे में एक सुझाव; प्रणाली हमारी खोज को संसाधित कर रही है, जिन उत्पादों को हम ब्राउज़ करते हैं और सुझाव देते हैं।
- सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के मामले में, आइए बैंक लेनदेन के लिए मोबाइल ऐप डिज़ाइन करने का उदाहरण लें।बैंक ने ग्राहकों के लिए लेनदेन प्रक्रिया को आसान बनाने के लिए उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया को सोचा या एकत्र किया होगा; वहाँ आवश्यकता शुरू हुई तो डिजाइन और विकास करता है।
डेटा विज्ञान बनाम सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग तुलना तालिका
नीचे डेटा डेटा विज्ञान बनाम सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के बीच सबसे ज्यादा तुलना है
| डेटा विज्ञान बनाम सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के बीच तुलना का आधार | डेटा विज्ञान | सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग |
| क्यूं कर? मैं महत्व | ‘ सूचना प्रौद्योगिकी ‘ का प्रभाव विज्ञान के बारे में सबकुछ बदल रहा है। हर जगह से आने वाले डेटा का भार।
चूंकि डेटा बढ़ता है, इसलिए इस डेटा का विश्लेषण करने के लिए इस डेटा का विश्लेषण करने के लिए विशेषज्ञता को प्रबंधित करने की आवश्यकता होती है, इस डेटा के लिए अच्छी अंतर्दृष्टि बनाने के लिए, डेटा विज्ञान अनुशासन समाधान के रूप में उभरा है।
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निम्नलिखित के बिना, कुछ अनुशासन किसी भी समाधान का निर्माण, तोड़ने के लिए प्रवण होगा। सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग कमजोरियों के बिना सॉफ्टवेयर उत्पाद वितरित करने के लिए आवश्यक है। |
| क्रियाविधि | ईटीएल शुरू करने के लिए एक अच्छा उदाहरण है। ईटीएल विभिन्न स्रोतों से डेटा निकालने की प्रक्रिया है, इसे एक प्रारूप में बदल रहा है जो इसे काम करना आसान बनाता है, और फिर इसे प्रसंस्करण के लिए सिस्टम में लोड कर देता है। | एसडीएलसी (सॉफ्टवेयर विकास लाइफसाइकिल) सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के लिए आधार है। |
| पहुंच | प्रक्रिया उन्मुख | फ्रेमवर्क / पद्धति उन्मुख |
| एल्गोरिदम कार्यान्वयन | झरना | |
| पैटर्न मान्यता | कुंडली | |
| क्रंच संख्याएं | चुस्त | |
| उपकरण | एनालिटिक्स उपकरण, डेटा विज़ुअलाइजेशन टूल और डेटाबेस टूल। | डिजाइन और विश्लेषण उपकरण, सॉफ्टवेयर के लिए डेटाबेस उपकरण, प्रोग्रामिंग भाषा उपकरण , वेब अनुप्रयोग उपकरण , एससीएम उपकरण, निरंतर एकीकरण उपकरण, और परीक्षण उपकरण। |
| इको-सिस्टम, प्लेटफॉर्म और वातावरण | Hadoop , मानचित्र आर , चिंगारी , डेटा गोदाम और फ्लिंक | बिजनेस प्लानिंग एंड मॉडलिंग, विश्लेषण और डिज़ाइन, यूजर इंटरफेस विकास, प्रोग्रामिंग, रखरखाव और रिवर्स इंजीनियरिंग और परियोजना प्रबंधन |
| आवश्यक कुशलता | आंकड़ों को समझने योग्य बनाने के लिए डेटा उत्पादों और विज़ुअलाइज़ेशन का निर्माण करने के बारे में ज्ञान,
डोमेन ज्ञान, डेटा खनन, मशीन लर्निंग, एल्गोरिदम, बिग डेटा प्रोसेसिंग, संरचित अनियंत्रित डेटा (एसक्यूएल और नोएसक्यूएल डीबी), कोडिंग, संभाव्यता और सांख्यिकी
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उपयोगकर्ता की जरूरतों को समझना और विश्लेषण करना,कोर प्रोग्रामिंग भाषाएं (सी, सी ++, जावा इत्यादि), परीक्षण, बिल्ड उपकरण (मेवेन, चींटी, ग्रैडल इत्यादि), कॉन्फ़िगरेशन उपकरण (शेफ, पपेट इत्यादि), बिल्ड और रिलीज मैनेजमेंट ( जेनकींस , आर्टिफैक्टरी आदि) |
| भूमिका और जिम्मेदारियां | डेटा वैज्ञानिक , डेटा विश्लेषक , व्यापार विश्लेषक , डेटा अभियंता और बिग डेटा विशेषज्ञ | डिजाइनर, विकास, बिल्ड और रिलीज इंजीनियर, परीक्षक, डेटा अभियंता, उत्पाद प्रबंधक, प्रशासक और क्लाउड सलाहकार। |
| डाटा के स्रोत | सोशल मीडिया ( फेसबुक , ट्विटर इत्यादि), सेंसर डेटा, लेनदेन, पब्लिक डेटा बेकिंग सिस्टम, बिजनेस ऐप, मशीन लॉग डेटा इत्यादि। | अंत उपयोगकर्ता की जरूरतों, विशेष सुविधाओं आदि के लिए नई सुविधाओं के विकास और मांग आदि। |
निष्कर्ष
निष्कर्ष होगा, ‘डेटा विज्ञान’ व्यवसाय को बेहतर विकल्प बनाने में मदद करने के लिए “डेटा-संचालित निर्णय” बनाना है, जबकि सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग आवश्यकताओं के बारे में किसी भी भ्रम के बिना सॉफ्टवेयर उत्पाद विकास के लिए पद्धति है।
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