علم داده در مقابل مهندسی نرم افزار: مقایسه های کلیدی


تمام جلسات درخواستی از اجلاس امنیت هوشمند را در اینجا بررسی کنید.


علم داده و مهندسی نرم افزار دو وظیفه مهم در مدیریت جریان های بیشتر داده ها در یک سازمان هستند. همانطور که اصطلاحات بیان می کنند، علم داده بیشتر بر اعمال اصول علمی برای تجزیه و تحلیل داده ها متمرکز است، در حالی که مهندسی نرم افزار بر روی استفاده از اصول مهندسی برای طراحی و اجرای سیستم های نرم افزاری مرتبط تمرکز دارد.

زمینه ها از بسیاری جهات شبیه به هم هستند و نقش های همپوشانی زیادی وجود دارد. یافتن مهندسان نرم افزاری که کمی علم داده انجام می دهند یا دانشمندان داده ای که باید نرم افزار خود را مهندسی کنند، غیرمعمول نیست.

اما تفاوت‌های کلیدی نیز وجود دارد و نقش‌ها متفاوت هستند. دانشمند داده مسئول ارائه پاسخ ها، به نوعی، از جریان بیت ها است. وظیفه مهندس نرم افزار این است که ماشین ها را در طول مسیر راه اندازی کند.

به عنوان مثال، یک مهندس نرم افزار ممکن است ادغام هایی را ایجاد کند که توسط آن داده های اقتصادی، آب و هوا، ارز خارجی، رسانه های اجتماعی و سایر داده ها در زمان واقعی وارد عملیات داده یک شرکت می شود. دانشمند داده ممکن است الگوریتم هایی را بنویسد که توسط آن داده ها برای اطلاع رسانی تقاضای محصول و پیش بینی های عرضه در سازمان استفاده می شود.

رویداد

اجلاس امنیت هوشمند بر حسب تقاضا

نقش حیاتی هوش مصنوعی و ML در امنیت سایبری و مطالعات موردی خاص صنعت را بیاموزید. امروز جلسات درخواستی را تماشا کنید.

اینجا را تماشا کنید

این یک خلاصه ساده است. در اینجا فهرستی از راه های کلیدی وجود دارد که مشاغل مشابه و متفاوت هستند.

همچنین بخوانید: علم داده چیست؟

علم داده و مهندسی نرم افزار: مهارت ها و تمرکز

هر دو شامل کامپیوترهای برنامه نویسی می شوند

دانشمندان داده و مهندسان نرم افزار دستورالعمل هایی را برای رایانه ها ایجاد می کنند و در بسیاری از موارد کار بسیار مشابه است.

بخش بزرگی از کار یک دانشمند داده جمع آوری اطلاعات و آماده سازی آن برای تجزیه و تحلیل است. فیلتر کردن، تمیز کردن و طبقه بندی اغلب بزرگترین بخش کار است و این کار با برخی از مهندسی نرم افزار که در بسیاری از سیستم های بزرگ انجام می شود تفاوت چندانی ندارد. همه نرم افزارها باید ورودی جمع آوری کنند، آن را فیلتر کنند و در مورد آن تصمیم بگیرند.

این بخش از علم داده زیرمجموعه ای از علوم کامپیوتر و مهندسی نرم افزار است. یک مهندس نرم‌افزار خوب می‌تواند بسیاری از جمع‌آوری و فیلتر کردن داده‌ها را انجام دهد، زیرا این کار به مهارت‌های مشابهی نیاز دارد که ایجاد نرم‌افزار برای بازی‌ها، مدیریت خط مونتاژ یا تهیه نسخه چاپی می‌شود.

همچنین بخوانید: مهندس تجزیه و تحلیل داده ها: تعریف نقش و مهارت مورد نیاز

هر دو حول محور سازماندهی داده ها می چرخند

شرکت ها به طور فزاینده ای به پایگاه های داده، انبارهای داده و دریاچه های داده برای ذخیره و ادغام جریان های عظیم داده های جمع آوری شده از منابع داخلی و خارجی متکی هستند. دانشمندان داده و مهندسان نرم افزار هر دو بر اینها تکیه می کنند و بیشتر کار آنها بر سازماندهی این منابع و استفاده از آنها متمرکز است.

سطوح مختلفی از تعامل وجود دارد. تمرکز اصلی دانشمند داده، اطلاعات است. تمرکز اصلی مهندس نرم افزار ممکن است بر روی ویژگی های دیگر، مانند زمان پاسخ یا قابلیت اطمینان سیستم باشد. سازماندهی اطلاعات کار اصلی آنها نیست.

دانشمندان داده باید ریاضی را درک کنند

هنگامی که داده ها جمع آوری و آماده شدند، کار از هم جدا می شود. دانشمندان داده در مجموعه گسترده ای از تکنیک های ریاضی و آماری آموزش دیده اند. آنها می‌دانند که چگونه دانشمندان این مکانیسم‌ها را توسعه داده‌اند تا از داده‌های جمع‌آوری‌شده در آزمایشگاه‌ها و آزمایش‌ها در طول سال‌ها معنا پیدا کنند. کار آنها این است که این تکنیک ها و مکانیسم ها را برای برخی از مشکلات بزرگی که امروزه در کسب و کارها ظاهر می شود، به کار ببرند.

مهندسان نرم افزار باید اصول مهندسی را درک کنند

در حالی که برخی از کار دانشمندان داده نوشتن نرم افزار برای آماده سازی داده ها است، بیشتر این کار از ابزارها و سیستم هایی مانند پایگاه های داده یا خطوط لوله داده استفاده می کند که از قبل در دسترس هستند. آنها می توانند به این سیستم ها برای اجرای روان و کارآمد وابسته باشند زیرا به درستی توسط مهندسان نرم افزار ساخته شده اند.

مهندسان نرم افزار نه تنها برای نوشتن کد بلکه برای اطمینان از اجرای صحیح، سریع و کارآمد آن آموزش دیده اند. آن‌ها نرم‌افزاری ایجاد می‌کنند که مشکلات بزرگ را حل می‌کند، زیرا می‌دانند که چگونه تصمیم‌گیری درست در مورد معماری نرم‌افزار با سیستمی که به آرامی مقیاس می‌شود، نتیجه خواهد داد.

دانشمندان داده بر روی اطلاعات تمرکز می کنند

هدف اصلی علم داده یافتن اطلاعات مفیدی است که می تواند ما را به پاسخ های درست راهنمایی کند. دانشمندان داده وظیفه دارند آن اطلاعات را بیابند و آن را تجزیه و تحلیل کنند تا زمانی که ممکن است پاسخ ظاهر شود. اغلب، یادگیری ماشین (ML) در استخراج نتایج دائماً پالایش شده از مجموعه داده‌های بسیار بزرگ نقش دارد.

در طول مسیر، دانشمندان داده باید مهندسی نرم افزار زیادی را انجام دهند، اما این تمرکز اصلی آنها نیست. در واقع، وقتی لایه‌های نرم‌افزار به درستی کار می‌کنند – و گاهی اوقات این بیشتر یک رویا است تا واقعیت – آنها می‌توانند فقط روی داده‌ها تمرکز کنند.

مهندسان نرم افزار بر روی زیرساخت تمرکز می کنند

دلیل وجود کامپیوترها در وهله اول سازماندهی داده ها است. مهندسان نرم‌افزار عمدتاً به حفظ نرم‌افزار دستگاه‌ها و لایه‌های نرم‌افزار مختلف آن‌ها اختصاص دارند. نوشتن این کد، اشکال زدایی و سپس تغییر دادن آن به گونه ای که به طور موثر کار کند، وظیفه آنهاست. داده هایی که از طریق ماشین ها جریان می یابد به دیگران واگذار می شود.

استراتژی و تاکتیک

دانشمندان داده اغلب استراتژیک تر هستند

در حالی که تجزیه و تحلیل آنها می تواند هر بخشی از یک شرکت را مورد هدف قرار دهد، از جمله مناطق مبهم مانند پارامترهای یک فرآیند تولید، اغلب بخش بزرگی از کار دانشمندان داده کمک به شرکت در تفکر استراتژیک در مورد بلندمدت است. علم داده یکی از بهترین ابزارهایی است که به مدیران کمک می کند تا بفهمند یک کسب و کار چقدر خوب عمل می کند. معیارهای مختلف اغلب تنها راه برای به دست آوردن بینش خوب و بی طرفانه در مورد تمام بخش های یک شرکت است.

دانشمندان داده نقش بزرگی در طراحی این معیارها و اطمینان از دقیق و در دسترس بودن اطلاعات دارند. کاملاً طبیعی است که آنها با هر تیمی که تصمیمات استراتژیک می گیرد، از نزدیک کار می کنند.

مهندسان نرم افزار اغلب تاکتیکی تر هستند

بیشتر کار مهندسان نرم افزار طراحی و نگهداری یک پشته نرم افزار است. در حالی که کار مجازی است و به اندازه تعمیرات اساسی یک موتور لمسی نیست، منصفانه است که از عبارت “hands-on” برای توصیف بسیاری از کارهایی که باید انجام شوند تا اطمینان حاصل شود که نرم افزار به کاربرانش پاسخ می دهد، استفاده شود. از بهینه سازی رابط کاربری گرفته تا تماشای تنگناها، این کار بسیار تعاملی است و با یافتن بهترین شیوه ها برای ارائه عملکرد تحت سلطه است.

این بدان معنا نیست که نمی تواند استراتژیک باشد. مهندسان نرم افزار باید برنامه های بلندمدتی برای تکامل پایه کد ایجاد کنند. آنها باید برای تغییرات در حجم کاری برنامه ریزی کنند و مطمئن شوند که نرم افزار قادر به پشتیبانی از آنها است. همه این برنامه ریزی ها می تواند بسیار استراتژیک باشد، به خصوص برای شرکت های جدید که تمام ارزش ها در پشته موجود است. اما زمانی که این کار معماری انجام شد، زمان اجرای ایده ها فرا می رسد و این نیاز به تاکتیک های بیشتری دارد.

اتصال هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) برای علم داده مهم است

دانشمندان داده از الگوریتم‌های زیادی در تجزیه و تحلیل خود استفاده می‌کنند، اما اخیراً برخی از هیجان‌انگیزترین گزینه‌ها شامل هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) هستند. این الگوریتم‌ها می‌توانند الگوهایی را از یک مجموعه آموزشی از داده‌ها بیاموزند و سپس آنها را به طور مکرر در نمونه‌های آینده اعمال کنند. آنها اغلب برای طبقه بندی و دسته بندی داده ها استفاده می شوند، که اغلب می تواند منجر به اتوماسیون و کارایی بیشتر شود. به عنوان مثال، اگر ترکیبی از جزئیات نشان دهد که یک مشتری نزدیک به خرید است، مدل هوش مصنوعی می تواند به طور خودکار یک تیم فروش را مستقر کند. فرصت‌های زیادی برای الگوریتم‌های هوش مصنوعی و ML برای بهبود گردش کار در یک سازمان وجود دارد.

هوش مصنوعی در حال تبدیل شدن به اهمیت برای مهندسان نرم افزار است

در حالی که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین فناوری‌های مهمی هستند که تقاضای زیادی دارند، اما برای مهندسی نرم‌افزار به اندازه علم داده مهم نیستند. بیشتر کار مهندسان نرم افزار شامل برنامه نویسی و آزمایش دقیق برای حذف باگ ها و حل مشکلات با کارآمدترین ترکیب سخت افزار و نرم افزار است. این به طور کلی نیاز به توجه به جزئیات و یک روال آزمایش کامل دارد.

با این حال، این ممکن است در حال تغییر باشد. برخی از مهندسان نرم‌افزار دریافته‌اند که الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند فرصت‌هایی را برای کارایی بیشتر که گاهی اوقات انسان از دست می‌دهد، شناسایی کند. الگوریتم ها همچنین می توانند ناهنجاری ها یا مسائلی را که نیاز به توجه بیشتری دارند را شناسایی کنند. برخی از توسعه دهندگان حتی از روال های هوش مصنوعی برای کمک به نوشتن نرم افزار استفاده می کنند. در آینده، مهندسان نرم افزار ممکن است به برخی از متعهدترین کاربران هوش مصنوعی و ML تبدیل شوند.

کار تیمی و اتوماسیون

مهندسان نرم افزار اغلب به صورت تیمی کار می کنند

کار نوشتن و نگهداری پشته‌های نرم‌افزار به قدری تلاش بزرگی شده است که مدرسه اغلب آخرین باری است که یک توسعه‌دهنده نرم‌افزار چیزی را برای خودش ایجاد می‌کند. مهندسان نرم افزار اغلب در تیم هایی کار می کنند که ممکن است به هزاران نفر برسد. آن‌ها روی پایگاه‌های کد بزرگ و نصب‌شده‌ای کار می‌کنند که در طول عمر خود هرگز نتوانستند آن‌ها را به طور کامل بخوانند. در واقع، برخی در حال کار بر روی کدی هستند که مدت ها قبل از تولد آنها شروع شده است. بسیاری از کارها به اندازه ی ایجاد کد نیست، بلکه آزمایش آن و بررسی آن برای اطمینان از سازگاری پایه کد تا حد ممکن است. همه اینها به این معنی است که توسعه نرم افزار فرآیندی است که نیاز به کار گروهی و همکاری دارد.

علم داده اغلب یک تلاش مستقل است

بسیاری از پروژه ها در علم داده به اندازه کافی جدید و کوچک هستند که می توانند توسط یک تیم کوچک یا حتی یک دانشمند داده مستقل مدیریت شوند. این بدان معنا نیست که دانشمندان به تنهایی کار می کنند. سوالاتی که علم را هدایت می‌کنند از شرکت بزرگ‌تر می‌آیند و پاسخ‌ها توسط دیگران در سازمان برای ایجاد تغییر استفاده می‌شود. فقط نقش دانشمند داده، در اغلب موارد، نقشی اضافی است که توسط مدیریت هدایت می شود.

با این حال، این در حال تغییر است، زیرا کار جمع آوری و تجزیه و تحلیل اطلاعات در جریان کار شرکت جاسازی می شود. با گذشت زمان، پروژه‌های علم داده کمتر و کمتری به توسعه میدان‌های سبز تبدیل می‌شوند، زیرا کار، بازنگری و گسترش ابزارهایی است که از قبل وجود دارد.

کار دانشمندان داده اغلب خودکار است

در سال‌های اخیر، بسیاری از شرکت‌ها ابزارهای دقیق و خودکاری برای علم داده ساخته‌اند. در حالی که زمانی بیشتر کار نوشتن نرم‌افزار اصلی برای تمیز کردن و فیلتر کردن داده‌های جمع‌آوری‌شده بود، ابزارهای جدید و هدفمند می‌توانند بسیاری از این کار را خودکار کنند. این خطوط لوله اغلب پیچیده گاهی اوقات می‌توانند به طور کامل با ابزارهای بدون کد با رابط‌های کشیدن و رها کردن ساخته شوند که شامل کار عملی کمی است. این ابزارهای یکپارچه، رشته را به روی افراد جدیدی که فاقد مهارت های نرم افزاری سنتی هستند، باز می کند. اکنون تیم‌های مدیریتی اغلب می‌توانند خطوط لوله داده بسازند که به اکثر سؤالات آنها پاسخ دهد.

مهندسی نرم افزار کمتر خودکار می ماند

اینطور نیست که ابزارهای بهتر دنیای مهندسی نرم افزار را متحول نکرده باشند. راهپیمایی پیشرفت سیستم های کاملی را ایجاد کرده است که بسیاری از کارهای معمولی را که چند سال پیش ذهن مهندسان نرم افزار را به خود مشغول کرده بود، خودکار می کنند. فقط اندازه و دامنه کار آنقدر زیاد است که اغلب چالش های جدیدی وجود دارد که نیاز به کدنویسی دارد.

این در حال تغییر است. ابزارهایی که توسعه “کد کم” یا “بدون کد” را ارائه می دهند، افزایش یافته است. در حالی که توانایی های آنها اغلب توسط تیم های بازاریابی بیش از حد وعده داده می شود، کارهایی وجود دارد که می توان با برنامه نویسی کم یا بدون برنامه نویسی سنتی انجام داد. این بدان معناست که تیم های مهندسی نرم افزار می توانند زمان کمتری را برای کارهای سنتی صرف کنند. همچنین کار را برای کسانی که مهارت های کسب و کار بیشتری نسبت به دانش متمرکز بر کامپیوتر دارند، باز می کند.

هر دو نیاز به توجه به جزئیات دارند

کسانی که خود را وقف علم داده یا مهندسی نرم افزار می کنند باید به گردش کار توجه دقیق داشته باشند. اطلاعات باید با دقت و به موقع جمع آوری شود تا اطمینان حاصل شود که هر نتیجه گیری معتبر است. اطلاعات نیز باید ذخیره شوند تا بتوان آنها را برای تکمیل کارهای ناتمام بازیابی کرد.

به همین ترتیب، مهندس نرم افزار باید بتواند همان توجه دقیق را به جریان عمومی اطلاعات در سراسر سیستم اعمال کند. در حالی که برخی از اطلاعات ممکن است نیاز به ثبت جزئیات بیشتری نسبت به سایر اطلاعات داشته باشند – برای مثال، ثبت دقیق کلیک های ماوس ممکن است مهم نباشد – همه این تعاملات باید با دقت انجام شود تا نرم افزار پاسخگو، کاربر پسند و مفید باشد.

ماموریت VentureBeat این است که یک میدان شهر دیجیتال برای تصمیم گیرندگان فنی باشد تا دانشی در مورد فناوری سازمانی متحول کننده کسب کنند و معامله کنند. جلسات توجیهی ما را کشف کنید.