Ciencia de datos: la ciencia de datos puede ser un espacio que incorpora trabajar con enormes cantidades de información, crear algoritmos, trabajar con aprendizaje automático y más para generar conocimientos de comercio. Incorpora trabajar con una tremenda suma de datos. Se incluye un controlador diferente para inferir la información de una fuente, como la extracción de datos, la limpieza de datos y luego convertirla en un arreglo atractivo para el cliente que puede alentar la información utilizada para realizar la tarea.
La ciencia de datos incluye la utilización de estrategias robotizadas para analizar enormes cantidades de información y extraer información de ellas.
Ingeniería de software: la ingeniería de software se caracteriza por la preparación para analizar las necesidades del cliente y luego planificar, construir y probar la aplicación del programa que es capaz de satisfacer esas necesidades. El término ingeniería de software es el elemento de dos palabras, programa e ingeniería. El programa podría ser una colección de programas de coordenadas. El software consiste en una iluminación cuidadosamente organizada y un código compuesto por diseñadores en cualquiera de los diferentes lenguajes informáticos específicos. Programas de computadora y documentación relacionada, como requisitos previos, modelos de planes y manuales de clientes. La ingeniería es la aplicación de información lógica y viable para inventar, planificar, construir, mantener y hacer avanzar sistemas, formas, etc.
A continuación se muestra una tabla de diferencias entre la ciencia de datos y la ingeniería de software:
| Ciencia de los datos | Ingeniería de software |
|---|---|
| En Data Science, ETL es el método para la extracción de datos, transformándolo en un arreglo coherente que es fácil de obtener y apilándolo en un marco para prepararlo. | SDLC (Software Development Life Cycle) da forma a la premisa de la ingeniería de software. |
| Data Science sigue el enfoque orientado al proceso y permite el reconocimiento del diseño, el uso de cálculos, etc. | La ingeniería de software está orientada a marcos que incluyen cascada, espiral, sistemas ágiles y más. |
| La ciencia de datos incluye herramientas de visualización de datos, herramientas de análisis de datos y herramientas de bases de datos. | La ingeniería de software incluye instrumentos de programación, dispositivos de base de datos, instrumentos de plan, dispositivos CMS, dispositivos de prueba, aparatos de integración, etc. |
| La ciencia de datos incluye etapas como Hadoop, MapReduce, Start, Information stockroom o Flink, etc. | La ingeniería de software incluye etapas como el modelado de datos, la organización comercial, la programación, el mantenimiento, la administración de empresas, el diseño de cambios, etc. |
| información fundamental de dominios, algoritmos, manejo de big data, minería de datos, información estructurada o no estructurada, insights, probabilidad, IA, aprendizaje automático, etc. | conocimiento de los principales lenguajes de programación, herramientas de prueba o construcción, herramientas de configuración, herramientas de administración de descargas, etc. |
| Roles en ciencia de datos Científico de datos, analista de datos, analista de negocios, ingeniero de datos y especialista en Big Data | Funciones en ingeniería de software Ingeniero de versiones, probadores, ingeniero de datos, gerentes de producto, administradores y consultores de nube. |
| La ciencia de datos está orientada a procesos | La ingeniería de software está orientada a la metodología |
| Las fuentes de datos en ciencia de datos son datos de sensores, transacciones, horneado de datos públicos, etc. | Las fuentes de datos en la ingeniería de software son las necesidades de los usuarios finales, el desarrollo de nuevas funciones, etc. |
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Artículo escrito por avengerjanus123 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA