Ciência de dados x engenharia de software! Uma cartilha para dissipar a confusão em torno dos conceitos dependentes, mas diferentes
A ciência de dados e a engenharia de software têm muitas qualidades em comum, há muita confusão sobre onde uma termina e onde a outra começa, invocando uma névoa típica de ciência de dados Vs engenharia de software. É um fato estabelecido que tecnologias avançadas como inteligência artificial, aprendizado de máquina, IoT, nuvem e Blockchain serão os principais pivôs em torno dos quais o mundo da tecnologia girará e, portanto, mais é a sinergia e mais indistintas são as linhas. Para entender o que é ciência de dados Vs engenharia de software, para o seu âmago da questão, deve-se saber o que eles têm em comum.
Seguindo o ritmo de crescimento do setor de software, é bastante evidente a necessidade urgente do desenvolvimento da tecnologia digital. O SaaS, um setor que desempenha um papel crucial no fornecimento de serviços críticos de software para empresas, tornou-se o setor de crescimento mais rápido. O crescimento de serviços como tecnologias de computação em nuvem, código aberto, serviços de programação e serviços de sistemas ajudou bastante no desenvolvimento de tecnologias avançadas, como aprendizado de máquina, inteligência artificial e visão computacional, que dependem de dados e análise de dados. Apesar das dependências, ciência de dados e programação de software compartilham algumas diferenças marcantes.
Dados como mercadoria
Os engenheiros de software estão envolvidos no desenvolvimento front-end ou back-end, desenvolvimento de sistemas operacionais e design de software. Basicamente, os engenheiros de software não precisam usar dados porque os programas de software devem ser universais, ou seja, funcionam para todos os tipos de dados. Ultimamente, com a evolução da customização, os programadores de software estão adotando o Data Driven Development (DDD). Envolve essencialmente o desenvolvimento de software ou produtos de software para um determinado conjunto de dados. Por outro lado, os cientistas de dados trabalham em modelos preditivos e desenvolvem recursos de aprendizado de máquina com base nos dados gerados por esses modelos. Por exemplo, um engenheiro de software pode desenvolver uma ferramenta de sistema de entrada de pedidos que a empresa pode usar nos próximos 20 anos, e o engenheiro de ciência de dados analisará a correlação entre distribuição geográfica e vendas e as mudanças de tempos em tempos.
Algoritmos Probabilísticos Vs Algoritmos Determinísticos
A engenharia de software destina-se a criar ferramentas e produtos que possam gerar o mesmo resultado toda vez que forem executados. Um simples programa de cálculo de contas gerará o resultado exato para quatro entradas de $ 5, ou seja, $ 20 todas as vezes. Por outro lado, os cientistas de dados são “programados” para prever, em vez de fornecer resultados comuns. A ciência de dados, em grande medida, depende da matemática e das estatísticas e, portanto, da natureza preditiva de suas decisões. Isso significa que eles certamente não podem dizer que você comprará um taco de hóquei, mas podem prever com 99% de precisão.
Diversas ferramentas
Cientistas de dados e engenheiros de software, embora às vezes, trabalhem em áreas semelhantes e usem ferramentas diferentes. Atualmente, os engenheiros de software trabalham com bancos de dados SQL e linguagens de programação como Java, JavaScript e Python. Embora os cientistas de dados também usem bancos de dados SQL e armazenamentos de dados Hadoop, eles precisam trabalhar no Excel com mais frequência e usar softwares estatísticos como SAS e R. Python é a linguagem de programação mais usada, pois vem com bibliotecas pré-programadas como NumPy, Pandas, etc. Jupyter é outra ferramenta interessante da qual os Cientistas de Dados dependem. É uma ferramenta única que permite aos Cientistas de Dados escrever código, modificá-lo, verificar os resultados à medida que avançam e documentá-los e continuar programando até o final do processo, tornando possível entender como um determinado resultado foi alcançado .
Grau de Autonomia
Os engenheiros de software podem ter que gerenciar um grande grupo pela simples razão de que o desenvolvimento de código é uma tarefa coletiva. Os cientistas de dados, embora possam ter que supervisionar uma equipe menor, muitas vezes podem trabalhar sozinhos e, portanto, têm um maior grau de autonomia. No entanto, depende do tamanho e das necessidades da empresa. Comparados aos engenheiros de software, os cientistas de dados têm menos pessoas sob sua proteção, mas quando se trata de relatórios, eles se reportam a mais membros de autoridade do que os engenheiros de software.
source – www.analyticsinsight.net
