Scienze dei dati vs Ingegnere del software Qual è una migliore carriera?

Scienze dei dati vs Ingegnere del software quale carriera è migliore?

Introduzione

Nel mondo tecnologico di oggi, due professioni stanno facendo progressi significativi: Data Science e Software Engineering. Mentre entrambe svolgono ruoli tecnologici cruciali, hanno focus, obiettivi e skill set distinti. Questo articolo esplorerà le sfumature che differenziano la Data Science dall’Ingegneria del Software, mettendo in luce le loro differenze fondamentali, similitudini, sfide e tendenze future.

Cos’è la Data Science?

La Data Science è un campo interdisciplinare che estrae informazioni e conoscenze preziose dai dati. Combina elementi di statistica, matematica, informatica e competenze specifiche del settore per analizzare ed interpretare grandi set di dati. I Data Scientist sono responsabili della costruzione di modelli predittivi, della creazione di soluzioni basate sui dati e della fornitura di raccomandazioni operative per guidare la presa di decisioni.

Leggi anche: La Data Science è una buona carriera?

Cos’è l’Ingegneria del Software?

L’Ingegneria del Software, d’altra parte, ruota attorno alla progettazione, allo sviluppo e alla manutenzione di sistemi software. Gli Ingegneri del Software hanno come obiettivo principale la creazione di applicazioni software affidabili, efficienti e scalabili. Scrivono codice, debuggano il software e si assicurano che il prodotto finale soddisfi i requisiti degli utenti e gli standard del settore.

• Modelli di linguaggio per il completamento di frasi
• PyCharm vs Spyder Scegliere la giusta IDE Python
• Rubik e Markov

Principali differenze tra Data Science e Ingegneria del Software

Focus e obiettivi

Data Science

• Risoluzione di problemi complessi: I Data Scientist utilizzano tecniche di analisi dei dati, machine learning e modellazione statistica per risolvere problemi intricati e spesso di grandi dimensioni.
• Miglioramento delle decisioni: Lavorano per migliorare i processi decisionali all’interno delle organizzazioni fornendo informazioni e raccomandazioni basate sui dati.
• Creazione di strategie basate sui dati: I Data Scientist aiutano a formulare strategie e piani basati sui dati, consentendo alle organizzazioni di prendere decisioni informate e cogliere opportunità.

Ingegneria del Software

• Progettazione del software: Gli Ingegneri del Software sono responsabili della creazione della struttura delle applicazioni software, determinando come funzioneranno e appariranno.
• Sviluppo di prodotti funzionali: Si concentrano sulla scrittura del codice e sulla realizzazione di prodotti software che rispettino requisiti specifici, siano efficienti e funzionino come previsto.
• Mantenimento della robustezza: Gli Ingegneri del Software si assicurano che il software rimanga robusto, affidabile e si adatti ai cambiamenti nel tempo.

Competenze richieste

Competenze	Data Science	Ingegneria del Software
Competenze tecniche	Padronanza di linguaggi di programmazione come Python o R, manipolazione dei dati, machine learning e analisi statistica.	Padronanza di linguaggi di programmazione (ad esempio, Java, C++ o JavaScript), metodologie di sviluppo del software e tecniche di debug.
Competenze professionali	Forti capacità di problem solving, visualizzazione dei dati e comunicazione.	Maggiore attenzione all’architettura del software, all’ottimizzazione del codice e alla garanzia della qualità.
Competenze soft	Curiosità, creatività e adattabilità per navigare in paesaggi di dati complessi.	Attenzione ai dettagli, lavoro di squadra e capacità di rispettare le scadenze dei progetti.
Conoscenze di dominio	Richiede conoscenze specifiche del settore per contestualizzare dati e informazioni all’interno di un determinato settore.	Può richiedere conoscenze di dominio, ma spesso è più generalizzata su diversi progetti.

Applicazioni e settori

Data Science

• Finanza: La Data Science viene utilizzata per valutazione del rischio, rilevazione delle frodi, trading algoritmico e analisi dei clienti nel settore finanziario.
• Sanità: È fondamentale per la diagnosi dei pazienti, la scoperta di nuovi farmaci, la previsione delle epidemie e l’ottimizzazione delle operazioni sanitarie.
• Marketing: La Data Science viene applicata nella segmentazione dei clienti, nella pubblicità mirata, nell’analisi del carrello della spesa e nell’analisi dei sentimenti.
• E-commerce: Migliora l’esperienza dell’utente attraverso sistemi di raccomandazione, gestione dell’inventario e personalizzazione del cliente.

Inoltre, leggi: 14 competenze indispensabili per i Data Scientist nel 2023

Ingegneria del software

• Applicazioni mobili: Sviluppo di applicazioni per smartphone e tablet, che vanno dalle app di social media ai giochi per dispositivi mobili.
• Sviluppo web: Creazione di siti web, applicazioni web e piattaforme di e-commerce per aziende e individui.
• Sistemi embedded: Progettazione di software per sistemi embedded utilizzati nei sistemi di controllo automobilistico, dispositivi IoT e dispositivi medici.

Flusso di lavoro e processi

Scienza dei dati

Il flusso di lavoro nella Scienza dei dati di solito prevede diverse fasi:

1. Raccolta dei dati: Raccolta di dati pertinenti da diverse fonti, inclusi database, API o web scraping.
2. Pulizia dei dati: Preelaborazione e pulizia dei dati per gestire valori mancanti, valori anomali e incongruenze.
3. Analisi dei dati: Analisi esplorativa dei dati (EDA) per comprendere le caratteristiche e i modelli dei dati.
4. Sviluppo del modello: Costruzione di modelli di apprendimento automatico o statistici per estrarre informazioni o fare previsioni.
5. Implementazione: Implementazione dei modelli in ambienti di produzione per l’utilizzo in tempo reale.
6. Monitoraggio e manutenzione: Monitoraggio continuo delle prestazioni del modello, riallenamento dei modelli e manutenzione delle soluzioni implementate.

Ingegneria del software

L’Ingegneria del software segue un processo strutturato:

1. Raccolta dei requisiti: Comprensione dei requisiti software e definizione di ciò che il software dovrebbe realizzare.
2. Progettazione: Creazione di una progettazione di sistema dettagliata, inclusa architettura, strutture dati e interfacce utente.
3. Codifica: Scrittura del codice effettivo per l’applicazione software in base alla progettazione.
4. Testing: Test rigorosi per identificare e correggere errori, garantire la funzionalità e convalidare rispetto ai requisiti.
5. Implementazione: Distribuzione del software su server di produzione o distribuzione agli utenti finali.
6. Manutenzione: Supporto continuo, correzione errori e aggiornamenti per garantire il corretto funzionamento del software.

Ruoli e responsabilità

Scienza dei dati

• Analisi dei dati: I Data Scientist raccolgono e puliscono i dati, effettuano analisi esplorative dei dati (EDA) e preparano i dati per la modellazione.
• Sviluppo del modello: Creano modelli di apprendimento automatico e statistici per estrarre informazioni preziose dai dati.
• Feature Engineering: I Data Scientist elaborano le caratteristiche per migliorare le prestazioni e l’accuratezza del modello.
• Visualizzazione dei dati: Utilizzano strumenti di visualizzazione dei dati per comunicare efficacemente le scoperte.
• Implementazione: I Data Scientist implementano i modelli in ambienti di produzione per un uso pratico.
• Conoscenza del dominio: Spesso richiedono conoscenze specifiche del settore per comprendere ed interpretare i risultati nel contesto.

Ingegneria del software

• Analisi dei requisiti: Gli Ingegneri del software raccolgono e analizzano i requisiti degli stakeholder per comprendere le esigenze del progetto.
• Codifica: Scrivono il codice per sviluppare applicazioni software, rispettando gli standard di codifica e le migliori pratiche.
• Testing: Gli Ingegneri del software assicurano la funzionalità, le prestazioni e la sicurezza del software attraverso il testing.
• Implementazione: Distribuiscono le applicazioni in ambienti di produzione e possono essere coinvolti nelle pratiche di DevOps.
• Manutenzione: Gli ingegneri forniscono supporto continuo, correzioni di bug e aggiornamenti per mantenere il corretto funzionamento del software.
• Collaborazione: Collaborano con team interfunzionali, inclusi designer e product manager.

Lavoro e stipendio

Scienza dei dati

Posizione	Esperienza (anni)	Stipendio medio annuo (INR)
Data Engineer/Associate Data Engineer/ Data Engineer II	2-4	5 – 13 lakhs
Senior data engineer/Mid-level data engineer/ data engineer III	4-5	10 – 24 lakhs
Lead data engineer/Team lead data engineer	5-7	17 – 30 lakhs
Principal data engineer/Senior staff data engineer/Section lead data engineer	8+	23 – 40 lakhs

Ingegneria del Software

Posizione	Esperienza (anni)	Stipendio medio annuo (INR)
Ingegnere del Software (Livello di ingresso)	0-2	3 – 7 lakhs
Ingegnere del Software di livello intermedio	2-5	8 – 18 lakhs
Ingegnere del Software Senior	5-8	15 – 30 lakhs
Ingegnere del Software responsabile	8+	25 – 45 lakhs

Background educativo e formazione

Data Science

La Data Science richiede tipicamente una solida formazione in matematica, statistica o informatica. Molti Data Scientist possiedono lauree avanzate come un Master o un Dottorato. Questi titoli forniscono una profonda comprensione delle fondamenta matematiche e statistiche per l’analisi e la modellazione dei dati. Inoltre, i Data Scientist spesso seguono corsi di formazione specializzati in manipolazione dei dati, apprendimento automatico e strumenti di visualizzazione dei dati.

Ingegneria del Software

Anche l’Ingegneria del Software richiede una solida base educativa, principalmente in informatica. Sebbene sia comune possedere una laurea triennale o superiore in informatica, è possibile accedere a questa disciplina tramite altre discipline correlate. L’educazione si concentra sulla programmazione, le metodologie di sviluppo del software, gli algoritmi e il design dei sistemi. Gli Ingegneri del Software spesso si impegnano nell’apprendimento continuo per tenersi aggiornati sui linguaggi di programmazione, i framework e le tecnologie in evoluzione.

Similitudini tra Data Science e Ingegneria del Software

Nonostante le loro differenze, la Data Science e l’Ingegneria del Software condividono alcune similitudini:

1. Risoluzione dei problemi: Entrambi i settori richiedono forti competenze nella risoluzione dei problemi. I Data Scientist e gli Ingegneri del Software devono identificare e affrontare sfide complesse, che si tratti di ottimizzare un modello di apprendimento automatico o di debuggare il codice software.
2. Programmazione: La competenza nei linguaggi di programmazione è fondamentale per entrambi i ruoli. Sebbene i linguaggi possano essere diversi (ad esempio, Python per la Data Science, Java per l’Ingegneria del Software), la capacità di scrivere codice efficiente e manutenibile è un requisito comune.
3. Matematica: La Data Science e l’Ingegneria del Software coinvolgono spesso concetti matematici. Gli Ingegneri del Software utilizzano la matematica per il design e l’ottimizzazione degli algoritmi, mentre i Data Scientist si affidano alla statistica e all’algebra lineare per l’analisi e la modellazione dei dati.
4. Collaborazione di squadra: La collaborazione all’interno di team interfunzionali è un aspetto comune. Entrambi i ruoli prevedono la collaborazione con product manager, designer e altri professionisti per sviluppare e implementare soluzioni.
5. Apprendimento continuo: Entrambi i settori richiedono un apprendimento continuo e l’aggiornamento con le tecnologie emergenti. Per rimanere competitivi, gli Ingegneri del Software e i Data Scientist devono adattarsi ai nuovi linguaggi di programmazione, ai framework e agli strumenti.
6. Metodologie Agili: Metodologie agili come Scrum e Kanban vengono utilizzate in entrambe le discipline per gestire lo sviluppo del progetto in modo efficiente. L’approccio agile favorisce lo sviluppo iterativo, il feedback costante e l’adattamento ai requisiti in continua evoluzione.

Sfide professionali

Data Science

La Data Science affronta diverse sfide nella sua pratica:

• Problemi di qualità dei dati: I Data Scientist si confrontano con sfide legate alla qualità dei dati, come valori mancanti, valori anomali e formati di dati non coerenti. Garantire l’accuratezza e l’affidabilità dei dati è fondamentale per ottenere insights e previsioni significative.
• Questioni etiche: L’uso etico dei dati è una sfida significativa. I Data Scientist devono affrontare preoccupazioni legate alla privacy, al bias negli algoritmi e alla gestione responsabile delle informazioni sensibili per instaurare fiducia con gli stakeholder.
• Apprendimento continuo: La Data Science è un campo in rapida evoluzione. I professionisti devono continuamente imparare per tenersi aggiornati su nuovi strumenti, tecniche e algoritmi. Mantenersi aggiornati è essenziale per rimanere competitivi.

Ingegneria del Software

L’Ingegneria del Software affronta anche una serie di sfide uniche:

• Sicurezza: Garantire la sicurezza delle applicazioni software è una priorità assoluta. Gli Ingegneri del Software devono proteggere i sistemi da vulnerabilità, violazioni dei dati e attacchi informatici, che possono avere gravi conseguenze per gli utenti e le organizzazioni.
• Complessità del codice: Man mano che i sistemi software crescono, diventa difficile gestire la complessità del codice. Gli ingegneri devono mantenere un codice pulito, manutenibile e scalabile per facilitare lo sviluppo e ridurre il rischio di errori.
• Rispetto delle scadenze dei progetti: I progetti di sviluppo software spesso devono affrontare scadenze strette. Gestire le risorse, il perimetro e le tempistiche è una sfida costante per consegnare software di qualità in tempo.

Tendenze Future

IA e Apprendimento Automatico: IA e apprendimento automatico continueranno a dominare entrambi i campi. Consentono lo sviluppo di applicazioni più intelligenti, l’automazione dei compiti e l’analisi predittiva, migliorando i processi decisionali.

1. Big Data: La gestione e l’ottenimento di informazioni da dati vasti rimarranno centrali. Le tecnologie avanzate di archiviazione, elaborazione ed analisi dati si evolveranno per affrontare le sfide della gestione ed estrazione di valore dai big data.
2. Automazione: Gli strumenti e le pratiche di automazione diventeranno sempre più diffusi. Nella Scienza dei Dati, l’automazione semplifica la pre-elaborazione dei dati, l’addestramento dei modelli e il loro deployment. Nell’Ingegneria del Software, accelera i test, il deployment e le attività di manutenzione, migliorando l’efficienza.
3. IA Etica: Le considerazioni etiche legate alla privacy dei dati, alla trasparenza e all’imparzialità guadagneranno importanza. Entrambi i campi si concentreranno sullo sviluppo responsabile dell’IA, garantendo che gli algoritmi e le applicazioni siano eticamente corretti e non perpetuino pregiudizi.

Queste tendenze riflettono la continua convergenza tra Scienza dei Dati e Ingegneria del Software, poiché entrambe le discipline sfruttano tecnologie e metodologie simili per sfruttare il potere dei dati per applicazioni pratiche. I professionisti di entrambi i campi dovranno adattarsi a queste tendenze per rimanere competitivi e contribuire al panorama tecnologico in evoluzione.

Conclusione

In conclusione, Scienza dei Dati e Ingegneria del Software, sebbene distinti per focus e obiettivi, condividono comuni abilità di risoluzione dei problemi e programmazione. Entrambi i campi affrontano sfide uniche, come la qualità dei dati nella Scienza dei Dati e le preoccupazioni per la sicurezza nell’Ingegneria del Software. Il futuro promette una crescita continua con IA, Big Data e automazione che plasmano entrambi i settori. Le considerazioni etiche avranno un ruolo cruciale. Poiché questi campi convergono, i professionisti dovranno adattarsi per rimanere competitivi e contribuire al panorama tecnologico in evoluzione, garantendo che il potere dei dati venga utilizzato in modo responsabile, conducendoci verso un futuro più intelligente e basato sui dati.

Se vuoi intraprendere una carriera nella Scienza dei Dati, tutto ciò che devi fare è iscriverti al nostro programma BlackBelt Plus!

Domande Frequenti