علم البيانات مقابل هندسة البرمجيات: المقارنات الرئيسية

علم البيانات وهندسة البرمجيات وظيفتان مهمتان في إدارة التدفقات المتزايدة للبيانات في المؤسسة. كما تشير المصطلحات ، فإن علم البيانات يركز بشكل أكبر على تطبيق المبادئ العلمية لتحليل البيانات ، بينما تركز هندسة البرمجيات على تطبيق مبادئ الهندسة على تصميم وتنفيذ أنظمة البرمجيات ذات الصلة.

الحقول متشابهة في نواح كثيرة وهناك العديد من الأدوار المتداخلة. ليس من غير المألوف العثور على مهندسي برمجيات يقومون ببعض علوم البيانات أو علماء البيانات الذين يجب عليهم هندسة برامجهم.

ولكن هناك أيضًا اختلافات رئيسية ، والأدوار متباينة. عالم البيانات مسؤول عن تقديم الإجابات ، بطريقة ما ، من تدفق البتات. وظيفة مهندس البرمجيات هي الحفاظ على تشغيل الآلات على طول الطريق.

على سبيل المثال ، قد يقوم مهندس البرمجيات بإنشاء عمليات تكامل يتم من خلالها إدخال البيانات الاقتصادية والطقس والعملات الأجنبية والوسائط الاجتماعية وغيرها من البيانات في الوقت الفعلي في عمليات بيانات المؤسسة. قد يكتب عالم البيانات الخوارزميات التي يتم من خلالها استخدام هذه البيانات لإبلاغ توقعات الطلب والعرض داخل المنظمة.

هذا ملخص بسيط. فيما يلي قائمة بالطرق الرئيسية التي تجعل الوظائف متشابهة ومختلفة.

اقرأ أيضًا: ما هو علم البيانات؟

علم البيانات وهندسة البرمجيات: المهارات والتركيز

كلاهما يتضمن برمجة أجهزة الكمبيوتر

ينشئ علماء البيانات ومهندسو البرمجيات تعليمات لأجهزة الكمبيوتر وفي كثير من الحالات يكون العمل متشابهًا للغاية.

يتمثل جزء كبير من وظيفة عالم البيانات في جمع المعلومات وإعدادها للتحليل. غالبًا ما يكون التصفية والتنظيف والتصنيف هو الجزء الأكبر من المهمة ولا يختلف هذا العمل كثيرًا عن بعض هندسة البرمجيات التي تتم في العديد من الأنظمة الكبيرة. يجب أن تجمع كل البرامج المدخلات وتصفيتها واتخاذ قرارات بشأنها.

هذا الجزء من علم البيانات هو مجموعة فرعية من علوم الكمبيوتر وهندسة البرمجيات. سيكون مهندس البرمجيات الجيد قادرًا على القيام بالكثير من جمع البيانات وتصفيتها لأن هذا العمل يتطلب العديد من المهارات نفسها مثل إنشاء برامج للألعاب أو إدارة خط تجميع أو عمل نسخة مطبوعة.

اقرأ أيضًا: مهندس تحليل البيانات: تحديد متطلبات الدور والمهارة

كلاهما يدور حول تنظيم البيانات

تعتمد الشركات بشكل متزايد على قواعد البيانات ومخازن البيانات وبحيرات البيانات لتخزين ودمج التدفقات الهائلة من البيانات التي تم جمعها من المصادر الداخلية والخارجية. يعتمد كل من علماء البيانات ومهندسي البرمجيات على هذه الموارد ويركز الكثير من عملهم على تنظيم هذه الموارد واستخدامها.

هناك مستويات مختلفة من المشاركة. التركيز الرئيسي لعالم البيانات هو المعلومات. قد يكون التركيز الرئيسي لمهندس البرنامج على ميزات أخرى ، مثل وقت الاستجابة أو موثوقية النظام ؛ تنظيم المعلومات ليس وظيفتهم الأساسية.

يجب أن يفهم علماء البيانات الرياضيات

بمجرد جمع البيانات وإعدادها ، يتباعد العمل. يتم تدريب علماء البيانات على مجموعة واسعة من التقنيات الرياضية والإحصائية. إنهم يفهمون كيف طور العلماء هذه الآليات لفهم البيانات التي تم جمعها في المعامل والتجارب على مر السنين. وظيفتهم هي تطبيق هذه التقنيات والآليات على بعض المشاكل الأكبر التي تظهر الآن في الأعمال التجارية اليوم.

يجب أن يفهم مهندسو البرمجيات المبادئ الهندسية

في حين أن بعض عمل علماء البيانات هو كتابة برنامج لإعداد البيانات ، فإن الكثير من هذا العمل يستخدم أدوات وأنظمة مثل قواعد البيانات أو خطوط أنابيب البيانات المتوفرة بالفعل. يمكنهم الاعتماد على هذه الأنظمة لتعمل بسلاسة وكفاءة لأنها بنيت بشكل صحيح من قبل مهندسي البرمجيات.

يتم تدريب مهندسي البرمجيات ليس فقط على كتابة التعليمات البرمجية ولكن لضمان تشغيلها بشكل صحيح وسريع وفعال. إنهم ينشئون برنامجًا يعالج المشكلات الكبيرة لأنهم يفهمون كيف أن اتخاذ القرارات الصحيحة حول بنية البرنامج سيؤتي ثماره مع نظام يتوسع بسلاسة.

يركز علماء البيانات على المعلومات

الهدف الرئيسي لعلم البيانات هو العثور على معلومات مفيدة يمكن أن توجهنا إلى الإجابات الصحيحة. يقوم علماء البيانات بمهمة العثور على تلك المعلومات وتحليلها حتى ظهور إجابة. غالبًا ما يشارك التعلم الآلي (ML) في استخراج النتائج المكررة باستمرار من مجموعات البيانات الكبيرة جدًا.

على طول الطريق ، يحتاج علماء البيانات إلى القيام بالكثير من هندسة البرمجيات ولكن هذا ليس تركيزهم الرئيسي. في الواقع ، عندما تعمل طبقات البرامج بشكل صحيح – وأحيانًا يكون ذلك حلمًا أكثر من كونه حقيقة – يمكنهم التركيز فقط على البيانات.

يركز مهندسو البرمجيات على البنية التحتية

سبب وجود أجهزة الكمبيوتر في المقام الأول هو تنظيم البيانات. يكرس مهندسو البرمجيات في الغالب جهودهم للحفاظ على تشغيل الآلات وطبقات البرامج المختلفة الخاصة بهم بسلاسة. إن كتابة هذا الرمز وتصحيحه ثم تعديله حتى يعمل بشكل فعال هي وظيفتهم. تُترك البيانات التي تتدفق عبر الأجهزة للآخرين.

الإستراتيجية والتكتيكات

غالبًا ما يكون علماء البيانات أكثر إستراتيجية

في حين أن تحليلهم يمكن أن يستهدف أي جزء من المؤسسة ، بما في ذلك المناطق الغامضة مثل معلمات عملية التصنيع ، غالبًا ما يساعد جزء كبير من وظيفة علماء البيانات المؤسسة على التفكير بشكل استراتيجي حول المدى الطويل. يعد علم البيانات أحد أفضل الأدوات لمساعدة المديرين على فهم مدى جودة أداء الأعمال. غالبًا ما تكون المقاييس المختلفة هي الطريقة الوحيدة للحصول على رؤى جيدة وغير متحيزة في جميع أقسام الشركة.

يلعب علماء البيانات دورًا كبيرًا في تصميم هذه المقاييس والتأكد من دقة المعلومات وإتاحتها. من الطبيعي أن يعملوا بشكل وثيق مع أي فريق يتخذ القرارات الإستراتيجية.

غالبًا ما يكون مهندسو البرمجيات أكثر تكتيكية

يتمثل جزء كبير من عمل مهندسي البرمجيات في تصميم مجموعة برمجيات وصيانتها. في حين أن العمل افتراضي وليس ملموسًا مثل ، على سبيل المثال ، إصلاح المحرك ، فمن العدل استخدام عبارة “التدريب العملي” لوصف العديد من المهام التي يجب القيام بها لضمان استجابة البرنامج لمستخدميه. من تعديل واجهة المستخدم إلى مراقبة الاختناقات ، تكون الوظيفة تفاعلية للغاية ويهيمن عليها إيجاد أفضل الممارسات لتقديم الوظائف.

هذا لا يعني أنه لا يمكن أن يكون استراتيجيًا. سيحتاج مهندسو البرمجيات إلى إنشاء خطط طويلة الأجل لتطور قاعدة الكود. سيحتاجون إلى التخطيط للتغييرات في عبء العمل والتأكد من أن البرنامج قادر على دعمهم. يمكن أن يكون كل هذا التخطيط إستراتيجيًا للغاية ، خاصة بالنسبة للشركات الجديدة حيث يتم احتواء كل القيمة في المكدس. ولكن عند الانتهاء من هذا العمل المعماري ، فقد حان الوقت لتنفيذ الأفكار ، وهذا يتطلب المزيد من التكتيكات.

اتصال AI

الذكاء الاصطناعي (AI) مهم لعلوم البيانات

يستخدم علماء البيانات العديد من الخوارزميات في تحليلهم ، ولكن في الآونة الأخيرة تضمنت بعض الخيارات الأكثر إثارة الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML). يمكن أن تتعلم هذه الخوارزميات أنماطًا من مجموعة بيانات تدريبية ثم تطبقها بشكل متكرر على أمثلة مستقبلية. غالبًا ما تُستخدم لتصنيف البيانات وتصنيفها ، مما قد يؤدي غالبًا إلى التشغيل الآلي وزيادة الكفاءة. على سبيل المثال ، إذا كانت مجموعة من التفاصيل تشير إلى اقتراب العميل من الشراء ، فيمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي نشر فريق مبيعات تلقائيًا. هناك العديد من الفرص لخوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحسين سير العمل في المؤسسة.

بدأ الذكاء الاصطناعي يصبح مهمًا لمهندسي البرمجيات

في حين أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من التقنيات المهمة التي تتطلب طلبًا كبيرًا ، إلا أنهما ليسا مهمين لهندسة البرمجيات كما هو الحال بالنسبة لعلوم البيانات. يتضمن الكثير من عمل مهندسي البرمجيات برمجة واختبار دقيقين للتخلص من الأخطاء وحل المشكلات باستخدام أكثر مجموعات الأجهزة والبرامج كفاءة الممكنة. يتطلب هذا عمومًا الانتباه إلى التفاصيل وإجراء اختبار روتيني شامل.

ومع ذلك ، قد يتغير هذا. يجد بعض مهندسي البرمجيات أن خوارزميات التعلم الآلي يمكن أن تكتشف فرصًا لزيادة الكفاءة التي يفوتها البشر أحيانًا. يمكن أن تحدد الخوارزميات أيضًا الحالات الشاذة أو المشكلات التي تتطلب اهتمامًا أكبر. حتى أن بعض المطورين يستخدمون إجراءات الذكاء الاصطناعي لمساعدتهم على كتابة البرامج. في المستقبل ، قد يصبح مهندسو البرمجيات من أكثر المستخدمين تكريسًا للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

العمل الجماعي والأتمتة

غالبًا ما يعمل مهندسو البرمجيات في فرق

لقد نما عمل كتابة أكوام البرامج وصيانتها ليصبح مسعىً كبيرًا لدرجة أن المدرسة غالبًا ما تكون آخر مرة ينشئ فيها مطور برامج شيئًا خاصًا به. غالبًا ما يعمل مهندسو البرمجيات في فرق قد يصل عددها إلى الآلاف. إنهم يعملون على قواعد أكواد كبيرة مثبتة لا يمكنهم قراءتها بالكامل في حياتهم. في الواقع ، يعمل البعض على كود بدأ قبل ولادتهم بوقت طويل. لا يتمثل جزء كبير من العمل في إنشاء الكود بقدر ما يتعلق باختباره ومراجعته للتأكد من أن قاعدة الشفرة متسقة قدر الإمكان. كل هذا يعني أن تطوير البرمجيات هو عملية تتطلب العمل الجماعي والتعاون.

غالبًا ما يكون علم البيانات مسعى مستقل

العديد من المشاريع في علم البيانات جديدة بما يكفي وصغيرة بما يكفي بحيث يمكن إدارتها بواسطة فريق صغير أو حتى عالم بيانات مستقل. هذا لا يعني أن العلماء يعملون بمفردهم. تأتي الأسئلة التي تحرك العلم من المؤسسة الأكبر وسيتم استخدام الإجابات من قبل الآخرين في المؤسسة لدفع التغيير. كل ما في الأمر أن دور عالم البيانات ، في كثير من الأحيان ، دور إضافي تقوده الإدارة.

ومع ذلك ، فإن هذا يتغير ، حيث يصبح عمل جمع المعلومات وتحليلها جزءًا لا يتجزأ من سير عمل المؤسسة. مع مرور الوقت ، سيكون عدد أقل وأقل من مشاريع علوم البيانات عبارة عن تطوير مجالات جديدة لأن العمل سوف يقوم بمراجعة وتوسيع الأدوات الموجودة بالفعل.

غالبًا ما يكون عمل علماء البيانات آليًا

في السنوات الأخيرة ، قامت العديد من الشركات ببناء أدوات علم بيانات معقدة ومؤتمتة بشكل متزايد. في حين أن الكثير من العمل كان يكتب في السابق برنامجًا أصليًا لتنظيف البيانات التي تم جمعها وتصفيتها ، فإن الأدوات الجديدة المصممة لهذا الغرض قادرة على أتمتة الكثير من هذا العمل. يمكن أحيانًا إنشاء خطوط الأنابيب هذه التي غالبًا ما تكون مفصلة بالكامل باستخدام أدوات بدون تعليمات برمجية مع واجهات السحب والإفلات ، والتي تتضمن القليل من العمل العملي. تفتح هذه الأدوات المتكاملة الانضباط لأشخاص جدد يفتقرون إلى مهارات البرمجيات التقليدية. الآن يمكن لفرق الإدارة نفسها في كثير من الأحيان إنشاء خطوط بيانات تجيب على معظم إن لم يكن كل أسئلتهم.

لا تزال هندسة البرمجيات أقل آلية

ليس الأمر أن الأدوات الأفضل لم تحدث ثورة في عالم هندسة البرمجيات. لقد أوجدت مسيرة التقدم أنظمة كاملة تعمل على أتمتة العديد من المهام الروتينية التي شغلت أذهان مهندسي البرمجيات قبل بضع سنوات فقط. إن حجم الوظيفة ونطاقها كبير جدًا لدرجة أنه غالبًا ما تكون هناك تحديات جديدة تتطلب كتابة التعليمات البرمجية.

هذا يتغير. كانت هناك زيادة في الأدوات التي تقدم تطويرًا “منخفض التعليمات البرمجية” أو “بدون تعليمات برمجية”. بينما غالبًا ما يتم المبالغة في الوعود بقدراتهم من قبل فرق التسويق ، إلا أن هناك بعض الأعمال التي يمكن إنجازها بقليل من البرمجة التقليدية أو بدونها. هذا يعني أن فرق هندسة البرمجيات يمكن أن تقضي وقتًا أقل في المهام التقليدية. كما أنه يفتح العمل لأولئك الذين لديهم مهارات في جانب الأعمال أكثر من المعرفة التي تركز على الكمبيوتر.

كلاهما يتطلب الانتباه إلى التفاصيل

يجب على أولئك الذين يكرسون أنفسهم إما لعلوم البيانات أو هندسة البرمجيات أن ينتبهوا جيدًا لسير العمل. يجب جمع المعلومات بعناية وفي الوقت المناسب لضمان صحة أي استنتاجات. يجب أيضًا تخزين المعلومات حتى يمكن استرجاعها لإكمال العمل غير المكتمل.

على نفس المنوال ، يجب أن يكون مهندس البرمجيات قادرًا على تطبيق نفس الاهتمام الدقيق على التدفق العام للمعلومات في جميع أنحاء النظام. بينما قد يلزم تسجيل بعض المعلومات بتفصيل أكبر من المعلومات الأخرى – قد لا يكون السجل التفصيلي لنقرات الماوس مهمًا ، على سبيل المثال – يجب التعامل مع كل هذه التفاعلات بعناية حتى يكون البرنامج سريع الاستجابة وسهل الاستخدام ومفيد.