Veri bilimi ve yazılım mühendisliği, bir kuruluşta giderek artan veri akışını yönetmek için bulunan iki önemli unsur. Terimlerin ifade ettiği gibi veri bilimi, daha çok bilimsel ilkelerin verilerinin analize uygulanmasına odaklanırken; yazılım mühendisliği, mühendislik ilkelerinin ilgili yazılım sistemlerinin tasarımına ve uygulanmasına odaklanır.

Alanlar birçok yönden benzer ve birbirleriyle örtüşen birçok alanı bulunur. Biraz veri bilimi yapan yazılım mühendisi veya yazılımlarını tasarlaması gereken bir veri bilimci bulmak alışılmadık bir durum değil.

Ancak önemli farklar da var ve roller gittikçe farklılaşıyor. Veri bilimcisi, bir akıştan yanıtlar sunmakta sorumludur; yazılım mühendisi ise makineleri çalışır durumda tutmaktan.

Örneğin, bir yazılım mühendisi, gerçek zamanlı ekonomi, hava durumu, döviz, sosyal medya ve diğer verilerin bir bir kuruluşun veri operasyonlarına getirildiği entegrasyonlar oluşturabilir.

Her ikisi de programlama bilgisayarları içerir. Veri bilimciler ve yazılım mühendisleri bilgisayarlar için talimatlar oluşturur.

Veri bilimcinin işinin büyük bir kısmı bilgi toplamak ve o bilgiyi analiz için hazırlamaktan oluşur. Filtreleme, temizleme ve sınıflandırma genellikle işin en büyük kısmı ve bu iş birçok büyük sistemde yapılan yazılım mühendisliği işlerinden çok da farklı değil.

Veri biliminin bu kısmı, bilgisayar bilimi ve yazılım mühendisliğinin bir alt kümesi. İyi bir yazılım mühendisi, verilerin toplanması ve filtrelenmesinin çoğunu yapabilir çünkü onun görevi oyunlar için yazılım oluşturmak, bir montaj hattını yönetmek veya basılı bir kopya oluşturmakla aynı becerilerin çoğunu gerektirir.

Her ikisi de veri organizasyonu etrafında döner. Kuruluşlar, iç ve dış kaynaklardan toplanan büyük veri akışlarını depolamak ve entegre etmek için veritabanlarına, veri ambarlarına ve veri göllerine giderek daha çok güveniyor. Hem veri bilimcileri hem de yazılım mühendisleri buna güveniyor ve işlerinin çoğu bu kaynakları düzenlemeye ve kullanıma sunmaya odaklanıyor.

Veri bilimcileri matematiği de anlamalı. Veriler toplanıp hazırlandıktan sonra iş farklı bir hal alır. Veri bilimcileri geniş bir matematiksel ve istatiksel teknikler koleksiyonunda eğitilirler. Görevleri, bu teknikleri ve mekanizmaları bugün işletmelerde ortaya çıkan sorunlara uygulamak.

Yazılım mühendisi de mühendislik ilkelerini anlamalı. Yazılım mühendisleri sadece kod yazmak için değil, doğru, hızlı ve verimli çalışmaları için eğitilirler. Sorunsuz bir şekilde ölçeklenen bir sistemle yazılım mimarisi hakkında doğru kararlar vermenin karşılığını nasıl alacağını anladıkları için büyük sorunları çözecek yazılımlar yaratırlar.

Veri bilimcileri bilgiye odaklanır. Veri biliminin temel amacı, bizi doğru yanıtlara yönlendirebilecek yararlı bilgileri bulmak.

Yol boyunca veri bilimcinin çok fazla yazılım mühendisliği yapması gerekir ancak bu onların odak noktası olarak sayılmaz.

Yazılım mühendisleri alt yapıya odaklanır. Kod yazmak, hata ayıklamak ve daha sonra etkili bir şekilde çalışması için ince ayar yapmak onların işi. Makinelerden akan veriler başkalarına bırakılır.

Veri bilimcileri genellikle daha stratejik davranırlar. Çeşitli ölçütler ile bir şirketin tüm bölümlerine ilişkin iyi ve tarafsız içgörüler elde ederler.

Yazılım mühendisleri genellikle daha taktiksel yaklaşımlarda bulunur. Yazılım mühendislerinin çalışmalarının çoğu, bir yazılım yığını tasarlamak ve sürdürmek. Yazılım mühendisinin kod tabanının gelişimi için uzun vadeli planlar oluşturması gerekir. Tüm bu planlama, özellikle tüm değerin yığında yer aldığı yeni şirketler için çok stratejik olabilir. Ancak bu mimari çalışma bittiğinde fikirleri uygulama zamanı gelir ve bu daha fazla taktik gerektirir.

Görsel 3

Yapay zekâ (AI) da veri bilimi için önemli. Veri bilimcileri, analizlerinde pek çok algoritma kullanır ancak son zamanlarda en heyecan verici seçeneklerden bazıları yapay zekâ (AI) ve makine öğrenimi (ML) içeriyor. Bu algoritmalar, bir eğitim veri kümesinden kalıpları öğrenebilir ve ardından bunları gelecekteki örneklere tekrar tekrar uygulayabilir.  Yapay zekâ ve makine öğrenimi algoritmalarının bir kuruluştaki iş akışlarını iyileştirmesi için birçok fırsat bulunuyor.

Yapay zeka ve makine öğrenimi büyük talep gören önemli teknolojiler olsa da yazılım mühendisleri için veri biliminde olduğu kadar önemli değiller. Yazılım mühendislerinin çalışmalarının çoğu, hataları ortadan kaldırmak ve sorunları mümkün olan en verimli donanım ve yazılım kombinasyonuyla çözmek için dikkatli programlama ve test etmeyi içerir. Bu genellikle ayrıntılara dikkat edilmesini ve kapsamlı bir test rutini gerektirir.

Yazılım mühendisleri genellikle ekipler halinde çalışır. Yazılım mühendisleri genellikle sayıları binleri bulan ekipler halinde çalışır.

Veri bilimi genellikle bağımsız bir çaba olarak kendi yolundan yürür. Veri bilimindeki birçok proje, küçük bir ekip veya bağımsız bir veri bilimcisi tarafından yönetilebilecek kadar yeni ve küçük olur. Bu, veri bilimcilerinin yalnız çalıştıkları anlamına gelmez.

Veri bilimcilerin çalışmaları genellikle otomatik olur. Son yıllarda birçok şirket giderek daha ayrıntılı ve otomatikleştirilmiş veri bilimi araçları oluşturuyor. İşin çoğu, bir zamanlar toplanan verileri temizlemek ve filtrelemek için orijinal yazılım yazmaktansa, amaca yönelik yeni araçlar bu işin çoğunu otomatikleştirebiliyor.

Yazılım mühendisi daha az otomatik kalır. İşin boyutu ve kapsamı o kadar büyük ki, genellikle kod yazmayı gerektiren yeni zorluklar ortaya çıkar. Bu yüzden de yazılım mühendisliği daha az otomatik kalır. Bu, yazılım mühendisliği ekiplerinin geleneksel görevlere daha az zaman ayırabileceği anlamına gelir. Aynı zamanda, bilgisayar odaklı bilgiden daha fazla iş tarafı becerisine sahip olanlara işi açar.

Derleyen: Beyza Keleş