Datavitenskap vs programvareteknikk: nøkkelforskjeller
Nøkkelforskjeller mellom informatikk og programvareteknikk
- Informatikk involverer design og forståelse av beregningsprosesser, mens programvareteknikk er en prosess for å analysere, designe, bygge og teste programvareapplikasjoner.
- Datavitenskap studerer hvordan datamaskiner utfører teoretiske og matematiske oppgaver, mens Software Engineering studerer hvordan programvaresystemer er bygget.
- du bør velge informatikk for å lære om AI og maskinlæring, mens du bør velge Software Engineering for å lære om den generelle virkemåten til den spesifikke programvaren.
- Studenter av programvareingeniør kan ta kurs i prosjektledelse mens det ofte er inkludert i informatikkpensum.

Hva er informatikk?
Datavitenskap er en disiplin som involverer design og forståelse av datamaskiner og beregningsprosesser. Det er et bredt vitenskapelig tema. Det inkluderer studiet av hvordan data behandles, sikkerheten til nettverk, organisering av databaser, kunstig intelligens, etc.
På samme måte som andre former for vitenskap, tar informatikk en abstrakt tilnærming til datamaskiner og dataprogramering. Den utforsker hvordan datamaskiner fungerer når det gjelder algoritmer og beregninger som behandler som manipulerer data med teorier. Nedenfor er en nøkkelforskjell mellom informatikk vs programvareteknikk.
Hva er programvareteknikk?
Engineering programvare er en prosess for å analysere brukerkrav og deretter designe, bygge og teste programvare som vil tilfredsstille disse kravene.
Den tar for seg å lage ny programvare som kan brukes i den virkelige verden. Du vil bli pålagt å jobbe med et team for å bygge en ny applikasjon som sluttbrukerne dine vil finne fordelaktig.
Forskjellen mellom programvareteknikk og informatikk
Her er de viktige forskjellene mellom Software Engineering vs Computer Science:
Parameter | Engineering programvare | Computer Science |
---|---|---|
Definisjon | Programvareteknikk er definert som en prosess for å analysere brukerkrav og deretter designe, bygge og teste programvareapplikasjoner. | Datavitenskap er en disiplin som involverer design og forståelse av datamaskiner og beregningsprosesser. |
betydninger | Software Engineering er en studie av hvordan programvaresystemer er bygget. | Datavitenskap er studiet av hvordan datamaskiner utfører teoretiske og matematiske jobber. |
utvalg | Du bør velge Software Engineering hvis du ønsker å lære den generelle livssyklusen for hvordan spesifikk programvare bygges og vedlikeholdes. | Du bør velge informatikk hvis du ønsker å komme inn i et spesialfelt innen CS som kunstig intelligens, maskinlæring, sikkerhet eller grafikk. |
Prosjektledelse | Studenter av programvareingeniør vil sannsynligvis ta kurs i prosjektledelse, både i lavere og høyere utdanning. | Prosjektledelse er ofte inkludert i læreplanen for informatikk. Mest som en del av et programvareingeniørkurs. |
Kurs inkluderer | I Software Engineering vil du også lære programmeringsspråk og generelle dataprinsipper. | Informatikkstudenter vil studere hvordan data lagres, behandles og brukes på forskjellige andre dataenheter. |
Omfang | Fremvoksende yrker relatert til programvareteknikk avhenger av tilstanden til programvare og teknologi i fremtiden. | Det er et felt innen informatikk som også inkluderer karrierer innen cloud computing og AI teknologi. |
Utvikler | Gjennomsnittslønnen for en informatiker er $103,643 XNUMX per år i USA. | Gjennomsnittslønnen for en programvareingeniør er $107,932 XNUMX per år. |
Hvorfor trenger programvareteknikk?
Her er grunner til å bruke programvareteknikk:
- Den lar deg forbedre kvaliteten på programvareproduktene.
- For å øke produktiviteten
- Gi jobbtilfredshet til programvarefagfolk.
- Det vil gjøre deg i stand til å kontrollere programvareplaner og planlegge effektivt.
- Det bidrar til å redusere kostnadene for programvareutvikling.
- Gir deg mulighet til å møte kundenes behov og krav.
- Det hjelper deg å støtte ingeniørenes aktiviteter systematisk og effektivt.
Hvorfor trenger datavitenskap?
Her er grunner til å bruke informatikk:
- Det er internasjonalt anerkjent for sin fortreffelighet innen forskning, læring og engasjement med industrien.
- Hjelper deg med å studere grunnleggende datagrunnlag matematisk og logisk.
- Gir inngående kunnskap om datamaskinens faktiske funksjon
Utfordringer ved programvareteknikk
Her er noen viktige utfordringer ved Software Engineering:
- I sikkerhetskritiske områder som romfart, luftfart, atomkraftverk osv. kan kostnadene ved programvarefeil være enorme fordi liv er i fare.
- Økte markedskrav for rask behandlingstid.
- Mangfoldet av programvaresystemer bør kommunisere med hverandre.
Utfordringer innen informatikk
Her er noen viktige utfordringer innen informatikk:
- Internetts infrastruktur må oppdateres for å matche det nye Internett.
- Flere kunder bruker mobilapper, så empati for mobile plattformer og skytjenester er viktig.
- I 2020. 100 milliarder objekter skal kobles til Internett
- Fagfolk vurderte datalekkasjer og eksponering av sensitiv informasjon som den største bekymringen
Beste praksis for programvareteknikk
Her er noen beste fremgangsmåter for programvareingeniører:
- Programvareingeniører bør opptre på en slik måte at det er fordelaktig for både klienten og arbeidsgiveren.
- Lar deg programvareprodukter og relaterte modifikasjoner som skal oppfylle de høyeste profesjonelle standarder.
- Det hjelper deg å opprettholde integritet og uavhengighet i deres profesjonelle tilnærming.
- Promote en etisk tilnærming for programvareutvikling og vedlikehold.
Beste praksis for informatikk
Her er noen viktige beste fremgangsmåter for informatikkfagfolk:
- Gjør trinnvise endringer.
- Optimaliser programvaren først etter at den fungerer riktig.
- Dokumentdesign og formål, ikke mekanikk.
- Samarbeide.
Hvilken er bedre? Informatikk eller programvareteknikk?
Begge er de beste i sine egne aspekter. Imidlertid bør du velge programvareteknikk hvis du er interessert i programvaretesting, programvareutvikling og generell programvarelivssyklus, eller du kan velge informatikk hvis du har interesse for kunstig intelligens, maskinlæring, sikkerhet, databaseadministrasjon, etc.