Datavetenskap vs mjukvaruteknik: nyckelskillnader
Lucas Bennett
Viktiga skillnader mellan datavetenskap och mjukvaruteknik
- Datavetenskap involverar design och förståelse av beräkningsprocesser, medan mjukvaruteknik är en process för att analysera, designa, bygga och testa mjukvaruapplikationer.
- Datavetenskap studerar hur datorer utför teoretiska och matematiska uppgifter, medan Software Engineering studerar hur mjukvarusystem byggs upp.
- du bör välja Datavetenskap för att lära dig om AI och maskininlärning, medan du bör välja Software Engineering för att lära dig mer om hur den specifika programvaran fungerar.
- Studenter på programvaruteknik kan ta kurser i projektledning medan det ofta ingår i datavetenskapens läroplan.
Vad är datavetenskap?
Datavetenskap är en disciplin som involverar design och förståelse av datorer och beräkningsprocesser. Det är ett brett vetenskapligt ämne. Det inkluderar studiet av hur data bearbetas, säkerheten i nätverk, organisera databaser, artificiell intelligens, etc.
Ungefär som andra former av vetenskap tar datavetenskap ett abstrakt förhållningssätt till datorer och dataprogramering. Den utforskar hur datorer fungerar i termer av algoritmer och de beräkningar som bearbetar som manipulerar data med teorier. Nedan är en viktig skillnad mellan datavetenskap vs mjukvaruteknik.
Vad är mjukvaruteknik?
Mjukvaruutveckling är en process för att analysera användarkrav och sedan designa, bygga och testa programvaror som uppfyller dessa krav.
Det handlar om att skapa ny programvara som skulle användas i den verkliga världen. Du skulle behöva arbeta med ett team för att bygga en ny applikation som dina slutanvändare skulle tycka är fördelaktiga.
Skillnaden mellan programvaruteknik och datavetenskap
Här är de viktiga skillnaderna mellan Software Engineering vs Computer Science:
| Parameter | Mjukvaruutveckling | Datavetenskap |
|---|---|---|
| Definition | Programvaruteknik definieras som en process för att analysera användarkrav och sedan designa, bygga och testa mjukvaruapplikationer. | Datavetenskap är en disciplin som involverar design och förståelse av datorer och beräkningsprocesser. |
| Mean | Software Engineering är en studie av hur mjukvarusystem är uppbyggda. | Datavetenskap är studiet av hur datorer utför teoretiska och matematiska jobb. |
| Urval | Du bör välja Software Engineering om du vill lära dig den övergripande livscykeln för hur specifik programvara byggs och underhålls. | Du bör välja datavetenskap om du vill komma in på ett specialiserat område inom CS som artificiell intelligens, maskininlärning, säkerhet eller grafik. |
| Projektledning | Studenter i programvaruteknik kommer sannolikt att ta kurser i projektledning, både i grund- och forskarutbildningen. | Projektledning ingår ofta i datavetenskapens läroplan. Mest som en del av en programvaruingenjörskurs. |
| Kurs inkluderar | I Software Engineering kommer du också att lära dig programmeringsspråk och allmänna beräkningsprinciper. | Datavetenskapsstudenter kommer att studera hur data lagras, bearbetas och tillämpas på olika andra datorenheter. |
| Omfattning | Framväxande yrken relaterade till mjukvaruteknik beror på tillståndet för programvara och teknik i framtiden. | Det är ett område av datavetenskap som också inkluderar karriärer inom molndatorer och AI-teknik. |
| Utvecklare | Medellönen för en datavetare är $103,643 XNUMX per år i USA. | Medellönen för en mjukvaruingenjör är $107,932 XNUMX per år. |
Varför behöver man Software Engineering?
Här är skälen till att använda mjukvaruteknikmetoden:
- Det låter dig förbättra kvaliteten på mjukvaruprodukterna.
- För att öka produktiviteten
- Ge arbetstillfredsställelse till mjukvaruproffs.
- Det gör att du kan kontrollera programvaruscheman och planera effektivt.
- Det hjälper till att minska kostnaderna för mjukvaruutveckling.
- Låter dig möta kundernas behov och krav.
- Det hjälper dig att stödja ingenjörernas verksamhet systematiskt och effektivt.
Varför behöver datavetenskap?
Här är skälen till att använda datavetenskap:
- Det är internationellt erkänt för sin spetskompetens inom forskning, lärande och engagemang med industrin.
- Hjälper dig att studera grundläggande datorbas matematiskt och logiskt.
- Ger fördjupade kunskaper om datorns faktiska funktion
Programvaruteknikens utmaningar
Här är några viktiga utmaningar för Software Engineering:
- I säkerhetskritiska områden som rymd, flyg, kärnkraftverk etc. kan kostnaden för mjukvarufel bli enorm eftersom liv är i fara.
- Ökade marknadskrav på snabb handläggningstid.
- Mångfalden av mjukvarusystem bör kommunicera med varandra.
Datavetenskapens utmaningar
Här är några viktiga utmaningar inom datavetenskap:
- Internets infrastruktur kommer att behöva uppdateras för att matcha det nya internet.
- Fler kunder använder mobilappar, så empati för mobila plattformar och molntjänster är viktigt.
- 2020. 100-miljarder objekt kommer att anslutas till Internet
- Proffs bedömde dataläckor och exponering av känslig information som det största problemet
Bästa praxis för mjukvaruteknik
Här är några bästa metoder för programvaruingenjörer:
- Programvaruingenjörer bör agera på ett sådant sätt att det är fördelaktigt för såväl klienten som arbetsgivaren.
- Tillåter dig att mjukvaruprodukter och relaterade ändringar som bör uppfylla de högsta professionella standarderna.
- Det hjälper dig att upprätthålla integritet och oberoende i sitt professionella förhållningssätt.
- Promoett etiskt förhållningssätt för mjukvaruutveckling och underhåll.
Bästa praxis för datavetenskap
Här är några viktiga bästa metoder för datavetenskapsproffs:
- Gör stegvisa ändringar.
- Optimera programvaran först efter att den fungerar korrekt.
- Dokumentdesign och syfte, inte mekanik.
- Samarbeta.
Vilket är bättre? Datavetenskap eller programvaruteknik?
Båda är bäst i sina egna aspekter. Du bör dock välja programvaruteknik om du är intresserad av mjukvarutestning, mjukvaruutveckling och övergripande mjukvarulivscykel eller så kan du välja datavetenskap om du har ett intresse för artificiell intelligens, maskininlärning, säkerhet, databashantering, etc.
