数据科学： 数据科学可能是一个结合了处理大量信息、创建算法、使用机器学习等以提供商业洞察力的空间。它包含处理大量数据。包括不同的句柄来推断来自数据源的信息，如数据提取、数据清理，然后将其转换为客户端诱人的安排，这可以鼓励使用的数据执行任务。
数据科学包括利用机器人化策略来分析大量信息并从中提取信息。
软件工程： 软件工程的特点是准备分析客户的需求，然后规划、构建和测试能够满足这些需求的程序应用程序。软件工程一词是由两个词组成的，程序和工程。该程序可以是坐标程序的集合。软件由设计人员使用任何不同的特定计算机语言编写的精心组织的启发和代码组成。计算机程序和相关文档，例如先决条件、计划模型和客户手册。工程是应用逻辑和可行的信息来编制、计划、构建、保持和推进系统、形式等
以下是数据科学和软件工程之间的区别对比表：
| 数据科学 | 软件工程 |
|---|---|
| 在数据科学中，ETL 是一种信息提取方法，将其更改为易于获取的连贯排列，并将其堆叠到准备框架中。 | SDLC(软件开发生命周期)塑造了软件工程的前提。 |
| 数据科学采用面向过程的方法，并允许设计确认、计算使用等。 | 软件工程是面向框架的，包括瀑布、螺旋、敏捷系统等。 |
| 数据科学包括数据可视化工具、数据分析工具和数据库工具。 | 软件工程包括编程工具、数据库设备、计划工具、CMS设备、测试设备、集成设备等。 |
| 数据科学包括 Hadoop、MapReduce、Start、Information stockroom 或 Flink 等阶段。 | 软件工程包括信息建模、商业安排、编程、维护、风险管理、周转设计等阶段。 |
| 领域基础信息、算法、大数据处理、数据挖掘、结构化或非结构化信息、洞察力、可能性、人工智能、机器学习等。 | 核心编程语言知识、测试或构建工具、设置工具、放电管理工具等。 |
| 数据科学中的角色 数据科学家、数据分析师、业务分析师、数据工程师和大数据专家 | 软件工程中的角色 发布工程师、测试人员、数据工程师、产品经理、管理员和云顾问。 |
| 数据科学是面向过程的 | 软件工程是面向方法论的 |
| 数据科学中的数据源是传感器数据、交易、公共数据烘焙等 | 软件工程中的数据源是用户需求、新功能开发等 |
