软件工程考研，软件工程考研科目
每日分享最新，最流行的软件开发知识与最新行业趋势，希望大家能够一键三连，多多支持，跪求关注，点赞，留言。
数据科学和软件工程在职业机会、薪水和资格方面的差异，以及详细的比较表。
数据科学和软件工程是基于 IT 的领域，发挥着广泛的组织功能。这两个领域都需要来自不同领域的广泛的编程技能。这些领域的职业机会与日俱增。
这份名为“ 2022 年印度分析和数据科学工作”的报告展示了以下结果：与 2021 年 6 月 9.4% 的全球空缺职位相比，仅印度就有 11.6% 的空缺职位来自印度。俘虏中心观察到的空缺职位增加，国内公司在建立分析和数据科学能力方面的持续投资，国内外 IT 和 KPO 组织向印度的重大转移，对印度人工智能和基于分析的初创企业的资金增加，以及未平仓头寸的增加都是促成这种增长的因素。
班加罗尔拥有 51,149 个职位或 28.5% 的市场份额，连续第六年超越德里 NCR 成为分析和数据科学专家的首选地点。与其他城市相比，员工重返工作岗位的比例更高，这支持了这一增长。
同样，对软件工程工作的需求也在上升。此外，随着物联网和区块链技术的蓬勃发展，预计软件工程将继续成为印度最受欢迎的学位之一。
数据科学
数据科学损害了数据的收集和分析，以获得逻辑和有价值的输出。 它使用人工智能、数据挖掘和机器学习等各种工具和技术处理广泛的数据分析。它包括研究各种结构化和非结构化数据以获取富有表现力的信息并找到看不见的模式以做出有效的业务决策。数据科学是增长最快的领域之一。这是任何组织的一个重要方面，因为它根据事实做出决定。
软件工程
软件工程是根据工程原理创建软件的系统方法，包括规划、构建、设计和测试软件应用程序。
它是对开发、设计和软件维护的详细研究，它掌握了创建高质量软件的最佳方法和技术。
对于许多候选人来说，这是一个非常普遍的职业选择，在各种国家和跨国组织中提供了数千个机会。
数据科学和软件工程的资格
查看单独攻读数据科学和软件工程学位所需的资格。
数据科学
如果候选人想从事数据科学家的职业，他们应该从知名大学完成本科和研究生课程。学位包括：
B. Tech 或 M. Tech 主修计算机科学
B.Sc 或 M.Sc 统计/数学
工商管理硕士
软件工程
如果候选人想从事软件工程师的职业，他们应该了解一些编程语言，例如：Java、Javascript、Python、C、Ruby 和 C#。
他们应该拥有知名大学的本科和研究生学位。合适的域包括：
电脑程序
深入而实用的编程
数据结构和算法
数据科学家与软件工程师
数据科学和软件工程之间存在很多差异。以下是一些主要区别的列表：
数据科学
软件工程
数据科学家收集数据，主要关注数据的处理。
软件工程开发应用程序，主要关注功能。
数据科学包括统计学和机器学习。
软件工程更喜欢编码并且主要集中在它上面。
数据科学承担并处理探索性信息。
软件工程是针对构建系统的。
数据科学包括各种技能。其中一些是机器学习、数据可视化和统计。
软件工程还包括多种技能，例如如何使用不同语言进行编码和编程。
数据科学处理各种工具，例如数据库工具、数据可视化工具和数据分析工具。
软件工程还涉及各种仪器，如集成仪器、CMS 设备、编程仪器、测试设备、计划仪器和数据库服务。
数据科学以过程为导向。
软件工程以方法论为导向。
基于职业机会的数据科学与软件工程
如果有人对成为数据科学家还是软件工程师感到困惑，这里有一个关于数据科学和软件工程职业机会的经过充分研究的部分。人们可以考虑这一点，并为他们的职业选择一个合适的领域。
数据科学职业
对数据科学家的需求正在迅速增加。根据候选人的方便程度，提供不同的机会。
一个人可以成为入门级的分析师，也可以修读专业课程成为首席数据官。
一个人可以成为多个领域的分析师：定量分析师、业务分析师、营销分析师、运营分析师、商业智能分析师、数据分析师和系统分析师。
如果有人想担任高级职位，他们可以修读一些数据科学的专业课程，成为高级数据科学家、首席数据科学家或机器学习工程师。
软件工程职业
软件工程的领域非常广泛，因此在该领域从事职业是有益的。从事软件工程后，可以成为全栈工程师、移动应用程序开发人员、软件开发工程师、游戏工程师、前端工程师、DevOps 工程师、安全工程师、数据工程师、后端工程师、嵌入式系统工程师和图形工程师工程师。
假设有人想担任主角。在这种情况下，他们可以修读专业课程，成为技术架构师、技术主管、首席技术官、高级软件工程师、团队经理或初级软件工程师。
数据科学和软件工程是基于 IT 的领域；它们在组织内发挥着广泛的作用，需要来自不同领域的广泛编程技能。这些领域的职业机会与日俱增。如果有人想在数据科学领域从事软件工程，那么现在正是发展他们职业生涯的好时机。
基于薪酬结构的数据科学与软件工程
数据科学家和软件工程师每年都能获得可观的收入，这些领域也有好处。薪水通常基于绩效、能力和技能。两个领域的薪酬水平存在一些差异。
以下是数据科学和软件工程之间的一些薪水差异：
数据科学家薪水
数据科学家的薪水取决于他们之前在特定领域的经验；此外，他们的工资率每年都会增加。不同职位的薪水不同；对于印度的入门级数据科学家来说，年薪约为 4,50,000 印度卢比。对于中级数据科学家，年薪约为 10,000,000 印度卢比，而对于经验丰富的数据科学家，年薪约为 20,00,000 印度卢比。
软件工程师薪水
印度软件工程师的薪水偏高，他们每年都能拿到可观的收入。对软件工程的需求每天都在增加，因此他们的工资率也在相应提高。软件工程有不同的级别，每个级别的薪水都不一样。入门级软件工程师的收入约为 3,50,000 卢比，中级软件工程师的收入约为 5,60,000 卢比。经验丰富的软件工程师的年薪约为 14,00,000 印度卢比。
结论
这篇文章是关于数据科学和软件工程资格所需的职业道路和薪水。我们希望这些信息有助于您选择职业。
软件工程考研(软件工程考研科目)