Software Engineering або Data Science: що обрати для магістратури?

Розвиток сучасних технологій настільки стрімкий, що їх зміни відбуваються ледь не щоденно, якщо не щогодини. Тож від вибору напряму навчання на магістратурі може залежать не більше, не менше успішність майбутньої кар’єри абітурієнта.

Досить часто випускники бакалаврату стоять перед вибором між двома перспективними напрямками: Software Engineering і Data Science. Кожна з цих спеціальностей має свої особливості, переваги та кар'єрні перспективи.  Про різницю та перспективи кожного з цих напрямів розберемося детальніше разом з тобою, дорогий абітурієнте, щоб допомогти тобі зробити усвідомлений і правильний вибір.

У чому різниця Software Engineering і Data Science

Інженерія програмного забезпечення (ПЗ)

Software Engineering, або інженерія ПЗ, зосереджена на розробці, проєктуванні та підтримці програмних продуктів. Це напрямок для тих, хто хоче створювати нові технологічні рішення та керувати процесом їх розробки.

Зокрема на магістратурі з Software Engineering ти будеш:

• вивчати сучасні підходи до архітектури програмного забезпечення;
• опановувати передові методології розробки;
• вчитися керувати складними технічними проєктами;
• поглиблювати знання у специфічних технологіях – cloud computing, DevOps, мікросервіси тощо.

Наука про дані

Data Science, або наука про дані, фокусується на аналізі великих обсягів інформації для отримання цінних бізнес-інсайтів. Цей напрямок ідеальний для тих, хто захоплюється аналітикою та машинним навчанням.

Програма навчання на магістратурі з Data Science передбачає:

• глибоке вивчення статистики та математичного аналізу;
• освоєння методів машинного навчання;
• роботу з великими даними (Big Data);
• створення предиктивних моделей.

Кар’єра та зарплати в інженерії ПЗ і науці про дані

Software Engineering

За даними DOU, кар'єрна траєкторія Software Engineer (SE) в Україні та світі має чітку прогресію.

1. Junior SE – $935.
2. Middle SE – $2500.
3. Senior SE –  від $4700.
4. Tech Lead/Architecture – до $6800.

Ба більше, інженер ПЗ має додаткові можливості для розвитку, що дозволяє йому чи їй працювати в суміжних сферах:

1. Технічний директор (chief technical officer або chief technology officer, CTO).
2. Системний архітектор, інженер проєкту (Systems Architect, SA).
3. DevOps інженер (DevOps Engineer, DevOps).
4. Керівник команди розробників (Team Leader, Team Lead).

Data Science

Спеціалісти з Data Science також мають привабливі перспективи на українському та закордонному ринках, згідно з DOU.

1. Junior-рівень –$800.
2. Middle-рівень – $2317.
3. Senior-рівень – $4225.

Крім приємних заробітних плат, фахівці з Data Science мають можливість розвиватися у суміжних професіях:

1. Директор з управління даними, інформаційний директор (Chief Data Officer, CDO).
2. Інженер машинного навчання, ML-інженер (Machine Learning Engineer, ML Engineer, MLE).
3. Науковець-дослідник у галузі штучного інтелекту (Artificial Intelligence (AI) Research Scientist, AI Scientist).
4. Керівник напрямку науки про дані (Data Science Team Lead).

Що треба знати та вміти на Software Engineering та Data Science

Інженерія ПЗ

Щоб стати класним Software Engineer фахівцем, ти маєш володіти ключовими технічними навичками:

• сучасні мови програмування (Java, Python, JavaScript);
• архітектурні патерни та принципи проєктування;
• бази даних та розподілені системи;
• CI/CD (Continuous Integration/Continuous Delivery) та DevOps практики.

До того ж професійний інженер ПЗ має мати у своєму доробку такі soft skills:

• командна робота;
• проєктний менеджмент;
• комунікація з клієнтами;
• лідерство.

Наука про дані

Для того, щоб бути професійним фахівцем з Data Science, у тебе має бути такий технічний багаж знань:

• Python, R або SAS для аналізу даних;
• статистика та теорія ймовірності;
• SQL і бази даних;
• інструменти візуалізації даних.

Не менш важливим для успіху спеціаліста з науки про дані є наявність наступних soft skills:

• аналітичне мислення;
• увага до деталей;
• вміння презентувати результати;
• розуміння бізнес-процесів.

Інженерія ПЗ чи наука про дані – що обрати

1. Проаналізуй свої інтереси:

• якщо тобі подобається створювати нові продукти та писати код → Software Engineering;
• якщо ти більше любиш аналізувати дані та знаходити закономірності → Data Science.

2. Оціни свій бекграунд:

• сильна база в програмуванні більше підходить для Software Engineer;
• хороші знання математики та статистики важливіші для спеціаліста з Data Science.

3. Подумай про майбутню роботу:

• інженерія ПЗ передбачає більше командної роботи та створення продуктів;
• наука про дані частіше включає дослідницьку роботу та аналітику.

Висновок

Обидва напрямки – Software Engineering і Data Science – пропонують відмінні перспективи для кар'єрного росту та розвитку. Ключова відмінність полягає у фокусі роботи: створення програмних продуктів або аналіз даних та побудова прогнозних моделей.

При виборі відповідного напряму враховуй не лише потенційну зарплату, але й свої інтереси та схильності. Пам'ятай, що успішна кар'єра будується на поєднанні професійної зацікавленості та потрібних навичок.

Університет сучасних технологій Neoversity пропонує магістерські програми з обох напрямків, які відповідають сучасним вимогам ринку праці. Навчання проводиться українською мовою, а диплом визнається у більш ніж 50 країнах світу. Це дозволяє отримати якісну європейську освіту та відкриває широкі можливості для міжнародної кар'єри. Тож вступай до наших лав і успіхів тобі, абітурієнте!