Software Engineering или Data Science: что выбрать для магистратуры?

Развитие современных технологий настолько стремительно, что изменения происходят чуть ли не ежедневно, если не ежечасно. Поэтому от выбора направления обучения в магистратуре может зависеть ни много ни мало — успешность будущей карьеры абитуриента.

Довольно часто выпускники бакалавриата стоят перед выбором между двумя перспективными направлениями: Software Engineering и Data Science. Каждая из этих специальностей имеет свои особенности, преимущества и карьерные перспективы. О разнице и перспективах каждого из этих направлений разберёмся подробнее вместе с тобой, дорогой абитуриент, чтобы помочь тебе сделать осознанный и правильный выбор.

В чём разница Software Engineering и Data Science

Инженерия программного обеспечения (ПО)

Software Engineering, или инженерия ПО, сосредоточена на разработке, проектировании и поддержке программных продуктов. Это направление для тех, кто хочет создавать новые технологические решения и управлять процессом их разработки.

В частности, на магистратуре по Software Engineering ты будешь:

• изучать современные подходы к архитектуре программного обеспечения;
• осваивать передовые методологии разработки;
• учиться управлять сложными техническими проектами;
• углублять знания в специфических технологиях — cloud computing, DevOps, микросервисы и др.

Наука о данных

Data Science, или наука о данных, фокусируется на анализе больших объёмов информации для получения ценных бизнес-инсайтов. Это направление идеально подходит для тех, кто увлекается аналитикой и машинным обучением.

Программа обучения в магистратуре по Data Science предусматривает:

• глубокое изучение статистики и математического анализа;
• освоение методов машинного обучения;
• работу с большими данными (Big Data);
• создание предиктивных моделей.

‍

Карьера и зарплаты в инженерии ПО и науке о данных

Software Engineering

По данным DOU, карьерная траектория Software Engineer (SE) в Украине и мире имеет чёткую прогрессию:

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

Более того, инженер ПО имеет дополнительные возможности для развития, что позволяет ему или ей работать в смежных сферах:

1. Технический директор (chief technical officer или chief technology officer, CTO).
2. Системный архитектор, инженер проекта (Systems Architect, SA).
3. DevOps-инженер (DevOps Engineer, DevOps).
4. Руководитель команды разработчиков (Team Leader, Team Lead).

Data Science

Специалисты по Data Science также имеют привлекательные перспективы на украинском и зарубежном рынках, согласно данным DOU:

1. Junior-уровень — $800.
2. Middle-уровень — $2317.
3. Senior-уровень — $4225.

Кроме приятных зарплат, специалисты по Data Science имеют возможность развиваться в смежных профессиях:

1. Директор по управлению данными, информационный директор (Chief Data Officer, CDO).
2. Инженер машинного обучения, ML-инженер (Machine Learning Engineer, ML Engineer, MLE).
3. Учёный-исследователь в области искусственного интеллекта (Artificial Intelligence (AI) Research Scientist, AI Scientist).
4. Руководитель направления науки о данных (Data Science Team Lead).

Что нужно знать и уметь в Software Engineering и Data Science

Инженерия ПО

Чтобы стать классным специалистом Software Engineer, ты должен владеть ключевыми техническими навыками:

• современные языки программирования (Java, Python, JavaScript);
• архитектурные паттерны и принципы проектирования;
• базы данных и распределённые системы;
• CI/CD (Continuous Integration/Continuous Delivery) и DevOps-практики.

К тому же профессиональный инженер ПО должен обладать такими soft skills:

• командная работа;
• проектный менеджмент;
• коммуникация с клиентами;
• лидерство.

‍

Наука о данных

Чтобы быть профессиональным специалистом по Data Science, у тебя должен быть такой технический багаж знаний:

• Python, R или SAS для анализа данных;
• статистика и теория вероятности;
• SQL и базы данных;
• инструменты визуализации данных.

Не менее важным для успеха специалиста по науке о данных является наличие следующих soft skills:

• аналитическое мышление;
• внимание к деталям;
• умение презентовать результаты;
• понимание бизнес-процессов.

Инженерия ПО или наука о данных — что выбрать

1. Проанализируй свои интересы:
   
   • если тебе нравится создавать новые продукты и писать код → Software Engineering;
   • если ты больше любишь анализировать данные и находить закономерности → Data Science.
     
     
2. Оцени свой бэкграунд:
   
   • сильная база в программировании больше подходит для Software Engineer;
   • хорошие знания математики и статистики важнее для специалиста по Data Science.
     
     
3. Подумай о будущей работе:
   
   • инженерия ПО предполагает больше командной работы и создание продуктов;
   • наука о данных чаще включает исследовательскую работу и аналитику.
     
     

‍

Вывод

Оба направления — Software Engineering и Data Science — предлагают отличные перспективы для карьерного роста и развития. Ключевое различие заключается в фокусе работы: создание программных продуктов или анализ данных и построение прогнозных моделей.

При выборе подходящего направления учитывай не только потенциальную зарплату, но и свои интересы и склонности. Помни, что успешная карьера строится на сочетании профессиональной заинтересованности и нужных навыков.

Университет современных технологий Neoversity предлагает магистерские программы по обоим направлениям, которые соответствуют современным требованиям рынка труда. Обучение проводится на украинском языке, а диплом признаётся более чем в 50 странах мира. Это позволяет получить качественное европейское образование и открывает широкие возможности для международной карьеры. Так что поступай в наши ряды — и успехов тебе, абитуриент!