Hva er forskjellen mellom datavitenskap spesifisert i programvare og programvareteknikk? Som er bedre?


Svar 1:

La oss først definere noen begrep. “Software Engineering” eksisterer virkelig ikke de fleste steder, da det ikke er lisenskrav og det er ingen reell enhetlighet i kursarbeidet. Kontrast det med for eksempel elektroteknikk der lisensiering og kursarbeid er mye mer ensartet selv over landegrensene.

Også hva mener du med "bedre". Er et eple bedre enn en pære? Du bør definere vilkårene dine. Jeg vil sammenligne og kontrastere de to så godt jeg kan, basert på B. Sci. grad og mange års arbeid i industrien.

  1. Informatikkgradene er mer enhetlige. Du vil lære om hva databehandling betyr, datastrukturer, programmeringsspråk (det kan hende du må skrive en kompilator), i løpet av mine arbeidsoppgaver lagde vi en datamaskin fra maskinvare og programmerte den i maskinkode og skrev en samler, sorterings- og søkealgoritmer og deres kompleksitet , kan du få og introduksjon til AI og maskinlæring, teori om databaser, etc. "Software Engineering" (SE) vil dekke de fleste temaene i element én, men i ikke så mye detalj for å gi tid til ting som å lære spesifikke utviklingsstabler , team- og programvareutviklingspraksis, noen ganger sertifiseringskurs og utvikling av praktiske applikasjoner.

Læringen du gjør innen informatikk er mer generisk og bedre definert. Jeg fant ut at det hjalp meg å forstå ny teknologi raskere, da "under panseret" det ikke er for stor forskjell. En kompilator er en kompilator, en virtuell maskin er en virtuell maskin. Noen implementeringsdetaljer kan variere, men ikke så mye. Det lærte meg hvordan jeg raskt kunne omskolere meg. Programmet jeg var med på tvang oss til å lære 3 programmeringsspråk i løpet av ett semester.

En SE vil gi deg flere elementer på CVen for å få deg en jobb etter endt utdanning. Men kandidatene jeg har møtt virker noen ganger mindre fleksible. Jeg har møtt noen som var redde for å bytte applikasjonsstack, ettersom de aldri ble opplært og sertifisert for dem. Noe som kan være karrierebegrensende. Men selvfølgelig på grunn av manglende ensartethet er det vanskelig å generalisere. Jeg har sett gode programmer og dyktige mennesker uteksamineres fra dem, og jeg har sett programmer som ikke var mer enn sertifiseringsanlegg.

Som er bedre? Det avhenger av programmet og hva du vil fra en karrierevei.


Svar 2:

I flere tiår ble de begge ansett for å være de samme tingene fordi datavitenskap ble undervist i ingeniørhøyskoler av ingeniørprofessorer.

Men nå har noen datavitenskapelige programmer brutt av fra ingeniørhøgskoler og er nå separate høyskoler innen universitetssystemet. Carnegie Mellon University i Pittsburgh er en.

Hvilket som er bedre, vil avhenge av hvilken høyskole du underviser på eller går på.

Jeg er ingeniør, så jeg er fordommer.