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编程技能。这些领域的职业机会与日俱增。

这份题为“2022 年印度分析和数据科学职位”的报告展示了以下结果： 与 2021 年 6 月全球 9.4% 的空缺职位相比，仅印度就有 11.6% 的空缺职位。自保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，印度人工智能和基于分析的初创企业的资金增加，以及空缺职位的增加都是促成这一增长的因素。

班加罗尔拥有51，149个可用职位或28.5%的市场份额，连续第六年超过德里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速度更高，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，软件工程有望保持其作为印度最受欢迎的学位之一的桂冠。

数据科学
数据科学会影响数据的收集和分析，以获得逻辑和有价值的输出。它使用各种工具和技术（如人工智能、数据挖掘和机器学习）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，以获得表达性信息并找到看不见的模式来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
软件工程是一种通过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，它操纵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，他们应该已经完成了一所公认的大学的本科和研究生课程。学位包括：

B. 技术或M. 技术主修计算机科学

统计学/数学 B.Sc 或 M.Sc

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#。

他们应该拥有一所公认的大学的本科和研究生学位。合适的域包括：

计算机程序

深入实用的编程

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有很多差异。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，主要关注数据处理。


软件工程开发应用程序，主要关注功能。

数据科学由统计学和机器学习组成。

软件工程更喜欢编码，主要集中在编码上。


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。

软件工程还包括一些技能，例如如何用不同的语言编码和编程。

数据科学涉及各种工具，例如数据库工具，数据可视化工具和数据分析工具。

软件工程还与各种仪器达成协议，例如集成设备，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，并为他们的职业生涯选择合适的领域。