Hvad er forskellen mellem datalogi specificeret i software og software engineering? Hvilken er bedre?


Svar 1:

Lad os først definere nogle udtryk. "Software Engineering" eksisterer virkelig ikke de fleste steder, da der ikke er nogen licenskrav, og der er ingen reel ensartethed i kursusarbejdet. Kontrast det med for eksempel elektroteknik, hvor licens- og kursusarbejdet er meget mere ensartet, selv på tværs af landegrænser.

Også hvad mener du med "bedre". Er et æble bedre end en pære? Du skal definere dine vilkår. Jeg vil sammenligne og kontrastere de to så godt jeg kan baseret på min B. Sci. grad og års arbejde i industrien.

  1. Computer Science grader er mere ensartede. Du lærer, hvad computing betyder, datastrukturer, programmeringssprog (du skal muligvis skrive en compiler), i mine kurser oprettede vi en computer fra hardware og programmerede den i maskinkode og skrev en samler, sortering og søgning algoritmer og deres kompleksitet , kan du få og introduktion til AI og maskinlæring, teori om databaser osv. "Software Engineering" (SE) ville dække de fleste af emnerne i punkt én, men i ikke så meget detalje at give tid til ting som at lære specifikke udviklingsstakke , team- og softwareudviklingspraksis, undertiden certificeringskurser og udvikling af praktiske applikationer.

Den læring, du laver inden for datalogi, er mere generisk og bedre defineret. Jeg fandt, at det hjalp mig med at forstå ny teknologi hurtigere, da "under hætten" der ikke er for meget forskel. En kompilator er en kompilator, en virtuel maskine er en virtuel maskine. Nogle implementeringsdetaljer kan variere, men ikke meget. Det lærte mig, hvordan jeg hurtigt omskolede mig selv. Det program, jeg var i, tvang os faktisk til at lære 3 programmeringssprog i et semester.

En SE vil give dig flere ting på CVet for at få et job efter eksamen. Men de kandidater, jeg har mødt, synes undertiden mindre fleksible. Jeg har mødt nogle, der var bange for at skifte applikationsstakke, da de aldrig blev uddannet og certificeret til dem. Hvilket kan være karrierebegrænsende. Men på grund af manglende ensartethed er det selvfølgelig svært at generalisere. Jeg har set gode programmer og dygtige mennesker, der dimitterer fra dem, og jeg har set programmer, der ikke var andet end certificeringsværker.

Hvilken er bedre? Det afhænger af programmet og hvad du vil have fra en karrierevej.


Svar 2:

I årtier blev de begge betragtet som de samme ting, fordi datalogi blev undervist i ingeniørhøjskoler af ingeniørprofessorer.

Men nu er nogle computervidenskabelige programmer brudt fra ingeniørhøjskoler og er nu separate colleges inden for universitetssystemet. Carnegie Mellon University i Pittsburgh er en.

Hvilket der er bedre, afhænger af hvilket universitet du underviser på eller går på.

Jeg er ingeniør, så jeg er fordømt.