考研软件工程专业方向，考研软件工程2022试题

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考研软件工程，考研软件工程专业考哪些科目

大数据文摘授权转载自数据派THU

作者：Olivia Iannone

翻译：陈之炎

校对：zrx

首先需要解决的重要的问题：数据工程和软件工程之间有哪些不同之处？

二者非常相似，许多起源于软件工程的最佳实践对数据工程同样有效，前提是需要正确地构建它们。

在本文中，将详细介绍几个软件工程的最佳实践，以及如何更好地创建和维护数据管道。文中将特别关注管道，因为这是我们在Estuary关注的重点，这些原则同样适用于大型数据堆栈。

本次讨论将是在高层进行，虽然我自己不是一个软件工程师，但是希望你能从下属原则中获取到战略和领导价值。

软件工程与数据工程：相似之处和区别

数据产品和软件产品是有区别的，其利益相关者各不相同。

通常，软件产品的构建涉及到高技术团队之间的协作，需要将产品交付给不同的用户群体，通常是商业用途的用户群体。例如，银行可能会为其客户创建一个移动应用程序。

相比之下，数据产品往往驻留在企业的内部，其利益相关者和参与者可以从高技术的工程师到需要利用数据来完成工作的非技术性专业人员。例如，同一家银行可能为其客户创建不同的财务和人口数据产品，以实现不同的安全、销售和战略功能。

在阅读这篇文章过程中，读者将在数据空间中徜徉，可能无需强调二者区别的细节，读者仅需要从业务的角度，来审视数据与软件的不同。

但是从本质上来讲，数据工程和软件工程的实践却基本相同，比如可以编写、维护和部署代码来解决一个可重复的问题，正因如此，某些有价值的软件工程最佳实践可以转换为数据工程最佳实践，许多最新的数据趋势——如数据网格和数据操作程序——以一种全新的方式实现了软件工程实践，并取得了良好的结果。

软件工程与数据工程的历史

通过查看历史数据，理解为什么这些最佳数据实践均来自于软件工程，并了解为什么直到最近才将它们应用到数据工程中的原因。

软件工程学科在20世纪60年代首次得到认可，当时，“软件创建是一种形式的工程”的想法是一种富有挑衅性的想法。事实上，选择“软件工程”这一词的目的是鼓励从业者停下来，将科学原理应用到实际工作中去。在接下来的几十年里，软件工程师对科学和机械工程中的原理进行了测试和改进。

在20世纪90年代，随着对软件需求的日增，整个行业落后于日益增长的软件需求，导致了所谓的“应用程序开发危机”，这次危机促使软件工程师采用敏捷开发和相关的实践，它意味着需要优先考虑快速的生命周期迭代，并对软件背后的人文系统赋予价值。

众所周知，数据工程是一个相对年轻的领域。虽然绝大多数人类历史的数据都早已经存在，但是关系型数据库则是在20世纪70年代创建的。直到21世纪初，数据库还只局限于小部分管理者，在IT领域，数据基础设施通常作为一个具有许多组件的企业内部资源，是一个相对较新的开发（毋庸讳言：是一个快速变化的开发）， “数据工程师”这个职位起源于二十一世纪一十年代。

总之，软件工程师已经工作了大约60年，他们今天仍然在做大致相似的工作，期间，他们解决了很多问题。数据工程领域可以利用软件工程这一优势。

闲话少说，下文是一些可以（也应该）应用于数据管道的软件工程最佳实践。

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