Datenwissenschaft vs. maschinelles Lernen: Wie unterscheiden sie sich?

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Angesichts des jüngsten explosionsartigen Wachstums der KI verzeichnen zwei miteinander verbundene Bereiche eine erhebliche Nachfrage: Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Es wird erwartet, dass der Wert des globalen KI-Marktes bis 2030 fast 2 Billionen US-Dollar erreichen wird, und der Bedarf an qualifizierten KI-Fachkräften wächst rasant. Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen spielen eine wesentliche Rolle beim Aufbau und der Arbeit mit KI-Systemen und stehen hinter einigen der aufregendsten Entwicklungen der Branche.

Obwohl die beiden Disziplinen häufig miteinander verwechselt werden, haben Datenwissenschaft und maschinelles Lernen unterschiedliche Schwerpunkte und erfordern unterschiedliche Fähigkeiten. Für Unternehmen, die eine KI-Strategie entwickeln, ist das Verständnis dieser Nuancen der Schlüssel zum Aufbau effektiver Teams. Und für Arbeitssuchende, die im KI-Bereich arbeiten möchten, ist es wichtig zu wissen, welche Fähigkeiten für jede dieser gefragten Rollen erforderlich sind.

Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das Konzepte und Methoden aus Datenanalyse, Informationswissenschaft, maschinellem Lernen und Statistik umfasst.

Insgesamt zielen Datenwissenschaftler darauf ab, umsetzbare Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, um ein Geschäfts- oder Forschungsproblem anzugehen. Durch die Identifizierung von Mustern und Trends im Laufe der Zeit helfen Datenwissenschaftler Unternehmen dabei, fundiertere Entscheidungen zu treffen, die Effizienz zu verbessern und datengesteuerte Strategien zu entwickeln.

Typischerweise umfasst ein Data-Science-Workflow die folgenden Phasen:

Da die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus Daten in fast jedem Sektor nützlich ist, bietet Data Science viele Anwendungsmöglichkeiten in einem breiten Spektrum von Branchen.

Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für gängige Branchenanwendungsfälle für Data Science:

Maschinelles Lernen ist sowohl eine Teilmenge der KI als auch eine Technik, die in der Datenwissenschaft verwendet wird. Algorithmen für maschinelles Lernen erkennen Muster und Beziehungen in Daten und passen ihr Verhalten autonom an, um ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. Mit ausreichend hochwertigen Trainingsdaten können maschinelle Lernsysteme komplexe Vorhersagen und Analysen treffen, die manuell nur schwer oder gar nicht zu programmieren wären.

Ingenieure für maschinelles Lernen zielen darauf ab, flexible, zuverlässige Systeme für maschinelles Lernen zu entwickeln, die sich an neue Daten anpassen können. Dieser datenzentrierte Ansatz unterscheidet maschinelles Lernen von herkömmlicher Software. Im Gegensatz zu typischen Softwareprogrammen, die über fest codierte Regeln verfügen, können Modelle des maschinellen Lernens ihr Verhalten automatisch anpassen, wenn sie neuen Daten ausgesetzt werden, ohne dass ein menschlicher Entwickler eingreifen muss.

Pipelines für maschinelles Lernen beginnen, ähnlich wie Data-Science-Workflows, mit der Datenerfassung und -vorverarbeitung. Das Modell nimmt dann einen ersten Satz Trainingsdaten auf, identifiziert Muster und Beziehungen in diesem Datensatz und verwendet diese Informationen, um interne Variablen, sogenannte Parameter, abzustimmen. Das Modell wird dann anhand eines neuen Satzes von Testdaten bewertet, um seine Genauigkeit zu überprüfen und zu sehen, wie es auf zuvor nicht sichtbare Daten reagiert.

Alle diese Schritte sind aus der Data-Science-Pipeline bekannt. Doch während der nächste Schritt eines Datenwissenschaftlers normalerweise darin besteht, die Ergebnisse seiner Analysen den Stakeholdern zu präsentieren, ist ein Ingenieur für maschinelles Lernen normalerweise für die Bereitstellung, Überwachung und Wartung von Modellen in der Produktion verantwortlich. Diese Phasen der Modellbereitstellung und -überwachung ähneln dem DevOps-Zyklus für herkömmliche Software, was zur Popularisierung des Begriffs „Machine Learning Operations“ (MLOps) führte.

Die Bereitstellung eines Modells bezieht sich auf die Integration in Produktionsanwendungen und -software, und die Überwachung umfasst die Verfolgung, Fehlerbehebung und Wartung des Modells nach der Bereitstellung. Da sich reale Umgebungen ständig ändern, verfeinern und trainieren MLOps-Teams die Modelle kontinuierlich, um sicherzustellen, dass sie auch im Laufe der Zeit weiterhin eine gute Leistung erbringen.

Wie Data Science ist maschinelles Lernen in vielen Branchen nützlich. Algorithmen für maschinelles Lernen können eine Vielzahl von Funktionen ausführen, die für Geschäftsziele relevant sind, wie z. B. Vorhersage, Workflow-Automatisierung und Inhaltsgenerierung.

Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für branchenübliche Anwendungsfälle für maschinelles Lernen:

Obwohl sich Datenwissenschaft und maschinelles Lernen teilweise überschneiden, weisen die beiden einige wichtige Unterschiede auf.

Der Begriff maschinelles Lernen bezieht sich auf eine bestimmte Teilmenge der KI. Modelle für maschinelles Lernen sind ein wesentlicher Bestandteil vieler datenwissenschaftlicher Arbeitsabläufe und machen maschinelles Lernen zu einem entscheidenden Bestandteil des Werkzeugkastens eines Datenwissenschaftlers. Aber Data Science als Disziplin umfasst viel mehr als nur maschinelles Lernen und stützt sich auf Methoden und Ideen aus der Statistik, der Informationswissenschaft und sogar Grafikdesign und Storytelling.

Datenwissenschaftler stellen jedoch in der Regel keine Modelle in der Produktion bereit und überwachen sie nicht. Im Gegensatz dazu erfordern Rollen im Bereich Machine-Learning-Engineering und MLOps in der Regel gewisse Kenntnisse über Datenpipelines und -infrastruktur sowie über Praktiken, die im traditionellen Software-Engineering und DevOps verwendet werden.

Nach Angaben des US Bureau of Labor Statistics wird die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern in diesem Jahrzehnt voraussichtlich um 36 % steigen – viel höher als die durchschnittliche prognostizierte Wachstumsrate für alle Berufe von 5 %. Das entspricht voraussichtlich etwa 13.500 neuen Stellen als Datenwissenschaftler pro Jahr.

Es überrascht nicht, dass Datenwissenschaftler angesichts der hohen Nachfrage nach ihren Fähigkeiten gut entlohnt werden. Im August 2023 betrug das Durchschnittsgehalt eines Datenwissenschaftlers mittlerer Ebene in den Vereinigten Staaten 92.969 US-Dollar. Neben dem Grundgehalt kann die Gesamtvergütung auch Boni, Aktienoptionen und umfassende Leistungspakete umfassen, insbesondere für Datenwissenschaftler großer Technologieunternehmen.

Typischerweise erfordert eine Stelle als Datenwissenschaftler einen Bachelor-Abschluss in einem Bereich wie Informatik, Statistik oder Informationswissenschaft. Viele Datenwissenschaftler verfügen auch über einen Master- oder Doktortitel mit Schwerpunkt auf Datenwissenschaft, Statistik oder maschinellem Lernen.

Weitere Einstiegsmöglichkeiten in die Datenwissenschaft sind Branchen-Bootcamps und Zertifizierungen. Diejenigen, die diesen Weg einschlagen, sollten jedes zukünftige Programm sorgfältig prüfen, um sicherzustellen, dass es umfassend ist und die Studierenden zuverlässig in relevante Jobs vermittelt. Alternativ beginnen einige Datenwissenschaftler in einer verwandten Rolle, beispielsweise als Datenanalyst oder Geschäftsanalyst, und qualifizieren sich dann zu einer Rolle als Datenwissenschaftler weiter, indem sie Berufserfahrung mit den in der Datenwissenschaft verwendeten Tools und Techniken sammeln.

Datenanalyse ist mit Datenwissenschaft und maschinellem Lernen verwandt, unterscheidet sich jedoch von diesen. Datenanalysten bereiten Daten auf und interpretieren sie, erstellen Visualisierungen und Berichte und teilen ihre Ergebnisse den Stakeholdern mit. Eine Karriere in der Datenanalyse erfordert oft Erfahrung mit SQL, Tabellenkalkulationen sowie Datenvisualisierungs- und Berichtstools.

Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen verwenden jedoch in der Regel fortschrittlichere Methoden und Tools als Datenanalysten. Vor allem Ingenieure und Datenwissenschaftler für maschinelles Lernen arbeiten regelmäßig mit Algorithmen für maschinelles Lernen, während Datenanalysten dies normalerweise nicht tun. Datenanalysten müssen in der Regel auch nicht mit Computerprogrammierung oder Dateninfrastruktur vertraut sein.

Darüber hinaus ist der Umfang der Datenanalyse in der Regel eingeschränkter als maschinelles Lernen oder Datenwissenschaft und konzentriert sich auf die Ableitung von Erkenntnissen aus vorhandenen Daten, anstatt Vorhersagen zu erstellen oder bereitgestellte Modelle zu pflegen. Im Gegensatz dazu erstellen Datenwissenschaftler Modelle, die neue Vorhersagen generieren, und Ingenieure für maschinelles Lernen pflegen und verfeinern Modelle im Laufe der Zeit in der Produktion.

Datenwissenschaftler nutzen für ihre Arbeit eine Reihe technischer Methoden und Werkzeuge. Auf hohem Niveau umfasst Data Science eine Kombination von Methoden aus Computerprogrammierung, maschinellem Lernen, Statistik und Datenvisualisierung.

Zu den wichtigsten technischen Fähigkeiten für Datenwissenschaftler gehören:

Neben einem ausgeprägten technischen Hintergrund sind für Datenwissenschaftler auch geschäftliche, zwischenmenschliche und kreative Fähigkeiten wichtig.

Obwohl es sich bei der Datenwissenschaft um eine technische Aufgabe handelt, erfordert sie ein solides Verständnis der Geschäftsziele. Ein grundlegendes Verständnis von Wirtschaft und Finanzen kann Datenwissenschaftlern dabei helfen, Geschäftsprobleme zu erkennen, zu verstehen, wie Daten im Lichte von Geschäftskennzahlen zu interpretieren sind, und Erkenntnisse effektiv an nicht-technische Teams und Führungskräfte zu kommunizieren.

Datenwissenschaftler benötigen außerdem ausgeprägte Kooperations- und Kommunikationsfähigkeiten. Die Fähigkeit, gut mit technischen und nichttechnischen Teams zusammenzuarbeiten, hilft Datenwissenschaftlern, ihre Arbeit effektiv zu planen, andere Teammitglieder über Projektstatus und -ergebnisse auf dem Laufenden zu halten und ihre Ergebnisse am Ende eines Projekts klar zu vermitteln.

Diese letzte Verantwortung erfordert auch einige kreative Fähigkeiten, wie zum Beispiel Geschichtenerzählen und Design. Ein guter Datenwissenschaftler weiß, wie er eine klare und überzeugende Erzählung verfasst, sei es in Form einer Präsentation, eines visuellen oder schriftlichen Berichts. Um Datenerkenntnisse effektiv zu kommunizieren, müssen Datenwissenschaftler in der Lage sein, wertvolle, zugängliche visuelle und schriftliche Inhalte zu erstellen, die für ihre Zielgruppe verständlich sind.

Die Technik des maschinellen Lernens ist ein aufstrebendes Feld, aber die Nachfrage wird im kommenden Jahrzehnt voraussichtlich steigen. Das Jobsuchportal Indeed zählt den Ingenieur für maschinelles Lernen zu den Top-10-Jobs für 2023, und die globale KI-Umfrage 2023 von McKinsey ergab, dass Ingenieure für maschinelles Lernen zu den Top-Positionen im Bereich KI gehören, die Unternehmen einstellen.

Bei einem so boomenden Markt für KI und maschinelles Lernen ist es keine Überraschung, dass Ingenieure für maschinelles Lernen ebenso wie Datenwissenschaftler tendenziell gut bezahlt werden. Das durchschnittliche Gehalt eines Machine-Learning-Ingenieurs in den Vereinigten Staaten beträgt 123.651 US-Dollar (Stand August 2023), und die Gesamtvergütung umfasst häufig Boni, Aktienoptionen, Eigenkapital und umfassende Zusatzleistungen.

Es gibt eine Reihe potenzieller Karrierewege im Bereich maschinelles Lernen, aber Ingenieur für maschinelles Lernen und MLOps-Ingenieur gehören zu den häufigsten Berufsbezeichnungen. Ähnlich wie Datenwissenschaftler verfügen Ingenieure für maschinelles Lernen in der Regel über mindestens einen Bachelor-Abschluss in Informatik, Statistik oder Mathematik und viele verfügen auch über einen Master- oder Doktortitel.

Einige Machine-Learning-Ingenieure wechseln direkt von einem akademischen Programm in eine Machine-Learning-Engineering- oder MLOps-Rolle. Andere beginnen als Software-Ingenieure, Daten-Ingenieure oder Daten-Wissenschaftler und machen sich auf den Weg in eine Karriere im Bereich maschinelles Lernen, indem sie praktische Erfahrungen mit Modellen und Systemen für maschinelles Lernen sammeln.

Die täglichen Aufgaben variieren je nach Organisation und Branche, bestimmte grundlegende technische Fähigkeiten sind jedoch auf die meisten Ingenieurberufe im Bereich maschinelles Lernen anwendbar.

Im Allgemeinen sollten Ingenieure für maschinelles Lernen über fundierte Kenntnisse in Informatik, Mathematik und Statistik verfügen. Zu den Schlüsselbereichen, die für maschinelles Lernen relevant sind, gehören lineare Algebra, Analysis, Wahrscheinlichkeit, Datenstrukturen und Optimierung.

Kenntnisse in Python sind eine fast universelle Erwartung, da Python die dominierende Sprache ist, die in Algorithmen und Arbeitsabläufen für maschinelles Lernen verwendet wird. Es ist auch hilfreich, Erfahrung mit Python-Frameworks und -Bibliotheken zu haben, die häufig beim maschinellen Lernen verwendet werden, wie zum Beispiel den folgenden:

Auf der Betriebsseite unterscheiden sich Machine-Learning-Modelle zwar in einigen wichtigen Punkten von herkömmlicher Software, MLOps- und Machine-Learning-Ingenieure sollten jedoch auch die Best Practices für Software-Engineering und DevOps verstehen. Fähigkeiten wie Softwaredesign, -tests und -dokumentation sind alle nützlich für den Aufbau zuverlässiger und wartbarer Systeme für maschinelles Lernen.

Beispiele für Softwareentwicklungs-, DevOps- und IT-Betriebstools, die Ingenieure für maschinelles Lernen verwenden könnten, sind die folgenden:

Maschinelles Lernen mag wie ein offenkundig technisches Feld erscheinen, erfordert jedoch mehrere entscheidende Soft Skills, insbesondere für diejenigen, die als Teil eines Teams in produktiven ML-Umgebungen arbeiten.

Ingenieure für maschinelles Lernen müssen effektiv mit unterschiedlichen Teams und Hintergründen zusammenarbeiten, darunter Datenwissenschaftler, Softwareentwickler, Produktmanager und mehr. Um bei dieser Art funktionsübergreifender Arbeit erfolgreich zu sein, ist es wichtig, ausgeprägte Kommunikations- und Zuhörfähigkeiten zu entwickeln, wie z. B. komplexe technische Konzepte gegenüber Geschäftsteams klar zu formulieren und sich in unterschiedliche Standpunkte hineinzuversetzen.

Darüber hinaus benötigen Ingenieure für maschinelles Lernen eine Kombination aus analytischen und kreativen Denkfähigkeiten, da die Entwicklung und Verwaltung maschineller Lernsysteme in der Produktion häufig mit der Lösung komplexer Probleme verbunden ist. Organisationstalent ist auch hilfreich, um bei komplexen Langzeitprojekten mit mehreren beweglichen Teilen den Überblick zu behalten.

Schließlich ist maschinelles Lernen ein sich schnell veränderndes Feld, in dem täglich neue Forschungsergebnisse und Tools auf den Markt kommen. Offenheit, Neugier und Anpassungsfähigkeit sind unerlässlich, um mit diesem sich ständig verändernden Umfeld Schritt zu halten.