Data Science vs. Machine Learning: Was ist der Unterschied?

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Data Science und maschinelles Lernen sind zwei Konzepte aus dem Technologiebereich, die Daten nutzen, um die Entwicklung und Innovation von Produkten, Dienstleistungen, Infrastruktursystemen und vielem mehr voranzutreiben. Beides sind gefragte und lukrative Karrierewege.

Die beiden Begriffe stehen in einer ähnlichen Beziehung zueinander: Quadrate sind Rechtecke, Rechtecke aber keine Quadrate. Data Science ist das allumfassende Rechteck, während Machine Learning ein eigenständiges Quadrat darstellt. Beide Begriffe werden häufig von Data Scientists in ihrer Arbeit verwendet und finden rasch Eingang in nahezu alle Branchen.

Eine Karriere in beiden Bereichen kann hohe Renditen bringen. Laut Computer Weekly gehören Data Scientists zu den begehrtesten Berufsgruppen in vielen Unternehmen, während Machine Learning Ingenieure 2024 als bester Beruf im Bereich der KI ausgezeichnet wurden [1, 2]. Wenn Sie sich für das Erlernen von Programmier- und Statistikkenntnissen entscheiden, werden Ihnen Ihre Kenntnisse in beiden Berufen nützlich sein.

In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die Unterschiede (und Gemeinsamkeiten) zwischen Data Science und maschinellem Lernen sowie über die Fähigkeiten und Karrieren, die die einzelnen Bereiche ausmachen.

Bauen Sie noch heute Ihre Fähigkeiten in den Bereichen Data Science und maschinelles Lernen auf

Möchten Sie Ihre Data Science  oder Machine Learning Kenntnisse erweitern? Dann können Sie sich für eine dieser Spezialisierungen oder professionellen Zertifikate auf Coursera anmelden:

Um sich auf eine Karriere als Datenwissenschaftler vorzubereiten, sollten Sie sich für das Data Science Zertifikat von IBM anmelden. Dabei erwerben Sie die aktuellsten praktischen Fähigkeiten und Kenntnisse, die Datenwissenschaftler in ihrer täglichen Arbeit verwenden, wie Python und SQL.

Um grundlegende KI Konzepte zu beherrschen und praktische Fähigkeiten im maschinellen Lernen zu entwickeln, sollten Sie sich für die Spezialisierung Machine Learning von Stanford und DeepLearning.AI einschreiben, wo Sie lernen, Modelle für maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke zu erstellen und zu trainieren.

Data Science vs. Machine Learning: Was ist der Unterschied?

Die Datenwissenschaft untersucht Daten und deren Bedeutungsgewinnung, während sich das maschinelle Lernen mit dem Verständnis und der Entwicklung von Methoden befasst, die Daten zur Leistungsverbesserung oder zur Erstellung von Vorhersagen nutzen. Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz.

In den letzten Jahren haben maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) Teile der Datenwissenschaft dominiert und spielen eine entscheidende Rolle in der Datenanalyse und Business Intelligence. Maschinelles Lernen automatisiert den Prozess der Datenanalyse und geht darüber hinaus, indem es Vorhersagen auf der Grundlage der Erfassung und Analyse großer Datenmengen zu bestimmten Populationen trifft. Dafür werden Modelle und Algorithmen entwickelt.

Was ist Data Science?

Data Science ist ein Fachgebiet, das sich mit Daten und deren Bedeutungsgewinnung beschäftigt. Es nutzt eine Reihe von Methoden, Algorithmen, Systemen und Werkzeugen, um Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewinnen. Dieses Wissen wird in Unternehmen, Behörden und anderen Branchen eingesetzt, um Gewinne zu steigern, innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, bessere Infrastrukturen und öffentliche Systeme aufzubauen und vieles mehr.

Erfahren Sie mehr über Data Science in dieser Vorlesung aus dem IBM Kurs Was ist Data Science?:

Erforderliche Fähigkeiten

Der Erwerb von Programmier- und Datenanalysekenntnissen ist für den Aufbau einer Karriere in der Datenwissenschaft, beispielsweise als Datenwissenschaftler, von entscheidender Bedeutung.

• Gute Kenntnisse der Programmiersprachen Python, R, SAS und mehr

• Vertrautheit mit der Arbeit mit großen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten

• Sicheres Verarbeiten und Analysieren von Daten für geschäftliche Anforderungen

• Verständnis von Mathematik, Statistik und Wahrscheinlichkeit

• Fähigkeiten zur Datenvisualisierung und Datenaufbereitung

• Kenntnisse über Algorithmen und Modelle des maschinellen Lernens

• Gute Kommunikations- und Teamfähigkeiten​

“Mir gefiel, dass das [IBM Data Science Professional Certificate] Einführungskurse zu einem breiten Themenspektrum mit praktischen Aufgaben, ansprechenden und klaren Videovorträgen und leicht verständlichen Erklärungen enthielt … dieses Programm stärkte mein Portfolio und half mir in meiner Karriere.”

— Mo R.

Karriere in der Datenwissenschaft

Neben der offensichtlichen Karriere als Datenwissenschaftler stehen zahlreiche andere Stellen im Bereich Datenwissenschaft zur Auswahl.

• Datenwissenschaftler: Verwendet Daten, um die sie umgebenden Phänomene zu verstehen und zu erklären, um Organisationen dabei zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.

• Datenanalyst: Sammelt, bereinigt und untersucht Datensätze, um bei der Lösung geschäftlicher Probleme zu helfen.

• Dateningenieur: Erstellt Systeme, die Rohdaten sammeln, verwalten und in Informationen für Unternehmensanalysten und Datenwissenschaftler umwandeln.

• Datenarchitekt: Überprüft und analysiert die Dateninfrastruktur einer Organisation, um Datenbanken zu planen und Lösungen zum Speichern und Verwalten von Daten zu implementieren.

• Business Intelligence Analyst: Sammelt, bereinigt und analysiert Verkaufs- und Kundendaten, interpretiert sie und gibt die Ergebnisse an Geschäftsteams weiter.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der Algorithmen nutzt, um Daten zu extrahieren und zukünftige Trends vorherzusagen. Software wird mit Modellen programmiert, die es Ingenieuren ermöglichen, statistische Analysen durchzuführen, um Muster in den Daten zu erkennen. 

Wir alle wissen beispielsweise, dass Social Media Plattformen wie Facebook, Twitter, Instagram, YouTube und TikTok Informationen über ihre Nutzer sammeln. Basierend auf dem bisherigen Verhalten prognostizieren sie Interessen und Bedürfnisse und empfehlen Produkte, Dienstleistungen oder Artikel, die für Ihre vorherige Suche relevant sind.

Maschinelles Lernen wird als Werkzeug- und Konzeptsammlung in der Datenwissenschaft, aber auch in anderen Bereichen eingesetzt. Datenwissenschaftler integrieren maschinelles Lernen häufig in ihre Arbeit, um schneller mehr Informationen zu sammeln oder Trendanalysen zu unterstützen.

Erforderliche Fähigkeiten

Um ein erfolgreicher Ingenieur für maschinelles Lernen zu werden, müssen Sie sich mit Folgendem gut auskennen:

• Fachwissen in Informatik, einschließlich Datenstrukturen, Algorithmen und Architektur

• Gute Kenntnisse in Statistik und Wahrscheinlichkeit

• Kenntnisse in Softwareentwicklung und Systemdesign

• Programmierkenntnisse, beispielsweise Python, R und mehr

• Fähigkeit zur Durchführung von Datenmodellierung und -analyse

Karrieren im maschinellen Lernen

Wenn Sie sich für eine Karriere im Bereich maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz entscheiden, haben Sie mehrere Möglichkeiten.

• Machine Learning Ingenieur: Erforscht, erstellt und entwirft die KI, die für das maschinelle Lernen verantwortlich ist, und wartet oder verbessert KI Systeme.

• KI Ingenieur: Bauteine KI Entwicklungs- und Produktionsinfrastruktur auf und implementiertdiese anschließend.

• Cloud Ingenieur: Erstellt und wartet die Cloud Infrastruktur.

• Computerlinguist: Entwicklung und Entwurf von Computern, die sich mit der Funktionsweise der menschlichen Sprache befassen.

Tauchen Sie ein in die Welt des maschinellen Lernens

Erfahren Sie, wie selbstfahrende Autos, Spracherkennung und Google Suchen funktionieren – mit diesem Deep Dive in Machine Learning an der Stanford University. Maschinelles Lernen und KI sind in unserem Leben so allgegenwärtig, dass wir kaum bemerken, dass wir sie nutzen (oder dass sie unsere Daten erfassen!). Sie lernen einige der Best Practices des Silicon Valley in den Bereichen Innovation und Problemlösung kennen.

Bauen Sie noch heute Ihre Data Science und Machine Learning Kenntnisse auf

Unabhängig davon, ob Sie sich für Data Science oder maschinelles Lernen entscheiden, benötigen Sie technische Kenntnisse in Programmierung und Statistik, um einen Job zu bekommen.

Mit dem IBM Data Science Zertifikat erwerben Sie gefragte Data Science Kenntnisse wie das Importieren und Bereinigen von Datensätzen, die Nutzung von Data Science Bibliotheken sowie die Programmierung in Python und SQL. Starten Sie noch heute und seien Sie in nur fünf Monaten berufsbereit. Die Spezialisierung Machine Learning von Stanford und DeepLearning.AI bietet eine umfassende Einführung in modernes maschinelles Lernen, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen sowie einigen der im Silicon Valley angewandten Best Practices für Innovationen im Bereich künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.