Maschinelles Lernen vs. Data Science: Hauptunterschiede

Maschinelles Lernen (ML) und Datenwissenschaft sind zwei separate Konzepte, die mit dem Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) zusammenhängen. Beide Konzepte basieren auf Daten, um Produkte, Dienstleistungen, Systeme, Entscheidungsprozesse und vieles mehr zu verbessern. Sowohl maschinelles Lernen als auch Datenwissenschaft sind in unserer heutigen datengesteuerten Welt ebenfalls sehr gefragte Karrierewege.

Sowohl ML als auch Data Science werden von Datenwissenschaftlern in ihrem Arbeitsbereich eingesetzt und in fast jeder Branche übernommen. Für jeden, der sich in diesen Bereichen engagieren möchte, oder für jeden Unternehmensleiter, der einen KI-gesteuerten Ansatz in sein Unternehmen einführen möchte, ist das Verständnis dieser beiden Konzepte von entscheidender Bedeutung.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen wird oft synonym mit künstlicher Intelligenz verwendet, aber das ist falsch. Es handelt sich um eine separate Technik und einen Zweig der KI, der auf Algorithmen zur Datenextraktion und Vorhersage zukünftiger Trends basiert. Mit Modellen programmierte Software hilft Ingenieuren dabei, Techniken wie statistische Analysen durchzuführen, um Muster in Datensätzen besser zu verstehen.

Durch maschinelles Lernen können Maschinen lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Deshalb nutzen große Unternehmen und Social-Media-Plattformen wie Facebook, Twitter, Instagram und YouTube es, um Interessen vorherzusagen und Dienstleistungen, Produkte und mehr zu empfehlen.

Als eine Reihe von Werkzeugen und Konzepten ist maschinelles Lernen ein Teil der Datenwissenschaft. Dennoch geht seine Reichweite weit über das Feld hinaus. Datenwissenschaftler verlassen sich in der Regel auf maschinelles Lernen, um Informationen schnell zu sammeln und die Trendanalyse zu verbessern.

Wenn es um Ingenieure für maschinelles Lernen geht, benötigen diese Fachkräfte ein breites Spektrum an Fähigkeiten, wie zum Beispiel:

• Tiefes Verständnis von Statistik und Wahrscheinlichkeit

• Kenntnisse in Informatik

• Software-Engineering und Systemdesign

• Programmierkenntnisse

• Datenmodellierung und -analyse

Was ist Data Science?

Unter Datenwissenschaft versteht man die Untersuchung von Daten und der Frage, wie man mithilfe einer Reihe von Methoden, Algorithmen, Werkzeugen und Systemen aus ihnen Bedeutung gewinnt. All dies ermöglicht es Experten, Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewinnen. Datenwissenschaftler sind in der Regel dafür verantwortlich, große Datenmengen im Repository einer Organisation zu untersuchen. Dabei geht es bei den Studien häufig um inhaltliche Fragen und darum, wie die Daten vom Unternehmen genutzt werden können.

Durch die Untersuchung strukturierter oder unstrukturierter Daten können Datenwissenschaftler wertvolle Erkenntnisse über Geschäfts- oder Marketingmuster gewinnen und so eine bessere Leistung des Unternehmens gegenüber der Konkurrenz ermöglichen.

Datenwissenschaftler wenden ihr Wissen an Unternehmen, Regierungen und verschiedene andere Stellen an, um Gewinne zu steigern, Produkte zu innovieren und eine bessere Infrastruktur und öffentliche Systeme aufzubauen.

Der Bereich der Datenwissenschaft hat sich dank der Verbreitung von Smartphones und der Digitalisierung vieler Teile des täglichen Lebens stark weiterentwickelt, was dazu geführt hat, dass uns unglaublich viele Daten zur Verfügung stehen. Die Datenwissenschaft wurde auch durch das Mooresche Gesetz beeinflusst, das sich auf die Idee bezieht, dass die Rechenleistung dramatisch zunimmt und gleichzeitig die relativen Kosten im Laufe der Zeit sinken, was zu einer breiten Verfügbarkeit billiger Rechenleistung führt. Data Science verknüpft diese beiden Innovationen miteinander und durch die Kombination der Komponenten können Datenwissenschaftler mehr Erkenntnisse als je zuvor aus Daten gewinnen.

Fachleute im Bereich Data Science benötigen außerdem umfangreiche Programmier- und Datenanalysekenntnisse, wie zum Beispiel:

• Tiefes Verständnis von Programmiersprachen wie Python

• Fähigkeit, mit großen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten zu arbeiten

• Mathematik, Statistik, Wahrscheinlichkeit

• Datenvisualisierung

• Datenanalyse und -verarbeitung für Unternehmen

• Algorithmen und Modelle für maschinelles Lernen

• Kommunikation und Teamzusammenarbeit

Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und Datenwissenschaft

Nachdem die einzelnen Konzepte definiert wurden, ist es wichtig, die Hauptunterschiede zwischen maschinellem Lernen und Datenwissenschaft zu beachten. Konzepte wie diese können zusammen mit anderen wie künstlicher Intelligenz und Deep Learning manchmal verwirrend sein und leicht verwechseln.

Die Datenwissenschaft konzentriert sich auf die Untersuchung von Daten und darauf, wie man aus ihnen Bedeutung gewinnt, während es beim maschinellen Lernen darum geht, Methoden zu verstehen und zu konstruieren, die Daten nutzen, um Leistung und Vorhersagen zu verbessern.

Anders ausgedrückt: Der Bereich der Datenwissenschaft bestimmt die Prozesse, Systeme und Tools, die erforderlich sind, um Daten in Erkenntnisse umzuwandeln, die dann in verschiedenen Branchen angewendet werden können. Maschinelles Lernen ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der es Maschinen ermöglicht, durch statistische Modelle und Algorithmen menschenähnliche Lern- und Anpassungsfähigkeiten zu erreichen.

Obwohl es sich hierbei um zwei getrennte Konzepte handelt, gibt es einige Überschneidungen. Maschinelles Lernen ist eigentlich Teil der Datenwissenschaft, und die Algorithmen trainieren auf Daten, die von der Datenwissenschaft bereitgestellt werden. Beide beinhalten einige der gleichen Fähigkeiten wie Mathematik, Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Programmierung.

Herausforderungen von Data Science und ML

Sowohl Datenwissenschaft als auch maschinelles Lernen stellen ihre eigenen Herausforderungen dar, was auch zur Trennung der beiden Konzepte beiträgt.

Zu den größten Herausforderungen des maschinellen Lernens gehören fehlende Daten oder Diversität im Datensatz, was es schwierig macht, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Eine Maschine kann nicht lernen, wenn keine Daten verfügbar sind, während ein fehlender Datensatz das Verständnis von Mustern erschwert. Eine weitere Herausforderung des maschinellen Lernens besteht darin, dass es unwahrscheinlich ist, dass ein Algorithmus Informationen extrahieren kann, wenn es keine oder nur wenige Variationen gibt.

Zu den größten Herausforderungen der Datenwissenschaft gehört der Bedarf an einer Vielzahl von Informationen und Daten für eine genaue Analyse. Ein weiterer Grund ist, dass die Ergebnisse der Datenwissenschaft von den Entscheidungsträgern in einem Unternehmen manchmal nicht effektiv genutzt werden und das Konzept den Teams möglicherweise schwer zu erklären ist. Es werden auch verschiedene Datenschutz- und ethische Fragen aufgeworfen.

Anwendungen jedes Konzepts

Auch wenn es bei den Anwendungen einige Überschneidungen zwischen Datenwissenschaft und maschinellem Lernen gibt, können wir sie jeweils aufschlüsseln.

Hier sind einige Beispiele für datenwissenschaftliche Anwendungen:

• Internetsuche: Die Google-Suche basiert auf Datenwissenschaft, um in Sekundenbruchteilen nach bestimmten Ergebnissen zu suchen.
• Empfehlungssysteme: Datenwissenschaft ist der Schlüssel zur Erstellung von Empfehlungssystemen.
• Bild-/Spracherkennung: Spracherkennungssysteme wie Siri und Alexa basieren ebenso auf Datenwissenschaft wie Bilderkennungssysteme.
• Spielen: Die Welt des Spielens nutzt datenwissenschaftliche Technologie, um das Spielerlebnis zu verbessern.

Hier sind einige Beispielanwendungen des maschinellen Lernens:

• Finanzen: Maschinelles Lernen wird in der gesamten Finanzbranche häufig eingesetzt. Banken verlassen sich darauf, um Muster in Daten zu erkennen und Betrug zu verhindern.
• Automation: Maschinelles Lernen hilft bei der Automatisierung von Aufgaben in verschiedenen Branchen, beispielsweise bei Robotern in Produktionsanlagen.
• Regierung: Maschinelles Lernen wird nicht nur im privaten Sektor eingesetzt. Regierungsorganisationen nutzen es zur Verwaltung der öffentlichen Sicherheit und der Versorgungseinrichtungen.
• Gesundheitswesen: Maschinelles Lernen verändert die Gesundheitsbranche in vielerlei Hinsicht. Es war eine der ersten Branchen, die maschinelles Lernen mit Bilderkennung einführte.

Wenn Sie einige der Fähigkeiten in diesen Bereichen erwerben möchten, schauen Sie sich unbedingt unsere Listen der besten Zertifizierungen an Datenwissenschaft und Maschinelles Lernen.