Data Science vs Maschinelles Lernen vs Datenanalyse [2024]

Die Unterschiede zwischen Data Science, Machine Learning und Data Analytics sind zunehmend bedeutsam geworden. Im Jahr 2024 wird das Verständnis dieser Unterschiede nicht nur akademisch, sondern auch praktisch für Unternehmen, Fachleute und Studenten, die sich im Technologielandschaft zurechtfinden, immer wichtiger. Dieser Artikel beabsichtigt, diese drei bedeutenden Bereiche zu erforschen und ihre einzigartigen Rollen, Tools, Methoden und Beiträge zur digitalen Welt hervorzuheben.

Data Science ist ein multidisziplinäres Gebiet, das wissenschaftliche Techniken, Verfahren, Algorithmen und Systeme einsetzt, um Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewinnen. Es kombiniert Aspekte der Mathematik, Statistik, Informatik und Fachkenntnisse, um komplexe Probleme zu interpretieren und zu lösen. Im Kern zielt Data Science darauf ab, aus Daten actionable Insights abzuleiten, um Organisationen fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.

Data Science erfordert Fähigkeiten wie statistische Analyse, Programmierung, Datenbereinigung und Preprocessing, Maschinelles Lernen, Datenvisualisierung, Domänenwissen, SQL, Kenntnisse in Big Data-Technologien und Kenntnisse über Datenethik und Datenschutz. Berufe in Data Science umfassen Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst, zum Beispiel.

Data Analytics hingegen befasst sich damit, Daten zu untersuchen, zu bereinigen, zu transformieren und zu interpretieren, um sinnvolle Muster, Einsichten und Informationen zu entdecken, die Entscheidungsfindung informieren. Data Analysts spielen eine entscheidende Rolle, indem sie verschiedene Techniken und Tools anwenden, um wertvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Die damit verbundenen Fähigkeiten umfassen Datenbereinigung und Preprocessing, Datenvisualisierung, Programmierung und SQL, Domänenkenntnisse, Interpretation von Daten, Problemlösungsfähigkeiten und kritisches Denken.

Im Bereich des Machine Learning entwickeln Algorithmen und statistische Modelle, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und autonom Entscheidungen zu treffen, ohne direkte Programmierung. Hierfür sind Programmierkenntnisse, Mathematik und Statistik, Kenntnisse in Machine Learning-Algorithmen, Datenvisualisierung, Machine Learning-Frameworks, Feature Engineering, Modellbewertung, Hyperparameter-Tuning, Version Control und Cloud Computing erforderlich. Berufe in Machine Learning umfassen Machine Learning Engineer, Data Scientist, Deep Learning Engineer, AI Research Scientist, Computer Vision Engineer, NLP Engineer und Reinforcement Learning Engineer, unter anderem.