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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 盲hnlichen Beziehung zueinander: Quadrate sind Rechtecke, Rechtecke aber keine Quadrate. Data Science ist das allumfassende Rechteck, w盲hrend Machine Learning ein eigenst盲ndiges Quadrat darstellt. Beide Begriffe werden h盲ufig 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 geh枚ren Data Scientists zu den begehrtesten Berufsgruppen in vielen Unternehmen, w盲hrend Machine Learning Ingenieure 2024 als bester Beruf im Bereich der KI ausgezeichnet wurden [, ]. Wenn Sie sich 蹿眉谤 das Erlernen von Programmier- und Statistikkenntnissen entscheiden, werden Ihnen Ihre Kenntnisse in beiden Berufen n眉tzlich sein.

In diesem Artikel erfahren Sie mehr 眉ber die Unterschiede (und Gemeinsamkeiten) zwischen Data Science und maschinellem Lernen sowie 眉ber die 贵盲丑颈驳办别颈迟别苍 und Karrieren, die die einzelnen Bereiche ausmachen.

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M枚chten Sie Ihre Data Science聽 oder Machine Learning Kenntnisse erweitern? Dann k枚nnen Sie sich 蹿眉谤 eine dieser Spezialisierungen oder professionellen Zertifikate auf 糖心vlog官网观看 anmelden:

Um sich auf eine Karriere als Datenwissenschaftler vorzubereiten, sollten Sie sich 蹿眉谤 das Data Science Zertifikat von IBM anmelden. Dabei erwerben Sie die aktuellsten praktischen 贵盲丑颈驳办别颈迟别苍 und Kenntnisse, die Datenwissenschaftler in ihrer t盲glichen Arbeit verwenden, wie Python und SQL.

Um grundlegende KI Konzepte zu beherrschen und praktische 贵盲丑颈驳办别颈迟别苍 im maschinellen Lernen zu entwickeln, sollten Sie sich 蹿眉谤 die Spezialisierung Machine Learning von Stanford und DeepLearning.AI einschreiben, wo Sie lernen, Modelle 蹿眉谤 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, w盲hrend sich das maschinelle Lernen mit dem Verst盲ndnis und der Entwicklung von Methoden befasst, die Daten zur Leistungsverbesserung oder zur Erstellung von Vorhersagen nutzen. Maschinelles Lernen ist ein Zweig der k眉nstlichen Intelligenz.

In den letzten Jahren haben maschinelles Lernen und k眉nstliche 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 dar眉ber hinaus, indem es Vorhersagen auf der Grundlage der Erfassung und Analyse gro脽er Datenmengen zu bestimmten Populationen trifft. Da蹿眉谤 werden Modelle und Algorithmen entwickelt.

Was ist Data Science?

Data Science ist ein Fachgebiet, das sich mit Daten und deren Bedeutungsgewinnung besch盲ftigt. Es nutzt eine Reihe von Methoden, Algorithmen, Systemen und Werkzeugen, um Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewinnen. Dieses Wissen wird in Unternehmen, 叠别丑枚谤诲别苍 und anderen Branchen eingesetzt, um Gewinne zu steigern, innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, bessere Infrastrukturen und 枚ffentliche Systeme aufzubauen und vieles mehr.

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

Erforderliche 贵盲丑颈驳办别颈迟别苍

Der Erwerb von Programmier- und Datenanalysekenntnissen ist 蹿眉谤 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 gro脽en Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten

• Sicheres Verarbeiten und Analysieren von Daten 蹿眉谤 gesch盲ftliche Anforderungen

• Verst盲ndnis von Mathematik, Statistik und Wahrscheinlichkeit

• 贵盲丑颈驳办别颈迟别苍 zur Datenvisualisierung und Datenaufbereitung

• Kenntnisse 眉ber Algorithmen und Modelle des maschinellen Lernens

• Gute Kommunikations- und Teamf盲higkeiten鈥�

鈥淢ir gefiel, dass das [IBM Data Science Professional Certificate] Einf眉hrungskurse zu einem breiten Themenspektrum mit praktischen Aufgaben, ansprechenden und klaren Videovortr盲gen und leicht verst盲ndlichen Erkl盲rungen enthielt 鈥� dieses Programm st盲rkte mein Portfolio und half mir in meiner Karriere.鈥�

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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 Ph盲nomene zu verstehen und zu erkl盲ren, um Organisationen dabei zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.

• Datenanalyst: Sammelt, bereinigt und untersucht Datens盲tze, um bei der L枚sung gesch盲ftlicher Probleme zu helfen.

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

• Datenarchitekt: 脺berpr眉ft und analysiert die Dateninfrastruktur einer Organisation, um Datenbanken zu planen und L枚sungen 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 Gesch盲ftsteams weiter.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der k眉nstlichen Intelligenz, der Algorithmen nutzt, um Daten zu extrahieren und zuk眉nftige Trends vorherzusagen. Software wird mit Modellen programmiert, die es Ingenieuren erm枚glichen, statistische Analysen durchzuf眉hren, um Muster in den Daten zu erkennen.听

Wir alle wissen beispielsweise, dass Social Media Plattformen wie Facebook, Twitter, Instagram, YouTube und TikTok Informationen 眉ber ihre Nutzer sammeln. Basierend auf dem bisherigen Verhalten prognostizieren sie Interessen und Bed眉rfnisse und empfehlen Produkte, Dienstleistungen oder Artikel, die 蹿眉谤 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 h盲ufig in ihre Arbeit, um schneller mehr Informationen zu sammeln oder Trendanalysen zu unterst眉tzen.

Erforderliche 贵盲丑颈驳办别颈迟别苍

Um ein erfolgreicher Ingenieur 蹿眉谤 maschinelles Lernen zu werden, m眉ssen Sie sich mit Folgendem gut auskennen:

• Fachwissen in Informatik, einschlie脽lich Datenstrukturen, Algorithmen und Architektur

• Gute Kenntnisse in Statistik und Wahrscheinlichkeit

• Kenntnisse in Softwareentwicklung und Systemdesign

• Programmierkenntnisse, beispielsweise Python, R und mehr

• F盲higkeit zur Durchf眉hrung von Datenmodellierung und -analyse

Karrieren im maschinellen Lernen

Wenn Sie sich 蹿眉谤 eine Karriere im Bereich maschinelles Lernen und k眉nstliche Intelligenz entscheiden, haben Sie mehrere M枚glichkeiten.

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

• KI Ingenieur: Bauteine KI Entwicklungs- und Produktionsinfrastruktur auf und implementiertdiese anschlie脽end.

• 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 鈥� mit diesem Deep Dive in Machine Learning an der Stanford University. Maschinelles Lernen und KI sind in unserem Leben so allgegenw盲rtig, 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 Probleml枚sung kennen.

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

Unabh盲ngig davon, ob Sie sich 蹿眉谤 Data Science oder maschinelles Lernen entscheiden, ben枚tigen 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 Datens盲tzen, die Nutzung von Data Science Bibliotheken sowie die Programmierung in Python und SQL. Starten Sie noch heute und seien Sie in nur f眉nf Monaten berufsbereit. Die Spezialisierung Machine Learning von Stanford und DeepLearning.AI bietet eine umfassende Einf眉hrung in modernes maschinelles Lernen, einschlie脽lich 眉berwachtem und un眉berwachtem Lernen sowie einigen der im Silicon Valley angewandten Best Practices 蹿眉谤 Innovationen im Bereich k眉nstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.