Mittels Data Science und Machine Learning (ML) gelingt es aus einer Masse an Daten sinnvolle Informationen zu bekommen. Die Begriffe sind jedoch keine Synonyme. Tatsächlich handelt es sich bei maschinellem Lernen, Datenwissenschaft und Datenanalyse um verschiedene Bereiche, die unterschiedliche Ziele verfolgen. Dieser Beitrag erläutert den Unterschied zwischen Data Science vs Machine Learning.
Was ist Data Science?
Datenwissenschaft ist eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Daten analysiert, visualisiert und Unterschiede interpretiert, um damit Fragen zu beantworten und daraus neues Wissen für Unternehmen und deren Entscheidungen zu gewinnen. Datenwissenschaft erscheint daher auch als Oberbegriff und kombiniert Statistik, Programmierung, Datenanalyse und künstliche Intelligenz. Die zu analysierenden Daten stammen aus verschiedenen Kanälen und wachsen schnell, sodass ihre Analyse die menschlichen Fähigkeiten übersteigt, zumindest ohne spezielle Werkzeuge und Techniken.
Um in diesem Bereich zu arbeiten, braucht man daher ein Know How an technischen Fähigkeiten. Man muss sich mit Programmiersprachen und Informatik auskennen, aber auch mit Statistik, Mathematik und Datenvisualisierung. Darüber hinaus ist es wichtig, einen forschungsorientierten Geist zu besitzen, Wissenslücken zu erkennen und Fragen zu formulieren, die helfen können, diese zu schließen.
Datenwissenschaft ist heute in vielen Branchen ein fester Bestandteil. Die Arbeit mit Daten hilft Unternehmen, ihre Kunden besser zu verstehen, Geschäftsprozesse zu optimieren und bessere Produkte anzubieten. Anstatt sich auf die höchst subjektive Meinung eines Menschen zu verlassen, stehen ihnen Zahlen und Fakten zur Verfügung.
Was ist Machine Learning?
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der Informatik. Es befasst sich mit der Frage, wie Computer mittels Rohdaten als Entscheidungsgrundlage Probleme lösen können, ohne dass der Mensch sie explizit programmieren muss. Es geht also darum Technologien zur Datengenerierung und Extraktion zu entwickeln, damit die Maschine selbstständig lernt. Hierbei gibt es überwachte, unüberwachte und verstärkende Lernmethoden. Jede dieser Arten von ML hat ihre Vor- und Nachteile. Lernen geschieht durch die Anwendung von Algorithmen auf Daten. Jede dieser ML-Gruppen verwendet unterschiedliche Algorithmen. Diese sind Anweisungen für die Durchführung eines Prozesses. Sie werden auf eine Datenbasis angewendet, um Muster zu erkennen und daraus zu „lernen“. Somit können Algorithmen es schaffen, die Funktionsweise eines lebenden menschlichen Gehirns zu simulieren. Sie analysieren riesige Datenmengen und extrahieren daraus Muster und Regeln.
Um Algorithmen einzusetzen, ihre Leistung zu überwachen und bessere Parameter für ihr Training zu finden, brauchen wir ein wissenschaftliches Fachgebiet, das erklärt, wie man es richtig macht. Maschinelles Lernen untersucht, wie man ein Modell zur Generierung von Daten und Extraktion erstellt, das für einen bestimmten Datensatz geeignet ist, aber auch für andere Datensätze nützlich sein kann. Im Endergebnis liefert maschinelles Lernen ein hochwertiges Modell, das reproduzierbare Ergebnisse liefert. Dies ist effizient, um den betriebswirtschaftlichen Erfolg zu sichern.
Data Science vs Machine Learning
Datenwissenschaft zielt darauf ab, mit einem wissenschaftlichen Ansatz Bedeutung und Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Demgegenüber geht es beim maschinellen Lernen darum, Methoden zu entwickeln, die Rohdaten Entscheidungsgrundlage nutzen, um die Leistung zu verbessern oder Vorhersagen zu treffen. Daher ist maschinelles Lernen ein Zweig der künstlichen Intelligenz. Datenwissenschaft demgegenüber ist ein Oberbegriff für technologische Disziplinen wie maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz.
In den letzten Jahren haben maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) Teile der Datenwissenschaft dominiert und spielen eine entscheidende Rolle bei der Datenanalyse und Business Intelligence. Maschinelles Lernen automatisiert den Prozess der Datenanalyse und geht darüber hinaus, um Vorhersagen auf der Grundlage der Sammlung und Analyse großer Datenmengen über bestimmte Populationen zu treffen. Zu diesem Zweck werden Modelle und Algorithmen entwickelt.
Maschinelles Lernen ersetzt jedoch nicht die Datenwissenschaft, sondern ist eines der vielen Werkzeuge im Gürtel eines Datenwissenschaftlers. Damit das maschinelle Lernen funktioniert, braucht es einen qualifizierten Datenwissenschaftler, der die unstrukturierten Daten organisieren und die richtigen Werkzeuge zur Generierung anwenden kann, um die Zahlen vollständig zu nutzen.
| Data Science | Machine Learning | |
| Ziel | zielt darauf ab, mit einem wissenschaftlichen Ansatz Bedeutung und Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Dieses Wissen wird dann in Unternehmen, Behörden und anderen Einrichtungen angewandt, um Gewinne zu steigern, Produkte und Dienstleistungen zu innovieren, bessere Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu automatisieren und optimieren. | Ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich mit dem Verständnis und der Entwicklung von Methoden befasst, die „lernen“. Diese Methoden nutzen Daten, um die Leistung bei einer Reihe von Aufgaben zu verbessern. Algorithmen des maschinellen Lernens erstellen mittels künstlicher Intelligenz ein Modell auf der Grundlage von Beispieldaten, die als Trainingsdaten bezeichnet werden, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen, ohne ausdrücklich dafür programmiert zu sein. |
| Skills/Tools | Machine Learning Tools, Coding Skills (Python/R), Statistik, SQL/NoSQL, Data Wrangling, Visualisierung von Daten | Programmierkenntnisse (Python, SQL, Java), Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung, Prototypenentwicklung, Datenmodellierung |
| Anwendungsbereich | breiterer Anwendungsbereich; fokussiert sich nicht nur auf Statistik und Algorithmen; Oberbegriff für Datenerfassung, Datenbereinigung, Datenuntersuchung, Erkennung von Anomalien, Vorhersage von Wahrscheinlichkeiten, Extraktion von Daten; Daten in der Data Science können aber müssen nicht mit Hilfe von Machine Learning bearbeitet werden. | Fokus auf Algorithmen des maschinellen Lernens; Teilgebiet der künstlichen Intelligenz; umfasst überwachtes, unbeaufsichtigtes und halbüberwachtes Lernen, Anwendungsbeispiele: Analyse von Spam-Mails, Entwicklung von Chat-Bots, Kundenverhalten analysieren |
| Ziele | Bericht auf der Grundlage von Schlüsseldaten, Visualisierung mittels Grafiken, Charts | Modellierung von Ereignissen durch die Nutzung realer Daten. |
Data Science vs. Machine Learning am Beispiel
Für Versicherer ist es wichtig, Betrug so früh wie möglich zu erkennen, um Verluste zu minimieren. Hier hilft Data Science Pools, Erstversicherern, Krankenversicherern und Rückversicherern, das notwendige Schutzniveau zu erreichen und finanzielle Verluste zu vermeiden. Data Scientists verbessern hierbei das Niveau der Kundensicherheit. Sie überwachen sowie analysieren Kundendaten und erkennen verdächtige als auch bösartige Vorgänge. Maschinelles Lernen und Datenwissenschaft können sich hierbei bei der Datenextraktion gegenseitig ergänzen.
Die wichtigsten Schritte im Prozess der Betrugserkennung sind:
- Sammeln einer großen Anzahl von Datenproben zum Trainieren und Testen des Machine-Learning-Modells.
- Training des Modells zur Erstellung von Vorhersagen
- Testen der Genauigkeit der Ergebnisse und Einsatz
Als Ergebnis steht beispielsweise ein System, das weitere Transaktionen zurückhält, wenn plötzlich eine große Anzahl von Transaktionen auf dem Konto eines Kunden auftritt. Der Kontoinhaber muss diese Transaktionen dann selbst verifizieren. Solche Systeme helfen den Kunden, ihre Kontobewegungen im Auge zu behalten.
Was ist besser Data Science oder Machine Learning?
Ein Unternehmen kann das eine nicht ohne das andere haben. Beide sind ein Teil voneinander. Denn Maschinen können ohne Daten keine Erfahrungen sammeln, und Daten lassen sich immer besser analysieren, wenn sie mit den Standards der Datenwissenschaft als Oberbegriff verarbeitet werden. In Zukunft werden Spezialisten wie Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen zumindest ein funktionierendes Verständnis des jeweils anderen Bereichs für die Generierung von Daten haben müssen, um die Qualität ihrer Arbeit zu verbessern. Da künstliche Intelligenz (KI) für den Erfolg von Unternehmen in der realen Welt immer wichtiger wird, stehen sowohl die Datenwissenschaft als auch das maschinelle Lernen immer mehr im Mittelpunkt.
Maschinelles Lernen ist eine natürliche Ergänzung – beispielsweise für datengesteuerte Bereiche wie das Gesundheitswesen. Im Gesundheitswesen unterstützt ML bei der Analyse, Kategorisierung und Organisation von Gesundheitsdaten. ML-Systeme helfen Krankenhäusern und anderen medizinischen Einrichtungen, den Patienten einen besseren Service in Bezug auf Terminplanung, Dokumentenzugriff und medizinische Versorgung zu bieten.
Datenwissenschaft ermöglicht es Unternehmen, riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen effizient zu verstehen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, um intelligentere datengestützte Entscheidungen zu treffen. Data Science ist in verschiedenen Branchen weit verbreitet, darunter Industrieunternehmen, Gesundheitswesen, Banken, Versicherern und dem öffentlichen Sektor.
Ein Modell für maschinelles besteht aus mathematischen Funktionen, die bestimmte Arten von Mustern erkennen. Nutzer trainieren ein Modell anhand einer Reihe von Daten und stellen ihm einen Algorithmus zur Verfügung, mit dem es diese Daten durchdenken und daraus lernen kann. Mit diesem Modell können Daten analysiert und Vorhersagen getroffen werden. Ein ML-Modell kann zum Beispiel in einer Masse von Dokumenten bestimmte Muster zur Extraktion erkennen.
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