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Wenn Du darüber nachdenkst, Data Scientist zu werden, stellst Du Dir vielleicht die Frage, ob Du dann etwas über Computerwissenschaften wissen musst. Wenn Sie eine Weiterbildung zum Experten für Data Science absolvieren, werden Sie verstehen, dass Computer Science auch Data Science umfasst. Sie ist sehr wichtig im Bereich der künstlichen Intelligenz. Aber welche Unterscheidungsmerkmale gibt es zwischen den beiden? Lies einfach weiter, wenn Du mehr darüber erfahren möchtest.

Alles über Data Scientists

Data Scientists sind Datenexperte und -expertinnen, die man in den letzten Jahren häufig auf Stellenanzeigenseiten gesehen hat. Dieser Beruf liegt in der IT-Branche voll im Trend. Ihre Hauptaufgabe? Sie erforschen und analysieren Daten, um zu verstehen, was sie bedeuten.

Data Scientists müssen die ihnen vorliegenden Daten untersuchen und neue Daten finden, um die Ursache der Probleme zu verstehen, mit denen ein Unternehmen konfrontiert ist. Dazu verwenden sie Machine Learning Algorithmen. Obwohl diese Probleme oft von Computer Scientists gelöst werden können, benötigen Organisationen in der Regel eine Person, die sich ausschließlich auf die Verwendung von ML-Algorithmen als Methode konzentriert, um das Data Mining effizienter und genauer zu gestalten.

Die verschiedenen Arbeitsschritte von Data Scientists

Data Scientists:

  • Erforschen die Daten zu den zu lösenden Problemen.
  • Verwenden SQL, um zu verstehen, was sie aussagen.
  • Verwenden Python und R für die Datenexploration.
  • Analysieren Daten mithilfe von Tools wie Pandas.
  • Identifizieren ein Modell, um zu bestimmen, was die Daten bedeuten.
  • Führen die ML-Algorithmen aus.
  • Optimieren den Algorithmus oder den Satz von Algorithmen, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
  • Stellen die Ergebnisse mithilfe eines Tools zur Datenvisualisierung dar.

In der Regel werden diese Aufgaben in Zusammenarbeit mit anderen IT-Fachleuten wie Machine Learning Engineers, Data Analysts, Data Engineers, Software-Ingenieure und -Ingenieurinnen, Experten und Expertinnen für künstliche Intelligenz usw. durchgeführt. Was Data Scientists jedoch von all diesen Experten und Expertinnen unterscheidet, ist die Bedeutung des maschinellen Lernens und seine Auswirkungen auf ein Problem, das innerhalb einer Organisation und ihres Ökosystems auftritt.

Die Werkzeuge von Data Scientists

Hier sind einige der Werkzeuge, die Data Scientists verwenden:

  • Python/R/SAS
  • SQL
  • Power BI/Tabelle
  • Jupyter
  • PySpark
  • Kubernetes
  • Airflow
  • usw.

Der Prozess der Data Science ist wie jeder andere wissenschaftliche Prozess eine dauerhaft etablierte Wissenschaft. Jedoch gibt es in Bezug auf die Werkzeuge von Data Scientists noch einige fragwürdige Elemente. Tatsächlich entscheiden sich die meisten Data Scientists für SQL, Python und Jupyter Notebook. Ein Grund dafür ist, dass sich diese Werkzeuge leichter in vielen verschiedenen Anwendungskontexten einsetzen lassen. Sie können auf jedes Ökosystem eines Unternehmens angewendet werden. Einige Unternehmen verlangen jedoch, dass andere Tools bevorzugt werden (z. B. Tableau anstelle von Power BI).

Alles über Computer Scientists

Im Bereich der Hochleistungsinformatik ist Computer Science oft ein beliebteres Wort als „Computer Scientist”. Allerdings zielt die Computerwissenschaft in der Regel speziell auf die Softwaretechnik ab.

Andere Stellen werden häufig mit der von Computer Scientists in Verbindung gebracht: Systemanalytiker und -analytikerin, Webdesigner und -designerin, Datenbankadministrator und -administratorin, Netzwerkarchitekt und -architektin, Hardwareingenieur und -ingenieurinnen sowie viele andere Rollen in der IT-Branche. Diese Vielzahl an Stellen erschwert die Definition der Rolle von Computer Scientists – ähnlich wie die Data Science, die Machine Learning, Data Engineering, Data Analysis usw. umfasst.

Deshalb müssen Computer Scientists ihre Rolle definieren, sobald sie ihre Stelle angetreten haben. Diese Stellenbeschreibung hilft dabei, die spezifischen Aufgaben, die ihnen zugewiesen werden, besser zu kennen.

Die Arbeitsschritte von Computer Scientists

Computer Scientists haben die folgenden Aufgaben:

  • das Geschäft, die Daten, die Produkte und die Software verstehen.
  • Anforderungen in Bezug auf ein bestimmtes Problem festlegen.
  • Ein System und eine Software entwerfen, die für das Unternehmen geeignet sind.
  • Unit-Tests durchführen.
  • Festlegen, wie Software integriert werden kann, und deren Auswirkungen auf das System bestimmen.
  • Den Betrieb und die Wartung durchführen.

Wenn man sich diese verschiedenen Aufgaben ansieht, ähnelt der Arbeitsablauf von Computer Scientists nicht ganz dem von Data Scientists. Dennoch teilen beide einige Aspekte auf der technischen Ebene, insbesondere was das Verständnis von Software und Daten betrifft.

Die Werkzeuge von Computer Scientists

Hier sind einige Werkzeuge, die Computer Scientists verwenden:

  • Integrated Development Environment (IDE)
  • Software zum Testen
  • Python oder eine andere Programmiersprache.
  • Slack
  • Visual Studio
  • GitHub
  • usw.

Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen Computer Science und Data Science

Zwischen Data Science und Computer Science gibt es ebenso viele Punkte, in denen sie sich ähneln, wie sie sich unterscheiden.

Die gemeinsamen Punkte

  • Das Bedürfnis, das Unternehmen, seine Tätigkeit und seine Produkte zu verstehen.
  • Die Kenntnis der Daten über das Unternehmen.
  • Die Beherrschung von Git oder GitHub
  • Die Annahme eines systemischen Ansatzes, um einen eher wissenschaftlichen Prozess anzuwenden.
  • Der Einsatz von hochentwickelten technologischen Werkzeugen
  • Die Verwendung der gängigsten Programmiersprachen.
  • Computer Scientists können zu Data Scientists werden und umgekehrt.
  • Computer Science und Data Science sind interfunktional.

Die Unterschiede

  • Data Scientists konzentrieren sich auf Machine-Learning-Algorithmen
  • Computer Scientists entwerfen Software.
  • Die Rolle von Computer Scientists umfasst mehr Aufgaben als die von Data Scientists.
  • Die Ausbildung in Computer Science unterscheidet sich von der Ausbildung in Data Science.
  • Data Scientists haben eine Grundausbildung in Statistik.
  • Computer Scientists haben eine Ausbildung in Computertechnik.

  • Die Arbeit von Computer Scientists konzentriert sich auf Automatisierung und Objektorientierung.