Machine Learning Engineer vs. Data Scientist

Was machen eigentlich ein Machine Learning Engineer und ein Data Scientist? Beide sind sehr wichtig für die digitale Transformation. Machine Learning und Data Science sind zudem Begriffe, die heutzutage häufig verwendet werden. Dennoch wissen manche gar nicht, worum es sich dabei genau handelt. Wir bringen Licht ins Dunkle, über was die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen den beiden sind.

Der Unterschied 

Als Machine Learning Engineer oder Data Scientist gehört man zu den Newcomern in der Arbeitswelt und deshalb kann niemand genau sagen, worin sie sich unterscheiden. Im weitesten Sinne beschäftigen wir uns hier mit den Ingenieuren und Wissenschaftlern, welche beide technisch höchst versiert sind. Ein Wissenschaftler muss Dinge verstehen und der Ingenieur muss etwas aufbauen. Beides ist mit dem Aufkommen von Artificial Intelligence (AI), Big Data und Co. zu einem wichtigen Thema geworden. Neben diesen beiden sind in den letzten Jahren noch weitere ähnliche Berufe aufgekommen, sodass man schnell mal den Überblick verliert. So gibt es z.B. auch Virtual Reality Entwickler, Ethical Hacker oder den Cloud Architekt. Wir wollen im Folgenden für ein klares Bild darüber sorgen, worin die Unterschiede zwischen Engineer und Scientist liegen. Dafür schauen wir uns aber erst an, womit sich Machine Learning und Data Science beschäftigen.

Machine Learning

Machine Learning ist ein Teilbereich von AI. Datengesteuerte Algorithmen sollen es Softwareanwendungen ermöglichen, Ergebnisse mit hoher Genauigkeit vorherzusagen, ohne dass dies explizit programmiert werden musste. Dafür werden Algorithmen entwickelt, die Eingabedaten empfangen und statistische Modelle zur Vorhersage einer bestimmten Ausgabe nutzen. Sobald neue Daten verfügbar sind, wird die Ausgabe aktualisiert. Um es ganz einfach auszudrücken: Der Netflix Algorithmus lernt mit der Zeit, was uns gefällt und was nicht. Der Algorithmus sieht, wie viele Nutzer zu welcher Zeit etwas schauen, aber auch wie alt diese sind und welches Geschlecht sie haben und so weiter. Darauf aufbauend gibt uns Netflix Vorschläge für Filme oder Serien. So hängt dieses Gebiet stark mit dem Data Mining zusammen, weil für die Vorhersagen erst die Daten durchsucht und Muster identifiziert werden müssen, um die Ausgabe laufend anzupassen.

Data Science

Im Bereich der Data Science geht es um das beschreiben, vorhersagen und schlussfolgern aus strukturierten und unstrukturierten Daten. Überraschenderweise gibt es den Begriff schon seit den 1960er Jahren. Wenn eine große Datenmenge vorhanden ist, kann diese in eine wertvolle Ressource umgewandelt werden. Beispielsweise können Daten Unternehmen bei dem Treffen von Entscheidungen helfen. Solche Entscheidungen können z.B. sein wie das Unternehmen neue Marktchancen identifiziert oder seine Effizienz steigern kann. Data Science selber nutzt neben Mathematik und Statistik auch Techniken wie z.B. Artificial Intelligence. Aber eben auch Business Know-How ist hier wichtig, um aus den Daten entsprechende Handlungsempfehlungen für Unternehmen ableiten zu können. In der Grafik sieht man, wie die Teilbereiche von AI, Machine Learning, Big Data, Deep Learning und Data Science zusammenhängen.

Machine Learning , Artificial Intelligence, Data Science, Deep Learning, Big Data

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Machine Learning Engineer vs. Data Scientist

Das macht der Data Scientist
Ein Data Scientist arbeitet mit Rohdaten Dieser analysiert und visualisiert er. Sein Wissen geht mehr in die Breite, als in die Tiefe. Dabei muss er einen Software Engineer in Statistik schlagen können. Analytische und Hacking Skills spielen hier ebenfalls eine große Rolle. Was genau gehört zu seinen Aufgaben im Unternehmen? Ein Data Scientist erforscht und entwickelt Modelle für Analysen und er arbeitet mit Produktmanagern und Technikern für ein besseres Verständnis der Unternehmensbedürfnisse zusammen. Außerdem vermittelt er Ergebnisse und Konzepte an das Unternehmensmanagement, entwickelt kundenspezifische Datenmodelle und erstellt Prozesse und Tools zur Analyse von Datengenauigkeit.

 

Das macht der Machine Learning Engineer
Ein ML Engineer sitzt an der Schnittstelle zwischen Software Engineering und Data Science. Er nimmt Daten auf und gibt sie, in möglichst effizienter Weise, in einer geeigneten Form aus. Dafür muss er unter anderem Programmiersprachen wie Python, Java, R und C++ beherrschen. Aber was genau gehört jetzt zu seinen täglichen Aufgaben? Ein ML Engineer entwickelt Modelle für Machine Learning und verbessert bestehende Modelle. Er schreibt Codes auf Produktionsebene, macht Code Reviews, kommuniziert komplexe Prozesse an das Unternehmensmanagement und erforscht Verfahren zur Verbesserung der Machine Learning Infrastruktur.

Machine Learning Engineer ft. Data Scientist

Wenn ein Machine Learning Engineer und ein Data Scientist zusammen in einem Team arbeiten, dann würde die Arbeit folgendermaßen ablaufen: Der Data Scientist führt eine statistische Analyse durch, um herauszufinden, welcher Ansatz von Machine Learning benutzt werden soll. Danach wird der Algorithmus modelliert und ein Prototyp zum Testen erstellt. Der Machine Learning Engineer nimmt diesen Prototyp und macht ihn Marktreif. Deshalb wird von einem ML Engineer nicht erwartet, dass er die komplizierte Mathematik hinter den Vorhersagemodellen versteht, so wie es der Data Scientist tut. Dafür wird aber vom ML Engineer erwartet, dass er die Software Tools beherrscht, um die Modelle nutzbar zu machen. So ergänzen sich beide Bereiche einwandfrei. Weiterhin werden beide Berufe in der nahen Zukunft noch sehr gefragt sein, denn die Potenziale von Machine Learning sind groß und werden gerade immer mehr erkannt.

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Machine Learning Engineer vs. Data Scientist

What do a machine learning engineer and a data scientist actually do? Both are very important for digital transformation. Machine Learning and Data Science are also terms that are used a lot these days. Yet, some people don’t even know what they are exactly about. We shed light on what the differences and similarities are between the two.

The difference

Being a Machine Learning Engineer or a Data Scientist is one of the newcomers in the working world, and that’s why no one can say exactly how they differ. In the broadest sense, we are dealing with the engineers and scientists here, both of whom are highly technical. A scientist needs to understand things and the engineer needs to build things. Both have become important topics with the rise of Artificial Intelligence (AI), Big Data and more. In addition to these two, other similar professions have emerged in recent years, so it’s easy to lose track. For example, there are also virtual reality developers, ethical hackers and cloud architects. In the following, we want to provide a clear picture of the differences between Engineer and Scientist. But first, let’s take a look at what Machine Learning and Data Science are all about.

Machine Learning

Machine Learning is a subarea of AI. Data-driven algorithms are designed to enable software applications to predict results with high accuracy without having to be explicitly programmed. To do this, algorithms are developed that receive input data and use statistical models to predict a particular output. As new data becomes available, the output is updated. To put it simply: The Netflix algorithm learns over time what we like and what we don’t. The algorithm sees how many users are watching something at what time, but also how old they are and what gender they are and so on. Based on that, Netflix gives us suggestions for movies or series. So this area is strongly related to data mining, because for the predictions, first the data has to be searched and patterns have to be identified in order to continuously adjust the output.

Data Science

Data Science is about describing, predicting and inferring from structured and unstructured data. Surprisingly, the term has been around since the 1960s. When a large amount of data is available, it can be turned into a valuable resource. For example, data can help companies make decisions. Such decisions can be how the company identifies new market opportunities or how it can increase its efficiency. Data Science itself uses mathematics and statistics as well as techniques such as Artificial Intelligence. But business know-how is also important here, in order to be able to derive appropriate recommendations for action for companies from the data. The graphic shows how the sub-areas of AI, Machine Learning, Big Data, Deep Learning and Data Science are interrelated.

Machine Learning , Artificial Intelligence, Data Science, Deep Learning, Big Data

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Machine Learning Engineer vs. Data Scientist

What the Data Scientist does
A Data Scientist works with raw data. He analyzes and visualizes these. His knowledge is more broad than deep. He must be able to beat a software engineer in statistics. Analytical and hacking skills also play a major role here. What exactly are his tasks in the company? A Data Scientist researches and develops models for analytics and he collaborates with product managers and engineers for better understanding of business imperatives He also communicates findings and concepts to business management, develops custom data models, and creates processes and tools for analyzing data accuracy.

 

What the Machine Learning Engineer does
An ML Engineer sits at the intersection of software engineering and data science. He takes data and outputs it, in the most efficient way possible, in a suitable form. To do this, he must master programming languages such as Python, Java, R and C++, among others. But what exactly are his daily tasks now? An ML Engineer develops models for Machine Learning and improves existing models. He writes production-level codes, does code reviews, communicates complex processes to business management, and researches methods to improve the Machine Learning infrastructure.

Machine Learning Engineer ft. Data Scientist

If a Machine Learning Engineer and a Data Scientist work together on a team, here’s how the work would go: The Data Scientist performs a statistical analysis to figure out which approach of Machine Learning to use. Then the algorithm is modeled and a prototype is created for testing. The Machine Learning Engineer takes this prototype and makes it ready for the market. Therefore, an ML Engineer is not expected to understand the complicated mathematics behind predictive models the way a Data Scientist does. But instead, the ML Engineer is expected to master the software tools to make the models usable. Thus, the two fields complement each other perfectly. Furthermore, both professions will still be in great demand in the near future, because the potentials of Machine Learning are great and are just being recognized more and more.

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