Die Wahl zwischen Machine-Learning-Engineering und Data Science beginnt mit den Aufgaben hinter den Berufsbezeichnungen. Vergleichen Sie Verantwortlichkeiten, gemeinsame Fähigkeiten und praktische Tätigkeiten, um eine passende Richtung zu finden.
Betrachten Sie zwei Stellenausschreibungen, die beide Python und maschinelles Lernen verlangen. Die eine konzentriert sich auf die Untersuchung von Daten, die Bewertung von Modellen und die Erklärung von Ergebnissen. Die andere betont Vorhersagepipelines, Bereitstellung und Überwachung.
Data Scientists beschäftigen sich typischerweise stärker mit Untersuchung, Modellierung und Interpretation. Machine-Learning-Engineers konzentrieren sich typischerweise stärker auf die Entwicklung und den zuverlässigen Betrieb von ML-Systemen. Beide können Daten aufbereiten, Modelle entwickeln und Ergebnisse bewerten. Die Abgrenzung hängt deshalb vom Arbeitgeber ab.
Wenn Sie grundlegende Programmier- oder Analysekenntnisse haben und eine berufliche Richtung wählen möchten, vergleichen Sie die Aufgaben, die Sie übernehmen wollen, und die Fähigkeiten, die Sie entwickeln möchten. Die Berufsbezeichnung allein beantwortet diese Frage nicht.
Einen umfassenderen Überblick über Systeme, Tools und Arbeitsabläufe im produktiven Betrieb bietet unser Leitfaden zu Machine-Learning-Engineering.
Machine-Learning-Engineer und Data Scientist im Überblick
Der Unterschied wird deutlicher, wenn Sie Fragestellungen, Arbeitsergebnisse und Verantwortlichkeiten vergleichen statt nur Programmiersprachen.
Die folgende Tabelle zeigt typische Schwerpunkte, keine ausschließlich zugewiesenen Aufgaben. Ein Data Scientist kann Modelle bereitstellen. Ein Machine-Learning-Engineer kann die Modellentwicklung leiten.
| Aspekt | Schwerpunkt Data Science | Schwerpunkt Machine-Learning-Engineering |
|---|---|---|
| Zentrale Frage | Was sagen die Daten aus, und wie zuverlässig ist die Schlussfolgerung? | Wie lässt sich diese ML-Funktion zuverlässig in einem System betreiben? |
| Typische Tätigkeiten | Untersuchung, Experimente, Modellierung und Interpretation. | Integration, Tests, Pipelines, Bereitstellung und Überwachung. |
| Mögliche Ergebnisse | Bewertungen, Empfehlungen, Experimente und Modelle. | Vorhersagedienste, wiederholbare Pipelines und betriebliche Kontrollmechanismen. |
| Fachlicher Schwerpunkt | Statistisches Denken, Formulierung von Fragestellungen und verständliche Darstellung von Unsicherheit. | Softwareentwicklung, Systemdesign und Zuverlässigkeit im Betrieb. |
| Erfolgskriterien | Belastbare Erkenntnisse, geeignete Bewertung und Nutzen für die Entscheidung. | Zuverlässiger Betrieb, angemessene Vorhersagequalität, Antwortzeit und Kosten. |
Beide Rollen müssen die jeweils anderen Anforderungen berücksichtigen. Eine nützliche Analyse benötigt geeignete Daten und einen klaren Zweck. Ein zuverlässiger Vorhersagedienst benötigt weiterhin ein angemessen bewertetes Modell.
Programmierung, Datenverarbeitung, Bewertung, Dokumentation und Zusammenarbeit sind für beide hilfreich. Python, SQL, Notebooks und Modellbibliotheken können in beiden Rollen vorkommen. Entscheidend ist, was Sie damit erreichen sollen.
Betrachten Sie eine hypothetische Organisation, die die wöchentliche Produktnachfrage vorhersagen möchte. Das Planungsteam muss wissen, ob die Vorhersagen nützlich sind und ob sie regelmäßig und zuverlässig bereitgestellt werden können.
Ein Data Scientist könnte zunächst den Prognosezeitraum festlegen und die verfügbaren Verkaufsdaten untersuchen.
Fehlende Einträge müssen geprüft werden. Keine erfassten Verkäufe könnten auf fehlende Nachfrage, ein nicht verfügbares Produkt oder einen Fehler bei der Datenerfassung zurückgehen. Diese Erklärungen haben unterschiedliche Auswirkungen.
Anschließend könnten Eingangsmerkmale erstellt oder umgeformt und verschiedene Modelle mit einer Baseline verglichen werden. Eine Baseline ist ein einfaches Referenzverfahren, anhand dessen sich beurteilen lässt, ob ein anderer Ansatz eine Verbesserung bringt.
Auch Fehler über verschiedene Produkte und Zeiträume hinweg wären zu untersuchen.
Das Ergebnis könnte ein Modell zusammen mit einer Bewertung und Empfehlung sein. Zu erklären, wo der Ansatz unzuverlässig ist, gehört ebenfalls zur Aufgabe.
Ein Machine-Learning-Engineer könnte sich darauf konzentrieren, wie der Prozess mit neu eingehenden Datensätzen funktioniert.
Dazu könnten wiederholbare Aufbereitungsschritte, Prüfungen eingehender Dateien und die Paketierung des Modells mit seinen erforderlichen Softwareabhängigkeiten gehören. Die Vorhersagen müssten außerdem in den Planungsablauf eingebunden werden.
Eine Pipeline ist eine wiederholbare Abfolge von Verarbeitungsschritten.
Durch die Bereitstellung wird die Vorhersagefunktion für eine Anwendung oder einen Prozess nutzbar. Die Überwachung hilft, den Betrieb zu beurteilen und Situationen zu erkennen, die untersucht werden müssen.
Die Google-Cloud-Anleitung zu MLOps-Praktiken für Tests, Bereitstellung und Automatisierung erklärt, weshalb ML im Betrieb neben Softwaretests auch Daten- und Modellprüfungen benötigt.
Diese Beiträge hängen zusammen. Beide Rollen können Eingangsmerkmale untersuchen, Modelle bewerten und veränderte Ergebnisse analysieren.
Der Vorhersagezeitpunkt beeinflusst beispielsweise, welche Eingaben verfügbar sind und wie der Prozess ablaufen sollte. Googles Beschreibung der Entwicklungsphasen von ML-Projekten verbindet Planung, Experimente, Pipeline-Aufbau und produktiven Betrieb.
Das Beispiel zeigt mögliche Schwerpunkte. Es schreibt nicht vor, wie Verantwortlichkeiten aufgeteilt werden müssen.
Betrachten Sie auch die weniger attraktiven Seiten beider Rollen. Überlegen Sie, welche Schwierigkeiten Sie wiederholt untersuchen und bearbeiten würden.
In der Data Science können Sie feststellen, dass die vorhandenen Daten eine gewünschte Schlussfolgerung nicht stützen. Möglicherweise müssen Sie die Fragestellung überarbeiten, Unsicherheit untersuchen oder erklären, weshalb eine vielversprechende Bewertung irreführend ist.
Im Machine Learning Engineering können Sie einen Fehler durch Vorverarbeitung, Abhängigkeiten, Konfiguration und Anwendungscode zurückverfolgen müssen. Vielleicht müssen Sie eine Aktualisierung reproduzierbar machen, ungültige Eingaben untersuchen oder einen ausgefallenen Prozess wiederherstellen.
Beide Rollen erfordern Geduld, technisches Urteilsvermögen und Kommunikation. Programmierung und Zusammenarbeit gehören zu beiden.
Durch praktische Aufgaben kann Ihre Präferenz deutlicher werden als durch eine weitere Liste von Tools.
Verwenden Sie einen Datensatz, den Sie verarbeiten und weitergeben dürfen.
Aufgabe 1: Untersuchen und erklären. Formulieren Sie eine konkrete Frage. Prüfen Sie die Daten, bewerten Sie gegebenenfalls einen einfachen Modellierungsansatz und erläutern Sie die Erkenntnisse in einem kurzen Text. Beschreiben Sie Annahmen, Bewertungsentscheidungen und Einschränkungen.
Aufgabe 2: Entwickeln und betreiben. Machen Sie den Vorhersageprozess wiederholbar. Definieren Sie Ein- und Ausgaben, prüfen Sie eingehende Daten und dokumentieren Sie, was bei einer fehlenden oder ungültigen Eingabe geschieht.
Überlegen Sie anschließend:
Welche Aufgabe hat Ihr Interesse an einer vertieften Untersuchung geweckt?
Mit welchen Schwierigkeiten wollten Sie sich weiter beschäftigen?
Welche Fähigkeiten würden Sie regelmäßig üben?
Was würden Sie bei einer Wiederholung verbessern?
Dies ist eine praktische Orientierung, kein validiertes Verfahren zur Berufswahl. Schwierigkeiten können aus fehlender Erfahrung entstehen und müssen keine mangelnde Eignung bedeuten. Nutzen Sie die Übung, um Fragen und Lernbedarf zu erkennen. Vergleichen Sie diese anschließend mit konkreten Stellen.
Ihre Erfahrung beeinflusst den Vorbereitungsbedarf, bestimmt aber nicht, welchen Beruf Sie wählen sollten.
Eine Person aus der Softwareentwicklung versteht möglicherweise bereits Tests und Abhängigkeiten, benötigt aber mehr statistische Praxis. Eine Person aus der Datenanalyse ist vielleicht mit geschäftlichen Fragestellungen vertraut, muss jedoch Softwarestruktur oder Modellbewertung vertiefen.
Die folgende Übersicht nennt Bereiche zur Prüfung. Sie beschreibt keine automatisch vorhandenen Wissenslücken.
| Vorhandene Erfahrung | Für Data Science zu prüfende Bereiche | Für ML-Engineering zu prüfende Bereiche |
|---|---|---|
| Softwareentwicklung | Statistisches Denken, Versuchsplanung und analytische Interpretation. | ML-Bewertung, Datenaufbereitung und modellspezifische Betriebsrisiken. |
| Datenanalyse | Modellierung, Bewertung und Umgang mit Unsicherheit. | Wiederverwendbare Software, Tests, Bereitstellung und Überwachung. |
| ML-Projekte in Notebooks | Formulierung von Fragestellungen, Fehleranalyse und Vermittlung von Erkenntnissen. | Reproduzierbarkeit, Integration und betriebliche Kontrollen. |
Eine ausführlichere Betrachtung der technischen Seite bietet unser Leitfaden zu Fähigkeiten für Machine-Learning-Engineers.
Keine der beiden Rollen ist grundsätzlich leichter zugänglich. Entscheidend ist die Lücke zwischen Ihren nachweisbaren Fähigkeiten und den Anforderungen einer bestimmten Stelle.
Bleiben Sie bei dieser Bewertung konkret. Verlangt eine Rolle zuverlässige Vorhersagepipelines, benennen Sie die Bestandteile, die Sie bereits zeigen können, und diejenigen, die noch Übung erfordern. Einen Toolnamen zu kennen ist etwas anderes, als seinen Einsatz und den Umgang mit Fehlern erklären zu können.
Ein Vergleich von Berufsbezeichnungen sollte Sie zu den tatsächlichen Aufgaben führen.
Achten Sie beim Lesen einer Ausschreibung auf Tätigkeiten und erwartete Ergebnisse. Begriffe wie „untersuchen“, „Experimente planen“ und „Ergebnisse interpretieren“ deuten auf andere Schwerpunkte hin als „integrieren“, „bereitstellen“ und „Pipelines warten“. Eine Stelle kann beides umfassen.
Klären Sie vor Ihrer Entscheidung:
Welche Ergebnisse soll ich liefern? Eine Empfehlung, ein Modell, einen Vorhersagedienst oder mehrere dieser Ergebnisse?
Wer ist für Bereitstellung und Überwachung verantwortlich? Unterstützen Sie den Betrieb oder tragen Sie die Hauptverantwortung?
Wie viel Arbeit entfällt auf Experimente und Fragen der Personen, die Erkenntnisse nutzen oder Entscheidungen treffen?
Welche Fähigkeiten und Qualifikationen sind erforderlich, welche lediglich erwünscht?
Verbindet die Stelle analytische und betriebliche Aufgaben?
Wenn die Beschreibung unklar bleibt, können Sie diese Fragen im Bewerbungsprozess ansprechen.
Gehen Sie nicht davon aus, dass eine Berufsbezeichnung ein höheres Gehalt garantiert. Ein sinnvoller Vergleich benötigt dieselbe Region, vergleichbare Erfahrungsstufen, denselben Zeitraum und eine einheitliche Vergütungsgrundlage.
Grundgehalt und Gesamtvergütung sind unterschiedliche Größen. Zahlen aus einem anderen Land oder für eine anders definierte Rolle beantworten möglicherweise nicht Ihre Frage zu einer konkreten Stelle in Deutschland.
Vergleichen Sie verlässliche Angaben auf gleicher Grundlage, soweit sie verfügbar sind. Berücksichtigen Sie die Vergütung zusammen mit Aufgaben, Anforderungen und Arbeitsbedingungen, statt Ihre Berufswahl auf einen einzelnen Durchschnittswert zu stützen.
Ein Wechsel ist möglich. Gemeinsame Fähigkeiten ersetzen jedoch nicht die Prüfung der angestrebten Rolle.
| Wechselrichtung | Mögliche Fähigkeiten zur Weiterentwicklung |
|---|---|
| Von Data Science zu ML Engineering | Softwaredesign, Tests, Bereitstellung, Systemzuverlässigkeit und Verantwortung für den laufenden Betrieb. |
| Von ML Engineering zu Data Science | Statistisches Denken, Versuchsplanung, Formulierung von Fragestellungen und verständliche Darstellung analytischer Unsicherheit. |
Ihre Wissenslücken hängen von den tatsächlich ausgeführten Aufgaben ab. Wer bereits Modellierung und Bereitstellung übernimmt, hat einen anderen Ausgangspunkt als jemand mit enger begrenzter Erfahrung.
Wählen Sie ein Projekt, mit dem Sie die fehlende Verantwortung zeigen können. Ergänzen Sie beispielsweise ein Modellprojekt um Eingabeprüfung und Fehlerbehandlung oder vertiefen Sie Bewertung und Interpretation eines bestehenden Vorhersagesystems.
Eine praktische Vorbereitungsfolge finden Sie in „Machine-Learning-Engineer werden: ein Karrierefahrplan“.
Wählen Sie eine Handlung, mit der Sie die Richtung praktisch prüfen können:
Sie tendieren zu Data Science: Bearbeiten Sie die Untersuchungsaufgabe und erklären Sie Erkenntnisse, Annahmen und Einschränkungen.
Sie tendieren zu ML Engineering: Überführen Sie ein vorhandenes Modell in einen reproduzierbaren Vorhersageprozess.
Sie sind noch unsicher: Bearbeiten Sie beide Aufgaben und vergleichen Sie Ihre Erfahrungen mit relevanten Stellenausschreibungen.
Wenn Sie eine strukturierte Weiterbildung im ML Engineering in Betracht ziehen, können Sie den GCI-Kurs Machine Learning Engineer Professional Diploma prüfen. Sein veröffentlichter Lehrplan umfasst Grundlagen, ML-Verfahren, Data Engineering, produktives ML und MLOps, Governance sowie ein Abschlussprojekt. Die veröffentlichten Voraussetzungen nennen grundlegende Python-Kenntnisse und Grundlagen in Mathematik und Statistik.
Lernen Sie, KI-Modelle zu entwickeln, bereitzustellen und zu optimieren. Profitieren Sie von einer praxisnahen, flexiblen und karriereorientierten Weiterbildung mit anerkanntem Zertifikat.
Der Kursabschluss allein belegt keine Eignung für eine bestimmte Stelle und garantiert keine Beschäftigung.
Prüfen Sie den Lehrplan und die Teilnahmevoraussetzungen, um einzuschätzen, ob der Kurs Ihre nächste Wissenslücke adressiert.
