Data Science adalah bidang yang berkaitan dengan pengumpulan, analisis, dan interpretasi data untuk mengungkap pola-pola yang dapat memberikan wawasan dan mendukung pengambilan keputusan. Dalam Data Science, para profesionalnya, yang sering disebut sebagai data scientist, memanfaatkan berbagai teknik dan alat untuk membersihkan dan memproses data, menjelajahi hubungan antarvariabel, dan membuat model prediktif. Tujuan utama Data Science adalah menghasilkan pemahaman yang mendalam tentang data untuk mendukung pengambilan keputusan strategis di berbagai industri, mulai dari bisnis dan kesehatan hingga penelitian ilmiah.
Di sisi lain Machine Learning adalah bagian dari kecerdasan buatan yang fokus pada pengembangan sistem yang dapat belajar dari data. Dalam Machine Learning, komputer dilatih untuk mengenali pola-pola dalam data dan membuat prediksi. Tujuan utama Machine Learning adalah menciptakan model prediktif yang dapat digunakan untuk memahami, mengklasifikasikan, atau meramalkan kejadian masa depan. Dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin, praktisi Machine Learning berusaha membuat model. Yang dapat meningkatkan kinerjanya seiring bertambahnya pengalaman dengan data baru.
Tujuan Data Science Dan Machine Learning
Data adalah harta yang sangat berharga di dunia digital kita saat ini, dan dua konsep penting yang membantu kita memahaminya lebih baik yaitu Data Science dan Machine Learning. Kemudian bekerja seperti detektif data, menggali cerita yang tersembunyi di balik angka dan fakta, sementara Machine Learning adalah otak buatan yang dapat belajar sendiri, membantu komputer membuat keputusan tanpa kita perlu memberikan petunjuk setiap saat.
Data Science, sebagai seni dan ilmu penggalian wawasan dari data, bertujuan untuk menyelidiki, memahami, dan memproses data dengan tujuan mendukung pengambilan keputusan bisnis. Para ahli Data Science bergerak dari langkah pengumpulan data hingga analisis eksploratif untuk membentuk pemahaman mendalam tentang pola-pola dan tren yang tersembunyi dalam dataset.
Sementara itu, Machine Learning memiliki tujuan lebih spesifik yaitu melibatkan pembuatan model yang dapat belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa intervensi manusia. Fokus utama Machine Learning adalah pada pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer “belajar” dari data dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu.
Proses Kerja
Seiring dengan pertumbuhan teknologi dan ketersediaan besar data, Data Science dan Machine Learning telah menjadi istilah yang semakin umum didengar. Meskipun terkadang digunakan secara bergantian, keduanya memiliki peran yang penting dalam dunia pengolahan data dan kecerdasan buatan.
Data Science
Untuk memahami bagaimana Data Science dan Machine Learning bekerja, bayangkan kamu memiliki tumpukan buku besar berisi informasi yang belum diurutkan. Ini seperti data mentah yang harus diolah. Proses awal dalam Data Science mirip dengan menyusun buku-buku tersebut berdasarkan kategori, menemukan pola, dan mencari cerita menarik di dalamnya. Data scientist bekerja untuk membersihkan dan merapikan buku-buku tersebut agar mudah dimengerti, lalu mencari jawaban atas pertanyaan seperti “Apa yang bisa kita pelajari dari buku ini?”
Machine Learning
Sementara itu, dalam dunia Machine Learning, kita menggunakan buku-buku tersebut untuk melatih komputer agar dapat mengenali pola-pola sendiri. Misalnya, jika kita ingin mengajari komputer mengenali jenis buah, kita memberikan banyak contoh gambar buah dan memberitahu komputer untuk mencari pola yang membedakan antara satu jenis buah dan yang lainnya. Setelah dilatih, komputer dapat memproses gambar buah baru dan memberi tahu kita jenis buah apa yang ada di dalamnya. Jadi, sementara Data Science mengeksplorasi dan menjelaskan data, Machine Learning melibatkan proses pembelajaran untuk membuat komputer dapat membuat prediksi atau pengambilan keputusan berdasarkan data tersebut.
Baca juga: Cara Menerapkan Machine Learning dalam Data Science
Peran
Dalam kehidupan sehari-hari, kita sering kali berinteraksi dengan Data Science dan Machine Learning tanpa menyadarinya. Data Science berperan penting dalam menyajikan informasi yang berarti dari berbagai data, sedangkan Machine Learning memampukan sistem-sistem cerdas yang dapat mengambil keputusan tanpa intervensi manusia.
Data Science
- Kebergantungan pada Data: Data Science sangat bergantung pada kualitas dan kelengkapan data. Misalnya, dalam melakukan analisis pasar untuk perusahaan ritel, seorang data scientist perlu mengumpulkan dan menganalisis data penjualan historis, tren konsumen, dan faktor ekonomi terkait untuk memberikan wawasan mendalam tentang perilaku pasar.
- Proses Analisis Data: Seorang data scientist akan menggunakan teknik statistik dan visualisasi data untuk memahami hubungan antarvariabel dan mengidentifikasi pola-pola yang penting bagi perusahaan. Dengan pemahaman ini, keputusan bisnis dapat diambil dengan lebih terinformasi.
- Pengambilan Keputusan: Data Science berfokus pada menyediakan wawasan bisnis. Sebagai contoh, jika seorang data scientist bekerja untuk perusahaan e-commerce. Mereka dapat memberikan rekomendasi produk yang lebih baik berdasarkan analisis perilaku pembeli.
Machine Learning
- Kebergantungan pada Data: Machine Learning memerlukan data untuk melatih model dan meningkatkan kinerjanya. Sebagai ilustrasi, dalam pengembangan model rekomendasi film di platform streaming. Algoritma Machine Learning akan memerlukan data historis pengguna dan preferensi untuk memberikan rekomendasi yang lebih akurat.
- Proses Pembelajaran Model: Praktisi Machine Learning akan memilih dan melatih model menggunakan algoritma pembelajaran mesin. Misalnya, dalam klasifikasi email sebagai spam atau bukan spam. Model akan belajar dari data pelatihan yang berisi contoh-contoh email yang sudah di identifikasi sebelumnya.
- Keputusan Otomatis: Tujuan utama Machine Learning adalah membuat model yang dapat mengambil keputusan otomatis berdasarkan pola yang teridentifikasi dalam data. Dalam kendaraan otonom, algoritma Machine Learning dapat membantu mobil mengidentifikasi dan merespons situasi lalu lintas yang kompleks.
Studi Kasus
Ketika membahas Data Science dan Machine Learning, kita tidak hanya menyentuh pada aspek teknis semata, tetapi juga melihat bagaimana kedua bidang ini dapat memberikan dampak yang signifikan dalam menyelesaikan tantangan dunia nyata. Studi kasus nyata dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang bagaimana Data Science dan Machine Learning bekerja bersama atau melayani kebutuhan yang berbeda.
Data Science
- Analisis Sentimen Pelanggan: Sebuah perusahaan layanan pelanggan menggunakan Data Science untuk menganalisis sentimen pelanggan berdasarkan ulasan online. Dengan memproses besarannya data ulasan, mereka dapat mengetaui pola tren yang membantu meningkatkan pengalaman pelanggan.
- Pemodelan Risiko Keuangan: Institusi keuangan menggunakan Data Science untuk memodelkan risiko keuangan. Dengan memeriksa data historis pasar, suku bunga, dan perilaku investor, mereka dapat mengidentifikasi potensi risiko dan mengambil tindakan pencegahan.
Machine Learning
- Pengenalan Wajah: Sistem pengamanan menggunakan Machine Learning untuk pengenalan wajah. Dengan melatih model pada berbagai wajah, sistem dapat mengidentifikasi individu dengan cepat dan akurat. Kemudian di terapkan dalam keamanan gedung atau untuk membuka kunci perangkat.
- Pengelompokan Pelanggan: Sebuah perusahaan ritel menggunakan Machine Learning untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian mereka. Dengan memahami preferensi dan kebiasaan pelanggan, mereka dapat memberikan rekomendasi produk yang lebih personal dan meningkatkan retensi pelanggan
Data Science dan Machine Learning mewakili dua pendekatan berbeda dalam mengolah dan memanfaatkan data. Data Science berfokus pada pemahaman mendalam dan interpretasi data untuk memberikan wawasan. Sementara Machine Learning lebih mengutamakan pengembangan model prediktif yang dapat mengambil keputusan otomatis. Meskipun memiliki perbedaan utama, keduanya seringkali saling melengkapi dalam menyediakan solusi yang holistik. Terutama dalam menghadapi tantangan kompleks di berbagai industri, membuktikan bahwa gabungan kecerdasan manusia dan mesin dapat menghasilkan dampak positif.
Baca juga: Perbedaan Machine Learning dan AI
