Data Science vs Machine Learning

data science

Data Science dan Machine Learning adalah 2 konsep yang termasuk dalam bidang teknologi dan menggunakan data untuk jauh lebih dalam membuat dan berinovasi produk, layanan, sistem infrastruktur, dan banyak lagi. Keduanya sesuai dengan jalur karier yang diminati dan berpenghasilan tinggi.

Kedua posisi tersebut berhubungan satu sama lain dengan cara yang serupa bahwa persegi adalah persegi panjang, tetapi persegi panjang bukanlah persegi. Data Science adalah persegi panjang yang mencakup segalanya, sedangkan Machine Learning adalah persegi yang merupakan entitasnya sendiri. Keduanya sering digunakan oleh Data Scientist dalam pekerjaan mereka dan cepat diadopsi oleh hampir setiap industri.

Perbedaan antara Data Science dan Machine Learning

Data science adalah bidang yang mempelajari data dan cara mengekstrak makna dari data itu sendiri, sedangkan Machine Learning adalah bidang yang dikhususkan untuk memahami dan membangun metode yang memanfaatkan data untuk meningkatkan kinerja atau menginformasikan prediksi. Machine Learning adalah cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence).

Baca juga : Pendahuluan Machine Learning

Dalam beberapa tahun terakhir, Machine Learning dan Artificial Intelligence (AI) telah mendominasi bagian dari Data Science. Machine Learning sendiri memainkan peran penting dalam analisis data dan business intelligence. Machine Learning mengotomatiskan proses analisis data dan melangkah lebih jauh untuk membuat prediksi berdasarkan pengumpulan dan analisis data dalam jumlah besar pada populasi tertentu. Model dan algoritma tersebut dibangun untuk mewujudkannya.

Apa itu Data Science?

data scientist

Data Science adalah bidang yang mempelajari data dan cara mengekstrak makna darinya, menggunakan serangkaian metode, algoritma, sistem, dan alat untuk mengekstrak wawasan dari data terstruktur dan tidak terstruktur. Pengetahuan itu kemudian diterapkan pada bisnis, pemerintah, dan badan lain untuk membantu mendorong keuntungan, berinovasi produk dan layanan, membangun infrastruktur dan sistem publik yang lebih baik, dan banyak lagi.

Skill yang dibutuhkan :

Untuk membangun karir di bidang Data Science, seperti menjadi seorang Data Scientist, programming dan analisis data adalah skill yang diharuskan untuk dipunyai.

  • Pengetahuan yang kuat tentang bahasa pemrograman seperti SQL, Python, dan R.
  • Keakraban bekerja dengan sejumlah besar data terstruktur dan tidak terstruktur
  • Nyaman dalam memproses dan menganalisis data untuk kebutuhan bisnis
  • Pemahaman terhadap matematika, statistik, dan probabilitas
  • Visualisasi data dan keterampilan mengolah data
  • Pengetahuan tentang algoritma dan model pembelajaran mesin
  • Keterampilan komunikasi dan kerja tim yang baik

Karir dalam Data Science :

Selain karir yang jelas sebagai Data Scientist, ada banyak pekerjaan data science lain untuk dipilih.

  • Data Scientist : Menggunakan data untuk memahami dan menjelaskan fenomena di sekitar mereka, untuk membantu organisasi membuat keputusan yang lebih baik.
  • Data Analyst : Mengumpulkan, membersihkan, dan mempelajari kumpulan data untuk membantu memecahkan masalah bisnis.
  • Data Engineer : Bangun sistem yang mengumpulkan, mengelola, dan mengubah data mentah menjadi informasi untuk business analyst dan data scientist.
  • Data Architect : Meninjau dan menganalisis infrastruktur data organisasi untuk merencanakan database dan menerapkan solusi untuk menyimpan dan mengelola data.
  • Business Intelligence : Mengumpulkan, membersihkan, dan menganalisis data penjualan dan pelanggan, menafsirkannya, dan berbagi temuan dengan tim bisnis.

Baca juga : Apa Itu Business Intelligence ?

Apa itu Machine Learning ?

Machine Learning adalah cabang dari artificial intelligence yang menggunakan algoritma untuk mengekstrak/ekstraksi data dan kemudian memprediksi tren masa depan menurut data yang ada. Software yang diprogram dengan model yang memungkinkan para engineer melakukan analisis statistik untuk memahami pola dalam data.

Platform media sosial seperti Facebook, Twitter, Instagram, YouTube, dan TikTok mengumpulkan informasi pengguna. Berdasarkan perilaku sebelumnya, algoritma mampu memprediksi minat dan keinginan user, dan merekomendasikan produk, layanan, atau artikel yang relevan untuk pengguna.

Sebagai seperangkat alat dan konsep, pembelajaran mesin diterapkan dalam ilmu data, tetapi juga muncul di bidang di luarnya. Data Scientist sering menggabungkan Machine Learning dalam pekerjaan mereka jika sesuai, untuk membantu mengumpulkan lebih banyak informasi, lebih cepat atau untuk membantu analisis tren.

Skill yang dibutuhkan :

Untuk menjadi seorang Machine Learning Engineer yang sukses, pengalaman berikut wajib dipunyai :

  • Keahlian dalam ilmu komputer, termasuk data struktur, algoritma, dan arsitektur
  • Pemahaman yang kuat tentang statistik dan probabilitas
  • Pengetahuan terhadap software engineer dan system design
  • Pengetahuan pemrograman, seperti Python, R, dan lainnya
  • Kemampuan untuk melakukan pemodelan dan analisis data

Karir dalam Machine Learning :

Jika seseorang memutuskan untuk mengejar karir di bidang Machine Learning dan Artificial Intelligence, ada beberapa opsi untuk dipilih.

  • Machine Learning Engineer : Meneliti, membangun, dan mendesain AI yang bertanggung jawab untuk Machine Learning, dan memelihara atau meningkatkan sistem AI
  • AI Engineer : Bangun infrastruktur pengembangan dan produksi AI, lalu implementasikan
  • Cloud Engineer : Membangun dan memelihara infrastruktur cloud
  • Computational Linguist : Mengembangkan dan merancang komputer yang berhubungan dengan cara kerja NLP
  • Human-centered AI systems designer : Merancang, mengembangkan, dan menerapkan sistem yang dapat belajar dan beradaptasi dengan manusia untuk meningkatkan sistem dan masyarakat

Tinggalkan Komentar

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *