Perbedaan Data Science dan Machine Learning yang Harus Anda Ketahui

Perbedaan Data Science dan Machine Learning yang Harus Anda Ketahui

Di abad ke-21, dua istilah “Data Science” dan “Machine Learning” adalah beberapa istilah yang paling banyak dicari di dunia teknologi. Dari mahasiswa Ilmu Komputer hingga perusahaan besar mencoba mempelajari keduanya. Hal ini terjadi ketika era Big Data muncul di saat organisasi berurusan dengan petabyte dan exabyte data. Menjadi sangat sulit bagi industri untuk penyimpanan data. Disaat solusi penyimpanan data telah ditemukan, fokus mulai berpindah pada cara memproses data. Pilihannya kembali pada 2 hal di atas. Jadi, apa perbedaan data science dan machine learning? Pada kesempatan kali ini, kami akan mencoba memberikan informasi yang bisa membantu dalam memahami perbedaan keduanya.

Perbedaan Data Science dan Machine Learning

Secara umum apa yang membuat kedua istilah ini berbeda? Apa perbedaan besar antara kedua teknik ini? Secara sederhana, data science adalah bidang studi yang bertujuan untuk menggunakan pendekatan ilmiah untuk mengekstraksi makna dan wawasan dari data. Machine learning di sisi lain, mengacu pada sekelompok teknik yang digunakan oleh ilmuwan data yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data. Meskipun data science mencakup machine learning, namun ini adalah bidang yang luas dengan banyak alat yang berbeda.

Mengenal Data Science

Praktik data science membutuhkan kombinasi keterampilan dan pengalaman yang unik. Seorang ilmuwan data yang terampil harus bisa menguasai bahasa pemrograman seperti R dan Python. Memiliki pengetahuan tentang metode statistik, pemahaman tentang arsitektur basis data dan pengalaman untuk menerapkan keterampilan ini pada masalah dunia nyata. Ilmuwan data adalah spesialis yang unggul dalam mengubah data mentah menjadi solusi bisnis yang penting. Para ilmuwan ini ahli dalam algorithmic coding dan berbagai konsep seperti data mining, machine learning, dan statistik. 

Baca juga: Mengolah Performa Perusahaan dengan Data Science

Keterbatasan Data Science 

Pertumbuhan besar-besaran data science didorong oleh ketersediaan kumpulan data besar-besaran dan daya komputasi yang murah. Hanya dengan sumber daya yang luar biasa ini data science bisa efektif. Kumpulan data kecil, data berantakan, dan data yang salah dapat membuang banyak waktu. Menciptakan model yang menghasilkan hasil yang tidak berarti atau menyesatkan. Jika data tidak menangkap penyebab sebenarnya dari variasi, data science akan gagal.

Apa itu Machine Learning?

Machine learning menciptakan model atau program yang berguna dengan menguji banyak solusi secara mandiri terhadap data yang tersedia. Menemukan yang paling cocok untuk masalah tersebut. Ini berarti machine learning bisa sangat bagus untuk memecahkan masalah yang sangat padat. Hal ini dapat menginformasikan keputusan dan membuat prediksi tentang topik yang kompleks dengan cara yang efisien dan dapat diandalkan.

Kekuatan ini membuat machine learning berguna di sejumlah besar industri yang berbeda. Teknologi ini berpotensi menyelamatkan nyawa dan memecahkan masalah penting dalam perawatan kesehatan, keamanan komputer, dan lainnya.

Algoritma machine learning sendiri terbagi menjadi dua, yaitu:

1. Supervised Learning (pembelajaran terarah). Tujuan dari pembelajaran ini adalah membuat fungsi untuk menghubungkan masukan dengan keluaran yang diinginkan, seperti dalam klasifikasi dan regresi. Beberapa contohnya termasuk Naive Bayes, k-Nearest Neighbors, Support vector machines, dan Decision trees.

2. Unsupervised Learning (pembelajaran tak terarah). Sementara itu, pembelajaran tak terarah berfokus pada memodelkan himpunan masukan tanpa memiliki keluaran yang ditentukan, seperti dalam penggolongan. Beberapa contoh metodenya adalah k-Means dan DBSCAN.

Baca juga: Sesi Berbagi Pengetahuan tentang Big Data

Batasan Machine Learning

Meskipun machine learning tampak seperti cara terbaik untuk menjawab pertanyaan apa pun, namun hal ini tidak sepenuhnya ampuh. Algoritma machine learning lebih baik dalam menciptakan hasil yang bermanfaat dengan intervensi minimal. Namun, masih diperlukan engineer untuk membatasi dan mengoptimalkan algoritma ini agar dapat bekerja pada masalah baru. Ada juga banyak masalah yang tidak dapat diselesaikan dengan baik oleh machine learning. Masalah sederhana akan bisa menjadi rumit jika coba dipecahkan menggunakan teknologi ini. 

Keahlian yang Dibutuhkan Data Scientist dan Machine Learning Engineer

Dalam bidang keahlian, seorang Data Scientist memerlukan pemahaman yang lebih luas dan dalam dibandingkan dengan seorang Machine Learning Engineer. Mereka harus memiliki pengetahuan yang komprehensif, mencakup teknik statistik, pengolahan data, pemrograman, serta pemahaman mendalam terhadap data yang dikelolanya. Dengan kemampuan serba bisa ini, mereka dapat menggali informasi yang berharga dari berbagai aspek data.

Di sisi lain, seorang Machine Learning Engineer fokus pada keahlian khusus dalam algoritma dan pemrograman. Mereka merancang sistem ‘cerdas’ yang belajar dari data untuk membuat prediksi atau keputusan berdasarkan informasi baru. Bagi mereka, pemahaman tentang fungsi komputer dan kemampuan menulis kode yang efisien sangatlah penting. 

Itulah perbedaan perbedaan dari data science dan machine learning. Semoga informasi ini bisa berguna untuk Anda. Manfaatkan keduanya untuk bisa membantu bisnis Anda berkembang menjadi lebih baik. AdIns menyediakan berbagai macam tools yang bisa mendukung Anda juga. Kunjungi website AdIns sekarang!

Author :

Ad Ins

Published date :

16 Agustus 2021