Data Science vs Machine Learning Apa Bedanya?

Dalam era digital yang semakin berkembang pesat, istilah "Data Science" dan "Machine Learning" menjadi semakin populer di berbagai industri. Banyak perusahaan mengandalkan teknologi ini untuk mengambil keputusan yang lebih baik, meningkatkan efisiensi, dan menciptakan inovasi baru. Meskipun kedua istilah ini sering digunakan secara bergantian, Data Science dan Machine Learning memiliki perbedaan mendasar dalam konsep, aplikasi, dan tujuannya. Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang perbedaan antara Data Science dan Machine Learning, bagaimana keduanya saling berkaitan, dan peran penting masing-masing di dunia modern.

Baca juga: Cara Membuat Landing Page User-Friendly dan SEO-Friendly

Apa Itu Data Science?

Data Science atau Ilmu Data adalah bidang multidisiplin yang menggabungkan berbagai teknik dari statistika, matematika, ilmu komputer, dan domain spesifik lainnya untuk mengekstraksi wawasan dari data. Tujuan utama Data Science adalah mengumpulkan, memproses, menganalisis, dan menginterpretasikan data untuk mendukung pengambilan keputusan.

Data Science mencakup berbagai tahap, di antaranya:

• Pengumpulan Data: Mengambil data dari berbagai sumber seperti database, sensor, media sosial, atau file log.
• Pembersihan Data: Membersihkan data dari inkonsistensi, duplikasi, atau nilai yang hilang agar lebih akurat untuk dianalisis.
• Analisis Data: Menerapkan metode statistik atau algoritma untuk memahami pola, tren, atau hubungan dalam data.
• Visualisasi Data: Menampilkan hasil analisis dalam bentuk grafik atau dashboard interaktif untuk memudahkan interpretasi.
• Penyampaian Wawasan: Memberikan rekomendasi atau prediksi berbasis data yang membantu dalam pengambilan keputusan.

Seorang Data Scientist memerlukan berbagai keterampilan, termasuk pemrograman (Python, R, SQL), pemahaman algoritma statistik, kemampuan visualisasi data (Tableau, Power BI), dan pengetahuan domain industri tertentu.

Apa Itu Machine Learning?

Machine Learning (ML) adalah cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) yang memungkinkan komputer belajar dari data tanpa pemrograman eksplisit. Dengan kata lain, ML berfokus pada pengembangan algoritma yang dapat mengenali pola dalam data dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan pola tersebut.

Ada tiga jenis utama Machine Learning:

• Supervised Learning: Model dilatih menggunakan data berlabel di mana input dan output sudah diketahui. Contohnya adalah klasifikasi email sebagai spam atau bukan.
• Unsupervised Learning: Model bekerja dengan data yang tidak berlabel untuk menemukan pola atau struktur tersembunyi. Contohnya adalah segmentasi pelanggan dalam pemasaran.
• Reinforcement Learning: Model belajar melalui proses trial-and-error di lingkungan tertentu untuk memaksimalkan hasil. Contohnya adalah pengembangan agen AI dalam permainan video.

Algoritma yang umum digunakan dalam Machine Learning meliputi regresi linear, decision tree, random forest, support vector machine (SVM), dan neural networks.

Perbedaan Utama Antara Data Science dan Machine Learning

Meskipun saling berkaitan, terdapat beberapa perbedaan utama antara Data Science dan Machine Learning:

Definisi dan Fokus:

• Data Science mencakup keseluruhan proses pengolahan data dari pengumpulan hingga penyampaian wawasan.
• Machine Learning adalah subbidang dari Data Science yang berfokus pada pengembangan model untuk belajar dari data dan membuat prediksi.

Tujuan:

• Data Science bertujuan untuk memahami data, menemukan pola, dan memberikan wawasan bisnis.
• Machine Learning bertujuan untuk mengembangkan algoritma otomatis yang dapat mempelajari data dan membuat keputusan tanpa campur tangan manusia.

Teknik yang Digunakan:

• Data Science menggunakan berbagai teknik seperti analisis statistik, eksplorasi data, dan visualisasi.
• Machine Learning menggunakan algoritma seperti supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning untuk membangun model prediktif.

Hasil Akhir:

• Data Science menghasilkan wawasan yang dapat diinterpretasikan oleh manusia.
• Machine Learning menghasilkan model otomatis yang dapat membuat prediksi atau keputusan berbasis data.

Tools dan Teknologi:

• Data Science memanfaatkan alat seperti SQL, Excel, Tableau, dan Python.
• Machine Learning menggunakan framework seperti TensorFlow, Scikit-learn, Keras, dan PyTorch.

Bagaimana Data Science dan Machine Learning Saling Berkaitan?

Machine Learning adalah bagian penting dari Data Science. Dalam banyak proyek Data Science, Machine Learning digunakan untuk membangun model prediktif yang memanfaatkan pola dari data besar. Sebagai contoh, Data Scientist mungkin menggunakan Machine Learning untuk memprediksi churn pelanggan atau mengidentifikasi anomali dalam data keuangan.

Sebaliknya, Machine Learning memerlukan pendekatan Data Science untuk memastikan data yang digunakan berkualitas tinggi, relevan, dan diproses secara benar. Tanpa tahap pembersihan dan eksplorasi data yang matang dari Data Science, algoritma Machine Learning tidak akan memberikan hasil yang akurat.

Aplikasi Nyata Data Science dan Machine Learning

Kesehatan:

• Data Science digunakan untuk menganalisis data pasien guna mengidentifikasi tren kesehatan.
• Machine Learning membantu dalam diagnosis penyakit berdasarkan citra medis atau catatan kesehatan elektronik.

Keuangan:

• Data Science diterapkan untuk mendeteksi penipuan (fraud detection) atau menganalisis risiko kredit.
• Machine Learning digunakan untuk memprediksi harga saham atau perilaku pasar.

E-commerce:

• Data Science memungkinkan personalisasi rekomendasi produk berdasarkan riwayat pembelian.
• Machine Learning digunakan untuk mengembangkan chatbot otomatis yang dapat menjawab pertanyaan pelanggan.

Transportasi:

• Data Science memproses data lalu lintas untuk mengoptimalkan rute dan jadwal transportasi.
• Machine Learning digunakan dalam pengembangan kendaraan otonom untuk mengenali lingkungan sekitar.

Mana yang Lebih Penting untuk Perusahaan?

Kedua bidang ini memiliki peran yang krusial dalam mendorong transformasi digital perusahaan. Data Science memberikan landasan yang kuat untuk memahami data dan mengambil keputusan yang didasarkan pada fakta. Sementara itu, Machine Learning memungkinkan otomatisasi dan prediksi yang lebih cerdas, memberikan keuntungan kompetitif dalam berbagai industri.

Perusahaan yang ingin memanfaatkan kekuatan data secara maksimal harus memahami kapan menggunakan Data Science dan kapan mengimplementasikan Machine Learning. Dalam banyak kasus, kombinasi keduanya adalah pendekatan terbaik untuk mendapatkan hasil yang paling akurat dan bermanfaat.

Baca juga: DeepSeek AI: Ancaman atau Peluang bagi Industri Teknologi?

Kesimpulan

Data Science dan Machine Learning adalah dua disiplin ilmu yang saling melengkapi dan memiliki peran penting di era digital. Data Science mencakup seluruh proses pengolahan data, sementara Machine Learning berfokus pada pengembangan algoritma untuk belajar dari data.
Memahami perbedaan dan hubungan antara keduanya membantu perusahaan memanfaatkan teknologi ini secara efektif untuk meningkatkan efisiensi, inovasi, dan pengambilan keputusan berbasis data. Dengan integrasi yang tepat antara Data Science dan Machine Learning, perusahaan dapat memimpin dalam menghadapi tantangan masa depan yang semakin kompleks dan kompetitif.

Temukan Lowongan Pekerjaan Di MSBU!