Skip to content Skip to sidebar Skip to footer
Home / Data Mining / Data Science

5 Perbedaan Utama Data Science vs Machine Learning

Penulis - Abdul Muiz Khalimi, S.Kom

 

Data Science vs Machine Learning

Data Science dan Machine Learning sebagian besar saling berhubungan dengan erat, tetapi masing-masing memiliki penentuan-penentuan yang terpisah. Dan dari sini lah ada kebingungan umum yang masih dihadapi beberapa orang. Pada kedua ilmu ini banyak perusahaan yang memanfatkan teknologi ini karena dimensinya yang sangat besar dan semakin berharap untuk melaksanakannya untuk pengembangan bisnis mereka.

Pada artikel ini diharapkan dapat memberikan pengalaman edukasi bagi mahasiswa atau pembaca umum untuk menjelaskan konsep dari dua inovasi yang berbeda namun hampir terkait.

Data Science atau dalam bahasa Indonesai adalah "Ilmu Data" adalah penambangan dan analis informasi yang relevan dari sebuah data. Ini merupakan teknik yang paling banyak digunakan diantara Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML).

Misalnya, saat kamu masuk ke situs e-commerce atau market place seperti Shopee, Lazada, dan lain-lain. Kamu menjelajahi beberapa kategori dan produk sebelum membeli. Disitu kamu menghasilkan data yang akan berguna bagi analis untuk mengetahui perilaku kamu tentang pembelian.

Data Science harus memiliki pengetahuan dasar tentang Matematika, statistik/statistika, dan Pemrograman Komputer untuk memecahkan masalah data yang kompleks dengan cara yang efisien untuk meningkatkan pendapatan bisnis.

5 PERBEDAAN UTAMA

Dibawah ini akan dituliskan 5 Perbedaan berdasarkan kategori dari konsep dasar hingga teknik pembelajarannya.

1. Konsep Dasar

  • Data Science, adalah analisis informasi yang relevan dengan data. Ini berkaitan dengan proses penggalian data (Data Mining), analisis, visualisasi dan generasi tingkat lanjut.
  • Machine Learning, adalah bagian dari data science yang memungkinkan sistem memproses kumpulan data secara mandiri tanpa campur tangan manusia dengan memanfaatkan berbagai algoritma untuk bekerja pada volume data yang besar.

2. Manfaat

  • Data Science, 
    • Membantu dalam menemukan dan menyempurnakan target yang akan ditarget.
    • Memastikan komunikasi yang lebih baik antara penyedia layanan dan pengguna layanan
    •  Meningkatkan nilai bisnis dan manajemen resiko yang lebih baik.

  • Machine Learning,

    • Mendukung dalam pemasaran dan memprediksi perkiraan penjualan yang akurat
    • Bermanfaat dalam diagnosis medis yang akurat
    • Mendukung dalam penghapusan duplikasi data dan kesalahan-kesalahan
    • Merawat deteksi Spam
    • Bisa Memberikan rekomendasi produk yang sesuai.

3. Keahlian Yang Dibutuhkan

  • Data Science

    • Keterampilan Pemrograman
    • Data Pergudangan
    • Matematika
    • Statistik / Statistika
    • Machine Learning
    • Visualisasi dan Komunikasi Data
    • Rekayasa Perangkat Lunak (RPL)

  • Machine Learning

    • Keterampilan Pemrograman dan dasar-dasar ilmu komputer
    • Matematika
    • Statistik / statistika
    • Data Mining
    • Pemodelan Data dan Penilaiannya
    • Rekayasa Perangkat Lunak dan Desain Sistem

4. Aplikasi Yang Dihasilkan

  • Data Science

    • Mesin Pecari Internet
    • Pengenalan Gambar
    • Pengenal Suara (Google Voice)
    • Bermain Game
    • Analisis Komparatif Harga
    • Perencanaan rute penerbangan
    • Deteksi penipuan dan Resiko
    • Robotika
    • Mobil Mengemudi Sendiri

  • Machine Learning

    • Asisten Pribadi Virtual
    • CCTV
    • Deteksi Penipuan Online
    • Layanan Media Sosial 
    • Pemfilteran Spam dan Malware E-mail
    • Layanan Iklan (Advertise)
    • Saring hasil mesin pencari
    • Rekomendasi Produk

5. Bahasa Pemrograman

  • Data Science

    • Python
    • R (bahasa untuk komputasi statistik dan grafik)
    • Jupyter
    • Tablo
    • Keras
    • SPSS

  • Machine Learning

    • Python
    • C++
    • PHP Versi 7
    • R (bahasa untuk komputasi statistik dan grafik)
    • Jupyter
    • Tablo
    • Apache Spark
    • Matlab

KESIMPULAN 

Machine Learning adalah teknologi ilmu data modern dan memainkan peran yang sangat penting dalam pengambilan keputusan organisasi. Pentingnya Data Science dan Machine Learning dapat dengan mudah diukur karena kamu dapat melihat trend yang meningkat dalam penciptaan lapangan kerja dan jumlah siswa yang siap mempelajari Data Science serta Machine Learning yang terus meningkat.

Model Machine Learning tingkat lanjut memberikan wawasan berharga dalam hal membandingkan dan menganalisis data melalui penerapan algoritma. Data Science adalah bidang yang sangat luas. Ini berkaitan dengan seluruh metode pemrosesan data termasuk algoritma, statistik, dll. Di sisi lain, Machine Learning adalah bagian dari Data Science.

Data Science menggunakan Machine Learning untuk tujuan analisis data dan membuat prediksi. Ilmuwan Data menggunakan teknologi ilmu data yang dikombinasikan dengan data besar disiplin lain untuk mendapatkan hasil yang optimal.