Apakah AI Termasuk Ilmu Data Science? Ini Jawabannya!

Teknologi berkembang sangat cepat, dan dua istilah yang paling sering kita dengar dalam beberapa tahun terakhir adalah Artificial Intelligence (AI) dan Data Science. Tapi sebenarnya, apakah AI masuk ke dalam ilmu data science? Pertanyaan ini penting dijawab, terutama bagi kamu yang ingin meniti karir di bidang teknologi data. Meskipun keduanya sering digunakan bersamaan, tidak sedikit yang masih bingung: apakah AI bagian dari data science, atau keduanya merupakan bidang yang berdiri sendiri?

Untuk menjawab pertanyaan tersebut, kita perlu memahami hubungan antara AI dan data science, termasuk peran masing-masing dalam sebuah sistem berbasis data. Dalam artikel ini, kita akan bahas mulai dari definisi, keterkaitan, hingga perbedaan peran antara AI dan data science secara lengkap. Jadi, kalau kamu sedang tertarik mempelajari atau bahkan berkarier di bidang ini, pastikan baca artikel ini sampai tuntas.

1. Definisi dan Ruang Lingkup: Apa Itu Data Science dan AI?

Data Science adalah ilmu multidisipliner yang berfokus pada ekstraksi pengetahuan dari data, baik terstruktur maupun tidak terstruktur. Ilmu ini menggabungkan statistik, pemrograman, dan domain knowledge untuk memahami tren, membuat prediksi, dan mengambil keputusan berbasis data. Seorang data scientist biasanya bekerja dengan teknik seperti data mining, machine learning, hingga visualisasi data untuk menghasilkan insight.

Sementara itu, Artificial Intelligence (AI) adalah bidang ilmu komputer yang bertujuan menciptakan sistem yang dapat meniru kecerdasan manusia. AI mencakup kemampuan seperti pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, pengambilan keputusan otomatis, hingga chatbot. Salah satu metode utama dalam AI adalah machine learning, yang secara teknis adalah bagian dari praktik data science. Di sinilah keterkaitan awal antara keduanya dimulai.

Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. AI sebagai Cabang Praktis dalam Proses Data Science

Secara hierarki, banyak ahli melihat AI, terutama machine learning dan deep learning, sebagai subdomain dari data science. Setelah seorang data scientist membersihkan, mengolah, dan menganalisis data, langkah selanjutnya adalah membangun model prediktif, di sinilah AI mulai berperan. Algoritma AI dilatih menggunakan data yang sudah disiapkan oleh proses data science untuk mempelajari pola dan menghasilkan output otomatis.

Contoh sederhananya adalah dalam aplikasi e-commerce: data science digunakan untuk menganalisis pola belanja konsumen, sedangkan AI memanfaatkan data tersebut untuk memberikan rekomendasi produk secara real-time. Jadi, AI tidak akan bisa bekerja optimal tanpa landasan data science yang kuat.

3. Perbedaan Tujuan: Insight vs. Otomatisasi

Meskipun saling berkaitan, AI dan data science memiliki tujuan akhir yang berbeda. Data science bertujuan untuk mencari pemahaman mendalam dari data, seperti menjawab pertanyaan: “Mengapa penjualan turun bulan ini?” atau “Apa faktor terbesar yang mempengaruhi churn pelanggan?” Proses ini melibatkan analisis statistik dan visualisasi data agar keputusan bisnis bisa lebih terinformasi.

AI, di sisi lain, fokus pada menciptakan sistem otomatis yang mampu mengambil keputusan atau bertindak sendiri. Misalnya, model AI bisa digunakan untuk memprediksi penyakit dari hasil X-ray tanpa campur tangan dokter secara langsung. Dengan kata lain, data science menghasilkan insight, sedangkan AI menghasilkan aksi. Keduanya bisa bekerja bersama, tapi tetap memiliki fokus dan tanggung jawab berbeda.

4. Skill Set dan Tools: Sama Tapi Tak Sepenuhnya Serupa

Untuk menjadi praktisi AI maupun data science, kamu memang membutuhkan keterampilan dasar yang mirip: pemrograman (Python, R), statistik, dan pemahaman data. Namun, praktisi AI biasanya akan mendalami lebih lanjut hal-hal seperti neural networks, reinforcement learning, dan model deployment, yang tidak selalu dipelajari secara mendalam oleh data scientist biasa.

Tools-nya pun bisa berbeda. Seorang data scientist mungkin fokus menggunakan tools seperti Tableau, SQL, dan Pandas, sementara praktisi AI lebih banyak menggunakan TensorFlow, PyTorch, atau Keras. Maka dari itu, meski satu ekosistem, profesi di dalamnya memiliki jalur yang cukup spesifik dan perlu dipahami dengan baik oleh pemula.

Baca juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

Jadi, apakah AI masuk ke dalam ilmu data science? Jawabannya: ya, tetapi dengan penekanan bahwa AI adalah bagian dari ekosistem luas dalam data science, terutama dalam implementasi machine learning. Jika kamu tertarik belajar AI, maka memahami dasar-dasar data science adalah langkah awal yang wajib.

Kini, peluang untuk belajar dua bidang ini semakin terbuka lebar. DQLab membuka Program Beasiswa Data Science DQLab di mana kamu bisa belajar gratis selama 1 bulan. Mulai dari data wrangling, eksplorasi data, sampai membangun model machine learning dasar. Cocok banget buat kamu yang ingin menjelajahi dunia AI dan data science secara bersamaan!