[LAST DAY] MAU PUNYA SKILL DATA SCIENCE YANG AMAYZING?
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 150K  | Pakai Kode: AMAYZING
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 1 Jam 19 Menit 8 Detik 

Head to Head Perbedaan Data Science dan Statistika

Belajar Data Science di Rumah 24-Maret-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/185c7dc258fb0ddb146386dea68501d3_x_Thumbnail800.png

Banyak orang beranggapan bahwa statistika dengan statistik merupakan dua hal yang berbeda. Namun, seiring berjalannya waktu kini muncul istilah baru yakni data science. Lantas apa perbedaannya antara data science dan statistika. Pertanyaan ini seringkali terbersit di pikiran seorang pemula di bidang data. Pada dasarnya, statistika adalah ilmu yang mempelajari tentang statistik meliputi bagaimana mengumpulkan, mengolah, menganalisis, menyajikan hingga menarik atau menghasilkan kesimpulan atas data yang besar. Hal ini berbeda dengan definisi statistik yang berarti kumpulan data yang bisa memberikan gambaran tentang keadaan sampel. Statistika berhubungan dengan pengambilan keputusan di masa depan seperti prediksi, forecasting atau peramalan maupun perkiraan-perkiraan yang dilakukan sebagai dasar analisis. Contoh penerapan dalam ilmu statistika adalah prakiraan cuaca, peramalan produksi dan harga, faktor-faktor yang mempengaruhi ekspor suatu komoditas dan seterusnya. Lalu, bagaimana kaitannya dengan Data Science.


Data Science merupakan pembelajaran tingkat lanjut setelah statistika. Komponen data science menggabungkan tiga keilmuan dasar yakni programming berupa kemampuan untuk menulis, menguji, memperbaiki, dan memelihara kode pada komputer. Kemudian matematika dan statistika merupakan ilmu yang menjadi landasan dasar tentang bagaimana suatu algoritma bekerja. Beberapa cabang ilmu yang paling sering digunakan adalah kalkulus, aljabar linear, dan probabilistik. Terakhir yakni pengetahuan bisnis disesuaikan dengan latar belakang data dan permasalahan yang dianalisis. Secara umum alur kerja data science ada lima tahapan yakni data collection, data exploration, training and testing models, visualization and interpretation dan implementasi model. Sedangkan ilmu statistika sendiri bekerja pada tiga dari lima tahapan yakni data exploration, model training and testing, visualisasi dan interpretasi. Jadi, kira-kira pada penasaran tidak nih sahabat data untuk melihat perbedaan lainnya dari data science dan statistika. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai perbedaan data science dan statistika secara head to head. Artikel ini tentunya menjawab rasa penasaran kamu khususnya bagi kalian para pemula yang ingin berkarir di bidang data. Jadi, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!


1.Kata Kunci Data Science vs Statistika

Perbedaan data science dan statistika dibedakan atas pencarian kata kunci berupa definisi keduanya. Data science menggabungkan bidang multi-disiplin dan komputasi untuk menafsirkan data untuk pengambilan keputusan sedangkan statistika mengacu pada analisis matematis yang menggunakan model terkuantifikasi untuk mewakili sekumpulan data tertentu. Kemudian, data science  lebih berorientasi pada bidang data besar yang berupaya memberikan informasi wawasan dari volume besar data kompleks atau yang lebih dikenal dengan big data. Di sisi lain, statistik menyediakan metodologi untuk mengumpulkan, menganalisis, dan membuat kesimpulan dari data. Data science menggunakan alat, teknik, dan prinsip untuk menyaring dan mengkategorikan volume data yang besar ke dalam kumpulan atau model data yang tepat. Sedangkan statistika berkaitan dengan konsep statistik yang membatasi dirinya dengan alat-alat seperti analisis frekuensi, mean, median, analisis varians, korelasi, regresi, dan sebagainya.


Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!



2.Perbedaan dari Segi Konsep

Selain kata kunci atas perbedaan definisi, secara head to head data science dan statistika memiliki perbedaan dari segi konsep. Data science menggambarkan sebuah teknik komputasi ilmiah yang meliputi machine learning, proses analitik lainnya yang dihubungkan dengan model bisnis. Data science menggunakan matematika dan statistik tingkat lanjut untuk mendapatkan informasi baru dari big data. Berdasarkan tingkat cakupan, data science memiliki disiplin luas yang melibatkan pemrograman, pemahaman model bisnis, tren, dan sebagainya. Sedangkan statistik adalah ilmu data yang digunakan untuk mengukur atau memperkirakan atribut. Konsep statistik dalam ilmu statistika digunakan dan diterapkan pada algoritma dari sekumpulan data untuk menentukan nilai yang sesuai untuk masalah yang sedang dianalisis.



Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!


3.Perbedaan dari Segi Pendekatan dan Output Analisis

Data science dititikberatkan pada penerapan metode ilmiah dalam pemecahan masalah dengan menggunakan data acak. Penerapan tersebut dilakukan dengan cara mengidentifikasi persyaratan data untuk masalah tertentu. Lalu, mengidentifikasi teknik untuk mendapatkan hasil yang diinginkan. Hasil terapan dari data science digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan dalam memberikan nilai bagi organisasi atas dasar penggunaan data dari hasil analisis. Sedangkan statistika difokuskan pada penggunaan rumus, model, dan konsep matematika. Penerapan tersebut dilakukan melalui analisis data secara acak. Hal ini dilakukan untuk memperkirakan nilai untuk atribut data yang berbeda dan menentukan perilaku berdasarkan data.


4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!       


Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

  3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.


    Penulis : Reyvan Maulid

    Editor : Annissa Widya Davita


      Postingan Terkait

      Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!