BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 2 Jam 57 Menit 45 Detik

Jangan Keliru, Ini Perbedaan Data Science dengan Statistika!

Belajar Data Science di Rumah 19-Mei-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/a3cb8004f5ecd99a7029aeacf24801fe_x_Thumbnail800.jpg

Sebelum istilah data science booming, statistika lebih dikenal sebagai pekerjaan yang berhubungan dengan bidang data. Oleh karena itu beberapa orang beranggapan bahwa data science adalah statistika yang telah lahir kembali. Tetapi, sebenarnya antara data science dengan statistika memiliki perbedaan. Lantas, apa perbedaan data science dengan statistika?


Jadi, secara umum Statistika adalah ilmu berbasis matematika yang berupaya untuk mengumpulkan dan menafsirkan data kuantitatif. Sedangkan, data science merupakan bidang ilmu multidisiplin yang menggunakan metode, proses dan sistem ilmiah untuk mengekstrak pengetahuan berdasarkan berbagai bentuk data. Data science sendiri menggunakan metode dari banyak disiplin ilmu, termasuk statistika.


Bidang Data Science dan Statistika memiliki banyak kesamaan. Dimana keduanya sama-sama berfokus pada penggalian data dan menggunakannya untuk menganalisis dan memecahkan masalah berdasarkan data. Karena semua istilah-istilah tersebut berada di lingkup yang sama, maka tak heran umumnya mereka dianggap identik.


Namun, terlepas dari ambiguitas umum antara bidang-bidang tersebut. Tentunya, masing-masing memiliki perbedaan dari baik itu dari segi konsep dan lainnya yang akan kita bahas bersama dalam artikel ini. Jadi, simak terus penjelasannya !


1. Konsep Statistika

Menurut Purwanto statistika Di abad pertengahan, lembaga Gereja menggunakan statistika untuk mencatat jumlah kelahiran, kematian, dan perkawinan. Statistika yang dimulai dengan pengumpulan dan penyajian data, kemudian semakin berkembang dengan ditemukannya teori probabilitas dan teori pengambilan keputusan yang sangat dibutuhkan dalam kehidupan sehari-hari agar efisien pada semua bidang, baik sosial, ekonomi, politik, manajemen, maupun teknik.


Nah, jadi statistika adalah ilmu mengumpulkan, menata, menyajikan, menganalisis, dan menginterpretasikan data menjadi informasi untuk membantu pengambilan keputusan yang efektif. Selain itu juga, statistika sering disebut sebagai metode untuk mengumpulkan, mengolah, menyajikan, menganalisis, dan menginterpretasikan data dalam bentuk angka-angka.


Oleh karena itu,  seorang ahli statistik perlu menguasai: alat dasar dan prinsip utama statistik, serta kemampuan untuk membuat analisis numerik dan kuantitatif.


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


2. Konsep Data Science

Data science itu berdasarkan teknik komputasi ilmiah meliputi, machine learning, proses analisis lainnya, dan model bisnis. Dimana dalam prosesnya menggunakan matematika dan terdapat statistika tingkat lanjut di dalamnya untuk memperoleh informasi baru dari data besar.


Data science memiliki disiplin ilmu luas yang melibatkan pemrograman, pemahaman model bisnis, dan juga update mengenai trend. Oleh sebab itu, seorang data scientist bertanggung jawab untuk menganalisis dan menyederhanakan masalah data yang kompleks, mencari insight yang kredibel dan relevan, serta mencari tahu pola dan peluang yang tersembunyi dalam masalah yang sedang diteliti.


Untuk dapat melaksanakan tanggung jawabnya tersebut seorang data scientist harus menguasai antara lain, pengetahuan dan keterampilan matematika, analitis dan teknologi, keterampilan visualisasi dan interpretasi, serta keterampilan komputer yang relevan.


3. Implementasinya Data Science VS Statistika

Selain perbedaan dari segi konsep antara data science dengan statistika. Perbedaan yang cukup signifikan sebenarnya ada pada saat kita mengimplementasikannya di real case. Yang pertama, jika kita kebetulan mendapatkan studi kasus yang memiliki tujuan atau goals untuk dapat memprediksi sesuatu seperti, sistem diagnosa di bidang kesehatan, sistem deteksi penipuan/ fraud detection, atau sistem rekomendasi pada market analysis maka ilmu data science adalah yang cocok untuk diimplementasikan.


Sedangkan statistika lebih mengacu pada penarikan kesimpulan yang jelas seperti, populasi mahasiswa yang menyukai mata kuliah ekonomi, atau mengenai fluktuasi harga saham.

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


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 : Rian Tineges

    Editor : Annissa Widya Davita


      Mulai Karier
      sebagai Praktisi
      Data Bersama
      DQLab

      Daftar sekarang dan ambil langkah
      pertamamu untuk mengenal
      Data Science.

      Buat Akun


      Atau

      Sudah punya akun? Login