Irisan Antara Data Science dan Machine Learning, Bagaimana Keduanya Bersinergi?

Data Science dan Machine Learning selalu dibahas dimana-mana dan saling beriringan. Meskipun begitu, keduanya memiliki fokus yang berbeda, lho! Data Science punya cakupan lebih luas yakni pengumpulan, pembersihan, analisis, dan visualisasi data. Sementara, Machine Learning fokus pada algoritma untuk memprediksi atau mengklasifikasikan data secara otomatis.

Pemahaman soal irisan antara keduanya sangat penting supaya kamu bisa memaksimalkan data yang dimiliki. Berkat kombinasi Data Science dan Machine Learning, prediksi yang dibuat lebih akurat, insight lebih jelas, dan keputusan berbasis data lebih tepat sasaran. Sinergi ini menjadi kunci di banyak proyek teknologi modern. Nah, lalu bagaimanakah keduanya bisa bersinergi? Simak pembahasannya berikut sahabat DQLab!

1. Apa Itu Data Science dan Machine Learning?

Data Science adalah disiplin ilmu yang mencakup seluruh siklus hidup data, mulai dari pengumpulan, pembersihan, analisis, hingga visualisasi dan interpretasi insight. Tujuannya adalah memahami fenomena yang terjadi di dunia nyata melalui data. Dalam praktiknya, Data Science tidak hanya berhenti pada angka dan statistik, tetapi juga menerjemahkan hasil analisis menjadi rekomendasi yang dapat diimplementasikan dalam keputusan bisnis, penelitian, atau kebijakan publik.

Di sisi lain, Machine Learning adalah cabang dari Data Science yang fokus pada pembangunan model algoritma untuk membuat prediksi atau klasifikasi secara otomatis. ML memanfaatkan pola yang ada dalam data untuk menghasilkan output yang dapat membantu manusia atau sistem mengambil keputusan lebih cepat. Dengan kata lain, Machine Learning adalah alat yang powerful di dalam ekosistem Data Science, karena mengubah data yang sudah dianalisis menjadi prediksi yang bisa digunakan secara nyata.

Baca Juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Titik Pertemuan Keduanya ada di Feature Engineering

Feature engineering adalah proses menyiapkan dan memodifikasi data agar dapat digunakan oleh algoritma Machine Learning secara efektif. Proses ini merupakan titik pertemuan yang paling jelas antara Data Science dan Machine Learning, karena kualitas fitur secara langsung memengaruhi performa model. Di sinilah pengetahuan Data Science sangat dibutuhkan untuk memilih, mengubah, dan mengekstrak informasi dari data mentah agar menjadi input yang bermakna untuk model ML.

Selain itu, feature engineering juga melibatkan transformasi data, penghilangan noise, normalisasi, dan pembuatan fitur baru dari data asli. Proses ini membutuhkan pemahaman mendalam tentang konteks bisnis atau masalah yang ingin diselesaikan, sehingga hasil prediksi model ML tidak hanya akurat, tetapi juga relevan dengan masalah nyata. Dengan kata lain, keberhasilan Machine Learning sangat bergantung pada kualitas pekerjaan Data Science di tahap ini.

3. Contoh Penerapan di Dunia Nyata

Di dunia e-commerce, Data Science menganalisis perilaku dan preferensi pengguna, sementara Machine Learning memanfaatkan data tersebut untuk memprediksi produk yang paling relevan bagi tiap pelanggan. Hasilnya adalah rekomendasi personal yang meningkatkan pengalaman belanja dan konversi penjualan. Dengan kombinasi ini, platform e-commerce bisa menyajikan konten yang lebih tepat sasaran tanpa harus mengandalkan intuisi semata.

Di bidang kesehatan, rekam medis pasien dianalisis melalui Data Science untuk menemukan pola atau indikator risiko penyakit tertentu. Machine Learning kemudian digunakan untuk membuat prediksi diagnosis atau memprediksi kemungkinan komplikasi di masa depan. Contoh lain adalah marketing, di mana segmentasi pelanggan menggunakan ML untuk mengelompokkan audiens berdasarkan perilaku, sementara insight dari analisis Data Science memastikan strategi promosi lebih tepat dan efektif.

Baca Juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

4. Keuntungan Sinergi antara Data Science dan Machine Learning

Menggabungkan Data Science dan Machine Learning menghasilkan prediksi yang lebih akurat dan keputusan yang lebih berbasis data. Data yang sudah dibersihkan, diproses, dan dianalisis secara tepat membuat model ML bekerja lebih optimal. Hal ini membantu organisasi atau individu menghemat waktu, mengurangi kesalahan, dan membuat keputusan lebih cerdas.

Selain itu, sinergi ini juga mengurangi bias manusia, karena prediksi dan insight yang dihasilkan berasal dari analisis data objektif. Dengan pemahaman konteks dari Data Science dan kemampuan prediktif dari Machine Learning, kamu bisa membangun solusi yang lebih komprehensif, mulai dari riset, optimasi bisnis, hingga pengembangan produk atau layanan baru.

5. Tantangan dan Hal yang Perlu Diperhatikan

Salah satu tantangan terbesar adalah kualitas data. Data yang tidak bersih, tidak lengkap, atau tidak representatif dapat menghasilkan model Machine Learning yang salah atau menyesatkan. Oleh karena itu, pekerjaan Data Science dalam preprocessing, pembersihan, dan validasi data menjadi sangat krusial untuk memastikan hasil prediksi dapat dipercaya.

Selain itu, interpretasi model Machine Learning juga memerlukan pemahaman konteks dari Data Science. Tidak semua output model bisa langsung dipahami tanpa insight yang memadai. Etika, fairness, dan bias model harus tetap diawasi agar penggunaan ML tidak merugikan atau diskriminatif. Tantangan ini menegaskan bahwa kolaborasi antara Data Science dan Machine Learning harus berjalan seimbang dan penuh pertimbangan.

Irisan antara Data Science dan Machine Learning adalah tempat data yang relevan bertemu algoritma cerdas. Memahami hubungan ini memungkinkan kamu memaksimalkan potensi data dan teknologi untuk keputusan yang lebih tepat.

Bersama-sama, Data Science dan Machine Learning membuka peluang besar di berbagai bidang, mulai dari bisnis, kesehatan, hingga riset. Dengan memahami irisan ini, kamu bisa menjadi lebih siap menghadapi tantangan data modern.

FAQ

1. Apa perbedaan utama antara Data Science dan Machine Learning?

Data Science adalah disiplin yang mencakup seluruh proses pengolahan data, mulai dari pengumpulan hingga interpretasi insight. Machine Learning adalah bagian dari Data Science yang fokus pada pembuatan model algoritma untuk prediksi atau klasifikasi data secara otomatis. Data Science lebih luas dan strategis, sedangkan Machine Learning lebih teknis dan operasional.

2. Mengapa feature engineering menjadi titik pertemuan penting antara Data Science dan Machine Learning?

Feature engineering adalah proses menyiapkan dan memodifikasi data agar bisa digunakan oleh algoritma Machine Learning. Kualitas fitur yang dihasilkan sangat memengaruhi performa model, sehingga pemahaman Data Science tentang konteks dan pembersihan data menjadi sangat krusial.

3. Apa tantangan utama saat menggabungkan Data Science dan Machine Learning?

Tantangan utama meliputi kualitas data yang tidak bersih atau tidak representatif, interpretasi hasil model ML tanpa konteks yang memadai, serta risiko bias dan isu etika. Kolaborasi antara Data Science dan Machine Learning harus seimbang agar hasil prediksi dapat diandalkan dan digunakan secara bertanggung jawab.

Jangan lewatkan kesempatan eksklusif ini! Daftarkan diri kamu sekarang untuk mengikuti Beasiswa DQ dari DQLab dan dapatkan akses GRATIS selama satu bulan ke 96+ modul Data Science, 15+ proyek berbasis industri, AI Chatbot 24/7, E-Certificate, serta kesempatan networking dengan komunitas data.

Cara Daftar:

• Buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah.

• Masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher.

• Nikmati akses belajar Data Science selama 1 bulan penuh!

Kuota terbatas hanya untuk 100 peserta, jadi segera buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah, lalu masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher untuk mulai belajar Data Science secara profesional!

Penulis: Reyvan Maulid