Jangan Salah! Algoritma Data Science & ML, Sama Tapi Beda!

Istilah “data science” dan “machine learning” di era digital ini menjadi sebuah istilah yang tidak asing lagi di berbagai kalangan masyarakat, terutama bagi mereka yang menggeluti bidang data. Istilah-istilah ini juga sering digunakan secara bergantian. Meski keduanya memiliki keterkaitan erat satu sama lain, namun kedua istilah tersebut sebenarnya merujuk pada konsep dasar yang berbeda. Oleh karenanya, perlu pemahaman yang benar untuk bisa menerapkan sesuai fungsinya masing-masing.

Yuk, pelajari bersama perbedaan antara algoritma data science dan machine learning, serta bagaimana keduanya berperan dalam analisis data melalui pembahasan berikut ini!

1. Apa Itu Data Science?

Data science merupakan sebuah bidang ilmu yang luas. Dimana bidang ilmu ini mencakup berbagai teknik dan alat untuk mengekstraksi wawasan dari sebuah data, sehingga bisa dipergunakan sesuai kebutuhan. Data Science dalam prosesnya melibatkan pengumpulan, pembersihan, analisis, dan interpretasi data untuk membuat keputusan yang didasarkan pada informasi yang akurat.

Algoritma dalam data science digunakan untuk melakukan berbagai tugas, seperti analisis statistik, visualisasi data, dan pembuatan model prediktif. Berikut adalah beberapa contoh algoritma yang digunakan dalam data science:

• Regresi Linier: Digunakan untuk memprediksi nilai kontinu berdasarkan variabel independen.

• Analisis Klaster: Mengelompokkan data ke dalam kelompok yang serupa.

• Algoritma Asosiasi: Mencari pola yang sering muncul dalam set data.

  
  

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

2. Apa Itu Machine Learning?

Machine learning merupakan salah satu sub-bidang dari data science yang berfokus pada pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa perlu diprogram secara eksplisit.

Algoritma machine learning terus berkembang seiring dengan bertambahnya data yang mereka analisis. Berikut adalah beberapa contoh algoritma yang digunakan dalam machine learning dan memiliki kompleksitas lebih tinggi dibanding algoritma statistik tradisional yang digunakan dalam data science:

• K-Nearest Neighbors (KNN): Algoritma ini mengklasifikasikan data berdasarkan kedekatan dengan titik data lainnya.

• Decision Trees: Digunakan untuk membuat model yang memprediksi nilai target dengan mempelajari aturan keputusan yang dihasilkan dari data fitur.

• Neural Networks: Algoritma ini terinspirasi oleh struktur otak manusia dan digunakan untuk pengenalan pola yang kompleks.

Sumber: medium.com/@aliyatulmunna7/ 

3. Perbedaan Utama Antara Algoritma Data Science dan Machine Learning

Memahami perbedaan jenis-jenis algoritma yang digunakan dalam data science dan machine learning saja sebenarnya tidak cukup untuk bisa menerapkan fungsinya dengan optimal. Para pemula dan profesional di bidang ini juga wajib memahami beberapa aspek berikut ini:

• Ruang Lingkup 

  Data science mencakup seluruh proses analisis data, mulai dari pengumpulan hingga interpretasi yang menggunakan algoritma tradisional. Ini melibatkan berbagai disiplin ilmu seperti statistik, matematika, dan ilmu komputer. Sebaliknya, machine learning adalah sub-bidang dari data science yang fokus pada pengembangan algoritma untuk mengenali pola dan membuat prediksi dari data. 

• Tujuan 

  Tujuan data science adalah mengekstraksi wawasan dari data untuk mendukung pengambilan keputusan. Data scientist bekerja untuk menemukan pola dan mengkomunikasikan temuan tersebut kepada pemangku kepentingan. Sementara itu, tujuan machine learning adalah menciptakan model yang dapat memprediksi atau mengklasifikasikan data dengan akurasi tinggi, menggunakan algoritma yang bersumber dari data.

• Pendekatan 

  Data science menggunakan berbagai teknik, termasuk statistik dan visualisasi data, untuk menganalisis data. Disisi lain, machine learning berfokus pada pengembangan algoritma untuk menemukan pola dalam data dan membuat prediksi yang akurat. Pendekatan machine learning melibatkan pelatihan model dengan data historis dan mengujinya pada data baru untuk menilai kinerja model.

Sumber: 7wdata.be

4. Penerapan Algoritma Data Science dan Machine Learning dalam Industri

Dalam berbagai industri, penerapan algoritma data science dan machine learning telah membawa perubahan signifikan. Misalnya, dalam industri keuangan, data science berperan penting dalam analisis risiko dan pengelolaan portofolio. Analis keuangan menggunakan algoritma regresi linier dan analisis klaster untuk menilai kinerja investasi dan mengelompokkan aset berdasarkan profil risiko.

Contoh nyatanya adalah penggunaan analisis cluster untuk mengelompokkan nasabah bank berdasarkan perilaku transaksi mereka, yang membantu dalam merancang produk keuangan yang lebih sesuai dengan kebutuhan nasabah. Di sisi lain, machine learning digunakan untuk deteksi penipuan dan analisis kredit.

Algoritma seperti support vector machines (SVM) dan gradient boosting machines (GBM) dapat digunakan untuk mendeteksi pola penipuan dalam transaksi finansial secara real-time, serta menilai kelayakan kredit calon peminjam dengan akurasi tinggi berdasarkan riwayat kredit dan data keuangan mereka.

Sumber: Trivusi

Selain itu, di industri ritel, data science digunakan untuk analisis tren pasar dan perilaku konsumen. Algoritma analisis sentimen dan clustering digunakan untuk memahami preferensi pelanggan berdasarkan ulasan produk dan riwayat pembelian.

Sementara itu, machine learning diterapkan untuk personalisasi rekomendasi produk. Algoritma collaborative filtering dan deep learning digunakan untuk merekomendasikan produk yang relevan kepada pelanggan berdasarkan kebiasaan belanja mereka, yang dapat meningkatkan penjualan dan kepuasan pelanggan.

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

Dengan demikian, dapat dipahami bahwa penerapan algoritma data science dan machine learning di berbagai industri telah membantu dalam mengoptimalkan proses bisnis, meningkatkan efisiensi, dan menyediakan wawasan yang lebih dalam untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.

Data science menyediakan kerangka kerja yang luas untuk analisis data, sementara machine learning menawarkan alat khusus untuk membangun model prediktif yang canggih. Oleh karena itu, dengan memahami dan menerapkan bagaimana kedua bidang ini secara efektif, maka dapat memberikan keuntungan kompetitif yang signifikan bagi perusahaan melalui proses pengambilan keputusan berbasis data dan mengungkap wawasan berharga yang dapat mendorong inovasi dan pertumbuhan.

Gimana? Kamu tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang algoritma data science dan machine learning, atau ingin mengetahui bagaimana kedua bidang ini dapat diterapkan dalam industri? Yuk, segera Sign Up ke DQLab!  Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. 

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO yakni Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta-talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri untuk menguasai coding dan teknologi AI dengan modulnya atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner dari DQLab sekarang!

Penulis: Lisya Zuliasyari