Memahami Perbedaan AI ChatGPT vs. Alat Data Science Lainnya

Data science melibatkan berbagai tool yang dirancang untuk mengolah, menganalisis, dan mengelola data dalam jumlah besar. ChatGPT, teknologi berbasis artificial intelligence hadir sebagai asisten berbasis kecerdasan buatan yang mampu membantu pengguna dengan berbagai tugas berbasis teks, termasuk dalam bidang data science.

Namun, banyak yang bertanya-tanya, apakah ChatGPT bisa menggantikan alat seperti Python, R, dan MySQL? Atau justru lebih cocok digunakan sebagai pendamping? Artikel ini akan membahas perbedaan antara ChatGPT dan alat data science lainnya, termasuk kelebihan serta keterbatasannya. Selain itu, Anda juga akan mengetahui kapan ChatGPT bisa dimanfaatkan dalam pekerjaan data science dan kapan harus tetap menggunakan alat yang lebih spesifik.

1. Apa itu ChatGPT dan Bagaimana Cara Kerjanya?

ChatGPT adalah model kecerdasan buatan yang bisa memahami dan menghasilkan teks dalam bahasa alami. Model ini dibuat untuk membantu pengguna dalam berbagai tugas berbasis teks, seperti menjawab pertanyaan, menulis code, dan memberikan penjelasan tentang konsep tertentu.

ChatGPT bekerja dengan menganalisis pola dalam data yang sudah dipelajarinya, lalu menghasilkan jawaban yang sesuai dengan konteks pertanyaan. Meski sangat berguna, ChatGPT tidak bisa menjalankan kode secara langsung atau menggantikan alat yang secara khusus dibuat untuk analisis data. Oleh karena itu, ChatGPT lebih cocok digunakan sebagai asisten yang membantu memahami dan menyusun kode, bukan sebagai alat utama untuk mengolah data.

Baca juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Macam-macam Tools Data Science Populer

Dalam data science, ada berbagai alat yang digunakan untuk mengolah dan menganalisis data. Beberapa di antaranya adalah Python, R, dan MySQL. Ketiga alat ini sering digunakan oleh data scientist dan analis data dalam berbagai jenis proyek. Berikut adalah penjelasan singkat mengenai masing-masing alat tersebut.

a. Python

Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling sering digunakan dalam data science. Bahasa ini punya banyak library yang sangat membantu, seperti Pandas untuk manipulasi data, NumPy untuk perhitungan numerik, dan scikit-learn untuk machine learning.

Selain itu, sintaks Python cukup sederhana, sehingga lebih mudah dipelajari dibandingkan bahasa pemrograman lain. Python juga bisa digunakan untuk membuat visualisasi data dengan pustaka seperti Matplotlib dan Seaborn. Karena fleksibilitasnya, Python sering menjadi pilihan utama bagi pemula maupun profesional di bidang data science.

b. R

R adalah bahasa pemrograman yang dirancang khusus untuk analisis statistik dan visualisasi data. Alat ini sering digunakan oleh akademisi dan peneliti karena kemampuannya dalam mengolah data dengan metode statistik yang kompleks. R memiliki banyak paket yang memudahkan pengguna dalam melakukan analisis data, seperti ggplot2 untuk visualisasi dan dplyr untuk manipulasi data.

Meskipun lebih sulit dipelajari dibandingkan Python, R tetap menjadi pilihan utama bagi mereka yang fokus pada analisis statistik mendalam. Untuk pekerjaan yang melibatkan banyak perhitungan statistik, R bisa menjadi alternatif yang lebih baik dibandingkan Python.

c. MySQL

MySQL adalah sistem manajemen basis data yang digunakan untuk menyimpan dan mengelola data dalam jumlah besar. Dalam data science, MySQL sering digunakan untuk mengambil data dari database sebelum dianalisis lebih lanjut menggunakan Python atau R. Salah satu keunggulan MySQL adalah kecepatannya dalam menangani kueri data, terutama untuk data dalam skala besar.

Selain itu, MySQL mendukung berbagai jenis operasi, seperti penyaringan, penggabungan, dan agregasi data. Karena keandalannya, MySQL banyak digunakan di berbagai industri, termasuk perbankan, e-commerce, dan media sosial.

3. Perbedaan ChatGPT vs. Alat Data Science Lainnya

ChatGPT dan alat data science lain memiliki peran yang berbeda dalam analisis data. ChatGPT berfungsi sebagai asisten berbasis teks yang membantu dalam menjelaskan konsep, menulis kode, dan memberikan wawasan tentang data science.

Namun, ChatGPT tidak bisa langsung melakukan analisis data atau menjalankan perhitungan kompleks seperti yang bisa dilakukan oleh Python, R, atau MySQL. Sementara itu, alat data science konvensional dirancang untuk mengolah data dalam skala besar, membuat model machine learning, dan menghasilkan visualisasi yang lebih detail.

Oleh karena itu, ChatGPT lebih cocok sebagai alat pendamping, bukan sebagai pengganti alat data science utama. Misalnya, saat seorang analis data ingin menulis skrip Python untuk membersihkan dataset, tetapi lupa sintaks yang tepat, ChatGPT bisa memberikan contoh kode yang sesuai. Atau ketika data scientist membutuhkan penjelasan cepat tentang algoritma machine learning tertentu, ChatGPT bisa membantu dengan ringkasan yang mudah dipahami.

Baca juga: Tata Cara Menggunakan AI Chat GPT Anti Ribet!

4. Kapan Sebaiknya Menggunakan ChatGPT?

ChatGPT cocok digunakan ketika seseorang membutuhkan bantuan dalam memahami konsep data science, menulis code, atau mencari referensi dengan cepat. Jika sedang mengalami kesulitan dengan sintaks Python atau ingin memahami cara kerja suatu algoritma, ChatGPT bisa memberikan penjelasan yang mudah dimengerti.

Selain itu, ChatGPT juga berguna untuk brainstorming atau mendapatkan ide dalam analisis data. Namun, untuk tugas-tugas yang membutuhkan pemrosesan data secara langsung, seperti analisis statistik atau machine learning, lebih baik menggunakan alat data science yang memang dirancang untuk pekerjaan tersebut. Oleh karena itu, ChatGPT paling efektif digunakan sebagai pendamping dalam proses belajar dan eksplorasi di bidang data science.

ChatGPT dan alat data science konvensional memiliki fungsi yang berbeda namun bisa saling melengkapi. ChatGPT berguna sebagai asisten dalam memahami konsep, menulis kode, dan memberikan wawasan cepat, tetapi tidak dapat menggantikan alat seperti Python, R, dan MySQL yang digunakan untuk analisis data secara mendalam.

Oleh karena itu, cara terbaik adalah menggunakan ChatGPT sebagai pendamping dalam proses belajar dan eksplorasi, sementara alat data science utama tetap menjadi andalan dalam mengolah data secara nyata.

Jika ingin memahami lebih dalam tentang data science dan cara menggunakannya secara praktis, mengikuti program pembelajaran yang terstruktur bisa menjadi langkah yang tepat. Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner dari DQLab adalah pilihan yang bagus untuk belajar dari dasar hingga praktik langsung. Program ini cocok bagi pemula yang ingin menguasai teknik data science dan machine learning dengan bimbingan ahli. Mulai perjalanan data science kamu sekarang di DQLab!

FAQ:

1. Dataset apa yang digunakan ChatGPT?

ChatGPT dilatih menggunakan berbagai sumber teks dalam jumlah besar, termasuk buku, artikel, dan halaman web. OpenAI memanfaatkan dataset yang dikenal sebagai Common Crawl, yaitu kumpulan data dari halaman web yang dapat diakses secara publik. Common Crawl sendiri mencakup miliaran halaman web dan merupakan salah satu koleksi teks terbesar yang digunakan untuk pengembangan model bahasa.

2. Bisakah chat gpt melakukan statistik?

ChatGPT dapat membantu dalam memahami konsep statistik, menjelaskan rumus, dan menulis kode untuk analisis data menggunakan Python atau R. Namun, ChatGPT sendiri tidak dapat melakukan perhitungan statistik secara langsung seperti alat data science khusus.