Perbedaan Data Science Dengan Statistika Yang Topik Hangat Di Era Data
Perbedaan Data Science dengan Statistika jika ditelusuri pada dasarnya tidak berbeda jauh bahkan ada keterkaitan. Statistika lebih dahulu dikenal dan digunakan dalam pekerjaan yang berhubungan dengan data. Contoh instansi pemerintahan yang mengolah data dengan menerapkan ilmu statistika yaitu Badan Pusat Statistik. Berbagai macam data yang diolah seperti data ekspor impor, data kependudukan, dan sebagainya. Hasil dari data yang diolah tersebut bisa dijadikan acuan untuk menentukan keputusan selanjutnya.
Data science dikatakan sebagai ilmu yang berkembang dari statistika. Seperti yang telah banyak diketahui banyak orang, data science adalah ilmu yang terdiri dari tiga pilar ilmu yaitu matematika, statistika, dan komputer. Data science memiliki tujuan untuk membuat pengolahan data lebih baik dengan menerapkan teknologi dalam prosesnya. Lalu, apa perbedaan data science dengan statistika? Nah, artikel kali ini DQLab akan membahas perbedaan tersebut yang menjadi topik hangat di era data seperti sekarang. Yuk, simak bersama pembahasannya dibawah ini!
1. Data Science vs Statistika
Data science di era data seperti saat ini adalah ilmu yang populer diperbincangkan. Kombinasi tiga pilar ilmu matematika, statistika, dan komputer membuat proses pengolahan data lebih efektif, efisien dan akurat. Ilmu komputer yang dimaksud disini adalah pemrograman. Seperti yang kita ketahui bahwa saat ini teknologi semakin maju dan dapat diterapkan untuk mendukung pekerjaan manusia.
Statistika merupakan ilmu yang mempelajari statistika yang meliputi bagaimana mengumpulkan data, mengolah data, analisis data, dan menyajikannya dalam bentuk yang menarik dan mudah dipahami oleh orang lain. Statistika mempelajari data masa lalu untuk menentukan keputusan di masa depan.
Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!
2. Perbedaan Tools Yang Digunakan
Data science dan statistika menggunakan tools yang berbeda dalam penerapannya. Statistika menggunakan rumus dan logika dalam mengolah data. Data science juga menggunakan metode statistik yang dikombinasikan dengan programming. Penting bagi talent data yang mendalami data science untuk menguasai pemrograman. Tools yang sering digunakan dalam data science antara lain yaitu Python, R, SQL, dan SPSS. Python dan R merupakan bahasa pemrograman yang bersifat open source dimana bisa digunakan oleh siapa saja untuk mengembangkan program. Berbeda dengan SPSS yang berbayar dan cukup mahal, contoh instansi yang menggunakannya yaitu Kementerian Keuangan Republik Indonesia.
3. Melihat Implementasi Data Science Dan Statistika
Implementasi data science dan statistika juga memiliki perbedaan. Statistika terbatas pada perhitungan seperti mean, median, regresi, korelasi, dan sebagainya. Sedangkan data science menggunakan metode dan model tertentu dalam pengimplementasiannya seperti machine learning dan deep learning. Contoh implementasi data science dalam industri yaitu untuk fraud detection, diagnosa penyakit di bidang kesehatan, melihat tren pasar, dan sebagainya. Bisa dikatakan lingkup implementasi data science lebih luas. Maka sebagai talent data penting juga untuk menguasai setidaknya dasar ilmu bisnis.
Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!
4. Yuk Kenali Perbedaannya dengan Mulai Belajar Data Science bersama DQLab!
Kamu tertarik dengan ilmu data science? Jangan khawatir, kamu bisa mulai sekarang dengan belajar gratis bersama DQLab. Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher
Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi.
Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.
Penulis : Dita Kurniasari
Editor : Annissa Widya