Perbedaan Data Science dengan Statistika: Dari Definisi Hingga Aplikasinya

Terdapat banyak persamaan antara bidang statistika dan Data Science, terdapat banyak sekali definisi yang menggambarkan kedua disiplin ilmu ini. Namun, dalam praktiknya, Data Science dan statistika sangatlah berbeda dalam beberapa hal utama. Statistik merupakan bidang ilmu berbasis matematis yang berupaya untuk mengumpulkan dan menafsirkan data kuantitatif. Sebaliknya, Data Science merupakan bidang multidisiplin yang menggunakan metode, proses, dan sistem ilmiah untuk mengekstrak insight dari data dalam berbagai bentuk.

Akan tetapi pada kenyataannya Data Science dan statistika sama-sama dibutuhkan dalam era Big Data saat ini. Namun, meskipun memiliki kesamaan tentu ada perbedaan yang harus diluruskan untuk menghindari mispersepsi sebuah istilah. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas perbedaan Data Science dan statistika. Apakah sahabat data sudah mengenali perbedaan antara dua disiplin ilmu ini? Bagi kalian yang belum tahu dan ingin tahu lebih lanjut, pastikan untuk disimak baik-baik dan baca selengkapnya artikel berikut ini ya! 

1. Pengertian Statistika & Data Science

Untuk memahami apa definisi statistik dan Data Science yang mana pada umumnya keduanya berbeda satu sama lain, mari kita singkirkan semua ambiguitas dan intip definisi kedua konsep tersebut. Sebelum masuk ke pengertian statistika, sebelumnya kita akan mengenal apa itu statistik. Statistik merupakan kumpulan data yang merupakan gambaran dari sampel. Sedangkan definisi dari statistika yaitu suatu cabang ilmu analisis matematis yang menggunakan model, representasi, dan sinopsis terkuantifikasi untuk sekumpulan data eksperimental atau studi kehidupan nyata. Statistik mempelajari metodologi untuk mengumpulkan, meninjau, menganalisis, dan menarik kesimpulan dari data.

Berbeda dengan definisi dari Data Science, menurut Urban Institute, Data Science merupakan keterampilan yang membutuhkan ilmu komputer, bahasa pemrograman, teknologi, dan statistik. Keterampilan ini mencakup teknologi dan teknik seperti memanfaatkan komputasi cloud, analisis Big Data, pemrosesan natural language, algoritma Unsupervised Learning seperti analisis cluster, web scraping, teknik fuzzy, Machine Learning, dan lain sebagainya. Terdapat tiga ilmu dasar dari Data Science yaitu statistika, pemrograman dan ilmu yang berkaitan dalam bidang tertentu (seperti ilmu tentang bisnis, keuangan, psikologi, kesehatan, dan lain-lain).

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

2. Tujuan Masing-masing Ilmu

Tujuan utama statistik diantara lainnya seperti, untuk membuat deskripsi atau untuk menjelaskan data mengenai populasi yang dianalisis. Tujuan lainnya untuk membantu dalam membuat estimasi mengenai nilai yang tidak diketahui dengan berdasarkan data yang dianalisis. Statistik juga bertujuan untuk membuat estimasi tentang suatu akibat hipotesis yang diterima. Estimasi tersebut yang nantinya akan dipakai sebagai dasar dalam mengambil keputusan.

Tujuan utama Data Science adalah untuk mengolah dan mengekstrak data supaya mendapatkan data yang benar. Tujuan utama Data Science adalah untuk membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih cepat dan lebih baik. Hal ini akan membawa perusahaan ke puncak pasar sesuai bidang perusahaan tersebut.

3. Pengaplikasian Kedua Ilmu

Ilmu statistika dan Data Science memanglah sangat bermanfaat bagi kehidupan. Berbagai disiplin ilmu maupun instansi membutuhkan kedua ilmu ini, Di bidang ilmu statistika contohnya, ilmu statistika dapat diterapkan seperti di bidang e-commerce dan trade, berbagai industri, population studies, ilmu ekonomi, psikologi, biologi dan ilmu fisika, astronomi dan sejenisnya. Berbeda dengan ilmu Data Science, ilmu ini dapat diterapkan seperti di bidang healthcare systems, finance, fraud dan intrusion detection, manufaktur dan engineering, market analysis dan sejenisnya.

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

4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!