Data Analytics vs. Data Science: Apa Perbedaannya?
Apakah Anda bingung antara Data Analytics dan Data Science? Kedua istilah ini sering kali digunakan secara bergantian, tetapi sebenarnya memiliki perbedaan yang signifikan. Dalam dunia bisnis dan teknologi, memahami perbedaan antara keduanya sangat penting untuk menentukan strategi yang tepat bagi perkembangan karir atau bisnis Anda.
Apa Itu Data Analytics?
Data Analytics adalah proses menganalisis kumpulan data untuk menemukan pola dan menginterpretasikan hasil yang bermanfaat. Biasanya digunakan untuk memahami tren, membuat keputusan berbasis data, dan meningkatkan efisiensi operasional. Penggunaan data analytics melibatkan teknik statistik dan alat seperti Excel, SQL, dan perangkat lunak analisis data lainnya.
Sering digunakan oleh perusahaan untuk memantau kinerja bisnis, mengidentifikasi peluang pasar, dan mengoptimalkan proses operasional. Para profesional di bidang ini biasanya fokus pada penarikan kesimpulan dari data historis untuk membuat keputusan di masa kini.
Apa Itu Data Science?
Di sisi lain, Data Science mencakup proses yang lebih luas dan mendalam dibandingkan data analytics, menggunakan berbagai teknik seperti machine learning, pemrograman, dan algoritma untuk membuat model prediktif dan menemukan wawasan baru dari data yang kompleks. Data science tidak hanya berfokus pada data historis tetapi juga memprediksi tren masa depan.
Sering bekerja dengan data dalam jumlah besar (big data) dan menggunakan alat seperti Python, R, dan Hadoop untuk melakukan analisis mendalam. Mereka menciptakan algoritma yang dapat belajar dari data dan memprediksi hasil di masa depan, yang sangat berguna dalam berbagai industri seperti teknologi, keuangan, dan kesehatan.
Perbedaan Utama antara Data Analytics dan Data Science
- Tujuan:
- Data Analytics: Berfokus pada analisis data historis untuk mendapatkan wawasan langsung yang dapat diterapkan.
- Data Science: Bertujuan untuk menciptakan model prediktif dan algoritma yang dapat memprediksi hasil masa depan.
- Pendekatan:
- Data Analytics: Menggunakan teknik statistik dasar dan perangkat lunak untuk menganalisis data.
- Data Science: Melibatkan pemrograman, machine learning, dan algoritma kompleks untuk mengolah data besar.
- Keahlian yang Diperlukan:
- Data Analytics: Memerlukan keterampilan analisis data yang kuat, termasuk statistik dan visualisasi data.
- Data Science: Membutuhkan pemahaman mendalam tentang matematika, statistik, pemrograman, dan algoritma machine learning.
Mengapa Memahami Perbedaan Ini Penting?
Mengetahui perbedaan antara Data Analytics dan Data Science sangat penting bagi mereka yang ingin mengembangkan karir di bidang data. Jika Anda tertarik pada analisis data sederhana dan pengambilan keputusan bisnis, maka Data Analytics mungkin lebih cocok untuk Anda. Namun, jika Anda ingin bekerja dengan data besar dan algoritma kompleks untuk memprediksi hasil, Data Science adalah pilihan yang tepat.
Apakah Anda siap memulai karir di bidang data? Pilih jalur yang tepat untuk Anda dan mulailah perjalanan Anda menuju dunia data yang penuh peluang ini! https://asacademy.id/
