Ilmu data dan ilmu komputer sering kali berjalan beriringan, tetapi apa yang membuat keduanya berbeda? Apa kesamaan yang mereka miliki? Setelah memegang beberapa pekerjaan yang berbeda di departemen sains data di berbagai perusahaan, saya telah menemukan beberapa kualitas umum yang umum dalam proses sains data, bersama dengan bagaimana ilmu komputer dimasukkan ke dalam proses tersebut. Siapa pun yang saat ini bekerja atau tertarik untuk memasuki salah satu bidang tersebut harus memperhatikan perbedaan antara kedua disiplin ilmu ini, serta ketika salah satu membutuhkan konsep dan prinsip dari yang lain.
Biasanya, seorang ilmuwan data akan mendapatkan keuntungan dari mempelajari ilmu komputer terlebih dahulu dan kemudian berspesialisasi dalam algoritme pembelajaran mesin. Namun, beberapa ilmuwan data memulai dengan terjun langsung ke statistik sebelum mempelajari cara membuat kode, dengan fokus pada teori di balik ilmu data dan algoritma pembelajaran mesin. Itulah pendekatan saya, dan saya belajar ilmu komputer dan pemrograman setelahnya.
Dengan demikian, apakah seorang ilmuwan data benar-benar perlu memahami ilmu komputer? Jawaban singkatnya adalah ya. Meskipun ilmu komputer mencakup ilmu data dan sangat penting untuk kecerdasan buatan, saya percaya bahwa komponen utama ilmu komputer adalah rekayasa perangkat lunak. Di sini, saya akan menguraikan perbedaan antara kedua disiplin ilmu ini dan praktiknya, serta kesamaannya. Saya juga akan membahas lebih dalam tentang fokus masing-masing bidang, termasuk alat, keterampilan, bahasa, langkah, dan konsep yang umum.
Apa yang Dilakukan Seorang Data Scientist?
Jadi, apa yang sebenarnya dilakukan oleh seorang data scientist? Kita sering mendengar kata kunci tersebut di industri teknologi, tetapi apakah itu benar-benar kata kunci yang kita gunakan dalam pekerjaan kita sehari-hari? Jawabannya adalah ya dan tidak.
Tidak diragukan lagi, saya menggunakan banyak alat dan bahasa utama setidaknya setiap hari. Sebagai seorang ilmuwan data, saya diharuskan untuk mengeksplorasi data perusahaan sekaligus menentukan bagaimana data tersebut mempengaruhi sebuah produk. Pada akhirnya, setiap ilmuwan data akan didorong untuk mempelajari data saat ini, menemukan data baru, dan memecahkan masalah bisnis dan produk, semuanya dengan menggunakan algoritme pembelajaran mesin (misalnya, hutan acak). Meskipun ilmuwan komputer dapat menyelesaikan beberapa masalah yang sama, demi gelar "data scientist", peran ini membutuhkan seseorang yang hanya berfokus pada algoritme machine learning sebagai metode untuk membuat proses yang tadinya manual menjadi lebih efisien dan akurat.
Berikut adalah beberapa langkah dari proses sains data yang dapat dilakukan oleh seorang data scientist.
- Tanggung jawab ilmuan data
- Mengeksplorasi data yang ada saat ini, serta menemukan data baru.
- Menggunakan SQL untuk menanyakan dan memahami data perusahaan.
- Menggunakan Python atau R untuk mengeksplorasi data dalam kerangka data atau yang serupa.
- Melakukan analisis data eksplorasi menggunakan library seperti pandas_profiling.
- Mengidentifikasi pertanyaan bisnis dan dampak yang mungkin dimiliki oleh sebuah model untuk mencapai kesuksesan.
- Mencari dan menjalankan algoritme pembelajaran mesin dasar untuk dibandingkan dengan proses nol atau proses saat ini.
- Mengoptimalkan algoritme akhir atau ansambel untuk mendapatkan hasil terbaik.
- Menampilkan hasil dengan beberapa jenis visualisasi (misalnya, Seaborn, Tableau).
- Bekerja bersama ilmuwan komputer atau insinyur MLOps.
- Menerapkan dan memprediksi dengan model akhir Anda dalam ekosistem perusahaan.
- Merangkum perbaikan.
Seperti yang Anda lihat, proses ini terkadang dapat dibagi dengan orang lain seperti insinyur kecerdasan buatan, insinyur data, ilmuwan komputer, insinyur MLOps, insinyur perangkat lunak, dan sebagainya. Yang membuat peran data scientist unik adalah fokusnya pada teori pembelajaran mesin dan pengaruhnya terhadap masalah bisnis.
Dan berikut ini adalah beberapa alat yang bisa digunakan oleh seorang ilmuwan data.
Alat apa saja yang digunakan oleh seorang data scientist?
- SQL
- R, SAS
- Python
- Tableau
- Buku catatan Jupyter
- PySpark
- Docker
- Kubernetes
- Aliran udara
- AWS atau Google
Meskipun proses sains data cukup baku, seperti halnya metode ilmiah, alat yang digunakan oleh seorang ilmuwan data terbuka untuk dinegosiasikan. Meskipun begitu, saya akan mengatakan bahwa sebagian besar ilmuwan data terutama menggunakan SQL, Python, dan Jupyter Notebook atau yang serupa karena alat atau bahasa ini dapat diterapkan pada bisnis apa pun. Namun, beberapa perusahaan memiliki preferensi atau persyaratan tertentu yang mengharuskan mereka menggunakan Google Data Studio daripada Tableau, misalnya.
Apa yang Dilakukan Ilmuwan Komputer?
Meskipun bidang ilmu komputer lebih luas dan bervariasi daripada jabatan spesifik ilmuwan komputer, beberapa peran di luar sana menggunakan nama ini. Meskipun begitu, pekerjaan ilmu komputer cenderung memerlukan rekayasa perangkat lunak secara khusus. Tugas-tugas lain yang dapat berada di bawah payung ilmuwan komputer termasuk, tetapi tidak terbatas pada, administrasi basis data, rekayasa perangkat keras, analisis sistem, arsitektur jaringan, pengembangan web, dan sejumlah besar peran TI.
Keragaman ini membuat peran ilmuwan komputer sedikit lebih sulit untuk didefinisikan secara tepat, yang mirip dengan ilmu data yang mencakup operasi pembelajaran mesin, rekayasa data, analisis data, dan sebagainya. Pada akhirnya, Anda dan perusahaan tempat Anda bekerja harus mendefinisikan peran Anda dalam ilmu komputer. Melihat deskripsi pekerjaan, tentu saja, adalah cara mudah untuk mengetahui seperti apa subperan tertentu.
Berikut ini adalah beberapa langkah proses ilmu komputer yang dapat dilakukan oleh seorang ilmuwan komputer.
- Tanggung jaewab ilmuan komputer
- Memahami bisnis, data, produk, dan tentu saja perangkat lunak.
- Untuk masalah tertentu, mendefinisikan persyaratan.
- Memahami dan merancang sistem dan perangkat lunak.
- Menerapkan proses dan melakukan pengujian unit.
- Memahami bagaimana perangkat lunak akan diintegrasikan dan bagaimana pengaruhnya terhadap sistem.
- Mengawasi operasi dan pemeliharaan.
Meskipun proses ini tidak persis seperti proses yang dilakukan oleh seorang ilmuwan data khusus, proses ini masih memiliki beberapa aspek yang lebih luas dari proses yang lebih teknis, termasuk namun tidak terbatas pada memahami perangkat lunak, data, dan mengimplementasikan peningkatan dan kemudian menganalisis dan melaporkan pengaruhnya.
Dan berikut ini adalah beberapa alat dan bahasa yang dapat digunakan oleh seorang ilmuwan komputer.
Alat apa saja yang digunakan ilmuan komputer?
- IDE
- Menguji perangkat lunak
- Python, dan bahasa pemrograman berorientasi objek lainnya
- Slack
- Amazon
- Catatan
- Atom
- Visual Studio
- Microsoft Azure
- GitHub
- Atlassian
Seorang ilmuwan komputer dapat menggunakan berbagai macam alat dan bahasa. Sekali lagi, perangkat ini tergantung pada bidang fokus Anda - apakah rekayasa perangkat lunak, analisis jaringan, atau IT? Semoga Anda bisa menemukan peran yang tidak hanya sesuai dengan keahlian Anda, tetapi juga yang Anda sukai.
Ilmu Data vs Ilmu Komputer: persamaan dan perbedaan
Setelah membahas kualitas dan ekspektasi utama dari kedua peran ini, kita akan membahas persamaan dan perbedaan di antara keduanya. Tentu saja, ada lebih banyak hal yang bisa dibahas, tetapi ini adalah beberapa hal utama berdasarkan pengalaman saya.
Berikut ini adalah persamaan yang dapat Anda harapkan dari kedua peran tersebut.
- Kesamaan antara ilmu data vs ilmu komputer
- Keduanya membutuhkan pemahaman tentang domain bisnis dan produknya.
- Keduanya membutuhkan pengetahuan tentang data perusahaan.
- Kedua peran ini biasanya membutuhkan kefasihan dalam menggunakan Git atau GitHub.
- Keduanya mengikuti pendekatan sistematis terhadap proses ilmiah.
- Keduanya diharapkan menjadi pemimpin dalam teknologi.
- Keduanya biasanya membutuhkan kemahiran dalam setidaknya satu bahasa pemrograman.
- Keduanya dapat dimulai dari satu peran dan beralih ke peran lainnya.
- Keduanya bersifat lintas fungsi.
Dan berikut adalah perbedaan yang dapat Anda harapkan antara kedua peran tersebut.
Perbedaan antar ilmu data vs ilmu komputer
- Ilmuwan data berfokus pada algoritma pembelajaran mesin, sedangkan ilmuwan komputer berfokus pada desain perangkat lunak.
- Ilmu komputer mencakup lebih banyak informasi dan perannya menawarkan lebih banyak variasi.
- Pendidikan yang diperlukan berbeda untuk masing-masing, biasanya tercermin dalam perbedaan antara gelar ilmu komputer dan ilmu data.
- Ilmuwan data biasanya memiliki latar belakang statistik, sedangkan ilmuwan komputer memiliki latar belakang teknik komputer.
- Ilmuwan komputer biasanya lebih berfokus pada otomatisasi dan berorientasi pada objek.
- Ilmuwan data sering kali bekerja lebih dekat dengan manajer produk atau peran yang berhubungan dengan bisnis lainnya.
Karena peran ini sangat inklusif terhadap sub peran lainnya, mereka mungkin sangat berbeda satu sama lain di satu perusahaan, tetapi sangat mirip di perusahaan lain.
Ilmu Data vs Ilmu Komputer: gambaran umum
Seperti yang Anda lihat, posisi-posisi ini membutuhkan keterampilan, alat, dan bahasa yang berbeda; namun, mereka juga memiliki beberapa kualitas yang sama. Tujuan utama dari seorang ilmuwan data adalah untuk memecahkan masalah bisnis menggunakan algoritme pembelajaran mesin, sedangkan pekerjaan utama ilmuwan komputer adalah mengarahkan pemrograman berorientasi objek dan rekayasa perangkat lunak atau mengelola TI, yang membutuhkan pengetahuan umum tentang segala sesuatu yang berhubungan dengan komputer dalam bisnis.
Disadur dari: https://builtin.com/