Perbedaan utama antara ilmu data dan kecerdasan buatan

Ketika berbicara tentang ilmu data dan kecerdasan buatan (AI), Anda akan sering menemukan banyak persinggungan di antara kedua jalur keterampilan tersebut. Kecerdasan buatan memiliki banyak subset, seperti machine learning dan deep learning, dan data science menggunakan teknologi ini untuk menginterpretasikan dan menganalisis data, menemukan pola, membuat prediksi, dan menghasilkan wawasan. Jadi, memutuskan antara kecerdasan buatan vs ilmu data bisa jadi rumit.

Di sisi lain, teknologi seperti machine learning bergantung pada praktik data science yang kuat untuk memastikan data yang bersih, berkualitas tinggi, dan relevan untuk melatih algoritme dan sistem machine learning. Belum lagi, sains data adalah bidang interdisipliner yang sering kali menggabungkan pengetahuan tentang kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, dan banyak karier kecerdasan buatan, seperti insinyur kecerdasan buatan, membutuhkan keterampilan ilmuwan data.

Jadi, mudah untuk mulai bertanya-tanya dari mana harus memulai? Ini adalah pertanyaan yang sangat mendesak bagi mereka yang memahami bahwa permintaan akan ilmu data dan keterampilan kecerdasan buatan sedang meroket dan ingin bergabung.

Tidak ada jawaban yang benar atau salah atau hierarki yang mendasar. Namun, perbedaan utama dalam pengetahuan dan keterampilan yang diperlukan untuk peran pekerjaan tertentu pada akhirnya akan membentuk perjalanan Anda menuju kemahiran dan proyeksi karier Anda.

Gambaran Umum Ilmu Data

Data Science adalah domain multifaset yang menggunakan teknik, algoritme, prosedur, dan sistem ilmiah untuk mendapatkan pemahaman dari data yang terorganisir dan kacau. Ilmu ini menggabungkan keahlian dari berbagai bidang seperti statistik, ilmu komputer, dan ilmu informasi untuk menciptakan kecerdasan yang dapat ditindaklanjuti dari data. Komponen utama dari ilmu data meliputi:

Pengumpulan Data: Mengumpulkan data mentah dari berbagai sumber.
Pembersihan Data: Mempersiapkan dan membersihkan data agar siap untuk dianalisis.
Analisis Data Eksplorasi: Memahami pola dan hubungan di dalam data.
Pemodelan dan Pembelajaran Mesin: Membuat model prediktif atau klasifikasi menggunakan algoritme.
Validasi dan Pengujian: Menilai kinerja model-model ini.
Visualisasi: Merepresentasikan data dalam format grafis atau visual untuk memahami dan menyajikan wawasan.

Gambaran Umum Kecerdasan Buatan (AI)

Kecerdasan Buatan menunjukkan peniruan kognisi manusia pada mesin yang dirancang untuk meniru pemikiran dan perilaku manusia. Tujuannya adalah untuk merekayasa sistem yang mampu melakukan aktivitas yang membutuhkan kecerdasan manusia, termasuk interpretasi visual, pengenalan suara, perumusan keputusan, dan konversi bahasa.

Kecerdasan buatan dapat dikategorikan menjadi:

AI sempit: Khusus untuk satu tugas. Misalnya, asisten suara.
AI Umum: Mesin yang dapat melakukan tugas intelektual apa pun yang dapat dilakukan oleh manusia.
AI super cerdas: Di mana mesin melampaui kemampuan manusia.

Kecerdasan buatan menggabungkan berbagai teknologi termasuk pembelajaran mesin (bagian dari kecerdasan buatan), jaringan saraf, pemrosesan bahasa alami, robotika, dan komputasi kognitif.

Perbedaan Utama Antara Ilmu Data dan Kecerdasan Buatan

Tujuan: Ilmu data terutama difokuskan pada penggalian wawasan dan informasi dari data yang sangat besar. Kecerdasan buatan, di sisi lain, berfokus pada pembuatan sistem yang dapat melakukan tugas tanpa instruksi eksplisit.
Cakupan: Ilmu data mencakup berbagai teknik dari statistik, analisis data, dan pembelajaran mesin untuk menganalisis dan menginterpretasikan data yang kompleks. Kecerdasan buatan lebih luas dan mencakup bidang-bidang seperti robotika, pemrosesan bahasa alami, dan banyak lagi.
Alat: Ilmuwan data sering menggunakan alat seperti Python, R, SQL, dan platform seperti Jupyter dan Tableau. Peneliti dan pengembang kecerdasan buatan mungkin menggunakan platform TensorFlow, PyTorch, atau OpenAI.
Implementasi: Meskipun ilmu data sering kali diakhiri dengan wawasan dan keputusan, kecerdasan buatan bertujuan untuk otomatisasi dan menciptakan sistem yang dapat bertindak sendiri.

Kesamaan Umum Antara Sains Data dan Kecerdasan Buatan

Pembelajaran Mesin: Kedua bidang ini memanfaatkan pembelajaran mesin. Ilmuwan data menggunakannya untuk menganalisis data dan membuat prediksi, sedangkan peneliti kecerdasan buatan menggunakannya untuk mengajari mesin cara belajar dari data.
Ketergantungan Data: Kedua bidang ini sangat bergantung pada data. Data adalah tulang punggung untuk wawasan dalam ilmu data dan untuk model pelatihan dalam kecerdasan buatan.
Interdisipliner: Kedua bidang ini mengambil dari berbagai disiplin ilmu seperti matematika, ilmu komputer, dan pengetahuan spesifik domain.
Inovasi dan Pertumbuhan: Kedua bidang ini berada di garis depan inovasi teknologi dan mengalami pertumbuhan dan kemajuan yang pesat.
Pemecahan Masalah: Kedua bidang ini bertujuan untuk menggunakan teknologi untuk memecahkan masalah yang kompleks, baik melalui pengambilan keputusan berdasarkan data atau mengotomatisasi tugas dengan kecerdasan buatan.

Dalam dunia teknologi yang dinamis, bidang kecerdasan buatan dan Sains Data berdiri sebagai dua pilar inovasi, mendorong pertumbuhan dan mendefinisikan ulang industri. Memutuskan antara kecerdasan buatan dan Sains Data untuk jalur karier Anda bukanlah tentang memilih salah satunya, tetapi lebih kepada memahami di mana letak minat dan kekuatan Anda. Apakah Anda tertarik dengan nuansa interpretasi data atau tertarik dengan janji mesin yang dapat berpikir dan belajar, ada banyak sekali peluang yang menanti Anda.