Istilah "ilmuwan data" juga mencakup kemampuan untuk menganalisis dan menginterpretasikan data dengan menggunakan teknik statistik dan algoritma yang kompleks. Peran ilmuwan data sangat penting dalam mengambil keputusan berdasarkan data yang akurat dan relevan.
Namun, secara umum, ilmu data mencakup pengumpulan, analisis, interpretasi, dan pemodelan data untuk menghasilkan wawasan yang berharga. Ilmu data juga melibatkan penggunaan teknik statistik dan komputasi untuk mengatasi tantangan dalam mengelola volume besar data.
Mereka juga harus memiliki pemahaman yang kuat tentang statistik dan matematika untuk dapat menganalisis data dengan akurat. Selain itu, ilmuwan data juga harus memiliki keterampilan komunikasi yang baik agar dapat menjelaskan temuan mereka kepada orang-orang non-teknis dalam organisasi.
Ilmu data vs Analisa Data
Ilmu data adalah studi tentang bagaimana mengumpulkan, menyimpan, dan mengelola data untuk mendapatkan wawasan yang berharga. Sementara itu, analisis data melibatkan penggunaan teknik statistik dan matematika untuk menginterpretasikan data dan membuat keputusan berdasarkan temuan tersebut.
Analisis data juga sering melibatkan penggunaan alat dan teknik statistik untuk menguji hipotesis dan membuat kesimpulan yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan. Selain itu, ilmu data juga mencakup pemahaman yang mendalam tentang domain atau industri tempat data tersebut berasal, sedangkan analisis data lebih berfokus pada teknik dan prosedur analisis yang digunakan.
Namun, ilmu data seringkali melibatkan pengolahan dan analisis data yang lebih besar dan kompleks, termasuk data tak terstruktur seperti teks, gambar, dan suara. Ilmu data juga sering digunakan untuk mengembangkan model prediktif dan algoritma yang dapat digunakan untuk membuat keputusan berdasarkan data.
Setelah itu, analisis data juga melibatkan penggunaan metode statistik dan teknik analisis lainnya untuk menguji hipotesis dan membuat kesimpulan berdasarkan bukti yang ada. Dengan melakukan analisis data secara komprehensif, kita dapat mengambil keputusan yang lebih baik dan mengidentifikasi peluang atau masalah yang mungkin terjadi dalam data tersebut.
Selain itu, analis data juga dapat menggunakan teknik machine learning untuk membuat model prediktif yang dapat digunakan untuk memprediksi hasil masa depan berdasarkan data historis.
Dalam ilmu data, analis data juga perlu memiliki pemahaman yang mendalam tentang algoritma dan teknik pengolahan data untuk mengolah dan membersihkan data yang kompleks. Selain itu, mereka juga harus memiliki kemampuan dalam visualisasi data untuk dapat menyajikan temuan mereka secara efektif kepada pemangku kepentingan.
