Perbedaan Antara Data Science dan Data Mining

Data Science

Data Science adalah bidang yang melibatkan pengolahan data dalam jumlah besar untuk membangun model prediktif, preskriptif, dan deskriptif. Ini mencakup kegiatan seperti mengumpulkan, memproses, menganalisis, hingga memanfaatkan data untuk berbagai tujuan, termasuk membangun model yang bisa memprediksi atau memberikan rekomendasi. Data Science menggabungkan ilmu komputer, bisnis, dan statistik.

Contoh Aplikasi Data Science:

1. Model Prediktif: Data Science sering digunakan untuk membuat model yang bisa memprediksi kejadian di masa depan dengan menganalisis data historis menggunakan algoritma statistik dan pembelajaran mesin.

2. Intelijen Bisnis: Dengan menganalisis kumpulan data besar, perusahaan dapat memahami perilaku pelanggan, tren pasar, dan faktor lain yang membantu mereka membuat keputusan bisnis yang lebih baik.

3. Deteksi Penipuan: Di sektor keuangan, Data Science membantu mendeteksi penipuan dengan menganalisis pola transaksi yang mencurigakan.

4. Analitik Kesehatan: Data Science membantu meningkatkan hasil perawatan pasien dan efisiensi di sektor kesehatan dengan menganalisis rekam medis elektronik untuk menemukan pola yang relevan.

5. Pemrosesan Bahasa Alami (NLP): NLP adalah cabang Data Science yang membuat komputer dapat memahami dan memproses bahasa manusia, seperti pada chatbot atau analisis sentimen.

6. Analitik Gambar dan Video: Teknologi ini digunakan untuk mengenali objek atau orang dalam gambar dan video, misalnya untuk pengawasan keamanan atau analisis media sosial.

7. Sistem Rekomendasi: Data Science digunakan untuk merekomendasikan produk atau konten berdasarkan preferensi pengguna, sering diterapkan di e-commerce atau platform streaming.

8. Optimisasi Rantai Pasokan: Data Science dapat membantu perusahaan mengoptimalkan operasi mereka dengan menganalisis data rantai pasokan untuk menemukan cara mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi.

Data Mining

Data Mining adalah teknik untuk mengekstrak informasi penting dari kumpulan data yang sangat besar. Proses ini bertujuan untuk menemukan pola tersembunyi dan hubungan dalam data yang bisa berguna untuk pengambilan keputusan bisnis. Data Mining diibaratkan seperti menambang emas dari batuan dan pasir.

Beberapa Jenis Data Mining

1. Web Mining: Mengekstrak informasi dari internet, seperti pola perilaku pengguna atau mengumpulkan data dari situs web.

2. Text Mining: Menganalisis teks tidak terstruktur untuk menemukan pola, seperti analisis sentimen atau pemodelan topik.

3. Audio Mining: Menganalisis data audio, seperti pengenalan suara atau identifikasi konten audio tertentu.

4. Video Mining: Menganalisis data video untuk mengenali objek, orang, atau tren dalam video.

5. Social Network Data Mining: Menganalisis data dari media sosial untuk memahami pola percakapan atau hubungan antar pengguna.

6. Pictorial Data Mining: Menganalisis data visual seperti gambar untuk menemukan pola atau fitur tertentu.

Poin-point Perbedaan Antara Data Science dan Data Mining:

1. Data Science adalah bidang studi, sedangkan Data Mining adalah salah satu teknik di dalamnya.

2. Data Science mencakup berbagai aktivitas mulai dari pengumpulan hingga pemanfaatan data, sementara Data Mining fokus pada mengekstraksi informasi penting dari data.

3. Data Science adalah bidang akademik seperti ilmu komputer atau statistik terapan, sedangkan Data Mining adalah bagian dari proses yang lebih besar dalam pengolahan data (KDD).

4. Data Science bertujuan membangun produk berbasis data, sementara Data Mining bertujuan membuat data lebih berguna dengan mengekstraksi informasi penting.

5. Data Science menangani semua jenis data (terstruktur, tidak terstruktur, dan semi-terstruktur), sementara Data Mining lebih banyak bekerja dengan data terstruktur.

6. Data Science mencakup berbagai teknik seperti pengambilan data, visualisasi, dan analisis statistik, sedangkan Data Mining adalah bagian dari alur kerja Data Science.

7. Data Science lebih sering digunakan untuk penelitian ilmiah, sementara Data Mining biasanya diterapkan dalam konteks bisnis.

8. Data Science fokus pada keseluruhan ilmu data, sedangkan **Data Mining** lebih pada proses penambangan informasi dari data.

Kesimpulan:

Meskipun Data Science dan Data Mining memiliki beberapa metode yang serupa, keduanya memiliki tujuan dan fokus yang berbeda. Data Science mencakup berbagai teknik untuk menganalisis dan memahami data secara menyeluruh, sementara Data Mining ebih spesifik pada proses mengekstraksi pola dan informasi penting dari data terstruktur.

Ref: GeeksForGeeks.Org